ConcurrentHashMap
- get
/** * 根据键值key获取value，根据key.equals方法判断两个元素是否相同 * @param key 键 * @return 如果key存在则返回对应的value，否则返回null */ public V get(Object key) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek; //将key的hashcode进一步散列，减少hash碰撞 int h = spread(key.hashCode()); //具体的元素信息是存在Node[]数组中，先判断key对应hash值映射到数组元素的位置释放有值 //如果对应的数组位置没有值，直接返回null，否则继续判断 if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) { //如果当前数组位置的元素的hash值和key值均相等，则直接返回 if ((eh = e.hash) == h) { if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))) return e.val; } //如果hash值为负数，说明相同hash值的元素组成了红黑树，则直接在红黑数内部查找：TreeBin.find else if (eh < 0) return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null; //有相同hash值（发生了hash碰撞）的元素组成一个链表，依次在链表中查询目标元素 while ((e = e.next) != null) { if (e.hash == h && ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))) return e.val; } } return null; }
可以看到get操作完全没有加锁，那么多线程操作的时候如何保证正确性呢？通过上面get操作的源码可以看到，每一个key，value会被封装成一个Node，继续看Node的源码。
2.Node:
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash; final K key; //value为volatile类型的，从而保证了多线程读写的可见性 volatile V val; //发生hash碰撞时，记录下一个元素，类型也是volatile的，从而保证可见性 volatile Node<K,V> next; Node(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) { this.hash = hash; this.key = key; this.val = val; this.next = next; } }
这里ConcurrentHashMap是使用volatile来保证多线程操作的可见性的，从而避免了加锁逻辑。
3.put:
public V put(K key, V value) { //具体的实现逻辑在putVal return putVal(key, value, false); } /** * 将key,value键值对放入到map中 * @param key 键 * @param value 值 * @return 如果先前key的位置有值，则返回老的值，否则返回null */ final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) { //可以看到ConcurrentHashMap的key和value都不允许为null if (key == null || value == null) throw new NullPointerException(); //将key的hashcode进一步散列，减少hash碰撞 int hash = spread(key.hashCode()); int binCount = 0; for (Node<K,V>[] tab = table;;) { Node<K,V> f; int n, i, fh; //记录元素的Node数组为null时要先进行初始化 if (tab == null || (n = tab.length) == 0) //初始化table，见下文分析 tab = initTable(); //如果当前位置为null，可以直接放入元素 else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) { //CAS写入元素，如果成功则返回；CAS失败说明有另外的线程在进行put操作，需要自旋等待 if (casTabAt(tab, i, null, new Node<K,V>(hash, key, value, null))) break; // no lock when adding to empty bin } //数组在扩容中 else if ((fh = f.hash) == MOVED) //当前线程帮助执行扩容操作，将数组划分执行数据移动 tab = helpTransfer(tab, f); else {//当前数组位置已经有值了 V oldVal = null; //对当前节点加锁，防止其他线程并发更新 synchronized (f) { if (tabAt(tab, i) == f) {//防止其他线程更改tabb在i位置的值，如果发生更新则继续循环 if (fh >= 0) {//hash值相同的节点为链表 binCount = 1; for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) { K ek; //如果找到key值相同的节点，说明需要更新数据 if (e.hash == hash && ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))) { //保存原来的值 oldVal = e.val; //putIfAbsent? if (!onlyIfAbsent) e.val = value; break; } Node<K,V> pred = e; //更新节点的next节点为新加入的节点 if ((e = e.next) == null) { pred.next = new Node<K,V>(hash, key, value, null); break; } } } //如果hash值相同的节点为红黑树，则在红黑树内部执行节点新增或者更新逻辑 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; } } } } //hash值相同的元素个数>0 if (binCount != 0) { //节点超过8个，若<64则扩容链表，否则从链表转化为红黑树，提升查询效率 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD) treeifyBin(tab, i); if (oldVal != null) return oldVal; break; } } } //增加数组元素个数，并判断是否需要扩容，若需要则进行扩容操作 addCount(1L, binCount); return null; } /** * 初始化Node数组 */ private final Node<K,V>[] initTable() { Node<K,V>[] tab; int sc; //数组为空时，持续循环 while ((tab = table) == null || tab.length == 0) { //sc == -1，说明有多个线程同时在执行初始化操作，此线程竞争失败，让出cpu执行权 if ((sc = sizeCtl) < 0) Thread.yield(); //让出cpu控制权，自旋等待 else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {//cas成功，进行初始化，并将sizectl的值设置为-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; }
4.总结：可以看到ConcurrentHashMap的get操作完全没有加锁，put操作只有在hash碰撞的时候才会在冲突节点上加上Sychronized锁，整体的效率是非常高的。另外，需要注意的是：在执行put操作的时候，会进行扩容操作，而扩容时候比较耗时的，在实际应用过程中，如果需要大量数据的频繁写入，可以在初始化的时候指定一个较大的容量，避免频率扩容带来的开销。
