关于ConcurrentHashMap1.8的个人理解

ConcurrenHashMap 。下面分享一下我对ConcurrentHashMap 的理解,主要用于个人备忘。如果有不对,请批评。

HashMap“严重”的勾起了我对HashMap家族的好奇心,下面分享一下我对ConcurrentHashMap 的理解,主要用于个人备忘。如果有不对,请批评。

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总起

HashMap是我们平时开发过程中用的比较多的集合,但它是非线程安全的,在涉及到多线程并发的情况,进行get操作有可能会引起死循环,导致CPU利用率接近100%。

因此需要支持线程安全的并发容器 ConcurrentHashMap

数据结构

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重要成员变量

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/**
* The array of bins. Lazily initialized upon first insertion.
* Size is always a power of two. Accessed directly by iterators.
*/
transient volatile Node<K,V>[] table;

table代表整个哈希表。 默认为null,初始化发生在第一次插入操作,默认大小为16的数组,用来存储Node节点数据,扩容时大小总是2的幂次方。

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/**
* The next table to use; non-null only while resizing.
*/
private transient volatile Node<K,V>[] nextTable;

nextTable是一个连接表,用于哈希表扩容,默认为null,扩容时新生成的数组,其大小为原数组的两倍。

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/**
* Base counter value, used mainly when there is no contention,
* but also as a fallback during table initialization
* races. Updated via CAS.
*/
private transient volatile long baseCount;

baseCount保存着整个哈希表中存储的所有的结点的个数总和,有点类似于 HashMap 的 size 属性。 这个数通过CAS算法更新

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/**
* Table initialization and resizing control. When negative, the
* table is being initialized or resized: -1 for initialization,
* else -(1 + the number of active resizing threads). Otherwise,
* when table is null, holds the initial table size to use upon
* creation, or 0 for default. After initialization, holds the
* next element count value upon which to resize the table.
*/
private transient volatile int sizeCtl;

初始化哈希表和扩容 rehash 的过程,都需要依赖sizeCtl。该属性有以下几种取值:

  • 0:默认值
  • -1:代表哈希表正在进行初始化
  • 大于0:相当于 HashMap 中的 threshold,表示阈值
  • 小于-1:代表有多个线程正在进行扩容。(譬如:-N 表示有N-1个线程正在进行扩容操作 )

构造方法

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public ConcurrentHashMap() {
}
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException();
int cap = ((initialCapacity >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ?
MAXIMUM_CAPACITY :
tableSizeFor(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1));//MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30
this.sizeCtl = cap;//ConcurrentHashMap在构造函数中只会初始化sizeCtl值,并不会直接初始化table,而是延缓到第一次put操作。
}
public ConcurrentHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.sizeCtl = DEFAULT_CAPACITY;//DEFAULT_CAPACITY = 16
putAll(m);
}

构造方法是三个。重点是第二个,带参的构造方法。这个带参的构造方法会调用tableSizeFor()方法,确保table的大小总是2的幂次方(假设参数为100,最终会调整成256)。算法如下:

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/**
* Returns a power of two table size for the given desired capacity.
* See Hackers Delight, sec 3.2
*/
private static final int tableSizeFor(int c) {
int n = c - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}

PUT()方法

put()调用putVal()方法,让我们看看:

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final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
//对传入的参数进行合法性判断
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
int hash = spread(key.hashCode());//计算键所对应的 hash 值
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
//如果哈希表还未初始化,那么初始化它
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();
//根据hash值计算出在table里面的位置
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
//如果这个位置没有值 ,那么以CAS无锁式向该位置添加一个节点
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
//检测到桶结点是 ForwardingNode 类型,协助扩容(MOVED = -1; // hash for forwarding nodes)
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
//桶结点是普通的结点,锁住该桶头结点并试图在该链表的尾部添加一个节点
else {
V oldVal = null;
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
//向普通的链表中添加元素
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
//遍历链表所有的结点
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
//如果hash值和key值相同,则修改对应结点的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;
//如果遍历到了最后一个结点,那么就证明新的节点需要插入链表尾部
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
//如果这个节点是树节点,就按照树的方式插入值
else if (f instanceof TreeBin) {
Node<K,V> p;
binCount = 2;
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
if (binCount != 0) {
//如果链表长度已经达到临界值8,就需要把链表转换为树结构(TREEIFY_THRESHOLD = 8)
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
//CAS 式更新baseCount,并判断是否需要扩容
addCount(1L, binCount);
return null;
}

其实putVal()也多多少少掉用了其他方法,让我们继续探究一下。

CAS(compare and swap)

科普compare and swap,解决多线程并行情况下使用锁造成性能损耗的一种机制,CAS操作包含三个操作数——内存位置(V)、预期原值(A)和新值(B)。如果内存位置的值与预期原值相匹配,那么处理器会自动将该位置值更新为新值。否则,处理器不做任何操作。无论哪种情况,它都会在CAS指令之前返回该位置的值。CAS有效地说明了“我认为位置V应该包含值A;如果包含该值,则将B放到这个位置;否则,不要更改该位置,只告诉我这个位置现在的值即可。

spread

首先,第四行出现的int hash = spread(key.hashCode());这是传统的计算hash的方法。key的hash值高16位不变,低16位与高16位异或作为key的最终hash值。(h >>> 16,表示无符号右移16位,高位补0,任何数跟0异或都是其本身,因此key的hash值高16位不变。)

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static final int spread(int h) {
return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS;
}

initTable

第十行, tab = initTable();这个方法的亮点是,可以让put并发执行,实现table只初始化一次 。

initTable()核心思想就是,只允许一个线程对表进行初始化,如果有其他线程进来了,那么会让其他线程交出 CPU 等待下次系统调度。这样,保证了表同时只会被一个线程初始化。

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private final Node<K,V>[] initTable() {
Node<K,V>[] tab; int sc;
//如果表为空才进行初始化操作
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
//如果一个线程发现sizeCtl<0,意味着另外的线程执行CAS操作成功,当前线程只需要让出cpu时间片(放弃 CPU 的使用)
if ((sc = sizeCtl) < 0)
Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
//否则说明还未有线程对表进行初始化,那么本线程就来做这个工作
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
try {
if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
//sc 大于零说明容量已经初始化了,否则使用默认容量
int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
@SuppressWarnings("unchecked")
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
table = tab = nt;
//计算阈值,等效于 n*0.75
sc = n - (n >>> 2);
}
} finally {
//设置阈值
sizeCtl = sc;
}
break;
}
}
return tab;
}

接下来,第19行。 tab = helpTransfer(tab, f);这句话。要了解这个,首先需要知道ForwardingNode 这个节点类型。它一个用于连接两个table的节点类。它包含一个nextTable指针,用于指向下一张hash表。而且这个节点的key、value、next指针全部为null,它的hash值为MOVED(static final int MOVED = -1)。

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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;
}
//find的方法是从nextTable里进行查询节点,而不是以自身为头节点进行查找
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;
}
}
}
}

helpTransfer

在扩容操作中,我们需要对每个桶中的结点进行分离和转移。如果某个桶结点中所有节点都已经迁移完成了(已经被转移到新表 nextTable 中了),那么会在原 table 表的该位置挂上一个 ForwardingNode 结点,说明此桶已经完成迁移。

helpTransfer什么作用呢?是检测到当前哈希表正在扩容,然后让当前线程去协助扩容 !

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final Node<K,V>[] helpTransfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V> f) {
Node<K,V>[] nextTab; int sc;
if (tab != null && (f instanceof ForwardingNode) &&
(nextTab = ((ForwardingNode<K,V>)f).nextTable) != null) {//新的table,nextTab已经存在前提下才能帮助扩容
int rs = resizeStamp(tab.length);//返回一个 16 位长度的扩容校验标识
while (nextTab == nextTable && table == tab &&
(sc = sizeCtl) < 0) {//sizeCtl 如果处于扩容状态的话
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || transferIndex <= 0)
//前 16 位是数据校验标识,后 16 位是当前正在扩容的线程总数
//这里判断校验标识是否相等,如果校验符不等或者扩容操作已经完成了,直接退出循环,不用协助它们扩容了
break;
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1)) {//sc + 1 标识增加了一个线程进行扩容
transfer(tab, nextTab);//调用扩容方法
break;
}
}
return nextTab;
}
return table;
}

helpTransfer精髓的是可以调用多个工作线程一起帮助进行扩容,这样的效率就会更高,而不是只有检查到要扩容的那个线程进行扩容操作,其他线程就要等待扩容操作完成才能工作。

transfer

既然这里涉及到扩容的操作,我们也一起来看看扩容方法transfer()

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private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
int n = tab.length, stride;
//计算单个线程允许处理的最少table桶首节点个数,不能小于 16
if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
//刚开始扩容,初始化 nextTab
if (nextTab == null) { // initiating
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 指向最后一个桶,方便从后向前遍历
transferIndex = n;
}
int nextn = nextTab.length;
//定义 ForwardingNode 用于标记迁移完成的桶
ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
boolean advance = true;
boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
//i 指向当前桶,bound 指向当前线程需要处理的桶结点的区间下限
for (int i = 0, bound = 0;;) {
Node<K,V> f; int fh;
//遍历当前线程所分配到的桶结点
while (advance) {
int nextIndex, nextBound;
if (--i >= bound || finishing)
advance = false;
//transferIndex <= 0 说明已经没有需要迁移的桶了
else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
i = -1;
advance = false;
}
//更新 transferIndex
//为当前线程分配任务,处理的桶结点区间为(nextBound,nextIndex)
else if (U.compareAndSwapInt
(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
nextBound = (nextIndex > stride ?
nextIndex - stride : 0))) {
bound = nextBound;
i = nextIndex - 1;
advance = false;
}
}
//当前线程所有任务完成
if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
int sc;
if (finishing) {
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
}
}
//待迁移桶为空,那么在此位置 CAS 添加 ForwardingNode 结点标识该桶已经被处理过了
else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
//如果扫描到 ForwardingNode,说明此桶已经被处理过了,跳过即可
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
advance = true; // already processed
else {
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
Node<K,V> ln, hn;
//链表的迁移操作
if (fh >= 0) {
int runBit = fh & n;
Node<K,V> lastRun = f;
//整个 for 循环为了找到整个桶中最后连续的 fh & n 不变的结点
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
hn = new Node<K,V>(ph, pk, pv, hn);
}
setTabAt(nextTab, i, ln);
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
setTabAt(tab, i, fwd);
advance = true;
}
//红黑树的复制算法,
else if (f instanceof TreeBin) {
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;
}
}
}
}
}
}

至此,put方法讲完了

参考资料~

参考资料

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