ConcurrentHashMap 存储结构
远离我 人气:0引言
思考:HashTable是线程安全的,为什么不推荐使用?
HashTable是一个线程安全的类,它使用synchronized来锁住整张Hash表来实现线程安全,即每次锁住整张表让线程独占,相当于所有线程进行读写时都去竞争一把锁,导致效率非常低下。
1 ConcurrentHashMap 1.7
在JDK1.7中ConcurrentHashMap采用了数组+分段锁的方式实现。
Segment(分段锁)-减少锁的粒度
ConcurrentHashMap中的分段锁称为Segment,它即类似于HashMap的结构,即内部拥有一个Entry数组,数组中的每个元素又是一个链表,同时又是一个ReentrantLock(Segment继承了ReentrantLock)。
1.存储结构
Java 7 版本 ConcurrentHashMap 的存储结构如图:
ConcurrnetHashMap 由很多个 Segment 组合,而每一个 Segment 是一个类似于 HashMap 的结构,所以每一个 HashMap 的内部可以进行扩容。但是 Segment 的个数一旦初始化就不能改变,默认 Segment 的个数是 16 个,所以可以认为 ConcurrentHashMap 默认支持最多 16 个线程并发。
2. 初始化
通过 ConcurrentHashMap 的无参构造探寻 ConcurrentHashMap 的初始化流程。
/** * Creates a new, empty map with a default initial capacity (16), * load factor (0.75) and concurrencyLevel (16). */ public ConcurrentHashMap() { this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR, DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL); }
无参构造中调用了有参构造,传入了三个参数的默认值,他们的值是。
/** * 默认初始化容量,这个容量指的是Segment 的大小 */ static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16; /** * 默认负载因子 */ static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; /** * 默认并发级别,并发级别指的是Segment桶的个数,默认是16个并发大小 */ static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16; Segment下面entryset数组的大小是用DEFAULT_INITIAL_CAPACITY/DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL求出来的。
Segment下面entryset数组的大小是用DEFAULT_INITIAL_CAPACITY/DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL求出来的。
接着看下这个有参构造函数的内部实现逻辑。
@SuppressWarnings("unchecked") public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,float loadFactor, int concurrencyLevel) { // 参数校验 if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0) throw new IllegalArgumentException(); // 校验并发级别大小,大于 1<<16,重置为 65536 if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS) concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS; // Find power-of-two sizes best matching arguments // 2的多少次方 int sshift = 0;//控制segment数组的大小 int ssize = 1; // 这个循环可以找到 concurrencyLevel 之上最近的 2的次方值 while (ssize < concurrencyLevel) { ++sshift;//代表ssize左移的次数 ssize <<= 1; } // 记录段偏移量 this.segmentShift = 32 - sshift; // 记录段掩码 this.segmentMask = ssize - 1; // 设置容量 判断初始容量是否超过允许的最大容量 if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; // c = 容量 / ssize ,默认 16 / 16 = 1,这里是计算每个 Segment 中的类似于 HashMap 的容量 //求entrySet数组的大小,这个地方需要保证entrySet数组的大小至少可以存储下initialCapacity的容量,假设initialCapacity为33,ssize为16,那么c=2,所以if语句是true,那么c=3,MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY初始值是2,所以if语句成立,那么cap=4,所以每一个segment的容量初始为4,segment为16,16*4>33成立,entrySet数组的大小也需要是2的幂次方 int c = initialCapacity / ssize; if (c * ssize < initialCapacity) ++c; int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY; //Segment 中的类似于 HashMap 的容量至少是2或者2的倍数 while (cap < c) cap <<= 1; // create segments and segments[0] // 创建 Segment 数组,设置 segments[0] Segment<K,V> s0 = new Segment<K,V>(loadFactor, (int)(cap * loadFactor), (HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap]); Segment<K,V>[] ss = (Segment<K,V>[])new Segment[ssize]; UNSAFE.putOrderedObject(ss, SBASE, s0); // ordered write of segments[0] this.segments = ss; }
总结一下在 Java 7 中 ConcurrnetHashMap 的初始化逻辑。
- 必要参数校验。
- 校验并发级别 concurrencyLevel 大小,如果大于最大值,重置为最大值。无参构造默认值是 16.
- 寻找并发级别 concurrencyLevel 之上最近的 2 的幂次方值,作为初始化容量大小,默认是 16。
- 记录 segmentShift 偏移量,这个值为【容量 = 2 的N次方】中的 N,在后面 Put 时计算位置时会用到。默认是 32 - sshift = 28.
- 记录 segmentMask,默认是 ssize - 1 = 16 -1 = 15.
- 初始化 segments[0],默认大小为 2,负载因子 0.75,扩容阀值是 2*0.75=1.5,插入第二个值时才会进行扩容。
计算segment数组容量的大小。
计算entrySet数组的大小。
初始化segment数组,其中生成一个s0对象放在数组的第0个位置
为什么首先需要一个s0存储到数组的第一个位置?
因为初始化数组完成后数组元素都还是null值,以后每一次添加一个元素的话,需要封装为entrySet对象,还需要对entrySet数组的大小重新计算,如果把第一次的计算结果全部存储到S0中,那么以后的话只需要直接拿来使用即可,不需要重新计算。虽然Segment对象不同,但是对象中属性内容其实是一样的。
Segment数组的长度第一次已经确定,以后不会在改变,扩容是局部扩容,只对setrySet数组的容量进行扩容。
3. put
接着上面的初始化参数继续查看 put 方法源码。
/** * Maps the specified key to the specified value in this table. * Neither the key nor the value can be null. * * <p> The value can be retrieved by calling the <tt>get</tt> method * with a key that is equal to the original key. * * @param key key with which the specified value is to be associated * @param value value to be associated with the specified key * @return the previous value associated with <tt>key</tt>, or * <tt>null</tt> if there was no mapping for <tt>key</tt> * @throws NullPointerException if the specified key or value is null */ public V put(K key, V value) { Segment<K,V> s; if (value == null) throw new NullPointerException(); int hash = hash(key); // hash 值无符号右移 28位(初始化时获得),然后与 segmentMask=15 做与运算 // 其实也就是把高4位与segmentMask(1111)做与运算 // this.segmentMask = ssize - 1; //对hash值进行右移segmentShift位,计算元素对应segment中数组下表的位置 //把hash右移segmentShift,相当于只要hash值的高32-segmentShift位,右移的目的是保留了hash值的高位。然后和segmentMask与操作计算元素在segment数组中的下表 int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask; //使用unsafe对象获取数组中第j个位置的值,后面加上的是偏移量 if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject // nonvolatile; recheck (segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) // in ensureSegment // 如果查找到的 Segment 为空,初始化 s = ensureSegment(j); //插入segment对象 return s.put(key, hash, value, false); } /** Returns the segment for the given index, creating it and recording in segment table (via CAS) if not already present. @param k the index @return the segment */ @SuppressWarnings("unchecked") private Segment<K,V> ensureSegment(int k) { final Segment<K,V>[] ss = this.segments; long u = (k << SSHIFT) + SBASE; // raw offset Segment<K,V> seg; // 判断 u 位置的 Segment 是否为null if ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u)) == null) { Segment<K,V> proto = ss[0]; // use segment 0 as prototype // 获取0号 segment 里的 HashEntry<K,V> 初始化长度 int cap = proto.table.length; // 获取0号 segment 里的 hash 表里的扩容负载因子,所有的 segment 的 loadFactor 是相同的 float lf = proto.loadFactor; // 计算扩容阀值 int threshold = (int)(cap * lf); // 创建一个 cap 容量的 HashEntry 数组 HashEntry<K,V>[] tab = (HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap]; if ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u)) == null) { // recheck // 再次检查 u 位置的 Segment 是否为null,因为这时可能有其他线程进行了操作 Segment<K,V> s = new Segment<K,V>(lf, threshold, tab); // 自旋检查 u 位置的 Segment 是否为null while ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u)) == null) { // 使用CAS 赋值,只会成功一次 if (UNSAFE.compareAndSwapObject(ss, u, null, seg = s)) break; } } } return seg; }
/*Returns the segment for the given index, creating it and recording in segment table (via CAS) if not already present. @param k the index @return the segment */ @SuppressWarnings("unchecked") private Segment<K,V> ensureSegment(int k) { final Segment<K,V>[] ss = this.segments; long u = (k << SSHIFT) + SBASE; // raw offset Segment<K,V> seg; // 判断 u 位置的 Segment 是否为null if ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u)) == null) { Segment<K,V> proto = ss[0]; // use segment 0 as prototype // 获取0号 segment 里的 HashEntry<K,V> 初始化长度 int cap = proto.table.length; // 获取0号 segment 里的 hash 表里的扩容负载因子,所有的 segment 的 loadFactor 是相同的 float lf = proto.loadFactor; // 计算扩容阀值 int threshold = (int)(cap * lf); // 创建一个 cap 容量的 HashEntry 数组 HashEntry<K,V>[] tab = (HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap]; if ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u)) == null) { // recheck // 再次检查 u 位置的 Segment 是否为null,因为这时可能有其他线程进行了操作 Segment<K,V> s = new Segment<K,V>(lf, threshold, tab); // 自旋检查 u 位置的 Segment 是否为null while ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u)) == null) { // 使用CAS 赋值,只会成功一次 if (UNSAFE.compareAndSwapObject(ss, u, null, seg = s)) break; } } } return seg; }
上面的源码分析了 ConcurrentHashMap 在 put 一个数据时的处理流程,下面梳理下具体流程。
计算要 put 的 key 的位置,获取指定位置的 Segment。
- 如果指定位置的 Segment 为空,则初始化这个 Segment.
- 初始化 Segment 流程:
- 检查计算得到的位置的 Segment 是否为null.
- 为 null 继续初始化,使用 Segment[0] 的容量和负载因子创建一个 HashEntry 数组。
- 再次检查计算得到的指定位置的 Segment 是否为null.
- 使用创建的 HashEntry 数组初始化这个 Segment.
- 自旋判断计算得到的指定位置的 Segment 是否为null,使用 CAS 在这个位置赋值为 Segment.
Segment.put 插入 key,value 值。
上面探究了获取 Segment 段和初始化 Segment 段的操作。最后一行的 Segment 的 put 方法还没有查看,继续分析。
final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) { // 获取 ReentrantLock 独占锁,获取不到,scanAndLockForPut 获取。 HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null : scanAndLockForPut(key, hash, value); V oldValue; try { HashEntry<K,V>[] tab = table; // 计算要put的数据位置 int index = (tab.length - 1) & hash; // CAS 获取 index 坐标的值 HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index); for (HashEntry<K,V> e = first;;) { if (e != null) { // 检查是否 key 已经存在,如果存在,则遍历链表寻找位置,找到后替换 value K k; if ((k = e.key) == key || (e.hash == hash && key.equals(k))) { oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent) { e.value = value; ++modCount; } break; } e = e.next; } else { // first 有值没说明 index 位置已经有值了,有冲突,链表头插法。 if (node != null) node.setNext(first); else node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first); int c = count + 1; // 容量大于扩容阀值,小于最大容量,进行扩容 if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY) rehash(node); else // index 位置赋值 node,node 可能是一个元素,也可能是一个链表的表头 setEntryAt(tab, index, node); ++modCount; count = c; oldValue = null; break; } } } finally { unlock(); } return oldValue; }
由于 Segment 继承了 ReentrantLock,所以 Segment 内部可以很方便的获取锁,put 流程就用到了这个功能。
- tryLock() 获取锁,获取不到使用
scanAndLockForPut
方法继续获取。 - 计算 put 的数据要放入的 index 位置,然后获取这个位置上的 HashEntry 。
- 遍历 put 新元素,为什么要遍历?因为这里获取的 HashEntry 可能是一个空元素,也可能是链表已存在,所以要区别对待。
如果这个位置上的 HashEntry 不存在:
如果当前容量大于扩容阀值,小于最大容量,进行扩容。
直接头插法插入。
如果这个位置上的 HashEntry 存在:
判断链表当前元素 Key 和 hash 值是否和要 put 的 key 和 hash 值一致。一致则替换值
不一致,获取链表下一个节点,直到发现相同进行值替换,或者链表表里完毕没有相同的。
如果当前容量大于扩容阀值,小于最大容量,进行扩容。
直接链表头插法插入。
如果要插入的位置之前已经存在,替换后返回旧值,否则返回 null.
这里面的第一步中的 scanAndLockForPut 操作这里没有介绍,这个方法做的操作就是不断的自旋 tryLock()
获取锁。当自旋次数大于指定次数时,使用 lock()
阻塞获取锁。在自旋时顺表获取下 hash 位置的 HashEntry。
private HashEntry<K,V> scanAndLockForPut(K key, int hash, V value) { HashEntry<K,V> first = entryForHash(this, hash); HashEntry<K,V> e = first; HashEntry<K,V> node = null; int retries = -1; // negative while locating node // 自旋获取锁 while (!tryLock()) { HashEntry<K,V> f; // to recheck first below if (retries < 0) { if (e == null) { if (node == null) // speculatively create node node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, null); retries = 0; } else if (key.equals(e.key)) retries = 0; else e = e.next; } else if (++retries > MAX_SCAN_RETRIES) { // 自旋达到指定次数后,阻塞等到只到获取到锁 lock(); break; } else if ((retries & 1) == 0 && (f = entryForHash(this, hash)) != first) { e = first = f; // re-traverse if entry changed retries = -1; } } return node; }
4. 扩容 rehash
ConcurrentHashMap 的扩容只会扩容到原来的两倍。老数组里的数据移动到新的数组时,位置要么不变,要么变为 index+ oldSize,参数里的 node 会在扩容之后使用链表头插法插入到指定位置。
private void rehash(HashEntry<K,V> node) { HashEntry<K,V>[] oldTable = table; // 老容量 int oldCapacity = oldTable.length; // 新容量,扩大两倍 int newCapacity = oldCapacity << 1; // 新的扩容阀值 threshold = (int)(newCapacity * loadFactor); // 创建新的数组 HashEntry<K,V>[] newTable = (HashEntry<K,V>[]) new HashEntry[newCapacity]; // 新的掩码,默认2扩容后是4,-1是3,二进制就是11。 int sizeMask = newCapacity - 1; for (int i = 0; i < oldCapacity ; i++) { // 遍历老数组 HashEntry<K,V> e = oldTable[i]; if (e != null) { HashEntry<K,V> next = e.next; // 计算新的位置,新的位置只可能是不便或者是老的位置+老的容量。 int idx = e.hash & sizeMask; if (next == null) // Single node on list // 如果当前位置还不是链表,只是一个元素,直接赋值 newTable[idx] = e; else { // Reuse consecutive sequence at same slot // 如果是链表了 HashEntry<K,V> lastRun = e; int lastIdx = idx; // 新的位置只可能是不便或者是老的位置+老的容量。 // 遍历结束后,lastRun 后面的元素位置都是相同的 for (HashEntry<K,V> last = next; last != null; last = last.next) { int k = last.hash & sizeMask; if (k != lastIdx) { lastIdx = k; lastRun = last; } } // ,lastRun 后面的元素位置都是相同的,直接作为链表赋值到新位置。 newTable[lastIdx] = lastRun; // Clone remaining nodes for (HashEntry<K,V> p = e; p != lastRun; p = p.next) { // 遍历剩余元素,头插法到指定 k 位置。 V v = p.value; int h = p.hash; int k = h & sizeMask; HashEntry<K,V> n = newTable[k]; newTable[k] = new HashEntry<K,V>(h, p.key, v, n); } } } } // 头插法插入新的节点 int nodeIndex = node.hash & sizeMask; // add the new node node.setNext(newTable[nodeIndex]); newTable[nodeIndex] = node; table = newTable; }
有些同学可能会对最后的两个 for 循环有疑惑,这里第一个 for 是为了寻找这样一个节点,这个节点后面的所有 next 节点的新位置都是相同的。然后把这个作为一个链表赋值到新位置。第二个 for 循环是为了把剩余的元素通过头插法插入到指定位置链表。这样实现的原因可能是基于概率统计,有深入研究的同学可以发表下意见。
5. get
到这里就很简单了,get 方法只需要两步即可。
- 计算得到 key 的存放位置。
- 遍历指定位置查找相同 key 的 value 值。
public V get(Object key) { Segment<K,V> s; // manually integrate access methods to reduce overhead HashEntry<K,V>[] tab; int h = hash(key); long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE; // 计算得到 key 的存放位置 if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null && (tab = s.table) != null) { for (HashEntry<K,V> e = (HashEntry<K,V>) UNSAFE.getObjectVolatile (tab, ((long)(((tab.length - 1) & h)) << TSHIFT) + TBASE); e != null; e = e.next) { // 如果是链表,遍历查找到相同 key 的 value。 K k; if ((k = e.key) == key || (e.hash == h && key.equals(k))) return e.value; } } return null; }
2 ConcurrentHashMap 1.8
1. 存储结构
可以发现 Java8 的 ConcurrentHashMap 相对于 Java7 来说变化比较大,不再是之前的 Segment 数组 + HashEntry 数组 + 链表,而是 Node 数组 + 链表 / 红黑树。当冲突链表达到一定长度时,链表会转换成红黑树。
补充:CAS
CAS(Compare-and-Swap/Exchange),即比较并替换,是一种实现并发常用到的技术。
CAS核心算法:执行函数:CAS(V,E,N)
V表示准备要被更新的变量 (内存的值)
E表示我们提供的 期望的值 (期望的原值)
N表示新值 ,准备更新V的值 (新值)
算法思路:V是共享变量,我们拿着自己准备的这个E,去跟V去比较,如果E == V ,说明当前没有其它线程在操作,所以,我们把N 这个值 写入对象的 V 变量中。如果 E != V ,说明我们准备的这个E,已经过时了,所以我们要重新准备一个最新的E ,去跟V 比较,比较成功后才能更新 V的值为N。
如果多个线程同时使用CAS操作一个变量的时候,只有一个线程能够修改成功。其余的线程提供的期望值已经与共享变量的值不一样了,所以均会失败。
由于CAS操作属于乐观派,它总是认为自己能够操作成功,所以操作失败的线程将会再次发起操作,而不是被OS挂起。所以说,即使CAS操作没有使用同步锁,其它线程也能够知道对共享变量的影响。
因为其它线程没有被挂起,并且将会再次发起修改尝试,所以无锁操作即CAS操作天生免疫死锁。
另外一点需要知道的是,CAS是系统原语,CAS操作是一条CPU的原子指令,所以不会有线程安全问题。
ABA问题:E和E2对比相同是不能保证百分百保证,其他线程没有在自己线程执行计算的过程里抢锁成功过。有可能其他线程操作后新E值和旧E值一样!
ABA问题解决:在E对象里加个操作次数变量就行,每次判断时对比两个,E和操作次数就OK了,因为ABA问题中就算E相同操作次数也绝不相同
2. 初始化 initTable
/** * Initializes table, using the size recorded in sizeCtl. */ private final Node<K,V>[] initTable() { Node<K,V>[] tab; int sc; while ((tab = table) == null || tab.length == 0) { //如果 sizeCtl < 0 ,说明另外的线程执行CAS 成功,正在进行初始化。 if ((sc = sizeCtl) < 0) // 让出 CPU 使用权 Thread.yield(); // lost initialization race; just spin else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -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; }
从源码中可以发现 ConcurrentHashMap 的初始化是通过自旋和 CAS 操作完成的。里面需要注意的是变量 sizeCtl
,它的值决定着当前的初始化状态。
- -1 说明正在初始化
- -N 说明有N-1个线程正在进行扩容
- 表示 table 初始化大小,如果 table 没有初始化
- 表示 table 容量,如果 table 已经初始化。
3. put
直接过一遍 put 源码。
public V put(K key, V value) { return putVal(key, value, false); } /** Implementation for put and putIfAbsent */ final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) { // key 和 value 不能为空 if (key == null || value == null) throw new NullPointerException(); int hash = spread(key.hashCode()); int binCount = 0; for (Node<K,V>[] tab = table;;) { // f = 目标位置元素 Node<K,V> f; int n, i, fh;// fh 后面存放目标位置的元素 hash 值 if (tab == null || (n = tab.length) == 0) // 数组桶为空,初始化数组桶(自旋+CAS) tab = initTable(); else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) { // 桶内为空,CAS 放入,不加锁,成功了就直接 break 跳出 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) tab = helpTransfer(tab, f); else { V oldVal = null; // 使用 synchronized 加锁加入节点 synchronized (f) { if (tabAt(tab, i) == f) { // 说明是链表 if (fh >= 0) { binCount = 1; // 循环加入新的或者覆盖节点 for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) { 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) { // 红黑树 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) { if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD) treeifyBin(tab, i); if (oldVal != null) return oldVal; break; } } } addCount(1L, binCount); return null; }
/** Implementation for put and putIfAbsent */ final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) { // key 和 value 不能为空 if (key == null || value == null) throw new NullPointerException(); int hash = spread(key.hashCode()); int binCount = 0; for (Node<K,V>[] tab = table;;) { // f = 目标位置元素 Node<K,V> f; int n, i, fh;// fh 后面存放目标位置的元素 hash 值 if (tab == null || (n = tab.length) == 0) // 数组桶为空,初始化数组桶(自旋+CAS) tab = initTable(); else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) { // 桶内为空,CAS 放入,不加锁,成功了就直接 break 跳出 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) tab = helpTransfer(tab, f); else { V oldVal = null; // 使用 synchronized 加锁加入节点 synchronized (f) { if (tabAt(tab, i) == f) { // 说明是链表 if (fh >= 0) { binCount = 1; // 循环加入新的或者覆盖节点 for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) { 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) { // 红黑树 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) { if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD) treeifyBin(tab, i); if (oldVal != null) return oldVal; break; } } } addCount(1L, binCount); return null; }
- 根据 key 计算出 hashcode 。
- 判断是否需要进行初始化。
- 即为当前 key 定位出的 Node,如果为空表示当前位置可以写入数据,利用 CAS 尝试写入,失败则自旋保证成功。
- 如果当前位置的
hashcode == MOVED == -1
,则需要进行扩容。 - 如果都不满足,则利用 synchronized 锁写入数据。
- 如果数量大于
TREEIFY_THRESHOLD
则要转换为红黑树。
4. get
get 流程比较简单,直接过一遍源码。
public V get(Object key) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek; // key 所在的 hash 位置 int h = spread(key.hashCode()); if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) { // 如果指定位置元素存在,头结点hash值相同 if ((eh = e.hash) == h) { if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))) // key hash 值相等,key值相同,直接返回元素 value return e.val; } else if (eh < 0) // 头结点hash值小于0,说明正在扩容或者是红黑树,find查找 return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null; while ((e = e.next) != null) { // 是链表,遍历查找 if (e.hash == h && ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))) return e.val; } } return null; }
总结一下 get 过程:
- 根据 hash 值计算位置。
- 查找到指定位置,如果头节点就是要找的,直接返回它的 value.
- 如果头节点 hash 值小于 0 ,说明正在扩容或者是红黑树,查找之。
- 如果是链表,遍历查找之。
3 总结
Java7 中 ConcurrentHashMap 使用的分段锁,也就是每一个 Segment 上同时只有一个线程可以操作,每一个 Segment 都是一个类似 HashMap 数组的结构,它可以扩容,它的冲突会转化为链表。但是 Segment 的个数一但初始化就不能改变。
Java8 中的 ConcurrentHashMap 使用的 Synchronized 锁加 CAS 的机制。结构也由 Java7 中的 Segment 数组 + HashEntry 数组 + 链表 进化成了 Node 数组 + 链表 / 红黑树,Node 是类似于一个 HashEntry 的结构。它的冲突再达到一定大小时会转化成红黑树,在冲突小于一定数量时又退回链表。
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