死磕 java集合之ConcurrentHashMap源碼分析（一）

前記，從這篇文章開始我們換一種學(xué)習(xí)的方式，彤哥先拋出問題，大家嘗試著在腦海中回答這些問題，然后再進(jìn)入我們的源碼分析過程，最后彤哥再挑幾個問題回答。

開篇問題

（1）ConcurrentHashMap與HashMap的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是否一樣？

（2）HashMap在多線程環(huán)境下何時會出現(xiàn)并發(fā)安全問題？

（3）ConcurrentHashMap是怎么解決并發(fā)安全問題的？

（4）ConcurrentHashMap使用了哪些鎖？

（5）ConcurrentHashMap的擴(kuò)容是怎么進(jìn)行的？

（6）ConcurrentHashMap是否是強(qiáng)一致性的？

（7）ConcurrentHashMap不能解決哪些問題？

（8）ConcurrentHashMap中有哪些不常見的技術(shù)值得學(xué)習(xí)？

簡介

ConcurrentHashMap是HashMap的線程安全版本，內(nèi)部也是使用（數(shù)組 + 鏈表 + 紅黑樹）的結(jié)構(gòu)來存儲元素。

相比于同樣線程安全的HashTable來說，效率等各方面都有極大地提高。

各種鎖簡介

這里先簡單介紹一下各種鎖，以便下文講到相關(guān)概念時能有個印象。

（1）synchronized

java中的關(guān)鍵字，內(nèi)部實現(xiàn)為監(jiān)視器鎖，主要是通過對象監(jiān)視器在對象頭中的字段來表明的。

synchronized從舊版本到現(xiàn)在已經(jīng)做了很多優(yōu)化了，在運(yùn)行時會有三種存在方式：偏向鎖，輕量級鎖，重量級鎖。

偏向鎖，是指一段同步代碼一直被一個線程訪問，那么這個線程會自動獲取鎖，降低獲取鎖的代價。

輕量級鎖，是指當(dāng)鎖是偏向鎖時，被另一個線程所訪問，偏向鎖會升級為輕量級鎖，這個線程會通過自旋的方式嘗試獲取鎖，不會阻塞，提高性能。

重量級鎖，是指當(dāng)鎖是輕量級鎖時，當(dāng)自旋的線程自旋了一定的次數(shù)后，還沒有獲取到鎖，就會進(jìn)入阻塞狀態(tài)，該鎖升級為重量級鎖，重量級鎖會使其他線程阻塞，性能降低。

（2）CAS

CAS，Compare And Swap，它是一種樂觀鎖，認(rèn)為對于同一個數(shù)據(jù)的并發(fā)操作不一定會發(fā)生修改，在更新數(shù)據(jù)的時候，嘗試去更新數(shù)據(jù)，如果失敗就不斷嘗試。

（3）volatile（非鎖）

java中的關(guān)鍵字，當(dāng)多個線程訪問同一個變量時，一個線程修改了這個變量的值，其他線程能夠立即看得到修改的值。（這里牽涉到j(luò)ava內(nèi)存模型的知識，感興趣的同學(xué)可以自己查查相關(guān)資料）

volatile只保證可見性，不保證原子性，比如 volatile修改的變量 i，針對i++操作，不保證每次結(jié)果都正確，因為i++操作是兩步操作，相當(dāng)于 i = i +1，先讀取，再加1，這種情況volatile是無法保證的。

（4）自旋鎖

自旋鎖，是指嘗試獲取鎖的線程不會阻塞，而是循環(huán)的方式不斷嘗試，這樣的好處是減少線程的上下文切換帶來的開鎖，提高性能，缺點是循環(huán)會消耗CPU。

（5）分段鎖

分段鎖，是一種鎖的設(shè)計思路，它細(xì)化了鎖的粒度，主要運(yùn)用在ConcurrentHashMap中，實現(xiàn)高效的并發(fā)操作，當(dāng)操作不需要更新整個數(shù)組時，就只鎖數(shù)組中的一項就可以了。

（5）ReentrantLock

可重入鎖，是指一個線程獲取鎖之后再嘗試獲取鎖時會自動獲取鎖，可重入鎖的優(yōu)點是避免死鎖。

其實，synchronized也是可重入鎖。

源碼分析

構(gòu)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;
}

構(gòu)造方法與HashMap對比可以發(fā)現(xiàn)，沒有了HashMap中的threshold和loadFactor，而是改用了sizeCtl來控制，而且只存儲了容量在里面，那么它是怎么用的呢？官方給出的解釋如下：

（1）-1，表示有線程正在進(jìn)行初始化操作

（2）-(1 + nThreads)，表示有n個線程正在一起擴(kuò)容

（3）0，默認(rèn)值，后續(xù)在真正初始化的時候使用默認(rèn)容量

（4）> 0，初始化或擴(kuò)容完成后下一次的擴(kuò)容門檻

至于，官方這個解釋對不對我們后面再討論。

添加元素

public V put(K key, V value) {
    return putVal(key, value, false);
}

final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
    // key和value都不能為null
    if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
    // 計算hash值
    int hash = spread(key.hashCode());
    // 要插入的元素所在桶的元素個數(shù)
    int binCount = 0;
    // 死循環(huán)，結(jié)合CAS使用（如果CAS失敗，則會重新取整個桶進(jìn)行下面的流程）
    for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
        Node<K,V> f; int n, i, fh;
        if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
            // 如果桶未初始化或者桶個數(shù)為0，則初始化桶
            tab = initTable();
        else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
            // 如果要插入的元素所在的桶還沒有元素，則把這個元素插入到這個桶中
            if (casTabAt(tab, i, null,
                    new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
                // 如果使用CAS插入元素時，發(fā)現(xiàn)已經(jīng)有元素了，則進(jìn)入下一次循環(huán)，重新操作
                // 如果使用CAS插入元素成功，則break跳出循環(huán)，流程結(jié)束
                break;                   // no lock when adding to empty bin
        }
        else if ((fh = f.hash) == MOVED)
            // 如果要插入的元素所在的桶的第一個元素的hash是MOVED，則當(dāng)前線程幫忙一起遷移元素
            tab = helpTransfer(tab, f);
        else {
            // 如果這個桶不為空且不在遷移元素，則鎖住這個桶（分段鎖）
            // 并查找要插入的元素是否在這個桶中
            // 存在，則替換值（onlyIfAbsent=false）
            // 不存在，則插入到鏈表結(jié)尾或插入樹中
            V oldVal = null;
            synchronized (f) {
                // 再次檢測第一個元素是否有變化，如果有變化則進(jìn)入下一次循環(huán)，從頭來過
                if (tabAt(tab, i) == f) {
                    // 如果第一個元素的hash值大于等于0（說明不是在遷移，也不是樹）
                    // 那就是桶中的元素使用的是鏈表方式存儲
                    if (fh >= 0) {
                        // 桶中元素個數(shù)賦值為1
                        binCount = 1;
                        // 遍歷整個桶，每次結(jié)束binCount加1
                        for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
                            K ek;
                            if (e.hash == hash &&
                                    ((ek = e.key) == key ||
                                            (ek != null && key.equals(ek)))) {
                                // 如果找到了這個元素，則賦值了新值（onlyIfAbsent=false）
                                // 并退出循環(huán)
                                oldVal = e.val;
                                if (!onlyIfAbsent)
                                    e.val = value;
                                break;
                            }
                            Node<K,V> pred = e;
                            if ((e = e.next) == null) {
                                // 如果到鏈表尾部還沒有找到元素
                                // 就把它插入到鏈表結(jié)尾并退出循環(huán)
                                pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
                                        value, null);
                                break;
                            }
                        }
                    }
                    else if (f instanceof TreeBin) {
                        // 如果第一個元素是樹節(jié)點
                        Node<K,V> p;
                        // 桶中元素個數(shù)賦值為2
                        binCount = 2;
                        // 調(diào)用紅黑樹的插入方法插入元素
                        // 如果成功插入則返回null
                        // 否則返回尋找到的節(jié)點
                        if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
                                value)) != null) {
                            // 如果找到了這個元素，則賦值了新值（onlyIfAbsent=false）
                            // 并退出循環(huán)
                            oldVal = p.val;
                            if (!onlyIfAbsent)
                                p.val = value;
                        }
                    }
                }
            }
            // 如果binCount不為0，說明成功插入了元素或者尋找到了元素
            if (binCount != 0) {
                // 如果鏈表元素個數(shù)達(dá)到了8，則嘗試樹化
                // 因為上面把元素插入到樹中時，binCount只賦值了2，并沒有計算整個樹中元素的個數(shù)
                // 所以不會重復(fù)樹化
                if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
                    treeifyBin(tab, i);
                // 如果要插入的元素已經(jīng)存在，則返回舊值
                if (oldVal != null)
                    return oldVal;
                // 退出外層大循環(huán)，流程結(jié)束
                break;
            }
        }
        }
        // 成功插入元素，元素個數(shù)加1（是否要擴(kuò)容在這個里面）
        addCount(1L, binCount);
        // 成功插入元素返回null
        return null;
    }

整體流程跟HashMap比較類似，大致是以下幾步：

（1）如果桶數(shù)組未初始化，則初始化；

（2）如果待插入的元素所在的桶為空，則嘗試把此元素直接插入到桶的第一個位置；

（3）如果正在擴(kuò)容，則當(dāng)前線程一起加入到擴(kuò)容的過程中；

（4）如果待插入的元素所在的桶不為空且不在遷移元素，則鎖住這個桶（分段鎖）；

（5）如果當(dāng)前桶中元素以鏈表方式存儲，則在鏈表中尋找該元素或者插入元素；

（6）如果當(dāng)前桶中元素以紅黑樹方式存儲，則在紅黑樹中尋找該元素或者插入元素；

（7）如果元素存在，則返回舊值；

（8）如果元素不存在，整個Map的元素個數(shù)加1，并檢查是否需要擴(kuò)容；

添加元素操作中使用的鎖主要有（自旋鎖 + CAS + synchronized + 分段鎖）。

為什么使用synchronized而不是ReentrantLock？

因為synchronized已經(jīng)得到了極大地優(yōu)化，在特定情況下并不比ReentrantLock差。

未完待續(xù)~~

歡迎關(guān)注我的公眾號“彤哥讀源碼”，查看更多源碼系列文章, 與彤哥一起暢游源碼的海洋。