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本篇出处 ConcurrentHashMap 源码解析，引入请注明出处
如果想更具体理解 ConcurrentHashMap 外部工作原来能够去看下我以前写过一篇 HashMap 源码解析理解下 hash 算法原理、数组扩容、红黑树转换等等。
initTable
private final Node<K,V>[] initTable() {Node<K,V>[] tab; int sc;
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {if ((sc = sizeCtl) < 0) // 这时曾经有其余线程获取到执行权，沉睡一会
Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
else if (U.compareAndSetInt(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]; // 初始化数组
table = tab = nt;
sc = n - (n >>> 2);
}
} finally {sizeCtl = sc;}
break;
}
}
return tab;
}这个是初始化 map 数组，外围是 sizeCtl 这个变量：一个应用 volatile 润饰共享变量，作用通过替换比拟竞争获取初始化或者扩容数组执行权。当线程发现 sizeCtl 小于 0 的时候，线程就会让出执行权，当线程胜利竞争设置 -1 就相当于获取到执行权，所以就能够去初始化数组了。当为负数时，保留下一个要调整 Map 大小的元素计数值
阐明下 Unsafe 替换比拟办法
/**
* 通过对象属性的值，批改前、更新后统一，才是更新胜利
* @param o 须要被批改的属性的对象
* @param l 对象 Field 的指针地址，能够了解成属性值援用
* @param i 批改前的值
* @param i1 批改后的值
* @return
*/
public final native boolean compareAndSwapInt(java.lang.Object o, long l, int i, int i1)；put 办法解析
public V put(K key, V value) {return putVal(key, value, false);
}
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {//ConcurrentHashMap 不容许 key value 为空，因为在并发状况下不能通过获取 get(key) 判断 key 存不存在
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; K fk; V fv;
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) { // 通过计算 hash 失去数组下标，为空通过替换比拟设置进去，这时不须要加锁的
if (casTabAt(tab, i, null, new Node<K,V>(hash, key, value)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
else if ((fh = f.hash) == MOVED) // 这种状况阐明数组正在扩容，须要对链表和黑红树进行迁徙
tab = helpTransfer(tab, f);
else if (onlyIfAbsent // check first node without acquiring lock
&& fh == hash
&& ((fk = f.key) == key || (fk != null && key.equals(fk)))
&& (fv = f.val) != null)
return fv;
else {
V oldVal = null;
synchronized (f) {if (tabAt(tab, i) == f) { // 头节点没有扭转，阐明获取锁过程，没有线程扩容
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);
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;
}
}
else if (f instanceof ReservationNode)
throw new IllegalStateException("Recursive update");
}
}
if (binCount != 0) {if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
addCount(1L, binCount);
return null;
}简略说下 put 业务逻辑：
- 先判断 table 数组是否为空，不加锁，调用 initTable 进行初始化
- 计算 key 哈希值，通过 hash 计算出数组中下标，如果下标刚好为空，通过替换比拟设置进去。多个线程设置通过数组下标时，当设置失败时会不满足下标为空状况，进入获取头节点锁
- 此时节点有值，并且 hash 值等于 -1，则阐明数组正在扩容，调用 helpTransfer 办法多线程进行 copy 数组
- 只锁住链表或红黑树根节点，先判断根节点是否等于获取锁的对象，因为有可能获取到锁对象曾经因为数组扩容进行偏移了，如果曾经进行偏移还在根节点进行插入会导致 hash 计算错误，导致 get 获取不到值。这个是安全检查很重要的。
-
为什么要判断 fh >= 0 次要是因为 ConcurrentHashMap Node hash 有非凡意义
- int MOVED = -1; 正在进行数组扩容，筹备迁徙
- int TREEBIN = -2 红黑树根节点
- int RESERVED = -3; 长期保留节点
- 大于 0 就晓得这是一个链表，从头开始遍历到最初插入，Java8 链表改成尾插入有一个益处就是遍历完链表后就晓得链表长度了，binCount 就是链表长度。每次遍历节点都会比拟 key 相等，笼罩旧值，否则在链表最初插入。
- 红黑树逻辑插入和链表差不多，通过 putTreeVal 遍历并且插入节点，只有找到雷同 key 节点才会返回节点对象，如果是在红黑树下新增只会返回 null。
- binCount 是链表长度，如果长度大于链表长度阈值（默认 8）转换成红黑树。因为下面遍历时遇到雷同 key 值，都会将节点赋值给 oldVal，如果不为空则是笼罩，不须要执行累加，间接返回就能够了。
- addCount 只有就是对 map size 进行累加，因为在并发状况下不能间接加锁住 size 办法进行加一，这违反设定的粗细粒锁的设定。理论状况比拟复制，数组扩容的逻辑也是在这个办法中实现的，上面具体分析下。
size() 办法
在剖析 map size 之前，看讲下 size 办法如何获取长度，有利于 addCount 解说。
public int size() {long n = sumCount();
return ((n < 0L) ? 0 :
(n > (long)Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE :
(int)n);
}
final long sumCount() {CounterCell[] cs = counterCells;
long sum = baseCount;
if (cs != null) {for (CounterCell c : cs)
if (c != null)
sum += c.value;
}
return sum;
}size 长度次要是通过 baseCount + CounterCell 数组累加起来的。baseCount 只有当一个线程在应用 map 时，才会应用 baseCount 来记录 size 大小，当呈现多个线程线程同时对 map 操作时，就会放弃应用 baseCount，而将每个线程操作数量 放入 CounterCell 数组中。能够了解 CounterCell 只是一个计算盒子，通过一些算法将不同线程操作数量放入到指定 index 地位，能够隔离线程对同个数竞争批改，有点相似 hash 计算下标放入数组形式，这样能够缩小抵触次数。
addCount 剖析
private final void addCount(long x, int check) {CounterCell[] cs; long b, s;
if ((cs = counterCells) != null ||
!U.compareAndSetLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
CounterCell c; long v; int m;
boolean uncontended = true;
// 此时 cs 没有初始化，或者 cs 刚刚初始化，长度还是 0，通过线程随机数获取下标刚好为空
if (cs == null || (m = cs.length - 1) < 0 ||
(c = cs[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
!(uncontended =
U.compareAndSetLong(c, CELLVALUE, v = c.value, v + x))) {fullAddCount(x, uncontended); // 将累加值增加到数组中
return;
}
if (check <= 1)
return;
s = sumCount();}
if (check >= 0) { // 于于 0 不会判断数组扩容状况
Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
// 只有满足 size 长度等于或大于 sizeCtl 扩容阈值长度，才会进行上面逻辑
while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
(n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {int rs = resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT;
if (sc < 0) { // 以后 tab 数组来扩容，通过竞争去争夺扩容权
if (sc == rs + MAX_RESIZERS || sc == rs + 1 ||
(nt = nextTable) == null || transferIndex <= 0)
break;
if (U.compareAndSetInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
transfer(tab, nt);
}
else if (U.compareAndSetInt(this, SIZECTL, sc, rs + 2))
transfer(tab, null);
s = sumCount();}
}
}先从 if 判断开始，如果 countCells 这个数组不空，第二个条件不必判断，进入 countCells 设置累加。第一个条件不成立就会执行 baseCount 累加，累加胜利条件不成立，不进入 if 逻辑。
countCells 初始化、x 值增加到数组上，或者多线程对同一个数组下标累加的管制都须要 fullAddCount 去实现的。
下面说过 sizeCtl 为正整数就是数组容量扩容阈值，while 下先判断 map size 是否达到或者超过阈值，符合条件就会
进入循环了进行数组扩容。当 sizeCtl > 0 时则是多个线程在对数组扩容，这时须要竞争获取执行权。
具体分析下扩容条件如何成立的，首先直到
resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT;
这个办法是将数组 n，低位补零左移 16 为，相当于讲数组长度保留到高 16 位中。每一个线程参加并发就会在 sizeCtl 上 +1，低 16 位这样就是用来保留参加数组扩容数量。
-
sc > 0
- 这时还没有线程对 tab 数组进行扩容
-
sz < 0
- 曾经有线程在扩容，将 sizeCtl+ 1 并调用 transfer()让以后线程参加扩容。
上面剖析下 while 外面的判断
- sc == rs + MAX_RESIZERS 以后线程数曾经达到最大下限了，再有新的线程进来扩容就没有意义了
- sc == rs + 1 只有 rs + 1 胜利会在调用 transfer，然而当初 rs 值曾经被其余线程批改了，累加曾经失败了，没有必要在执行一次替换比拟了。
- (nt = nextTable) == null 此时扩容曾经实现了，新的线程不用进入扩容办法了
- transferIndex <= 0 transferIndex tab 数组没有调配的迁徙的数量，此时为 0 示意扩容线程曾经达到最大数量了，不用再应用新的线程进入了
细讲下 fullAddCount 办法
ThreadLocalRandom.getProbe() 能够简略了解成每一个线程 hash 值，然而这个值不是固定的，在找不到数组 slot 是，能够从新计算。
private final void fullAddCount(long x, boolean wasUncontended) {
int h;
if ((h = ThreadLocalRandom.getProbe()) == 0) { // 初始化
ThreadLocalRandom.localInit(); // force initialization
h = ThreadLocalRandom.getProbe();
wasUncontended = true;
}
boolean collide = false;
for (;;) {CounterCell[] cs; CounterCell c; int n; long v;
if ((cs = counterCells) != null && (n = cs.length) > 0) {if ((c = cs[(n - 1) & h]) == null) {if (cellsBusy == 0) { // Try to attach new Cell
CounterCell r = new CounterCell(x); // Optimistic create
if (cellsBusy == 0 &&
U.compareAndSetInt(this, CELLSBUSY, 0, 1)) { // 竞争胜利了能够对数组批改
boolean created = false;
try { // Recheck under lock
CounterCell[] rs; int m, j;
if ((rs = counterCells) != null &&
(m = rs.length) > 0 &&
rs[j = (m - 1) & h] == null) {rs[j] = r;
created = true;
}
} finally {cellsBusy = 0;}
if (created)
break;
continue; // Slot is now non-empty
}
}
collide = false;
}
else if (!wasUncontended) // 这时 CAS 曾经失败了，持续自旋期待扩容
wasUncontended = true; // Continue after rehash
else if (U.compareAndSetLong(c, CELLVALUE, v = c.value, v + x)) // 累加胜利，退出自旋
break;
// 当数组长度超过 CPU 个数了，这时就不应该扩容了，而是持续自旋直到累加胜利
else if (counterCells != cs || n >= NCPU)
collide = false; // At max size or stale
else if (!collide) // 如果竞争持续失败了，不扩容的话会持续自旋
collide = true;
else if (cellsBusy == 0 &&
// 走到这里阐明第一次竞争失败了，有抵触间接对数据扩容
U.compareAndSetInt(this, CELLSBUSY, 0, 1)) {
try {if (counterCells == cs) // Expand table unless stale
counterCells = Arrays.copyOf(cs, n << 1);
} finally {cellsBusy = 0;}
collide = false;
continue; // Retry with expanded table
}
// 从新生成 probe，因为此时是 CAS 插入失败。更换其余的插槽试试
h = ThreadLocalRandom.advanceProbe(h);
}
else if (cellsBusy == 0 && counterCells == cs &&
U.compareAndSetInt(this, CELLSBUSY, 0, 1)) {// 初始化数组
boolean init = false;
try { // Initialize table
if (counterCells == cs) {CounterCell[] rs = new CounterCell[2];
rs[h & 1] = new CounterCell(x);
counterCells = rs;
init = true;
}
} finally {cellsBusy = 0;}
if (init)
break;
}
// 这时候 counterCells 数组没有初始化，有没有多个线程竞争，能够应用 baseCount 进行累加
else if (U.compareAndSetLong(this, BASECOUNT, v = baseCount, v + x))
break; // Fall back on using base
}
}cellsBusy 这个属性跟咱们之前讲过 sizeCtl 性能很相识的，都是来管制数组批改权限的。当 cellsBusy = 0 时，counterCells 数组能够被插入、扩容的，线程只有将 cellsBusy 设置成 1 就能够获取批改权限，改完后将 cellsBusy 变成 0 就能够了。
看过 LongAdder 源码的同学是不是感觉很相熟啊，不能说很相识，只是说是截然不同，就连变量名都是复制过去的。其实这个我违心讲这个细节的起因，波及了 LongAdder 设计思维，value 值拆散成一个数组，当多线程拜访时，通过 hash 算法映射到其中的一个数字进行计数
transfer
接着看下 map 在多线程下如何进行扩容的
private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
int n = tab.length, stride;
// 这里是计算一个线程最大要迁徙数组个数，相当于将数组分拆成这么多局部，每个线程最大能够解决
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];
nextTab = nt;
} catch (Throwable ex) { // try to cope with OOME
sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
nextTable = nextTab;
transferIndex = n;
}
int nextn = nextTab.length;
ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
boolean advance = true; // 数组下标挪动标记
boolean finishing = false; // 一个线程负责数组上元素是否曾经全副迁徙实现
//i 示意上一次调配残余数量 bound 数组当初剩下数量
for (int i = 0, bound = 0;;) {
Node<K,V> f; int fh;
while (advance) {
int nextIndex, nextBound;
// 这里只是为了 i -1，或者就是所有数组元素曾经全副迁徙实现了
if (--i >= bound || finishing)
advance = false;
else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {// 数组曾经全副被标注完了
i = -1;
advance = false;
}
// 这里给进来线程调配迁徙数量，调配胜利就会跳出 wile 循环到上面去执行 copy
else if (U.compareAndSetInt
(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
nextBound = (nextIndex > stride ?
nextIndex - stride : 0))) {
bound = nextBound;
i = nextIndex - 1;
advance = false;
}
}
// 这三个条件任意一个成立都阐明旧数据曾经齐全迁徙实现 了
if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
int sc;
if (finishing) {
nextTable = null;
table = nextTab;
sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
return;
}
if (U.compareAndSetInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
// 在 addCount 时 sc +2 就会进入扩容，当初再减回去 如果不相等则示意当初还要线程在解决数据扩容，否则将 finish 改成 true 示意扩容曾经完结
if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
return;
finishing = advance = true;
i = n; // recheck before commit
}
}
// 上面进入数组元素迁徙，每解决完一个将 advance 改成 true 从新进入 while
else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
// 表明这个节点曾经有其余线程在解决了
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
advance = true; // already processed
else { // 要迁徙这个元素，间接锁住
synchronized (f) {if (tabAt(tab, i) == f) { // 双重查看
Node<K,V> ln, hn; // 将链表分拆成两个 ln 示意低位 hn 高位
if (fh >= 0) { // 下面说过，只有 hash 大于 0 就是链表
int runBit = fh & n;
Node<K,V> lastRun = f;
for (Node<K,V> p = f.next; p != null; p = p.next) { // 这里先找出最初一个元素
int b = p.hash & n;
if (b != runBit) {
runBit = b;
lastRun = p;
}
}
if (runBit == 0) {
ln = lastRun;
hn = null;
}
else {
hn = lastRun;
ln = null;
}
// 将链表拆成两个，别离连起来了
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);
// 标记旧数组，此下标不能够应用了
setTabAt(tab, i, fwd);
advance = true;
}
else if (f instanceof TreeBin) { // 红黑树原来和下面差不多了
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;
// 遍历红黑树依然应用链表下标去做，找到最初一个
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;
}
}
// 新产生红黑树链表不满足阈值，转换成链表
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;
}
else if (f instanceof ReservationNode)
throw new IllegalStateException("Recursive update");
}
}
}
}
}ForwardingNode 这个是一个非凡节点，在数组迁徙过程中，曾经被迁徙过来节点会被标注成这个对象。避免在迁徙数组过程中插入到旧数组中。外部封装一个 find 办法，能够去新数组中查找 key value，上面 get 办法会用到的。
如何反对并发状况下，调配各个线程工作的。每一个线程进入都会在双层循环的 while 中调配到工作。刚进来时后面两个 if、else if 不会满足条件，然而会讲 transferIndex 从新赋值给 nextIndex，此时 nextIndex 还是数组长度来的，当开始竞争批改 transferIndex 时，设置胜利的线程，调配到了数组下标 tab.leng -1 到 tab.length -1 – stride 这个范畴的下标，从数组最初往前进行元素调配，并且将迁徙实现 index 设置 bound，i 为数组 copy 的下标，当下标曾经迁徙到下个线程开始地位时，就会跳出 while 循环了，否则每次进入 while 就为了让下标 -1。竞争失败的线程会从新进入 whle 循环，持续去从 transferIndex 获取调配数量。当 transferIndex 不为空时，示意数组依然有任务分配，持续去竞争获取。
if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {当 i < 0 成立时示意以后线程曾经做完 copy 工作了，i >= n || i + n >= nextn 都是跟上面 i = n 相干，对以后数组进行边界查看。咱们下面说过 sizeCtl 低 16 位表白以后线程扩容数量，让一个线程实现工作后，在 sizeCtl -1。sizeCtl -2 不相等次要和扩容时 sizeCtl +2 调用 transfer 向对应，不相等阐明此时依然有其余线程正在 copy 中，扩容没有实现的，曾经实现线程主动退出扩容办法。让最初一个线程将实现收尾工作，将 nextTab 变成 tab。
get 办法
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) { // 数组元素就是以后 key
if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
return e.val;
}
else if (eh < 0) // 这里是红黑树或者 ForwardingNode，应用外部封装办法去查问
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;
}get 办法没有应用锁，反对最大并发读取，而且不会呈现平安问题。当 eh < 0，这时是红黑树的话，调用红黑树遍历办法去操作节点。如果此时 ForwardingNode，尽管这个节点的数据曾经被迁徙到新数组去了，然而外部封装 find 办法，去新的数组中查找。无论是哪种节点都能够找到对应 key value。
删除办法
public V remove(Object key) {return replaceNode(key, null, null);
}
final V replaceNode(Object key, V value, Object cv) {int hash = spread(key.hashCode()); // 计算 hash 值
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
if (tab == null || (n = tab.length) == 0 ||
(f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) // 找不到对应 key 节点，退出循环
break;
else if ((fh = f.hash) == MOVED) // 参考下面 put 此时数组在扩容，线程帮忙进入扩容
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
boolean validated = false;
synchronized (f) { // 锁住数组下标节点
if (tabAt(tab, i) == f) {if (fh >= 0) { // 此时是链表构造
validated = true;
for (Node<K,V> e = f, pred = null;;) {
K ek;
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) { // 曾经在链表找到对应元素了
V ev = e.val;
if (cv == null || cv == ev ||
(ev != null && cv.equals(ev))) {
oldVal = ev;
if (value != null) // 替换旧值
e.val = value;
// 前一个节点不为空，代替的值为空，则删除以后节点，扭转前后指引就行了
else if (pred != null)
pred.next = e.next;
else
// 后面节点为空，头节点就是要被删除的
setTabAt(tab, i, e.next); //
}
break;
}
pred = e;
if ((e = e.next) == null) // 遍历到最初一个，退出循环
break;
}
}
else if (f instanceof TreeBin) {
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) { // 应用红黑树办法去查找
V pv = p.val;
if (cv == null || cv == pv ||
(pv != null && cv.equals(pv))) {
oldVal = pv;
if (value != null)
p.val = value;
else if (t.removeTreeNode(p)) // 从黑红树删除节点
setTabAt(tab, i, untreeify(t.first));
}
}
}
else if (f instanceof ReservationNode)
throw new IllegalStateException("Recursive update");
}
}
if (validated) {if (oldVal != null) { // 旧值不存在，才会真正去删除节点数据
if (value == null)
addCount(-1L, -1); //size -1
return oldVal;
}
break;
}
}
}
return null;
}材料援用
https://xilidou.com/2018/11/27/LongAdder/
https://cloud.tencent.com/developer/article/1497528
https://blog.csdn.net/zzu_seu/article/details/106698150
正文完
