一、前言
最近几天忙着做点别的东西，今天终于有时间分析源码了，看源码感觉很爽，并且发现ConcurrentHashMap在JDK1.8版本与之前的版本在并发控制上存在很大的差别，很有必要进行认真的分析，下面进行源码分析。
二、ConcurrentHashMap数据结构
之前已经提及过，ConcurrentHashMap相比HashMap而言，是多线程安全的，其底层数据与HashMap的数据结构相同，数据结构如下
说明：ConcurrentHashMap的数据结构（数组+链表+红黑树），桶中的结构可能是链表，也可能是红黑树，红黑树是为了提高查找效率。
三、ConcurrentHashMap源码分析
3.1 类的继承关系
public class ConcurrentHashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
implements ConcurrentMap<K,V>, Serializable {}
说明：ConcurrentHashMap继承了AbstractMap抽象类，该抽象类定义了一些基本操作，同时，也实现了ConcurrentMap接口，ConcurrentMap接口也定义了一系列操作，实现了Serializable接口表示ConcurrentHashMap可以被序列化。
3.2 类的内部类
ConcurrentHashMap包含了很多内部类，其中主要的内部类框架图如下图所示
说明：可以看到，ConcurrentHashMap的内部类非常的庞大，第二个图是在JDK1.8下增加的类，下面对其中主要的内部类进行分析和讲解。
1. Node类
Node类主要用于存储具体键值对，其子类有ForwardingNode、ReservationNode、TreeNode和TreeBin四个子类。四个子类具体的代码在之后的具体例子中进行分析讲解。
2. Traverser类
Traverser类主要用于遍历操作，其子类有BaseIterator、KeySpliterator、ValueSpliterator、EntrySpliterator四个类，BaseIterator用于遍历操作。KeySplitertor、ValueSpliterator、EntrySpliterator则用于键、值、键值对的划分。
3. CollectionView类
CollectionView抽象类主要定义了视图操作，其子类KeySetView、ValueSetView、EntrySetView分别表示键视图、值视图、键值对视图。对视图均可以进行操作。
4. Segment类
Segment类在JDK1.8中与之前的版本的JDK作用存在很大的差别，JDK1.8下，其在普通的ConcurrentHashMap操作中已经没有失效，其在序列化与反序列化的时候会发挥作用。
5. CounterCell
CounterCell类主要用于对baseCount的计数。
3.3 类的属性
public class ConcurrentHashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
implements ConcurrentMap<K,V>, Serializable {
private static final long serialVersionUID = 7249069246763182397L;
// 表的最大容量
private static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
// 默认表的大小
private static final int DEFAULT_CAPACITY = 16;
// 最大数组大小
static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;
// 默认并发数
private static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;
// 装载因子
private static final float LOAD_FACTOR = 0.75f;
// 转化为红黑树的阈值
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
// 由红黑树转化为链表的阈值
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
// 转化为红黑树的表的最小容量
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
// 每次进行转移的最小值
private static final int MIN_TRANSFER_STRIDE = 16;
// 生成sizeCtl所使用的bit位数
private static int RESIZE_STAMP_BITS = 16;
// 进行扩容所允许的最大线程数
private static final int MAX_RESIZERS = (1 << (32 - RESIZE_STAMP_BITS)) - 1;
// 记录sizeCtl中的大小所需要进行的偏移位数
private static final int RESIZE_STAMP_SHIFT = 32 - RESIZE_STAMP_BITS;
// 一系列的标识
static final int MOVED = -1; // hash for forwarding nodes
static final int TREEBIN = -2; // hash for roots of trees
static final int RESERVED = -3; // hash for transient reservations
static final int HASH_BITS = 0x7fffffff; // usable bits of normal node hash
//
/** Number of CPUS, to place bounds on some sizings */
// 获取可用的CPU个数
static final int NCPU = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
//
/** For serialization compatibility. */
// 进行序列化的属性
private static final ObjectStreamField[] serialPersistentFields = {
new ObjectStreamField("segments", Segment[].class),
new ObjectStreamField("segmentMask", Integer.TYPE),
new ObjectStreamField("segmentShift", Integer.TYPE)
};
// 表
transient volatile Node<K,V>[] table;
// 下一个表
private transient volatile Node<K,V>[] nextTable;
//
/**
* Base counter value, used mainly when there is no contention,
* but also as a fallback during table initialization
* races. Updated via CAS.
*/
// 基本计数
private transient volatile long baseCount;
//
/**
* 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.
*/
// 对表初始化和扩容控制
private transient volatile int sizeCtl;
/**
* The next table index (plus one) to split while resizing.
*/
// 扩容下另一个表的索引
private transient volatile int transferIndex;
/**
* Spinlock (locked via CAS) used when resizing and/or creating CounterCells.
*/
// 旋转锁
private transient volatile int cellsBusy;
/**
* Table of counter cells. When non-null, size is a power of 2.
*/
// counterCell表
private transient volatile CounterCell[] counterCells;
// views
// 视图
private transient KeySetView<K,V> keySet;
private transient ValuesView<K,V> values;
private transient EntrySetView<K,V> entrySet;
// Unsafe mechanics
private static final sun.misc.Unsafe U;
private static final long SIZECTL;
private static final long TRANSFERINDEX;
private static final long BASECOUNT;
private static final long CELLSBUSY;
private static final long CELLVALUE;
private static final long ABASE;
private static final int ASHIFT;
static {
try {
U = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();
Class<?> k = ConcurrentHashMap.class;
SIZECTL = U.objectFieldOffset
(k.getDeclaredField("sizeCtl"));
TRANSFERINDEX = U.objectFieldOffset
(k.getDeclaredField("transferIndex"));
BASECOUNT = U.objectFieldOffset
(k.getDeclaredField("baseCount"));
CELLSBUSY = U.objectFieldOffset
(k.getDeclaredField("cellsBusy"));
Class<?> ck = CounterCell.class;
CELLVALUE = U.objectFieldOffset
(ck.getDeclaredField("value"));
Class<?> ak = Node[].class;
ABASE = U.arrayBaseOffset(ak);
int scale = U.arrayIndexScale(ak);
if ((scale & (scale - 1)) != 0)
throw new Error("data type scale not a power of two");
ASHIFT = 31 - Integer.numberOfLeadingZeros(scale);
} catch (Exception e) {
throw new Error(e);
}
}
}
说明：ConcurrentHashMap的属性很多，其中不少属性在HashMap中就已经介绍过，而对于ConcurrentHashMap而言，添加了Unsafe实例，主要用于反射获取对象相应的字段。
3.4 类的构造函数
1. ConcurrentHashMap()型构造函数
public ConcurrentHashMap() {
}
说明：该构造函数用于创建一个带有默认初始容量 (16)、加载因子 (0.75) 和 concurrencyLevel (16) 的新的空映射。
2. ConcurrentHashMap(int)型构造函数
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {
if (initialCapacity < 0) // 初始容量小于0，抛出异常
throw new IllegalArgumentException();
int cap = ((initialCapacity >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ?
MAXIMUM_CAPACITY :
tableSizeFor(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1)); // 找到最接近该容量的2的幂次方数
// 初始化
this.sizeCtl = cap;
}
说明：该构造函数用于创建一个带有指定初始容量、默认加载因子 (0.75) 和 concurrencyLevel (16) 的新的空映射。
3. ConcurrentHashMap(Map<? extends K, ? extends V>)型构造函数
public ConcurrentHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.sizeCtl = DEFAULT_CAPACITY;
// 将集合m的元素全部放入
putAll(m);
}
说明：该构造函数用于构造一个与给定映射具有相同映射关系的新映射。
4. ConcurrentHashMap(int, float)型构造函数
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
this(initialCapacity, loadFactor, 1);
}
说明：该构造函数用于创建一个带有指定初始容量、加载因子和默认 concurrencyLevel (1) 的新的空映射。
5. ConcurrentHashMap(int, float, int)型构造函数
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
float loadFactor, int concurrencyLevel) {
if (!(loadFactor > 0.0f) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0) // 合法性判断
throw new IllegalArgumentException();
if (initialCapacity < concurrencyLevel) // Use at least as many bins
initialCapacity = concurrencyLevel; // as estimated threads
long size = (long)(1.0 + (long)initialCapacity / loadFactor);
int cap = (size >= (long)MAXIMUM_CAPACITY) ?
MAXIMUM_CAPACITY : tableSizeFor((int)size);
this.sizeCtl = cap;
}
说明：该构造函数用于创建一个带有指定初始容量、加载因子和并发级别的新的空映射。
对于构造函数而言，会根据输入的initialCapacity的大小来确定一个最小的且大于等于initialCapacity大小的2的n次幂，如initialCapacity为15，则sizeCtl为16，若initialCapacity为16，则sizeCtl为16。若initialCapacity大小超过了允许的最大值，则sizeCtl为最大值。值得注意的是，构造函数中的concurrencyLevel参数已经在JDK1.8中的意义发生了很大的变化，其并不代表所允许的并发数，其只是用来确定sizeCtl大小，在JDK1.8中的并发控制都是针对具体的桶而言，即有多少个桶就可以允许多少个并发数。
3.5 核心函数分析
1. putVal函数
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException(); // 键或值为空，抛出异常
// 键的hash值经过计算获得hash值
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) { // 无限循环
Node<K,V> f; int n, i, fh;
if (tab == null || (n = tab.length) == 0) // 表为空或者表的长度为0
// 初始化表
tab = initTable();
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) { // 表不为空并且表的长度大于0，并且该桶不为空
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null))) // 比较并且交换值，如tab的第i项为空则用新生成的node替换
break; // no lock when adding to empty bin
}
else if ((fh = f.hash) == MOVED) // 该结点的hash值为MOVED
// 进行结点的转移（在扩容的过程中）
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
synchronized (f) { // 加锁同步
if (tabAt(tab, i) == f) { // 找到table表下标为i的节点
if (fh >= 0) { // 该table表中该结点的hash值大于0
// binCount赋值为1
binCount = 1;
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) { // 无限循环
K ek;
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) { // 结点的hash值相等并且key也相等
// 保存该结点的val值
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent) // 进行判断
// 将指定的value保存至结点，即进行了结点值的更新
e.val = value;
break;
}
// 保存当前结点
Node<K,V> pred = e;
if ((e = e.next) == null) { // 当前结点的下一个结点为空，即为最后一个结点
// 新生一个结点并且赋值给next域
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
// 退出循环
break;
}
}
}
else if (f instanceof TreeBin) { // 结点为红黑树结点类型
Node<K,V> p;
// binCount赋值为2
binCount = 2;
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) { // 将hash、key、value放入红黑树
// 保存结点的val
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent) // 判断
// 赋值结点value值
p.val = value;
}
}
}
}
if (binCount != 0) { // binCount不为0
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD) // 如果binCount大于等于转化为红黑树的阈值
// 进行转化
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null) // 旧值不为空
// 返回旧值
return oldVal;
break;
}
}
}
// 增加binCount的数量
addCount(1L, binCount);
return null;
}
说明：put函数底层调用了putVal进行数据的插入，对于putVal函数的流程大体如下。
① 判断存储的key、value是否为空，若为空，则抛出异常，否则，进入步骤②
② 计算key的hash值，随后进入无限循环，该无限循环可以确保成功插入数据，若table表为空或者长度为0，则初始化table表，否则，进入步骤③
③ 根据key的hash值取出table表中的结点元素，若取出的结点为空（该桶为空），则使用CAS将key、value、hash值生成的结点放入桶中。否则，进入步骤④
④ 若该结点的的hash值为MOVED，则对该桶中的结点进行转移，否则，进入步骤⑤
⑤ 对桶中的第一个结点（即table表中的结点）进行加锁，对该桶进行遍历，桶中的结点的hash值与key值与给定的hash值和key值相等，则根据标识选择是否进行更新操作（用给定的value值替换该结点的value值），若遍历完桶仍没有找到hash值与key值和指定的hash值与key值相等的结点，则直接新生一个结点并赋值为之前最后一个结点的下一个结点。进入步骤⑥
⑥ 若binCount值达到红黑树转化的阈值，则将桶中的结构转化为红黑树存储，最后，增加binCount的值。
在putVal函数中会涉及到如下几个函数：initTable、tabAt、casTabAt、helpTransfer、putTreeVal、treeifyBin、addCount函数。下面对其中涉及到的函数进行分析。
其中 initTable函数源码如下
private final Node<K,V>[] initTable() {
Node<K,V>[] tab; int sc;
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) { // 无限循环
if ((sc = sizeCtl) < 0) // sizeCtl小于0，则进行线程让步等待
Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) { // 比较sizeCtl的值与sc是否相等，相等则用-1替换
try {
if ((tab = table) == null || tab.length == 0) { // table表为空或者大小为0
// sc的值是否大于0，若是，则n为sc，否则，n为默认初始容量
int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
@SuppressWarnings("unchecked")
// 新生结点数组
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
// 赋值给table
table = tab = nt;
// sc为n * 3/4
sc = n - (n >>> 2);
}
} finally {
// 设置sizeCtl的值
sizeCtl = sc;
}
break;
}
}
// 返回table表
return tab;
}
说明：对于table的大小，会根据sizeCtl的值进行设置，如果没有设置szieCtl的值，那么默认生成的table大小为16，否则，会根据sizeCtl的大小设置table大小。
tabAt函数源码如下
static final <K,V> Node<K,V> tabAt(Node<K,V>[] tab, int i) {
return (Node<K,V>)U.getObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE);
}
说明：此函数返回table数组中下标为i的结点，可以看到是通过Unsafe对象通过反射获取的，getObjectVolatile的第二项参数为下标为i的偏移地址。
casTabAt函数源码如下
static final <K,V> boolean casTabAt(Node<K,V>[] tab, int i,
Node<K,V> c, Node<K,V> v) {
return U.compareAndSwapObject(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, c, v);
}
说明：此函数用于比较table数组下标为i的结点是否为c，若为c，则用v交换操作。否则，不进行交换操作。
helpTransfer函数源码如下
1 final Node<K,V>[] helpTransfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V> f) {
2 Node<K,V>[] nextTab; int sc;
3 if (tab != null && (f instanceof ForwardingNode) &&
4 (nextTab = ((ForwardingNode<K,V>)f).nextTable) != null) { // table表不为空并且结点类型使ForwardingNode类型，并且结点的nextTable不为空
5 int rs = resizeStamp(tab.length);
6 while (nextTab == nextTable && table == tab &&
7 (sc = sizeCtl) < 0) { // 条件判断
8 if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
9 sc == rs + MAX_RESIZERS || transferIndex <= 0) //
10 break;
11 if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1)) { // 比较并交换
12 // 将table的结点转移到nextTab中
13 transfer(tab, nextTab);
14 break;
15 }
16 }
17 return nextTab;
18 }
19 return table;
20 }
说明：此函数用于在扩容时将table表中的结点转移到nextTable中。
putTreeVal函数源码如下
1 final TreeNode<K,V> putTreeVal(int h, K k, V v) {
2 Class<?> kc = null;
3 boolean searched = false;
4 for (TreeNode<K,V> p = root;;) {
5 int dir, ph; K pk;
6 if (p == null) {
7 first = root = new TreeNode<K,V>(h, k, v, null, null);
8 break;
9 }
10 else if ((ph = p.hash) > h)
11 dir = -1;
12 else if (ph < h)
13 dir = 1;
14 else if ((pk = p.key) == k || (pk != null && k.equals(pk)))
15 return p;
16 else if ((kc == null &&
17 (kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
18 (dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0) {
19 if (!searched) {
20 TreeNode<K,V> q, ch;
21 searched = true;
22 if (((ch = p.left) != null &&
23 (q = ch.findTreeNode(h, k, kc)) != null) ||
24 ((ch = p.right) != null &&
25 (q = ch.findTreeNode(h, k, kc)) != null))
26 return q;
27 }
28 dir = tieBreakOrder(k, pk);
29 }
30
31 TreeNode<K,V> xp = p;
32 if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
33 TreeNode<K,V> x, f = first;
34 first = x = new TreeNode<K,V>(h, k, v, f, xp);
35 if (f != null)
36 f.prev = x;
37 if (dir <= 0)
38 xp.left = x;
39 else
40 xp.right = x;
41 if (!xp.red)
42 x.red = true;
43 else {
44 lockRoot();
45 try {
46 root = balanceInsertion(root, x);
47 } finally {
48 unlockRoot();
49 }
50 }
51 break;
52 }
53 }
54 assert checkInvariants(root);
55 return null;
56 }
说明：此函数用于将指定的hash、key、value值添加到红黑树中，若已经添加了，则返回null，否则返回该结点。
treeifyBin函数源码如下
1 private final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int index) {
2 Node<K,V> b; int n, sc;
3 if (tab != null) { // 表不为空
4 if ((n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY) // table表的长度小于最小的长度
5 // 进行扩容，调整某个桶中结点数量过多的问题（由于某个桶中结点数量超出了阈值，则触发treeifyBin）
6 tryPresize(n << 1);
7 else if ((b = tabAt(tab, index)) != null && b.hash >= 0) { // 桶中存在结点并且结点的hash值大于等于0
8 synchronized (b) { // 对桶中第一个结点进行加锁
9 if (tabAt(tab, index) == b) { // 第一个结点没有变化
10 TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
11 for (Node<K,V> e = b; e != null; e = e.next) { // 遍历桶中所有结点
12 // 新生一个TreeNode结点
13 TreeNode<K,V> p =
14 new TreeNode<K,V>(e.hash, e.key, e.val,
15 null, null);
16 if ((p.prev = tl) == null) // 该结点前驱为空
17 // 设置p为头结点
18 hd = p;
19 else
20 // 尾节点的next域赋值为p
21 tl.next = p;
22 // 尾节点赋值为p
23 tl = p;
24 }
25 // 设置table表中下标为index的值为hd
26 setTabAt(tab, index, new TreeBin<K,V>(hd));
27 }
28 }
29 }
30 }
31 }
说明：此函数用于将桶中的数据结构转化为红黑树，其中，值得注意的是，当table的长度未达到阈值时，会进行一次扩容操作，该操作会使得触发treeifyBin操作的某个桶中的所有元素进行一次重新分配，这样可以避免某个桶中的结点数量太大。
addCount函数源码如下
1 private final void addCount(long x, int check) {
2 CounterCell[] as; long b, s;
3 if ((as = counterCells) != null ||
4 !U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) { // counterCells不为空或者比较交换失败
5 CounterCell a; long v; int m;
6 // 无竞争标识
7 boolean uncontended = true;
8 if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
9 (a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
10 !(uncontended =
11 U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) { //
12 fullAddCount(x, uncontended);
13 return;
14 }
15 if (check <= 1)
16 return;
17 s = sumCount();
18 }
19 if (check >= 0) {
20 Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
21 while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
22 (n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {
23 int rs = resizeStamp(n);
24 if (sc < 0) {
25 if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
26 sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
27 transferIndex <= 0)
28 break;
29 if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
30 transfer(tab, nt);
31 }
32 else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
33 (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
34 transfer(tab, null);
35 s = sumCount();
36 }
37 }
38 }
说明：此函数主要完成binCount的值加1的操作。
2. get函数
1 public V get(Object key) {
2 Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
3 // 计算key的hash值
4 int h = spread(key.hashCode());
5 if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
6 (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) { // 表不为空并且表的长度大于0并且key所在的桶不为空
7 if ((eh = e.hash) == h) { // 表中的元素的hash值与key的hash值相等
8 if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))) // 键相等
9 // 返回值
10 return e.val;
11 }
12 else if (eh < 0) // 结点hash值小于0
13 // 在桶（链表/红黑树）中查找
14 return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
15 while ((e = e.next) != null) { // 对于结点hash值大于0的情况
16 if (e.hash == h &&
17 ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
18 return e.val;
19 }
20 }
21 return null;
22 }
说明：get函数根据key的hash值来计算在哪个桶中，再遍历桶，查找元素，若找到则返回该结点，否则，返回null。
3. replaceNode函数
1 final V replaceNode(Object key, V value, Object cv) {
2 // 计算key的hash值
3 int hash = spread(key.hashCode());
4 for (Node<K,V>[] tab = table;;) { // 无限循环
5 Node<K,V> f; int n, i, fh;
6 if (tab == null || (n = tab.length) == 0 ||
7 (f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) // table表为空或者表长度为0或者key所对应的桶为空
8 // 跳出循环
9 break;
10 else if ((fh = f.hash) == MOVED) // 桶中第一个结点的hash值为MOVED
11 // 转移
12 tab = helpTransfer(tab, f);
13 else {
14 V oldVal = null;
15 boolean validated = false;
16 synchronized (f) { // 加锁同步
17 if (tabAt(tab, i) == f) { // 桶中的第一个结点没有发生变化
18 if (fh >= 0) { // 结点hash值大于0
19 validated = true;
20 for (Node<K,V> e = f, pred = null;;) { // 无限循环
21 K ek;
22 if (e.hash == hash &&
23 ((ek = e.key) == key ||
24 (ek != null && key.equals(ek)))) { // 结点的hash值与指定的hash值相等，并且key也相等
25 V ev = e.val;
26 if (cv == null || cv == ev ||
27 (ev != null && cv.equals(ev))) { // cv为空或者与结点value相等或者不为空并且相等
28 // 保存该结点的val值
29 oldVal = ev;
30 if (value != null) // value为null
31 // 设置结点value值
32 e.val = value;
33 else if (pred != null) // 前驱不为空
34 // 前驱的后继为e的后继，即删除了e结点
35 pred.next = e.next;
36 else
37 // 设置table表中下标为index的值为e.next
38 setTabAt(tab, i, e.next);
39 }
40 break;
41 }
42 pred = e;
43 if ((e = e.next) == null)
44 break;
45 }
46 }
47 else if (f instanceof TreeBin) { // 为红黑树结点类型
48 validated = true;
49 // 类型转化
50 TreeBin<K,V> t = (TreeBin<K,V>)f;
51 TreeNode<K,V> r, p;
52 if ((r = t.root) != null &&
53 (p = r.findTreeNode(hash, key, null)) != null) { // 根节点不为空并且存在与指定hash和key相等的结点
54 // 保存p结点的value
55 V pv = p.val;
56 if (cv == null || cv == pv ||
57 (pv != null && cv.equals(pv))) { // cv为空或者与结点value相等或者不为空并且相等
58 oldVal = pv;
59 if (value != null)
60 p.val = value;
61 else if (t.removeTreeNode(p)) // 移除p结点
62 setTabAt(tab, i, untreeify(t.first));
63 }
64 }
65 }
66 }
67 }
68 if (validated) {
69 if (oldVal != null) {
70 if (value == null)
71 // baseCount值减一
72 addCount(-1L, -1);
73 return oldVal;
74 }
75 break;
76 }
77 }
78 }
79 return null;
80 }
说明：此函数对remove函数提供支持，remove函数底层是调用的replaceNode函数实现结点的删除。
四、示例
下面一个示例展示了多线程下HashMap、Hashtable、ConcurrentHashMap的性能差异。源码如下
1 package com.hust.grid.leesf.collections;
2
3 import java.util.HashMap;
4 import java.util.Map;
5 import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
6 import java.util.concurrent.CountDownLatch;
7 import java.util.Collections;
8 import java.util.Hashtable;
9
10 class PutThread extends Thread {
11 private Map<String, Integer> map;
12 private CountDownLatch countDownLatch;
13 private String key = this.getId() + "";
14
15 PutThread(Map<String, Integer> map, CountDownLatch countDownLatch) {
16 this.map = map;
17 this.countDownLatch = countDownLatch;
18 }
19
20 public void run() {
21 for (int i = 1; i <= ConcurrentHashMapDemo.NUMBER; i++) {
22 map.put(key, i);
23 }
24 countDownLatch.countDown();
25 }
26 }
27
28 class GetThread extends Thread {
29 private Map<String, Integer> map;
30 private CountDownLatch countDownLatch;
31 private String key = this.getId() + "";
32
33 GetThread(Map<String, Integer> map, CountDownLatch countDownLatch) {
34 this.map = map;
35 this.countDownLatch = countDownLatch;
36 }
37
38 public void run() {
39 for (int i = 1; i <= ConcurrentHashMapDemo.NUMBER; i++) {
40 map.get(key);
41 }
42 countDownLatch.countDown();
43 }
44 }
45
46 public class ConcurrentHashMapDemo {
47 static final int THREADNUMBER = 50;
48 static final int NUMBER = 5000;
49
50 public static void main(String[] args) throws Exception {
51 Map<String, Integer> hashmapSync = Collections
52 .synchronizedMap(new HashMap<String, Integer>());
53 Map<String, Integer> concurrentHashMap = new ConcurrentHashMap<String, Integer>();
54 Map<String, Integer> hashtable = new Hashtable<String, Integer>();
55 long totalA = 0L;
56 long totalB = 0L;
57 long totalC = 0L;
58 for (int i = 0; i <= 100; i++) {
59 totalA += put(hashmapSync);
60 totalB += put(concurrentHashMap);
61 totalC += put(hashtable);
62 }
63 System.out.println("put time HashMapSync = " + totalA + "ms.");
64 System.out.println("put time ConcurrentHashMap = " + totalB + "ms.");
65 System.out.println("put time Hashtable = " + totalC + "ms.");
66 totalA = 0;
67 totalB = 0;
68 totalC = 0;
69 for (int i = 0; i <= 10; i++) {
70 totalA += get(hashmapSync);
71 totalB += get(concurrentHashMap);
72 totalC += get(hashtable);
73 }
74 System.out.println("get time HashMapSync=" + totalA + "ms.");
75 System.out.println("get time ConcurrentHashMap=" + totalB + "ms.");
76 System.out.println("get time Hashtable=" + totalC + "ms.");
77 }
78
79 public static long put(Map<String, Integer> map) throws Exception {
80 long start = System.currentTimeMillis();
81 CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(THREADNUMBER);
82 for (int i = 0; i < THREADNUMBER; i++) {
83 new PutThread(map, countDownLatch).start();
84 }
85 countDownLatch.await();
86 return System.currentTimeMillis() - start;
87 }
88
89 public static long get(Map<String, Integer> map) throws Exception {
90 long start = System.currentTimeMillis();
91 CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(THREADNUMBER);
92 for (int i = 0; i < THREADNUMBER; i++) {
93 new GetThread(map, countDownLatch).start();
94 }
95 countDownLatch.await();
96 return System.currentTimeMillis() - start;
97 }
98 }
运行结果（某一次）：
put time HashMapSync = 5489ms. put time ConcurrentHashMap = 1433ms. put time Hashtable = 5331ms. get time HashMapSync=491ms. get time ConcurrentHashMap=101ms. get time Hashtable=462ms.
说明：程序中对HashMap进行了封装，将其封装为线程安全的集合，而ConcurrentHashMap是线程安全的，Hashtable也是线程安全的，但是，其并发效率并不搞，可以看到，ConcurrentHashMap的性能相比HashMap的线程安全同步集合和Hashtable而言，性能都要高出不少。原因是经过Collections封装的线程安全的HashMap和Hashtable都是对整个结构加锁，而ConcurrentHashMap是对每一个桶单独进行锁操作，不同的桶之间的操作不会相互影响，可以并发执行。因此，其速度会快很多。
五、总结
JDK1.8的ConcurrentHashMap相比之前版本的ConcurrentHashMap有很了大的改进与不同，只有通过分析源码才能领略代码的魅力，当然，此次的分析仅仅涉及到了主要的函数，对于其他的函数，读者可以自行分析，谢谢各位园友的观看~
下面一篇文章写得非常好，推荐一读：http://www.cnblogs.com/huaizuo/archive/2016/04/20/5413069.html
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原文地址：https://www.cnblogs.com/cxhfuujust/p/10815603.html
时间： 2024-11-05 14:12:21