1、简介
ConcurrentHashMap是HashMap的线程安全版本，内部也是使用（数组 + 链表 + 红黑树）的结构来存储元素。相比于同样线程安全的HashTable来说，效率等各方面都有极大地提高。
在学习ConcurrentHashMap源码之前，这里默认大家已经读过HashMap源码，了解LongAdder原子类、红黑树。参考：JDK集合源码之HashMap解析(上)、JDK集合源码之HashMap解析(下)、HashMap底层红黑树实现(自己实现一个简单的红黑树)、LongAdder源码解析。
先简单介绍下ConcurrentHashMap的整体流程：
整体流程跟HashMap比较类似，大致是以下几步：
（1）如果桶数组未初始化，则初始化；
（2）如果待插入的元素所在的桶为空，则尝试把此元素直接插入到桶的第一个位置；
（3）如果正在扩容，则当前线程一起加入到扩容的过程中；
（4）如果待插入的元素所在的桶不为空且不在迁移元素，则锁住这个桶（分段锁）；
（5）如果当前桶中元素以链表方式存储，则在链表中寻找该元素或者插入元素；
（6）如果当前桶中元素以红黑树方式存储，则在红黑树中寻找该元素或者插入元素；
（7）如果元素存在，则返回旧值；
（8）如果元素不存在，整个Map的元素个数加1，并检查是否需要扩容；
添加元素操作中使用的锁主要有（自旋锁 + CAS + synchronized + 分段锁）。
为什么使用synchronized而不是ReentrantLock？
因为synchronized已经得到了极大地优化，在特定情况下并不比ReentrantLock差。
2、JDK1.8 ConcurrentHashMap结构图
3、成员属性
// 散列表数组最大容量值 private static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; // 散列表默认容量值16 private static final int DEFAULT_CAPACITY = 16; // 最大的数组大小（非2的幂） toArray和相关方法需要(并不是核心属性) static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8; // jdk1.7遗留下来的，用来表示并发级别的属性 // jdk1.8只有在初始化的时候用到，不再表示并发级别了~ 1.8以后并发级别由散列表长度决定 private static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16; // 负载因子：表示散列表的填满程度~ 在ConcurrentHashMap中，该属性是固定值0.75，不可修改~ private static final float LOAD_FACTOR = 0.75f; // 树化阈值：散列表的一个桶中链表长度达到8时候，可能发生链表树化 static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; // 反树化阈值：散列表的一个桶中的红黑树元素个数小于6时候，将红黑树转换回链表结构 static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; // 散列表长度达到64，且某个桶位中的链表长度达到8，才会发生树化 static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64; // 控制线程迁移数据的最小步长(桶位的跨度~) private static final int MIN_TRANSFER_STRIDE = 16; // 固定值16，与扩容相关，计算扩容时会根据该属性值生成一个扩容标识戳 private static int RESIZE_STAMP_BITS = 16; // (1 << (32 - RESIZE_STAMP_BITS)) - 1 = 65535：1 << 16 -1 // 表示并发扩容最多容纳的线程数 private static final int MAX_RESIZERS = (1 << (32 - RESIZE_STAMP_BITS)) - 1; // 也是扩容相关属性，在扩容分析的时候会用到~ private static final int RESIZE_STAMP_SHIFT = 32 - RESIZE_STAMP_BITS; // 当node节点的hash值为-1：表示当前节点是FWD(forwarding)节点(已经被迁移的节点) static final int MOVED = -1; // 当node节点的hash值为-2：表示当前节点已经树化，且当前节点为TreeBin对象~，TreeBin对象代理操作红黑树 static final int TREEBIN = -2; // 当node节点的hash值为-3： static final int RESERVED = -3; // 0x7fffffff 十六进制转二进制值为：1111111111111111111111111111111（31个1） // 作用是将一个二进制负数与1111111111111111111111111111111 进行按位与(&)运算时，会得到一个正数，但不是取绝对值 static final int HASH_BITS = 0x7fffffff; // 当前系统的CPU数量 static final int NCPU = Runtime.getRuntime().availableProcessors(); // JDK1.8 序列化为了兼容 JDK1.7的ConcurrentHashMap用到的属性 (非核心属性) private static final ObjectStreamField[] serialPersistentFields = { new ObjectStreamField("segments", Segment[].class), new ObjectStreamField("segmentMask", Integer.TYPE), new ObjectStreamField("segmentShift", Integer.TYPE) }; // 散列表table transient volatile Node<K,V>[] table; // 新表的引用：扩容过程中，会将扩容中的新table赋值给nextTable，（保持引用），扩容结束之后，这里就会被设置为NULL private transient volatile Node<K,V>[] nextTable; // 与LongAdder中的baseCount作用相同: 当未发生线程竞争或当前LongAdder处于加锁状态时，增量会被累加到baseCount private transient volatile long baseCount; // 表示散列表table的状态: // sizeCtl<0时： // 情况一、sizeCtl=-1: 表示当前table正在进行初始化(即，有线程在创建table数组)，当前线程需要自旋等待... // 情况二、表示当前table散列表正在进行扩容，高16位表示扩容的标识戳，低16位表示扩容线程数：(1 + nThread) 即，当前参与并发扩容的线程数量。 // sizeCtl=0时：表示创建table散列表时，使用默认初始容量DEFAULT_CAPACITY=16 // sizeCtl>0时： // 情况一、如果table未初始化，表示初始化大小 // 情况二、如果table已经初始化，表示下次扩容时，触发条件(阈值) private transient volatile int sizeCtl; // 扩容过程中，记录当前进度。所有的线程都需要从transferIndex中分配区间任务，并去执行自己的任务 private transient volatile int transferIndex; // LongAdder中，cellsBusy表示对象的加锁状态： // 0: 表示当前LongAdder对象处于无锁状态 // 1: 表示当前LongAdder对象处于加锁状态 private transient volatile int cellsBusy; // LongAdder中的cells数组，当baseCount发生线程竞争后，会创建cells数组， // 线程会通过计算hash值，去取到自己的cell，将增量累加到指定的cell中 // 总数 = sum(cells) + baseCount private transient volatile CounterCell[] counterCells;
4、静态属性
// Unsafe 类 private static final sun.misc.Unsafe U; // 表示sizeCtl属性在ConcurrentHashMap中内存的偏移地址 private static final long SIZECTL; // 表示transferIndex属性在ConcurrentHashMap中内存的偏移地址 private static final long TRANSFERINDEX; // 表示baseCount属性在ConcurrentHashMap中内存的偏移地址 private static final long BASECOUNT; // 表示cellsBusy属性在ConcurrentHashMap中内存的偏移地址 private static final long CELLSBUSY; // 表示cellsValue属性在ConcurrentHashMap中内存的偏移地址 private static final long CELLVALUE; // 表示数组第一个元素的偏移地址 private static final long ABASE; // 该属性用于数组寻址，请继续往下阅读 private static final int ASHIFT;
5、静态代码块
static { try { U = sun.misc.Unsafe.getUnsafe(); Class<?> k = ConcurrentHashMap.class; SIZECTL = U.objectFieldOffset (k.getDeclaredField("sizeCtl")); TRANSFERINDEX = U.objectFieldOffset (k.getDeclaredField("transferIndex")); BASECOUNT = U.objectFieldOffset (k.getDeclaredField("baseCount")); CELLSBUSY = U.objectFieldOffset (k.getDeclaredField("cellsBusy")); Class<?> ck = CounterCell.class; CELLVALUE = U.objectFieldOffset (ck.getDeclaredField("value")); Class<?> ak = Node[].class; // 拿到数组第一个元素的偏移地址 ABASE = U.arrayBaseOffset(ak); // 表示数组中每一个单元所占用的空间大小，即scale表示Node[]数组中每一个单元所占用的空间 int scale = U.arrayIndexScale(ak); // (scale & (scale - 1)) != 0：判断scale的数值是否是2的次幂数 // java语言规范中，要求数组中计算出的scale必须为2的次幂数 // 1 0000 % 0 1111 = 0 if ((scale & (scale - 1)) != 0) throw new Error("data type scale not a power of two"); // numberOfLeadingZeros(scale) 根据scale，返回当前数值转换为二进制后，从高位到地位开始统计，统计有多少个0连续在一块：eg, 8转换二进制=>1000 则 numberOfLeadingZeros(8)的结果就是28，为什么呢？因为Integer是32位，1000占4位，那么前面就有32-4个0，即连续最长的0的个数为28个 // 4转换二进制=>100 则 numberOfLeadingZeros(8)的结果就是29 // ASHIFT = 31 - Integer.numberOfLeadingZeros(4) = 2 那么ASHIFT的作用是什么呢？其实它有数组寻址的一个作用： // 拿到下标为5的Node[]数组元素的偏移地址(存储地址)：假设此时 根据scale计算得到的ASHIFT = 2 // ABASE + (5 << ASHIFT) == ABASE + (5 << 2) == ABASE + 5 * scale，就得到了下标为5的数组元素的偏移地址 ASHIFT = 31 - Integer.numberOfLeadingZeros(scale); } catch (Exception e) { throw new Error(e); } }
6、内部类
6.1 Node节点
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { // hash值 final int hash; // key final K key; // value volatile V val; // 后驱节点 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; } public final K getKey() { return key; } public final V getValue() { return val; } public final int hashCode() { return key.hashCode() ^ val.hashCode(); public final String toString(){ return key + "=" + val; } public final V setValue(V value) { throw new UnsupportedOperationException(); } public final boolean equals(Object o) { Object k, v, u; Map.Entry<?,?> e; return ((o instanceof Map.Entry) && (k = (e = (Map.Entry<?,?>)o).getKey()) != null && (v = e.getValue()) != null && (k == key || k.equals(key)) && (v == (u = val) || v.equals(u))); } /** * Virtualized support for map.get(); overridden in subclasses. */ Node<K,V> find(int h, Object k) { Node<K,V> e = this; if (k != null) { do { K ek; if (e.hash == h && ((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek)))) return e; } while ((e = e.next) != null); } return null; } }
6.2 ForwardingNode节点
这个内部类在之后分析扩容的文章中会再仔细去探究，这里先熟悉一下~
// 如果是一个写的线程(eg：并发扩容线程)，则需要为创建新表贡献一份力 // 如果是一个读的线程，则调用该内部类的find(int h, Object k)方法 static final class ForwardingNode<K,V> extends Node<K,V> { // nextTable表示新散列表的引用 final Node<K,V>[] nextTable; ForwardingNode(Node<K,V>[] tab) { super(MOVED, null, null, null); this.nextTable = tab; } // 到新表上去读数据 Node<K,V> find(int h, Object k) { // loop to avoid arbitrarily deep recursion on forwarding nodes outer: for (Node<K,V>[] tab = nextTable;;) { Node<K,V> e; int n; if (k == null || tab == null || (n = tab.length) == 0 || (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) == null) return null; for (;;) { int eh; K ek; if ((eh = e.hash) == h && ((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek)))) return e; if (eh < 0) { if (e instanceof ForwardingNode) { tab = ((ForwardingNode<K,V>)e).nextTable; continue outer; } else return e.find(h, k); } if ((e = e.next) == null) return null; } } } }
6.3 TreeNode节点
TreeBin中需要用到该节点，之后会细说~
static final class TreeNode<K,V> extends Node<K,V> { // 父节点 TreeNode<K,V> parent; // red-black tree links // 左子节点 TreeNode<K,V> left; // 右节点 TreeNode<K,V> right; // 前驱节点 TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion // 节点有红、黑两种颜色~ boolean red; TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next, TreeNode<K,V> parent) { super(hash, key, val, next); this.parent = parent; } Node<K,V> find(int h, Object k) { return findTreeNode(h, k, null); } /** * Returns the TreeNode (or null if not found) for the given key * starting at given root. */ final TreeNode<K,V> findTreeNode(int h, Object k, Class<?> kc) { if (k != null) { TreeNode<K,V> p = this; do { int ph, dir; K pk; TreeNode<K,V> q; TreeNode<K,V> pl = p.left, pr = p.right; if ((ph = p.hash) > h) p = pl; else if (ph < h) p = pr; else if ((pk = p.key) == k || (pk != null && k.equals(pk))) return p; else if (pl == null) p = pr; else if (pr == null) p = pl; else if ((kc != null || (kc = comparableClassFor(k)) != null) && (dir = compareComparables(kc, k, pk)) != 0) p = (dir < 0) ? pl : pr; else if ((q = pr.findTreeNode(h, k, kc)) != null) return q; else p = pl; } while (p != null); } return null; } }
7、构造方法
public ConcurrentHashMap() { } public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) { if (initialCapacity < 0) throw new IllegalArgumentException(); int cap = ((initialCapacity >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ? MAXIMUM_CAPACITY : tableSizeFor(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1)); this.sizeCtl = cap; } public ConcurrentHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) { this.sizeCtl = DEFAULT_CAPACITY; putAll(m); } public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { this(initialCapacity, loadFactor, 1); } 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; }
构造方法与HashMap对比可以发现，没有了HashMap中的threshold和loadFactor，而是改用了sizeCtl来控制，而且只存储了容量在里面，那么它是怎么用的呢？官方给出的解释如下：
（1）-1，表示有线程正在进行初始化操作。
（2）-(1 + nThreads)，表示有n个线程正在一起扩容。
（3）0，默认值，后续在真正初始化的时候使用默认容量。
（4）> 0，初始化或扩容完成后下一次的扩容门槛 。
