一、容器初始化
1、源码分析
在jdk8的ConcurrentHashMap中一共有5个构造方法，这四个构造方法中都没有对内部的数组做初始化， 只是对一些变量的初始值做了处理
jdk8的ConcurrentHashMap的数组初始化是在第一次添加元素时完成
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// 没有维护任何变量的操作，如果调用该方法，数组长度默认是16public ConcurrentHashMap() {} |
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// 传递进来一个初始容量，ConcurrentHashMap会基于这个值计算一个比这个值大的2的幂次方数作为初始容量public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) { if (initialCapacity < 0) throw new IllegalArgumentException(); int cap = ((initialCapacity >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ? MAXIMUM_CAPACITY : tableSizeFor(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1));// 此处的初始容量计算结果为传入的容量 + 传入的容量的一半 + 1 this.sizeCtl = cap;} |
注意，调用这个方法，得到的初始容量和HashMap以及jdk7的ConcurrentHashMap不同，即使你传递的是一个2的幂次方数，该方法计算出来的初始容量依然是比这个值大的2的幂次方数
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// 调用四个参数的构造public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { this(initialCapacity, loadFactor, 1);} |
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// 计算一个大于或者等于给定的容量值，该值是2的幂次方数作为初始容量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); int cap = (size >= (long)MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : tableSizeFor((int)size); this.sizeCtl = cap;} |
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// 基于一个Map集合，构建一个ConcurrentHashMap// 初始容量为16public ConcurrentHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) { this.sizeCtl = DEFAULT_CAPACITY; putAll(m);} |
2、sizeCtl含义解释
注意：以上这些构造方法中，都涉及到一个变量
sizeCtl，这个变量是一个非常重要的变量，而且具有非常丰富的含义，它的值不同，对应的含义也不一样，这里我们先对这个变量不同的值的含义做一下说明，后续源码分析过程中，进一步解释
sizeCtl为0，代表数组未初始化， 且数组的初始容量为16
sizeCtl为正数，如果数组未初始化，那么其记录的是数组的初始容量，如果数组已经初始化，那么其记录的是数组的扩容阈值
sizeCtl为-1，表示数组正在进行初始化
sizeCtl小于0，并且不是-1，表示数组正在扩容， -(1+n)，表示此时有n个线程正在共同完成数组的扩容操作
3、其他属性含义
代表整个哈希表
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transient volatile Node<K,V>[] table; |
用于哈希表扩容，扩容完成后会被重置为null。
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private transient volatile Node<K,V>[] nextTable; |
baseCount和counterCells一起保存着整个哈希表中存储的所有的结点的个数总和。
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private transient volatile long baseCount;private transient volatile CounterCell[] counterCells; |
二、添加安全
1、源码分析
1.1、添加元素put/putVal方法
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public V put(K key, V value) { return putVal(key, value, false);} |
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final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) { // 如果有空值或者空键，直接抛异常 if (key == null || value == null) throw new NullPointerException(); // 基于key计算hash值，并进行一定的扰动,这里计算的hash一定是正数，因为与7FFFFFFF进行了位与运算，负数的hash值另有他用 int hash = spread(key.hashCode()); // 记录某个桶上元素的个数，如果超过8个(并且table长度>=64)，会转成红黑树 int binCount = 0; for (Node<K,V>[] tab = table;;) { Node<K,V> f; int n, i, fh; // 如果数组还未初始化，先对数组进行初始化 if (tab == null || (n = tab.length) == 0) tab = initTable(); // 如果hash计算得到的桶位置没有元素，利用cas将元素添加 else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) { // cas+自旋（和外侧的for构成自旋循环），保证元素添加安全 if (casTabAt(tab, i, null, new Node<K,V>(hash, key, value, null))) break; // no lock when adding to empty bin } // 如果hash计算得到的桶位置元素的hash值为MOVED(-1)，证明正在扩容，那么协助扩容 else if ((fh = f.hash) == MOVED) tab = helpTransfer(tab, f); else { // hash计算的桶位置元素不为空，且当前没有处于扩容操作，进行元素添加 V oldVal = null; // 对当前数组的第一个结点进行加锁，执行添加操作，这里不仅保证了线程安全而且使得锁的粒度相对较小 synchronized (f) { if (tabAt(tab, i) == f) { // 普通链表节点 if (fh >= 0) { binCount = 1; for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) { K ek; // 链表的遍历找到最后一个结点进行尾插法(如果找到相同的key则会覆盖) 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; // 找到了最后一个结点，尾插法插入新结点在最后 if ((e = e.next) == null) { pred.next = new Node<K,V>(hash, key, value, null); break; } } } // 树节点，将元素添加到红黑树中 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) { // 链表长度>=8，将链表转成红黑树 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD) // (在该方法中会对table也就是数组长度进行判断，>=64时才会进行转树，否则为数组扩容) treeifyBin(tab, i); // 如果是重复键，直接将旧值返回 if (oldVal != null) return oldVal; break; } } } // 添加的是新元素，维护集合长度，并判断是否要进行扩容操作 addCount(1L, binCount); return null;} |
通过以上源码，我们可以看到，当需要添加元素时，会针对当前元素所对应的桶位进行加锁操作，这样一方面保证元素添加时，多线程的安全，同时对某个桶位加锁不会影响其他桶位的操作，进一步提升多线程的并发效率
1.2、数组初始化，initTable方法
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private final Node<K,V>[] initTable() { Node<K,V>[] tab; int sc; // cas+自旋，保证线程安全，对数组进行初始化操作 while ((tab = table) == null || tab.length == 0) { // 如果sizeCtl的值（-1）小于0，说明此时正在初始化， 让出cpu if ((sc = sizeCtl) < 0) Thread.yield(); // lost initialization race; just spin // cas修改sizeCtl的值为-1，修改成功，进行数组初始化，失败，继续自旋 else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) { try { // double checking，防止重复初始化 if ((tab = table) == null || tab.length == 0) { // sizeCtl为0，取默认长度16，否则去sizeCtl的值 int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY; @SuppressWarnings("unchecked") // 基于初始长度，构建数组对象 Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n]; table = tab = nt; // 计算扩容阈值，并赋值给sc // n就是当前数组的长度，当初始化完成后，sc记录的是下次需要扩容的阈值 // n >>> 2 就相当于 n / 4 // 所以 n - (n >>> 2) 就相当于 n - n / 4 = n * 0.75，而0.75就是默认的加载因子 sc = n - (n >>> 2); } } finally { //将扩容阈值，赋值给sizeCtl sizeCtl = sc; } break; } } return tab;} |
2、图解
2.1、put加锁图解
三、扩容安全
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private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) { int n = tab.length, stride; // 如果是多cpu，那么每个线程划分任务，最小任务量是16个桶位的迁移 // 如果是单cpu，则没必要划分 if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE) stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range // 如果是扩容线程，此时新数组为null if (nextTab == null) { // initiating try { @SuppressWarnings("unchecked") // 两倍扩容创建新数组 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; // 记录线程开始迁移的桶位，从后往前迁移 transferIndex = n; } // 记录新数组的末尾 int nextn = nextTab.length; // 已经迁移的桶位，会用这个节点占位（这个节点的hash值为-1——MOVED） ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab); boolean advance = true; 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; // i记录当前正在迁移桶位的索引值 // bound记录下一次任务迁移的开始桶位 // --i >= bound 成立表示当前线程分配的迁移任务还没有完成 if (--i >= bound || finishing) advance = false; // 没有元素需要迁移 -- 后续会去将扩容线程数减1，并判断扩容是否完成 else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) { i = -1; advance = false; } // 计算下一次任务迁移的开始桶位，并将这个值赋值给transferIndex else if (U.compareAndSwapInt (this, TRANSFERINDEX, nextIndex, nextBound = (nextIndex > stride ? nextIndex - stride : 0))) { bound = nextBound; i = nextIndex - 1; advance = false; } } // 如果没有更多的需要迁移的桶位，就进入该if if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) { int sc; //扩容结束后，保存新数组，并重新计算扩容阈值，赋值给sizeCtl if (finishing) { nextTable = null; table = nextTab; sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1); return; } // 扩容任务线程数减1 if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) { // 判断当前所有扩容任务线程是否都执行完成 if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT) return; // 所有扩容线程都执行完，标识结束 finishing = advance = true; i = n; // recheck before commit } } // 当前迁移的桶位没有元素，直接在该位置添加一个fwd节点 else if ((f = tabAt(tab, i)) == null) advance = casTabAt(tab, i, null, fwd); // 当前节点已经被迁移 else if ((fh = f.hash) == MOVED) advance = true; // already processed else { // 当前节点需要迁移，加锁迁移，保证多线程安全 // 此处的迁移与hashmap类似 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); } 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; } } 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; } } } } }} |
2、图解
四、多线程扩容效率改进(协助扩容)
多线程协助扩容的操作会在两个地方被触发：
① 当添加元素时，发现添加的元素对用的桶位为fwd节点，就会先去协助扩容，然后再添加元素
② 当添加完元素后，判断当前元素个数达到了扩容阈值，此时发现sizeCtl的值小于0，并且新数组不为空，这个时候，会去协助扩容
每当有一个线程帮助扩容时，sc就会+1，有一个线程扩容结束时，sc就会-1，当sc重新回到(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2这个值时，代表当前线程是最后一个扩容的线程，则扩容结束。
1、源码分析
1.1、元素未添加，先协助扩容，扩容完后再添加元素
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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 } // 发现此处为fwd节点，协助扩容，扩容结束后，再循环回来添加元素 else if ((fh = f.hash) == MOVED) tab = helpTransfer(tab, f); // 省略代码 |
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final Node<K,V>[] helpTransfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V> f) { Node<K,V>[] nextTab; int sc; if (tab != null && (f instanceof ForwardingNode) && (nextTab = ((ForwardingNode<K,V>)f).nextTable) != null) { int rs = resizeStamp(tab.length); 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)) { // 扩容，传递一个不是null的nextTab transfer(tab, nextTab); break; } } return nextTab; } return table;} |
1.2、先添加元素，再协助扩容
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private final void addCount(long x, int check) { // 省略代码 if (check >= 0) { Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc; // 元素个数达到扩容阈值 while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null && (n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) { int rs = resizeStamp(n); // sizeCtl小于0，说明正在执行扩容，那么协助扩容 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(); } }} |
注意：扩容的代码都在transfer方法中，这里不再赘述
2、图解
五、集合长度的累计方式
1、源码分析
1.1、addCount方法
① CounterCell数组不为空，优先利用数组中的CounterCell记录数量
② 如果数组为空，尝试对baseCount进行累加，失败后，会执行fullAddCount逻辑
③ 如果是添加元素操作，会继续判断是否需要扩容
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private final void addCount(long x, int check) { CounterCell[] as; long b, s; // 当CounterCell数组不为空，则优先利用数组中的CounterCell记录数量 // 或者当baseCount的累加操作失败，会利用数组中的CounterCell记录数量 if ((as = counterCells) != null || !U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) { CounterCell a; long v; int m; // 标识是否有多线程竞争 boolean uncontended = true; // 当as数组为空 // 或者当as长度为0 // 或者当前线程对应的as数组桶位的元素为空 // 或者当前线程对应的as数组桶位不为空，但是累加失败 if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 || (a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null || !(uncontended = U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) { // 以上任何一种情况成立，都会进入该方法，传入的uncontended是false fullAddCount(x, uncontended); return; } if (check <= 1) return; // 计算元素个数 s = sumCount(); } if (check >= 0) { Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc; // 当元素个数达到扩容阈值 // 并且数组不为空 // 并且数组长度小于限定的最大值 // 满足以上所有条件，执行扩容 while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null && (n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) { // 这个是一个很大的正数 int rs = resizeStamp(n); // sc小于0，说明有线程正在扩容，那么会协助扩容 if (sc < 0) { // 扩容结束或者扩容线程数达到最大值或者扩容后的数组为null或者没有更多的桶位需要转移，结束操作 if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 || sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null || transferIndex <= 0) break; // 扩容线程加1，成功后，进行协助扩容操作 if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1)) // 协助扩容，newTable不为null transfer(tab, nt); } // 没有其他线程在进行扩容，达到扩容阈值后，给sizeCtl赋了一个很大的负数 // 1+1=2 --》 代表此时有一个线程在扩容 // rs << RESIZE_STAMP_SHIFT)是一个很大的负数 else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2)) // 扩容，newTable为null transfer(tab, null); s = sumCount(); } }} |
1.2、fullAddCount方法
① 当CounterCell数组不为空，优先对CounterCell数组中的CounterCell的value累加
② 当CounterCell数组为空，会去创建CounterCell数组，默认长度为2，并对数组中的CounterCell的value累加
③ 当数组为空，并且此时有别的线程正在创建数组，那么尝试对baseCount做累加，成功即返回，否则自旋
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private final void fullAddCount(long x, boolean wasUncontended) { int h; // 获取当前线程的hash值 if ((h = ThreadLocalRandom.getProbe()) == 0) { ThreadLocalRandom.localInit(); // force initialization h = ThreadLocalRandom.getProbe(); wasUncontended = true; } // 标识是否有冲突，如果最后一个桶不是null，那么为true boolean collide = false; // True if last slot nonempty for (;;) { CounterCell[] as; CounterCell a; int n; long v; // 数组不为空，优先对数组中CouterCell的value累加 if ((as = counterCells) != null && (n = as.length) > 0) { // 线程对应的桶位为null if ((a = as[(n - 1) & h]) == null) { if (cellsBusy == 0) { // Try to attach new Cell // 创建CounterCell对象 CounterCell r = new CounterCell(x); // Optimistic create // 利用CAS修改cellBusy状态为1，成功则将刚才创建的CounterCell对象放入数组中 if (cellsBusy == 0 && U.compareAndSwapInt(this, CELLSBUSY, 0, 1)) { boolean created = false; try { // Recheck under lock CounterCell[] rs; int m, j; // 桶位为空， 将CounterCell对象放入数组 if ((rs = counterCells) != null && (m = rs.length) > 0 && rs[j = (m - 1) & h] == null) { rs[j] = r; // 表示放入成功 created = true; } } finally { cellsBusy = 0; } if (created) //成功退出循环 break; // 桶位已经被别的线程放置了已给CounterCell对象，继续循环 continue; // Slot is now non-empty } } collide = false; } // 桶位不为空，重新计算线程hash值，然后继续循环 else if (!wasUncontended) // CAS already known to fail wasUncontended = true; // Continue after rehash // 重新计算了hash值后，对应的桶位依然不为空，对value累加 // 成功则结束循环 // 失败则继续下面判断 else if (U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x)) break; // 数组被别的线程改变了，或者数组长度超过了可用cpu大小，重新计算线程hash值，否则继续下一个判断 else if (counterCells != as || n >= NCPU) collide = false; // At max size or stale // 当没有冲突，修改为有冲突，并重新计算线程hash，继续循环 else if (!collide) collide = true; // 如果CounterCell的数组长度没有超过cpu核数，对数组进行两倍扩容 // 并继续循环 else if (cellsBusy == 0 && U.compareAndSwapInt(this, CELLSBUSY, 0, 1)) { try { 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); } // CounterCell数组为空，并且没有线程在创建数组，修改标记，并创建数组 else if (cellsBusy == 0 && counterCells == as && U.compareAndSwapInt(this, CELLSBUSY, 0, 1)) { boolean init = false; try { // Initialize table if (counterCells == as) { CounterCell[] rs = new CounterCell[2]; rs[h & 1] = new CounterCell(x); counterCells = rs; init = true; } } finally { cellsBusy = 0; } if (init) break; } // 数组为空，并且有别的线程在创建数组，那么尝试对baseCount做累加，成功就退出循环，失败就继续循环 else if (U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, v = baseCount, v + x)) break; // Fall back on using base }} |
2、图解
fullAddCount方法中，当as数组不为空的逻辑图解
六、集合长度获取
1、源码分析
1.1、size方法
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public int size() { long n = sumCount(); return ((n < 0L) ? 0 : (n > (long)Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE : (int)n);} |
1.2、sumCount方法
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final long sumCount() { CounterCell[] as = counterCells; CounterCell a; // 获取baseCount的值 long sum = baseCount; if (as != null) { // 遍历CounterCell数组，累加每一个CounterCell的value值 for (int i = 0; i < as.length; ++i) { if ((a = as[i]) != null) sum += a.value; } } return sum;} |
注意：这个方法并不是线程安全的
七、get方法
这个就很简单了，获得hash值，然后判断存在与否，遍历链表即可，注意get没有任何锁操作！
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public V get(Object key) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek; // 计算key的hash值 int h = spread(key.hashCode()); if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) { // 表不为空并且表的长度大于0并且key所在的桶不为空 if ((eh = e.hash) h) { // 表中的元素的hash值与key的hash值相等 if ((ek = e.key) key || (ek != null && key.equals(ek))) // 键相等 // 返回值 return e.val; } else if (eh < 0) // 是个TreeBin hash = -2 // 在红黑树中查找,因为红黑树中也保存这一个链表顺序 return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null; while ((e = e.next) != null) { // 对于结点hash值大于0的情况链表 if (e.hash h && ((ek = e.key) key || (ek != null && key.equals(ek)))) return e.val; } } return null; } |
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