今天总结一下ConcurrentHashMap的主要知识点。ConcurrentHashMap是面试时经常会被问到得知识，同时也是Map部分最难理解的。
写在前面
ConcurrentHashMap是HashMap的线程安全版本。在1.8之前，HashMap中的链表采用头插法，在多个线程调用resize（）方法进行扩容的时，可能会出现环形链表造成死循环问题。虽然在1.8之后HashMap进行了一系列的优化，在链表插入的时候采用尾插法进行插入，但仍然会出现线程不安全问题。
ConcurrentHashMap内部使用的数组 + 链表 + 红黑树来存储元素。
ConcurrentHashMap简介
- concurrentHashMap实现了Serializable接口表示可以支持序列化。
- concurrentHashMap继承了AbstractMap，实现了ConcurrentMap接口，表示具有Map的所有功能。
ConcurrentHashMap的构造方法,一般情况下第一种和第二种是最常用的
ConcurrentHashMap()
public ConcurrentHashMap() {
}
ConcurrentHashMap(int initialCapacity)
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException();
int cap = ((initialCapacity >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ?
MAXIMUM_CAPACITY :
tableSizeFor(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1));
//计算sizeCtl，sizeCtl = (1.5 * initialCapacity + 1)，然后向上取最近的 2 的 n 次方。
比如说initialCapacity 为 10，那么得到 sizeCtl 为 10+5=15然后向上取最近的2的n次方也就是16。
this.sizeCtl = cap;
}
ConcurrentHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m)
public ConcurrentHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.sizeCtl = DEFAULT_CAPACITY;
putAll(m);
}
ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor)
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
this(initialCapacity, loadFactor, 1);
}
ConcurrentHashMap(int initialCapacity,float loadFactor, int concurrencyLevel)
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;
}
ConcurrentHashMap的常用操作
put(K key, V value)
public V put(K key, V value) {
return putVal(key, value, false);
}
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
//注意这个地方，key和value都不等于null
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
//计算key的hash值
int hash = spread(key.hashCode());
//记录相应链表的长度
int binCount = 0;
//要注意这个地方是一个死循环，这里如果CAS失败会重新进行下列的操作
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
//如果桶没有初始化，则会调用initTable（）方法初始化这个桶，这个方法一会我们会说。
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();
//这里是找到了hash值所对应的下标，得到第一个节点f，如果f为空
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
//使用CAS进行插入操作，如果成功直接break，结束操作
//如果CAS失败则再次进入循环
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
//如果hash值等于moved（这个地方后面会说）
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
//帮助一起迁移元素
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
// 如果这个桶不为空且不在迁移元素，则锁住这个桶
synchronized (f) {
//这里用于判断f是否发生了变化，如果发生变化则再次进入循
if (tabAt(tab, i) == f) {
//这里头结点的 hash 值大于 0，说明是链表
if (fh >= 0) {
//用于记录链表的长度，每次遍历binCount都会自增
binCount = 1;
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
//如果找到了这个元素，则赋值了新值，退出循环
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;
//这里是指如果到链表尾部还没有找到元素
//就新建一个节点插入到链表的尾部
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
//如果第一个节点是树节点
else if (f instanceof TreeBin) {
Node<K,V> p;
//对于树节点这里默认binCount为2
binCount = 2;
//putTreeVal方法按红黑树的方式插入元素
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
//如果找到元素则赋新值
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
//这里binCount不等于0，表示找到元素或者插入元素成功
if (binCount != 0) {
//这里指链表插入后是否大于等于8，如果满足则进行树化操作
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
//查找成功会在这里返回
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
//插入成功后，元素个数加一并判断是否需要进行扩容
addCount(1L, binCount);
return null;
}
说一下put操作的大概流程
- 如果桶数组没有初始化，则调用 initTable()方法进行初始化；
- 如果待插入的元素所在的桶为空，则尝试使用CAS把元素直接插入到桶的第一个位置，成功直接跳出这个死循环，否则重新进入下一次循环；
- 如果正在迁移数据，则当前线程一起帮助迁移数据；
- 如果待插入的元素的桶不为空且不在迁移元素，则锁住这个桶（分段锁Synchronized锁住当前桶的头结点）；
- 如果当前桶中元素以链表方式进行存储，则在链表中查找元素或者新插入这个元素；
- 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；
- 如果按照链表的方式进行查找，需要判断链表是否需要进行树化，如果元素存在即oldval不为null，则直接返回旧值；
- 如果元素不存在，那么就需要判断添加新的元素后是否需要进行扩容。
initTable()第一次放元素时，初始化桶数组
private final Node<K,V>[] initTable() {
Node<K,V>[] tab; int sc;
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
// 如果sizeCtl<0说明正在初始化或者扩容，会调用yiled方法让出CPU
if ((sc = sizeCtl) < 0)
Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
//通过CAS进行更新操作，如果把sizeCtl原子更新为-1成功，则当前线程进入初始化
//如果更新失败进入下一次判断，如果此时tab还未初始化完毕也就是tab.length仍然等于0，则调用yeild方法让出CPU
//如果初始化完毕，则tab.length>0，则退出循环
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
try {
//再次检查table是否为null，防止出现ABA问题
if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
//如果sc等于0，则将容量初始化为16
int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
@SuppressWarnings("unchecked")
//以新容量构建一个数组
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
table = tab = nt;
//这里设置sc的长度为数组长度的0.75，例如如果n等于16的话，sc就等于12。
//要注意一点，ConcurrentHashMap的装载因子和扩容门槛都是在这里写死的
sc = n - (n >>> 2);
}
} finally {
//在final中 把sc赋值给sizeCtl，这时保存的是扩容门槛
sizeCtl = sc;
}
break;
}
}
return tab;
}
强调两点，ConcurrentHashMap在进行扩容的时候，会使用CAS操作保证只有一个线程进行扩容，其他线程调用yeild方法让出CPU。除此之外要注意的是相较于HashMap，ConcurrentHashMap的扩容门槛是写死的，也就是原数组的0.75。
addCount(long x, int check)在元素插入成功后判断是否需要进行扩容
private final void addCount(long x, int check) {
CounterCell[] as; long b, s;
//如果计数盒子(counterCells)不为空或者如果修改 baseCount 失败
if ((as = counterCells) != null ||
!U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
CounterCell a; long v; int m;
boolean uncontended = true;
// 如果as为空
// 或者长度为0
// 或者当前线程所在的段为null
// 或者在当前线程的段上加数量失败
if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
(a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
!(uncontended =
U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) {
fullAddCount(x, uncontended);
return;
}
// 如果check<=1直接返回
if (check <= 1)
return;
//计算元素的个数
s = sumCount();
}
if (check >= 0) {
Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
// 如果s 大于 sizeCtl（达到扩容阈值需要扩容） 且 table 不为空且 table 的长度小于 1 << 30。
while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
(n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {
int rs = resizeStamp(n);
// rs是扩容时的一个标识
//sc小于0表示正在扩容
if (sc < 0) {
// 如果 sc 的低 16 位不等于 标识符（校验异常 sizeCtl 变化了）
// 如果 sc == 标识符 + 1 （扩容结束了，不再有线程进行扩容）（默认第一个线程设置 sc ==rs 左移 16 位 + 2，当第一个线程结束扩容了，就会将 sc 减一。这个时候，sc 就等于 rs + 1）
// 如果 sc == 标识符 + 65535（帮助线程数已经达到最大）
// 如果 nextTable == null（结束扩容了）
// 如果 transferIndex <= 0 (转移状态变化了)
// 结束循环
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
transferIndex <= 0)
break;
// 扩容未完成，则当前线程加入迁移元素中，
//并把扩容线程数加1，表示多了一个线程在帮助扩容
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
transfer(tab, nt);
}
// 如果不在扩容，也就是sc>=0,将 sc 更新
// sizeCtl的高16位存储着rs这个扩容邮戳
// sizeCtl的低16位存储着扩容线程数加1,低 16 位初始是 2
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
transfer(tab, null);
s = sumCount();
}
}
}
helpTransfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V> f)协助扩容
final Node<K,V>[] helpTransfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V> f) {
Node<K,V>[] nextTab; int sc;
//只有当当前桶已经迁移完成，才会帮助迁移其他桶的元素
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;
//通过CAS操作增加扩容的线程数
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1)) {
//真正扩容的地方
transfer(tab, nextTab);
break;
}
}
return nextTab;
}
return table;
}
这个方法比较复杂，大家要仔细去看
private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
int n = tab.length, stride;
if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
// 如果 nextTab 为 null，表示还没进行迁移，先进行一次初始化
if (nextTab == null) { // initiating
try {
@SuppressWarnings("unchecked")
//这里新数组扩容为原先的两倍
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 是 ConcurrentHashMap 中的属性，这里指向新桶
nextTable = nextTab;
//transferindex用于控制迁移的位置
transferIndex = n;
}
// 这里是新桶的大小
int nextn = nextTab.length;
//新建一个ForwardingNode的节点，把新桶存储在里面
//这个方法会生成一个Node，Node的hash为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;
//整个while循环都在计算i的值
//i的值会从n-1开始递减
//其中n是旧桶的数组的大小
//advance 为 true 表示可以进行下一个位置的迁移了
while (advance) {
int nextIndex, nextBound;
if (--i >= bound || finishing)
advance = false;
else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
i = -1;
advance = false;
}
else if (U.compareAndSwapInt
(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
nextBound = (nextIndex > stride ?
nextIndex - stride : 0))) {
bound = nextBound;
i = nextIndex - 1;
advance = false;
}
}
//如果桶中所有的元素都已经迁移完成
if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
int sc;
if (finishing) {
//将旧桶设置为null方便进行GC、
//将桶设置为新桶
//将扩容门槛设置为新数组的0.75倍
nextTable = null;
table = nextTab;
sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
return;
}
//当线程扩容完成，把扩容线程减1
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
return;
finishing = advance = true;
i = n; // recheck before commit
}
}
// 如果桶中无数据，直接放入ForwardingNode用来标记该桶已经迁移完成
else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
//如果桶中第一个是 ForwardingNode，代表该桶已经迁移过了
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
advance = true; // already processed
else {
//锁定并迁移该桶
synchronized (f) {
//再次进行判断，可能其他线程已经迁移了元素
if (tabAt(tab, i) == f) {
Node<K,V> ln, hn;
// 第一个元素的hash值大于等于0,说明该桶中元素是以链表形式存储的
if (fh >= 0) {
//这里将链表分为两个链表。与HashMap迁移算法基本类似
//建立两个链表，一个是低位链表，另一个是高位链表
//如果当前key的hash值与桶的旧容量与操作等于0，将当前节点放入低位链表中，否则放入高位链表中
//将低位链表放入新桶中的位置和旧桶位置一样
//将高位链表放入新桶的位置等于原来旧桶位置加上原来旧桶的长度
//不同的是ConcurrentHashMap多了一步寻找lastRun，lastRun 及其之后的节点要放在一起，一起进行迁移的
//这个lastRun是什么意思呢，它会通过一个for循环去寻找lastRun，比如说桶中所有元素与旧桶长度n进行与操作得到：2 0 3 0 0 4 0 0 0 0那么后四个0肯定还在一个桶中，lastRun就指向倒数第四个0的位置
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);
//将原数组这个位置处设置为 fwd，代表该位置已经处理完毕，其他线程就不会再进行迁移操作。你可以认为fwd是一个标志位
setTabAt(tab, i, fwd);
advance = true;
}
else if (f instanceof TreeBin) {
//按照红黑树的方式进行迁移
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;
//遍历整棵树，根据hash&n是否为0可以分成两棵树
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;
}
}
//判断分为两棵树后，节点数是否少于 8，如果小于那么将红黑树转换回链表
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;
//将两棵树放入新桶中
setTabAt(nextTab, i, ln);
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
//同理将原数组这个位置处设置为 fwd，代表该位置已经处理完毕，其他线程就不会再进行迁移操作。你可以认为fwd是一个标志位
setTabAt(tab, i, fwd);
advance = true;
}
}
}
}
}
}
get(Object key)
public V get(Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
//计算hash值
int h = spread(key.hashCode());
//根据 hash 值找到数组对应位置: (n - 1) & h
//如果该位置为null，直接返回
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
//判断头结点是否是我们寻找的节点
if ((eh = e.hash) == h) {
if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
return e.val;
}
// 如果头结点的 hash 小于 0，说明正在扩容，或者也可能是红黑树
else if (eh < 0)
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
//最后遍历链表寻找元素
while ((e = e.next) != null) {
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
return e.val;
}
}
return null;
}
ConcurrentHashMap总结
- ConcurrentHashMap是HashMap的线程安全版本，使用的是数组 + 链表 + 红黑树的结构。
- ConcurrentHashMap采用的锁有 synchronized，CAS，自旋锁，分段锁等。
- 更新时如果正在进行扩容，则当前线程协助扩容，同时更新操作会采用synchronized锁住当前桶的第一个元素。
- 一定要好好理解sizeCtl这个关键值。
- 要注意的一点是ConcurrentHashMap中是不能存储key或value为null的元素。
- get操作是不会进行加锁的。
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