ConcurrentHashMap源码解析（上）

1. 前言2. 简介3. 成员变量4. 构造方法5. 内部类

1. 前言

HashMap不是线程安全的，在处理并发的时候可能会出现问题。而HashTable虽然是线程安全的，但是却是需要所有操作竞争同一把锁，效率自然会下降很多。而如果容器中有多把锁，每一把锁锁一段数据，这样在多线程访问不同段的数据时，就不会出现锁竞争了，进而可以有效提高并发效率。这就是ConcurrentHashMap采用的分段锁思想。

2. 简介

ConcurrentHashMap是HashMap的线程安全版本，内部也是采用数组+链表+红黑树存储元素的，因为要尽可能保持并发的效率，所以代码会更复杂，成员变量也有很多不同，这些都是为了并发的效率考虑的，ConcurrentHashMap的并发效率比简单粗暴的HashTable会高很多。

3. 成员变量

// 最大表容量
private static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

// 默认表容量（16）， 注：表的容量必须是2的次幂
private static final int DEFAULT_CAPACITY = 16;
    
// 最大可能的数组大小，toArray和相关方法需要
static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;

// 表的并发级别，未使用，是为了与以前的版本兼容而定义
private static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;

// 表的负载因子，表示表中元素的稀疏程度，当表中单元格所占元素数量大于等于表的长度*负载因子，需要扩容
// 负载因子太小则元素比较拥挤，节点处链表过长，查询效率会变低；负载因子太大则表的空间利用率太低
// 因此负载因子的选取是很重要的
private static final float LOAD_FACTOR = 0.75f;

// 树化阈值，当表中一个单元格处的链表长度达到8的时候，就具备了树化的条件之一
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

// 反树化阈值，当表中一个单元格处的链表长度小于6时，会将红黑树转化为链表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

// 这个记录的是树化的条件之一，当表的长度64，就具备了树化的条件之一
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

// 
private static final int MIN_TRANSFER_STRIDE = 16;

// 固定值，与扩容相关，在扩容时会根据这个生成一个扩容版本号
private static int RESIZE_STAMP_BITS = 16;

// 并发扩容最多容纳的线程数
private static final int MAX_RESIZERS = (1 << (32 - RESIZE_STAMP_BITS)) - 1;

// 与扩容有关，在扩容的时候会用到
private static final int RESIZE_STAMP_SHIFT = 32 - RESIZE_STAMP_BITS;


// 结点哈希字段的编码
// 当结点的hash=-1，表示当前结点是FWD(forwarding)结点（该处结点已经被迁移）
static final int MOVED     = -1; // hash for forwarding nodes

// 当node的hash=-2，表示当前结点已经树化，且当前结点是TreeBin结点（TreeBin结点代理操作红黑树）
static final int TREEBIN   = -2; // hash for roots of trees

// node的hash=-3，临时保留的hash值，暂时用不到
static final int RESERVED  = -3; // hash for transient reservations

// 0x7fffffff转化为2进制就是1111111111111111111111111111111（31个1）
// 在计算哈希值时会用到
static final int HASH_BITS = 0x7fffffff; // usable bits of normal node hash

// 当前系统的cpu数量
static final int NCPU = Runtime.getRuntime().availableProcessors();

// 用来存储表中的数据，ConcurrentHashMap底层就是Node数组
transient volatile Node[] table;

// 在数组扩容时需要用到的表，表示新表，扩容之后将新表赋给table，nextTable重新设置为null
private transient volatile Node[] nextTable;

// 表示列表中的元素数量
private transient volatile long baseCount;

// -1 ：当前有线程正在初始化table数组
// -N ：高16位表示扩容的版本号，低16位表示扩容线程数（1 + n threads），n表示当前参与扩容的线程数
// =0 ：在调用无参构造方法创建ConcurrentHashMap对象时，不会给sizeCtl赋值，默认为0，这样第一次初始化时表的容量为16
// >0 ：
//	如果table未初始化，表示初始化时表的容量大小
//	如果table已经初始化，表示下一次扩容时表应该达到的阈值	
private transient volatile int sizeCtl;


private transient volatile int transferIndex;

// 表示counterCells数组当前有无线程加锁
private transient volatile int cellsBusy;

// 可以对比LongAdder为了降低线程冲突创建的cells数组
// 因为baseCount表示表中元素数量，当有多个线程通知修改
// baseCount时，只会有一个线程会成功，冲突率太高，通过
// 创建数组分散热点，可以很好地减小冲突发生的概率，时间换空间
// 我写过一篇LongAdder的解析，大家可以去看一看啊~
private transient volatile CounterCell[] counterCells;

与HashMap相比，ConcurrentHashMap使用sizeCtl来控制扩容时需要达到的阈值

-1 ：当前有线程正在初始化table数组

-N ：高16位表示扩容的版本号，低16位表示扩容线程数（1 + n threads），n表示当前参与扩容的线程数

=0 ：在调用无参构造方法创建ConcurrentHashMap对象时，不会给sizeCtl赋值，默认为0，这样第一次初始化时表的容量为16

**>**0 ：

如果table未初始化，表示初始化时表的容量大小如果table已经初始化，表示下一次扩容时表应该达到的阈值 4. 构造方法

// 无参的构造方法，sizeCtl未赋值，默认为0，如果调用这个构造方法创建对象，则第一次扩容时table的容量会是16
public ConcurrentHashMap() {
    
}
// 传入一个指定容量，虽然传入了指定容量，但实际上初始化时的容量是最小的大于等于这个数的2的次幂
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {
        if (initialCapacity < 0)
            throw new IllegalArgumentException();
        int cap = ((initialCapacity >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ?
                   MAXIMUM_CAPACITY :
                   // 下面这个方法会计算最小的大于等于initialCapacity*1.5+1的2的次幂
                   tableSizeFor(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1));
    	// 设置sizeCtl为计算出的cap，表示新建数组时需要new的数组的大小
        this.sizeCtl = cap;
    }

public ConcurrentHashMap(Map m) {
    	// 设置sizeCtl为默认容量DEFAULT_CAPACITY(16)
        this.sizeCtl = DEFAULT_CAPACITY;
    	// 调用这个方法将传的Map集合插入列表中
        putAll(m);
    }

public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
    	// 调用另一个构造方法
        this(initialCapacity, loadFactor, 1);
    }
		
// 指定初始容量，负载因子，和并发级别
// 虽然指定了初始容量，但是真正初始化时的容量确是最小的大于等于1+指定初始容量/负载因子的2的次幂
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,float loadFactor, int concurrencyLevel) {
    	// 负载因子小于等于0或初始容量小于0或并发级别小于0，直接抛出异常
        if (!(loadFactor > 0.0f) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
            throw new IllegalArgumentException();
    	// 如果初始容量小于并发级别，则设置初始容量为并发级别
        if (initialCapacity < concurrencyLevel)   // Use at least as many bins
            initialCapacity = concurrencyLevel;   // as estimated threads
    	// 计算1+初始容量/负载因子的大小
        long size = (long)(1.0 + (long)initialCapacity / loadFactor);
        int cap = (size >= (long)MAXIMUM_CAPACITY) ?
            				  // 计算最小的大于等于1+初始容量/负载因子的2的次幂
            MAXIMUM_CAPACITY : tableSizeFor((int)size);
    	// 设置sizeCtl为计算出的cap，表示创建数组时需要new的数组的大小
        this.sizeCtl = cap;
    }

5. 内部类

Node结点

这个节点类型就是我们存储到ConcurrentHashMap中的基本类型

// Node结点
static class Node implements Map.Entry {
        final int hash;      // 哈希值
        final K key;         // 键
        volatile V val;      // 值
        volatile Node next; // 下一个Node结点

        Node(int hash, K key, V val, Node next) {
            this.hash = hash;
            this.key = key;
            this.val = val;
            this.next = next;
        }

        public final K getKey()       { return key; }
        public final V getValue()     { return val; }
        public final int hashCode()   { return key.hashCode() ^ val.hashCode(); }
        public final String toString(){ return key + "=" + val; }
        public final V setValue(V value) {
            throw new UnsupportedOperationException();
        }

        public final boolean equals(Object o) {
            Object k, v, u; Map.Entry e;
            return ((o instanceof Map.Entry) &&
                    (k = (e = (Map.Entry)o).getKey()) != null &&
                    (v = e.getValue()) != null &&
                    (k == key || k.equals(key)) &&
                    (v == (u = val) || v.equals(u)));
        }

        
        Node find(int h, Object k) {
            Node e = this;
            if (k != null) {
                do {
                    K ek;
                    if (e.hash == h &&
                        ((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
            return null;
        }
    }

ForwardingNode结点

这个结点在扩容的时候会用到。

// ForwardingNode结点
// 如果是一个写的线程（并发扩容），则需要为创建新表贡献一份力
// 如果是一个读的线程，则调用内部类的find(int h, Object k)方法读出数据
static final class ForwardingNode extends Node {
    // 表示新表的引用
    final Node[] nextTable;
    ForwardingNode(Node[] tab) {
        super(MOVED, null, null, null);
        this.nextTable = tab;
    }
	// 到新表上读数据
    Node find(int h, Object k) {
        // loop to avoid arbitrarily deep recursion on forwarding nodes
        outer: for (Node[] tab = nextTable;;) {
            Node e; int n;
            if (k == null || tab == null || (n = tab.length) == 0 ||
                (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) == null)
                return null;
            for (;;) {
                int eh; K ek;
                if ((eh = e.hash) == h &&
                    ((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))
                    return e;
                if (eh < 0) {
                    if (e instanceof ForwardingNode) {
                        tab = ((ForwardingNode)e).nextTable;
                        continue outer;
                    }
                    else
                        return e.find(h, k);
                }
                if ((e = e.next) == null)
                    return null;
            }
        }
    }
}

TreeNode结点

表示红黑树上的结点。

static final class TreeNode extends Node {
    // 父节点
    TreeNode parent;  // red-black tree links	
    
    // 左子节点
    TreeNode left;
    
    // 右子节点
    TreeNode right;
    
    // 前驱结点
    TreeNode prev;    // needed to unlink next upon deletion
    
    // 颜色
    boolean red;

    TreeNode(int hash, K key, V val, Node next,
             TreeNode parent) {
        super(hash, key, val, next);
        this.parent = parent;
    }

    Node find(int h, Object k) {
        return findTreeNode(h, k, null);
    }

    
    final TreeNode findTreeNode(int h, Object k, Class kc) {
        if (k != null) {
            TreeNode p = this;
            do  {
                int ph, dir; K pk; TreeNode q;
                TreeNode pl = p.left, pr = p.right;
                if ((ph = p.hash) > h)
                    p = pl;
                else if (ph < h)
                    p = pr;
                else if ((pk = p.key) == k || (pk != null && k.equals(pk)))
                    return p;
                else if (pl == null)
                    p = pr;
                else if (pr == null)
                    p = pl;
                else if ((kc != null ||
                          (kc = comparableClassFor(k)) != null) &&
                         (dir = compareComparables(kc, k, pk)) != 0)
                    p = (dir < 0) ? pl : pr;
                else if ((q = pr.findTreeNode(h, k, kc)) != null)
                    return q;
                else
                    p = pl;
            } while (p != null);
        }
        return null;
    }
}

TreeBin结点

代为管理红黑树

static final class TreeBin extends Node {
        TreeNode root;
        volatile TreeNode first;
        volatile Thread waiter;
        volatile int lockState;
        // 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; // increment value for setting read lock
}

ConcurrentHashMap源码解析（上）

Java相关栏目本月热门文章