基本
ConcurrentHashMap是Java中的一个线程安全的哈希表实现，它是HashMap的一个并发版本。它提供了一种高效的方式来在多线程环境下进行并发访问和更新。与普通的HashMap不同，ConcurrentHashMap使用了锁分段技术，将整个哈希表分成多个段（Segment），每个段维护着一个独立的哈希表。这样，在多线程环境下，不同的线程可以同时访问和修改不同的段，从而提高了并发性能。
ConcurrentHashMap的主要特点包括：
- 线程安全：ConcurrentHashMap通过使用锁分段技术来实现线程安全。
- 高并发性能：由于不同的线程可以同时访问和修改不同的段，所以ConcurrentHashMap在高并发场景下具有较好的性能表现。
- 支持高效的读操作：ConcurrentHashMap的读操作不需要加锁，因此可以并发执行，不会阻塞其他读操作。
- 支持部分写操作的并发执行：ConcurrentHashMap允许多个线程同时进行写操作，只要它们修改的是不同的段，这样可以提高并发性能。
- 不支持弱一致性：ConcurrentHashMap提供的一致性保证是强一致性，即在一个修改操作完成后，其他线程立即就能看到这个修改的结果。
实现概述
数组（Node） +（ 链表 Node | 红黑树 TreeNode ） 以下数组简称（table），链表简称（bin） 初始化，使用 cas 来保证并发安全，懒惰初始化 table
- 树化，当 table.length < 64 时，先尝试扩容，超过 64 时，并且 bin.length > 8 时，会将链表树化，树化过程 会用 synchronized 锁住链表头
- put，如果该 bin 尚未创建，只需要使用 cas 创建 bin；如果已经有了，锁住链表头进行后续 put 操作，元素 添加至 bin 的尾部
- get，无锁操作仅需要保证可见性，扩容过程中 get 操作拿到的是 ForwardingNode 它会让 get 操作在新 table 进行搜索 扩容，扩容时以 bin 为单位进行，需要对 bin 进行 synchronized，但这时妙的是其它竞争线程也不是无事可 做，它们会帮助把其它 bin 进行扩容，扩容时平均只有 1/6 的节点会把复制到新 table 中
- size，元素个数保存在 baseCount 中，并发时的个数变动保存在 CounterCell[] 当中。最后统计数量时累加 即可
重要属性和内部类
重要方法 // 默认为 0 // 当初始化时, 为 -1 // 当扩容时, 为 -(1 + 扩容线程数) // 当初始化或扩容完成后，为 下一次的扩容的阈值大小 private transient volatile int sizeCtl; // 整个 ConcurrentHashMap 就是一个 Node[] static class NodeK,V> implements Map.EntryK,V> {} // hash 表 transient volatile NodeK,V>[] table; // 扩容时的 新 hash 表 private transient volatile NodeK,V>[] nextTable; // 扩容时如果某个 bin 迁移完毕, 用 ForwardingNode 作为旧 table bin 的头结点 static final class ForwardingNodeK,V> extends NodeK,V> {} // 用在 compute 以及 computeIfAbsent 时, 用来占位, 计算完成后替换为普通 Node static final class ReservationNodeK,V> extends NodeK,V> {} // 作为 treebin 的头节点, 存储 root 和 first static final class TreeBinK,V> extends NodeK,V> {} // 作为 treebin 的节点, 存储 parent, left, right static final class TreeNodeK,V> extends NodeK,V> {}
重要方法
// 获取 Node[] 中第 i 个 Node static final <K,V> Node<K,V> tabAt(Node<K,V>[] tab, int i) // cas 修改 Node[] 中第 i 个 Node 的值, c 为旧值, v 为新值 static final <K,V> boolean casTabAt(Node<K,V>[] tab, int i, Node<K,V> c, Node<K,V> v) // 直接修改 Node[] 中第 i 个 Node 的值, v 为新值 static final <K,V> void setTabAt(Node<K,V>[] tab, int i, Node<K,V> v)
构造器分析
可以看到实现了懒惰初始化，在构造方法中仅仅计算了 table 的大小，以后在第一次使用时才会真正创建
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); // tableSizeFor 仍然是保证计算的大小是 2^n, 即 16,32,64 ... int cap = (size >= (long) MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : tableSizeFor((int) size); this.sizeCtl = cap; }
get 流程
public V get(Object key) { Node<K, V>[] tab; Node<K, V> e, p; int n, eh; K ek; // spread 方法能确保返回结果是正数 int h = spread(key.hashCode()); if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) { // 如果头结点已经是要查找的 key if ((eh = e.hash) == h) { if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))) return e.val; } // hash 为负数表示该 bin 在扩容中或是 treebin, 这时调用 find 方法来查找 else if (eh < 0) return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null; // 正常遍历链表, 用 equals 比较 while ((e = e.next) != null) { if (e.hash == h && ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))) return e.val; } } return null; }
put 流程
以下数组简称（table），链表简称（bin）
public V put(K key, V value) { return putVal(key, value, false); } final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) { if (key == null || value == null) throw new NullPointerException(); // 其中 spread 方法会综合高位低位, 具有更好的 hash 性 int hash = spread(key.hashCode()); int binCount = 0; for (Node<K, V>[] tab = table; ; ) { // f 是链表头节点 // fh 是链表头结点的 hash // i 是链表在 table 中的下标 Node<K, V> f; int n, i, fh; // 要创建 table if (tab == null || (n = tab.length) == 0) // 初始化 table 使用了 cas, 无需 synchronized 创建成功, 进入下一轮循环 tab = initTable(); // 要创建链表头节点 else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) { // 添加链表头使用了 cas, 无需 synchronized if (casTabAt(tab, i, null, new Node<K, V>(hash, key, value, null))) break; } // 帮忙扩容 else if ((fh = f.hash) == MOVED) // 帮忙之后, 进入下一轮循环 tab = helpTransfer(tab, f); else { V oldVal = null; // 锁住链表头节点 synchronized (f) { // 再次确认链表头节点没有被移动 if (tabAt(tab, i) == f) { // 链表 if (fh >= 0) { binCount = 1; // 遍历链表 for (Node<K, V> e = f; ; ++binCount) { K ek; // 找到相同的 key if (e.hash == hash && ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))) { oldVal = e.val; // 更新 if (!onlyIfAbsent) e.val = value; break; } Node<K, V> pred = e; // 已经是最后的节点了, 新增 Node, 追加至链表尾 if ((e = e.next) == null) { pred.next = new Node<K, V>(hash, key, value, null); break; } } } // 红黑树 else if (f instanceof TreeBin) { Node<K, V> p; binCount = 2; // putTreeVal 会看 key 是否已经在树中, 是, 则返回对应的 TreeNode if ((p = ((TreeBin<K, V>) f).putTreeVal(hash, key, value)) != null) { oldVal = p.val; if (!onlyIfAbsent) p.val = value; } } } // 释放链表头节点的锁 } if (binCount != 0) { if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD) // 如果链表长度 >= 树化阈值(8), 进行链表转为红黑树 treeifyBin(tab, i); if (oldVal != null) return oldVal; break; } } } // 增加 size 计数 addCount(1L, binCount); return null; } private final Node<K, V>[] initTable() { Node<K, V>[] tab; int sc; while ((tab = table) == null || tab.length == 0) { if ((sc = sizeCtl) < 0) Thread.yield(); // 尝试将 sizeCtl 设置为 -1（表示初始化 table） else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) { // 获得锁, 创建 table, 这时其它线程会在 while() 循环中 yield 直至 table 创建 try { if ((tab = table) == null || tab.length == 0) { int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY; Node<K, V>[] nt = (Node<K, V>[]) new Node<?, ?>[n]; table = tab = nt; sc = n - (n >>> 2); } } finally { sizeCtl = sc; } break; } } return tab; } // check 是之前 binCount 的个数 private final void addCount(long x, int check) { CounterCell[] as; long b, s; if ( // 已经有了 counterCells, 向 cell 累加 (as = counterCells) != null || // 还没有, 向 baseCount 累加 !U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x) ) { CounterCell a; long v; int m; boolean uncontended = true; if ( // 还没有 counterCells as == null || (m = as.length - 1) < 0 || // 还没有 cell (a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null || // cell cas 增加计数失败 !(uncontended = U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x)) ) { // 创建累加单元数组和cell, 累加重试 fullAddCount(x, uncontended); return; } if (check <= 1) return; // 获取元素个数 s = sumCount(); } if (check >= 0) { Node<K, V>[] tab, nt; int n, sc; while (s >= (long) (sc = sizeCtl) && (tab = table) != null && (n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) { int rs = resizeStamp(n); if (sc < 0) { if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 || sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null || transferIndex <= 0) break; // newtable 已经创建了，帮忙扩容 if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1)) transfer(tab, nt); } // 需要扩容，这时 newtable 未创建 else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2)) ransfer(tab, null); s = sumCount(); } } }
size 计算流程
size 计算实际发生在 put，remove 改变集合元素的操作之中
- 没有竞争发生，向 baseCount 累加计数
- 有竞争发生，新建 counterCells，向其中的一个 cell 累加计数
counterCells 初始有两个 cell
如果计数竞争比较激烈，会创建新的 cell 来累加计数
public int size() { long n = sumCount(); return ((n < 0L) ? 0 : (n > (long)Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE : (int)n); } final long sumCount() { CounterCell[] as = counterCells; CounterCell a; // 将 baseCount 计数与所有 cell 计数累加 long sum = baseCount; if (as != null) { for (int i = 0; i < as.length; ++i) { if ((a = as[i]) != null) sum += a.value; } } return sum; }
