ConcurrentHashMap源码简析

本文转自ConcurrentHashMap

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%。
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ConcurrentHashMap应运而生

因为ConCurrentHashMap在JDK1.8后有较大改进。故分层次讨论

JDK 1.6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。

1. 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。
2. HashEntry 用来封装映射表的键 / 值对；
3. 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：

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。

基础概念

在开始之前，有些重要的概念需要介绍一下：

1. table：volatile修饰，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。

2. nextTable：volatile修饰，默认为null，扩容时新生成的数组，其大小为原数组的两倍。

3. sizeCtl：volatile修饰，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

4. 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)）。

5. 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。

6. 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。

构造方法

实例化ConcurrentHashMap时带参数时，如同HashMap一半，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。

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(); //让出CPU时间片
        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

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();//初始化table
        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;
}

1. hash算法:static final int spread(int h) {return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS;}
2. table中定位索引位置，n是table的大小: int index = (n - 1) & hash
3. 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。
4. 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。

5.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。
6.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synchronized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;
         }
     }
 }
         addCount(1L, binCount);
		 return null;
}

1. 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。
2. 与HashMap类似，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。

在putval（）最后检测是否需要扩容

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：

1 构建一个nextTable，大小为table的两倍。

2. 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。

1. 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。
2. 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。
3. 否则采用同步内置锁synchronized实现并发

• 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

4. 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

get

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;
}

1. 判断table是否为空，如果为空，直接返回null
2. 计算key的hash值，并获取指定table中指定位置的Node节点，通过遍历链表或则树结构找到对应的节点，返回value值

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