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ConcurrentHashMap源码分析

2020-04-10 16:02:33来源：博客园阅读 ()

ConcurrentHashMap源码分析

1、它实现了ConcurrentMap接口，该接口定义了一些原子操作约定

2、线程安全

完全的并发读和高并发写
读操作完全无锁，牺牲了一致性；写操作部分有锁
它与HashTable、Collections.synchronizedMap
HashMap支持null，ConcurrentHashMap、HashTable不支持null

3、java7

分段锁
哈希表/链表

4、java8

CAS + Unsafe
哈希表/链表 + 红黑树

`java7`的实现

一、相关概念

1、分段锁

ConcurrentHashMap底层采用多个分段Segment，每段下面都是一个哈希表，这就是分段。每当需要对每段数据上锁操作时，只需要对Segment上锁即可，这就是分段锁。通常称Segment的数量叫做并发度concurrency。
优点：

在未上锁的情况下，提高了并发度；

2、并发度`concurrency`

    /**
     * The default concurrency level for this table, used when not
     * otherwise specified in a constructor.
     */
    static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;

这表示默认情况下，会有16个段Segment

3、每个`Segment`的哈希表长度都是2的幂次方

在ConcurrentHashMap构造方法中

二、源码分析

1、`get`方法

计算segment的位置
找到这个段下面的哈希表
遍历链表，看是否存在

    public V get(Object key) {
        Segment<K,V> s; // manually integrate access methods to reduce overhead
        HashEntry<K,V>[] tab;
        int h = hash(key);
        // 获取到key所在Segment数组的下标
        long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;
        // 判断这个下标是否存在，以及Segment下面的哈希表是否存在
        if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null &&
            (tab = s.table) != null) {
            // 熟悉的：(tab.length - 1) & h操作
            for (HashEntry<K,V> e = (HashEntry<K,V>) UNSAFE.getObjectVolatile
                     (tab, ((long)(((tab.length - 1) & h)) << TSHIFT) + TBASE);
                 e != null; e = e.next) {
                K k;
                if ((k = e.key) == key || (e.hash == h && key.equals(k)))
                    return e.value;
            }
        }
        return null;
    }

（1）为什么要使用UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)这种方式来读取数组下标的某个元素？
提高性能。使用常用segments[i]这种语法，在编译字节码的时候，是会检查数组是否越界；而使用上面的代码，会节省这一步。
（2）如何保证线程安全性？
即如何保证在多线程环境下，当线程在做更新操作时，如果其他线程在同步读的话，是可能出现脏数据、空指针情况。那么ConcurrentHashMap是如何保证的？
ConcurrentHashMap为了提高高并发，而牺牲了一致性，但这种一致性是弱一致性，不会对程序造成大的过错。所以脏数据是无法避免的，因此在java8的类注释写到不建议使用size、isEmpty、containsValue来进行判断语句。

 * Bear in mind that the results of aggregate status methods including
 * {@code size}, {@code isEmpty}, and {@code containsValue} are typically
 * useful only when a map is not undergoing concurrent updates in other threads.
 * Otherwise the results of these methods reflect transient states
 * that may be adequate for monitoring or estimation purposes, but not
 * for program control.

2、`put`方法

找到Segment，必要时新建；
Segment执行put操作，必要时扩容；

    public V put(K key, V value) {
        Segment<K,V> s;
        if (value == null)
            throw new NullPointerException();
        int hash = hash(key);
        int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
        if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject          // nonvolatile; recheck
             (segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) //  in ensureSegment
            s = ensureSegment(j);
        return s.put(key, hash, value, false);
    }

（1）扩容时如何保证线程安全性？

在创建Segment时，采用CAS保证线程安全性；
在创建Entry时，因为Segment本身就是ReentrantLock，在其Segment.put()方法是一定保证在获取到锁的情况下才执行操作的；
（2）Unsafe.getObject()的作用？

`java8`的实现

一、与`java7`的改进

使用哈希表 + 链表/红黑树的数据结构

file

放弃使用分段锁，改用`CAS`、`volatile`、`Unsafe`

java7的分段锁很好，但锁毕竟还是很慢的，所以java8实现了尽可能地无锁环境。

这里所说地无锁也仅仅大多数情况下，在某些特殊场景还是需要锁地。

锁的粒度更细

java7锁地粒度是Segment，而在java8中锁地粒度是每个Entry

二、源码分析

1、`get`方法

    public V get(Object key) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
        // 重新hash
        int h = spread(key.hashCode());
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
            // 如果第一个就找到，直接返回
            if ((eh = e.hash) == h) {
                if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
                    return e.val;
            }
            // 如果元素地hash值小于0，就往红黑树查找
            else if (eh < 0)
                return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
            // 链表下地查找
            while ((e = e.next) != null) {
                if (e.hash == h &&
                    ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
                    return e.val;
            }
        }
        return null;
    }

（1）查找没有锁，如何有人在写入怎么办？

在红黑树状态下，查找是有读写锁；
在链表状态下，跟java7相似，牺牲了弱一致性；

2、`put`方法

    final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
        if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
        // 重新hash
        int hash = spread(key.hashCode());
        int binCount = 0;
        // 自旋操作：乐观锁
        for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
            Node<K,V> f; int n, i, fh;
            // 如果哈希表为空，就新建
            if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
                tab = initTable();
            // 找到对应下标Entry，如果为空，就新建
            else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
                if (casTabAt(tab, i, null,
                             new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
                    break;                   // no lock when adding to empty bin
            }
            // 如果当前节点处于转发节点，即正处于扩容转移状态，就帮忙一起转移
            else if ((fh = f.hash) == MOVED)
                tab = helpTransfer(tab, f);
            // 在对应Entry下，进行put操作
            else {
                V oldVal = null;
                // synchronized锁定entry，进行put
                synchronized (f) {
                    if (tabAt(tab, i) == f) {
                        // 链表地put操作
                        if (fh >= 0) {
                            binCount = 1;
                            for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
                                K ek;
                                if (e.hash == hash &&
                                    ((ek = e.key) == key ||
                                     (ek != null && key.equals(ek)))) {
                                    oldVal = e.val;
                                    if (!onlyIfAbsent)
                                        e.val = value;
                                    break;
                                }
                                Node<K,V> pred = e;
                                if ((e = e.next) == null) {
                                    pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
                                                              value, null);
                                    break;
                                }
                            }
                        }
                        // 红黑树地put操作
                        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;
                            }
                        }
                    }
                }
                // 检查是否需要将链表转换成红黑树
                if (binCount != 0) {
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
                        treeifyBin(tab, i);
                    if (oldVal != null)
                        return oldVal;
                    break;
                }
            }
        }
        // 记录数量，必要地时候进行扩容
        addCount(1L, binCount);
        return null;
    }