ConcurrentHashMap 原理

并发死链（jdk7）

jdk7头插法导致出现1->35->1的环形链表。

内部属性和内部类（jdk8）

// 默认为 0
// 当初始化时，为 -1
// 当扩容时，为 -(1 + 扩容线程数)
// 当初始化或扩容完成后，为 下一次的扩容的阈值大小，扩容阈值为3/4，扩容大小为2倍

private transient volatile int sizeCtl;

// 整个 ConcurrentHashMap 就是一个 Node []，hash的每一个节点
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {}

//hash 表，实际为为多个Node节点的集合
transient volatile Node<K,V>[] table;

// 扩容时的新 hash 表，
private transient volatile Node<K,V>[] nextTable;

// 扩容时如果某个 bin 迁移完毕，用 ForwardingNode 作为旧 table bin 的头结点，单一个get访问旧的节点数据，发现发现是fNode则转向到迁移后的数组nextTable
static final class ForwardingNode<K,V> extends Node<K,V> {}

// 用在 compute 以及 computeIfAbsent 时，用来占位，计算完成后替换为普通 Node
static final class ReservationNode<K,V> extends Node<K,V> {}

// 作为 treebin 的头节点，存储 root 和 first，红黑树的头节点，当table长度>64且链表长于8，链表转换为红黑树，当红黑树节点<6时转换为链表
static final class TreeBin<K,V> extends Node<K,V> {}

// 作为 treebin 的节点，存储 parent, left, right，红黑树的子节点
static final class TreeNode<K,V> extends Node<K,V> {}

## 重要方法

构造器分析（8）

可以看到实现了懒惰初始化，在构造方法中仅仅计算了 table 的大小，以后在第一次使用时才会真正创建。

传入initialCapacity但不等于将会创建的hash表的大小，先要对照是否小于并发度concurrencyLevel，在通过tableSizeFor整理为2的n次方，因为hash表长度不是2的你次方会出错。

public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, int concurrencyLevel) {
    if (!(loadFactor > 0.0f) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
        throw new IllegalArgumentException();
    if (initialCapacity < concurrencyLevel) 
        initialCapacity = concurrencyLevel; 
    long size = (long)(1.0 + (long)initialCapacity / loadFactor);
    int cap = (size >= (long)MAXIMUM_CAPACITY)?
        MAXIMUM_CAPACITY : tableSizeFor((int)size);
    this.sizeCtl = cap;
}

get 流程（8）

public V get(Object key) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
    //spread方法能确保返回结果是正数，因为负整数的哈希码有别的意义
    int h = spread(key.hashCode());
    // (n - 1) & h 位运算相当于取模操作
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
        if ((eh = e.hash) == h) {
            if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
                return e.val;
        }
        else if (eh < 0)
            //hash为负数表示该bin在扩容中或是treebin红黑树，这时调用find方法来查找
            return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
        while ((e = e.next) != null) {
            if (e.hash == h &&
                ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
                return e.val;
        }
    }
    return null;
}

ForwardingNode(Node<K,V>[] tab) {
    super(MOVED, null, null, null);
    this.nextTable = tab;

Put 流程（8）

// 其中 spread 方法会综合高位低位，具有更好的 hash 性
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
    // f 是链表头节点
    // fh 是链表头节点的 hash
    // i 是链表在 table 中的下标
    Node<K,V> f; int n, i, fh;
    // 要创建 table
    if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
        // 初始化 table 使用了 cas，无需 synchronized 创建成功，进入下一轮循环
        tab = initTable();
    // 要创建链表头节点
    else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
        // 添加链表头使用了 cas，无需 synchronized
        if (casTabAt(tab, i, null,
                     new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
            break;
    }
    // 帮忙扩容
    else if ((fh = f.hash) == MOVED)
        // 锁住链表，帮忙迁移，帮忙之后，进入下一轮循环
        tab = helpTransfer(tab, f);
    else {
        // 桶下标冲突
        V oldVal = null;
        // 锁住链表头节点
        synchronized (f) {
            // 再次确认链表头节点没有被移动
            if (tabAt(tab, i) == f) {
                // 链表
                if (fh >= 0) {
                    binCount = 1;
                    // 遍历链表
                    for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
                        K ek;
                        // 找到相同的 key 对比value
                        if (e.hash == hash &&
                            ((ek = e.key) == key ||
                            (ek != null && key.equals(ek)))) {
                            oldVal = e.val;
                            // 更新
                            if (!onlyIfAbsent)
                                e.val = value;
                            break;
                        }
                        Node<K,V> pred = e;
                        // 已经是最后的节点了，新增 Node，追加至链表尾
                        if ((e = e.next) == null) {
                            pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
                                                       value, null);
                            oldVal = p.val;
                            if (!onlyIfAbsent)
                                p.val = value;
                         }
                     }
                // 释放链表头节点的锁
                }
                if (binCount != 0) {
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
                        // 如果链表长度 >= 树化阈值(8)，进行链表转为红黑树
                        treeifyBin(tab, i);
                    if (oldVal != null)
                        return oldVal;
                    break;
                }
            }
            // 增加 size 计数，还用于类似于LongAgger的多累加单元计数，提高并发度
            addCount(1L, binCount);
            return null;
        }   

initable 原理（8）

保证只有一个线程可以创建线程。

private final Node<K,V>[] initTable() {
    Node<K,V>[] tab; int sc;
    // 当哈希表未初始化（tab为null或长度为0）时，持续循环
    while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
        // 如果sizeCtl为负数，说明已有线程在进行初始化或扩容，当前线程让出CPU时间片
        if ((sc = sizeCtl) < 0)
            Thread.yield();
        // 尝试通过CAS操作将sizeCtl设置为-1，以此表示当前线程要初始化哈希表
        else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
            try {
                // 再次检查哈希表是否未初始化
                if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
                    // 如果sizeCtl大于0，使用其值作为初始容量；否则使用默认容量（16）
                    int n = (sc > 0)? sc : DEFAULT_CAPACITY;
                    // 创建指定大小的哈希表数组
                    Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
                    table = tab = nt;
                    // 计算扩容阈值，n - (n >>> 2) 即 n - n/4 ，表示容量的3/4
                    sc = n - (n >>> 2);
                }
            } finally {
                // 初始化完成后，设置sizeCtl为计算出的扩容阈值
                sizeCtl = sc;
            }
            break;
        }
    }
    return tab;
}

在 ConcurrentHashMap 中，sizeCtl（简称 sc ）有以下 4 种状态位：

• 0 ：表示哈希表还未初始化 。在这种状态下，它代表着默认的初始化大小（DEFAULT_CAPACITY，即 16 ），后续会根据需要进行初始化操作。
• -1 ：表示哈希表正在初始化 。当一个线程通过 CAS 操作将sizeCtl 从 0 设置为 -1 时，意味着该线程获得了初始化哈希表的权限，正在进行初始化工作。
• 负数且不等于-1 ：比如 -N ，表示有 N - 1 个线程正在进行扩容操作 。在扩容过程中，通过这种方式来标识有多个线程参与协作扩容。
• 正数：表示哈希表的扩容阈值 。即当哈希表中元素数量达到这个阈值时，会触发扩容操作，以保证哈希表的性能。

addCount 原理（8）

// check 是之前 binCount 的个数
private final void addCount(long x, int check) {
    CounterCell[] as; long b, s;
    if (
        // 已经有了 counterCells，向 cell 累加
        (as = counterCells) != null ||
        // 还没有，向 baseCount 累加
        !U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)
    ) {
        CounterCell a; long v; int m;
        boolean uncontended = true;
        if (
            // 还没有 counterCells
            as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
            // 还没有 cell
            (a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
            // cell cas 增加计数失败
            !(uncontended = U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))
        ) {
            // 创建累加单元数组和cell，累加重试
            fullAddCount(x, uncontended);
            return;
        }
        if (check <= 1)
    		return;
        // 获取元素个数
        s = sumCount();
        }
        if (check >= 0) {
            Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
            // 当元素个数s大于等于扩容阈值sizeCtl，且哈希表存在且未达到最大容量时，进入循环
            while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
                   (n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {
                int rs = resizeStamp(n);
                if (sc < 0) {
                    // 检查扩容相关标志是否符合预期，不符合则跳出循环
                    if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
                        sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
                        transferIndex <= 0)
                        break;
                    // newtable已经创建了，协助进行扩容
                    if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
                        transfer(tab, nt);
                }
                // 需要扩容，此时newtable还未创建
                else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
                                              (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
                    transfer(tab, null);
                s = sumCount();
            }
        }
    }
}

addCount 维护的计数主要有以下作用：

• 反映集合元素数量

• 触发扩容操作

• 辅助数据结构转换判断

size计算流程（8）

size计算实际发生在put，remove改变集合元素的操作之中

• 没有竞争发生，向baseCount累加计数

• 有竞争发生，新建counterCells，向其中的一个cell累加计数

  • counterCells初始有两个cell

  • 如果计数竞争比较激烈，会创建新的cell来累加计数

注意：虽然size和LongAddr同样使用累加单元保证原子性，但size不能保证size的过程中总数是否被改变，具有弱一致性。

public int size() {
    // 调用sumCount方法获取元素数量的总和
    long n = sumCount();
    // 对获取的数量进行范围处理：如果小于0则返回0；如果超过Integer的最大值则返回Integer的最大值；否则返回转换为int后的数值
    return (n < 0L)? 0 :
           (n > (long)Integer.MAX_VALUE)? Integer.MAX_VALUE :
           (int)n;
}

final long sumCount() {
    CounterCell[] as = counterCells; CounterCell a;
    // 初始化总和为baseCount计数
    long sum = baseCount;
    if (as != null) {
        // 遍历counterCells数组，将每个有效的CounterCell中的计数值累加到sum中
        for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
            if ((a = as[i]) != null)
                sum += a.value;
        }
    }
    return sum;
}

transfer（8）

每次扩容都是计算扩容后大小，并不直接创建实例，只有使用时才创建。

private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
    int n = tab.length, stride;
    // 位运算计算扩容值
    if ((stride = (NCPU > 1)? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
        stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
    if (nextTab == null) {  // initiating，即初始化扩容相关操作
    try {
            // 未检查异常块（这里主要是创建新的哈希表数组，可能会有内存相关异常）
            @SuppressWarnings("unchecked")
        	// 懒加载创建哈希表数组
            Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1];
            // 创建新的哈希表数组，大小为原数组n的2倍，用于扩容后的存储
            nextTab = nt;
        } catch (Throwable ex) {  // try to cope with OOME，尝试处理内存溢出错误（OOM）
            // 如果创建新数组时出现异常，将sizeCtl设置为Integer的最大值，阻止后续扩容操作
            sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
            return;
        }
        nextTable = nextTab;
        // 设置transferIndex为原数组大小n，用于标识扩容迁移的起始位置
        transferIndex = n;
    }
    int nextn = nextTab.length;
    ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
    boolean advance = true;
    boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
    // 开始搬迁
    for (int i = 0, bound = 0;;) {
        Node<K,V> f; int fh;
        while (advance) { ... }
        if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) { ... }
        else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
            advance = casTabAt(tab, i, null, fwd); // 处理完将列表头替换为ForwardingNode
        else if ((fh = f.hash) == MOVED)
            advance = true; // already processed
        else {
            // 有元素开始处理
            synchronized (f) {
                if (tabAt(tab, i) == f) {
                    Node<K,V> ln, hn;
                    if (fh >= 0) { ... }
                    else if (f instanceof TreeBin) { ... }
                }
            }
        }
    }
}

构造器分析（7）

它维护了一个 segment 数组，每个 segment 对应一把锁

• 优点：如果多个线程访问不同的 segment，实际是没有冲突的，这与 jdk8 中是类似的

• 缺点：Segments 数组默认大小为16，这个容量初始化指定后就不能改变了，并且不是懒惰初始化

public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, int concurrencyLevel) {
    if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
        throw new IllegalArgumentException();
    if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS)
        concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS;
    // ssize 必须是 2^n，即 2, 4, 8, 16 ... 表示了 segments 数组的大小
    int sshift = 0;
    int ssize = 1;
    while (ssize < concurrencyLevel) {
        ++sshift;
        ssize <<= 1;
    }
    // segmentShift 默认是 32 - 4 = 28
    this.segmentShift = 32 - sshift;
    // segmentMask 默认是 15 即 0000 0000 0000 1111
    this.segmentMask = ssize - 1;
    if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
        initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
    int c = initialCapacity / ssize;
    if (c * ssize < initialCapacity)
        ++c;
    int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY;
    while (cap < c)
        cap <<= 1;
    // 创建 segments and segments[0]
    Segment<K,V> s0 =
        new Segment<K,V>(loadFactor, (int)(cap * loadFactor),
                         (HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap]);
    // 可以看到扩容后直接创建实例，非懒加载
    Segment<K,V>[] ss = (Segment<K,V>[])new Segment[ssize];
    UNSAFE.putOrderedObject(ss, SBASE, s0); // ordered write of segments[0]
    this.segments = ss;
}

定位segment（7）

1. 确定段数组大小（ssize）
   ssize 是大于或等于 concurrencyLevel 的最小的 2 的幂次方 。例如：
   • 若 concurrencyLevel = 16，则 ssize = 16（2⁴）。
   • 若 concurrencyLevel = 17，则 ssize = 32（2⁵）。
2. 计算段索引位移量（sshift）
   sshift 表示 ssize 对应的二进制位数减 1。例如：
   • 若 ssize = 16（2⁴），则 sshift = 4。
   • 若 ssize = 32（2⁵），则 sshift = 5。
3. 计算 segmentShift
segmentShift 的值为 32 - sshift 。例如：
   • 若 sshift = 4，则 segmentShift = 32 - 4 = 28。
   • 若 sshift = 5，则 segmentShift = 32 - 5 = 27。

主要是有segmentShift和segmentMask计算决定将key的hash结果匹配到哪个segment。

Put（7）

segment数组和第一个segment节点不是懒加载得，其他节点是懒加载。

public V put(K key, V value) {
    Segment<K,V> s;
    if (value == null)
        throw new NullPointerException();
    int hash = hash(key);
    // 计算出 segment 下标
    int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
    // 获得 segment 对象，判断是否为 null，是则创建该 segment
    if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject
            (segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) {
        // 这时不能确定是否真的为 null，因为其它线程也发现该 segment 为 null，
        // 因此在 ensureSegment 里用 cas 方式保证该 segment 安全性
        s = ensureSegment(j);
    }
    // 进入 segment 的put 流程
    return s.put(key, hash, value, false);
}

segment继承了可重入锁（ReentrantLock），它的put方法为：

注意：这里得扩容是对segment节点单独扩容。各个segment节点相互独立。

final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
    // 尝试加锁
    HashEntry<K,V> node = tryLock()? null :
        // 如果不成功，进入 scanAndLockForPut 流程
        // 如果是多核 cpu 最多 tryLock 64 次，进入 lock 流程
        // 在尝试期间，还可以顺便看该节点在链表中有没有，如果没有顺便创建出来
        scanAndLockForPut(key, hash, value);
    // 执行到这里 segment 已经被成功加锁，可以安全执行
    V oldValue;
    try {
        HashEntry<K,V>[] tab = table;
        int index = (tab.length - 1) & hash;
        HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index);
        for (HashEntry<K,V> e = first;;) {
            if (e != null) {
                // 更新
                K k;
                if ((k = e.key) == key ||
                    (e.hash == hash && key.equals(k))) {
                    oldValue = e.value;
                    if (!onlyIfAbsent) {
                        e.value = value;
                        ++modCount;
                    }
                    e = e.next;
                }
                else {
                    // 新增
                    // 1) 之前等待锁时，node 已经被创建，next 指向链表头
                    if (node != null)
                        node.setNext(first);
                    else
                        // 2) 创建新 node
                        node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first);
                    int c = count + 1;
                    // 3) 扩容
                    if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)
                        rehash(node);
                    else
                        // 将 node 作为链表头
                        setEntryAt(tab, index, node);
                    ++modCount;
                    count = c;
                    oldValue = null;
                    break;
                }
            }
        } finally {
            unlock();
        }
    }

rehash（7）

扩容发生在put时，put时新增的节点还没有插入，会在扩容后再计算并插入新的位置。

示例对于索引为1位置下有链表1-1-1-1-1，当扩容后会根据新的hash数组检查链表中所有节点得哈希位置（索引位）是否改变，链表1-1-1-1-1计算后是1-3-1-1-1发现第二位位置发生改变，那第二位之后得节点直接移动（尾插法）到新的hash数组的索引为1位置，实现节点复用，而第二位和第一位都需要new节点并链接到新的索引位（不是真正的移动）。

private void rehash(HashEntry<K,V> node) {
    HashEntry<K,V>[] oldTable = table;
    int oldCapacity = oldTable.length;
    int newCapacity = oldCapacity << 1;
    threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
    HashEntry<K,V>[] newTable =
        (HashEntry<K,V>[]) new HashEntry[newCapacity];
    int sizeMask = newCapacity - 1;
    for (int i = 0; i < oldCapacity ; i++) {
        HashEntry<K,V> next = e.next;
        int idx = e.hash & sizeMask;
        if (next == null)  // Single node on list
            newTable[idx] = e;
        else { // Reuse consecutive sequence at same slot
            HashEntry<K,V> lastRun = e;
            int lastIdx = idx;
            // 过一遍链表，尽可能把 rehash 后 idx 不变的节点重用
            for (HashEntry<K,V> last = next;
                 last != null;
                 last = last.next) {
                int k = last.hash & sizeMask;
                if (k != lastIdx) {
                    lastIdx = k;
                    lastRun = last;
                }
            }
            newTable[lastIdx] = lastRun;
            // 剩余节点需要新建
            for (HashEntry<K,V> p = e; p != lastRun; p = p.next) {
                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);
            }
        }
    }
}
 // 扩容完成，才加入新的节点
int nodeIndex = node.hash & sizeMask;//add thenewnode
node.setNext(newTable[nodeIndex]);
newTable[nodeIndex]=node;

// 替换为新的HashEntrytable
table = newTable;
}

get 流程（7）

get时并未加锁，用了UNSAFE 方法保证了可见性，扩容过程中，get先发生就从I旧表取内容，get后发生就从新表取内容。

由于无论是Segment列表还是hashEntry[]，需要保证数组元素的可见性，加volatile修饰数组本身是不行的，对于数组元素必须要必须配合这个unsafe对象的这个getObjectVolatile保证。

public V get(Object key) {
    Segment<K,V> s; // manually integrate access methods to reduce overhead
    HashEntry<K,V>[] tab;
    int h = hash(key);
    // u 为 segment 对象在数组中的偏移量
    long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;
    // s 即为 segment
    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) {
            K k;
            // 定位到桶下标，检查key
            if (((k = e.key) == key || (e.hash == h && key.equals(k)))
                return e.value;
        }
    }
    return null;
}

size计算流程（7）

size弱一致性。

public int size() {
    // Try a few times to get accurate count. On failure due to
    // continuous async changes in table, resort to locking.
    final Segment<K,V>[] segments = this.segments;
    int size;
    boolean overflow; // true if size overflows 32 bits
    long sum;        // sum of modCounts
    long last = 0L;  // previous sum
    int retries = -1; // first iteration isn't retry
    try {
        for (;;) {
            if (retries++ == RETRIES_BEFORE_LOCK) {
                // 超过重试次数，需要创建所有 segment 并加锁，没超过重试次数，就cas修改
                for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
                    ensureSegment(j).lock(); // force creation
            }
            sum = 0L;// 记录计算size过程中的修改次数
            size = 0;// 记录size
            overflow = false;
            // 遍历每个segment对象
            for (int j = 0; j < segments.length; ++j) {
                Segment<K,V> seg = segmentAt(segments, j);
                if (seg != null) {
                    // 每有修改就++
                    sum += seg.modCount;
                    int c = seg.count;
                    if (c < 0 || (size += c) < 0)
                        overflow = true;
                }
            }
            // 比较size计算过程前后有没有修改，没有修改则size有效
            if (sum == last)
    			break;
			last = sum;
        }
	} finally {
        if (retries > RETRIES_BEFORE_LOCK) {
            for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
                 // 超过重试次数，需要创建所有 segment 并加锁，现在unlock
                segmentAt(segments, j).unlock();
        }
    }
	return overflow? Integer.MAX_VALUE : size;
}