前言
本文的分析的源码是JDK8的版本，上一节我们介绍了HashMap，提到了多线程避免扩容时出现死循环，时要使用ConcurrentHashMap，下面我来讲解一下ConcurrentHashMap这个东西简单的基本原理是什么，我们为什么用。
正文
如何保证HashMap的线程安全呢？
方法有很多，比如使用HashTable或者Collections.synchronizedMap，但是这两位选手都有一个共同的问题：性能。因为不管是读还是写操作，他们都会给整个集合上锁，导致同一时间的其他操作被阻塞。并且HashTable和Collections.synchronizedMap解决了HashMap的线程不安全的问题（言外之意HashTable和Collections.synchronizedMap线程安全的），但是带来了运行效率不佳的问题。
基于以上所述，兼顾了线程安全和运行效率的ConcurrentHashMap就出现了，ConcurrentHashMap利用CAS算法。它沿用了与它同时期的HashMap版本的思想，底层依然由“数组”+链表+红黑树的方式思想。
下面我贴了很多源码，其实重要的目的是方便大家阅读，我只做了一个体力活，给大家翻译成了汉语。
ConcurrentHashMap默认配置参数
/* ---------------- Constants -------------- */
//最大容量
private static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//默认容量
private static final int DEFAULT_CAPACITY = 16;
//array的大小，只用于toarray方法
static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;
//根据这个数来计算segment的个数,segment的个数是仅小于这个数且是2的几次方的一个数（ssize）
private static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;
//加载因子
private static final float LOAD_FACTOR = 0.75f;
//变成红黑树的链表节点数，超过8就由链表转换成红黑树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
//当树节点小于6自动转换成链表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
// 在转变成树之前，还会有一次判断，只有键值对数量大于 64 才会发生转换。这是为了避免在哈希表建立初期，多个键值对恰好被放入了同一个链表中而导致不必要的转化。
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
//每次进行转移的最小值这个值作为一个下限来避免Rsisize遇到过多的内存争用
private static final int MIN_TRANSFER_STRIDE = 16;
// 生成sizeCtl所使用的bit位数
private static int RESIZE_STAMP_BITS = 16;
// 进行扩容所允许的最大线程数
private static final int MAX_RESIZERS = (1 << (32 - RESIZE_STAMP_BITS)) - 1;
// 记录sizeCtl中的大小所需要进行的偏移位数
private static final int RESIZE_STAMP_SHIFT = 32 - RESIZE_STAMP_BITS;
// 一系列的标识
static final int MOVED = -1; // hash for forwarding nodes
static final int TREEBIN = -2; // hash for roots of trees
static final int RESERVED = -3; // hash for transient reservations
static final int HASH_BITS = 0x7fffffff; // usable bits of normal node hash
// 获取可用的CPU个数
static final int NCPU = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
// 进行序列化的属性
private static final ObjectStreamField[] serialPersistentFields = {
new ObjectStreamField("segments", Segment[].class),
new ObjectStreamField("segmentMask", Integer.TYPE),
new ObjectStreamField("segmentShift", Integer.TYPE)
};
重要的一个对象Node
Node是最核心的内部类，它包装了key-value键值对，所有插入ConcurrentHashMap的数据都包装在这里面，类似于一个HashMap
//Node节点定义，可以看出Node是一个键值对
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
//ConcurrentHashMap中的HashEntry相对于HashMap中的Entry有一定的差异性：HashEntry中的value以及next都被volatile修饰，这样在多线程读写过程中能够保持它们的可见性。
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; }
//不允许直接setValue
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)));
}
/**
* 它增加了find方法辅助map.get()方法。
*/
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;
}
}
这个Node内部类与HashMap中定义的Node类很相似，但是有一些差别
它对value和next属性设置了volatile同步锁
它不允许调用setValue方法直接改变Node的value域
它增加了find方法辅助map.get()方法 这里贴了一个能说明ConcurrentHashMap使用CAS算法的部分源码了，读者自行阅读源码会发现在ConcurrentHashMap中，随处可以看到U, 大量使用了U.compareAndSwapXXX的方法，这个方法是利用一个CAS算法实现无锁化的修改值的操作，简单说CAS就是对比替换，原理跟使用SVN差不多，千万记住是无锁操作哦。这里不过多解释，我会单独再发博客单独说说CAS……
if ((as = counterCells) != null ||
!U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
CounterCell a; long v; int m;
boolean uncontended = true;
if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
(a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
!(uncontended =
U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) {
fullAddCount(x, uncontended);
return;
}
if (check <= 1)
return;
s = sumCount();
}TreeNode
这是一个数据结构，当链表长度过长的时候，会转换为TreeNode，是把这些结点包装成TreeNode放在TreeBin对象中，由TreeBin完成对红黑树的包装。
TreeBin
他是一个对象，包装的很多TreeNode节点，它代替了TreeNode的根节点，也就是说在实际的ConcurrentHashMap“数组”中，存放的是TreeBin对象，而不是TreeNode对象。
这里是它的构造方法源码。可以看到在构造TreeBin节点时，仅仅指定了它的hash值为TREEBIN常量，这也就是个标识为。同时也看到我们熟悉的红黑树构造方法
/**
* 创建以B为初始节点集的bin.
*/
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);
}ForwardingNode
一个用于连接两个table的节点类。它包含一个nextTable指针，用于指向下一张表。而且这个节点的key value next指针全部为null，它的hash值为-1. 这里面定义的find的方法是从nextTable里进行查询下一个节点，而不是以自身为头节点进行查找下一个节点，可以比喻成两个车厢之间的链子。
/**
* 在传输过程中插入箱头的节点.
*/
static final class ForwardingNode<K,V> extends Node<K,V> {
final Node<K,V>[] nextTable;
ForwardingNode(Node<K,V>[] tab) {
super(MOVED, null, null, null);
this.nextTable = tab;
}
Node<K,V> find(int h, Object k) {
// loop to avoid arbitrarily deep recursion on forwarding nodes
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) {
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;
}
}
}
}initTable
这是一个初始化方法，调用它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等方法的时候都有调用initTable方法的代码，调用时机是检查table==null。
主要应用了关键属性sizeCtl ，如果这个值小于0，表示其他线程正在进行初始化，就放弃这个操作。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
/**
* 使用大小记录的大小初始化表.
*/
private final Node<K,V>[] initTable() {
Node<K,V>[] tab; int sc;
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
//sizeCtl表示有其他线程正在进行初始化操作，把线程挂起。对于table的初始化工作，只能有一个线程在进行。
if ((sc = sizeCtl) < 0)
Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {//利用CAS方法把sizectl的值置为-1 表示本线程正在进行初始化
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);//相当于0.75*n 设置一个扩容的阈值
}
} finally {
sizeCtl = sc;
}
break;
}
}
return tab;
}扩容transfer
无论是HashMap还是ConcurrentHashMap使用的时候都需要扩容的，下面我只简单的说，让大家读最少的文字，理解最重要的东西。
上面我提到了ConcurrentHashMap是一个大的table，所以扩容也是针对这个大table操作的，简单的说就是把原来的table复制到一个他两倍大小的nextTable中。这个操作需要两部完成：
第一步：构建一个nextTable,它的容量是原来的两倍，这个操作是单线程完成的。这个单线程的保证是通过RESIZE_STAMP_SHIFT这个常量经过一次运算来保证的。
第二步：就是将原来table中的元素复制到nextTable中，这里允许多线程进行操作。
多线程扩容是如何完成。大体思想就是遍历、复制的过程，如果遍历到的节点是forward节点，就向后继续遍历，再加上给节点上锁的机制，就完成了多线程的控制。多线程遍历节点，处理了一个节点，就把对应点的值set为forward，另一个线程看到forward，就向后遍历。这样交叉就完成了复制工作。而且还很好的解决了线程安全的问题。我说的forwad就是ForwardingNode，就是上面说的指向下一张表的指针。
PUT
ConcurrentHashMap最常用的就是put和get两个方法。现在来介绍put方法，这个put方法依然沿用HashMap的put方法的思想，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。有一个最重要的不同点就是ConcurrentHashMap不允许key或value为null值。另外由于涉及到多线程，put方法就要复杂一点。在多线程中可能有以下两个情况
-
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。
get方法
get方法比较简单，给定一个key来确定value的时候，必须满足两个条件 key相同 hash值相同，对于节点可能在链表或树上的情况，需要分别去查找。
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;
} mappingCount与Size方法
对于ConcurrentHashMap来说，这个table里到底装了多少东西其实是个不确定的数量，因为不可能在调用size()方法的时候像GC的“stop the world”一样让其他线程都停下来让你去统计，因此只能说这个数量是个估计值。对于这个估计值，ConcurrentHashMap也是大费周章才计算出来的。
mappingCount与size方法的类似 ，是JDK1.8的新方法，从给出的注释来看，应该使用mappingCount代替size方法，mappingCount其实也是一个大概的数值，因此可能在统计的时候有其他线程正在执行插入或删除操作。
/**
* Returns the number of mappings. This method should be used
* instead of {@link #size} because a ConcurrentHashMap may
* contain more mappings than can be represented as an int. The
* value returned is an estimate; the actual count may differ if
* there are concurrent insertions or removals.
*
* @return the number of mappings
* @since 1.8
*/
public long mappingCount() {
long n = sumCount();
return (n < 0L) ? 0L : n; // ignore transient negative values
}
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;
}注：对本文有异议或不明白的地方微信探讨，wx：15524579896