转载两篇不错的文章：
第一篇：
前言
HashMap是我们平时开发过程中用的比较多的集合，但它是非线程安全的，在涉及到多线程并发的情况，进行put操作有可能会引起死循环，导致CPU利用率接近100%。
final HashMap<String, String> map = new HashMap<String, String>(2);
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
map.put(UUID.randomUUID().toString(), "");
}
}).start();
}
解决方案有Hashtable和Collections.synchronizedMap(hashMap)，不过这两个方案基本上是对读写进行加锁操作，一个线程在读写元素，其余线程必须等待，性能可想而知。
所以，Doug Lea给我们带来了并发安全的ConcurrentHashMap，它的实现是依赖于 Java 内存模型，所以我们在了解 ConcurrentHashMap 的之前必须了解一些底层的知识：
java内存模型
java中的Unsafe
java中的CAS
深入浅出java同步器
深入浅出ReentrantLock
本文源码是JDK8的版本，与之前的版本有较大差异。
JDK1.6分析
ConcurrentHashMap采用 分段锁的机制，实现并发的更新操作，底层采用数组+链表+红黑树的存储结构。
其包含两个核心静态内部类 Segment和HashEntry。
Segment继承ReentrantLock用来充当锁的角色，每个 Segment 对象守护每个散列映射表的若干个桶。
HashEntry 用来封装映射表的键 / 值对；
每个桶是由若干个 HashEntry 对象链接起来的链表。
一个 ConcurrentHashMap 实例中包含由若干个 Segment 对象组成的数组，下面我们通过一个图来演示一下 ConcurrentHashMap 的结构：
ConcurrentHashMap存储结构.png
JDK1.8分析
1.8的实现已经抛弃了Segment分段锁机制，利用CAS+Synchronized来保证并发更新的安全，底层依然采用数组+链表+红黑树的存储结构。
Paste_Image.png
重要概念
在开始之前，有些重要的概念需要介绍一下：
table：默认为null，初始化发生在第一次插入操作，默认大小为16的数组，用来存储Node节点数据，扩容时大小总是2的幂次方。
nextTable：默认为null，扩容时新生成的数组，其大小为原数组的两倍。
sizeCtl ：默认为0，用来控制table的初始化和扩容操作，具体应用在后续会体现出来。
-1 代表table正在初始化
-N 表示有N-1个线程正在进行扩容操作
其余情况：
1、如果table未初始化，表示table需要初始化的大小。
2、如果table初始化完成，表示table的容量，默认是table大小的0.75倍，居然用这个公式算0.75（n - (n >>> 2)）。
Node：保存key，value及key的hash值的数据结构。
class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
volatile V val;
volatile Node<K,V> next;
... 省略部分代码
}
其中value和next都用volatile修饰，保证并发的可见性。
ForwardingNode：一个特殊的Node节点，hash值为-1，其中存储nextTable的引用。
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;
}
}
只有table发生扩容的时候，ForwardingNode才会发挥作用，作为一个占位符放在table中表示当前节点为null或则已经被移动。
实例初始化
实例化ConcurrentHashMap时带参数时，会根据参数调整table的大小，假设参数为100，最终会调整成256，确保table的大小总是2的幂次方，算法如下：
ConcurrentHashMap<String, String> hashMap = new ConcurrentHashMap<>(100);
private static final int tableSizeFor(int c) {
int n = c - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
注意，ConcurrentHashMap在构造函数中只会初始化sizeCtl值，并不会直接初始化table，而是延缓到第一次put操作。
table初始化
前面已经提到过，table初始化操作会延缓到第一次put行为。但是put是可以并发执行的，Doug Lea是如何实现table只初始化一次的？让我们来看看源码的实现。
private final Node<K,V>[] initTable() {
Node<K,V>[] tab; int sc;
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
//如果一个线程发现sizeCtl<0，意味着另外的线程执行CAS操作成功，当前线程只需要让出cpu时间片
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) {
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);
}
} finally {
sizeCtl = sc;
}
break;
}
}
return tab;
}
sizeCtl默认为0，如果ConcurrentHashMap实例化时有传参数，sizeCtl会是一个2的幂次方的值。所以执行第一次put操作的线程会执行Unsafe.compareAndSwapInt方法修改sizeCtl为-1，有且只有一个线程能够修改成功，其它线程通过Thread.yield()让出CPU时间片等待table初始化完成。
put操作
假设table已经初始化完成，put操作采用CAS+synchronized实现并发插入或更新操作，具体实现如下。
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
if (casTabAt(tab, i, null, new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
...省略部分代码
}
addCount(1L, binCount);
return null;
}
hash算法
static final int spread(int h) {return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS;}
table中定位索引位置，n是table的大小
int index = (n - 1) & hash
获取table中对应索引的元素f。
Doug Lea采用Unsafe.getObjectVolatile来获取，也许有人质疑，直接table[index]不可以么，为什么要这么复杂？
在java内存模型中，我们已经知道每个线程都有一个工作内存，里面存储着table的副本，虽然table是volatile修饰的，但不能保证线程每次都拿到table中的最新元素，Unsafe.getObjectVolatile可以直接获取指定内存的数据，保证了每次拿到数据都是最新的。
如果f为null，说明table中这个位置第一次插入元素，利用Unsafe.compareAndSwapObject方法插入Node节点。
如果CAS成功，说明Node节点已经插入，随后addCount(1L, binCount)方法会检查当前容量是否需要进行扩容。
如果CAS失败，说明有其它线程提前插入了节点，自旋重新尝试在这个位置插入节点。
如果f的hash值为-1，说明当前f是ForwardingNode节点，意味有其它线程正在扩容，则一起进行扩容操作。
其余情况把新的Node节点按链表或红黑树的方式插入到合适的位置，这个过程采用同步内置锁实现并发，代码如下:
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
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;
}
}
}
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;
}
}
}
}
在节点f上进行同步，节点插入之前，再次利用tabAt(tab, i) == f判断，防止被其它线程修改。
如果f.hash >= 0，说明f是链表结构的头结点，遍历链表，如果找到对应的node节点，则修改value，否则在链表尾部加入节点。
如果f是TreeBin类型节点，说明f是红黑树根节点，则在树结构上遍历元素，更新或增加节点。
如果链表中节点数binCount >= TREEIFY_THRESHOLD(默认是8)，则把链表转化为红黑树结构。
table扩容
当table容量不足的时候，即table的元素数量达到容量阈值sizeCtl，需要对table进行扩容。
整个扩容分为两部分：
构建一个nextTable，大小为table的两倍。
把table的数据复制到nextTable中。
这两个过程在单线程下实现很简单，但是ConcurrentHashMap是支持并发插入的，扩容操作自然也会有并发的出现，这种情况下，第二步可以支持节点的并发复制，这样性能自然提升不少，但实现的复杂度也上升了一个台阶。
先看第一步，构建nextTable，毫无疑问，这个过程只能只有单个线程进行nextTable的初始化，具体实现如下：
private final void addCount(long x, int check) {
... 省略部分代码
if (check >= 0) {
Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
(n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {
int rs = resizeStamp(n);
if (sc < 0) {
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);
s = sumCount();
}
}
}
通过Unsafe.compareAndSwapInt修改sizeCtl值，保证只有一个线程能够初始化nextTable，扩容后的数组长度为原来的两倍，但是容量是原来的1.5。
节点从table移动到nextTable，大体思想是遍历、复制的过程。
首先根据运算得到需要遍历的次数i，然后利用tabAt方法获得i位置的元素f，初始化一个forwardNode实例fwd。
如果f == null，则在table中的i位置放入fwd，这个过程是采用Unsafe.compareAndSwapObjectf方法实现的，很巧妙的实现了节点的并发移动。
如果f是链表的头节点，就构造一个反序链表，把他们分别放在nextTable的i和i+n的位置上，移动完成，采用Unsafe.putObjectVolatile方法给table原位置赋值fwd。
如果f是TreeBin节点，也做一个反序处理，并判断是否需要untreeify，把处理的结果分别放在nextTable的i和i+n的位置上，移动完成，同样采用Unsafe.putObjectVolatile方法给table原位置赋值fwd。
遍历过所有的节点以后就完成了复制工作，把table指向nextTable，并更新sizeCtl为新数组大小的0.75倍 ，扩容完成。
红黑树构造
注意：如果链表结构中元素超过TREEIFY_THRESHOLD阈值，默认为8个，则把链表转化为红黑树，提高遍历查询效率。
if (binCount != 0) {
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
接下来我们看看如何构造树结构，代码如下：
private final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int index) {
Node<K,V> b; int n, sc;
if (tab != null) {
if ((n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
tryPresize(n << 1);
else if ((b = tabAt(tab, index)) != null && b.hash >= 0) {
synchronized (b) {
if (tabAt(tab, index) == b) {
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;
}
setTabAt(tab, index, new TreeBin<K,V>(hd));
}
}
}
}
}
可以看出，生成树节点的代码块是同步的，进入同步代码块之后，再次验证table中index位置元素是否被修改过。
1、根据table中index位置Node链表，重新生成一个hd为头结点的TreeNode链表。
2、根据hd头结点，生成TreeBin树结构，并把树结构的root节点写到table的index位置的内存中，具体实现如下：
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);
}
主要根据Node节点的hash值大小构建二叉树。这个红黑树的构造过程实在有点复杂，感兴趣的同学可以看看源码。
get操作
get操作和put操作相比，显得简单了许多。
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) {
if ((eh = e.hash) == h) {
if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
return e.val;
}
else if (eh < 0)
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
while ((e = e.next) != null) {
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
return e.val;
}
}
return null;
}
总结
ConcurrentHashMap 是一个并发散列映射表的实现，它允许完全并发的读取，并且支持给定数量的并发更新。相比于 HashTable 和同步包装器包装的 HashMap，使用一个全局的锁来同步不同线程间的并发访问，同一时间点，只能有一个线程持有锁，也就是说在同一时间点，只能有一个线程能访问容器，这虽然保证多线程间的安全并发访问，但同时也导致对容器的访问变成串行化的了。
1.6中采用ReentrantLock 分段锁的方式，使多个线程在不同的segment上进行写操作不会发现阻塞行为;1.8中直接采用了内置锁synchronized，难道是因为1.8的虚拟机对内置锁已经优化的足够快了？
第二篇
本文首写于有道云笔记，并在小组分享会分享，先整理发布，希望和大家交流探讨。云笔记地址
概述：
1、设计首要目的：维护并发可读性（get、迭代相关）；次要目的：使空间消耗比HashMap相同或更好，且支持多线程高效率的初始插入（empty table）。
2、HashTable线程安全，但采用synchronized，多线程下效率低下。线程1put时，线程2无法put或get。
实现原理：
锁分离：
在HashMap的基础上，将数据分段存储，ConcurrentHashMap由多个Segment组成，每个Segment都有把锁。Segment下包含很多Node，也就是我们的键值对了。
如果还停留在锁分离、Segment，那已经out了。
Segment虽保留，但已经简化属性，仅仅是为了兼容旧版本。
CAS算法；unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update); CAS(Compare And Swap)，意思是如果valueOffset位置包含的值与expect值相同，则更新valueOffset位置的值为update，并返回true，否则不更新，返回false。
与Java8的HashMap有相通之处，底层依然由“数组”+链表+红黑树；
底层结构存放的是TreeBin对象，而不是TreeNode对象；
CAS作为知名无锁算法，那ConcurrentHashMap就没用锁了么？当然不是，hash值相同的链表的头结点还是会synchronized上锁。
private static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; // 2的30次方=1073741824
private static final intDEFAULT_CAPACITY = 16;
static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8; // MAX_VALUE=2^31-1=2147483647
private static finalint DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;
private static final float LOAD_FACTOR = 0.75f;
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; // 链表转树阀值，大于8时
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; //树转链表阀值，小于等于6（tranfer时，lc、hc=0两个计数器分别++记录原bin、新binTreeNode数量，<=UNTREEIFY_THRESHOLD 则untreeify(lo)）。【仅在扩容tranfer时才可能树转链表】
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
private static final int MIN_TRANSFER_STRIDE = 16;
private static int RESIZE_STAMP_BITS = 16;
private static final int MAX_RESIZERS = (1 << (32 - RESIZE_STAMP_BITS)) - 1; // 2^15-1，help resize的最大线程数
private static final int RESIZE_STAMP_SHIFT = 32 - RESIZE_STAMP_BITS; // 32-16=16，sizeCtl中记录size大小的偏移量
static final int MOVED = -1; // hash for forwarding nodes（forwarding nodes的hash值）、标示位
static final int TREEBIN = -2; // hash for roots of trees（树根节点的hash值）
static final int RESERVED = -3; // hash for transient reservations（ReservationNode的hash值）
static final int HASH_BITS = 0x7fffffff; // usable bits of normal node hash
static final int NCPU = Runtime.getRuntime().availableProcessors(); // 可用处理器数量
/**
* Table initialization and resizing control. When negative, the
* table is being initialized or resized: -1 for initialization,
* else -(1 + the number of active resizing threads). Otherwise,
* when table is null, holds the initial table size to use upon
* creation, or 0 for default. After initialization, holds the
* next element count value upon which to resize the table.
*/
private transient volatile int sizeCtl;
sizeCtl是控制标识符，不同的值表示不同的意义。
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，类似于扩容阈值。它的值始终是当前ConcurrentHashMap容量的0.75倍，这与loadfactor是对应的。实际容量>=sizeCtl，则扩容。
部分构造函数：
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public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
float loadFactor, int concurrencyLevel) {
if (!(loadFactor > 0.0f) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
thrownew IllegalArgumentException();
if (initialCapacity < concurrencyLevel) // Use at least as many bins
initialCapacity = concurrencyLevel; // as estimated threads
long size = (long)(1.0 + (long)initialCapacity / loadFactor);
int cap = (size >= (long)MAXIMUM_CAPACITY) ?
MAXIMUM_CAPACITY : tableSizeFor((int)size);
this.sizeCtl = cap;
}
concurrencyLevel：
concurrencyLevel，能够同时更新ConccurentHashMap且不产生锁竞争的最大线程数，在Java8之前实际上就是ConcurrentHashMap中的分段锁个数，即Segment[]的数组长度。正确地估计很重要，当低估，数据结构将根据额外的竞争，从而导致线程试图写入当前锁定的段时阻塞；相反，如果高估了并发级别，你遇到过大的膨胀，由于段的不必要的数量; 这种膨胀可能会导致性能下降，由于高数缓存未命中。
在Java8里，仅仅是为了兼容旧版本而保留。唯一的作用就是保证构造map时初始容量不小于concurrencyLevel。
源码122行：
Also, for compatibility with previous versions of this class, constructors may optionally specify an expected {@code concurrencyLevel} as an additional hint for internal sizing.
源码482行：
Mainly: We leave untouched but unused constructor arguments refering to concurrencyLevel .……
……
1、重要属性：
1.1 Node：
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static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
volatile V val; // Java8增加volatile，保证可见性
volatile Node<K,V> next;
Node(inthash, 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; }
// HashMap调用Objects.hashCode()，最终也是调用Object.hashCode()；效果一样
public final int hashCode() { returnkey.hashCode() ^ val.hashCode(); }
public final String toString(){ returnkey + "=" + val; }
public final V setValue(V value) { // 不允许修改value值，HashMap允许
throw new UnsupportedOperationException();
}
// HashMap使用if (o == this)，且嵌套if；concurrent使用&&
public final boolean equals(Object o) {
Object k, v, u; Map.Entry<?,?> e;
return ((oinstanceof Map.Entry) &&
(k = (e = (Map.Entry<?,?>)o).getKey()) != null &&
(v = e.getValue()) != null &&
(k == key || k.equals(key)) &&
(v == (u = val) || v.equals(u)));
}
/**
* Virtualized support for map.get(); overridden in subclasses.
*/
Node<K,V> find(inth, Object k) { // 增加find方法辅助get方法
Node<K,V> e = this;
if (k != null) {
do {
K ek;
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))
returne;
} while ((e = e.next) != null);
}
returnnull;
}
}
1.2 TreeNode
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// Nodes for use in TreeBins，链表>8，才可能转为TreeNode.
// HashMap的TreeNode继承至LinkedHashMap.Entry；而这里继承至自己实现的Node，将带有next指针，便于treebin访问。
static final class TreeNode<K,V> extends Node<K,V> {
TreeNode<K,V> parent; // red-black tree links
TreeNode<K,V> left;
TreeNode<K,V> right;
TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion
boolean red;
TreeNode(inthash, K key, V val, Node<K,V> next,
TreeNode<K,V> parent) {
super(hash, key, val, next);
this.parent = parent;
}
Node<K,V> find(inth, Object k) {
return findTreeNode(h, k, null);
}
/**
* Returns the TreeNode (or null if not found) for the given key
* starting at given root.
*/ // 查找hash为h，key为k的节点
final TreeNode<K,V> findTreeNode(int h, Object k, Class<?> kc) {
if (k != null) { // 比HMap增加判空
TreeNode<K,V> p = this;
do {
intph, dir; K pk; TreeNode<K,V> q;
TreeNode<K,V> pl = p.left, pr = p.right;
if ((ph = p.hash) > h)
p = pl;
elseif (ph < h)
p = pr;
elseif ((pk = p.key) == k || (pk != null && k.equals(pk)))
returnp;
elseif (pl == null)
p = pr;
elseif (pr == null)
p = pl;
elseif ((kc != null ||
(kc = comparableClassFor(k)) != null) &&
(dir = compareComparables(kc, k, pk)) != 0)
p = (dir < 0) ? pl : pr;
elseif ((q = pr.findTreeNode(h, k, kc)) != null)
returnq;
else
p = pl;
} while (p != null);
}
return null;
}
}
// 和HashMap相比，这里的TreeNode相当简洁；ConcurrentHashMap链表转树时，并不会直接转，正如注释（Nodes for use in TreeBins）所说，只是把这些节点包装成TreeNode放到TreeBin中，再由TreeBin来转化红黑树。
1.3 TreeBin
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// TreeBin用于封装维护TreeNode，包含putTreeVal、lookRoot、UNlookRoot、remove、balanceInsetion、balanceDeletion等方法，这里只分析其构造函数。
// 当链表转树时，用于封装TreeNode，也就是说，ConcurrentHashMap的红黑树存放的时TreeBin，而不是treeNode。
TreeBin(TreeNode<K,V> b) {
super(TREEBIN, null, null, null);//hash值为常量TREEBIN=-2,表示roots of trees
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;
inth = x.hash;
Class<?> kc = null;
for (TreeNode<K,V> p = r;;) {
intdir, ph;
K pk = p.key;
if ((ph = p.hash) > h)
dir = -1;
elseif (ph < h)
dir = 1;
elseif ((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);
}
1.4 treeifyBin
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/**
* Replaces all linked nodes in bin at given index unless table is
* too small, in which case resizes instead.链表转树
*/
private final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int index) {
Node<K,V> b; intn, sc;
if (tab != null) {
if ((n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
tryPresize(n << 1); // 容量<64，则table两倍扩容，不转树了
else if ((b = tabAt(tab, index)) != null && b.hash >= 0) {
synchronized (b) { // 读写锁
if (tabAt(tab, index) == b) {
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;
}
setTabAt(tab, index, new TreeBin<K,V>(hd));
}
}
}
}
}
1.5 ForwardingNode
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// A node inserted at head of bins during transfer operations.连接两个table
// 并不是我们传统的包含key-value的节点，只是一个标志节点，并且指向nextTable，提供find方法而已。生命周期：仅存活于扩容操作且bin不为null时，一定会出现在每个bin的首位。
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); // 此节点hash=-1，key、value、next均为null
this.nextTable = tab;
}
Node<K,V> find(int h, Object k) {
// 查nextTable节点，outer避免深度递归
outer: for (Node<K,V>[] tab = nextTable;;) {
Node<K,V> e; intn;
if (k == null || tab == null || (n = tab.length) == 0 ||
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) == null)
returnnull;
for (;;) { // CAS算法多和死循环搭配！直到查到或null
int eh; K ek;
if ((eh = e.hash) == h &&
((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))
returne;
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;
}
}
}
}
1.6 3个原子操作（调用频率很高）
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@SuppressWarnings(“unchecked”) // ASHIFT等均为private static final
static final <K,V> Node<K,V> tabAt(Node<K,V>[] tab, int i) { // 获取索引i处Node
return (Node<K,V>)U.getObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE);
}
// 利用CAS算法设置i位置上的Node节点（将c和table[i]比较，相同则插入v）。
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);
}
// 设置节点位置的值，仅在上锁区被调用
static final <K,V> void setTabAt(Node<K,V>[] tab, int i, Node<K,V> v) {
U.putObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, v);
}
1.7 Unsafe
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//在源码的6277行到最后，有着ConcurrentHashMap中极为重要的几个属性（SIZECTL），unsafe静态块控制其修改行为。Java8中，大量运用CAS进行变量、属性的无锁修改，大大提高性能。
// Unsafe mechanics
private static final sun.misc.Unsafe U;
private static final long SIZECTL;
private static final long TRANSFERINDEX;
private static final long BASECOUNT;
private static final long CELLSBUSY;
private static final long CELLVALUE;
private static final long ABASE;
private static final int ASHIFT;
static {
try {
U = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();
Class<?> k = ConcurrentHashMap.class;
SIZECTL = U.objectFieldOffset (k.getDeclaredField("sizeCtl"));
TRANSFERINDEX=U.objectFieldOffset(k.getDeclaredField("transferIndex"));
BASECOUNT = U.objectFieldOffset (k.getDeclaredField("baseCount"));
CELLSBUSY = U.objectFieldOffset (k.getDeclaredField("cellsBusy"));
Class<?> ck = CounterCell.class;
CELLVALUE = U.objectFieldOffset (ck.getDeclaredField("value"));
Class<?> ak = Node[].class;
ABASE = U.arrayBaseOffset(ak);
intscale = U.arrayIndexScale(ak);
if ((scale & (scale - 1)) != 0)
thrownew Error("data type scale not a power of two");
ASHIFT = 31 - Integer.numberOfLeadingZeros(scale);
} catch (Exception e) {
thrownew Error(e);
}
}
1.8 扩容相关
tryPresize在putAll以及treeifyBin中调用
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private final void tryPresize(int size) {
// 给定的容量若>=MAXIMUM_CAPACITY的一半，直接扩容到允许的最大值，否则调用函数扩容
int c = (size >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ? MAXIMUM_CAPACITY :
tableSizeFor(size + (size >>> 1) + 1);
int sc;
while ((sc = sizeCtl) >= 0) { //没有正在初始化或扩容，或者说表还没有被初始化
Node<K,V>[] tab = table; int n;
if(tab == null || (n = tab.length) == 0) {
n = (sc > c) ? sc : c; // 扩容阀值取较大者
// 期间没有其他线程对表操作，则CAS将SIZECTL状态置为-1，表示正在进行初始化
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); //无符号右移2位，此即0.75*n
}
} finally {
sizeCtl = sc; // 更新扩容阀值
}
}
}// 若欲扩容值不大于原阀值，或现有容量>=最值，什么都不用做了
else if (c <= sc || n >= MAXIMUM_CAPACITY)
break;
else if (tab == table) { // table不为空，且在此期间其他线程未修改table
int rs = resizeStamp(n);
if (sc < 0) {
Node<K,V>[] nt;//RESIZE_STAMP_SHIFT=16,MAX_RESIZERS=2^15-1
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);
}
}
}
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private static final int tableSizeFor(int c){//和HashMap一样,返回>=n的最小2的自然数幂
int n = c - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
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/**
- Returns the stamp bits for resizing a table of size n.
- Must be negative when shifted left by RESIZE_STAMP_SHIFT.
*/
static final int resizeStamp(int n) { // 返回一个标志位
return Integer.numberOfLeadingZeros(n) | (1 << (RESIZE_STAMP_BITS - 1));
}// numberOfLeadingZeros返回n对应32位二进制数左侧0的个数，如9（1001）返回28
// RESIZE_STAMP_BITS=16,(左侧0的个数)|(2^15)
ConcurrentHashMap无锁多线程扩容，减少扩容时的时间消耗。
transfer扩容操作：单线程构建两倍容量的nextTable；允许多线程复制原table元素到nextTable。
为每个内核均分任务，并保证其不小于16；
若nextTab为null，则初始化其为原table的2倍；
死循环遍历，直到finishing。
节点为空，则插入ForwardingNode；
链表节点（fh>=0），分别插入nextTable的i和i+n的位置；【逆序链表？？】
TreeBin节点（fh<0），判断是否需要untreefi，分别插入nextTable的i和i+n的位置；【逆序树？？】
finishing时，nextTab赋给table，更新sizeCtl为新容量的0.75倍 ，完成扩容。
以上说的都是单线程，多线程又是如何实现的呢？
遍历到ForwardingNode节点((fh = f.hash) == MOVED)，说明此节点被处理过了，直接跳过。这是控制并发扩容的核心 。由于给节点上了锁，只允许当前线程完成此节点的操作，处理完毕后，将对应值设为ForwardingNode（fwd），其他线程看到forward，直接向后遍历。如此便完成了多线程的复制工作，也解决了线程安全问题。
private transient volatile Node<K,V>[] nextTable; //仅仅在扩容使用，并且此时非空
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// 将table每一个bin（桶位）的Node移动或复制到nextTable
// 只在addCount(long x, int check)、helpTransfer、tryPresize中调用
private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
int n = tab.length, stride;
// 每核处理的量小于16，则强制赋值16
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]; //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;
//连节点指针,标志位，fwd的hash值为-1，fwd.nextTable=nextTab。
ForwardingNode<K,V> fwd= new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
boolean advance= true;//并发扩容的关键属性,等于true,说明此节点已经处理过
boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
for (int i = 0, bound = 0;;) { // 死循环
Node<K,V> f; int fh;
while (advance) { // 控制--i，遍历原hash表中的节点
int nextIndex, nextBound;
if (--i >= bound || finishing)
advance = false;
else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
i = -1;
advance = false;
}//TRANSFERINDEX 即用CAS计算得到的transferIndex
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) { // 所有节点复制完毕
nextTable = null;
table = nextTab;
sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1); //扩容阀值设为原来的1.5倍，即现在的0.75倍
return; // 仅有的2个跳出死循环出口之一
}//CAS更新扩容阈值,sc-1表明新加入一个线程参与扩容
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
return;// 仅有的2个跳出死循环出口之一
finishing = advance = true;
i = n; // recheck before commit
}
}
else if ((f = tabAt(tab, i)) == null) //该节点为空，则插入ForwardingNode
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
//遍历到ForwardingNode节点，说明此节点被处理过了，直接跳过。这是控制并发扩容的核心
else if ((fh = f.hash) == MOVED) // MOVED=-1，hash for fwd
advance = true; // already processed
else {
synchronized (f) { //上锁
if (tabAt(tab, i) == f) {
Node<K,V> ln, hn; //ln原位置节点，hn新位置节点
if (fh >= 0) { // 链表
int runBit = fh & n; // f.hash & n
Node<K,V> lastRun = f; // lastRun和p两个链表，逆序？？
for (Node<K,V> p = f.next; p != null; p = p.next) {
int b = p.hash & n; // f.next.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) // 和HashMap确定扩容后的节点位置一样
ln = new Node<K,V>(ph, pk, pv, ln);
else
hn = new Node<K,V>(ph, pk, pv, hn); //新位置节点
}//类似HashMap，为何i+n？参见HashMap的笔记
setTabAt(nextTab, i, ln);//在nextTable[i]插入原节点
setTabAt(nextTab, i + n, hn);//在nextTable[i+n]插入新节点
//在nextTable[i]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;
}
else if (f instanceof TreeBin) { //树
TreeBin<K,V> t = (TreeBin<K,V>)f;
TreeNode<K,V> lo = null, loTail = null;
TreeNode<K,V> hi = null, hiTail = null;
//lc、hc=0两计数器分别++记录原、新bin中TreeNode数量
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;
}
}//扩容后树节点个数若<=6，将树转链表
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);
advance = true;
}
}
}
}
}
}
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// 协助扩容方法。多线程下，当前线程检测到其他线程正进行扩容操作，则协助其一起扩容；（只有这种情况会被调用）从某种程度上说，其“优先级”很高，只要检测到扩容，就会放下其他工作，先扩容。
// 调用之前，nextTable一定已存在。
final Node<K,V>[] helpTransfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V> f) {
Node<K,V>[] nextTab; intsc;
if (tab != null && (finstanceof ForwardingNode) &&
(nextTab = ((ForwardingNode<K,V>)f).nextTable) != null) {
intrs = resizeStamp(tab.length); //标志位
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);//调用扩容方法，直接进入复制阶段
break;
}
}
return nextTab;
}
return table;
}
2、 put相关：
理一下put的流程：
①判空：null直接抛空指针异常；
②hash：计算h=key.hashcode；调用spread计算hash=(h ^(h >>>16))& HASH_BITS；
③遍历table
若table为空，则初始化，仅设置相关参数；
@@@计算当前key存放位置，即table的下标i=(n - 1) & hash；
若待存放位置为null，casTabAt无锁插入；
若是forwarding nodes（检测到正在扩容），则helpTransfer（帮助其扩容）；
else（待插入位置非空且不是forward节点，即碰撞了），将头节点上锁（保证了线程安全）：区分链表节点和树节点，分别插入（遇到hash值与key值都与新节点一致的情况，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）；
若链表长度>8，则treeifyBin转树（Note：若length<64,直接tryPresize,两倍table.length;不转树）。
④addCount(1L, binCount)。
Note：
1、put操作共计两次hash操作，再利用“与&”操作计算Node的存放位置。
2、ConcurrentHashMap不允许key或value为null。
3、addCount(longx,intcheck)方法：
①利用CAS快速更新baseCount的值；
②check>=0.则检验是否需要扩容；if sizeCtl<0（正在进行初始化或扩容操作）【nexttable null等情况break；如果有线程正在扩容，则协助扩容】；else if 仅当前线程在扩容，调用协助扩容函数，注其参数nextTable为null。
public V put(K key, V value) {
return putVal(key, value, false);
}
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final V <span style="background-color: rgb(255, 255, 51);">putVal</span>(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
// 不允许key、value为空
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
int hash = spread(key.hashCode()); //返回(h^(h>>>16))&HASH_BITS
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) { // 死循环，直到插入成功
Node<K,V> f; int n, i, fh;
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable(); // table为空，初始化table
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {// 索引处无值
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
else if ((fh = f.hash) == MOVED) // MOVED=-1;//hash for forwarding nodes
tab = helpTransfer(tab, f); //检测到正在扩容，则帮助其扩容
else {
V oldVal = null;
synchronized (f) { // 节点上锁（hash值相同的链表的头节点）
if (tabAt(tab, i) == f) {
if (fh >= 0) { // 链表节点
binCount = 1;
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;// hash和key相同，则修改value
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||(ek != null && key.equals(ek)))) {
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent) //仅putIfAbsent()方法中onlyIfAbsent为true
e.val = value; //putIfAbsent()包含key则返回get，否则put并返回
break;
}
Node<K,V> pred = e;
if ((e = e.next) == null) { //已遍历到链表尾部，直接插入
pred.next = new Node<K,V>(hash, key, value, null);
break;
}
}
}
else if (f instanceof TreeBin) { // 树节点
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)//实则是>8,执行else,说明该桶位本就有Node
treeifyBin(tab, i);//若length<64,直接tryPresize,两倍table.length;不转树
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
addCount(1L, binCount);
return null;
}
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// Initializes table, using the size recorded in sizeCtl.
private final Node<K,V>[] <span style="background-color: rgb(255, 255, 51);">initTable</span>() { // 仅仅设置参数，并未实质初始化
Node<K,V>[] tab; intsc;
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
if ((sc = sizeCtl) < 0) // 其他线程正在初始化，此线程挂起
Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
//CAS方法把sizectl置为-1，表示本线程正在进行初始化
elseif (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
try {
if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
intn = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;//DEFAULT_CAPACITY=16
@SuppressWarnings("unchecked")
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
table = tab = nt;
sc = n - (n >>> 2); // 扩容阀值，0.75*n
}
} finally {
sizeCtl = sc;
}
break;
}
}
return tab;
}
3、 get、contains相关
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public V <span style="background-color: rgb(255, 255, 51);">get</span>(Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; intn, eh; K ek;
inth = spread(key.hashCode());
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {//tabAt(i),获取索引i处Node
if ((eh = e.hash) == h) {
if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
returne.val;
}
elseif (eh < 0) // 树
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
while ((e = e.next) != null) { // 链表
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
returne.val;
}
}
return null;
}
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public boolean containsKey(Object key) {return get(key) != null;}
public boolean containsValue(Object value) {}
理一下get的流程：
①spread计算hash值；
②table不为空；
③tabAt(i)处桶位不为空；
④check first，是则返回当前Node的value；否则分别根据树、链表查询。
4、 Size相关：
由于ConcurrentHashMap在统计size时可能正被多个线程操作，而我们又不可能让他停下来让我们计算，所以只能计量一个估计值。
计数辅助：
// Table of counter cells. When non-null, size is a power of 2
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;
long sum = baseCount;
if(as != null){
for(int i = 0; i < as.length; i++){
CounterCell a;
if((a = as[i]) != null)
sum += a.value;
}
}
return sum;
}
private final void fullAddCount(long x, boolean wasUncontended) {}
public int size() { // 旧版本方法，和推荐的mappingCount返回的值基本无区别
longn = sumCount();
return ((n < 0L) ? 0 :
(n > (long)Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE :
(int)n);
}
// 返回Mappings中的元素个数，官方建议用来替代size。此方法返回的是一个估计值；如果sumCount时有线程插入或删除，实际数量是和mappingCount不同的。since 1.8
public long mappingCount() {
longn = sumCount();
return (n < 0L) ? 0L : n; // ignore transient negative values
}
private transient volatile long baseCount;
//ConcurrentHashMap中元素个数,基于CAS无锁更新,但返回的不一定是当前Map的真实元素个数。
5、remove、clear相关：
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public void clear() { // 移除所有元素
long delta = 0L; // negative number of deletions
inti = 0;
Node<K,V>[] tab = table;
while (tab != null && i < tab.length) {
intfh;
Node<K,V> f = tabAt(tab, i);
if (f == null) // 为空，直接跳过
++i;
else if ((fh = f.hash) == MOVED) { //检测到其他线程正对其扩容
//则协助其扩容，然后重置计数器，重新挨个删除元素，避免删除了元素，其他线程又新增元素。
tab = helpTransfer(tab, f);
i = 0; // restart
}
else{
synchronized (f) { // 上锁
if (tabAt(tab, i) == f) { // 其他线程没有在此期间操作f
Node<K,V> p = (fh >= 0 ? f :
(finstanceof TreeBin) ?
((TreeBin<K,V>)f).first : null);
while (p != null) { // 首先删除链、树的末尾元素，避免产生大量垃圾
--delta;
p = p.next;
}
setTabAt(tab, i++, null); // 利用CAS无锁置null
}
}
}
}
if (delta != 0L)
addCount(delta, -1); // 无实际意义，参数check<=1，直接return。
}
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public V remove(Object key) { // key为null，将在计算hashCode时报空指针异常
return replaceNode(key, null, null);
}
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public boolean remove(Object key, Object value) {
if (key == null)
thrownew NullPointerException();
returnvalue != null && replaceNode(key, null, value) != null;
}
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// remove核心方法，注意，这里的cv才是key-value中的value！
final V replaceNode(Object key, V value, Object cv) {
inthash = spread(key.hashCode());
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; intn, i, fh;
if (tab == null || (n = tab.length) == 0 ||
(f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null)
break; // 该桶位第一个元素为空，直接跳过
elseif ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f); // 先协助扩容再说
else {
V oldVal = null;
booleanvalidated = false;
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
if (fh >= 0) {
validated = true;
//pred没看出来有什么用，全是别人赋值给他，他却不影响其他参数
for (Node<K,V> e = f, pred = null;;) {
K ek;
if (e.hash == hash &&((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))){//hash且可以相等
V ev = e.val;
// value为null或value和查到的值相等
if (cv == null || cv == ev ||
(ev != null && cv.equals(ev))) {
oldVal = ev;
if (value != null) // replace中调用
e.val = value;
elseif (pred != null)
pred.next = e.next;
else
setTabAt(tab, i, e.next);
}
break;
}
pred = e;
if ((e = e.next) == null)
break;
}
}
elseif (finstanceof TreeBin) { // 以树的方式find、remove
validated = true;
TreeBin<K,V> t = (TreeBin<K,V>)f;
TreeNode<K,V> r, p;
if ((r = t.root) != null &&
(p = r.findTreeNode(hash, key, null)) != null) {
V pv = p.val;
if (cv == null || cv == pv ||
(pv != null && cv.equals(pv))) {
oldVal = pv;
if (value != null)
p.val = value;
elseif (t.removeTreeNode(p))
setTabAt(tab, i, untreeify(t.first));
}
}
}
}
}
if (validated) {
if (oldVal != null) {
if (value == null)
addCount(-1L, -1);
returnoldVal;
}
break;
}
}
}
return null;
}
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public boolean replace(K key, V oldValue, V newValue) {}
6、其他函数：
public boolean isEmpty() {
return sumCount() <= 0L; // ignore transient negative values
}
参考资料:
http://ifeve.com/concurrenthashmap/
http://ifeve.com/java-concurrent-hashmap-2/
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http://ashkrit.blogspot.com/2014/12/what-is-new-in-java8-concurrenthashmap.html
http://blog.csdn.net/u010723709/article/details/48007881
http://yucchi.jp/blog/?p=2048
http://blog.csdn.net/q291611265/article/details/47985145
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SynchronizedMap：http://blog.sina.com.cn/s/blog_5157093c0100hm3y.html
http://blog.csdn.net/yangfanend/article/details/7165742
http://blog.csdn.net/xuefeng0707/article/details/40797085
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ArrayList源码分析（jdk1.8）：http://blog.csdn.net/u010887744/article/details/49496093
HashMap源码分析（jdk1.8）：http://write.blog.csdn.net/postedit/50346257
ConcurrentHashMap源码分析–Java8：http://blog.csdn.net/u010887744/article/details/50637030
ThreadLocal源码分析（JDK8） ：http://blog.csdn.net/u010887744/article/details/54730556
每篇文章都包含 有道云笔记地址，可直接保存。
在线查阅JDK源码：
JDK8：https://github.com/zxiaofan/JDK1.8-Src
JDK7：https://github.com/zxiaofan/JDK_Src_1.7
史上最全Java集合关系图：http://blog.csdn.net/u010887744/article/details/50575735
来自CODE的代码片