概述
本文将对JDK8中 ConcurrentHashMap 源码进行一定程度的解读。解读主要分为六个部分：主要属性与相关内部类介绍、构造函数、put过程、扩容过程、size过程、get过程、与JDK7实现的简单对比。希望对读者学习ConcurrentHashMap有一定的帮助。
阅读本文前，可能需要读者对HashMap和红黑树等有基本的了解。
主要属性和主要的内部类
主要属性
常量
ConcurrentHashMap中常量一共分为以下几个部分：
- 容量相关：MAXIMUM_CAPACITY、DEFAULT_CAPACITY、MAX_ARRAY_SIZE
- 兼容JDK 7而保留的部分常量：DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL、LOAD_FACTOR
- 红黑树升级和退化相关的常量：TREEIFY_THRESHOLD、UNTREEIFY_THRESHOLD、MIN_TREEIFY_CAPACITY
- 扩容相关：MIN_TRANSFER_STRIDE、RESIZE_STAMP_BITS、MAX_RESIZERS、RESIZE_STAMP_SHIFT
- 节点状态常量：MOVED、TREEBIN、RESERVED
/* ---------------- Constants -------------- */
/**
* HashMap的最大容量
*/
private static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
/**
* 默认容量
*/
private static final int DEFAULT_CAPACITY = 16;
/**
* 数组最大长度
*/
static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;
/**
* 默认最大并发等级
*/
private static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;
/**
* 负载因子
*/
private static final float LOAD_FACTOR = 0.75f;
/**
* 链表升级成红黑树的阈值
*/
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
/**
* 红黑树退化成链表的阈值
*/
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
/**
* 链表升级成树需要满足的最小容量，若不满足，则会先扩容
*/
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
//最小转移步长
private static final int MIN_TRANSFER_STRIDE = 16;
//这个常量是用来计算HashMap不同容量有不同的resizeStamp用的
private static int RESIZE_STAMP_BITS = 16;
//最大参与扩容的线程数 相当大的一个数 基本上是不会触及该上线的
private static final int MAX_RESIZERS = (1 << (32 - RESIZE_STAMP_BITS)) - 1;
//要对resizeStamp进行位移运算的一个敞亮
private static final int RESIZE_STAMP_SHIFT = 32 - RESIZE_STAMP_BITS;
//特殊的节点哈希值
static final int MOVED = -1; // hash for forwarding nodes
static final int TREEBIN = -2; // hash for roots of trees
static final int RESERVED = -3; // hash for transient reservations
static final int HASH_BITS = 0x7fffffff; // usable bits of normal node hash
//获取CPU的数量
static final int NCPU = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
其中，因为JDK8中ConcurrentHashMap的实现方式和JDK7的不同，因此DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL已经没有实际作用了。并且在JDK8中，LOAD_FACTOR也已经固定成了0.75f。
另外，MOVED,TREEBIN,RESERVED是用来表示特殊节点的哈希值。该类特殊节点均不含实际元素，且其哈希值被设置为负数和普通节点区分。
剩下的涉及扩容的常量我们在相关的章节中再介绍。
成员变量
通常成员变量都是会负责记录当前类的状态的，ConcurrentHashMap也是如此。因此了解清除成员变量的作用，对我们后续分析ConcurrentHashMap的操作流程很有感帮助。
/* ---------------- Fields -------------- */
/**
* 底层数组
*/
transient volatile Node<K,V>[] table;
//扩容时 使用的另一个数组
private transient volatile Node<K,V>[] nextTable;
//统计size的一部分
private transient volatile long baseCount;
/**
* sizeCtl与table的resize和init有关
* sizeCtl = -1时，表示table正在init
* sizeCtl < 0 且不等于-1时，表示正在resize
* sizeCtl > 0 时，表示下次需要resize的阈值，即capacity * loadfactory
*/
private transient volatile int sizeCtl;
//记录下一次要transfer对应的Index
private transient volatile int transferIndex;
//表示是否有线程正在修改CounterCells
private transient volatile int cellsBusy;
//用来统计size
private transient volatile CounterCell[] counterCells;
// views
private transient KeySetView<K,V> keySet;
private transient ValuesView<K,V> values;
private transient EntrySetView<K,V> entrySet;
同样的，成员变量也可以按作用分成几类：
- 用作底层数据结构的实现：Node<K,V>[] table
- 用作统计元素的大小：baseCount、CounterCell[] counterCells、cellsBusy
- 用作记录ConcurrentHashMap的状态：sizeCtl
- 用作扩容记录：Node<K,V>[] nextTable、transferIndex
- 用作转成其它类型的视图：KeySetView<K,V> keySet、ValuesView<K,V> values、EntrySetView<K,V> entrySet
table数组很好理解。因为HashMap的实现是基于数组的，在冲突时通过链地址解决。因此所有的数据都以数组为入口。
另一个数组nextTable是在扩容时备用的。 如果了解Redis的数据结构的读者，应该对这个不陌生，redis渐进式rehash就是通过两个哈希表加一个index实现的。而JDK8中在resize时，也采取了类似的方式(下文我们会介绍到：按步长逐步transfer)。
另外，比较重要的一个属性就是sizeCtl。
如果看过Doug Lea老爷子在JUC下的其他类，经常会有一个特殊的变量表示当前对象的状态。并且已CAS的方式去修改这个变量，实现自旋锁的功能(例如:AQS中的state)。
这里的sizeCtl就是一个富有特殊意义的变量。
当sizeCtl大于0时，表示扩容的阈值(没错，就是HashMap中threshold变量的作用)，而且上文我们也了解到在JDK8中由于loadfactor已经被固定为0.75f。因此在正常状态下(非扩容状态)，sizeCtl = oldCap >> 1 - (oldCap << 2)。 而sizeCtl == -1是一个特殊的状态标志，表示ConcurrentHashMap正在初始化底层数组。
当sizeCtl为其他负数时，表示ConcurrentHashMap正在进程扩容，其中，高16位可以反应出扩容前数组的大小，而后16位可以反应出此时参与扩容的线程数。
内部类
ConcurrentHashMap拥有大量的内部类，但其中大部分都是用来遍历或是在Fork/Join框架中平行遍历时使用的。这部分类内部类我们不在过多介绍。主要看CountCell和几个Node的类。
CounterCell
首先，CounterCell是用来统计ConcurrentHashMap用的，其内部有个value，用来表示元素个数。size()函数就是通过累加countCells数组中所有CounterCell的value值，再加上BaseCount得到的。相当于ConcurrentHashMap把size这个属性拆散保存在了个多个地方。
Node
同HashMap一样，为了提高链表的遍历速度，ConcurrentHashMap也引用了红黑树。而Node就表示链表中的节点，并且他还是其他节点的父类。
TreeNode
TreeNode表示红黑树中的节点，按照红黑树的标准，它还拥有父节点和左右子节点的属性，此外还需要标识是否为红节点。
TreeBin
TreeBin是一个特殊的节点，用来指向红黑树的根节点，并不存储真实的元素，因此它的节点的哈希值是一个固定的特殊值-2。
ForwardingNode
ForwardingNode和TreeBin一样，并不存储实际元素，而是指向nextTable，哈希值也是一个特殊的固定值(-1)。它在扩容中会使用，表示这个桶上的元素已经迁移到新的数组中去了。
ReservationNode
同样是一个特殊值，在putIfAbsent时使用。因为put时需要对桶上的元素上对象锁(ConcurrentHashMap并非是完全无锁的，只是尽可能少的去使用锁)，这时就会添加一个临时占位用的节点ReservationNode。
构造函数
因为构造函数是公有的API，所以必须要和JDK7中保持一致。虽然其中的部分含义可能发生了一些变化。
我们看一下参数最全的构造函数。
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
float loadFactor, int concurrencyLevel) {
if (!(loadFactor > 0.0f) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
throw new IllegalArgumentException();
if (initialCapacity < concurrencyLevel) // Use at least as many bins
initialCapacity = concurrencyLevel; // as estimated threads
long size = (long)(1.0 + (long)initialCapacity / loadFactor);
int cap = (size >= (long)MAXIMUM_CAPACITY) ?
MAXIMUM_CAPACITY : tableSizeFor((int)size);
this.sizeCtl = cap;
}
上述方法中的三个参数分别是初始容量initialCapacity,负载因子loadfactor和并行等级concurrenyLevel。
首先，loadfactor负载因子在JDK8的ConcurrentHashMap运行时都已经固定为0.75f，因此这里的参数只能在创建时，帮助确定初始的数组容量。
同样的，由于不在使用JDK7的Segement实现方式，因此这里的concurrencyLevel不在用来确定Segement的数量。对于JDK8中的ConcurrentHashMap而言，锁的粒度是对数组的每个桶(理论上可以对每个桶进行并发操作)，因此concurrencyLevel的含义也就是用来确定底层数据的初始容量。
这也正是size = (long)(1.0 + (long)initialCapacity / loadFactor);这行代码的意义(这里的initialCapacity是取参数中initialCapacity和concurrenyLevel中的最大值)。
另外需要注意的一点是，size并不是最终我们数组的容量，ConcurrentHashMap会通过tableSizeFor()方法找出大于等于size的最小2的幂次方数作为容量。(这和HashMap是一样的，需要保证容量为2的幂次，因为之后的散列操作都是基于这一前提)。
最后，在得出了初始容量后，ConcurrentHashMap仅是将容量通过sizeCtl来保存，而并没有直接初始化数组。数组的初始化会被延迟到第一次put数据时(这样设计可能是出于节省内存的目的)。
put过程
有了前文的铺垫，我们就可以开始了解ConcurrentHashMap的put过程了。
put()的具体实现都是由putVal()这个函数实现的。因此这里我们对putVal()函数展开分析。
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
//for循环，一直尝试，直到put成功
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
//tab未初始化，先初始化tab
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {//对应的bucket上还没有元素
//采用CAS尝试PUT元素，如果此时没有其它线程操作，这里将会PUT成功
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)//如果tab正在扩容
tab = helpTransfer(tab, f);
else {//bucket上已经存在元素
V oldVal = null;
//只针对头节点同步，不影响其他bucket上的元素，提高效率
synchronized (f) {
//同步块内在做一次检查
if (tabAt(tab, i) == f) {//说明头节点未发生改变，如果发生改变，则直接退出同步块，并再次尝试
if (fh >= 0) { //哈希值大于0 说明是tab[i]上放的是链表 因为对于红黑树而言 tab[i]上放的是TreeBin一个虚拟的节点 其哈希值固定为-2
binCount = 1;
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
//查询链表，如果存在相同key，则更新，否则插入新节点
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) {//如果是红黑树，则以红黑树的方式插入
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;
}
}
}
}
//判断链表是否需要转成树
//值得注意的一点是，这段代码并未在同步块中，应该也是出于效率考虑
if (binCount != 0) {
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
addCount(1L, binCount);
return null;
}
整体了解putVal()的流程
先整体的了解下putVal()，不对for()循环中代码具体分析。
第一步是校验要put的Key/Value不能为null。因此ConcurrentHashMap和HashMap不同，不支持空的键值。
第二步是spread(key.hashCode())是对键的哈希值做一个扰动，这里通过h^(h>>>16)的算法实现的，这样做的目的有两个，一是避免了设计不好的hashCode函数造成碰撞的概率加大，二是确保了扰动后的哈希值均为正数(因为负数哈希值都是一些特殊的节点)。
第三步是for()循环，这里通过CAS+自选保证线程安全，暂时先不具体分析。
第四步addCount()应该是表示成功往ConcurrentHashMap添加了元素后，让更新元素的数量(当然，我们可以猜想对于替换节点的情况，应该是不会执行这一步的)。这个方法的具体分析我们放在扩容的步骤中。
分析for()循环中的代码
for()循环中的代码 同样分成了四个部分：
第一步：如果底层数组还没有初始化，通过initTable()初始化数组
initTable()方法如下：
private final Node<K,V>[] initTable() {
Node<K,V>[] tab; int sc;
//同样 采用不断重试的方式，而非直接使用锁
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
//sizeCtl < 0 表示table正在被初始化或是reszie
if ((sc = sizeCtl) < 0)
//当前线程先等待
Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) { //使用CAS操作更新sizeCtl，标记为正在初始化中
//由于采用了CAS操作，因此该块的方法可以认为是线程安全的
try {
if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {//初始化
int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
@SuppressWarnings("unchecked")
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
table = tab = nt;
//表示下次需要扩容的值 （1 - 1/4） = 0.75f
sc = n - (n >>> 2);
}
} finally {
sizeCtl = sc;
}
break;
}
}
return tab;
}
initTable()不算复杂，首先为了避免多个线程同时进行初始化，需要通过sizeCtl进行控制。
当线程发现sizeCtl<0时，就知道此时已经有其他线程在初始化了，那么它会主动让出CPU时间，等待初始化完成。
如果sizeCtl并不是小于0，说明暂时没有其他线程在初始化，这时候要先通过CAS更新sizeCtl的值为-1(相当于抢占了自旋锁)，然后开始初始化底层数组并设置为table，然后计算下次扩容的阈值存放在sizeCtl(具体值为n - (n >>>2)，即容量的0.75*n)。
第二步：如果已经初始化但是对应桶上元素为null，那么尝试CAS更新
首先，这里确定桶的算法是通过之前spread()得到的哈希值h和数组容量n进行一次h & (n -1)。
这个方式和HashMap是相同的，因为n是2的幂，换成二进制，就是高位为1之后的低位全为0的数，那么这个数减1就成了全为1的一个数。以这样的方式代替取余的运算不仅计算更快，也能更好的利用哈希值散列。
如果，这一步CAS失败，说明此时有其他线程也在操作该桶，那么当前线程在下次for()循环时会进入下列的第三和第四步中。
第三步：说明已经初始化且桶上有元素，那么判断元素是否为ForwardNode
如果线程发现自己要操作的桶上的节点是ForwardNode(可以通过其特殊的哈希值判断)，那么就说明此时ConcurrentHashMap扩容，线程可能会加入帮助扩容。具体的我们放在扩容的部分介绍。
第四步：说明桶上元素是正常元素，那么就要比对这个桶所有元素，进行更新或插入
这里说明该桶上存放的是正常的元素(TreeBin虽然是一个特殊节点，但也是正常状态下存在的节点)，为了线程安全，这里需要对桶上的元素进行上锁synchronized(f)。然后在遍历桶上所有的元素，选择更新或者插入。
第一，需要注意的是，上锁后的第一件事就是进行double-check的判断，看上锁过程中头节点是否发生了变化。这很重要，如果头节点发生了变化，那么对之前的头节点f上锁是无法保证线程安全的。
第二，对于桶上是链表的情况(f.hash > 0)，ConcurrentHashMap会遍历链表，比较链表的各个节点，如果之前存在相同的key，那么替换该节点的value值(保存节点的旧值用于返回)。如果不存在相同的key,那么创建新的节点插入链表(注意，ConcurrentHashMap用的是尾插发，即插入链表尾部)。
第三，针对是TreeBin的节点，说明桶上关联的是红黑树，则通过红黑树的方式进行插入或更新。
扩容过程
扩容过程过程可能要比put过程要稍微复杂一些。首先我们从上文提到的addCount()函数开始分析。
addCount()更新元素的容器个数
当ConcurrentHashMap添加了元素之后，需要通过addCount()更新元素的个数。
并且如果发现元素的个数达到了扩容阈值(sizeCtl)，那么将进行resize()操作。
private final void addCount(long x, int check) {
CounterCell[] as; long b, s;
//更新size
if ((as = counterCells) != null ||
!U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
CounterCell a; long v; int m;
boolean uncontended = true;
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)
return;
s = sumCount();
}
//resize
if (check >= 0) {
Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
//不断CAS重试
while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
(n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {//需要resize
//为每个size生成一个独特的stamp 这个stamp的第16为必为1 后15位针对每个n都是一个特定的值 表示n最高位的1前面有几个零
int rs = resizeStamp(n);
//sc会在库容时变成 rs << RESIZE_STAMP_SHIFT + 2;上面说了rs的第16位为1 因此在左移16位后 该位的1会到达符号位 因此在扩容是sc会成为一个负数
//而后16位用来记录参与扩容的线程数
//此时sc < 0 说明正在扩
if (sc < 0) {
/**
* 分别对五个条件进行说明
* sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT != rs 取sc的高16位 如果!=rs 则说明HashMap底层数据的n已经发生了变化
* sc == rs + 1 此处可能有问题 我先按自己的理解 觉得应该是 sc == rs << RESIZE_STAMP_SHIFT + 1; 因为开始transfer时 sc = rs << RESIZE_STAMP_SHIFT + 2（一条线程在扩容，且之后有新线程参与扩容sc均会加1，而一条线程完成后sc - 1）说明是参与transfer的线程已经完成了transfer
* 同理sc == rs + MAX_RESIZERS 这个应该也改为 sc = rs << RESIZE_STAMP_SHIFT + MAX_RESIZERS 表示参与迁移的线程已经到达最大数量 本线程可以不用参与
* (nt = nextTable) == null 首先nextTable是在扩容中间状态才使用的数组（这一点和redis的渐进式扩容方式很像） 当nextTable 重新为null时 说明transfer 已经finish
* transferIndex <= 0 也是同理
* 遇上以上这些情况 说明此线程都不需要参与transfer的工作
* PS: 翻了下JDK16的代码 这部分已经改掉了 rs = resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT 证明我们的猜想应该是正确的
*/
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
transferIndex <= 0)
break;
//否则该线程需要一起transfer
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
transfer(tab, nt);
}
//说明没有其他线程正在扩容 该线程会将sizeCtl设置为负数 表示正在扩容
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
transfer(tab, null);
s = sumCount();
}
}
}
如上文所说，这个方法有两个作用，一是更新元素个数，二是判断是否需要resize()。
更新size()
我们可以单独看addCount中更新size的部分
if ((as = counterCells) != null ||
!U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
CounterCell a; long v; int m;
boolean uncontended = true;
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)
return;
s = sumCount();
}
首先判断countCells是否已经被初始化，如果没有被初始化，那么将尝试在size的更新操作放在baseCount上。如果此时没有冲突，那么CAS修改baseCount就能成功，size的更新就落在了baseCount上。
如果此时已经有countCells了，那么会根据线程的探针随机落到countCells的某个下标上。对size的更新就是更新对应CountCells的value值。
如果还是不行，将会进入fullAddCount方法中，自旋重试直到更新成功。这里不对fullAddCount展开介绍，具体操作也类似，size的变化要么累加在对应的CountCell上，要么累加在baseCount上。
这里说一下我个人对ConcurrentHashMap采用这么复杂的方式进行计数的理解。因为ConcurrenthHashMap是出于吞吐量最大的目的设计的，因此，如果单纯的用一个size直接记录元素的个数，那么每次增删操作都需要同步size，这会让ConcurrentHashMap的吞吐量大大降低。
因为，将size分散成多个部分，每次修改只需要对其中的一部分进行修改，可以有效的减少竞争，从而增加吞吐量。
resize()
对于resize()过程，我其实在代码的注释中说明的比较详细了。
首先，是一个while()循环，其中的条件是元素的size(由上一步计算而来)已经大于等于sizeCtl(说明到达了扩容条件，需要进行resize)，这是用来配合CAS操作的。
接着，是根据当前数组的容量计算了resizeStamp(该函数会根据不同的容量得到一个确定的数)。得到的这个数会在之后的扩容过程中被使用。
然后是比较sizeCtl，如果sizeCtl小于0，说明此时已经有线程正在扩容，排除了几种不需要参与扩容的情况(例如，扩容已经完成，或是参与的扩容线程数已经到最大值，具体情况代码上的注解已经给出了分析)，剩下的情况当前线程会帮助其他线程一起扩容，扩容前需要修改CAS修改sizeCtl(因为在扩容时，sizeCtl的后16位表示参与扩容的线程数，每当有一个线程参与扩容，需要对sizeCtl加1，当该线程完成时，对sizeCtl减1，这样比对sizeCtl就可以知道是否所有线程都完成了扩容)。
另外如果sizeCtl大于0，说明还没有线程参与扩容，此时需要CAS修改sizeCtl为rs << RESIZE_STAMP_SHIFT + 2(其中rs是有resizeStamp(n)得到的)，这是一个负数，上文也说了这个数的后16位表示参与扩容的线程，当所有线程都完成了扩容时，sizeCtl应该为rs << RESIZE_STAMP_SHIFT + 1。这是我们结束扩容的条件，会在后文看到。
transfer()
transfer()方法负责对数组进行扩容，并将数据rehash到新的节点上。这一过程中会启用nextTable变量，并在扩容完成后，替换成table变量。
private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
//stride是步长,transfer会依据stride，把table分为若干部分，依次处理，好让多线程能协助transfer
int n = tab.length, stride;
if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
if (nextTab == null) { // initiating //nextTab等于null表示第一个进来扩容的线程
try {
@SuppressWarnings("unchecked")
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1]; //第一个线程需要对扩容的数组翻倍
nextTab = nt;
} catch (Throwable ex) { // try to cope with OOME
sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
//用nextTable和transferIndex表示扩容的中间状态
nextTable = nextTab;
transferIndex = n;
}
int nextn = nextTab.length;
ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
boolean advance = true; // advance 表示是否可以继续执行下一个stride
boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab finish表示transfer是否已经完成 nextTable已经替换了table
//开始转移各个槽
for (int i = 0, bound = 0;;) {
Node<K,V> f; int fh;
//STEP1 判断是否可以进入下一个stride 确认i和bound
//通过stride领取一部分的transfer任务，while循环就是确认边界
while (advance) {
int nextIndex, nextBound;
if (--i >= bound || finishing) //认领的部分已经被执行完（一个stride执行完）
advance = false;
else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) { //transfer任务被认领完
i = -1;
advance = false;
}
else if (U.compareAndSwapInt
(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
nextBound = (nextIndex > stride ?
nextIndex - stride : 0))) { //认领一个stride的任务
bound = nextBound;
i = nextIndex - 1;
advance = false;
}
}
/**
* i < 0 说明要转移的桶 都已经处理过了
*
*
* 以上条件已经说明 transfer已经完成了
*/
if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) { //transfer 结束
int sc;
if (finishing) {//如果完成整个 transfer的过程 清空nextTable 让table等于扩容后的数组
nextTable = null;
table = nextTab;
sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1); //0.75f * n 重新计算下次扩容的阈值
return;
}
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {//一个线程完成了transfer
//如果还有其他线程在transfer 先返回
if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
return;
//说明这是最后一个在transfer的线程 因此finish标志被置为 true
finishing = advance = true;
i = n; // recheck before commit
}
}
else if ((f = tabAt(tab, i)) == null) //如果该节点为null，则对该节点的迁移立马完成，设置成forwardNode
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
advance = true; // already processed
else { //开始迁移该节点
synchronized (f) {//同步，保证线程安全
if (tabAt(tab, i) == f) { //double-check
Node<K,V> ln, hn; //ln是扩容后依旧保留在原index上的node链表；hn是移到index + n 上的node链表
if (fh >= 0) { //普通链表
int runBit = fh & n;
Node<K,V> lastRun = f;
//这一次遍历的目的是找到最后一个一个节点，其后的节点hash & N 都不发生改变
//例如 有A->B->C->D,其hash & n 为 0,1,1,1 那就是找到B点
//这样做的目的是之后对链表进行拆分时 C和D不需要单独处理 维持和B的关系 B移动到新的tab[i]或tab[i+cap]上即可
//还有不理解的可以参考我的测试代码：https://github.com/insaneXs/all-mess/blob/master/src/main/java/com/insanexs/mess/collection/TestConHashMapSeq.java
for (Node<K,V> p = f.next; p != null; p = p.next) {
int b = p.hash & n;
if (b != runBit) {
runBit = b;
lastRun = p;
}
}
//如果runBit == 0 说明之前找到的节点应该在tab[i]
if (runBit == 0) {
ln = lastRun;
hn = null;
}
//否则说明之前的节点在tab[i+cap]
else {
hn = lastRun;
ln = null;
}
//上面分析了链表的拆分只用遍历到lastRun的前一节点 因为lastRun及之后的节点已经移动好了
for (Node<K,V> p = f; p != lastRun; p = p.next) {
int ph = p.hash; K pk = p.key; V pv = p.val;
//这里不再继续使用尾插法而是改用了头插法 因此链表的顺序可能会发生颠倒(lastRun及之后的节点不受影响)
if ((ph & n) == 0)
ln = new Node<K,V>(ph, pk, pv, ln);
else
hn = new Node<K,V>(ph, pk, pv, hn);
}
//将新的链表移动到nextTab的对应坐标中
setTabAt(nextTab, i, ln);
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
//tab上对应坐标的节点变为ForwardingNode
setTabAt(tab, i, fwd);
advance = true;
}
else if (f instanceof TreeBin) { //红黑树节点
TreeBin<K,V> t = (TreeBin<K,V>)f;
//同样拆成两棵树
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;
}
}
//是否需要退化成链表
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;
}
}
}
}
}
}
transfer的代码比较长，我们也一部分一部分的分析各段代码的作用。
首先，最先发起扩容的线程需要对数组进行翻倍，然后将翻倍后得到的新数组通过nextTable变量保存。并且启用了transferIndex变量，初始值为旧数组的容量n，这个变量会被用来标记已经被认领的桶的下标。
扩容过程是从后往前的，因此transferIndex的初始值才是n。并且整个扩容过程依据步长stride，被拆分成个部分，线程从后往前依次领取一个部分，所以每次有线程领取任务，transferIndex总是要被减去一个stride。
当线程认领的一个步长的任务完成后，继续去认领下一个步长，直到transferIndex < 0，说明所有数据都被认领完。
当参与扩容的线程发现没有其他任务能被认领，那么就会更新sizeCtl为 sizeCtl-1 (说明有一条线程退出扩容)。最后一条线程完成了任务，发现sizeCtl == (resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT + 2) ,那么说明所有的线程都完成了扩容任务，此时需要将nextTable替换为table，重置transferIndex，并计算新的sizeCtl表示下一次扩容的阈值。
上面介绍了线程每次认领一个步长的桶数负责rehash，这里介绍下针对每个桶的rehash过程。
首先，如果桶上没有元素或是桶上的元素是ForwardingNode，说明不用处理该桶，继续处理上一个桶。
对于桶上存放正常的节点而言，为了线程安全，需要对桶的头节点进行上锁，然后以链表为例，需要将链表拆为两个部分，这两部分存放的位置是很有规律的，如果旧数组容量为oldCap，且节点之前在旧数组的下标为i，那么rehash链表中的所有节点将放在nextTable[i]或者nextTable[i+oldCap]的桶上(这一点可以从之前哈希值中比n最高位还靠前的一位来考虑，当前一位为0时，就落在nextTable[i]上，而前一位为1时，就落在nextTable[i+oldCap])。
同理红黑树也会被rehash()成两部分，如果新的红黑树不满足成树条件，将会被退化成链表。
当一个桶的元素被transfer完成后，旧数组相关位置上会被放上ForwardingNode的特殊节点表示该桶已经被迁移过。且ForwardingNode会指向nextTable。
由于不满足树化条件而引起的扩容
当一个桶上的链表节点数大于8，但是数组容量又小于64时，ConcurrentHashMap会优先选择扩容而非树化，具体的方法在tryPresize()中。整体流程和addCount()方法类似，这里不再赘述。
后话
如果读者够仔细的话，会发现在扩容这一段Doug Lea老爷子其实也留了些BUG下来。
一个是在addCount中判断rs和sc关系的时候，一部分条件老爷子忘记了加位移操作。这部分代码如下：
sc == rs + 1 || sc == rs + MAX_RESIZERS
这一部分的等式均差了一个位移的运算。
另一个是在tryPresize()方法中，while里的最后一个else if中 sc < 0的条件应该是永远不成立的，因为while的条件就是sc >=0。
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);
}
上面两部分代码，我在OPENJDK 16版本中确认过，确实已经修改过了。
size()过程
size()过程其实相对简单，上文在addCount()已经介绍过了，为了保证ConcurrentHashMap的吞吐量，元素个数被拆成了多个部分保存在countCells和baseCount中。那么求size()其实就是将这几部分数据累积。
final long sumCount() {
CounterCell[] as = counterCells; CounterCell a;
long sum = baseCount;
//counterCells 不为空，说明此时有其他线程在更新数组
if (as != null) {
for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
if ((a = as[i]) != null)
sum += a.value;
}
}
return sum;
}
get过程
相对于put过程，get()可以说十分简单了。
public V get(Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
//?在hash值得基础上再做一次散列，具体目的不明
int h = spread(key.hashCode());
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
//根据散列的值 得到tab中的元素，因为tabAt保证了可见性，因此可以认为多线程下数据没有问题
if ((eh = e.hash) == h) {
if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
return e.val;
}
//哈希值小于0 说明节点正在迁移或是为树节点 为ForwardNode或是TreeBin 可以以多态的方式由不同实现根据不同的情况去查找
else if (eh < 0)
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
//正常链表的查询
while ((e = e.next) != null) {
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
return e.val;
}
}
return null;
}
和HashMap的get过程基本一直(除了对hash值的扰动方式不一样)。
整体流程就是计算键的哈希值属于哪个桶，然后查找该桶的所有元素，获取key相等的节点(链表直接遍历，红黑树用树的方式查找)，并返回。
与JDK7实现的简单对比
文章的最后，我们看一下JDK8中的 ConcurentHashMap 与JDK7版本中的不同，也算是一个总结。
其实，最大的差异就是JDK 8中不在使用Segment。因为其他所有的差异都是为了适应新的方式而做出的调整。
譬如resize()时的不同(JDK7中只用对对应的Segment上锁，就可以用HashMap的方式进行resize())。
又譬如二者在size()方法上的不同(JDK7中会先累加三次各个段的size()，如果其中数据发生了变化，说明此时有其他线程在操作，为了数据强一致性会上全锁(所有segment上锁)统计size)。
虽然，JDK8中的ConcurrentHashMap实现上更为复杂， 但这样的好处也是显而易见的。那就是让ConcurrentHashMap的并发等级或者说吞吐量达到了最大话。
更多JDK源码分析可以见我的GitHub项目：read-jdk 。
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