前言
前段时间自己一直在面试，很多面试官都会问到一个问题就是让我介绍ConcurrentHashMap是如何实现多线程操作的，以及与HashTable有什么区别？我自己虽然了解了一些这类的知识，但是也只是皮毛，没有深入了解过其中的实现过程，更没有从源码分析过是如何实现的，所以今天有空把以前自己缺失的知识补充一下，扩展自己的知识嘛！
毕竟走在学习路上的程序员，怎么能不学习，当然了也要一直膜拜大佬！
以下文章的内容来源：https://blog.csdn.net/sihai12345/article/details/79383766
Java8中ConcurrentHashMap的结构：
从这个图中也能看出来ConcurrentHashMap是由K，V形式进行存储的，并且V的存储结构有链表、红黑树两种形式！
1、初始化
// 这构造函数里，什么都不干
public ConcurrentHashMap() {
}
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException();
int cap = ((initialCapacity >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ?
MAXIMUM_CAPACITY :
tableSizeFor(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1));
this.sizeCtl = cap;
}
ConcurrentHashMap的构造函数中通过提供的一个初始容量计算出了sizeCtl，sizeCtl = (1.5 * initialCapacity + 1)。
sizeCtl有如下含义 ：
- 负数代表正在进行初始化或扩容操作
- -1代表正在初始化
- -N 表示有N-1个线程正在进行扩容操作
- 正数或0代表hash表还没有被初始化，这个数值表示初始化或下一次进行扩容的大小，这一点类似于扩容阈值的概念。还后面可以看到，它的值始终是当前ConcurrentHashMap容量的0.75倍，这与loadfactor是对应的。
摘自：https://blog.csdn.net/weixin_28760063/article/details/81211988
2、put方法分析
public V put(K key, V value) {
return putVal(key, value, false);
}
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
// 得到 hash 值
int hash = spread(key.hashCode());
// 用于记录相应链表的长度
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
// 如果数组"空"，进行数组初始化
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
// 初始化数组，后面会详细介绍
tab = initTable();
// 找该 hash 值对应的数组下标，得到第一个节点 f
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
// 如果数组该位置为空，
// 用一次 CAS 操作将这个新值放入其中即可，这个 put 操作差不多就结束了，可以拉到最后面了
// 如果 CAS 失败，那就是有并发操作，进到下一个循环就好了
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
// hash 居然可以等于 MOVED，这个需要到后面才能看明白，不过从名字上也能猜到，肯定是因为在扩容
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
// 帮助数据迁移，这个等到看完数据迁移部分的介绍后，再理解这个就很简单了
tab = helpTransfer(tab, f);
else { // 到这里就是说，f 是该位置的头结点，而且不为空
V oldVal = null;
// 获取数组该位置的头结点的监视器锁
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
if (fh >= 0) { // 头结点的 hash 值大于 0，说明是链表
// 用于累加，记录链表的长度
binCount = 1;
// 遍历链表
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
// 如果发现了"相等"的 key，判断是否要进行值覆盖，然后也就可以 break 了
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
// 到了链表的最末端，将这个新值放到链表的最后面
Node<K,V> pred = e;
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
else if (f instanceof TreeBin) { // 红黑树
Node<K,V> p;
binCount = 2;
// 调用红黑树的插值方法插入新节点
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
// binCount != 0 说明上面在做链表操作
if (binCount != 0) {
// 判断是否要将链表转换为红黑树，临界值和 HashMap 一样，也是 8
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
// 这个方法和 HashMap 中稍微有一点点不同，那就是它不是一定会进行红黑树转换，
// 如果当前数组的长度小于 64，那么会选择进行数组扩容，而不是转换为红黑树
// 具体源码我们就不看了，扩容部分后面说
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
//
addCount(1L, binCount);
return null;
}
在put方法中会根据hash值计算这个新插入的点在table中的位置i，如果i位置是空的，直接放进去，否则进行判断，如果i位置是树节点，按照树的方式插入新的节点，否则把i插入到链表的末尾，同时不允许key或value为null。
对于多线程下的put存在两种情况：
- 如果一个或多个线程正在对ConcurrentHashMap进行
扩容操作，当前线程也要进入扩容的操作中。这个扩容的操作之所以能被检测到，是因为transfer方法中在空结点上插入forward节点，如果检测到需要插入的位置被forward节点占有，就帮助进行扩容。 - 如果检测到要插入的节点是非空且不是
forward节点，就对这个节点加锁，这样就保证了线程安全。尽管这个有一些影响效率，但是还是会比hashTable的synchronized要好得多。
整体流程就是：
- 首先定义不允许key或value为null的情况放入
对于每一个放入的值，首先利用spread方法对key的hashcode进行一次hash计算，由此来确定这个值在table中的位置。如果这个位置是空的，那么直接放入，而且不需要加锁操作。 - 如果这个位置存在结点，说明发生了hash碰撞，首先判断这个节点的类型。如果是链表节点（fh>0）,则得到的结点就是hash值相同的节点组成的链表的头节点。需要依次向后遍历确定这个新加入的值所在位置。如果遇到hash值与key值都与新加入节点是一致的情况，则只需要更新value值即可。否则依次向后遍历，直到链表尾插入这个结点。
如果加入这个节点以后链表长度大于8，就把这个链表转换成红黑树。如果这个节点的类型已经是树节点的话，直接调用树节点的插入方法进行插入新的值。
3、初始化initTable
调用ConcurrentHashMap的构造方法仅仅是设置了一些参数而已，而整个table的初始化是在向ConcurrentHashMap中插入元素的时候发生的。如调用put、computeIfAbsent、compute、merge等方法的时候，调用时机是检查table==null。
初始化方法主要应用了关键属性sizeCtl 如果这个值 < 0，表示其他线程正在进行初始化，就放弃这个操作。
在这也可以看出ConcurrentHashMap的初始化只能由一个线程完成。如果获得了初始化权限，就用CAS方法将sizeCtl置为-1，防止其他线程进入。初始化数组后，将sizeCtl的值改为0.75*n
private final Node<K,V>[] initTable() {
Node<K,V>[] tab; int sc;
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
// 初始化的"功劳"被其他线程"抢去"了
if ((sc = sizeCtl) < 0)
Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
// CAS 一下，将 sizeCtl 设置为 -1，代表抢到了锁
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
try {
if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
// DEFAULT_CAPACITY 默认初始容量是 16
int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
// 初始化数组，长度为 16 或初始化时提供的长度
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
// 将这个数组赋值给 table，table 是 volatile 的
table = tab = nt;
// 如果 n 为 16 的话，那么这里 sc = 12
// 其实就是 0.75 * n
sc = n - (n >>> 2);
}
} finally {
// 设置 sizeCtl 为 sc，我们就当是 12 吧
sizeCtl = sc;
}
break;
}
}
return tab;
}
所以初始化方法中的并发问题是通过对 sizeCtl 进行一个 CAS 操作来控制的。
4、链表转红黑树: treeifyBin
treeifyBin 不一定就会进行红黑树转换，也可能是仅仅做数组扩容
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private final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int index) {
Node<K,V> b; int n, sc;
if (tab != null) {
// MIN_TREEIFY_CAPACITY 为 64
// 所以，如果数组长度小于 64 的时候，其实也就是 32 或者 16 或者更小的时候，会进行数组扩容
if ((n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
// 后面我们再详细分析这个方法
tryPresize(n << 1);
// b 是头结点
else if ((b = tabAt(tab, index)) != null && b.hash >= 0) {
// 加锁
synchronized (b) {
if (tabAt(tab, index) == b) {
// 下面就是遍历链表，建立一颗红黑树
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
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;
}
// 将红黑树设置到数组相应位置中
setTabAt(tab, index, new TreeBin<K,V>(hd));
}
}
}
}
}
treeifyBin是在链表长度达到一定阈值（8）后转换成红黑树的函数。 但是并不是直接转换，而是进行一次容量判断，如果容量没有达到转换的要求，直接进行扩容操作并返回；如果满足条件才将链表的结构转换为TreeBin ，这与HashMap不同的是，它并没有把TreeNode直接放入红黑树，而是利用了TreeBin这个小容器来封装所有的TreeNode。
5、扩容：tryPresize
tryPresize做翻倍扩容的，扩容后数组容量为原来的 2 倍。
// 首先要说明的是，方法参数 size 传进来的时候就已经翻了倍了
private final void tryPresize(int size) {
// c：size 的 1.5 倍，再加 1，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); // 0.75 * n
}
} finally {
sizeCtl = sc;
}
}
}
else if (c <= sc || n >= MAXIMUM_CAPACITY)
break;
else if (tab == table) {
// 我没看懂 rs 的真正含义是什么，不过也关系不大
int rs = resizeStamp(n);
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;
// 2. 用 CAS 将 sizeCtl 加 1，然后执行 transfer 方法
// 此时 nextTab 不为 null
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
transfer(tab, nt);
}
// 1. 将 sizeCtl 设置为 (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2)
// 我是没看懂这个值真正的意义是什么？不过可以计算出来的是，结果是一个比较大的负数
// 调用 transfer 方法，此时 nextTab 参数为 null
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
transfer(tab, null);
}
}
}
这个方法的核心在于 sizeCtl 值的操作，首先将其设置为一个负数，然后执行 transfer(tab, null)，再下一个循环将 sizeCtl 加 1，并执行 transfer(tab, nt)，之后可能是继续 sizeCtl 加 1，并执行 transfer(tab, nt)。
所以，可能的操作就是执行 1 次 transfer(tab, null) + 多次 transfer(tab, nt)，这里怎么结束循环的需要看完 transfer 源码才清楚。
6、数据迁移：transfer
将原来的 tab 数组的元素迁移到新的 nextTab 数组中。
支持多线程进行扩容操作，并没有加锁 ，这样做的目的不仅仅是为了满足concurrent的要求，而是希望利用并发处理去减少扩容带来的时间影响。
在进行多线程操作时，多线程执行，外围调用此方法的时候，会保证第一个发起数据迁移的线程，nextTab 参数为 null，之后再调用此方法的时候，nextTab 不会为 null。
并发操作的机制。原数组长度为 n，所以我们有 n 个迁移任务，让每个线程每次负责一个小任务是最简单的，每做完一个任务再检测是否有其他没做完的任务，帮助迁移就可以了，而 Doug Lea 使用了一个 stride，简单理解就是步长，每个线程每次负责迁移其中的一部分，如每次迁移 16 个小任务。所以，我们就需要一个全局的调度者来安排哪个线程执行哪几个任务，这个就是属性 transferIndex 的作用。
第一个发起数据迁移的线程会将 transferIndex 指向原数组最后的位置，然后从后往前的 stride 个任务属于第一个线程，然后将 transferIndex 指向新的位置，再往前的 stride 个任务属于第二个线程，依此类推。当然，这里说的第二个线程不是真的一定指代了第二个线程，也可以是同一个线程，这个读者应该能理解吧。其实就是将一个大的迁移任务分为了一个个任务包。
/**
* 一个过渡的table表 只有在扩容的时候才会使用
*/
private transient volatile Node<K,V>[] nextTable;
/**
* Moves and/or copies the nodes in each bin to new table. See
* above for explanation.
*/
private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
int n = tab.length, stride;
if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
if (nextTab == null) { // initiating
try {
@SuppressWarnings("unchecked")
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1];//构造一个nextTable对象 它的容量是原来的两倍
nextTab = nt;
} catch (Throwable ex) { // try to cope with OOME
sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
nextTable = nextTab;
transferIndex = n;
}
int nextn = nextTab.length;
ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);//构造一个连节点指针 用于标志位
boolean advance = true;//并发扩容的关键属性 如果等于true 说明这个节点已经处理过
boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
for (int i = 0, bound = 0;;) {
Node<K,V> f; int fh;
//这个while循环体的作用就是在控制i-- 通过i--可以依次遍历原hash表中的节点
while (advance) {
int nextIndex, nextBound;
if (--i >= bound || finishing)
advance = false;
else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
i = -1;
advance = false;
}
else if (U.compareAndSwapInt
(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
nextBound = (nextIndex > stride ?
nextIndex - stride : 0))) {
bound = nextBound;
i = nextIndex - 1;
advance = false;
}
}
if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
int sc;
if (finishing) {
//如果所有的节点都已经完成复制工作 就把nextTable赋值给table 清空临时对象nextTable
nextTable = null;
table = nextTab;
sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);//扩容阈值设置为原来容量的1.5倍 依然相当于现在容量的0.75倍
return;
}
//利用CAS方法更新这个扩容阈值，在这里面sizectl值减一，说明新加入一个线程参与到扩容操作
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
return;
finishing = advance = true;
i = n; // recheck before commit
}
}
//如果遍历到的节点为空 则放入ForwardingNode指针
else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
//如果遍历到ForwardingNode节点 说明这个点已经被处理过了 直接跳过 这里是控制并发扩容的核心
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
advance = true; // already processed
else {
//节点上锁
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
Node<K,V> ln, hn;
//如果fh>=0 证明这是一个Node节点
if (fh >= 0) {
int runBit = fh & n;
//以下的部分在完成的工作是构造两个链表 一个是原链表 另一个是原链表的反序排列
Node<K,V> lastRun = f;
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);
}
//在nextTable的i位置上插入一个链表
setTabAt(nextTab, i, ln);
//在nextTable的i+n的位置上插入另一个链表
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
//在table的i位置上插入forwardNode节点 表示已经处理过该节点
setTabAt(tab, i, fwd);
//设置advance为true 返回到上面的while循环中 就可以执行i--操作
advance = true;
}
//对TreeBin对象进行处理 与上面的过程类似
else if (f instanceof TreeBin) {
TreeBin<K,V> t = (TreeBin<K,V>)f;
TreeNode<K,V> lo = null, loTail = null;
TreeNode<K,V> hi = null, hiTail = null;
int lc = 0, hc = 0;
//构造正序和反序两个链表
for (Node<K,V> e = t.first; e != null; e = e.next) {
int h = e.hash;
TreeNode<K,V> p = new TreeNode<K,V>
(h, e.key, e.val, null, null);
if ((h & n) == 0) {
if ((p.prev = loTail) == null)
lo = p;
else
loTail.next = p;
loTail = p;
++lc;
}
else {
if ((p.prev = hiTail) == null)
hi = p;
else
hiTail.next = p;
hiTail = p;
++hc;
}
}
//如果扩容后已经不再需要tree的结构 反向转换为链表结构
ln = (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) ? untreeify(lo) :
(hc != 0) ? new TreeBin<K,V>(lo) : t;
hn = (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) ? untreeify(hi) :
(lc != 0) ? new TreeBin<K,V>(hi) : t;
//在nextTable的i位置上插入一个链表
setTabAt(nextTab, i, ln);
//在nextTable的i+n的位置上插入另一个链表
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
//在table的i位置上插入forwardNode节点 表示已经处理过该节点
setTabAt(tab, i, fwd);
//设置advance为true 返回到上面的while循环中 就可以执行i--操作
advance = true;
}
}
}
}
}
}
7、协助扩容helpTransfer
这个方法被调用的时候，当前ConcurrentHashMap一定已经有了nextTable对象，首先拿到这个nextTable对象，调用上面讲到的transfer方法来进行扩容。
final Node<K,V>[] helpTransfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V> f) {
Node<K,V>[] nextTab; int sc;
if (tab != null && (f instanceof ForwardingNode) &&
(nextTab = ((ForwardingNode<K,V>)f).nextTable) != null) {
int rs = resizeStamp(tab.length);//计算一个操作校验码
while (nextTab == nextTable && table == tab &&
(sc = sizeCtl) < 0) {
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || transferIndex <= 0)
break;
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1)) {
transfer(tab, nextTab);
break;
}
}
return nextTab;
}
return table;
}
8、get 过程分析
get的大致流程：
1、计算 hash 值
2、根据 hash 值找到数组对应位置: (n - 1) & h
3、根据该位置处结点性质进行相应查找
public V get(Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
//计算hash值
int h = spread(key.hashCode());
//根据hash值确定节点位置
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
//如果搜索到的节点key与传入的key相同且不为null,直接返回这个节点
if ((eh = e.hash) == h) {
if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
return e.val;
}
//如果eh<0 说明这个节点在树上 直接寻找
else if (eh < 0)
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
//否则遍历链表 找到对应的值并返回
while ((e = e.next) != null) {
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
return e.val;
}
}
return null;
}
以上的代码和文章来自：https://blog.csdn.net/weixin_28760063/article/details/81211988、https://blog.csdn.net/sihai12345/article/details/79383766
以上就是从源码分析ConcurrentHashMap的put、get、transfer、等方法，从源码看这些实现方法，虽然不一定能看得懂，但是从源码中我们可以了解实现流程是怎样的，以及在执行数据迁移时我们需要做哪些处理？又是如何实现的多线程操作？等问题，我想能初步了解了这些，后面也可以继续加深对源码的认识了！
结语：
我是走在学习路上、膜拜大佬的程序员！
学习不停、膜拜不停！
