ConcurrentHashMap源码分析

1、它实现了ConcurrentMap接口，该接口定义了一些原子操作约定
2、线程安全

• 完全的并发读和高并发写
• 读操作完全无锁，牺牲了一致性；写操作部分有锁
• 它与HashTable、Collections.synchronizedMap
• HashMap支持null，ConcurrentHashMap、HashTable不支持null

3、java7

• 分段锁
• 哈希表/链表

4、java8

• CAS + Unsafe
• 哈希表/链表 + 红黑树

java7的实现

一、相关概念

1、分段锁

ConcurrentHashMap底层采用多个分段Segment，每段下面都是一个哈希表，这就是分段。每当需要对每段数据上锁操作时，只需要对Segment上锁即可，这就是分段锁。通常称Segment的数量叫做并发度concurrency。
优点：

• 在上锁的情况下，提高了并发度；
  

2、并发度concurrency

/**
 * The default concurrency level for this table, used when not
 * otherwise specified in a constructor.
 */
static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;

这表示默认情况下，会有16个段Segment

3、每个Segment的哈希表长度都是2的幂次方

在ConcurrentHashMap构造方法中

二、源码分析

1、get方法

• 计算segment的位置
• 找到这个段下面的哈希表
• 遍历链表，看是否存在

  public V get(Object key) {
      Segment<K,V> s; // manually integrate access methods to reduce overhead
      HashEntry<K,V>[] tab;
      int h = hash(key);
      // 获取到key所在Segment数组的下标
      long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;
      // 判断这个下标是否存在，以及Segment下面的哈希表是否存在
      if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null &&
          (tab = s.table) != null) {
          // 熟悉的：(tab.length - 1) & h操作
          for (HashEntry<K,V> e = (HashEntry<K,V>) UNSAFE.getObjectVolatile
                   (tab, ((long)(((tab.length - 1) & h)) << TSHIFT) + TBASE);
               e != null; e = e.next) {
              K k;
              if ((k = e.key) == key || (e.hash == h && key.equals(k)))
                  return e.value;
          }
      }
      return null;
  }

  （1）为什么要使用UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)这种方式来读取数组下标的某个元素？
  提高性能。使用常用segments[i]这种语法，在编译字节码的时候，是会检查数组是否越界；而使用上面的代码，会节省这一步。

（2）如何保证线程安全性？
即如何保证在多线程环境下，当线程在做更新操作时，如果其他线程在同步读的话，是可能出现脏数据、空指针情况。那么ConcurrentHashMap是如何保证的？
ConcurrentHashMap为了提高高并发，而牺牲了一致性，但这种一致性是弱一致性，不会对程序造成大的过错。所以脏数据是无法避免的，因此在java8的类注释写到不建议使用size、isEmpty、containsValue来进行判断语句。

* Bear in mind that the results of aggregate status methods including
* {@code size}, {@code isEmpty}, and {@code containsValue} are typically
* useful only when a map is not undergoing concurrent updates in other threads.
* Otherwise the results of these methods reflect transient states
* that may be adequate for monitoring or estimation purposes, but not
* for program control.

2、put方法

• 找到Segment，必要时新建；
• Segment执行put操作，必要时扩容；

  public V put(K key, V value) {
      Segment<K,V> s;
      if (value == null)
          throw new NullPointerException();
      int hash = hash(key);
      int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
      if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject          // nonvolatile; recheck
           (segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) //  in ensureSegment
          s = ensureSegment(j);
      return s.put(key, hash, value, false);
  }

（1）扩容时如何保证线程安全性？

• 在创建Segment时，采用CAS保证线程安全性；
• 在创建Entry时，因为Segment本身就是ReentrantLock，在其Segment.put()方法是一定保证在获取到锁的情况下才执行操作的；

（2）Unsafe.getObject()的作用？

java8的实现

一、与java7的改进

使用哈希表 + 链表/红黑树 的数据结构

放弃使用分段锁，改用CAS、volatile、Unsafe

java7的分段锁很好，但锁毕竟还是很慢的，所以java8实现了尽可能地无锁环境。

这里所说地无锁也仅仅大多数情况下，在某些特殊场景还是需要锁地。

锁的粒度更细

java7锁地粒度是Segment，而在java8中锁地粒度是每个Entry

二、源码分析

1、get方法

public V get(Object key) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
    // 重新hash
    int h = spread(key.hashCode());
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
        // 如果第一个就找到，直接返回
        if ((eh = e.hash) == h) {
            if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
                return e.val;
        }
        // 如果元素地hash值小于0，就往红黑树查找
        else if (eh < 0)
            return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
        // 链表下地查找
        while ((e = e.next) != null) {
            if (e.hash == h &&
                ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
                return e.val;
        }
    }
    return null;
}

（1）查找没有锁，如何有人在写入怎么办？

• 在红黑树状态下，查找是有读写锁；
• 在链表状态下，跟java7相似，牺牲了弱一致性；

（2）红黑树是怎么找的？

2、put方法

final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
    if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
    // 重新hash
    int hash = spread(key.hashCode());
    int binCount = 0;
    // 自旋操作：乐观锁
    for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
        Node<K,V> f; int n, i, fh;
        // 如果哈希表为空，就新建
        if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
            tab = initTable();
        // 找到对应下标Entry，如果为空，就新建
        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
        }
        // 如果当前节点处于转发节点，即正处于扩容转移状态，就帮忙一起转移
        else if ((fh = f.hash) == MOVED)
            tab = helpTransfer(tab, f);
        // 在对应Entry下，进行put操作
        else {
            V oldVal = null;
            // synchronized锁定entry，进行put
            synchronized (f) {
                if (tabAt(tab, i) == f) {
                    // 链表地put操作
                    if (fh >= 0) {
                        binCount = 1;
                        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;
                            }
                        }
                    }
                    // 红黑树地put操作
                    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;
                        }
                    }
                }
            }
            // 检查是否需要将链表转换成红黑树
            if (binCount != 0) {
                if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
                    treeifyBin(tab, i);
                if (oldVal != null)
                    return oldVal;
                break;
            }
        }
    }
    // 记录数量，必要地时候进行扩容
    addCount(1L, binCount);
    return null;
}

（1）在哪里扩容的？

（2）扩容是如何进行地？