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1、根本变量
// Unsafe mechanics
//Unsafe 类是用来做 cas 操作的，都是 native 办法，代码由 C ++ 实现，上面的变量示意对应变量的偏移
// 例如：public final native boolean compareAndSwapInt(Object o, long offset,
int expected,
int x);
// 示意对象 o 偏移地位 offset 的变量如果和期望值 expected 相等，把变量值设置为 x
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;1、table 初始化
1、table 会提早到第一次 put 时初始化，同过应用循环 +CAS 的套路，能够保障一次只有一个线程会初始化 table。
2、在 table 为空的时候如果 sizeCtl 小于 0，则阐明曾经有线程开始初始化了，其它线程通过 Thread.yield()让出 CPU 工夫片，期待 table 非空即可。
3、否则应用 CAS 将 sizeCtl 的值换为 -1，置换胜利则初始化 table。
4、留神 table 的大小为 sizeCtl，初始化后将 sizeCtl 的值设为 n – (n >>> 2)即 0.75n，这个值用来确定是否须要为 table 扩容。
//Initializes table, using the size recorded in sizeCtl.
private final Node<K,V>[] initTable() {Node<K,V>[] tab; int sc;
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
// 判断是否曾经有线程在初始化，如果有则让出 CPU，之后持续自旋判断
if ((sc = sizeCtl) < 0)
Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
//cas 操作设置 sizeCtl 的值
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
try {
// 持续判断双重查看
if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
@SuppressWarnings("unchecked")
// 初始化 table
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
table = tab = nt;
sc = n - (n >>> 2);// 设置 sizeCtl=0.75n
}
} finally {sizeCtl = sc;}
break;
}
}
return tab;
}2、put 操作（putVal 办法）
1、首先计算 key 的 hash 值
2、判断 table 是否为空，如果是就初始化
3、依据 hash 值取余确定桶的地位，并判断桶是否为空，如果是空，通过 cas 操作设置进去
4、如果桶的第一个节点非空，并且 hash=MOVED，阐明有线程正在进行扩容，调用 helpTransfer 帮忙扩容
5、对桶加锁并判断节点是链表还是树，依据不同状况插入节点
6、判断是否达到链表转树的阈值
7、统计节点数
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
//1、首先计算 key 的 hash 值
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
//2、判断 table 是否为空，如果是就初始化
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();
//3、依据 hash 值取余确定桶的地位，并判断桶是否为空，如果是空
// 通过 cas 操作设置进去
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
}
//4、如果桶的第一个节点非空，并且 hash=MOVED，阐明有线程正在进行扩容，// 调用 helpTransfer 帮忙扩容
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
//5、对桶加锁并判断节点是链表还是树，依据不同状况插入节点
synchronized (f) {if (tabAt(tab, i) == f) {// 保障多线程环境下的安全性，再一次查看
if (fh >= 0) {//hash 值大于 0，阐明是一个链表
binCount = 1;// 记录链表的元素个数
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
// 判断 key 是否已在链表中，如果是间接替换 value
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
// 否则阐明是一个新 Key，插入表尾
Node<K,V> pred = e;
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
// 不是链表节点就是树节点，调用树结点插入方法
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) {
//6、判断是否达到链表转树的阈值
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
//7、统计节点数
addCount(1L, binCount);
return null;
}3、链表转树
1、判断链表节点是否小于 64，如果是优先应用扩容
2、对桶加锁
3、顺次把链表节点汇合转成树结点汇合
4、把树结点汇合转成红黑树，这颗红黑树是链表和树结构的联合，它同样通过 next 援用串成了一个链表
private final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int index) {// 将 tab[index]链表转树
Node<K,V> b; int n, sc;
if (tab != null) {
//1、判断链表节点是否小于 64，如果是优先应用扩容
if ((n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
tryPresize(n << 1);
// 为了多线程环境下的安全性，再次判断该桶是否为空，hash>0 示意是链表
else if ((b = tabAt(tab, index)) != null && b.hash >= 0) {synchronized (b) {//2、对桶加锁
if (tabAt(tab, index) == b) {// 加锁后再次判断
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
//3、顺次把链表节点汇合转成树结点
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;
}
//4、把树结点汇合转成红黑树
setTabAt(tab, index, new TreeBin<K,V>(hd));
}
}
}
}
}4、扩容
1、因为扩容容许并发操作，首先通过 CPU 数量，计算容许每个线程能解决的桶的数量 stride，起码每个线程解决 16 个
2、申请 nextTable 数组
3、把 nextTab 设置为 ForwardingNode, 示意正在进行扩容操作
4、每个线程进来的线程去获取本人能解决区域， 每个线程通过 cas 操作设置 transferIndex 变量，设置胜利则线程取得 table 中（transferIndex, transferIndex-strade)这一段的解决权限
相似下图这样的，反向调配的，先来的线程从前面获取桶段
5、循环顺次解决每一个桶：
5.1 如果以后桶首节点是链表，把链表节点重新分配到两个桶，一部分在原地位 i，一分部在 i + n 地位
5.2 如果是红黑树，这里有点意思，同样是通过一个 for 像链表一样遍历，分成两局部，一个将放在 i 地位，一个将放在 i + n 地位。
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那么问题来了，这里既然是树，为什么能够像链表一样操作呢？
这里是作者设计很奇妙的中央，拜服 Doug lea 大神，树的遍历十分不不便，而链表遍历很不便。TreeNode 自身继承了 Node，有一个 next 指针。当把链表节点数超过 8，转成红黑树的时候，next 指针不变，链表构造没有毁坏，所以这颗树自身是一个树和链表的结合体，既能够当链表用又能够当树用 （这个设计有点相似 LinkedHashMap，即时一个 hashMap 又是一个链表）。
相似下图这样的构造
这里被分成两个局部后，再依据这两个局部是否达到了树转列表的阈 UNTREEIFY_THRESHOLD= 6 确定是转成链表还是组织成红黑树。private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) { int n = tab.length, stride; // 取 CPU 的数量，确定每个线程迁徙的 Node 的数量，确保不会少于 MIN_TRANSFER_STRIDE=16 个 if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE) stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range // 申请数组 nextTable if (nextTab == null) { // initiating try {@SuppressWarnings("unchecked") 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; transferIndex = n; } int nextn = nextTab.length; // 把 nextTab 设置为 ForwardingNode, 示意正在进行扩容操作 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; if (--i >= bound || finishing) advance = false; else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) { i = -1; advance = false; } /** nextIndex 从 n 开始 这里每个线程进来的时候通过 cas 操作设置 transferIndex 变量，如果胜利示意该线程解决 nextIndex-stride 这一段桶的迁徙 即 i=[nextIndex-1, nextIndex-stride] 这一段桶 */ // 不相等，阐明不到最初一个线程，间接退出 transfer 办法 else if (U.compareAndSwapInt (this, TRANSFERINDEX, nextIndex, nextBound = (nextIndex > stride ? nextIndex - stride : 0))) { bound = nextBound; i = nextIndex - 1; advance = false; } } // 判断是否解决实现所有的桶 if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) { int sc; if (finishing) { nextTable = null; table = nextTab; sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1); return; } if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT) return; finishing = advance = true; i = n; // recheck before commit } } else if ((f = tabAt(tab, i)) == null) advance = casTabAt(tab, i, null, fwd); else if ((fh = f.hash) == MOVED) advance = true; // already processed else {synchronized (f) {if (tabAt(tab, i) == f) { Node<K,V> ln, hn; //hash>0 示意链表, 链表节点重新分配到两个桶，一部分在原地位 i，一分部在 i + n 地位 if (fh >= 0) { int runBit = fh & n; Node<K,V> lastRun = f; // 找到低位和高位链表的各自的尾节点，配合前面用头插法 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; } // 循环将链表拆分成两个链表，头插法 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); } // 将拆分后的列表通过 cas 操作设置为对应的桶中 setTabAt(nextTab, i, ln); setTabAt(nextTab, i + n, hn); setTabAt(tab, i, fwd); advance = true; } // 该桶存储的是红黑树 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; // 这里的代码比拟有意思 // 因为这里的红黑树是一个树和链表的结合体，TreeNode 同时也是一个 Node // 所以这里能够像链表一样遍历，应用这种构造是为了不便遍历 // 顺次取出树的节点，依据节点 hash 的后果分到位置和高位链表 // 前面把链表转成树，同时会放弃链表的构造 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; } } // 把树拆分成了低位（放在地位 i）和高位 (地位 i +n) 链表，这里判断两个链表长度是否达到转成树的阈值 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; // 拆分后的构造设置到相应的桶中 setTabAt(nextTab, i, ln); setTabAt(nextTab, i + n, hn); setTabAt(tab, i, fwd); advance = true; } } } } } }
5、统计元素数量
1、简略通过 CouterCell 数组的和，因为可能有其余线程在进行增删操作，这个数据并不是准确的。
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;
}
正文完
