ConcurrentHashMap
思考：HashTable是线程平安的，为什么不举荐应用？
HashTable是一个线程平安的类，它应用synchronized来锁住整张Hash表来实现线程平安，即每次锁住整张表让线程独占，相当于所有线程进行读写时都去竞争一把锁，导致效率十分低下。
1 ConcurrentHashMap 1.7
在JDK1.7中ConcurrentHashMap采纳了数组+分段锁的形式实现。
Segment(分段锁)-缩小锁的粒度
ConcurrentHashMap中的分段锁称为Segment，它即相似于HashMap的构造，即外部领有一个Entry数组，数组中的每个元素又是一个链表,同时又是一个ReentrantLock（Segment继承了ReentrantLock）。
1.存储构造
Java 7 版本 ConcurrentHashMap 的存储构造如图：
ConcurrnetHashMap 由很多个 Segment 组合，而每一个 Segment 是一个相似于 HashMap 的构造，所以每一个 HashMap 的外部能够进行扩容。然而 Segment 的个数一旦初始化就不能扭转，默认 Segment 的个数是 16 个，所以能够认为 ConcurrentHashMap 默认反对最多 16 个线程并发。
2. 初始化
通过 ConcurrentHashMap 的无参结构探寻 ConcurrentHashMap 的初始化流程。
/** * Creates a new, empty map with a default initial capacity (16), * load factor (0.75) and concurrencyLevel (16). */ public ConcurrentHashMap() { this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR, DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL); }无参结构中调用了有参结构，传入了三个参数的默认值，他们的值是。
/** * 默认初始化容量,这个容量指的是Segment 的大小 */ static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16; /** * 默认负载因子 */ static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; /** * 默认并发级别，并发级别指的是Segment桶的个数，默认是16个并发大小 */ static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;Segment上面entryset数组的大小是用DEFAULT_INITIAL_CAPACITY/DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL求进去的。接着看下这个有参构造函数的外部实现逻辑。
@SuppressWarnings("unchecked")public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,float loadFactor, int concurrencyLevel) { // 参数校验 if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0) throw new IllegalArgumentException(); // 校验并发级别大小，大于 1<<16，重置为 65536 if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS) concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS; // Find power-of-two sizes best matching arguments // 2的多少次方 int sshift = 0;//管制segment数组的大小 int ssize = 1; // 这个循环能够找到 concurrencyLevel 之上最近的 2的次方值 while (ssize < concurrencyLevel) { ++sshift;//代表ssize左移的次数 ssize <<= 1; } // 记录段偏移量 this.segmentShift = 32 - sshift; // 记录段掩码 this.segmentMask = ssize - 1; // 设置容量 判断初始容量是否超过容许的最大容量 if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; // c = 容量 / ssize ，默认 16 / 16 = 1，这里是计算每个 Segment 中的相似于 HashMap 的容量 //求entrySet数组的大小，这个中央须要保障entrySet数组的大小至多能够存储下initialCapacity的容量，假如initialCapacity为33，ssize为16，那么c=2,所以if语句是true，那么c=3,MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY初始值是2，所以if语句成立，那么cap=4，所以每一个segment的容量初始为4，segment为16，16*4>33成立，entrySet数组的大小也须要是2的幂次方 int c = initialCapacity / ssize; if (c * ssize < initialCapacity) ++c; int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY; //Segment 中的相似于 HashMap 的容量至多是2或者2的倍数 while (cap < c) cap <<= 1; // create segments and segments[0] // 创立 Segment 数组，设置 segments[0] Segment<K,V> s0 = new Segment<K,V>(loadFactor, (int)(cap * loadFactor), (HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap]); Segment<K,V>[] ss = (Segment<K,V>[])new Segment[ssize]; UNSAFE.putOrderedObject(ss, SBASE, s0); // ordered write of segments[0] this.segments = ss;}总结一下在 Java 7 中 ConcurrnetHashMap 的初始化逻辑。
- 必要参数校验。
- 校验并发级别 concurrencyLevel 大小，如果大于最大值，重置为最大值。无参结构默认值是 16.
- 寻找并发级别 concurrencyLevel 之上最近的 2 的幂次方值，作为初始化容量大小，默认是 16。
- 记录 segmentShift 偏移量，这个值为【容量 = 2 的N次方】中的 N，在前面 Put 时计算地位时会用到。默认是 32 - sshift = 28.
- 记录 segmentMask，默认是 ssize - 1 = 16 -1 = 15.
- 初始化 segments[0]，默认大小为 2，负载因子 0.75，扩容阀值是 2*0.75=1.5，插入第二个值时才会进行扩容。
- 计算segment数组容量的大小。
- 计算entrySet数组的大小。
- 初始化segment数组，其中生成一个s0对象放在数组的第0个地位
- 为什么首先须要一个s0存储到数组的第一个地位？
因为初始化数组实现后数组元素都还是null值，当前每一次增加一个元素的话，须要封装为entrySet对象，还须要对entrySet数组的大小从新计算，如果把第一次的计算结果全副存储到S0中，那么当前的话只须要间接拿来应用即可，不须要从新计算。尽管Segment对象不同，然而对象中属性内容其实是一样的。
- Segment数组的长度第一次曾经确定，当前不会在扭转，扩容是部分扩容，只对setrySet数组的容量进行扩容。
3. put
接着下面的初始化参数持续查看 put 办法源码。
/** * Maps the specified key to the specified value in this table. * Neither the key nor the value can be null. * * <p> The value can be retrieved by calling the <tt>get</tt> method * with a key that is equal to the original key. * * @param key key with which the specified value is to be associated * @param value value to be associated with the specified key * @return the previous value associated with <tt>key</tt>, or * <tt>null</tt> if there was no mapping for <tt>key</tt> * @throws NullPointerException if the specified key or value is null */public V put(K key, V value) { Segment<K,V> s; if (value == null) throw new NullPointerException(); int hash = hash(key); // hash 值无符号右移 28位（初始化时取得），而后与 segmentMask=15 做与运算 // 其实也就是把高4位与segmentMask（1111）做与运算 // this.segmentMask = ssize - 1; //对hash值进行右移segmentShift位，计算元素对应segment中数组下表的地位 //把hash右移segmentShift，相当于只有hash值的高32-segmentShift位，右移的目标是保留了hash值的高位。而后和segmentMask与操作计算元素在segment数组中的下表 int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask; //应用unsafe对象获取数组中第j个地位的值，前面加上的是偏移量 if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject // nonvolatile; recheck (segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) // in ensureSegment // 如果查找到的 Segment 为空，初始化 s = ensureSegment(j); //插入segment对象 return s.put(key, hash, value, false);}/** * Returns the segment for the given index, creating it and * recording in segment table (via CAS) if not already present. * * @param k the index * @return the segment */@SuppressWarnings("unchecked")private Segment<K,V> ensureSegment(int k) { final Segment<K,V>[] ss = this.segments; long u = (k << SSHIFT) + SBASE; // raw offset Segment<K,V> seg; // 判断 u 地位的 Segment 是否为null if ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u)) == null) { Segment<K,V> proto = ss[0]; // use segment 0 as prototype // 获取0号 segment 里的 HashEntry<K,V> 初始化长度 int cap = proto.table.length; // 获取0号 segment 里的 hash 表里的扩容负载因子，所有的 segment 的 loadFactor 是雷同的 float lf = proto.loadFactor; // 计算扩容阀值 int threshold = (int)(cap * lf); // 创立一个 cap 容量的 HashEntry 数组 HashEntry<K,V>[] tab = (HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap]; if ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u)) == null) { // recheck // 再次查看 u 地位的 Segment 是否为null，因为这时可能有其余线程进行了操作 Segment<K,V> s = new Segment<K,V>(lf, threshold, tab); // 自旋查看 u 地位的 Segment 是否为null while ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u)) == null) { // 应用CAS 赋值，只会胜利一次 if (UNSAFE.compareAndSwapObject(ss, u, null, seg = s)) break; } } } return seg;}下面的源码剖析了 ConcurrentHashMap 在 put 一个数据时的解决流程，上面梳理下具体流程。
- 计算要 put 的 key 的地位，获取指定地位的 Segment。
如果指定地位的 Segment 为空，则初始化这个 Segment.
初始化 Segment 流程：
- 查看计算失去的地位的 Segment 是否为null.
- 为 null 持续初始化，应用 Segment[0] 的容量和负载因子创立一个 HashEntry 数组。
- 再次查看计算失去的指定地位的 Segment 是否为null.
- 应用创立的 HashEntry 数组初始化这个 Segment.
- 自旋判断计算失去的指定地位的 Segment 是否为null，应用 CAS 在这个地位赋值为 Segment.
- Segment.put 插入 key,value 值。
下面探索了获取 Segment 段和初始化 Segment 段的操作。最初一行的 Segment 的 put 办法还没有查看，持续剖析。
final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) { // 获取 ReentrantLock 独占锁，获取不到，scanAndLockForPut 获取。 HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null : scanAndLockForPut(key, hash, value); V oldValue; try { HashEntry<K,V>[] tab = table; // 计算要put的数据地位 int index = (tab.length - 1) & hash; // CAS 获取 index 坐标的值 HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index); for (HashEntry<K,V> e = first;;) { if (e != null) { // 查看是否 key 曾经存在，如果存在，则遍历链表寻找地位，找到后替换 value K k; if ((k = e.key) == key || (e.hash == hash && key.equals(k))) { oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent) { e.value = value; ++modCount; } break; } e = e.next; } else { // first 有值没阐明 index 地位曾经有值了，有抵触，链表头插法。 if (node != null) node.setNext(first); else node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first); int c = count + 1; // 容量大于扩容阀值，小于最大容量，进行扩容 if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY) rehash(node); else // index 地位赋值 node，node 可能是一个元素，也可能是一个链表的表头 setEntryAt(tab, index, node); ++modCount; count = c; oldValue = null; break; } } } finally { unlock(); } return oldValue;}因为 Segment 继承了 ReentrantLock，所以 Segment 外部能够很不便的获取锁，put 流程就用到了这个性能。
- tryLock() 获取锁，获取不到应用
scanAndLockForPut办法持续获取。 - 计算 put 的数据要放入的 index 地位，而后获取这个地位上的 HashEntry 。
遍历 put 新元素，为什么要遍历？因为这里获取的 HashEntry 可能是一个空元素，也可能是链表已存在，所以要区别对待。
如果这个地位上的 HashEntry 不存在：
- 如果以后容量大于扩容阀值，小于最大容量，进行扩容。
- 间接头插法插入。
如果这个地位上的 HashEntry 存在：
- 判断链表以后元素 Key 和 hash 值是否和要 put 的 key 和 hash 值统一。统一则替换值
不统一，获取链表下一个节点，直到发现雷同进行值替换，或者链表表里结束没有雷同的。
- 如果以后容量大于扩容阀值，小于最大容量，进行扩容。
- 间接链表头插法插入。
- 如果要插入的地位之前曾经存在，替换后返回旧值，否则返回 null.
这外面的第一步中的 scanAndLockForPut 操作这里没有介绍，这个办法做的操作就是一直的自旋 tryLock() 获取锁。当自旋次数大于指定次数时，应用 lock() 阻塞获取锁。在自旋时顺表获取下 hash 地位的 HashEntry。
private HashEntry<K,V> scanAndLockForPut(K key, int hash, V value) { HashEntry<K,V> first = entryForHash(this, hash); HashEntry<K,V> e = first; HashEntry<K,V> node = null; int retries = -1; // negative while locating node // 自旋获取锁 while (!tryLock()) { HashEntry<K,V> f; // to recheck first below if (retries < 0) { if (e == null) { if (node == null) // speculatively create node node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, null); retries = 0; } else if (key.equals(e.key)) retries = 0; else e = e.next; } else if (++retries > MAX_SCAN_RETRIES) { // 自旋达到指定次数后，阻塞等到只到获取到锁 lock(); break; } else if ((retries & 1) == 0 && (f = entryForHash(this, hash)) != first) { e = first = f; // re-traverse if entry changed retries = -1; } } return node;}4. 扩容 rehash
ConcurrentHashMap 的扩容只会扩容到原来的两倍。老数组里的数据挪动到新的数组时，地位要么不变，要么变为 index+ oldSize，参数里的 node 会在扩容之后应用链表头插法插入到指定地位。
private void rehash(HashEntry<K,V> node) { HashEntry<K,V>[] oldTable = table; // 老容量 int oldCapacity = oldTable.length; // 新容量，扩充两倍 int newCapacity = oldCapacity << 1; // 新的扩容阀值 threshold = (int)(newCapacity * loadFactor); // 创立新的数组 HashEntry<K,V>[] newTable = (HashEntry<K,V>[]) new HashEntry[newCapacity]; // 新的掩码，默认2扩容后是4，-1是3，二进制就是11。 int sizeMask = newCapacity - 1; for (int i = 0; i < oldCapacity ; i++) { // 遍历老数组 HashEntry<K,V> e = oldTable[i]; if (e != null) { HashEntry<K,V> next = e.next; // 计算新的地位，新的地位只可能是不便或者是老的地位+老的容量。 int idx = e.hash & sizeMask; if (next == null) // Single node on list // 如果以后地位还不是链表，只是一个元素，间接赋值 newTable[idx] = e; else { // Reuse consecutive sequence at same slot // 如果是链表了 HashEntry<K,V> lastRun = e; int lastIdx = idx; // 新的地位只可能是不便或者是老的地位+老的容量。 // 遍历完结后，lastRun 前面的元素地位都是雷同的 for (HashEntry<K,V> last = next; last != null; last = last.next) { int k = last.hash & sizeMask; if (k != lastIdx) { lastIdx = k; lastRun = last; } } // ，lastRun 前面的元素地位都是雷同的，间接作为链表赋值到新地位。 newTable[lastIdx] = lastRun; // Clone remaining nodes for (HashEntry<K,V> p = e; p != lastRun; p = p.next) { // 遍历残余元素，头插法到指定 k 地位。 V v = p.value; int h = p.hash; int k = h & sizeMask; HashEntry<K,V> n = newTable[k]; newTable[k] = new HashEntry<K,V>(h, p.key, v, n); } } } } // 头插法插入新的节点 int nodeIndex = node.hash & sizeMask; // add the new node node.setNext(newTable[nodeIndex]); newTable[nodeIndex] = node; table = newTable;}有些同学可能会对最初的两个 for 循环有纳闷，这里第一个 for 是为了寻找这样一个节点，这个节点前面的所有 next 节点的新地位都是雷同的。而后把这个作为一个链表赋值到新地位。第二个 for 循环是为了把残余的元素通过头插法插入到指定地位链表。这样实现的起因可能是基于概率统计，有深入研究的同学能够发表下意见。
5. get
到这里就很简略了，get 办法只须要两步即可。
- 计算失去 key 的寄存地位。
- 遍历指定地位查找雷同 key 的 value 值。
public V get(Object key) { Segment<K,V> s; // manually integrate access methods to reduce overhead HashEntry<K,V>[] tab; int h = hash(key); long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE; // 计算失去 key 的寄存地位 if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null && (tab = s.table) != null) { for (HashEntry<K,V> e = (HashEntry<K,V>) UNSAFE.getObjectVolatile (tab, ((long)(((tab.length - 1) & h)) << TSHIFT) + TBASE); e != null; e = e.next) { // 如果是链表，遍历查找到雷同 key 的 value。 K k; if ((k = e.key) == key || (e.hash == h && key.equals(k))) return e.value; } } return null;}2 ConcurrentHashMap 1.8
1. 存储构造
能够发现 Java8 的 ConcurrentHashMap 绝对于 Java7 来说变动比拟大，不再是之前的 Segment 数组 + HashEntry 数组 + 链表，而是 Node 数组 + 链表 / 红黑树。当抵触链表达到肯定长度时，链表会转换成红黑树。
补充：CAS
CAS（Compare-and-Swap/Exchange），即比拟并替换，是一种实现并发罕用到的技术。
CAS外围算法：执行函数：CAS(V，E，N)
V示意筹备要被更新的变量 （内存的值） E示意咱们提供的 冀望的值 （冀望的原值）N示意新值 ，筹备更新V的值 （新值）算法思路：V是共享变量，咱们拿着本人筹备的这个E，去跟V去比拟，如果E == V ，阐明以后没有其它线程在操作，所以，咱们把N 这个值 写入对象的 V 变量中。如果 E ！= V ，阐明咱们筹备的这个E，曾经过期了，所以咱们要从新筹备一个最新的E ，去跟V 比拟，比拟胜利后能力更新 V的值为N。
如果多个线程同时应用CAS操作一个变量的时候，只有一个线程可能批改胜利。其余的线程提供的期望值曾经与共享变量的值不一样了，所以均会失败。
因为CAS操作属于乐观派，它总是认为本人可能操作胜利，所以操作失败的线程将会再次发动操作，而不是被OS挂起。所以说，即便CAS操作没有应用同步锁，其它线程也可能晓得对共享变量的影响。 因为其它线程没有被挂起，并且将会再次发动批改尝试，所以无锁操作即CAS操作天生免疫死锁。 另外一点须要晓得的是，CAS是零碎原语，CAS操作是一条CPU的原子指令，所以不会有线程平安问题。ABA问题：E和E2比照雷同是不能保障百分百保障，其余线程没有在本人线程执行计算的过程里抢锁胜利过。有可能其余线程操作后新E值和旧E值一样！
ABA问题解决：在E对象里加个操作次数变量就行，每次判断时比照两个，E和操作次数就OK了，因为ABA问题中就算E雷同操作次数也绝不雷同
2. 初始化 initTable
/** * 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) { //如果 sizeCtl < 0 ,阐明另外的线程执行CAS 胜利，正在进行初始化。 if ((sc = sizeCtl) < 0) // 让出 CPU 使用权 Thread.yield(); // lost initialization race; just spin 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;}从源码中能够发现 ConcurrentHashMap 的初始化是通过自旋和 CAS 操作实现的。外面须要留神的是变量 sizeCtl ，它的值决定着以后的初始化状态。
- -1 阐明正在初始化
- -N 阐明有N-1个线程正在进行扩容
- 示意 table 初始化大小，如果 table 没有初始化
- 示意 table 容量，如果 table 曾经初始化。
3. put
间接过一遍 put 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) { // key 和 value 不能为空 if (key == null || value == null) throw new NullPointerException(); int hash = spread(key.hashCode()); int binCount = 0; for (Node<K,V>[] tab = table;;) { // f = 指标地位元素 Node<K,V> f; int n, i, fh;// fh 前面寄存指标地位的元素 hash 值 if (tab == null || (n = tab.length) == 0) // 数组桶为空，初始化数组桶（自旋+CAS) tab = initTable(); else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) { // 桶内为空，CAS 放入，不加锁，胜利了就间接 break 跳出 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); else { V oldVal = null; // 应用 synchronized 加锁退出节点 synchronized (f) { if (tabAt(tab, i) == f) { // 阐明是链表 if (fh >= 0) { binCount = 1; // 循环退出新的或者笼罩节点 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) { // 红黑树 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) { if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD) treeifyBin(tab, i); if (oldVal != null) return oldVal; break; } } } addCount(1L, binCount); return null;}- 依据 key 计算出 hashcode 。
- 判断是否须要进行初始化。
- 即为以后 key 定位出的 Node，如果为空示意以后地位能够写入数据，利用 CAS 尝试写入，失败则自旋保障胜利。
- 如果以后地位的
hashcode == MOVED == -1,则须要进行扩容。 - 如果都不满足，则利用 synchronized 锁写入数据。
- 如果数量大于
TREEIFY_THRESHOLD则要转换为红黑树。
4. get
get 流程比较简单，间接过一遍源码。
public V get(Object key) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek; // key 所在的 hash 地位 int h = spread(key.hashCode()); if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) { // 如果指定地位元素存在，头结点hash值雷同 if ((eh = e.hash) == h) { if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))) // key hash 值相等，key值雷同，间接返回元素 value return e.val; } else if (eh < 0) // 头结点hash值小于0，阐明正在扩容或者是红黑树，find查找 return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null; while ((e = e.next) != null) { // 是链表，遍历查找 if (e.hash == h && ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))) return e.val; } } return null;}总结一下 get 过程：
- 依据 hash 值计算地位。
- 查找到指定地位，如果头节点就是要找的，间接返回它的 value.
- 如果头节点 hash 值小于 0 ，阐明正在扩容或者是红黑树，查找之。
- 如果是链表，遍历查找之。
3 总结
Java7 中 ConcurrentHashMap 应用的分段锁，也就是每一个 Segment 上同时只有一个线程能够操作，每一个 Segment 都是一个相似 HashMap 数组的构造，它能够扩容，它的抵触会转化为链表。然而 Segment 的个数一但初始化就不能扭转。
Java8 中的 ConcurrentHashMap 应用的 Synchronized 锁加 CAS 的机制。构造也由 Java7 中的 Segment 数组 + HashEntry 数组 + 链表 进化成了 Node 数组 + 链表 / 红黑树，Node 是相似于一个 HashEntry 的构造。它的抵触再达到肯定大小时会转化成红黑树，在抵触小于肯定数量时又退回链表。
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