引言
我们都知道HashMap是线程不安全的，所以在一些高并发的应用场景下会使用ConcurrentHashMap来进行代替。ConcurrentHashMap是线程安全的，这个大家都知道，但是它线程安全的原理需要进行源码分析才能知晓其中的实际原理。本文将从以下几个方面进行阐述。
ConcurrentHashMap源码解析ConcurrentHashMap如何保证线程安全
一、ConcurrentHashMap源码解析
底层数据结构：数组 + 链表 +红黑树；
线程安全：CAS + synchronized；
ConcurrentHashMap从JDK1.8开始也有红黑树的实现。以下源码为ConcurrentHashMap的类结构情况。
public class ConcurrentHashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
implements ConcurrentMap<K,V>, Serializable {
...//实现
}下图展示了，当链表的个数大于8时，链表将转化为红黑树。
1.put操作
ConcurrentHashMap中的put操作过程分析如下所示，相关代码说明已在源码中进行了注释：
public V put(K key, V value) {
return putVal(key, value, false);
}
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
//获取hash值
int hash = spread(key.hashCode());
//临时变量，记录链表长度
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
//如果数组为空，则进行数组初始化
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
//初始化数组
tab = initTable();
//找到hash值对应的数组下标，获取第一个节点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， 如果 CAS 失败，那就是有并发操作，进到下一个循环
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
//扩容
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
//数据迁移
tab = helpTransfer(tab, f);
else { //f 是该位置的头结点，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
//记录链表长度
binCount = 1;
//遍历链表
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
//如果发现了一样的 key，判断是否要进行值覆盖
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
// 在链表的最末端，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;
//插入新节点
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
//链表操作
if (binCount != 0) {
//判断是否要将链表转换为红黑树，阈值为8
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
addCount(1L, binCount);
return null;
}在进行初始化数组过程中，再看下初始化数组中的源码：
private final Node<K,V>[] initTable() {
Node<K,V>[] tab; int sc;
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
if ((sc = sizeCtl) < 0)
Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
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 1
int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
@SuppressWarnings("unchecked")
// 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;
//0.75 * n，
sc = n - (n >>> 2);
}
} finally {
sizeCtl = sc;
}
break;
}
}
return tab;
}以下源码treeifyBin源码，它不一定将链表转化为红黑树，也可能会将数组进行扩容。
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，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)
tryPresize(n << 1);
else if ((b = tabAt(tab, index)) != null && b.hash >= 0) {
//加锁
synchronized (b) {
if (tabAt(tab, index) == b) {
//遍历链表建立红黑树
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));
}
}
}
}
}继续看一下扩容tryPresize的源码分析，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)。
//size为翻倍之后的大小
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;
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);
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);
}
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
transfer(tab, null);
}
}
}transfer方法就是将原来的数组元素迁移到扩容后的新的数组当中，该方法的内容较多。
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
//如果nextTab为null，则进行初始化
if (nextTab == null) { // initiating
try {
@SuppressWarnings("unchecked")
//容量翻倍
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1];
nextTab = nt;
} catch (Throwable ex) { // try to cope with OOME
sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
nextTable = nextTab;
//控制迁移的位置
transferIndex = n;
}
int nextn = nextTab.length;
//标志位，用于告诉其他线程这个位置的数据已经处理过了
ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
boolean advance = true;
boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
// i 是位置索引，bound 是边界，是从后往前
for (int i = 0, bound = 0;;) {
Node<K,V> f; int fh;
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) {
nextTable = null;
table = nextTab;
sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
return;
}
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
}
}
else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
advance = true; // already processed
else {
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
Node<K,V> ln, hn;
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);
}
// 其中的一个链表放在新数组的位置 i
setTabAt(nextTab, i, ln);
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
setTabAt(tab, i, fwd);
advance = true;
}
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;
}
}
//如果分解后，节点数少于 8，就将红黑树转换回链表
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);
//设置advance为true，代表该位置数据迁移完成
advance = true;
}
}
}
}
}
}再源码中
private transient volatile Node<K,V>[] nextTable;2.get操作
ConcurrentHashMap的获取数据的过程简单些，过程如下所示：
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) {
//判断头结点是不是需要找的元素，如果是就直接返回
if ((eh = e.hash) == h) {
if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
return e.val;
}
// 如果头结点的 hash 小于 0，说明 正在扩容，或者该位置是红黑树
else if (eh < 0)
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
//遍历链表
while ((e = e.next) != null) {
if (e.hash == h &&
//获取到key值，则返回对应的value值
((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
return e.val;
}
}
return null;
}二、ConcurrentHashMap如何保证线程安全
static final <K,V> boolean casTabAt(Node<K,V>[] tab, int i,
Node<K,V> c, Node<K,V> v) {
return U.compareAndSwapObject(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, c, v);
}1.所谓CAS操作即为：“Compare And Swap”，按照字面意思理解就是比较与交换，主要思想为CAS(V,E,N)，其中V代表将要更新的变量，E代表预期值，N代表新值。CAS算法的思想是不断的拿内存中的数据与自己期望的数据进行比较，如果相同则可以对该变量进行操作。如果不同则说明当前有线程在操作该变量，此时不可以对其进行操作，但是可以重新读取该变量值进行比较。也可以放弃操作。
2.CAS操作其实属于乐观锁，它乐观的认为自己的操作总是可以成功的完成。当多个线程同时操作同一个变量时，只有一个线程可以成功。其他失败的线程并不会被挂起，同时允许线程继续尝试或者放弃。CAS是一种无锁式的保证线程安全的手段。无锁也就不会出现线程死锁的以外情况。
如上述代码所示，U.compareAndSwapObject(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, c, v)采用了CAS算法实现了无锁化的值操作来保证数据的一致性，可以降低通过加锁保证线程安全所带来的性能消耗。
除了上述代码中采用了CAS操作，ConcurrentHashMap在如下代码中也使用了CAS操作。
static final <K,V> Node<K,V> tabAt(Node<K,V>[] tab, int i) {
return (Node<K,V>)U.getObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE);
} static final <K,V> void setTabAt(Node<K,V>[] tab, int i, Node<K,V> v) {
U.putObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, v);
}正是这三种CAS操作保证了它的操作原子性进而使得它具备线程安全的能力。