这篇文章主要介绍了JDK1.8中的ConcurrentHashMap源码分析,本文给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下
一、容器初始化
1、源码分析
在jdk8的ConcurrentHashMap中一共有5个构造方法，这四个构造方法中都没有对内部的数组做初始化， 只是对一些变量的初始值做了处理
jdk8的ConcurrentHashMap的数组初始化是在第一次添加元素时完成
// 没有维护任何变量的操作，如果调用该方法，数组长度默认是16
public ConcurrentHashMap() {
}// 传递进来一个初始容量，ConcurrentHashMap会基于这个值计算一个比这个值大的2的幂次方数作为初始容量
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException();
int cap = ((initialCapacity >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ?
MAXIMUM_CAPACITY :
tableSizeFor(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1));// 此处的初始容量计算结果为传入的容量 + 传入的容量的一半 + 1
this.sizeCtl = cap;
}注意，调用这个方法，得到的初始容量和HashMap以及jdk7的ConcurrentHashMap不同，即使你传递的是一个2的幂次方数，该方法计算出来的初始容量依然是比这个值大的2的幂次方数
// 调用四个参数的构造
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
this(initialCapacity, loadFactor, 1);
}// 计算一个大于或者等于给定的容量值，该值是2的幂次方数作为初始容量
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;
}// 基于一个Map集合，构建一个ConcurrentHashMap
// 初始容量为16
public ConcurrentHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.sizeCtl = DEFAULT_CAPACITY;
putAll(m);
}2、sizeCtl含义解释
注意：以上这些构造方法中，都涉及到一个变量sizeCtl，这个变量是一个非常重要的变量，而且具有非常丰富的含义，它的值不同，对应的含义也不一样，这里我们先对这个变量不同的值的含义做一下说明，后续源码分析过程中，进一步解释
sizeCtl为0，代表数组未初始化， 且数组的初始容量为16
sizeCtl为正数，如果数组未初始化，那么其记录的是数组的初始容量，如果数组已经初始化，那么其记录的是数组的扩容阈值
sizeCtl为-1，表示数组正在进行初始化
sizeCtl小于0，并且不是-1，表示数组正在扩容， -(1+n)，表示此时有n个线程正在共同完成数组的扩容操作
3、其他属性含义
代表整个哈希表
transient volatile Node<K,V>[] table;用于哈希表扩容，扩容完成后会被重置为null。
private transient volatile Node<K,V>[] nextTable;baseCount和counterCells一起保存着整个哈希表中存储的所有的结点的个数总和。
private transient volatile long baseCount;
private transient volatile CounterCell[] counterCells;1、源码分析
1.1、添加元素put/putVal方法
public V put(K key, V value) {
return putVal(key, value, false);
}final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
// 如果有空值或者空键，直接抛异常
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
// 基于key计算hash值，并进行一定的扰动,这里计算的hash一定是正数，因为与7FFFFFFF进行了位与运算，负数的hash值另有他用
int hash = spread(key.hashCode());
// 记录某个桶上元素的个数，如果超过8个(并且table长度>=64)，会转成红黑树
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
// 如果数组还未初始化，先对数组进行初始化
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();
// 如果hash计算得到的桶位置没有元素，利用cas将元素添加
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
// cas+自旋（和外侧的for构成自旋循环），保证元素添加安全
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
// 如果hash计算得到的桶位置元素的hash值为MOVED(-1)，证明正在扩容，那么协助扩容
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
// hash计算的桶位置元素不为空，且当前没有处于扩容操作，进行元素添加
V oldVal = null;
// 对当前数组的第一个结点进行加锁，执行添加操作，这里不仅保证了线程安全而且使得锁的粒度相对较小
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
// 普通链表节点
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
// 链表的遍历找到最后一个结点进行尾插法(如果找到相同的key则会覆盖)
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;
// 找到了最后一个结点，尾插法插入新结点在最后
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
// 树节点，将元素添加到红黑树中
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;
}
}
}
}
if (binCount != 0) {
// 链表长度>=8，将链表转成红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
// (在该方法中会对table也就是数组长度进行判断，>=64时才会进行转树，否则为数组扩容)
treeifyBin(tab, i);
// 如果是重复键，直接将旧值返回
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
// 添加的是新元素，维护集合长度，并判断是否要进行扩容操作
addCount(1L, binCount);
return null;
}通过以上源码，我们可以看到，当需要添加元素时，会针对当前元素所对应的桶位进行加锁操作，这样一方面保证元素添加时，多线程的安全，同时对某个桶位加锁不会影响其他桶位的操作，进一步提升多线程的并发效率
1.2、数组初始化，initTable方法
private final Node<K,V>[] initTable() {
Node<K,V>[] tab; int sc;
// cas+自旋，保证线程安全，对数组进行初始化操作
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
// 如果sizeCtl的值（-1）小于0，说明此时正在初始化， 让出cpu
if ((sc = sizeCtl) < 0)
Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
// cas修改sizeCtl的值为-1，修改成功，进行数组初始化，失败，继续自旋
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
try {
// double checking，防止重复初始化
if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
// sizeCtl为0，取默认长度16，否则去sizeCtl的值
int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
@SuppressWarnings("unchecked")
// 基于初始长度，构建数组对象
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
table = tab = nt;
// 计算扩容阈值，并赋值给sc
// n就是当前数组的长度，当初始化完成后，sc记录的是下次需要扩容的阈值
// n >>> 2 就相当于 n / 4
// 所以 n - (n >>> 2) 就相当于 n - n / 4 = n * 0.75，而0.75就是默认的加载因子
sc = n - (n >>> 2);
}
} finally {
//将扩容阈值，赋值给sizeCtl
sizeCtl = sc;
}
break;
}
}
return tab;
}2、图解
2.1、put加锁图解
三、扩容安全
1、源码分析
private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
int n = tab.length, stride;
// 如果是多cpu，那么每个线程划分任务，最小任务量是16个桶位的迁移
// 如果是单cpu，则没必要划分
if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
// 如果是扩容线程，此时新数组为null
if (nextTab == null) { // initiating
try {
@SuppressWarnings("unchecked")
// 两倍扩容创建新数组
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1];
nextTab = nt;
} catch (Throwable ex) { // try to cope with OOME
sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
nextTable = nextTab;
// 记录线程开始迁移的桶位，从后往前迁移
transferIndex = n;
}
// 记录新数组的末尾
int nextn = nextTab.length;
// 已经迁移的桶位，会用这个节点占位（这个节点的hash值为-1——MOVED）
ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
boolean advance = true;
boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
for (int i = 0, bound = 0;;) {
Node<K,V> f; int fh;
while (advance) {
int nextIndex, nextBound;
// i记录当前正在迁移桶位的索引值
// bound记录下一次任务迁移的开始桶位
// --i >= bound 成立表示当前线程分配的迁移任务还没有完成
if (--i >= bound || finishing)
advance = false;
// 没有元素需要迁移 -- 后续会去将扩容线程数减1，并判断扩容是否完成
else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
i = -1;
advance = false;
}
// 计算下一次任务迁移的开始桶位，并将这个值赋值给transferIndex
else if (U.compareAndSwapInt
(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
nextBound = (nextIndex > stride ?
nextIndex - stride : 0))) {
bound = nextBound;
i = nextIndex - 1;
advance = false;
}
}
// 如果没有更多的需要迁移的桶位，就进入该if
if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
int sc;
//扩容结束后，保存新数组，并重新计算扩容阈值，赋值给sizeCtl
if (finishing) {
nextTable = null;
table = nextTab;
sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
return;
}
// 扩容任务线程数减1
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
// 判断当前所有扩容任务线程是否都执行完成
if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
return;
// 所有扩容线程都执行完，标识结束
finishing = advance = true;
i = n; // recheck before commit
}
}
// 当前迁移的桶位没有元素，直接在该位置添加一个fwd节点
else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
// 当前节点已经被迁移
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
advance = true; // already processed
else {
// 当前节点需要迁移，加锁迁移，保证多线程安全
// 此处的迁移与hashmap类似
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
Node<K,V> ln, hn;
if (fh >= 0) {
int runBit = fh & n;
Node<K,V> lastRun = f;
for (Node<K,V> p = f.next; p != null; p = p.next) {
int b = p.hash & n;
if (b != runBit) {
runBit = b;
lastRun = p;
}
}
if (runBit == 0) {
ln = lastRun;
hn = null;
}
else {
hn = lastRun;
ln = null;
}
for (Node<K,V> p = f; p != lastRun; p = p.next) {
int ph = p.hash; K pk = p.key; V pv = p.val;
if ((ph & n) == 0)
ln = new Node<K,V>(ph, pk, pv, ln);
else
hn = new Node<K,V>(ph, pk, pv, hn);
}
setTabAt(nextTab, i, ln);
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
setTabAt(tab, i, fwd);
advance = true;
}
else if (f instanceof TreeBin) {
TreeBin<K,V> t = (TreeBin<K,V>)f;
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;
}
}
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;
}
}
}
}
}
}2、图解
四、多线程扩容效率改进(协助扩容)
多线程协助扩容的操作会在两个地方被触发：
① 当添加元素时，发现添加的元素对用的桶位为fwd节点，就会先去协助扩容，然后再添加元素
② 当添加完元素后，判断当前元素个数达到了扩容阈值，此时发现sizeCtl的值小于0，并且新数组不为空，这个时候，会去协助扩容
每当有一个线程帮助扩容时，sc就会+1，有一个线程扩容结束时，sc就会-1，当sc重新回到(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2这个值时，代表当前线程是最后一个扩容的线程，则扩容结束。
1、源码分析
1.1、元素未添加，先协助扩容，扩容完后再添加元素
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 (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
// 发现此处为fwd节点，协助扩容，扩容结束后，再循环回来添加元素
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
// 省略代码final Node<K,V>[] helpTransfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V> f) {
Node<K,V>[] nextTab; int sc;
if (tab != null && (f instanceof ForwardingNode) &&
(nextTab = ((ForwardingNode<K,V>)f).nextTable) != null) {
int rs = resizeStamp(tab.length);
while (nextTab == nextTable && table == tab &&
(sc = sizeCtl) < 0) {
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || transferIndex <= 0)
break;
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1)) {
// 扩容，传递一个不是null的nextTab
transfer(tab, nextTab);
break;
}
}
return nextTab;
}
return table;
}1.2、先添加元素，再协助扩容
private final void addCount(long x, int check) {
// 省略代码
if (check >= 0) {
Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
// 元素个数达到扩容阈值
while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
(n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {
int rs = resizeStamp(n);
// sizeCtl小于0，说明正在执行扩容，那么协助扩容
if (sc < 0) {
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);
}
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
transfer(tab, null);
s = sumCount();
}
}
}注意：扩容的代码都在transfer方法中，这里不再赘述
2、图解
五、集合长度的累计方式
1、源码分析
1.1、addCount方法
① CounterCell数组不为空，优先利用数组中的CounterCell记录数量
② 如果数组为空，尝试对baseCount进行累加，失败后，会执行fullAddCount逻辑
③ 如果是添加元素操作，会继续判断是否需要扩容
private final void addCount(long x, int check) {
CounterCell[] as; long b, s;
// 当CounterCell数组不为空，则优先利用数组中的CounterCell记录数量
// 或者当baseCount的累加操作失败，会利用数组中的CounterCell记录数量
if ((as = counterCells) != null ||
!U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
CounterCell a; long v; int m;
// 标识是否有多线程竞争
boolean uncontended = true;
// 当as数组为空
// 或者当as长度为0
// 或者当前线程对应的as数组桶位的元素为空
// 或者当前线程对应的as数组桶位不为空，但是累加失败
if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
(a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
!(uncontended =
U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) {
// 以上任何一种情况成立，都会进入该方法，传入的uncontended是false
fullAddCount(x, uncontended);
return;
}
if (check <= 1)
return;
// 计算元素个数
s = sumCount();
}
if (check >= 0) {
Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
// 当元素个数达到扩容阈值
// 并且数组不为空
// 并且数组长度小于限定的最大值
// 满足以上所有条件，执行扩容
while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
(n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {
// 这个是一个很大的正数
int rs = resizeStamp(n);
// sc小于0，说明有线程正在扩容，那么会协助扩容
if (sc < 0) {
// 扩容结束或者扩容线程数达到最大值或者扩容后的数组为null或者没有更多的桶位需要转移，结束操作
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
transferIndex <= 0)
break;
// 扩容线程加1，成功后，进行协助扩容操作
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
// 协助扩容，newTable不为null
transfer(tab, nt);
}
// 没有其他线程在进行扩容，达到扩容阈值后，给sizeCtl赋了一个很大的负数
// 1+1=2 --》 代表此时有一个线程在扩容
// rs << RESIZE_STAMP_SHIFT)是一个很大的负数
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
// 扩容，newTable为null
transfer(tab, null);
s = sumCount();
}
}
}1.2、fullAddCount方法
① 当CounterCell数组不为空，优先对CounterCell数组中的CounterCell的value累加
② 当CounterCell数组为空，会去创建CounterCell数组，默认长度为2，并对数组中的CounterCell的value累加
③ 当数组为空，并且此时有别的线程正在创建数组，那么尝试对baseCount做累加，成功即返回，否则自旋
private final void fullAddCount(long x, boolean wasUncontended) {
int h;
// 获取当前线程的hash值
if ((h = ThreadLocalRandom.getProbe()) == 0) {
ThreadLocalRandom.localInit(); // force initialization
h = ThreadLocalRandom.getProbe();
wasUncontended = true;
}
// 标识是否有冲突，如果最后一个桶不是null，那么为true
boolean collide = false; // True if last slot nonempty
for (;;) {
CounterCell[] as; CounterCell a; int n; long v;
// 数组不为空，优先对数组中CouterCell的value累加
if ((as = counterCells) != null && (n = as.length) > 0) {
// 线程对应的桶位为null
if ((a = as[(n - 1) & h]) == null) {
if (cellsBusy == 0) { // Try to attach new Cell
// 创建CounterCell对象
CounterCell r = new CounterCell(x); // Optimistic create
// 利用CAS修改cellBusy状态为1，成功则将刚才创建的CounterCell对象放入数组中
if (cellsBusy == 0 &&
U.compareAndSwapInt(this, CELLSBUSY, 0, 1)) {
boolean created = false;
try { // Recheck under lock
CounterCell[] rs; int m, j;
// 桶位为空， 将CounterCell对象放入数组
if ((rs = counterCells) != null &&
(m = rs.length) > 0 &&
rs[j = (m - 1) & h] == null) {
rs[j] = r;
// 表示放入成功
created = true;
}
} finally {
cellsBusy = 0;
}
if (created) //成功退出循环
break;
// 桶位已经被别的线程放置了已给CounterCell对象，继续循环
continue; // Slot is now non-empty
}
}
collide = false;
}
// 桶位不为空，重新计算线程hash值，然后继续循环
else if (!wasUncontended) // CAS already known to fail
wasUncontended = true; // Continue after rehash
// 重新计算了hash值后，对应的桶位依然不为空，对value累加
// 成功则结束循环
// 失败则继续下面判断
else if (U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))
break;
// 数组被别的线程改变了，或者数组长度超过了可用cpu大小，重新计算线程hash值，否则继续下一个判断
else if (counterCells != as || n >= NCPU)
collide = false; // At max size or stale
// 当没有冲突，修改为有冲突，并重新计算线程hash，继续循环
else if (!collide)
collide = true;
// 如果CounterCell的数组长度没有超过cpu核数，对数组进行两倍扩容
// 并继续循环
else if (cellsBusy == 0 &&
U.compareAndSwapInt(this, CELLSBUSY, 0, 1)) {
try {
if (counterCells == as) {// Expand table unless stale
CounterCell[] rs = new CounterCell[n << 1];
for (int i = 0; i < n; ++i)
rs[i] = as[i];
counterCells = rs;
}
} finally {
cellsBusy = 0;
}
collide = false;
continue; // Retry with expanded table
}
h = ThreadLocalRandom.advanceProbe(h);
}
// CounterCell数组为空，并且没有线程在创建数组，修改标记，并创建数组
else if (cellsBusy == 0 && counterCells == as &&
U.compareAndSwapInt(this, CELLSBUSY, 0, 1)) {
boolean init = false;
try { // Initialize table
if (counterCells == as) {
CounterCell[] rs = new CounterCell[2];
rs[h & 1] = new CounterCell(x);
counterCells = rs;
init = true;
}
} finally {
cellsBusy = 0;
}
if (init)
break;
}
// 数组为空，并且有别的线程在创建数组，那么尝试对baseCount做累加，成功就退出循环，失败就继续循环
else if (U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, v = baseCount, v + x))
break; // Fall back on using base
}
}2、图解
fullAddCount方法中，当as数组不为空的逻辑图解
六、集合长度获取
1、源码分析
1.1、size方法
public int size() {
long n = sumCount();
return ((n < 0L) ? 0 :
(n > (long)Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE :
(int)n);
}1.2、sumCount方法
final long sumCount() {
CounterCell[] as = counterCells; CounterCell a;
// 获取baseCount的值
long sum = baseCount;
if (as != null) {
// 遍历CounterCell数组，累加每一个CounterCell的value值
for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
if ((a = as[i]) != null)
sum += a.value;
}
}
return sum;
}注意：这个方法并不是线程安全的
七、get方法
这个就很简单了，获得hash值，然后判断存在与否，遍历链表即可，注意get没有任何锁操作！
public V get(Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
// 计算key的hash值
int h = spread(key.hashCode());
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) { // 表不为空并且表的长度大于0并且key所在的桶不为空
if ((eh = e.hash) h) { // 表中的元素的hash值与key的hash值相等
if ((ek = e.key) key || (ek != null && key.equals(ek))) // 键相等
// 返回值
return e.val;
}
else if (eh < 0) // 是个TreeBin hash = -2
// 在红黑树中查找,因为红黑树中也保存这一个链表顺序
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
while ((e = e.next) != null) { // 对于结点hash值大于0的情况链表
if (e.hash h &&
((ek = e.key) key || (ek != null && key.equals(ek))))
return e.val;
}
}
return null;
}到此这篇关于JDK1.8中的ConcurrentHashMap源码分析的文章就介绍到这了,更多相关JDK1.8 ConcurrentHashMap源码内容请搜索"java开发全栈"以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持"java开发全栈"！
