前言
前面我们讲了HashMap的源码，知道HashMap是线程不安全的。今天我们就来讲一讲在JUC( java.util.concurrent)并发包中线程安全的HashMap-----ConcurrentHashMap
想了解HashMap源码的同学可以去看之前的文章链接: 深入理解HashMap(JDK8)
ConcurrentHashMap源码
注意：我会把源码中每个方法的作用都注释出来，可以参考注释进行理解。
put()
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
//concurrentHashMap不允许空值
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
//获取key的hash值
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
//如果数组为空
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
//初始化
tab = initTable();
//获取下标，如果该位置为空
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
//通过cas插入，保证线程安全
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
//表示当前有线程在进行扩容
//需要去帮它扩容
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
//当前位置存在hash冲突
V oldVal = null;
//加锁表示线程安全
synchronized (f) {
//判断当前值是不是还是以前的值
//因为多线程，当前值可能被改变了
if (tabAt(tab, i) == f) {
//表示链表
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
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;
}
}
}
//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)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
//增加次数
addCount(1L, binCount);
return null;
}
第一步，就是去判断kye，value的值，因为ConcurrentHashMap不允许有null值
第二步，当数组为空的时候，initTable初始化数组
initTable()初始化数组
private final Node<K,V>[] initTable() {
Node<K,V>[] tab; int sc;
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
//sizeCtl《0 表示初始化的工作已经被其他线程抢去了
if ((sc = sizeCtl) < 0)
Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
//否则，通过cas操作将SIZECTL变为-1，表示抢占了
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;
sc = n - (n >>> 2);//12
}
} finally {
//最后将阈值赋值
sizeCtl = sc;
}
break;
}
}
return tab;
}
private transient volatile int sizeCtl;//用于判断是否被其他线程抢占，类似于锁
考虑到线程安全为题，这里利用volatile 修饰的sizeCtl：
- 如果sizeCtl<0，表示初始化工作已经被其他线程抢走
- 否则，就通过CAS操作，将sizeCtl变为-1，表示抢占到了锁，在初始化数组，最后将阈值赋值给sizeCtl
初始化工作完成后，就该插入 值了：
- 第一步：如果当前下表位置的值为空，通过CAS操作，将值直接插入到数组中
- 第二步：当前位置有值，存在hash冲突。通过synchronized对当前节点加锁，保证线程安全
- 第三步：判断当前节点hash值：如果大于等于0，这代表是链表结构；否则如果该节点类型是红黑树类型，则进行红黑树操作
- 第四步：添加完数据后，再去判断链表的长度binCount，如果大于8，则转换成红黑树
值插入完毕，就需要通过addCount方法去更新数组的大小了
addCount()更新数组长度
//volatile 修饰，保证可见性
private transient volatile CounterCell[] counterCells;
@sun.misc.Contended static final class CounterCell {
volatile long value;
CounterCell(long x) {
value = x; }
}
final long sumCount() {
CounterCell[] as = counterCells; CounterCell a;
long sum = baseCount;
if (as != null) {
for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
if ((a = as[i]) != null)
sum += a.value;
}
}
return sum;
}
private final void addCount(long x, int check) {
//为了防止多线程同时去增加长度时，一直自旋导致性能man
//所以多线程时，一个线程一个CounterCell对象
CounterCell[] as; long b, s;
//第一部分
//如果counterCells不为空
//或者CAS更新BASECOUNT失败
if ((as = counterCells) != null ||
!U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
//表示有很多线程在抢占更新BASECOUNT值
CounterCell a; long v; int m;
//冲突标志，默认是没有冲突
boolean uncontended = true;
//如果CounterCell数组为空
//通过当前线程&CounterCells数组的长度获得下标，且当前下标上没值
//如果CAS更新当前counterCell对象中value的值失败
if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
(a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
!(uncontended =
U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) {
//进入
fullAddCount(x, uncontended);
return;
}
//链表的长度小于1，不需要扩容
if (check <= 1)
return;
//用BASECOUNT加上所有线程增加的长度，即CounterCell数组中的value值相加+BASECOUNT
s = sumCount();
}
//第二部分
//如果的binCount大于0，需要去检查是否需要扩容
if (check >= 0) {
Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
//如果当前数组长度大于阈值sizeCtl，
//且node数组不为空，
//且node数组的长度小于默认数组的最大值
while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
(n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {
//生成一个唯一的扩容戳，高位表示唯一的扩容标记，低位表示参与扩容的线程数
int rs = resizeStamp(n);
//如果sizeCtl<0，表示有线程在进行扩容了
if (sc < 0) {
//1. sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT!=rs，判断高位的扩容标记不相同，则不能参与扩容
//2. sc == rs + 1，表示扩容已经结束
//3. sc == rs + MAX_RESIZERS ，表示当前帮助扩容的线程数已经达到最大值
//4. (nt = nextTable) == null，表示扩容已经结束
//5. transferIndex <= 0，表示所有的 transfer 任务都被领取完了
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
transferIndex <= 0)
break;
//cas操作将SIZECTL+1
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
//去协助扩容
transfer(tab, nt);
}
//没有线程在扩容，
//自己开始扩容，将SIZECTL+2
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
transfer(tab, null);
s = sumCount();
}
}
}
这里为了防止多线程同时去增加长度时，一直自旋导致性能变差，所以采用CounterCell数组去管理多个线程所要去增加的长度
addCount方法分为两部分：
- 第一部分：通过CounterCell数组去更新当前线程需要增加的长度
- 第二部分：判断Node数组是否需要扩容
先来看第一部分的代码：
如果counterCells不为空，或者CAS更新BASECOUNT失败，表示当前线程竞争激烈，需要通过CounterCell数组去管理
fullAddCount()
private final void fullAddCount(long x, boolean wasUncontended) {
int h;
//生成一个当前线程的随机数
if ((h = ThreadLocalRandom.getProbe()) == 0) {
ThreadLocalRandom.localInit(); // force initialization
h = ThreadLocalRandom.getProbe();
wasUncontended = true;
}
boolean collide = false; // True if last slot nonempty
for (;;) {
CounterCell[] as; CounterCell a; int n; long v;
//如果数组不为空
if ((as = counterCells) != null && (n = as.length) > 0) {
//当前下标位置等于null
if ((a = as[(n - 1) & h]) == null) {
//如果cellsBusy =0，表示没线程占用
if (cellsBusy == 0) {
// Try to attach new Cell
//初始化CounterCell对象
CounterCell r = new CounterCell(x); // Optimistic create
//去抢占锁
//CAS操作改变CELLSBUSY的值
if (cellsBusy == 0 &&
U.compareAndSwapInt(this, CELLSBUSY, 0, 1)) {
//抢到锁，将值插入
boolean created = false;
try {
// Recheck under lock
CounterCell[] rs; int m, j;
if ((rs = counterCells) != null &&
(m = rs.length) > 0 &&
rs[j = (m - 1) & h] == null) {
rs[j] = r;
created = true;
}
} finally {
//最后，放开所
cellsBusy = 0;
}
if (created)
break;
continue; // Slot is now non-empty
}
}
collide = false;
}
//如果之前在外面CAS将当前CounterCell 的值改变失败
else if (!wasUncontended) // CAS already known to fail
//重新CAS
wasUncontended = true; // Continue after rehash
//成功CAS，返回
else if (U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))
break;
else if (counterCells != as || n >= NCPU)
collide = false; // At max size or stale
else if (!collide)
collide = true;
//cellsBusy ==0
//且CAS 值CELLSBUSY成功
else if (cellsBusy == 0 &&
U.compareAndSwapInt(this, CELLSBUSY, 0, 1)) {
try {
//抢到锁了
//当前线程太多，竞争激烈，需要扩容CounterCell数组
if (counterCells == as) {
// Expand table unless stale
CounterCell[] rs = new CounterCell[n << 1];
for (int i = 0; i < n; ++i)
rs[i] = as[i];
counterCells = rs;
}
} finally {
cellsBusy = 0;
}
collide = false;
continue; // Retry with expanded table
}
h = ThreadLocalRandom.advanceProbe(h);
}
//counterCells数组为空
else if (cellsBusy == 0 && counterCells == as &&
U.compareAndSwapInt(this, CELLSBUSY, 0, 1)) {
boolean init = false;
try {
// Initialize table
if (counterCells == as) {
//初始化一个新的CounterCell数组，默认长度2
CounterCell[] rs = new CounterCell[2];
rs[h & 1] = new CounterCell(x);
counterCells = rs;
init = true;
}
} finally {
cellsBusy = 0;
}
if (init)
break;
}
//最后再去尝试一次修改BASECOUNT的值
else if (U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, v = baseCount, v + x))
break; // Fall back on using base
}
}
这里对CounterCell 数组处理的逻辑主要分为：
- 如果CounterCell数组不为空，且当前下表位置为空，通过cellsBusy 标志去抢占锁，通过CAS操作将值插入到数组中，最后释放锁
- 如果CAS赋值失败，表示竞争激烈，需要对CounterCell数组进行扩容，长度是原来的两倍
- 数组为空，且cellsBusy标记为0，表示没有线程去处理，初始化一个长度为2的CounterCell数组
- 最后通过CAS再去尝试一下修改BASECOUNT数组的长度
再来看第二部分：如果binCount大于0，就需要检查Node数组是否需要扩容
当Node数组长度大于阈值sizeCtl，且node数组不为空，且node数组的长度小于默认数组的最大值，表示可以扩容了：
- 如果sizeCtl<0，表示当前有线程在扩容了，紧接着去判断当前线程是否还需要去扩容：
- sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT!=rs，判断高位的扩容标记不相同，则不能参与扩容
- sc == rs + 1，表示扩容已经结束
- sc == rs + MAX_RESIZERS ，表示当前帮助扩容的线程数已经达到最大值
- (nt = nextTable) == null，表示扩容已经结束
- transferIndex <= 0，表示所有的 transfer 任务都被领取完了
- 如果能帮助扩容，通过CAS将sizeCtl+1，调用transfer方法，进行扩容
- 如果sizeCtl>0，自己开始扩容，将SIZECTL+2
接下来，我们看看扩容方法
transfer()扩容
private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
int n = tab.length, stride;
//通过cpu数去分配数组，保证每个cpu处理的数据一样多
if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
//nextTab 未初始化，nextTab 是用来扩容的 node 数组
if (nextTab == null) {
// initiating
try {
@SuppressWarnings("unchecked")
//新建一个扩容后的数组
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1];
//赋值给nextTab
nextTab = nt;
} catch (Throwable ex) {
// try to cope with OOME
//出现异常 sizeCtl 默认给Integer最大值
sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
nextTable = nextTab;
//更新转移下标，表示转移时的下标，比如16
transferIndex = n;
}
//新数组的长度 32
int nextn = nextTab.length;
// 创建一个 fwd 节点，表示一个正在被迁移的 Node，并且它的 hash 值为-1(MOVED)，也
//就是前面我们在讲 putval 方法的时候，会有一个判断 MOVED 的逻辑。它的作用是用来占位，表示
//原数组中位置 i 处的节点完成迁移以后，就会在 i 位置设置一个 fwd 来告诉其他线程这个位置已经
//处理过了
ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
//推进标识
boolean advance = true;
//是否完成扩容的标识
boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
for (int i = 0, bound = 0;;) {
Node<K,V> f; int fh;
while (advance) {
int nextIndex, nextBound;
//bound 标识边界，--i标识下一个处理的节点
if (--i >= bound || finishing)
//处理完毕
advance = false;
//任务已经分配完毕
else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
i = -1;
advance = false;
}
//cas操作TRANSFERINDEX，为当前线程分配任务，
//处理的节点区间(nextBound,nextIndex)->(0,15)
else if (U.compareAndSwapInt
(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
nextBound = (nextIndex > stride ?
nextIndex - stride : 0))) {
bound = nextBound;//0
i = nextIndex - 1;//15
advance = false;
}
}
//分配任务完成
if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
int sc;
//扩容完成
if (finishing) {
//删除成员变量nextTable ，方便fc
nextTable = null;
//更新全局变量
table = nextTab;
//更新阈值
sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
return;
}
//CAS 操作对 sizeCtl 的低 16 位进行减 1，代表做完了属于自己的任务
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
}
}
// 如果位置 i 处是空的，没有任何节点，那么放入刚刚初始化的 ForwardingNode ”空节点“
else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
//表示该位置已经完成了迁移，也就是如果线程 A 已经处理过这个节点，
//那么线程 B 处理这个节点时，hash 值一定为 MOVED
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
advance = true; // already processed
else {
//对该节点加锁
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
//校验
Node<K,V> ln, hn;
//链表
if (fh >= 0) {
int runBit = fh & n;
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);
}
setTabAt(nextTab, i, ln);
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
setTabAt(tab, i, fwd);
advance = true;
}
//红黑树
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;
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;
}
}
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;
setTabAt(nextTab, i, ln);
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
setTabAt(tab, i, fwd);
advance = true;
}
}
}
}
}
}
transfer 方法主要分为两部分：
- 第一部分：将数组扩容，并根据CPU数，均匀地分配所有的节点，保证每条线程的处理量一样。即：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
- 第二部分：数据迁移
- 处理链表：和HashMap一样，通过fh & n将链表分为两组，一组的下标和之前的下标一样；另一组的小标是之前的下标+之前数组的长度，最后统一移到两个不同的下标处
- 处理红黑树的迁移
- 最后，扩容完毕
与JDK7的区别
锁的使用
JDK7采用分段Segment分段锁，而jdk8采用CAS+Synchronize保证并发安全
数据结构
dk7使用的是数组+链表来实现，而jdk8使用数组+链表+红黑树实现。采用红黑树是为了防止链越来越长导致查询效率越来越低的问题。链表查询时间复杂度：O(n)，红黑树查询时间复杂度：O(logN)
总结
- ConcurrentHashMap采用CAS+Synchronize保证并发安全
- ConcurrentHashMap不允许key或value值为空
- 和HashMap一样，ConcurrentHashMap使用数组+单项链表+红黑树实现