Java ConcurrentHashMap的源码分析详解

目录

• 概述
• ForwardingNode节点
• TreeNode
• TreeBin
• SizeCtl
• 初始化
• 初始化流程
• 查找
• 插入
• 扩容
• 红黑树的读&写
• 读操作
• 写操作
• 小结
• 容器计数
• 总结

概述

ConcurrentHashMap（CHM）是日常开发中使用频率非常高的一种数据结构，想对于普通的HashMap，CHM提供了线程安全的读写，CHM里面使用了许多比较精妙的优化&操作。本文主要对CHM的整体结构、初始化，查找，插入等做分析。

CHM在1.8之前和之后有比较大的变动，1.8之前主要通过Segment 分段锁 来解决并发问题，1.8及之后就没有这些臃肿的数据结构了，其数据结构与普通的HashMap一样，都是Node数组+链表+红黑树

一颗红黑树应满足如下性质：

1.根节点是黑色的

• 外部节点均为黑色（图中的 leaf 节点，通常在表述的时候会省略）
• 红色节点的孩子节点必为黑色（通常插入的节点为红色）
• 从任一外部节点到根节点的沿途，黑节点的数目相等

除了上面基本的数据结构之外，Node节点也是一个需要关心的数据结构，Node节点本质上是单向链表的节点，其中包含key、value、Hash、next属性

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
    final int hash;  
    final K key;
    volatile V val;
    volatile Node<K,V> next;
}

ForwardingNode节点

ForwardingNode节点（简称fwd节点）继承自Node节点，主要用于扩容，该节点里面固定Hash值为MOVED(值为-1)，同时持有新表的引用

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

    Node<K,V> find(int h, Object k) {
        ...
    }
}

TreeNode

TreeNode节点也继承自Node节点，用于表示红黑树上的节点，主要属性如下所示

static final class TreeNode<K,V> extends Node<K,V> {
    TreeNode<K,V> parent;  // 父节点
    TreeNode<K,V> left;    // 左儿子
    TreeNode<K,V> right;   // 右儿子
    TreeNode<K,V> prev;    // 记录前驱节点，用于恢复链表
    boolean red;
}

TreeBin

TreeBin节点内部持有TreeNode节点的引用，内部实现了读写锁用于控制多线程并发在红黑树上的操作，主要属性如下所示

static final class TreeBin<K,V> extends Node<K,V> {
    TreeNode<K,V> root;  // 红黑树根节点
    volatile TreeNode<K,V> first;  // 链表根节点，读写分离时会用到
    volatile Thread waiter;  // 当前线程
    volatile int lockState;  // 当前红黑树的锁状态
    // values for lockState
    static final int WRITER = 1; // set while holding write lock
    static final int WAITER = 2; // set when waiting for write lock
    static final int READER = 4; // 读锁标记
}

SizeCtl

除了数据结构需要说明外，SizeCtl也是理解CHM十分重要的一个字段，他是一个整数，不同的值表示不同的状态

• 当SizeCtl > 0时，表示下次扩展的阈值，其中阈值计算方式：数组长度 * 扩展阈值（注意这里是固定的0.75）
• 当SizeCtl = 0时，表示还没有开始初始化
• 当sizeCtl = -1是，表示此时正在进行初始化
• 当SizeCtl < -1时，表示此时正在进行扩展，其中高16位表示扩容标识戳，低16位表示参与扩容的线程数+1

初始化

CHM的初始化是惰性初始化的，即当我们使用ConCurrentHashMap<String,string> map = new ConcurrentHashMap(20);创建一个CHM对象时，并不会真正的创建对象，而是只有在put时才会真正开始创建对象。

public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {
    // 只是检查参数是否合理，并设置好数组容量和扩容阈值
    if (initialCapacity < 0)
    throw new IllegalArgumentException();
int cap = ((initialCapacity >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ?
           MAXIMUM_CAPACITY :
           tableSizeFor(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1));
this.sizeCtl = cap;
}

初始化流程

private final Node<K,V>[] initTable() {
    Node<K,V>[] tab; int sc;
    // 判空，注意这里是while，当线程苏醒后会记性检查直到初始化完毕
    while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
        // 如果其他线程正在初始化，则让出cpu
        if ((sc = sizeCtl) < 0)
            Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
        else if (U.compareAndSwapInpythont(this, SIZECTL, sc, -1)) { // 当前线程尝试获取创建数组的重任
            try {
                // 这里需要再进行判断是否为空，防止当前线程创建完毕后又有其他线程进来重复创建
                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;
                    // 设置阈值为0.75n
                    sc = n - (n >>> 2);
                }
            } finally {
                sizeCtl = sc;
            }
            break;
        }
    }
    return tab;
}

查找

get方法进行查找，针对不同情况有不同处理

public V get(Object key) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
// 扰动运算
int h = spread(key.hashCode());
// 判断表是否为空，表长度是否为0，以及元素对应下标是否为空
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
    (e = taBAT(tab, (n - 1) & h)) != null) {
    // 判断当前下边下是否是我们要找到值
    if ((eh = e.hash) == h) {
        if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
            return e.val;
    }
    else if (eh < 0) // 判断Node节点的Hash值是否小于0，如果小于0的话，则会在他的子类上进行查找
        //这里情况比较复杂，不同的节点有不同的处理，如果当前节点为fwd节点，则去新表上找，如果为红黑树
        //节点，则在红黑树上进行查找，后文会展开红黑树上的查找流程
        return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
    // 普通链表查找
    while ((e = e.next) != null) {
        if (e.hash == h &&
            ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
            return e.val;
    }
}
return null;
}

插入

final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
    if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
    int hash = spread(key.hashCode());
    int binCount = 0;
    for (Node<K,V>[] tab = table;;) { // 注意这里是个死循环
        Node<K,V> f; int n, i, fh;
        // 判断是否初始化
        if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
            tab = initTable();
        else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) { // 判断对应节点是否是空节点，如果是
            //直接通过cas创建节点
            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) // 如果当前节点是fwd节点（正在扩容），则帮助扩容
            tab = helpTransfer(tab, f);
        else { 
            V oldVal = null;
            synchronized (f) { // 这里加锁
                if (tabAt(tab, i) == f) { // 这里需要继续判断是否当前位置的节点没有变化，因为其他线程可能
                    // 改变此节点
                    if (fh >= 0) { // fh >= 0表示当前节点是链表节点，直接next往下找就行
                        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;
                            }
                        }
                    }
                    else if (f instanceof TreeBin) { // 如果此时节点是TreeBin节点，则需要再红黑树上进行插入，具体
                        // 插入流程后文展开
                        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;
                        }
                    }
                }
            }
            // 判断是否需要树化
            if (binCount != 0) {
                if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
                    treeifyBin(tab, i);
                if (oldVal != null)
                    return oldVal;
                break;
            }
        }
    }
    // 计数器加1，这里使用了计数器而不是AtomicLong这种
    addCount(1L, binCount);
    return null;
}

扩容

CHM的扩容利用了多线程并发的去扩容

CHM在两种条件下会发生扩容：

• 单个链表长度大于8，并且数组长度小于64时，会发生扩容
• 元素个数超过阈值会发生扩容

扩容流程：

• 创建新的Node表，长度为当前数组长度的两倍
• 从后往前分配任务区间，最小长度是16，即每个线程每次扩容最少需要迁移16个桶，具体迁移数量由cpu核数决定
• 判断当前元素是否为空，为空直接cas操作当前节点为fwd节点，否则判断当前元素是否为fwd节点，如果是，则说明其他线程再次区间扩容，此时需要重新选定区间，否则就对当前桶开始进行迁移
• 其他元素在put时如果发现当前桶位是fwd节点，会先协助扩容再put
• 最后一个扩容线程退出扩容时再次检查一遍旧桶，更新sizeCtl的值，同时引用新桶

private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
    int n = tab.length, stride;
    // 确定任务长度
    if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
        stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
    if (nextTab == null) {            // 第一个扩容的线程需要创建新数组
        try {
            @SuppressWarnings("unchecked")
                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 = nextTab;
        transferIndex = n;
    }
    int nextn = nextTab.length;
    ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
    boolean advance = true;
    boolean finishing = false; // 用于最后一次检查
    for (int i = 0, bound = 0;;) {
        Node<K,V> f; int fh;
        while (advance) {
            int nextIndex, nextBound;
            if (--i >= bound || finishing) //当前任务是否完成
                advance = false;
            else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) { // 没有任务了
                i = -1;
                advance = false;
            }
            else if (U.compareAndSwapInt
                     (this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
                      nextBound = (nextIndex > stride ?
                                   nextIndex - stride : 0))) { //cas更新transferIndex
                bound = nextBound;
                i = nextIndex - 1;
                advance = false;
            }
        }
        if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) { // 扩容完毕
            int sc;
            if (finishing) { // 二次检查后引用新表
                nextTable = null;
                table = nextTab;
                sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
                return;
            }
            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
            }
        }
        else if ((f = tabAt(tab, i)) == null) // 当前节点为空，直接赋为fwd
            advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
        else if ((fh = f.hash) == MOVED) // 其他线程已经迁移好了，此时需要重新分配区间
            advance = true; // already processed
        else {
            synchronized (f) { //当前节点开始迁移，这里需要加锁，可能会有读写操作
                if (tabAt(tab, i) == f) {
                    Node<K,V> ln, hn;
                    if (fh >= 0) { //链表节点 这里只需要判断对应位置是0还是1就可决定迁移到高桶位还是低桶位
                        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
       编程客栈                         hn = new Node<K,V>(ph, pk, pv, hn);
                        }
                        setTabAt(nextTab, i, ln);
                        setTabAt(nextTab, i + n, hn);
                        setTabAt(tab, i, fwd);
                        advance = true;
                    }
                    else if (f instanceof TreeBin) { // 红黑树节点，通过判断对应位是否为0决定放到高
                        // 桶位还是低桶位
       编程客栈                 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;
                        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;
                            }
                        }
                        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;
                        setTabAt(nextTab, i, ln);
                        setTabAt(nextTab, i + n, hn);
                        setTabAt(tab, i, fwd);
                        advance = true;
                    }
                }
            }
        }
    }
}

红黑树的读&写

红黑树上的读写操作是基于TreeBin进行的，上文也对其进行了说明。TreeBin其中的lockState表示当前的读写状态

读操作

读操作和写操作可可以是并行的，当有现成正在写或者正在等待写时，读线程可以读，通过代码我们可以发现，此时并没有从红黑树上去读，而是通过链表去读了，这里和IO多路复用里面的epoll函数的底层原理一样。

final Node&编程客栈lt;K,V> find(int h, Object k) {
    if (k != null) {
        for (Node<K,V> e = first; e != null; ) {
            int s; K ek;
            // WAITER : .....010
            // WRITER : .....001
            // READER : .....100
            if (((s = lockState) & (WAITER|WRITER)) != 0) { //这里表明此时有正在写或者等待写的线程，直接从链表读
                if (e.hash == h &&
                    ((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))
                    return e;
                e = e.next;
            }
            else if (U.compareAndSwapInt(this, LOCKSTATE, s, // 表明此时处于无锁或者读锁状态，直接红黑树上查找
                                         s + READER)) {
                TreeNode<K,V> r, p;
                try {
                    p = ((r = root) == null ? null :
                         r.findTreeNode(h, k, null));
                } finally {
                    Thread w;
                    // 读操作完毕后检查是否有写线程在等待，如果有，需要唤醒等待线程
                    // READER|WAITER 表示此时是最后一个读线程
                    if (U.getAndAddInt(this, LOCKSTATE, -READER) ==
                        (READER|WAITER) && (w = waiter) != null)
                        LockSupport.unpark(w);
                }
                return p;
            }
        }
    }
    return null;
}

写操作

红黑树上的写会先查找是否有对应的值，如果有，则更新值即可，如果没有找到，则插入新的节点，再插入节点的过程中，会调用lockRoot加写锁，如果没有抢到锁，则会调用contentLock方法继续尝试或者将自己挂起

final TreeNode<K,V> putTreeVal(int h, K k, V v) {
    Class<?> kc = null;
    boolean searched = false;
    for (TreeNode<K,V> p = root;;) {
        // 查找是否有值
        int dir, ph; K pk;
        if (p == null) {
            first = root = new TreeNode<K,V>(h, k, v, null, null);
            break;
        }
        else if ((ph = p.hash) > h)
            dir = -1;
        else if (ph < h)
            dir = 1;
        else if ((pk = p.key) == k || (pk != null && k.equals(pk)))
            return p;
        else if ((kc == null &&
                  (kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
                 (dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0) {
            if (!searched) {
                TreeNode<K,V> q, ch;
                searched = true;
                if (((ch = p.left) != null &&
                     (q = ch.findTreeNode(h, k, kc)) != null) ||
                    ((ch = p.right) != null &&
                     (q = ch.findTreeNode(h, k, kc)) != null))
                    return q;
            }
            dir = tieBreakOrder(k, pk);
        }

        TreeNode<K,V> xp = p;
        if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
            TreeNode<K,V> x, f = first;
            first = x =编程客栈 new TreeNode<K,V>(h, k, v, f, xp);
            if (f != null)
                f.prev = x;
            if (dir <= 0)
                xp.left = x;
            else
                xp.right = x;
            if (!xp.red)
                x.red = true;
            else {
                // 锁住节点，平衡操作可能会导致树结构发生变化
                lockRoot();
                try { 
                    root = balanceInsertion(root, x);
                } finally {
                    unlockRoot();
                }
            }
            break;
        }
    }
    assert checkInvariants(root);
    return null;
}

private final void lockRoot() {
    // 这里尝试去获取写锁，获取不到就调用contenedLock方法
    if (!U.compareAndSwapInt(this, LOCKSTATE, 0, WRITER))
        contendedLock(); // offload to separate method
}

private final void contendedLock() {
    boolean waiting = false;
    for (int s;;) {
        // ~WAITER 1111111101
        // 如果此时处于无锁，则重新获取锁
        if (((s = lockState) & ~WAITER) == 0) {
            if (U.compareAndSwapInt(this, LOCKSTATE, s, WRITER)) {
                if (waiting)
                    waiter = null;
                return;
            }
        } // 此时不是处于waiter状态，即其他线程没有等待，则自己进行等待。如果已经有线程在等待了，会一直自旋，也可看出这里是非公平锁
        else if ((s & WAITER) == 0) {
            if (U.compareAndSwapInt(this, LOCKSTATE, s, s | WAITER)) {
                waiting = true;
                waiter = Thread.currentThread();
            }
        }
        else if (waiting) // 将当前线程挂起
            LockSupport.park(this);
    }
}

小结

在红黑树上进行读写时，我们可以发现，当有线程在树上写时，读线程是可以读的，不过不是从红黑树上去读，而不用阻塞，这里可能导致短暂的数据不一致的问题，类似于COW；当有线程在树上读时，此时写线程会将自己挂起，当最后一个读线程查找完毕后会检查是否有些线程在等待，如果有，则唤醒等待写的线程

容器计数

对于一个并发容器来说，当多线程同时写入时，此时容器如何计数成为了一个问题，最简单的是通过AtomicLong来保证原子性与可见性，但是在多线程情况下绝大多数线程会cas失败，然后重试。这无疑是浪费cpu性能的且会有性能瓶颈的。在CHM中引入了，使用分段计数思想，即通过一个数组来计数，当多线程并发计数时，记在数组的不同位置上，最后进行统计。

public int size() {
    long n = sumCount();
    return ((n < 0L) ? 0 :
            (n > (long)Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE :
            (int)n);
}

final long sumCount() {
    CounterCell[] as = counterCells; CounterCell a;
    long sum = baseCount;
    if (as != null) {
        // 累计cells数组
        for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
            if ((a = as[i]) != null)
                sum += a.value;
        }
    }
    return sum;
}

// 计数
private final void addCount(long x, int check) {
    CounterCell[] as; long b, s;
    // 如果cells数组不为空或者cas操作baseCount失败，说明此时出现了竞争，需要再cells数组上计数
    if ((as = counterCells) != null ||
        !U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCou开发者_JAVA开发nt, s = b + x)) {
        CounterCell a; long v; int m;
        boolean uncontended = true;
        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;
        }
        if (check <= 1)
            return;
        s = sumCount();
    }
    // 判断是否需要扩容
    if (check >= 0) {
        Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
        while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
               (n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {
            int rs = resizeStamp(n);
            if (sc < 0) {
                if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
                    sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
                    transferIndex <= 0)
                    break;
                if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
                    transfer(tab, nt);
            }
            else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
                                         (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
                transfer(tab, null);
            s = sumCount();
        }
    }
}

总结

CHM作为线程安全的Map，同时又要兼顾性能，使用了许多巧妙的设计与思想，如位运算，红黑树，无锁并发等等，里面的思想值得我们去学习和借鉴。本篇文章对其进行简单的解读，如有不当之处，还望指出，万分感谢。

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