HashtableConcurrentHashMap源码分析
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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HashtableConcurrentHashMap源码分析相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
Hashtable、ConcurrentHashMap源码分析
为什么把这两个数据结构对比分析呢，相信大家都明白。首先二者都是线程安全的，但是二者保证线程安全的方式却是不同的。废话不多说了，从源码的角度分析一下两者的异同，首先给出二者的继承关系图。
Hashtable类属性和方法源码分析
我们还是先给出一张Hashtable类的属性和方法图，其中Entry<K,V>是Hashtable类的静态内部类，该类继承自Map.Entry<K,V>接口。如下将会详细讲解Hashtable类中属性和方法的含义。
- 属性
- Entry<?,?>[] table ：Entry类型的数组，用于存储Hashtable中的键值对；
- int count ：存储hashtable中有多少个键值对
- int threshold ：当count值大于该值是，哈希表扩大容量，进行rehash()
- float loadFactor ：threshold=哈希表的初始大小*loadFactor，初始容量默认为11，loadFactor值默认为0.75
- int modCount ：实现"fail-fast"机制，在并发集合中对Hashtable进行迭代操作时，若其他线程对Hashtable进行结构性的修改，迭代器会通过比较expectedModCount和modCount是否一致，如果不一致则抛出ConcurrentModificationException异常。如下通过一个抛出ConcurrentModificationException异常的例子说明。
ConcurrentModificationException异常public static void main(String[] args) { Hashtable<Integer, String> tb = new Hashtable<Integer,String>(); tb.put(1, "BUPT"); tb.put(2, "PKU"); tb.put(3, "THU"); Iterator<Entry<Integer, String>> iter = tb.entrySet().iterator(); while(iter.hasNext()){ Entry<?, ?> entry = (Entry<?, ?>) iter.next(); //此处会抛出异常 System.out.println(entry.getValue()); if("THU".equals(entry.getValue())){ tb.remove(entry.getKey()); } } } /* 输出结果如下： THU Exception in thread "main" java.util.ConcurrentModificationException at java.util.Hashtable$Enumerator.next(Hashtable.java:1367) at ali.Main.main(Main.java:16) */
Hashtable的remove(Object key)方法见如下方法5，每一次修改hashtable中的数据都更新modCount的值。Hashtable内部类Enumerator<T>的相关部分代码如下：
Enumerator类private class Enumerator<T> implements Enumeration<T>, Iterator<T> { Entry<?,?>[] table = Hashtable.this.table; int index = table.length; Entry<?,?> entry; Entry<?,?> lastReturned; int type; /** * Indicates whether this Enumerator is serving as an Iterator * or an Enumeration. (true -> Iterator). */ boolean iterator; /** * 遍历之初将hashtable修改的次数赋值给expectedModCount */ protected int expectedModCount = modCount; Enumerator(int type, boolean iterator) { this.type = type; this.iterator = iterator; } // public boolean hasMoreElements() { Entry<?,?> e = entry; int i = index; Entry<?,?>[] t = table; /* Use locals for faster loop iteration */ while (e == null && i > 0) { e = t[--i]; } entry = e; index = i; return e != null; } @SuppressWarnings("unchecked") public T nextElement() { Entry<?,?> et = entry; int i = index; Entry<?,?>[] t = table; /* Use locals for faster loop iteration */ while (et == null && i > 0) { et = t[--i]; } entry = et; index = i; if (et != null) { Entry<?,?> e = lastReturned = entry; entry = e.next; return type == KEYS ? (T)e.key : (type == VALUES ? (T)e.value : (T)e); } throw new NoSuchElementException("Hashtable Enumerator"); } //查看是否还有下一个元素 public boolean hasNext() { return hasMoreElements(); } public T next() { //首先判断modCount和expectedModCount是否相等 //由于在主程序中Hashtable对象通过tb.remove()方法修改了modCount的值，使得expectedModCount和modCount不相等而抛出异常 //解决办法就是将tb.remove()方法替换为iter.remove()方法 if (modCount != expectedModCount) throw new ConcurrentModificationException(); return nextElement(); } //该方法在remove元素的同时修改了modCount和expectedModCount的值 public void remove() { if (!iterator) throw new UnsupportedOperationException(); if (lastReturned == null) throw new IllegalStateException("Hashtable Enumerator"); if (modCount != expectedModCount) throw new ConcurrentModificationException(); synchronized(Hashtable.this) { Entry<?,?>[] tab = Hashtable.this.table; int index = (lastReturned.hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length; @SuppressWarnings("unchecked") Entry<K,V> e = (Entry<K,V>)tab[index]; for(Entry<K,V> prev = null; e != null; prev = e, e = e.next) { if (e == lastReturned) { modCount++; expectedModCount++; if (prev == null) tab[index] = e.next; else prev.next = e.next; count--; lastReturned = null; return; } } throw new ConcurrentModificationException(); } } }
- 方法
- contains(Object value)，该方法是判断该hashtable中是否含有值为value的键值对，执行该方法需要加锁（synchronized）。hashtable中不允许存储空的value，所以当查找value为空时，直接抛出空指针异常。接下来是两个for循环遍历table。由如上的Entry实体类中的属性可以看出，next属性是指向与该实体拥有相同hashcode的下一个实体。
- containsKey(Object key)，该方法是判断该hashtable中是否含有键为key的键值对，执行该方法也需要对整张table加锁（synchronized）。首先根据当前给出的key值计算hashcode，并有hashcode值计算该key所在table数组中的下标，依次遍历该下标中的每一个Entry对象e。由于不同的hashcode映射到数组中下标的位置可能相同，因此首先判断e的hashcode值和所查询key的hashcode值是否相同，如果相同在判断key是否相等。
-
get(Object key)，获取当前键key所对应的value值，本方法和containsKey(Object key)方法除了返回值其它都相同，如果能找到该key对应的value，则返回value的值，如果不能则返回null。
-
put(K key, V value)，将该键值对加入table中。首先插入的value不能为空。其次如果当前插入的key值已经在table中存在，则用新的value替换掉原来的value值，并将原来的value值作为该方法的返回值返回。如果当前插入的key不在table中，则将该键值对插入。
插入的方法首先判断当前table中的值是否大于阈值(threshold)，如果大于该阈值，首先对该表扩容，再将新的键值对插入table[index]的链表的第一个Entry的位置上。
- remove(Object key)，将键为key的Entry从table表中移除。同样该方法也需要锁定整个table表。如果该table中存在该键，则返回删除的key的value值，如果当前table中不存在该key，则该方法的返回值为null。
-
replace(K key, V value)，将键为key的Entry对象值更新为value，并将原来的value最为该方法的返回值。
ConcurrentHashMap类属性和方法源码分析
ConcurrentHashMap在JDK1.8中改动还是挺大的。它摒弃了Segment（段锁）的概念，在实现上采用了CAS算法。底层使用数组+链表+红黑树的方式，但是为了做到并发，同时也增加了大量的辅助类。如下是ConcurrentHashMap的类图。
- 属性
//ConcurrentHashMap最大容量 private static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; //ConcurrentHashMap初始默认容量 private static final int DEFAULT_CAPACITY = 16; //最大table数组的大小 static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8; //默认并行级别，主体代码并未使用 private static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16; //加载因子，默认为0.75 private static final float LOAD_FACTOR = 0.75f; //当hash桶中hash冲突的数目大于此值时，将链表转化为红黑树，加快hash的查找速度 static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; //当hash桶中hash冲突小于等于此值时，会把红黑树转化为链表 static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; //当table数组的长度大于该值时，同时满足hash桶中hash冲突大于TREEIFY_THRESHOLD时，才会把链表转化为红黑树 static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64; //扩容操作中，transfer()方法允许多线程，该值表示一个线程执行transfer时，至少对连续的多少个hash桶进行transfer private static final int MIN_TRANSFER_STRIDE = 16; //ForwardingNode的hash值，ForwardingNode是一种临时节点，在扩容中才会出现，不存储实际的数据 static final int MOVED = -1; //TreeBin的hash值，TreeBin是用于代理TreeNode的特殊节点，存储红黑树的根节点 static final int TREEBIN = -2; //用于和负数hash进行&运算，将其转化为正数 static final int HASH_BITS = 0x7fffffff;
- 基本类
- Node<K,V>：基本结点/普通节点。当table中的Entry以链表形式存储时才使用，存储实际数据。此类不会在ConcurrentHashMap以外被修改，而且该类的key和value永远不为null（其子类可为null，随后会介绍）。
Node<K,V>
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash; final K key; volatile V val; volatile Node<K,V> next; Node(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) { this.hash = hash; this.key = key; this.val = val; this.next = next; } public final K getKey() { return key; } public final V getValue() { return val; } public final int hashCode() { return key.hashCode() ^ val.hashCode(); } public final String toString(){ return key + "=" + val; } //不支持直接设置value的值 public final V setValue(V value) { throw new UnsupportedOperationException(); } public final boolean equals(Object o) { Object k, v, u; Map.Entry<?,?> e; return ((o instanceof Map.Entry) && (k = (e = (Map.Entry<?,?>)o).getKey()) != null && (v = e.getValue()) != null && (k == key || k.equals(key)) && (v == (u = val) || v.equals(u))); } //从当前节点查找对应的键为k的Node<K,V> Node<K,V> find(int h, Object k) { Node<K,V> e = this; if (k != null) { do { K ek; if (e.hash == h && ((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek)))) return e; } while ((e = e.next) != null); } return null; } }
- TreeNode：红黑树结点。当table中的Entry以红黑树的形式存储时才会使用，存储实际数据。ConcurrentHashMap中对TreeNode结点的操作都会由TreeBin代理执行。当满足条件时hash会由链表变为红黑树，但是TreeNode中通过属性prev依然保留链表的指针。
TreeNode<K,V>
static final class TreeNode<K,V> extends Node<K,V> { TreeNode<K,V> parent; // red-black tree links TreeNode<K,V> left; TreeNode<K,V> right; //当前节点的前一个结点，从而方便删除 TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion boolean red; TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next, TreeNode<K,V> parent) { super(hash, key, val, next); this.parent = parent; } Node<K,V> find(int h, Object k) { return findTreeNode(h, k, null); } //查找hashcode为h，key为k的TreeNode结点 final TreeNode<K,V> findTreeNode(int h, Object k, Class<?> kc) { if (k != null) { TreeNode<K,V> p = this; do { int ph, dir; K pk; TreeNode<K,V> q; TreeNode<K,V> pl = p.left, pr = p.right; if ((ph = p.hash) > h) p = pl; else if (ph < h) p = pr; else if ((pk = p.key) == k || (pk != null && k.equals(pk))) return p; else if (pl == null) p = pr; else if (pr == null) p = pl; else if ((kc != null || (kc = comparableClassFor(k)) != null) && (dir = compareComparables(kc, k, pk)) != 0) p = (dir < 0) ? pl : pr; else if ((q = pr.findTreeNode(h, k, kc)) != null) return q; else p = pl; } while (p != null); } return null; } }
- ForwardingNode：转发结点。该节点是一种临时结点，只有在扩容进行中才会出现，其为Node的子类，该节点的hash值固定为-1，并且他不存储实际数据。如果旧table的一个hash桶中全部结点都迁移到新的数组中，旧table就在桶中放置一个ForwardingNode。当读操作或者迭代操作遇到ForwardingNode时，将操作转发到扩容后新的table数组中去执行，当写操作遇见ForwardingNode时，则尝试帮助扩容。
ForwardingNode<K,V>
static final class ForwardingNode<K,V> extends Node<K,V> { final Node<K,V>[] nextTable; //构造函数指定hash值为MOVED，key=null, value=null, next=null ForwardingNode(Node<K,V>[] tab) { super(MOVED, null, null, null); this.nextTable = tab; } Node<K,V> find(int h, Object k) { //for循环避免多次遇见ForwardingNode导致递归过深 outer: for (Node<K,V>[] tab = nextTable;;) { Node<K,V> e; int n; if (k == null || tab == null || (n = tab.length) == 0 || (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) == null) return null; for (;;) { int eh; K ek; if ((eh = e.hash) == h && ((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek)))) return e; if (eh < 0) { //如果遇见ForwardingNode结点，则遍历ForwardingNode的nextTable结点 if (e instanceof ForwardingNode) { tab = ((ForwardingNode<K,V>)e).nextTable; continue outer; } else return e.find(h, k); } if ((e = e.next) == null) return null; } } } }
补充图一张说明扩容下是如何遍历结点的。
- TreeBin：代理操作TreeNode结点。该节点的hash值固定为-2，存储实际数据的红黑树的根节点。因为红黑树进行写入操作整个树的结构可能发生很大变化，会影响到读线程。因此TreeBin需要维护一个简单的读写锁，不用考虑写-写竞争的情况。当然并不是全部的写操作都需要加写锁，只有部分put/remove需要加写锁。
static final class TreeBin<K,V> extends Node<K,V> { TreeNode<K,V> root; //红黑树的根节点 volatile TreeNode<K,V> first; //链表的头结点 volatile Thread waiter; //最近一个设置waiter标志位的线程 volatile int lockState; //全局的锁状态 // values for lockState static final int WRITER = 1; // set while holding write lock 写锁状态 static final int WAITER = 2; // set when waiting for write lock 等待获取写锁的状态 static final int READER = 4; // increment value for setting read lock 读锁状态，读锁可以叠加，即红黑树可以并发读，每增加一个读线程lockState的值加READER /** * 红黑树的读锁状态和写锁状态是互斥的，但是读写操作实际上可以是不互斥的 * 红黑树的读写状态互斥是指以红黑树的方式进行读写操作时互斥的 * 当线程持有红黑树的写锁时，读线程不能以红黑树的方式进行读取操作，但可以用简单链表的方式读取，从而实现了读写操作的并发执行 * 当有线程持有红黑树的读锁时，写线程会阻塞，但是红黑树查找速度快，因此写线程阻塞时间短。 * put/remove/replace方法会锁住TreeBin节点，因此不会出现写-写竞争。 */ //当hashCode相等且不是Comparable类时使用此方法判断大小 static int tieBreakOrder(Object a, Object b) { int d; if (a == null || b == null || (d = a.getClass().getName(). compareTo(b.getClass().getName())) == 0) d = (System.identityHashCode(a) <= System.identityHashCode(b) ? -1 : 1); return d; } //以b为头节点的链表创建红黑树 TreeBin(TreeNode<K,V> b) { super(TREEBIN, null, null, null); this.first = b; TreeNode<K,V> r = null; for (TreeNode<K,V> x = b, next; x != null; x = next) { next = (TreeNode<K,V>)x.next; x.left = x.right = null; if (r == null) { x.parent = null; x.red = false; r = x; } else { K k = x.key; int h = x.hash; Class<?> kc = null; for (TreeNode<K,V> p = r;;) { int dir, ph; K pk = p.key; if ((ph = p.hash) > h) dir = -1; else if (ph < h) dir = 1; else if ((kc == null && (kc = comparableClassFor(k)) == null) || (dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0) dir = tieBreakOrder(k, pk); TreeNode<K,V> xp = p; if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) { x.parent = xp; if (dir <= 0) xp.left = x; else xp.right = x; r = balanceInsertion(r, x); break; } } } } this.root = r; assert checkInvariants(root); } /** * 红黑树重构时西药对根节点加写锁 */ private final void lockRoot() { //尝试获取一次锁 if (!U.compareAndSwapInt(this, LOCKSTATE, 0, WRITER)) contendedLock(); //直到获取到写锁，该方法才返回 } /** * 释放写锁 */ private final void unlockRoot() { lockState = 0; } /** * 阻塞写线程，当写线程获取写锁时返回 *因为ConcurrentHashMap的put/remove/replace方法会对TreeBin加锁，因此不会出现写-写竞争 *因此该方法只用考虑读锁线程阻碍线程获取写锁，而不用考虑写锁线程阻碍线程获取写锁，不用考虑写-写竞争 */ private final void contendedLock() { boolean waiting = false; for (int s;;) { //~WAITER表示反转WAITER，当没哟线程持有读锁时，该条件为true if (((s = lockState) & ~WAITER) == 0) { if (U.compareAndSwapInt(this, LOCKSTATE, s, WRITER)) { //没有任何线程持有读写锁时，尝试让当前线程获取写锁，同时清空waiter标识位 if (waiting) waiter = null; return; } } else if ((s & WAITER) == 0) { //当前线程持有读锁，并且当前线程不是WAITER状态时，该条件为true if (U.compareAndSwapInt(this, LOCKSTATE, s, s | WAITER)) { //尝试占据WAITER标识位 waiting = true; //表明自己处于waiter状态 waiter = Thread.currentThread(); } } else if (waiting) //当前线程持有读锁，并且当前线程处于waiter状态时，该条件为true LockSupport.park(this); //阻塞自己 } } /** * 从根节点开始查找，找不到返回null * 当有写线程加上写锁时，使用链表方式进行查找 */ final Node<K,V> find(int h, Object k) { if (k != null) { for (Node<K,V> e = first; e != null; ) { int s; K ek; //两种特殊情况下以链表的方式进行查找 //1、有线程正持有 写锁，这样做能够不阻塞读线程 //2、WAITER时，不再继续加 读锁，能够让已经被阻塞的写线程尽快恢复运行，或者刚好让某个写线程不被阻塞 if (((s = lockState) & (WAITER|WRITER)) != 0) { if (e.hash == h && ((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek)))) return e; e = e.next; } // 读线程数量加1，读状态进行累加 else if (U.compareAndSwapInt(this, LOCKSTATE, s, s + READER)) { TreeNode<K,V> r, p; try { p = ((r = root) == null ? null : r.findTreeNode(h, k, null)); } finally { Thread w; // 如果这是最后一个读线程，并且有写线程因为 读锁 而阻塞，那么要通知它，告诉它可以尝试获取写锁了 i
以上是关于HashtableConcurrentHashMap源码分析的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章