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源码解析
put 办法源码
public V put(K key, V value) {return putVal(key, value, false);
}
/** Implementation for put and putIfAbsent */
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
int hash = spread(key.hashCode()); // 计算 hash 值
int binCount = 0;// 用来记录链表的长度
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {// 这里其实就是自旋操作，当呈现线程竞争时一直自旋
Node<K,V> f; int n, i, fh;
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)// 如果数组为空，则进行数组初始化
tab = initTable();// 初始化数组
// 通过 hash 值对应的数组下标失去第一个节点; 以 volatile 读的形式来读取 table 数组中的元素，保障每次拿到的数据都是最新的
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
// 如果该下标返回的节点为空，则间接通过 cas 将新的值封装成 node 插入即可；如果 cas 失败，阐明存在竞争，则进入下一次循环
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);// 帮助扩容
else {// 进入到这个分支，阐明 f 是以后 nodes 数组对应地位节点的头节点，并且不为空
V oldVal = null;
synchronized (f) {// 给对应的头结点加锁
if (tabAt(tab, i) == f) {// 再次判断对应下标地位是否为 f 节点
if (fh >= 0) {// 头结点的 hash 值大于 0，阐明是链表
binCount = 1;// 用来记录链表的长度
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {// 遍历链表
K ek;
// 如果发现雷同的 key，则判断是否须要进行值的笼罩
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent)// 默认状况下，间接笼罩旧的值
e.val = value;
break;
}
// 始终遍历到链表的最末端，间接把新的值退出到链表的最初面
Node<K,V> pred = e;
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
// 如果以后的 f 节点是一颗红黑树
else if (f instanceof TreeBin) {
Node<K,V> p;
binCount = 2;
// 则调用红黑树的插入方法插入新的值
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
oldVal = p.val;// 同样，如果值曾经存在，则间接替换
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
if (binCount != 0) {// 阐明下面在做链表操作
// 如果链表长度曾经达到临界值 8 就须要把链表转换为树结构
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)// 如果 val 是被替换的，则返回替换之前的值
return oldVal;
break;
}
}
}
// 将以后 ConcurrentHashMap 的元素数量加 1，有可能触发 transfer 操作 (扩容)
addCount(1L, binCount);
return null;
}spread 计算 Hash 值
static final int spread(int h) {return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS;
}initTable 初始化表格
private final Node<K,V>[] initTable() {Node<K,V>[] tab; int sc;
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {if ((sc = sizeCtl) < 0) // 被其余线程抢占了初始化的操作, 则间接让出本人的 CPU 工夫片
Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
// 通过 cas 操作，将 sizeCtl 替换为 -1，标识以后线程抢占到了初始化资格
try {if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;// 默认初始容量为 16
@SuppressWarnings("unchecked")
// 初始化数组，长度为 16，或者初始化在结构 ConcurrentHashMap 的时候传入的长度
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
table = tab = nt;// 将这个数组赋值给 table
sc = n - (n >>> 2);// 计算下次扩容的大小，理论就是以后容量的 0.75 倍，这里应用了右移来计算
}
} finally {sizeCtl = sc;// 设置 sizeCtl 为 sc, 如果默认是 16 的话，那么这个时候 sc=16*0.75=12}
break;
}
}
return tab;
}tabAt 计算下标
static final <K,V> Node<K,V> tabAt(Node<K,V>[] tab, int i) {return (Node<K,V>)U.getObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE);
}addCount 计数
private final void addCount(long x, int check) {CounterCell[] as; long b, s;
// 判断 counterCells 是否为空，// 1. 如果为空，就通过 cas 操作尝试批改 baseCount 变量，对这个变量进行原子累加操作 (做这个操作的意义是：如果在没有竞争的状况下，依然采纳 baseCount 来记录元素个数)
// 2. 如果 cas 失败阐明存在竞争，这个时候不能再采纳 baseCount 来累加，而是通过 CounterCell 来记录
if ((as = counterCells) != null ||
!U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
CounterCell a; long v; int m;
boolean uncontended = true;// 是否抵触标识，默认为没有抵触
// 这里有几个判断
// 1. 计数表为空则间接调用 fullAddCount
// 2. 从计数表中随机取出一个数组的地位为空，间接调用 fullAddCount
// 3. 通过 CAS 批改 CounterCell 随机地位的值，如果批改失败阐明呈现并发状况（这里又用到了一种奇妙的办法），// 调用 fullAndCount Random 在线程并发的时候会有性能问题以及可能会产生雷同的随机数,ThreadLocalRandom.getProbe 能够解决这个问题，并且性能要比 Random 高
if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
(a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
!(uncontended =
U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) {fullAddCount(x, uncontended);
return;
}
if (check <= 1)// 链表长度小于等于 1，不须要思考扩容
return;
s = sumCount();// 统计 ConcurrentHashMap 元素个数}
if (check >= 0) {// 如果 binCount>=0，标识须要查看扩容
Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
// s 标识汇合大小，如果汇合大小大于或等于扩容阈值（默认值的 0.75）// 并且 table 不为空并且 table 的长度小于最大容量
while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
(n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {int rs = resizeStamp(n);// 这里是生成一个惟一的扩容戳
if (sc < 0) {
//sc<0，也就是 sizeCtl<0，阐明曾经有别的线程正在扩容了
// 这 5 个条件只有有一个条件为 true，阐明以后线程不能帮忙进行此次的扩容，间接跳出循环
// sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT!=rs 示意比拟高 RESIZE_STAMP_BITS 位生成戳和 rs 是否相等，雷同
// sc=rs+1 示意扩容完结
// sc==rs+MAX_RESIZERS 示意帮忙线程线程曾经达到最大值了
// nt=nextTable -> 示意扩容曾经完结
// transferIndex<=0 示意所有的 transfer 工作都被支付完了，没有残余的 hash 桶来给本人本人好这个线程来做 transfer
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))// 以后线程尝试帮忙此次扩容，如果胜利，则调用 transfer
transfer(tab, nt);
}
// 如果以后没有在扩容，那么 rs 必定是一个负数，通过 rs <<RESIZE_STAMP_SHIFT 将 sc 设置
// 为一个正数，2 示意有一个线程在执行扩容
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
transfer(tab, null);
s = sumCount();// 从新计数，判断是否须要开启下一轮扩容}
}
}sumCount 计数
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;
}fullAddCount 源码剖析
private final void fullAddCount(long x, boolean wasUncontended) {
int h;
// 获取以后线程的 probe 的值，如果值为 0，则初始化以后线程的 probe 的值,probe 就是随机数
if ((h = ThreadLocalRandom.getProbe()) == 0) {ThreadLocalRandom.localInit(); // force initialization
h = ThreadLocalRandom.getProbe();
wasUncontended = true;// 因为从新生成了 probe，未抵触标记位设置为 true
}
boolean collide = false; // True if last slot nonempty
for (;;) {CounterCell[] as; CounterCell a; int n; long v;
// 阐明 counterCells 曾经被初始化过了
if ((as = counterCells) != null && (n = as.length) > 0) {if ((a = as[(n - 1) & h]) == null) {// 通过该值与以后线程 probe 求与，取得 cells 的下标元素，和 hash 表获取索引是一样的
if (cellsBusy == 0) { // Try to attach new Cell //cellsBusy= 0 示意 counterCells 不在初始化或者扩容状态下
CounterCell r = new CounterCell(x); // Optimistic create // 结构一个 CounterCell 的值，传入元素个数
if (cellsBusy == 0 && // 通过 cas 设置 cellsBusy 标识，避免其余线程来对 counterCells 并发解决
U.compareAndSwapInt(this, CELLSBUSY, 0, 1)) {
boolean created = false;
try { // Recheck under lock
CounterCell[] rs; int m, j;
// 将初始化的 r 对象的元素个数放在对应下标的地位
if ((rs = counterCells) != null &&
(m = rs.length) > 0 &&
rs[j = (m - 1) & h] == null) {rs[j] = r;
created = true;
}
} finally {// 复原标记位
cellsBusy = 0;
}
if (created)// 创立胜利，退出循环
break;
continue; // Slot is now non-empty // 阐明指定 cells 下标地位的数据不为空，则进行下一次循环
}
}
collide = false;
}
// 阐明在 addCount 办法中 cas 失败了，并且获取 probe 的值不为空
else if (!wasUncontended) // CAS already known to fail
wasUncontended = true; // Continue after rehash// 设置为未抵触标识，进入下一次自旋
else if (U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))// 因为指定下标地位的 cell 值不为空，则间接通过 cas 进行原子累加，如果胜利，则间接退出
break;
else if (counterCells != as || n >= NCPU)// 如果曾经有其余线程建设了新的 counterCells 或者 CounterCells 大于 CPU 外围数（很奇妙，线程的并发数不会超过 cpu 外围数）collide = false; // At max size or stale // 设置以后线程的循环失败不进行扩容
else if (!collide)// 复原 collide 状态，标识下次循环会进行扩容
collide = true;
else if (cellsBusy == 0 &&// 进入这个步骤，阐明 CounterCell 数组容量不够，线程竞争较大，所以先设置一个标识示意为正在扩容 else
U.compareAndSwapInt(this, CELLSBUSY, 0, 1)) {
try {if (counterCells == as) {// Expand table unless stale
// 扩容一倍 2 变成 4，这个扩容比较简单
CounterCell[] rs = new CounterCell[n << 1];
for (int i = 0; i < n; ++i)
rs[i] = as[i];
counterCells = rs;
}
} finally {cellsBusy = 0;// 复原标识}
collide = false;
continue; // Retry with expanded table // 持续下一次自旋
}
h = ThreadLocalRandom.advanceProbe(h);// 更新随机数的值
}
else if (cellsBusy == 0 && counterCells == as && //cellsBusy= 0 示意没有在做初始化，通过 cas 更新 cellsbusy 的值标注以后线程正在做初始化操作
U.compareAndSwapInt(this, CELLSBUSY, 0, 1)) {
boolean init = false;
try { // Initialize table
if (counterCells == as) {CounterCell[] rs = new CounterCell[2];// 初始化容量为 2
rs[h & 1] = new CounterCell(x);// 将 x 也就是元素的个数放在指定的数组下标地位
counterCells = rs;// 赋值给 counterCells
init = true;// 设置初始化实现标识
}
} finally {cellsBusy = 0;// 复原标识}
if (init)
break;
}
else if (U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, v = baseCount, v + x))// 竞争强烈，其它线程占据 cell 数组，间接累加在 base 变量中
break; // Fall back on using base
}
}transfer 扩容
private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
int n = tab.length, stride;
// 将 (n>>>3 相当于 n/8) 而后除以 CPU 外围数。如果失去的后果小于 16，那么就应用 16
// 这里的目标是让每个 CPU 解决的桶一样多，避免出现转移工作不平均的景象，如果桶较少的话，默认一个 CPU（一个线程）解决 16 个桶，也就是长度为 16 的时候，扩容的时候只会有一个线程来扩容
if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
//nextTab 未初始化，nextTab 是用来扩容的 node 数组
if (nextTab == null) { // initiating
try {@SuppressWarnings("unchecked")
// 新建一个 n <<1 原始 table 大小的 nextTab, 也就是 32
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1];
nextTab = nt;// 赋值给 nextTab
} catch (Throwable ex) { // try to cope with OOME
sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;// 扩容失败，sizeCtl 应用 int 的最大值
return;
}
nextTable = nextTab;// 更新成员变量
transferIndex = n;// 更新转移下标，示意转移时的下标
}
int nextn = nextTab.length;// 新的 tab 的长度
// 创立一个 fwd 节点，示意一个正在被迁徙的 Node，并且它的 hash 值为 -1(MOVED)，// 也就是后面咱们在讲 putval 办法的时候，会有一个判断 MOVED 的逻辑。// 它的作用是用来占位，示意原数组中地位 i 处的节点实现迁徙当前，// 就会在 i 地位设置一个 fwd 来通知其余线程这个地位曾经解决过了，具体后续还会在讲
ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
// 首次推动为 true，如果等于 true，阐明须要再次推动一个下标（i--），反之，如果是 false，那么就不能推动下标，须要将以后的下标处理完毕能力持续推动
boolean advance = true;
// 判断是否曾经扩容实现，实现就 return，退出循环
boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
// 通过 for 自循环解决每个槽位中的链表元素，默认 advace 为真，通过 CAS 设置 transferIndex 属性值，// 并初始化 i 和 bound 值，i 指以后解决的槽位序号，bound 指须要解决的槽位边界，先解决槽位 15 的节点；for (int i = 0, bound = 0;;) {
// 这个循环应用 CAS 一直尝试为以后线程分配任务
// 直到调配胜利或工作队列曾经被全副调配结束
// 如果以后线程曾经被调配过 bucket 区域
// 那么会通过 -- i 指向下一个待处理 bucket 而后退出该循环
Node<K,V> f; int fh;
while (advance) {
int nextIndex, nextBound;
//-- i 示意下一个待处理的 bucket，如果它 >=bound, 示意以后线程曾经调配过 bucket 区域
if (--i >= bound || finishing)
advance = false;
else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {// 示意所有 bucket 曾经被调配结束
i = -1;
advance = false;
}
// 通过 cas 来批改 TRANSFERINDEX, 为以后线程分配任务，解决的节点区间为 (nextBound,nextIndex)->(0,15)
else if (U.compareAndSwapInt
(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
nextBound = (nextIndex > stride ?
nextIndex - stride : 0))) {
bound = nextBound;
i = nextIndex - 1;
advance = false;
}
}
//i<0 阐明曾经遍历完旧的数组，也就是以后线程曾经解决完所有负责的 bucket
if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
int sc;
if (finishing) {// 如果实现了扩容
nextTable = null;// 删除成员变量
table = nextTab;// 更新 table 数组
sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);// 更新阈值 (32*0.75=24)
return;
}
// sizeCtl 在迁徙前会设置为 (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2
// 而后，每减少一个线程参加迁徙就会将 sizeCtl 加 1，// 这里应用 CAS 操作对 sizeCtl 的低 16 位进行减 1，代表做完了属于本人的工作
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {// 第一个扩容的线程，执行 transfer 办法之前，会设置 sizeCtl = (resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2)
// 后续帮其扩容的线程，执行 transfer 办法之前，会设置 sizeCtl = sizeCtl+1 每一个退出 transfer 的办法的线程，退出之前，// 会设置 sizeCtl = sizeCtl-1 那么最初一个线程退出时：必然有 sc == (resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2)，// 即 (sc - 2) == resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT // 如果 sc - 2 不等于标识符左移 16 位。如果他们相等了，// 阐明没有线程在帮忙他们扩容了。也就是说，扩容完结了。if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
return;
// 如果相等，扩容完结了，更新 finising 变量
finishing = advance = true;
// 再次循环检查一下整张表
i = n; // recheck before commit
}
}
// 如果地位 i 处是空的，没有任何节点，那么放入刚刚初始化的 ForwardingNode”空节点“else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
// 示意该地位曾经实现了迁徙，也就是如果线程 A 曾经解决过这个节点，那么线程 B 解决这个节点时，hash 值肯定为 MOVED
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
advance = true; // already processed
else {synchronized (f) {// 对数组该节点地位加锁，开始解决数组该地位的迁徙工作
if (tabAt(tab, i) == f) {
Node<K,V> ln, hn;///ln 示意低位，hn 示意高位 接下来这段代码的作用 是把链表拆分成两局部，0 在低位，1 在高位
if (fh >= 0) {
int runBit = fh & n;
Node<K,V> lastRun = f;
// 遍历以后 bucket 的链表，目标是尽量重用 Node 链表尾部的一部分
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) {// 如果最初更新的 runBit 是 0，设置低位节点
ln = lastRun;
hn = null;
}
else {// 否则，设置高位节点
hn = lastRun;
ln = null;
}
// 结构高位以及低位的链表
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);// 将低位的链表放在 i 地位也就是不动
setTabAt(nextTab, i + n, hn);// 将高位链表放在 i+n 地位
setTabAt(tab, i, fwd);// 把旧 table 的 hash 桶中搁置转发节点，表明此 hash 桶曾经被解决
advance = true;
}
else if (f instanceof TreeBin) { // 红黑 树的扩容局部
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;
}
}
}
}
}
}resizeStamp
static final int resizeStamp(int n) {return Integer.numberOfLeadingZeros(n) | (1 << (RESIZE_STAMP_BITS - 1)); }helpTransfer
private final void tryPresize(int size) {
// 对 size 进行修复, 次要目标是避免传入的值不是一个 2 次幂的整数，而后通过 tableSizeFor 来讲入参转化为离该整数最近的 2 次幂
int c = (size >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ? MAXIMUM_CAPACITY :
tableSizeFor(size + (size >>> 1) + 1);
int sc;
while ((sc = sizeCtl) >= 0) {Node<K,V>[] tab = table; int n;
// 上面这段代码和 initTable 是一样的，如果 table 没有初始化，则开始初始化
if (tab == null || (n = tab.length) == 0) {n = (sc > c) ? sc : c;
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
try {if (table == tab) {@SuppressWarnings("unchecked")
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
table = nt;
sc = n - (n >>> 2);
}
} finally {sizeCtl = sc;}
}
}
else if (c <= sc || n >= MAXIMUM_CAPACITY)
break;
else if (tab == table) { // 这段代码和 addCount 后局部代码是一样的，做辅助扩容操作
int rs = resizeStamp(n);
if (sc < 0) {Node<K,V>[] nt;
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);
}
}
}treeifyBin
private final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int index) {
Node<K,V> b; int n, sc;
if (tab != null) {if ((n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)//tab 的长度是不是小于 64，如果是，则执行扩容
tryPresize(n << 1);
else if ((b = tabAt(tab, index)) != null && b.hash >= 0) {// 否则，将以后链表转化为红黑树结构存储
synchronized (b) { // 将链表转换成红黑树
if (tabAt(tab, index) == b) {
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
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;
}
setTabAt(tab, index, new TreeBin<K,V>(hd));
}
}
}
}
}tryPresize
private final void tryPresize(int size) {
// 对 size 进行修复, 次要目标是避免传入的值不是一个 2 次幂的整数，而后通过 tableSizeFor 来讲入参转化为离该整数最近的 2 次幂
int c = (size >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ? MAXIMUM_CAPACITY :
tableSizeFor(size + (size >>> 1) + 1);
int sc;
while ((sc = sizeCtl) >= 0) {Node<K,V>[] tab = table; int n;
// 上面这段代码和 initTable 是一样的，如果 table 没有初始化，则开始初始化
if (tab == null || (n = tab.length) == 0) {n = (sc > c) ? sc : c;
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
try {if (table == tab) {@SuppressWarnings("unchecked")
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
table = nt;
sc = n - (n >>> 2);
}
} finally {sizeCtl = sc;}
}
}
else if (c <= sc || n >= MAXIMUM_CAPACITY)
break;
else if (tab == table) { // 这段代码和 addCount 后局部代码是一样的，做辅助扩容操作
int rs = resizeStamp(n);
if (sc < 0) {Node<K,V>[] nt;
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);
}
}
}
正文完
