理解ConcurrentHashMap1.8源码
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了理解ConcurrentHashMap1.8源码相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
ConcurrentHashMap源码分析
其实ConcurrentHashMap我自己已经看过很多遍了，但是今天在面试阿里的时候自己在描述ConcurrentHashMap发现自己根本讲不清楚什么是ConcurrentHashMap，以及里面是怎么实现的，搞的我突然发现自己什么都不懂，所以我想要再次的来分析一下这个源码，完全理解ConcurrentHashMap，而不是以为自己懂了，实际上自己不懂。
首先我们看一下put方法，put方法会调用到putVal方法上面。
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent)
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
int hash = spread(key.hashCode());
//如果put进去的是个链表，这个参数表示链表的大小
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;)
Node<K,V> f; int n, i, fh;
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
//初始化链表
tab = initTable();
//如果这个槽位没有数据
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null)
//使用CAS将这个新的node设置到hash桶里面去
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
//帮助迁移
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
else
//获取锁
V oldVal = null;
synchronized (f)
//双重检查锁
if (tabAt(tab, i) == f)
//如果hash值大于等于0，那么代表这个节点里的数据是链表
if (fh >= 0)
binCount = 1;
//每次遍历完后binCount加1，表示链表长度
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount)
K ek;
//如果hash值和key值都相同，那么覆盖，break结束循环
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek))))
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
//下一个节点为null，说明遍历到尾节点了，那么直接在尾节点设值一个新的值
Node<K,V> pred = e;
if ((e = e.next) == null)
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
//如果是红黑树
else if (f instanceof TreeBin)
Node<K,V> p;
binCount = 2;
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null)
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
if (binCount != 0)
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
//如果链表个数大于8，那么就调用这个方法
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
addCount(1L, binCount);
return null;
解释一下上面的源码做了什么：
- 首先做一下判断，不允许key和value中任意一个为空，否则抛出异常
- 计算key的hash值，然后遍历table数组
- 如果table数组为null或为空，那么就调用initTable做初始化
- 为了保证可见性，会使用tab去table数组里获取数据，如果没有数据，那么用casTabAt通过CAS将新Node设置到table数组里。（注：这里也体现了和hashmap不一样的地方，hashmap直接通过数据拿就好了， 这个获取数据和设值都要保证可见性和线程安全性）
- 如果当前槽位所对应的hash值是MOVED，说明当前的table正在扩容迁移节点，那么就调用helpTransfer帮助迁移
- 走到这里，说明这个槽位里面的元素不止一个，有很多个，所以给头节点加上锁
- 如果当前的hash所对应的的槽位不是空的，并且hash值大于等于0，那么就说明这个槽位里面的对象是一个链表，那么就遍历链表
- 如果所遍历的链表里面有元素的hash值并且key和当前要插入的数据的是一样的，那么就覆盖原来的值
- 如果遍历到最后的节点都没有元素和要插入的值key是一样的，那么就新建一个Node节点，插入到链表的最后
- 每遍历一个节点就把binCount+1
- 如果当前的节点是TreeBin，那么说明该槽位里面的数据是红黑树，那么调用相应方法插入数据
- 最后如果binCount已经大于或等于8了，那么就调用treeifyBin
接下来我们先看initTable 方法，再看treeifyBin和helpTransfer
private final Node<K,V>[] initTable()
Node<K,V>[] tab; int sc;
while ((tab = table) == null || tab.length == 0)
//一开始的时候sizeCtl为0
if ((sc = sizeCtl) < 0)
Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
//将sizeCtl用CAS设置成-1
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1))
try
if ((tab = table) == null || tab.length == 0)
//因为sc一开始为0，所以n取DEFAULT_CAPACITY为16
int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
@SuppressWarnings("unchecked")
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
//将table赋值为大小为16的Node数组
table = tab = nt;
//将sc的设置为总容量的75%，如果 n 为 16 的话，那么这里 sc = 12
sc = n - (n >>> 2);
finally
//最后将sizeCtl设置为sc的值
sizeCtl = sc;
break;
return tab;
这个方法里面初始化了一个很重要的变量sizeCtl，初始值为总容量的75%，table初始化为一个容量为16的数组
下面我们在看看treeifyBin方法
private final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int index)
Node<K,V> b; int n, sc;
if (tab != null)
//如果数据的长度小于64，那么调用tryPresize进行扩容
if ((n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
tryPresize(n << 1);
//如果这个槽位里面的元素是链表
else if ((b = tabAt(tab, index)) != null && b.hash >= 0)
//给链表头加上锁
synchronized (b)
if (tabAt(tab, index) == b)
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
//遍历链表，然后初始化红黑树对象
for (Node<K,V> e = b; e != null; e = e.next)
TreeNode<K,V> p =
new TreeNode<K,V>(e.hash, e.key, e.val,
null, null);
if ((p.prev = tl) == null)
hd = p;
else
tl.next = p;
tl = p;
//给tab槽位为index的元素设置新的对象
setTabAt(tab, index, new TreeBin<K,V>(hd));
treeifyBin这个方法里面并不是只是将链表转化为红黑树，而是当tab的长度大于64的时候才会将链表转成红黑树，否则的话，会调用tryPresize方法。
然后我们进入到tryPresize方法里面看看，tryPresize传入的参数是当前tab数组长度的两倍。
private final void tryPresize(int size)
//原本传进来的size已经是两倍了，这里会再往上取最近的 2 的 n 次方
int c = (size >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ? MAXIMUM_CAPACITY :
tableSizeFor(size + (size >>> 1) + 1);
int sc;
while ((sc = sizeCtl) >= 0)
Node<K,V>[] tab = table; int n;
// 这个 if 分支和之前说的初始化数组的代码基本上是一样的，在这里，我们可以不用管这块代码
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
n = (sc > c) ? sc : c;
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1))
try
if (table == tab)
@SuppressWarnings("unchecked")
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
table = nt;
sc = n - (n >>> 2);
finally
sizeCtl = sc;
else if (c <= sc || n >= MAXIMUM_CAPACITY)
break;
else if (tab == table)
int rs = resizeStamp(n);
//一开始进来的时候sc是大于0的
if (sc < 0)
Node<K,V>[] nt;
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
transferIndex <= 0)
break;
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
transfer(tab, nt);
//将SIZECTL设置为一个很大的复数
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
transfer(tab, null);
这个方法里面，会对tab数据进行校验，如果没有初始化的话会重新进行初始化大小，如果是第一次进来的话会将SIZECTL设置成一个很大的复数，然后调用transfer方法，传如当前的tab数据和null。
接着我们来看transfer方法，这个方法比较长，主要的扩容和转移节点都在这个方法里面实现，我们将这个长方法分成代码块，一步步分析：
private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab)
//如果当前tab数组长度为16
int n = tab.length, stride;
//那么(n >>> 3) / NCPU = 0 小于MIN_TRANSFER_STRIDE
if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
//将stride设置为 16
stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
if (nextTab == null) // initiating
try
@SuppressWarnings("unchecked")
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1];
//如果n是16，那么nextTab就是一个容量为32的空数组
nextTab = nt;
catch (Throwable ex) // try to cope with OOME
sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
return;
nextTable = nextTab;
//将transferIndex赋值为16
transferIndex = n;
...
这个代码块主要是做nextTable、transferIndex 、stride的赋值操作。
...
//初始化nextn为32
int nextn = nextTab.length;
//新建一个ForwardingNode对象，里面放入长度为32的nextTab数组
ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
boolean advance = true;
boolean finishing = false;
//初始化bound为0
for (int i = 0, bound = 0;;)
...
下面的代码会全部包裹在这个for循环里面，所以我们来分析一下这个for循环里面的代码
for (int i = 0, bound = 0;;)
Node<K,V> f; int fh;
while (advance)
int nextIndex, nextBound;
if (--i >= bound || finishing)
advance = false;
//将nextIndex设置为transferIndex，一开始16
else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0)
i = -1;
advance = false;
//一开始的时候nextIndex是和stride相同，那么nextBound为0，TRANSFERINDEX也为0
else if (U.compareAndSwapInt
(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
nextBound = (nextIndex > stride ?
nextIndex - stride : 0)))
//这里bound也直接为0
bound = nextBound;
//i = 15
i = nextIndex - 1;
advance = false;
...
这个方法是为了设置transferIndex这个属性，transferIndex一开始是原tab数组的长度，每次会向前移动stride大小的值，如果transferIndex减到了0或小于0，那么就设置I等于-1，i在下面的代码会说到。
for (int i = 0, bound = 0;;)
...
//在上面一段代码块中，如果transferIndex已经小于等于0了，就会把i设置为-1
if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn)
int sc;
//表示迁移已经完成
if (finishing)
//将nextTable置空，表示不需要迁移了
nextTable = null;
//将table设置为新的数组
table = nextTab;
//sizeCtl设置为n的 1.5倍
sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
return;
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1))
if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
return;
// 到这里，说明 (sc - 2) == resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT，
// 也就是说，所有的迁移任务都做完了，也就会进入到上面的 if(finishing) 分支了
finishing = advance = true;
i = n; // recheck before commit
...
这个方法是用来表示已经迁移完毕了，可以退出。
for (int i = 0, bound = 0;;)
...
//如果该槽位没有元素，那么直接把tab的i槽位设置为fwd
else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
//说明这个槽位已经有其他线程迁移过了
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
advance = true; // already processed
//走到这里，说明tab的这个槽位里面有数据，那么我们需要获得槽位的头节点的监视器锁
else
synchronized (f)
if (tabAt(tab, i) == f)
...
...
在这个代码块中，i会从最后一个元素一个个往前移动，然后根据i这个index来判断tab里面槽位的情况。
下面的代码我们来分析监视器锁里面的内容：
synchronized (f)
if (tabAt(tab, i) == f)
//fh是当前节点的hash值
if (fh >= 0)
int runBit = fh & n;
//lastRun设置为头节点
Node<K,V> lastRun = f;
// 需要将链表一分为二，
// 找到原链表中的 lastRun，然后 lastRun 及其之后的节点是一起进行迁移的
// lastRun 之前的节点需要进行克隆，然后分到两个链表中
for (Node<K,V> p = f.next; p != null; p = p.next)
int b = p.hash & n;
if (b != runBit)
runBit = b;
lastRun = p;
if (runBit == 0)
ln = lastRun;
hn = null;
else
hn = lastRun;
ln = null;
for (Node<K,V> p = f; p != lastRun; p = p.next)
int ph = p.hash; K pk = p.key; V pv = p.val;
if ((ph & n) == 0)
ln = new Node<K,V>(ph, pk, pv, ln);
else
hn = new Node<K,V>(ph, pk, pv, hn);
//其中的一个链表放在新数组的位置 i
setTabAt(nextTab, i, ln);
//另一个链表放在新数组的位置 i+n
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
//将原数组该位置处设置为 fwd，代表该位置已经处理完毕
//其他线程一旦看到该位置的 hash 值为 MOVED，就不会进行迁移了
setTabAt(tab, i, fwd);
//advance 设置为 true，代表该位置已经迁移完毕
advance = true;
//下面红黑树的迁移和上面差不多
else if (f instanceof TreeBin)
....
这个方法主要是将头节点里面的链表拆分成两个链表，然后设置到新的数组中去，再给老的数组设置为fwd，表示这个节点已经迁移过了。
到这里transfer方法已经分析完毕了。
这里我再举个例子，让大家根据透彻的明白多线程之间是怎么进行迁移工作的。
我们假设stride还是默认的16，第一次进来nextTab为null，但是tab的长度为32。
一开始的赋值：
1. n会设置成32，并且n只会赋值一次，代表被迁移的数组长度
2. nextTab会被设置成一个大小为64的数组，并塞入到新的ForwardingNode对象中去。
3. transferIndex会被赋值为32
进入循环：
初始化i为0，bound为0；
第一次循环：
1. 由于advance初始化为true，所以会进入到while循环中，循环出来后，transferIndex会被设置成16，bound被设置成16，i设置成31。这里你可能会问
2. 将原来tab[i]的元素迁移到新的数组中去，并将tab[i]设置为fwd，将advance设置成为true
第二次循环：
1. --i，变为30，--i >= bound成立，并将advance设置成false
2. 将原来tab[i]的元素迁移到新的数组中去，并将tab[i]设置为fwd，将advance设置成为true
。。。
第十六次循环：
1. --i，变为15，将transferIndex设置为0，bound也设置为0，i设置为15
2. 将原来tab[i]的元素迁移到新的数组中去，并将tab[i]设置为fwd，将advance设置成为true
第三十二次循环：
1. 这个时候--i等于-1，并且(nextIndex = transferIndex) <= 0成立，那么会将i设置为-1，advance设置为false
2. 会把SIZECTL用CAS设置为原来的值加1，然后设置finishing为true
第三十三次循环：
1. 由于finishing为true，那么nextTable设置为null，table设置为新的数组值，sizeCtl设置为旧tab的长度的1.5倍以上是关于理解ConcurrentHashMap1.8源码的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
ConcurrentHashMap1.7和ConcurrentHashMap1.8的异同
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