HashMapとConcurrentHashMapの主成分分析

1. JDK 7HashMap同時実行デッドリンク

https://github.com/heheliu321/concurrent/tree/main/case_java7

テストコード
注

• JDK 7で実行するには、それ以外の場合、拡張メカニズムとハッシュ計算方法が変更されました
• 次のテストコードは慎重に準備されています。何気なく変更しないでください。
   

package test;

import java.util.HashMap;

public class TestDeadLink {
    public static void main(String[] args) {
        // 测试 java 7 中哪些数字的 hash 结果相等
        System.out.println("长度为16时，桶下标为1的key");
        for (int i = 0; i < 64; i++) {
            if (hash(i) % 16 == 1) {
                System.out.println(i);
            }
        }
        System.out.println("长度为32时，桶下标为1的key");
        for (int i = 0; i < 64; i++) {
            if (hash(i) % 32 == 1) {
                System.out.println(i);
            }
        }
        // 1, 35, 16, 50 当大小为16时，它们在一个桶内
        final HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>();
        // 放 12 个元素
        map.put(2, null);
        map.put(3, null);
        map.put(4, null);
        map.put(5, null);
        map.put(6, null);
        map.put(7, null);
        map.put(8, null);
        map.put(9, null);
        map.put(10, null);
        map.put(16, null);
        map.put(35, null);
        map.put(1, null);

        System.out.println("扩容前大小[main]:"+map.size());
        new Thread() {
            @Override
            public void run() {
                // 放第 13 个元素, 发生扩容
                map.put(50, null);
                System.out.println("扩容后大小[Thread-0]:"+map.size());
            }
        }.start();
        new Thread() {
            @Override
            public void run() {
                // 放第 13 个元素, 发生扩容
                map.put(50, null);
                System.out.println("扩容后大小[Thread-1]:"+map.size());
            }
        }.start();
    }

    final static int hash(Object k) {
        int h = 0;
        if (0 != h && k instanceof String) {
            return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
        }
        h ^= k.hashCode();
        h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
        return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
    }
}

デッドリンクの再発
デバッグツールは、アイデア
を使用して、HashMapソースコードの590行目にブレークポイントを追加します

int newCapacity = newTable.length;

ブレークポイントの条件は次のとおりです。目的は、容量が32に拡張され、スレッドがThread-0またはThread-1の場合にHashMapを停止することです。

newTable.length==32 &&
(
Thread.currentThread().getName().equals("Thread-0")||
Thread.currentThread().getName().equals("Thread-1")
)

ブレークポイントの一時停止モードはスレッドです。それ以外の場合、スレッド0がデバッグされると、スレッド1は
実行を再開できません。コードを実行すると、プログラムは予期されたブレークポイントで停止し、出力されます。

长度为16时，桶下标为1的key
1
16
35
50
长度为32时，桶下标为1的key
1
35
扩容前大小[main]:12

次に、拡張プロセスのデバッグに入り
、HashMapソースコードの594行目にブレークポイントを追加します

Entry<K,V> next = e.next; // 593
if (rehash) // 594
// ...

これは、eノードと次のノードのステータスを監視するためのものです
。Thread -0は594行目にシングルステップで進み、594にブレークポイントを追加します（条件Thread.currentThread（）。getName（）。equals（ "Thread-0 "））
この時点で、[変数]パネルでe変数と次の変数を確認できます。[ビュー]-> [オブジェクト]を使用して、ノードのステータスを表示します。

e (1)->(35)->(16)->null
next (35)->(16)->null

スレッドパネルでスレッド1を選択して操作を再開すると、コンソールが次のように新しいコンテンツを出力するのを確認できます。スレッド1の拡張が完了しました。

newTable[1] (35)->(1)->null

拡張後のサイズ：13

このとき、スレッド0はまだ594で停止し、[変数]パネルの変数の状態は次のように変更されています。

e (1)->null
next (35)->(1)->null

なぜ、リストはリストの先頭に要素を追加した後のThread-1の展開であるため、リストの逆は真ですが、結び目Thread-1の
結果は正しいですが、Thread-0は終了します。
次の実行シングルステップデバッグ（F8）を実行して
、デッドリンクの発生を監視できます。次のサイクルは594に進み、eはnewTableリンクリストの先頭に移動します。

newTable[1] (1)->null
e (35)->(1)->null
next (1)->null

594へのループの次のラウンドで、eをnewTableリンクリストの先頭に移動します

newTable[1] (35)->(1)->null
e (1)->null
next null

ソースコードをもう一度見てください

e.next = newTable[1];
// 这时 e (1,35)
// 而 newTable[1] (35,1)->(1,35) 因为是同一个对象
newTable[1] = e;
// 再尝试将 e 作为链表头, 死链已成
e = next;
// 虽然 next 是 null, 会进入下一个链表的复制, 但死链已经形成了

ソースコード分析
HashMapの同時実行デッドリンクは拡張中に発生します
 

// 将 table 迁移至 newTable
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
int newCapacity = newTable.length;
for (Entry<K,V> e : table) {
while(null != e) {
Entry<K,V> next = e.next;
// 1 处
if (rehash) {
e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
}
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
// 2 处
// 将新元素加入 newTable[i], 原 newTable[i] 作为新元素的 next
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
e = next;
}
}
}

マップの最初の要素が
 

原始链表，格式：[下标] (key,next)
[1] (1,35)->(35,16)->(16,null)
线程 a 执行到 1 处 ，此时局部变量 e 为 (1,35)，而局部变量 next 为 (35,16) 线程 a 挂起
线程 b 开始执行
第一次循环
[1] (1,null)
第二次循环
[1] (35,1)->(1,null)
第三次循环
[1] (35,1)->(1,null)
[17] (16,null)
切换回线程 a，此时局部变量 e 和 next 被恢复，引用没变但内容变了：e 的内容被改为 (1,null)，而 next 的内
容被改为 (35,1) 并链向 (1,null)
第一次循环
[1] (1,null)
第二次循环，注意这时 e 是 (35,1) 并链向 (1,null) 所以 next 又是 (1,null)
[1] (35,1)->(1,null)
第三次循环，e 是 (1,null)，而 next 是 null，但 e 被放入链表头，这样 e.next 变成了 35 （2 处）
[1] (1,35)->(35,1)->(1,35)
已经是死链了

概要：

その理由は、スレッドセーフではないマップセット
JDK 8がマルチスレッド環境で使用されているためです。拡張アルゴリズムは調整されていますが、要素はリストヘッドに追加されなくなりました（以前と同じ順序を維持する代わりに）拡張）が、それでもマルチスレッド環境で安全に拡張できることを意味するわけではなく、他の問題（拡張によるデータ損失など）が発生する可能性があります。

2. JDK 8 ConcurrentHashMap

重要な属性と内部クラス

// 默认为 0
// 当初始化时, 为 -1
// 当扩容时, 为 -(1 + 扩容线程数)
// 当初始化或扩容完成后，为 下一次的扩容的阈值大小
private transient volatile int sizeCtl;
// 整个 ConcurrentHashMap 就是一个 Node[]
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {}
// hash 表
transient volatile Node<K,V>[] table;
// 扩容时的 新 hash 表
private transient volatile Node<K,V>[] nextTable;
// 扩容时如果某个 bin 迁移完毕, 用 ForwardingNode 作为旧 table bin 的头结点
static final class ForwardingNode<K,V> extends Node<K,V> {}
// 用在 compute 以及 computeIfAbsent 时, 用来占位, 计算完成后替换为普通 Node
static final class ReservationNode<K,V> extends Node<K,V> {}
// 作为 treebin 的头节点, 存储 root 和 first
static final class TreeBin<K,V> extends Node<K,V> {}
// 作为 treebin 的节点, 存储 parent, left, right
static final class TreeNode<K,V> extends Node<K,V> {}

重要な方法

// 获取 Node[] 中第 i 个 Node
static final <K,V> Node<K,V> tabAt(Node<K,V>[] tab, int i)
// cas 修改 Node[] 中第 i 个 Node 的值, c 为旧值, v 为新值
static final <K,V> boolean casTabAt(Node<K,V>[] tab, int i, Node<K,V> c, Node<K,V> v)
// 直接修改 Node[] 中第 i 个 Node 的值, v 为新值
static final <K,V> void setTabAt(Node<K,V>[] tab, int i, Node<K,V> v)

コンストラクター分析

レイジー初期化が実装されていることがわかります。構築方法では、テーブルのサイズのみが計算され、将来初めて使用されるときに作成されます。

public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, int concurrencyLevel) {
if (!(loadFactor > 0.0f) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
throw new IllegalArgumentException();
if (initialCapacity < concurrencyLevel) // Use at least as many bins
initialCapacity = concurrencyLevel; // as estimated threads
long size = (long)(1.0 + (long)initialCapacity / loadFactor);
// tableSizeFor 仍然是保证计算的大小是 2^n, 即 16,32,64 ...
int cap = (size >= (long)MAXIMUM_CAPACITY) ?
MAXIMUM_CAPACITY : tableSizeFor((int)size);
this.sizeCtl = cap;
}

プロセスを取得する

public V get(Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
// spread 方法能确保返回结果是正数
int h = spread(key.hashCode());
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
// 如果头结点已经是要查找的 key
if ((eh = e.hash) == h) {
if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
return e.val;
}
// hash 为负数表示该 bin 在扩容中或是 treebin, 这时调用 find 方法来查找
else if (eh < 0)
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
// 正常遍历链表, 用 equals 比较
while ((e = e.next) != null) {
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
return e.val;
}
}
return null;
}

プロセスを置く

次の配列（テーブル）の略語、リンクリスト（ビン）の略語

public V put(K key, V value) {
return putVal(key, value, false);
}
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
// 其中 spread 方法会综合高位低位, 具有更好的 hash 性
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
// f 是链表头节点
// fh 是链表头结点的 hash
// i 是链表在 table 中的下标
Node<K,V> f; int n, i, fh;
// 要创建 table
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
// 初始化 table 使用了 cas, 无需 synchronized 创建成功, 进入下一轮循环
tab = initTable();
// 要创建链表头节点
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
// 添加链表头使用了 cas, 无需 synchronized
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break;
}
// 帮忙扩容
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
// 帮忙之后, 进入下一轮循环
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
// 锁住链表头节点
synchronized (f) {
// 再次确认链表头节点没有被移动
if (tabAt(tab, i) == f) {
// 链表
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
// 遍历链表
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
// 找到相同的 key
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
oldVal = e.val;
// 更新
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
Node<K,V> pred = e;
// 已经是最后的节点了, 新增 Node, 追加至链表尾
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;
// putTreeVal 会看 key 是否已经在树中, 是, 则返回对应的 TreeNode
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
// 释放链表头节点的锁
}
if (binCount != 0) {
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
// 如果链表长度 >= 树化阈值(8), 进行链表转为红黑树
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
// 增加 size 计数
addCount(1L, binCount);
return null;
}
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();
// 尝试将 sizeCtl 设置为 -1（表示初始化 table）
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
// 获得锁, 创建 table, 这时其它线程会在 while() 循环中 yield 直至 table 创建
try {
if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
table = tab = nt;
sc = n - (n >>> 2);
}
} finally {
sizeCtl = sc;
}
break;
}
}
return tab;
}
// check 是之前 binCount 的个数
private final void addCount(long x, int check) {
CounterCell[] as; long b, s;
if (
// 已经有了 counterCells, 向 cell 累加
(as = counterCells) != null ||
// 还没有, 向 baseCount 累加
!U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)
) {
CounterCell a; long v; int m;
boolean uncontended = true;
if (
// 还没有 counterCells
as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
// 还没有 cell
(a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
// cell cas 增加计数失败
!(uncontended = U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))
) {
// 创建累加单元数组和cell, 累加重试
fullAddCount(x, uncontended);
return;
}
if (check <= 1)
return;
// 获取元素个数
s = sumCount();
}
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;
// newtable 已经创建了，帮忙扩容
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
transfer(tab, nt);
}
// 需要扩容，这时 newtable 未创建
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
transfer(tab, null);
s = sumCount();
}
}
}

サイズ計算プロセス

サイズの計算は、コレクションの要素を変更するためのputおよびremoveの操作で実際に行われます。

• 競合は発生しません。カウントをbaseCountに累積します
• 競合が発生し、新しいcounterCellが作成され、セルの1つにカウントが蓄積されます
• counterCellsには​​最初に2つのセルがあります
• カウントの競争が激しい場合は、カウントを蓄積するために新しいセルが作成されます

public int size() {
long n = sumCount();
return ((n < 0L) ? 0 :
(n > (long)Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE :
(int)n);
}
final long sumCount() {
CounterCell[] as = counterCells; CounterCell a;
// 将 baseCount 计数与所有 cell 计数累加
long sum = baseCount;
if (as != null) {
for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
if ((a = as[i]) != null)
sum += a.value;
}
}
return sum;
}

総括する：

Java 8配列（ノード）+（リンクリストノード|赤黒木TreeNode）以降、配列（テーブル）と呼び、リンクリスト（ビン）と呼びます。

• 初期化、並行性の安全性を確保するためにcasを使用し、テーブルを遅延的に初期化します
• ツリー化、table.length <64の場合、最初に展開を試み、64を超え、bin.length> 8の場合、リンクリストはツリー化され、ツリーは同期を使用してリンクリストの先頭をロックします。
• put、ビンが作成されていない場合は、casを使用してビンを作成します。すでに存在する場合は、後続のput操作のためにリンクリストの先頭をロックし、要素をビンの最後に追加します。
• get、ロックフリー操作は可視性を確保する必要があるだけです。get操作は拡張プロセス中にForwardingNodeを取得し、get操作で新しいテーブルを検索できるようにします。
• 拡張、拡張はユニットとしてビンで実行され、ビンを同期する必要がありますが、現時点では、他の競合するスレッドは何の関係もありません。それらは他のビンの拡張に役立ち、拡張はわずか1/6です。平均してノードの数。新しいテーブルにコピーされます
• サイズ、要素の数はbaseCountに格納され、同時変更の数はCounterCell []に格納されます。最終カウントをカウントすると累積できます

3. JDK 7 ConcurrentHashMap

セグメント配列を維持し、各セグメントはロックに対応します。
長所：複数のスレッドが異なるセグメントにアクセスする場合、実際には競合はありません。これはjdk8と同様です。
短所：Segments配列のデフォルトサイズは16で、この容量は初期化されます。指定後に変更することはできず、遅延初期化ではありません。

コンストラクター分析

public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, int concurrencyLevel) {
if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
throw new IllegalArgumentException();
if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS)
concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS;
// ssize 必须是 2^n, 即 2, 4, 8, 16 ... 表示了 segments 数组的大小
int sshift = 0;
int ssize = 1;
while (ssize < concurrencyLevel) {
++sshift;
ssize <<= 1;
}
// segmentShift 默认是 32 - 4 = 28
this.segmentShift = 32 - sshift;
// segmentMask 默认是 15 即 0000 0000 0000 1111
this.segmentMask = ssize - 1;
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
int c = initialCapacity / ssize;
if (c * ssize < initialCapacity)
++c;
int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY;
while (cap < c)
cap <<= 1;
// 创建 segments and segments[0]
Segment<K,V> s0 =
new Segment<K,V>(loadFactor, (int)(cap * loadFactor),
(HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap]);
Segment<K,V>[] ss = (Segment<K,V>[])new Segment[ssize];
UNSAFE.putOrderedObject(ss, SBASE, s0); // ordered write of segments[0]
this.segments = ss;
}

下図のように完成です。

ConcurrentHashMapは遅延初期化を実装しておらず、スペースの占有は友好的ではないこと
がわかります。this.segmentShiftとthis.segmentMaskの役割は、キーのハッシュ結果に一致するセグメントを決定することです。
たとえば、特定のハッシュ値に従ってセグメント位置を指定し、最初に上位ビットを下位ビットに移動します。this.segmentShiftビットを移動します。

プロセスを置く

public V put(K key, V value) {
Segment<K,V> s;
if (value == null)
throw new NullPointerException();
int hash = hash(key);
// 计算出 segment 下标
int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
// 获得 segment 对象, 判断是否为 null, 是则创建该 segment
if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject
(segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) {
// 这时不能确定是否真的为 null, 因为其它线程也发现该 segment 为 null,
// 因此在 ensureSegment 里用 cas 方式保证该 segment 安全性
s = ensureSegment(j);
}
// 进入 segment 的put 流程
return s.put(key, hash, value, false);
}

セグメントは再入可能ロック（ReentrantLock）を継承し、そのputメソッドは

final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
// 尝试加锁
HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null :
// 如果不成功, 进入 scanAndLockForPut 流程
// 如果是多核 cpu 最多 tryLock 64 次, 进入 lock 流程
// 在尝试期间, 还可以顺便看该节点在链表中有没有, 如果没有顺便创建出来
scanAndLockForPut(key, hash, value);
// 执行到这里 segment 已经被成功加锁, 可以安全执行
V oldValue;
try {
HashEntry<K,V>[] tab = table;
int index = (tab.length - 1) & hash;
HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index);
for (HashEntry<K,V> e = first;;) {
if (e != null) {
// 更新
K k;
if ((k = e.key) == key ||
(e.hash == hash && key.equals(k))) {
oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent) {
e.value = value;
++modCount;
}
break;
}
e = e.next;
}
else {
// 新增
// 1) 之前等待锁时, node 已经被创建, next 指向链表头
if (node != null)
node.setNext(first);
else
// 2) 创建新 node
node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first);
int c = count + 1;
// 3) 扩容
if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)
rehash(node);
else
// 将 node 作为链表头
setEntryAt(tab, index, node);
++modCount;
count = c;
oldValue = null;
break;
}
}
} finally {
unlock();
}
return oldValue;
}

再ハッシュプロセス

この時点でロックが取得されているため、入力時に発生します。したがって、再ハッシュ時にスレッドセーフを考慮する必要はありません。

private void rehash(HashEntry<K,V> node) {
HashEntry<K,V>[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
int newCapacity = oldCapacity << 1;
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
HashEntry<K,V>[] newTable =
(HashEntry<K,V>[]) new HashEntry[newCapacity];
int sizeMask = newCapacity - 1;
for (int i = 0; i < oldCapacity ; i++) {
HashEntry<K,V> e = oldTable[i];
if (e != null) {
HashEntry<K,V> next = e.next;
int idx = e.hash & sizeMask;
if (next == null) // Single node on list
newTable[idx] = e;
else { // Reuse consecutive sequence at same slot
HashEntry<K,V> lastRun = e;
int lastIdx = idx;
// 过一遍链表, 尽可能把 rehash 后 idx 不变的节点重用
for (HashEntry<K,V> last = next;
last != null;
last = last.next) {
int k = last.hash & sizeMask;
if (k != lastIdx) {
lastIdx = k;
lastRun = last;
}
}
newTable[lastIdx] = lastRun;
// 剩余节点需要新建
for (HashEntry<K,V> p = e; p != lastRun; p = p.next) {
V v = p.value;
int h = p.hash;
int k = h & sizeMask;
HashEntry<K,V> n = newTable[k];
newTable[k] = new HashEntry<K,V>(h, p.key, v, n);
}
}
}
}
// 扩容完成, 才加入新的节点
int nodeIndex = node.hash & sizeMask; // add the new node
node.setNext(newTable[nodeIndex]);
newTable[nodeIndex] = node;
// 替换为新的 HashEntry table
table = newTable;
}

添付のデバッグコード

public static void main(String[] args) {
ConcurrentHashMap<Integer, String> map = new ConcurrentHashMap<>();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
int hash = hash(i);
int segmentIndex = (hash >>> 28) & 15;
if (segmentIndex == 4 && hash % 8 == 2) {
System.out.println(i + "\t" + segmentIndex + "\t" + hash % 2 + "\t" + hash % 4 +
"\t" + hash % 8);
}
}
map.put(1, "value");
map.put(15, "value"); // 2 扩容为 4 15 的 hash%8 与其他不同
map.put(169, "value");
map.put(197, "value"); // 4 扩容为 8
map.put(341, "value");
map.put(484, "value");
map.put(545, "value"); // 8 扩容为 16
map.put(912, "value")
map.put(941, "value");
System.out.println("ok");
}
private static int hash(Object k) {
int h = 0;
if ((0 != h) && (k instanceof String)) {
return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
}
h ^= k.hashCode();
// Spread bits to regularize both segment and index locations,
// using variant of single-word Wang/Jenkins hash.
h += (h << 15) ^ 0xffffcd7d;
h ^= (h >>> 10);
h += (h << 3);
h ^= (h >>> 6);
h += (h << 2) + (h << 14);
int v = h ^ (h >>> 16);
return v;
}

プロセスを取得する

getはロックされず、可視性を確保するためにUNSAFEメソッドが使用されます。拡張プロセス中、コンテンツはgetが最初に発生したときに古いテーブルからフェッチされ、getが発生した後に新しいテーブルからフェッチされます。

public V get(Object key) {
Segment<K,V> s; // manually integrate access methods to reduce overhead
HashEntry<K,V>[] tab;
int h = hash(key);
// u 为 segment 对象在数组中的偏移量
long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;
// s 即为 segment
if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null &&
(tab = s.table) != null) {
for (HashEntry<K,V> e = (HashEntry<K,V>) UNSAFE.getObjectVolatile
(tab, ((long)(((tab.length - 1) & h)) << TSHIFT) + TBASE);
e != null; e = e.next) {
K k;
if ((k = e.key) == key || (e.hash == h && key.equals(k)))
return e.value;
}
}
return null;
}

サイズ計算プロセス

• 要素数を計算する前に、ロックせずに2回計算します。前の2回の結果が同じである場合、その数は正しいと見なされて返されます。
• 同じでない場合は、再試行してください。再試行回数が3回を超える場合は、すべてのセグメントをロックして、回数を再計算してください。

• public int size() {
  // Try a few times to get accurate count. On failure due to
  // continuous async changes in table, resort to locking.
  final Segment<K,V>[] segments = this.segments;
  int size;
  boolean overflow; // true if size overflows 32 bits
  long sum; // sum of modCounts
  long last = 0L; // previous sum
  int retries = -1; // first iteration isn't retry
  try {
  for (;;) {
  if (retries++ == RETRIES_BEFORE_LOCK) {
  // 超过重试次数, 需要创建所有 segment 并加锁
  for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
  ensureSegment(j).lock(); // force creation
  }
  sum = 0L;
  size = 0;
  overflow = false;
  for (int j = 0; j < segments.length; ++j) {
  Segment<K,V> seg = segmentAt(segments, j);
  if (seg != null) {
  sum += seg.modCount;
  int c = seg.count;
  if (c < 0 || (size += c) < 0)
  overflow = true;
  }
  }
  if (sum == last)
  break;
  last = sum;
  }
  } finally {
  if (retries > RETRIES_BEFORE_LOCK) {
  for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
  segmentAt(segments, j).unlock();
  }
  }
  return overflow ? Integer.MAX_VALUE : size;
  }