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在上篇《面试：为了进阿里，死磕了ConcurrentHashMap源码和面试题(一)》
，钻研了根底原理，以及ConcurrentHashMap数据put的流程等线程平安的，来回顾一下面试的问题点：
ConcurrentHashMap的实现原理
- ConcurrentHashMap1.7和1.8的区别？
- ConcurrentHashMap应用什么技术来保障线程平安
ConcurrentHashMap的put()办法
- ConcurrentHashmap 不反对 key 或者 value 为 null 的起因？
- put()办法如何实现线程平安呢？
- ConcurrentHashMap扩容机制
- ConcurrentHashMap的get办法是否要加锁，为什么？
其余问题
- 为什么应用ConcurrentHashMap
- ConcurrentHashMap迭代器是强一致性还是弱一致性？HashMap呢？
- JDK1.7与JDK1.8中ConcurrentHashMap的区别
那咱们接下持续看看CurrentHashMap核心内容，扩容机制。
ConcurrentHashMap的扩容机制
扩容变量
// 新 tab 的 length int nextn = nextTab.length; // 创立一个 fwd 节点，用于占位。当别的线程发现这个槽位中是 fwd 类型的节点，则跳过这个节点。 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; // 实现状态，如果是 true，就完结此办法。 boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab因为
ConcurrentHashMap反对多线程扩容，多个线程解决不同的节点，首先先计算出每个线程（CPU）解决的桶数：将 length / 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。（避免出现转移工作不平均的景象）int n = tab.length, stride; if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE) stride = MIN_TRANSFER_STRIDE;新的 table 尚未初始化，进行2倍扩容
if (nextTab == null) { // initiating try { // 扩容 2 倍 Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>\[])new Node<?,?>[n << 1]; // 更新 nextTab = nt; } catch (Throwable ex) { // try to cope with OOME // 扩容失败， sizeCtl 应用 int 最大值。 sizeCtl = Integer.MAX_VALUE; return;// 完结 } // 更新成员变量 nextTable = nextTab; // 更新转移下标，就是 老的 tab 的 length transferIndex = n; }在死循环中，每个线程先获得本人须要转移的桶的区间：先获取CAS 批改 transferIndex，即 length - 区间值，留下残余的区间值供前面的线程应用(i 示意下标，bound 示意以后线程能够解决的以后桶区间最小下标)。
- 判断
--i是否大于等于bound，失常状况下，如果大于 bound 不成立，阐明该线程上次支付的工作曾经实现了。那么，须要在上面持续支付工作。 transferIndex小于等于0，阐明没有区间了 ，i 改成 -1，推动状态变成 false，不再推动，示意，扩容完结了，以后线程能够退出了- 第一次进入循环，走上面的 nextIndex 赋值操作（获取最新的转移下标）。其余状况都是：如果能够推动，将 i 减一，而后批改成不可推动。如果 i 对应的桶解决胜利了，改成能够推动。
int nextIndex, nextBound; if (--i >= bound || finishing) //是为了避免在没有胜利解决一个桶的状况下却进行了推动 advance = false; else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) { i = -1; advance = false; } else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) { // 如果小于等于0，阐明没有区间了 ，i 改成 -1， //推动状态变成 false，不再推动，示意，扩容完结了，以后线程能够退出了 // 这个 -1 会在上面的 if 块里判断，从而进入实现状态判断 i = -1; advance = false; } else if (U.compareAndSwapInt (this, TRANSFERINDEX, nextIndex, nextBound = (nextIndex > stride ? nextIndex - stride : 0))) { //以后线程能够解决的最小以后区间最小下标 bound = nextBound; //首次对i 赋值，这个就是以后线程能够解决的以后区间的最大下标 i = nextIndex - 1; advance = false; }- 判断
判断该节点是否须要进行扩容解决
是否已实现扩容
finishing为true，实现扩容如果没实现
- 这个线程完结帮忙扩容了
U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)为true
- 这个线程完结帮忙扩容了
(f = tabAt(tab, i)) == null,获取老 tab i 下标地位的变量，如果是 null，写入 fwd 占位，推动下个下标(fh = f.hash) == MOVED阐明别的线程曾经解决过了，再次推动一个下标。以上状况都不合乎就阐明，这个地位有理论值了，且不是占位符，须要对这个节点
synchronized上锁，进行数据迁徙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 sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1); // 更新阈值 return;// 完结办法。 }// 如果没实现 // 尝试将 sc -1. 示意这个线程完结帮忙扩容了，将 sc 的低 16 位减一。 if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) { // 如果 sc - 2 等于标识符左移 16 位，阐明没有线程在帮忙他们扩容了 if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)。 return;// 不相等，阐明没完结，以后线程完结办法。 finishing = advance = true;// 如果相等，扩容完结了，更新 finising 变量 i = n; // 再次循环检查一下整张表 } } // 获取老 tab i 下标地位的变量，如果是 null就写入fwd占位，再次推动一个下标 else if ((f = tabAt(tab, i)) == null) advance = casTabAt(tab, i, null, fwd); // 如果不是 null 且 hash 值是 MOVED,阐明别的线程曾经解决过了，再次推动一个下标。 else if ((fh = f.hash) == MOVED) advance = true; else {// 到这里，阐明这个地位有理论值了，且不是占位符。对这个节点上锁。 //为什么上锁，避免 putVal 的时候向链表插入数据 synchronized (f) { ....}
- 扩容时，对该节点
synchronized加锁,再进行解决,判断 i 下标处的桶节点是否和 f 雷同:
如果 f 的 hash 值大于 0 ,是链表构造，依据以后节点和首节点的
hash &n值取于后果不同，进行解决：- 相等为低位节点解决
- 不相等为高位节点解决
if (fh >= 0) { //获取以后 int runBit = fh & n; // 尾节点，且和头节点的 hash 值取于不相等 Node<K,V> lastRun = f; // 遍历这个桶 for (Node<K,V> p = f.next; p != null; p = p.next) { // 取于桶中每个节点的 hash 值 int b = p.hash & n; // 如果节点的 hash 值和首节点的 hash 值取于后果不同 if (b != runBit) { // 更新 runBit，用于上面判断 lastRun 该赋值给 ln 还是 hn。 runBit = b; lastRun = p; } } // 如果最初更新的 runBit 是 0 ，设置低位节点 if (runBit == 0) { ln = lastRun; hn = null; } else {// 如果最初更新的 runBit 是 1， 设置高位节点 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; // 如果与运算后果是 0，那么就还在低位 if ((ph & n) == 0) // 如果是0 ，那么创立低位节点 ln = new Node<K,V>(ph, pk, pv, ln); else // 1 则创立高位 hn = new Node<K,V>(ph, pk, pv, hn); } // 其实这里相似 hashMap // 设置低位链表放在新链表的 i setTabAt(nextTab, i, ln); // 设置高位链表，在原有长度上加 n setTabAt(nextTab, i + n, hn); // 将旧的链表设置成占位符 setTabAt(tab, i, fwd); // 持续向后推动 advance = true; }- TreeBin 的 hash 是 -2，是红黑树结构进行解决
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; // 遍历 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); // 和链表雷同的判断，与运算 == 0 的放在低位 if ((h & n) == 0) { if ((p.prev = loTail) == null) lo = p; else loTail.next = p; loTail = p; ++lc; } // 不是 0 的放在高位 else { if ((p.prev = hiTail) == null) hi = p; else hiTail.next = p; hiTail = p; ++hc; } } // 如果树的节点数小于等于 6，那么转成链表，反之，创立一个新的树 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; // 低位树 setTabAt(nextTab, i, ln); // 高位数 setTabAt(nextTab, i + n, hn); // 旧的设置成占位符 setTabAt(tab, i, fwd); // 持续向后推动 advance = true;}
当ConcurrentHashMap中元素的数量达到cap * loadFactor时，就须要进行扩容。扩容次要通过transfer()办法进行，当有线程进行put操作时，如果正在进行扩容，能够通过helpTransfer()办法退出扩容。也就是说，ConcurrentHashMap反对多线程扩容，多个线程解决不同的节点，实现形式是，将Map表拆分，让每个线程解决本人的区间。如下图：
### ConcurrentHashMap的get办法是否要加锁，为什么？
public V get(Object key) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek; int h = spread(key.hashCode()); //满足条件间接返回对应的值 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; } //e.hash<0，正在扩容 else if (eh < 0) return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null; //遍历以后节点 while ((e = e.next) != null) { if (e.hash == h && ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))) return e.val; } } return null; }ConcurrentHashMap的get办法就是从Hash表中读取数据，并不会与扩容不抵触，因而该办法也不须要同步锁，这样可进步ConcurrentHashMap 的并发性能。
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### 总结
#### 为什么应用ConcurrentHashMap
- HashMap在多线程中进行put办法有可能导致程序死循环，因为多线程可能会导致HashMap造成环形链表，(即链表的一个节点的next节点永不为null，就会产生死循环),会导致CPU的利用率靠近100%，因而并发状况下不能应用HashMap。
- HashTable通过应用synchronized保障线程平安，但在线程竞争强烈的状况下效率低下。因为当一个线程拜访HashTable的同步办法时，其余线程只能阻塞期待占用线程操作结束。
- ConcurrentHashMap应用分段锁的思维，对于不同的数据段应用不同的锁，能够反对多个线程同时拜访不同的数据段，这样线程之间就不存在锁竞争，从而进步了并发效率。
#### ConcurrentHashMap迭代器是强一致性还是弱一致性？HashMap呢？
在迭代时，ConcurrentHashMap应用了不同于传统汇合的疾速失败迭代器，弱统一迭代器。
在这种迭代形式中，当iterator被创立后汇合再产生扭转就不再是抛出ConcurrentModificationException，取而代之的是在扭转时new新的数据从而不影响原有的数据，iterator实现后再将头指针替换为新的数据，
这样iterator线程能够应用原来老的数据，而写线程也能够并发的实现扭转，更重要的，这保障了多个线程并发执行的连续性和扩展性，是性能晋升的要害。
#### JDK1.7与JDK1.8中ConcurrentHashMap的区别
其实能够看出JDK1.8版本的ConcurrentHashMap的数据结构曾经靠近HashMap，
- 相对而言，ConcurrentHashMap只是减少了同步的操作来管制并发，从JDK1.7版本的ReentrantLock+Segment+HashEntry，到JDK1.8版本中synchronized+CAS+HashEntry+红黑树。
- 数据结构：勾销了Segment分段锁的数据结构，取而代之的是数组+链表+红黑树的构造。
- 保障线程平安机制：JDK1.7采纳segment的分段锁机制实现线程平安，其中segment继承自ReentrantLock。JDK1.8采纳CAS+Synchronized保障线程平安。
- 锁的粒度：原来是对须要进行数据操作的Segment加锁，现调整为对每个数组元素加锁（Node）。
- 链表转化为红黑树:定位结点的hash算法简化会带来弊病,Hash抵触加剧,因而在链表节点数量大于8时，会将链表转化为红黑树进行存储。
- 查问工夫复杂度：从原来的遍历链表O(n)，变成遍历红黑树O(logN)。
各位看官还能够吗？喜爱的话，动动手指导个????，点个关注呗！！谢谢反对！
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