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一、老朋友HashMap
- HashMap是一个Entry对象的数组。数组中的每一个Entry元素，又是一个链表的头节点
- 并不是线程安全的。在高并发环境下做插入容易出现环形链表
- 处理策略使用：HashTable、Collections.synchronizedMap，但是都存在性能问题，无论是读操作还是写操作，都会给整个集合加锁，导致同一时间的其他操作阻塞
二、ConcurrentHashMap
2.1 总结：
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JDK1.8 底层是散列表+红黑树
JDK1.7的底层是Segments+HashEntry数组
Segment继承了ReentrantLock，每个片段都有一个锁，叫做锁分段
-
支持高并发的访问和更新，是线程安全的
-
检索操作不用加锁，get方法是非阻塞的
-
key和value都是不允许为null的
-
有太多散列碰撞时，表会动态增长
-
再散列（扩容）非常消耗资源，最好是提前初始化装载因子和初始容量
2.2 同步原理：
- 在部分加锁和利用CAS算法来实现同步
2.2.1 CAS（比较与交换）
- 有名的无锁算法
- 有三个操作数
- 内存值V
- 旧的预期值A
- 要修改的新值B
- 当且仅当预期值A和内存值V相同时，才将内存值修改为B，否则什么都不做
- 当多个线程尝试使用CAS同时更新同一个变量时，只有其中一个线程能更新变量的值（A和内存值V相同时），其他线程都失败，失败的线程并不会被挂起。
2.2.2 volatile：
- volatile仅仅用来保证该变量对所有线程的可见性，单不保证原子性
- 保证该变量对所有线程的可见性：
- 在多线程的环境下：当这个变量被修改时，所有的线程都会知道该变量被改变了
- 不保证原子性
- 修改变量实质上在JVM中分了好几步，而在这几步内（从装载变量到修改），它是不安全的
- 保证该变量对所有线程的可见性：
2.3 ConCurrentHashMap的域
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// 散列表，迭代器就是迭代它的了
transient volatile Node<K,V>[] table;
//下一张表：除了在扩容的时候，其他时间都是null
private transient volatile Node<K,V>[] nextTable;
// 基础计数器，通过CAS来更新
private transient volatile long baseCount;
/**
* 散列表初始化和扩容都是由这个变量来控制的
* 当为负数时，它正在被初始化或者在扩容
* -1表示正在初始化
* -N表示N-1个线程正在扩容
* 默认为0
* 初始化后，保存着下一次扩容的大小
*/
private transient volatile int sizeCtl;
// 分割表时用到的索引值
private transient volatile int transferIndex;
// 与计算size有关
private transient volatile int cellsBusy;
// 与计算size相关
private transient volatile CounterCell[] counterCells;
// 视图
private transient KeySetView<K,V> keySet;
private transient ValuesView<K,V> values;
private transient EntrySetView<K,V> entrySet;
构造方法
-
无参构造器：默认初始容量为16
-
指定初始容量构造器
-
省略
-
指定初始大小和装载因子
-
指定初始大小、装载因子和并发更新的线程数量
其中所涉及的tableSizeFor（）用来获取大于参数且最接近的2的整数次幂的数
赋值给sizeCtl属性也说明了这是下次扩容的大小
方法
initTable初始化：
private final Node<K,V>[] initTable() {
Node<K,V>[] tab; int sc;
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
// 说明其他线程执行CAS成功，正在进行初始化
if ((sc = sizeCtl) < 0)
// 让出CPU使用权
Thread.yield();
// 设置为-1表示本线程正在初始化
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
try {
if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
@SuppressWarnings("unchecked")
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
table = tab = nt;
// 相当于0.75*n 设置一个扩容的阈值
sc = n - (n >>> 2);
}
} finally {
sizeCtl = sc;
}
break;
}
}
return tab;
}
Put方法：
- 根据key计算出hashcode
- 判断是否需要进行初始化
- 即为当前key定位出的Node，如果为空表示当前位置可以写入数据，利用CAS尝试写入，失败则自旋保证成功
- 如果当前位置hashcode==MOVED == -1则需要扩容
- 如果都不满足，则利用synchronized锁写入数据
- 如果数量大于TREEIFY_THRESHOLD，则要转为红黑树
public V put(K key, V value) {
return putVal(key, value, false);
}
/** Implementation for put and putIfAbsent */
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
//对key进行散列，获取哈希值
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
// f=目标位置元素 fh后面存放目标位置元素的hash值
Node<K,V> f; int n, i, fh;
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
// 数组桶为空，初始化数组桶（自旋+CAS）
tab = initTable();
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
// 桶内为空，CAS放入，不加锁，成功了就直接break跳出
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
// 插入位置是表的连接点时睡眠在扩容，就帮助当前线程扩容
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
// 处理散列冲突
V oldVal = null;
// 加锁
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
// 节点的方式处理
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
// 循环加入新的或者覆盖节点
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
Node<K,V> pred = e;
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
// 按照树的方式插入
else if (f instanceof TreeBin) {
// 红黑树
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;
}
}
}
}
// 链表长度大于8，把链表结构转成树型结构
if (binCount != 0) {
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
addCount(1L, binCount);
return null;
}
Get方法：
- 不用加锁的，是非阻塞的
- 其中的Node节点是重写的，设置了volatile关键字修饰，致使它每次获取的都是最新设置的值
- 根据hash值计算位置
- 查找到指定位置，如果头结点就是要找的，直接返回它的value
- 如果头结点hash值小于0，说明正在扩容或者红黑树，查找之
- 如果是链表，遍历查找之
public V get(Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
int h = spread(key.hashCode());
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
// 如果指定位置元素存在，头结点hash值相同
if ((eh = e.hash) == h) {
if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
// key hash值相等，key相同，直接返回元素value
return e.val;
}
else if (eh < 0)
// 头结点hash值小于0，说明正在扩容或者是红黑树，find查找
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
while ((e = e.next) != null) {
// 在链表上，遍历查找
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
return e.val;
}
}
return null;
}
Size方法：
在1.7和1.8之间的区别
1.7
-
底层数据结构：数组（Segment）+数组（HashEntry）+链表（HashEntry结点）
-
基本属性
-
class Segment内部类，继承ReentrantLock，有一个HashEntry数组用来存储表头结点
int count; // 此对象中存放的是HashEntry个数 int threshold; // 扩容阈值 volatile HashEntry<K,V>[]table; // 存储entry数组，每一个entry都是链表的头部 float loadFactor； // 加载因子 -
class HashEntry 定义的结点，里面存储数据和下一个节点
-
-
主要方法
- get（）：
- 第一次哈希找到对应的Segment 段，调用Segment中的get方法
- 再次哈希找到对应的链表
- 最后在链表中查找
- put （）：
- 首先确定段的位置，调用Segment中的put方法
- 加锁
- 检查当前Segment数组中包含的HashEntry节点的个数，如果超过阈值就重新hash
- 然后再次hash确定放的链表
- 在对应的链表中查找是否相同节点，如果有直接覆盖，如果没有将其放置链表尾部
- get（）：
-
重哈希方式：只是对Segment对象中的HashEntry数组进行重哈希.
1.8
-
数据结构：Node数组+链表/红黑树
- Node数组用来存放树或者链表的头结点，当一个链表中的数量达到一定数值后会使查询速率降低，所以达到一定阈值以后，会将一个链表转换为一个红黑二叉树，以提高查询的速率
-
主要属性
外部类的基本属性
volatile Node<K,V>[] table; // Node数组用于存放链表或者树的头结点
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; // 链表转红黑树的阈值 > 8 时
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; // 红黑树转链表的阈值 <= 6 时
static final int TREEBIN = -2; // 树根节点的hash值
static final float LOAD_FACTOR = 0.75f;// 负载因子
static final int DEFAULT_CAPACITY = 16; // 默认大小为16
内部类
class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
int hash;
final K key;
volatile V val;
volatile Node<K,V> next;
}
jdk1.8中虽然不在使用分段锁，但是仍然有Segment这个类，但是没有实际作用 -
主要方法
- put
- 检查key或value是否为null
- 得到key的hash值
- 如果Node数组是空的，此时才初始化initTable()
- 如果找的对于的下标的位置为空，直接new一个Node节点并放入，break
- 如果对于头节点不为空，则进入代码块
- 判断此头节点的hash值，
- 大于0说明是链表的头结点在链表中寻找，如果有想换hash值并且key相同，则之间覆盖返回旧值，如果没有则就直接放置在链表的尾部
- 小于0说明此节点是红黑二叉树的根节点，调用树的添加元素的方法。
- 判断此头节点的hash值，
- get方法
- 首先获取到key的hash值
- 然后找到对应的数组下标处的元素
- 如果此元素是要找的直接返回
- 如果此元素时null则返回null
- 如果key小于0，说明是红黑树
- put
如何保证线程安全
- jdk1.7：
- 分段锁对整个桶数组进行了分隔分段（Segment），每一把锁只锁容器其中一部分数据，多线程访问容器里不同数据段的数据， 就不会存在锁竞争，提高并发访问率
- jdk1.8：
- 使用的是优化的Synchronized关键字同步代码块和cas操作维护并发