2023-08-15  阅读(169)
原文作者:Ressmix 原文地址:https://www.tpvlog.com/article/39

一、ConcurrentHashMap类简介

ConcurrentHashMap是在JDK1.5时,J.U.C引入的一个同步集合工具类,顾名思义,这是一个线程安全的HashMap。不同版本的ConcurrentHashMap,内部实现机制千差万别,本节所有的讨论基于JDK1.8。

ConcurrentHashMap 的类继承关系并不复杂:

202308152203088561.png

可以看到ConcurrentHashMap继承了 AbstractMap ,这是一个java.util包下的抽象类,提供Map接口的骨干实现,以最大限度地减少实现Map这类数据结构时所需的工作量,一般来讲,如果需要重复造轮子——自己来实现一个Map,那一般就是继承AbstractMap。

另外, ConcurrentHashMap 实现了ConcurrentMap这个接口,ConcurrentMap是在JDK1.5时随着J.U.C包引入的,这个接口其实就是提供了一些针对Map的原子操作:

202308152203095222.png

ConcurrentMap接口提供的功能:

方法签名 功能
getOrDefault(Objectkey,VdefaultValue) 返回指定key对应的值;如果Map不存在该key,则返回defaultValue
forEach(BiConsumeraction) 遍历Map的所有Entry,并对其进行指定的aciton操作
putIfAbsent(Kkey,Vvalue) 如果Map不存在指定的key,则插入;否则,直接返回该key对应的值
remove(Objectkey,Objectvalue) 删除与完全匹配的Entry,并返回true;否则,返回false
replace(Kkey,VoldValue,VnewValue) 如果存在key,且值和oldValue一致,则更新为newValue,并返回true;否则,返回false
replace(Kkey,Vvalue) 如果存在key,则更新为value,返回旧value;否则,返回null
replaceAll(BiFunctionfunction) 遍历Map的所有Entry,并对其进行指定的funtion操作
computeIfAbsent(Kkey,FunctionmappingFunction) 如果Map不存在指定的key,则通过mappingFunction计算value并插入
computeIfPresent(Kkey,BiFunctionremappingFunction) 如果Map存在指定的key,则通过mappingFunction计算value并替换旧值
compute(Kkey,BiFunctionremappingFunction) 根据指定的key,查找value;然后根据得到的value和remappingFunction重新计算新值,并替换旧值
merge(Kkey,Vvalue,BiFunctionremappingFunction) 如果key不存在,则插入value;否则,根据key对应的值和remappingFunction计算新值,并替换旧值

二、ConcurrentHashMap基本结构

我们先来看下ConcurrentHashMap对象的内部结构究竟什么样的:

202308152203103563.png

2.1 基本结构

ConcurrentHashMap 内部维护了一个Node类型的数组,也就是 table

transient volatile Node<K, V>[] table;

数组的每一个位置table[i]代表了一个桶,当插入键值对时,会根据键的hash值映射到不同的桶位置,table一共可以包含 4种不同类型 的桶: NodeTreeBinForwardingNodeReservationNode 。上图中,不同的桶用不同颜色表示。可以看到,有的桶链接着 链表 ,有的桶链接着 ,这也是JDK1.8中ConcurrentHashMap的特殊之处,后面会详细讲到。

需要注意的是: TreeBin 所链接的是一颗红黑树,红黑树的结点用 TreeNode 表示,所以ConcurrentHashMap中实际上一共有 五种不同类型 的Node结点。

之所以用 TreeBin 而不是直接用 TreeNode ,是因为红黑树的操作比较复杂,包括构建、左旋、右旋、删除,平衡等操作,用一个代理结点TreeBin来包含这些复杂操作,其实是一种“职责分离”的思想。另外TreeBin中也包含了一些加/解锁的操作。

在JDK1.8之前,ConcurrentHashMap采用了分段锁的设计思路,以减少热点域的冲突。JDK1.8时不再延续,转而直接对每个桶加锁,并用“红黑树”链接冲突结点。关于红黑树和一般HashMap的实现思路,读者可以参考《Algorithms 4th》,或我之前写的博文:红黑树哈希表,本文不会对红黑树的相关操作具体分析。

2.2 结点定义

上一节提到, ConcurrentHashMap 一共包含5种结点,我们来看下各个结点的定义和作用。

Node结点

Node结点的定义非常简单,也是其它四种类型结点的父类。

默认链接到table[i]——桶上的结点就是Node结点。
当出现hash冲突时,Node结点会首先以 链表 的形式链接到table上,当结点数量超过一定数目时,链表会转化为红黑树。因为链表查找的平均时间复杂度为O(n),而红黑树是一种平衡二叉树,其平均时间复杂度为O(logn)

    /**
     * 普通的Entry结点, 以链表形式保存时才会使用, 存储实际的数据.
     */
    static class Node<K, V> implements Map.Entry<K, V> {
        final int hash;
        final K key;
        volatile V val;
        volatile Node<K, V> next;   // 链表指针
    
        Node(int hash, K key, V val, Node<K, V> 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)));
        }
    
        /**
         * 链表查找.
         */
        Node<K, V> find(int h, Object k) {
            Node<K, V> 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;
        }
    }

TreeNode结点

TreeNode就是红黑树的结点,TreeNode不会直接链接到table[i]——桶上面,而是由TreeBin链接,TreeBin会指向红黑树的根结点。

    /**
     * 红黑树结点, 存储实际的数据.
     */
    static final class TreeNode<K, V> extends Node<K, V> {
        boolean red;
    
        TreeNode<K, V> parent;
        TreeNode<K, V> left;
        TreeNode<K, V> right;
    
        /**
         * prev指针是为了方便删除.
         * 删除链表的非头结点时,需要知道它的前驱结点才能删除,所以直接提供一个prev指针
         */
        TreeNode<K, V> prev;
    
        TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K, V> next,
                 TreeNode<K, V> parent) {
            super(hash, key, val, next);
            this.parent = parent;
        }
    
        Node<K, V> find(int h, Object k) {
            return findTreeNode(h, k, null);
        }
    
        /**
         * 以当前结点(this)为根结点,开始遍历查找指定key.
         */
        final TreeNode<K, V> findTreeNode(int h, Object k, Class<?> kc) {
            if (k != null) {
                TreeNode<K, V> p = this;
                do {
                    int ph, dir;
                    K pk;
                    TreeNode<K, V> q;
                    TreeNode<K, V> 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

TreeBin相当于TreeNode的代理结点。TreeBin会直接链接到table[i]——桶上面,该结点提供了一系列红黑树相关的操作,以及加锁、解锁操作。

    /**
     * TreeNode的代理结点(相当于封装了TreeNode的容器,提供针对红黑树的转换操作和锁控制)
     * hash值固定为-3
     */
    static final class TreeBin<K, V> extends Node<K, V> {
        TreeNode<K, V> root;                // 红黑树结构的根结点
        volatile TreeNode<K, V> first;      // 链表结构的头结点
        volatile Thread waiter;             // 最近的一个设置WAITER标识位的线程
    
        volatile int lockState;             // 整体的锁状态标识位
    
        static final int WRITER = 1;        // 二进制001,红黑树的写锁状态
        static final int WAITER = 2;        // 二进制010,红黑树的等待获取写锁状态
        static final int READER = 4;        // 二进制100,红黑树的读锁状态,读可以并发,每多一个读线程,lockState都加上一个READER值
    
        /**
         * 在hashCode相等并且不是Comparable类型时,用此方法判断大小.
         */
        static int tieBreakOrder(Object a, Object b) {
            int d;
            if (a == null || b == null ||
                (d = a.getClass().getName().
                    compareTo(b.getClass().getName())) == 0)
                d = (System.identityHashCode(a) <= System.identityHashCode(b) ?
                    -1 : 1);
            return d;
        }
    
        /**
         * 将以b为头结点的链表转换为红黑树.
         */
        TreeBin(TreeNode<K, V> b) {
            super(TREEBIN, null, null, null);
            this.first = b;
            TreeNode<K, V> r = null;
            for (TreeNode<K, V> x = b, next; x != null; x = next) {
                next = (TreeNode<K, V>) x.next;
                x.left = x.right = null;
                if (r == null) {
                    x.parent = null;
                    x.red = false;
                    r = x;
                } else {
                    K k = x.key;
                    int h = x.hash;
                    Class<?> kc = null;
                    for (TreeNode<K, V> p = r; ; ) {
                        int dir, ph;
                        K pk = p.key;
                        if ((ph = p.hash) > h)
                            dir = -1;
                        else if (ph < h)
                            dir = 1;
                        else if ((kc == null &&
                            (kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
                            (dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0)
                            dir = tieBreakOrder(k, pk);
                        TreeNode<K, V> xp = p;
                        if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
                            x.parent = xp;
                            if (dir <= 0)
                                xp.left = x;
                            else
                                xp.right = x;
                            r = balanceInsertion(r, x);
                            break;
                        }
                    }
                }
            }
            this.root = r;
            assert checkInvariants(root);
        }
    
        /**
         * 对红黑树的根结点加写锁.
         */
        private final void lockRoot() {
            if (!U.compareAndSwapInt(this, LOCKSTATE, 0, WRITER))
                contendedLock();
        }
    
        /**
         * 释放写锁.
         */
        private final void unlockRoot() {
            lockState = 0;
        }
    
        /**
         * Possibly blocks awaiting root lock.
         */
        private final void contendedLock() {
            boolean waiting = false;
            for (int s; ; ) {
                if (((s = lockState) & ~WAITER) == 0) {
                    if (U.compareAndSwapInt(this, LOCKSTATE, s, WRITER)) {
                        if (waiting)
                            waiter = null;
                        return;
                    }
                } else if ((s & WAITER) == 0) {
                    if (U.compareAndSwapInt(this, LOCKSTATE, s, s | WAITER)) {
                        waiting = true;
                        waiter = Thread.currentThread();
                    }
                } else if (waiting)
                    LockSupport.park(this);
            }
        }
    
        /**
         * 从根结点开始遍历查找,找到“相等”的结点就返回它,没找到就返回null
         * 当存在写锁时,以链表方式进行查找
         */
        final Node<K, V> find(int h, Object k) {
            if (k != null) {
                for (Node<K, V> e = first; e != null; ) {
                    int s;
                    K ek;
                    /**
                     * 两种特殊情况下以链表的方式进行查找:
                     * 1. 有线程正持有写锁,这样做能够不阻塞读线程
                     * 2. 有线程等待获取写锁,不再继续加读锁,相当于“写优先”模式
                     */
                    if (((s = lockState) & (WAITER | WRITER)) != 0) {
                        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,
                        s + READER)) {
                        TreeNode<K, V> r, p;
                        try {
                            p = ((r = root) == null ? null :
                                r.findTreeNode(h, k, null));
                        } finally {
                            Thread w;
                            if (U.getAndAddInt(this, LOCKSTATE, -READER) ==
                                (READER | WAITER) && (w = waiter) != null)
                                LockSupport.unpark(w);
                        }
                        return p;
                    }
                }
            }
            return null;
        }
    
        /**
         * 查找指定key对应的结点,如果未找到,则插入.
         *
         * @return 插入成功返回null, 否则返回找到的结点
         */
        final TreeNode<K, V> putTreeVal(int h, K k, V v) {
            Class<?> kc = null;
            boolean searched = false;
            for (TreeNode<K, V> p = root; ; ) {
                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 = 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 {
                        lockRoot();
                        try {
                            root = balanceInsertion(root, x);
                        } finally {
                            unlockRoot();
                        }
                    }
                    break;
                }
            }
            assert checkInvariants(root);
            return null;
        }
    
        /**
         * 删除红黑树的结点:
         * 1. 红黑树规模太小时,返回true,然后进行 树 -> 链表 的转化;
         * 2. 红黑树规模足够时,不用变换成链表,但删除结点时需要加写锁.
         */
        final boolean removeTreeNode(TreeNode<K, V> p) {
            TreeNode<K, V> next = (TreeNode<K, V>) p.next;
            TreeNode<K, V> pred = p.prev;  // unlink traversal pointers
            TreeNode<K, V> r, rl;
            if (pred == null)
                first = next;
            else
                pred.next = next;
            if (next != null)
                next.prev = pred;
            if (first == null) {
                root = null;
                return true;
            }
            if ((r = root) == null || r.right == null || // too small
                (rl = r.left) == null || rl.left == null)
                return true;
            lockRoot();
            try {
                TreeNode<K, V> replacement;
                TreeNode<K, V> pl = p.left;
                TreeNode<K, V> pr = p.right;
                if (pl != null && pr != null) {
                    TreeNode<K, V> s = pr, sl;
                    while ((sl = s.left) != null) // find successor
                        s = sl;
                    boolean c = s.red;
                    s.red = p.red;
                    p.red = c; // swap colors
                    TreeNode<K, V> sr = s.right;
                    TreeNode<K, V> pp = p.parent;
                    if (s == pr) { // p was s's direct parent
                        p.parent = s;
                        s.right = p;
                    } else {
                        TreeNode<K, V> sp = s.parent;
                        if ((p.parent = sp) != null) {
                            if (s == sp.left)
                                sp.left = p;
                            else
                                sp.right = p;
                        }
                        if ((s.right = pr) != null)
                            pr.parent = s;
                    }
                    p.left = null;
                    if ((p.right = sr) != null)
                        sr.parent = p;
                    if ((s.left = pl) != null)
                        pl.parent = s;
                    if ((s.parent = pp) == null)
                        r = s;
                    else if (p == pp.left)
                        pp.left = s;
                    else
                        pp.right = s;
                    if (sr != null)
                        replacement = sr;
                    else
                        replacement = p;
                } else if (pl != null)
                    replacement = pl;
                else if (pr != null)
                    replacement = pr;
                else
                    replacement = p;
                if (replacement != p) {
                    TreeNode<K, V> pp = replacement.parent = p.parent;
                    if (pp == null)
                        r = replacement;
                    else if (p == pp.left)
                        pp.left = replacement;
                    else
                        pp.right = replacement;
                    p.left = p.right = p.parent = null;
                }
    
                root = (p.red) ? r : balanceDeletion(r, replacement);
    
                if (p == replacement) {  // detach pointers
                    TreeNode<K, V> pp;
                    if ((pp = p.parent) != null) {
                        if (p == pp.left)
                            pp.left = null;
                        else if (p == pp.right)
                            pp.right = null;
                        p.parent = null;
                    }
                }
            } finally {
                unlockRoot();
            }
            assert checkInvariants(root);
            return false;
        }
    
        // 以下是红黑树的经典操作方法,改编自《算法导论》
        static <K, V> TreeNode<K, V> rotateLeft(TreeNode<K, V> root,
                                                TreeNode<K, V> p) {
            TreeNode<K, V> r, pp, rl;
            if (p != null && (r = p.right) != null) {
                if ((rl = p.right = r.left) != null)
                    rl.parent = p;
                if ((pp = r.parent = p.parent) == null)
                    (root = r).red = false;
                else if (pp.left == p)
                    pp.left = r;
                else
                    pp.right = r;
                r.left = p;
                p.parent = r;
            }
            return root;
        }
    
        static <K, V> TreeNode<K, V> rotateRight(TreeNode<K, V> root,
                                                 TreeNode<K, V> p) {
            TreeNode<K, V> l, pp, lr;
            if (p != null && (l = p.left) != null) {
                if ((lr = p.left = l.right) != null)
                    lr.parent = p;
                if ((pp = l.parent = p.parent) == null)
                    (root = l).red = false;
                else if (pp.right == p)
                    pp.right = l;
                else
                    pp.left = l;
                l.right = p;
                p.parent = l;
            }
            return root;
        }
    
        static <K, V> TreeNode<K, V> balanceInsertion(TreeNode<K, V> root,
                                                      TreeNode<K, V> x) {
            x.red = true;
            for (TreeNode<K, V> xp, xpp, xppl, xppr; ; ) {
                if ((xp = x.parent) == null) {
                    x.red = false;
                    return x;
                } else if (!xp.red || (xpp = xp.parent) == null)
                    return root;
                if (xp == (xppl = xpp.left)) {
                    if ((xppr = xpp.right) != null && xppr.red) {
                        xppr.red = false;
                        xp.red = false;
                        xpp.red = true;
                        x = xpp;
                    } else {
                        if (x == xp.right) {
                            root = rotateLeft(root, x = xp);
                            xpp = (xp = x.parent) == null ? null : xp.parent;
                        }
                        if (xp != null) {
                            xp.red = false;
                            if (xpp != null) {
                                xpp.red = true;
                                root = rotateRight(root, xpp);
                            }
                        }
                    }
                } else {
                    if (xppl != null && xppl.red) {
                        xppl.red = false;
                        xp.red = false;
                        xpp.red = true;
                        x = xpp;
                    } else {
                        if (x == xp.left) {
                            root = rotateRight(root, x = xp);
                            xpp = (xp = x.parent) == null ? null : xp.parent;
                        }
                        if (xp != null) {
                            xp.red = false;
                            if (xpp != null) {
                                xpp.red = true;
                                root = rotateLeft(root, xpp);
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }
    
        static <K, V> TreeNode<K, V> balanceDeletion(TreeNode<K, V> root,
                                                     TreeNode<K, V> x) {
            for (TreeNode<K, V> xp, xpl, xpr; ; ) {
                if (x == null || x == root)
                    return root;
                else if ((xp = x.parent) == null) {
                    x.red = false;
                    return x;
                } else if (x.red) {
                    x.red = false;
                    return root;
                } else if ((xpl = xp.left) == x) {
                    if ((xpr = xp.right) != null && xpr.red) {
                        xpr.red = false;
                        xp.red = true;
                        root = rotateLeft(root, xp);
                        xpr = (xp = x.parent) == null ? null : xp.right;
                    }
                    if (xpr == null)
                        x = xp;
                    else {
                        TreeNode<K, V> sl = xpr.left, sr = xpr.right;
                        if ((sr == null || !sr.red) &&
                            (sl == null || !sl.red)) {
                            xpr.red = true;
                            x = xp;
                        } else {
                            if (sr == null || !sr.red) {
                                if (sl != null)
                                    sl.red = false;
                                xpr.red = true;
                                root = rotateRight(root, xpr);
                                xpr = (xp = x.parent) == null ?
                                    null : xp.right;
                            }
                            if (xpr != null) {
                                xpr.red = (xp == null) ? false : xp.red;
                                if ((sr = xpr.right) != null)
                                    sr.red = false;
                            }
                            if (xp != null) {
                                xp.red = false;
                                root = rotateLeft(root, xp);
                            }
                            x = root;
                        }
                    }
                } else { // symmetric
                    if (xpl != null && xpl.red) {
                        xpl.red = false;
                        xp.red = true;
                        root = rotateRight(root, xp);
                        xpl = (xp = x.parent) == null ? null : xp.left;
                    }
                    if (xpl == null)
                        x = xp;
                    else {
                        TreeNode<K, V> sl = xpl.left, sr = xpl.right;
                        if ((sl == null || !sl.red) &&
                            (sr == null || !sr.red)) {
                            xpl.red = true;
                            x = xp;
                        } else {
                            if (sl == null || !sl.red) {
                                if (sr != null)
                                    sr.red = false;
                                xpl.red = true;
                                root = rotateLeft(root, xpl);
                                xpl = (xp = x.parent) == null ?
                                    null : xp.left;
                            }
                            if (xpl != null) {
                                xpl.red = (xp == null) ? false : xp.red;
                                if ((sl = xpl.left) != null)
                                    sl.red = false;
                            }
                            if (xp != null) {
                                xp.red = false;
                                root = rotateRight(root, xp);
                            }
                            x = root;
                        }
                    }
                }
            }
        }
    
        /**
         * 递归检查红黑树的正确性
         */
        static <K, V> boolean checkInvariants(TreeNode<K, V> t) {
            TreeNode<K, V> tp = t.parent, tl = t.left, tr = t.right,
                tb = t.prev, tn = (TreeNode<K, V>) t.next;
            if (tb != null && tb.next != t)
                return false;
            if (tn != null && tn.prev != t)
                return false;
            if (tp != null && t != tp.left && t != tp.right)
                return false;
            if (tl != null && (tl.parent != t || tl.hash > t.hash))
                return false;
            if (tr != null && (tr.parent != t || tr.hash < t.hash))
                return false;
            if (t.red && tl != null && tl.red && tr != null && tr.red)
                return false;
            if (tl != null && !checkInvariants(tl))
                return false;
            if (tr != null && !checkInvariants(tr))
                return false;
            return true;
        }
    
        private static final sun.misc.Unsafe U;
        private static final long LOCKSTATE;
    
        static {
            try {
                U = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();
                Class<?> k = TreeBin.class;
                LOCKSTATE = U.objectFieldOffset
                    (k.getDeclaredField("lockState"));
            } catch (Exception e) {
                throw new Error(e);
            }
        }
    }

ForwardingNode结点

ForwardingNode结点仅仅在扩容时才会使用——关于扩容,会在下一篇文章专门论述

    /**
     * ForwardingNode是一种临时结点,在扩容进行中才会出现,hash值固定为-1,且不存储实际数据。
     * 如果旧table数组的一个hash桶中全部的结点都迁移到了新table中,则在这个桶中放置一个ForwardingNode。
     * 读操作碰到ForwardingNode时,将操作转发到扩容后的新table数组上去执行;写操作碰见它时,则尝试帮助扩容。
     */
    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;
        }
    
        // 在新的数组nextTable上进行查找
        Node<K, V> find(int h, Object k) {
            // loop to avoid arbitrarily deep recursion on forwarding nodes
            outer:
            for (Node<K, V>[] tab = nextTable; ; ) {
                Node<K, V> 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<K, V>) e).nextTable;
                            continue outer;
                        } else
                            return e.find(h, k);
                    }
                    if ((e = e.next) == null)
                        return null;
                }
            }
        }
    }

ReservationNode结点

保留结点,ConcurrentHashMap中的一些特殊方法会专门用到该类结点。

    /**
     * 保留结点.
     * hash值固定为-3, 不保存实际数据
     * 只在computeIfAbsent和compute这两个函数式API中充当占位符加锁使用
     */
    static final class ReservationNode<K, V> extends Node<K, V> {
        ReservationNode() {
            super(RESERVED, null, null, null);
        }
    
        Node<K, V> find(int h, Object k) {
            return null;
        }
    }

三、ConcurrentHashMap的构造

3.1 构造器定义

ConcurrentHashMap 提供了 五个构造器 ,这五个构造器内部最多也只是计算了下table的初始容量大小,并没有进行实际的创建table数组的工作:

ConcurrentHashMap,采用了一种 “懒加载” 的模式,只有到 首次插入键值对 的时候,才会真正的去初始化table数组。

空构造器

    public ConcurrentHashMap() {
    }

指定table初始容量的构造器

    /**
     * 指定table初始容量的构造器.
     * tableSizeFor会返回大于入参(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1)的最小2次幂值
     */
    public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {
        if (initialCapacity < 0)
            throw new IllegalArgumentException();
    
        int cap = ((initialCapacity >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ? MAXIMUM_CAPACITY :
            tableSizeFor(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1));
    
        this.sizeCtl = cap;
    }

根据已有的Map构造

    /**
     * 根据已有的Map构造ConcurrentHashMap.
     */
    public ConcurrentHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
        this.sizeCtl = DEFAULT_CAPACITY;
        putAll(m);
    }

指定table初始容量和负载因子的构造器

    /**
     * 指定table初始容量和负载因子的构造器.
     */
    public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
        this(initialCapacity, loadFactor, 1);
    }

指定table初始容量、负载因子、并发级别的构造器

    /**
     * 指定table初始容量、负载因子、并发级别的构造器.
     * <p>
     * 注意:concurrencyLevel只是为了兼容JDK1.8以前的版本,并不是实际的并发级别,loadFactor也不是实际的负载因子
     * 这两个都失去了原有的意义,仅仅对初始容量有一定的控制作用
     */
    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;
    }

3.2 常量/字段定义

我们再看下ConcurrentHashMap内部定义了哪些常量/字段,先大致熟悉下这些常量/字段,后面结合具体的方法分析就能相对容易地理解这些常量/字段的含义了。

常量 :

    /**
     * 最大容量.
     */
    private static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
    
    /**
     * 默认初始容量
     */
    private static final int DEFAULT_CAPACITY = 16;
    
    /**
     * The largest possible (non-power of two) array size.
     * Needed by toArray and related methods.
     */
    static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;
    
    /**
     * 负载因子,为了兼容JDK1.8以前的版本而保留。
     * JDK1.8中的ConcurrentHashMap的负载因子恒定为0.75
     */
    private static final float LOAD_FACTOR = 0.75f;
    
    /**
     * 链表转树的阈值,即链接结点数大于8时, 链表转换为树.
     */
    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
    
    /**
     * 树转链表的阈值,即树结点树小于6时,树转换为链表.
     */
    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
    
    /**
     * 在链表转变成树之前,还会有一次判断:
     * 即只有键值对数量大于MIN_TREEIFY_CAPACITY,才会发生转换。
     * 这是为了避免在Table建立初期,多个键值对恰好被放入了同一个链表中而导致不必要的转化。
     */
    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
    
    /**
     * 在树转变成链表之前,还会有一次判断:
     * 即只有键值对数量小于MIN_TRANSFER_STRIDE,才会发生转换.
     */
    private static final int MIN_TRANSFER_STRIDE = 16;
    
    /**
     * 用于在扩容时生成唯一的随机数.
     */
    private static int RESIZE_STAMP_BITS = 16;
    
    /**
     * 可同时进行扩容操作的最大线程数.
     */
    private static final int MAX_RESIZERS = (1 << (32 - RESIZE_STAMP_BITS)) - 1;
    
    /**
     * The bit shift for recording size stamp in sizeCtl.
     */
    private static final int RESIZE_STAMP_SHIFT = 32 - RESIZE_STAMP_BITS;
    
    static final int MOVED = -1;                // 标识ForwardingNode结点(在扩容时才会出现,不存储实际数据)
    static final int TREEBIN = -2;              // 标识红黑树的根结点
    static final int RESERVED = -3;             // 标识ReservationNode结点()
    static final int HASH_BITS = 0x7fffffff;    // usable bits of normal node hash
    
    /**
     * CPU核心数,扩容时使用
     */
    static final int NCPU = Runtime.getRuntime().availableProcessors();

字段 :

    /**
     * Node数组,标识整个Map,首次插入元素时创建,大小总是2的幂次.
     */
    transient volatile Node<K, V>[] table;
    
    /**
     * 扩容后的新Node数组,只有在扩容时才非空.
     */
    private transient volatile Node<K, V>[] nextTable;
    
    /**
     * 控制table的初始化和扩容.
     * 0  : 初始默认值
     * -1 : 有线程正在进行table的初始化
     * >0 : table初始化时使用的容量,或初始化/扩容完成后的threshold
     * -(1 + nThreads) : 记录正在执行扩容任务的线程数
     */
    private transient volatile int sizeCtl;
    
    /**
     * 扩容时需要用到的一个下标变量.
     */
    private transient volatile int transferIndex;
    
    /**
     * 计数基值,当没有线程竞争时,计数将加到该变量上。类似于LongAdder的base变量
     */
    private transient volatile long baseCount;
    
    /**
     * 计数数组,出现并发冲突时使用。类似于LongAdder的cells数组
     */
    private transient volatile CounterCell[] counterCells;
    
    /**
     * 自旋标识位,用于CounterCell[]扩容时使用。类似于LongAdder的cellsBusy变量
     */
    private transient volatile int cellsBusy;
    
    
    // 视图相关字段
    private transient KeySetView<K, V> keySet;
    private transient ValuesView<K, V> values;
    private transient EntrySetView<K, V> entrySet;

四、ConcurrentHashMap的put操作

我们来看下 ConcurrentHashMap 如何插入一个元素:

    /**
     * 插入键值对,<K,V>均不能为null.
     */
    public V put(K key, V value) {
        return putVal(key, value, false);
    }

put方法内部调用了putVal这个私有方法:

    /**
     * 实际的插入操作
     *
     * @param onlyIfAbsent true:仅当key不存在时,才插入
     */
    final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
        if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
        int hash = spread(key.hashCode());  // 再次计算hash值
    
        /**
         * 使用链表保存时,binCount记录table[i]这个桶中所保存的结点数;
         * 使用红黑树保存时,binCount==2,保证put后更改计数值时能够进行扩容检查,同时不触发红黑树化操作
         */
        int binCount = 0;
    
        for (Node<K, V>[] tab = table; ; ) {            // 自旋插入结点,直到成功
            Node<K, V> f;
            int n, i, fh;
            if (tab == null || (n = tab.length) == 0)                   // CASE1: 首次初始化table —— 懒加载
                tab = initTable();
            else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {    // CASE2: table[i]对应的桶为null
                // 注意下上面table[i]的索引i的计算方式:[ key的hash值 & (table.length-1) ]
                // 这也是table容量必须为2的幂次的原因,读者可以自己看下当table.length为2的幂次时,(table.length-1)的二进制形式的特点 —— 全是1
                // 配合这种索引计算方式可以实现key的均匀分布,减少hash冲突
                if (casTabAt(tab, i, null, new Node<K, V>(hash, key, value, null))) // 插入一个链表结点
                    break;
            } else if ((fh = f.hash) == MOVED)                          // CASE3: 发现ForwardingNode结点,说明此时table正在扩容,则尝试协助数据迁移
                tab = helpTransfer(tab, f);
            else {                                                      // CASE4: 出现hash冲突,也就是table[i]桶中已经有了结点
                V oldVal = null;
                synchronized (f) {              // 锁住table[i]结点
                    if (tabAt(tab, i) == f) {   // 再判断一下table[i]是不是第一个结点, 防止其它线程的写修改
                        if (fh >= 0) {          // CASE4.1: table[i]是链表结点
                            binCount = 1;
                            for (Node<K, V> e = f; ; ++binCount) {
                                K ek;
                                // 找到“相等”的结点,判断是否需要更新value值
                                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) {     // “尾插法”插入新结点
                                    pred.next = new Node<K, V>(hash, key,
                                        value, null);
                                    break;
                                }
                            }
                        } else if (f instanceof TreeBin) {  // CASE4.2: table[i]是红黑树结点
                            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;
                            }
                        }
                    }
                }
                if (binCount != 0) {
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
                        treeifyBin(tab, i);     // 链表 -> 红黑树 转换
                    if (oldVal != null)         // 表明本次put操作只是替换了旧值,不用更改计数值
                        return oldVal;
                    break;
                }
            }
        }
        addCount(1L, binCount);             // 计数值加1
        return null;
    }

putVal的逻辑还是很清晰的,首先根据 key 计算 hash 值,然后通过 hash 值与 table 容量进行运算,计算得到key所映射的索引——也就是对应到 table 中桶的位置。

这里需要注意的是计算索引的方式:i = (n - 1) & hash

n - 1 == table.length - 1table.length 的大小必须为 2的幂次 的原因就在这里。

读者可以自己计算下,当table.length为2的幂次时,(table.length-1)的二进制形式的特点是 除最高位外全部是1 ,配合这种索引计算方式可以 实现key在table中的均匀分布,减少hash冲突 ——出现hash冲突时,结点就需要以链表或红黑树的形式链接到table[i],这样无论是插入还是查找都需要额外的时间。


putVal 方法一共处理四种情况:

4.1 首次初始化table —— 懒加载

之前讲构造器的时候说了, ConcurrentHashMap 在构造的时候并不会初始化table数组,首次初始化就在这里通过 initTable 方法完成:

    /**
     * 初始化table, 使用sizeCtl作为初始化容量.
     */
    private final Node<K, V>[] initTable() {
        Node<K, V>[] tab;
        int sc;
        while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {  //自旋直到初始化成功
            if ((sc = sizeCtl) < 0)         // sizeCtl<0 说明table已经正在初始化/扩容
                Thread.yield();
            else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {  // 将sizeCtl更新成-1,表示正在初始化中
                try {
                    if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
                        int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
                        Node<K, V>[] nt = (Node<K, V>[]) new Node<?, ?>[n];
                        table = tab = nt;
                        sc = n - (n >>> 2);     // n - (n >>> 2) = n - n/4 = 0.75n, 前面说了loadFactor已在JDK1.8废弃
                    }
                } finally {
                    sizeCtl = sc;               // 设置threshold = 0.75 * table.length
                }
                break;
            }
        }
        return tab;
    }

initTable 方法就是将 sizeCtl 字段的值(ConcurrentHashMap对象在构造时设置)作为table的大小。
需要注意的是这里的n - (n >>> 2),其实就是0.75 * n,sizeCtl 的值最终需要变更为0.75 * n,相当于设置了 threshold

4.2 table[i]对应的桶为空

最简单的情况,直接CAS操作占用桶table[i]即可。

4.3 发现 ForwardingNode 结点,说明此时table正在扩容,则尝试协助进行数据迁移

ForwardingNode 结点是ConcurrentHashMap中的五类结点之一,相当于一个占位结点,表示当前table正在进行扩容,当前线程可以尝试协助数据迁移。

扩容和数据迁移是ConcurrentHashMap中最复杂的部分,我们会在下一章专门讨论。

4.4 出现hash冲突,也就是table[i]桶中已经有了结点

当两个不同key映射到同一个table[i]桶中时,就会出现这种情况:

  • 当table[i]的结点类型为Node——链表结点时,就会将新结点以 “尾插法” 的形式插入链表的尾部。
  • 当table[i]的结点类型为TreeBin——红黑树代理结点时,就会将新结点通过红黑树的插入方式插入。

putVal 方法的最后,涉及将链表转换为红黑树 —— treeifyBin但实际情况并非立即就会转换,当table的容量小于64时,出于性能考虑,只是对table数组扩容1倍 —— tryPresize

tryPresize 方法涉及扩容和数据迁移,我们会在下一章专门讨论。

    /**
     * 尝试进行 链表 -> 红黑树 的转换.
     */
    private final void treeifyBin(Node<K, V>[] tab, int index) {
        Node<K, V> b;
        int n, sc;
        if (tab != null) {
    
            // CASE 1: table的容量 < MIN_TREEIFY_CAPACITY(64)时,直接进行table扩容,不进行红黑树转换
            if ((n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
                tryPresize(n << 1);
    
                // CASE 2: table的容量 ≥ MIN_TREEIFY_CAPACITY(64)时,进行链表 -> 红黑树的转换
            else if ((b = tabAt(tab, index)) != null && b.hash >= 0) {
                synchronized (b) {
                    if (tabAt(tab, index) == b) {
                        TreeNode<K, V> hd = null, tl = null;
    
                        // 遍历链表,建立红黑树
                        for (Node<K, V> e = b; e != null; e = e.next) {
                            TreeNode<K, V> p = new TreeNode<K, V>(e.hash, e.key, e.val, null, null);
                            if ((p.prev = tl) == null)
                                hd = p;
                            else
                                tl.next = p;
                            tl = p;
                        }
                        // 以TreeBin类型包装,并链接到table[index]中
                        setTabAt(tab, index, new TreeBin<K, V>(hd));
                    }
                }
            }
        }
    }

五、ConcurrentHashMap的get操作

我们来看下ConcurrentHashMap如何根据key来查找一个元素:

    /**
     * 根据key查找对应的value值
     *
     * @return 查找不到则返回null
     * @throws NullPointerException if the specified key is null
     */
    public V get(Object key) {
        Node<K, V>[] tab;
        Node<K, V> e, p;
        int n, eh;
        K ek;
        int h = spread(key.hashCode());     // 重新计算key的hash值
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
                (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
            if ((eh = e.hash) == h) {       // table[i]就是待查找的项,直接返回
                if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
                    return e.val;
            } else if (eh < 0)              // hash值<0, 说明遇到特殊结点(非链表结点), 调用find方法查找
                return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
            while ((e = e.next) != null) {  // 按链表方式查找
                if (e.hash == h &&
                        ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
                    return e.val;
            }
        }
        return null;
    }

get 方法的逻辑很简单,首先根据key的hash值计算映射到table的哪个桶——table[i]

  1. 如果table[i]的key和待查找key相同,那直接返回;
  2. 如果table[i]对应的结点是特殊结点(hash值小于0),则通过find方法查找;
  3. 如果table[i]对应的结点是普通链表结点,则按链表方式查找。

关键是第二种情况,不同结点的find查找方式有所不同,我们来具体看下:

5.1 Node结点的查找

当槽table[i]被普通 Node 结点占用,说明是链表链接的形式,直接从链表头开始查找:

    /**
     * 链表查找.
     */
    Node<K, V> find(int h, Object k) {
        Node<K, V> 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;
    }

5.2 TreeBin结点的查找

TreeBin的查找比较特殊,我们知道当槽table[i]被TreeBin结点占用时,说明链接的是一棵红黑树。由于红黑树的插入、删除会涉及整个结构的调整,所以通常存在读写并发操作的时候,是需要加锁的。

ConcurrentHashMap采用了一种 类似读写锁 的方式:当线程持有写锁(修改红黑树)时,如果读线程需要查找,不会像传统的读写锁那样阻塞等待,而是转而以链表的形式进行查找(TreeBin本身时Node类型的子类,所有拥有Node的所有字段)

    /**
     * 从根结点开始遍历查找,找到“相等”的结点就返回它,没找到就返回null
     * 当存在写锁时,以链表方式进行查找
     */
    final Node<K, V> find(int h, Object k) {
        if (k != null) {
            for (Node<K, V> e = first; e != null; ) {
                int s;
                K ek;
                /**
                 * 两种特殊情况下以链表的方式进行查找:
                 * 1. 有线程正持有写锁,这样做能够不阻塞读线程
                 * 2. 有线程等待获取写锁,不再继续加读锁,相当于“写优先”模式
                 */
                if (((s = lockState) & (WAITER | WRITER)) != 0) {
                    if (e.hash == h &&
                        ((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))
                        return e;
                    e = e.next;     // 链表形式
                }
    
                // 读线程数量加1,读状态进行累加
                else if (U.compareAndSwapInt(this, LOCKSTATE, s, s + READER)) {
                    TreeNode<K, V> r, p;
                    try {
                        p = ((r = root) == null ? null :
                            r.findTreeNode(h, k, null));
                    } finally {
                        Thread w;
                        // 如果当前线程是最后一个读线程,且有写线程因为读锁而阻塞,则写线程,告诉它可以尝试获取写锁了
                        if (U.getAndAddInt(this, LOCKSTATE, -READER) == (READER | WAITER) && (w = waiter) != null)
                            LockSupport.unpark(w);
                    }
                    return p;
                }
            }
        }
        return null;
    }

5.3 ForwardingNode结点的查找

ForwardingNode 是一种临时结点,在扩容进行中才会出现,所以查找也在扩容的table上进行:

    /**
     * 在新的扩容table——nextTable上进行查找
     */
    Node<K, V> find(int h, Object k) {
        // loop to avoid arbitrarily deep recursion on forwarding nodes
        outer:
        for (Node<K, V>[] tab = nextTable; ; ) {
            Node<K, V> 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<K, V>) e).nextTable;
                        continue outer;
                    } else
                        return e.find(h, k);
                }
                if ((e = e.next) == null)
                    return null;
            }
        }
    }

5.4 ReservationNode结点的查找

ReservationNode是保留结点,不保存实际数据,所以直接返回null:

    Node<K, V> find(int h, Object k) {
        return null;
    }

六、ConcurrentHashMap的计数

6.1 计数原理

我们来看下 ConcurrentHashMap 是如何计算键值对的数目的:

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

size方法内部实际调用了 sumCount 方法:

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

可以看到,最终键值对的数目其实是通过下面这个公式计算的:

$$
sum = baseCount + \sum_{i=0}^nCounterCell[i]
$$

如果读者看过我之前的博文——LongAdder,这时应该已经猜到ConcurrentHashMap的计数思路了。

没错,ConcurrentHashMap的计数其实延用了LongAdder分段计数的思路,只不过ConcurrentHashMap并没有在内部直接使用LongAdder,而是差不多copy了一份和LongAdder类似的代码:

    /**
     * 计数基值,当没有线程竞争时,计数将加到该变量上。类似于LongAdder的base变量
     */
    private transient volatile long baseCount;
    
    /**
     * 计数数组,出现并发冲突时使用。类似于LongAdder的cells数组
     */
    private transient volatile CounterCell[] counterCells;
    
    /**
     * 自旋标识位,用于CounterCell[]扩容时使用。类似于LongAdder的cellsBusy变量
     */
    private transient volatile int cellsBusy;

我们来看下 CounterCell 这个槽对象——出现并发冲突时,每个线程会根据自己的hash值找到对应的槽位置:

    /**
     * 计数槽.
     * 类似于LongAdder中的Cell内部类
     */
    static final class CounterCell {
        volatile long value;
    
        CounterCell(long x) {
            value = x;
        }
    }

6.2 addCount的实现

回顾之前的 putval 方法的最后,当插入一对键值对后,通过 addCount 方法将计数值为加1:

    /**
     * 实际的插入操作
     *
     * @param onlyIfAbsent true:仅当key不存在时,才插入
     */
    final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
        // …
        addCount(1L, binCount);             // 计数值加1
        return null;
    }

我们来看下 addCount 的具体实现(后半部分涉及扩容,暂且不看):
首先,如果counterCells为null,说明之前一直没有出现过冲突,直接将值累加到baseCount上;
否则,尝试更新counterCells[i]中的值,更新成功就退出。失败说明槽中也出现了并发冲突,可能涉及槽数组——counterCells的扩容,所以调用 fullAddCount 方法。

fullAddCount的逻辑和LongAdder中的longAccumulate几乎完全一样,这里不再赘述,读者可以参考:Java多线程进阶(十七)—— J.U.C之atomic框架:LongAdder

    /**
     * 更改计数值
     */
    private final void addCount(long x, int check) {
        CounterCell[] as;
        long b, s;
        if ((as = counterCells) != null ||
                !U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) { // 首先尝试更新baseCount
    
            // 更新失败,说明出现并发冲突,则将计数值累加到Cell槽
            CounterCell a;
            long v;
            int m;
            boolean uncontended = true;
            if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
                    (a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||   // 根据线程hash值计算槽索引
                    !(uncontended = U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) {
                fullAddCount(x, uncontended);       // 槽更新也失败, 则会执行fullAddCount
                return;
            }
            if (check <= 1)
                return;
            s = sumCount();
        }
        if (check >= 0) {       // 检测是否扩容
            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();
            }
        }
    }

七、总结

本文较为详细地分析了ConcurrentHashMap的内部结构和典型方法的实现,下一篇将分析ConcurrentHashMap最复杂的部分——扩容/数据转移。

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