ConcurrentHashMap 原理解析（JDK1.8）

冷不防 2022-01-27 01:41 209阅读 0赞

了解ConcurrentHashMap 实现原理，建议首先了解下[HashMap][]实现原理。  
[HashMap 源码解析(JDK1.8)][HashMap _JDK1.8]

## 为什么要用ConcurrentHashMap ##

HashMap线程不安全，而Hashtable是线程安全，但是它使用了synchronized进行方法同步，插入、读取数据都使用了synchronized，当插入数据的时候不能进行读取（相当于把整个Hashtable都锁住了，全表锁），当多线程并发的情况下，都要竞争同一把锁，导致效率极其低下。而在JDK1.5后为了改进Hashtable的痛点，ConcurrentHashMap应运而生。

## ConcurrentHashMap为什么高效？ ##

JDK1.5中的实现

ConcurrentHashMap使用的是分段锁技术,将ConcurrentHashMap将锁一段一段的存储，然后给每一段数据配一把锁（segment），当一个线程占用一把锁（segment）访问其中一段数据的时候，其他段的数据也能被其它的线程访问，默认分配16个segment。默认比Hashtable效率提高16倍。

ConcurrentHashMap的结构图如下（网友贡献的图，哈）：

![Image 1][]

Paste\_Image.png

JDK1.8中的实现

ConcurrentHashMap取消了segment分段锁，而采用CAS和synchronized来保证并发安全。数据结构跟HashMap1.8的结构一样，**数组+链表/红黑二叉树**。  
synchronized只锁定当前链表或红黑二叉树的首节点，这样只要hash不冲突，就不会产生并发，效率又提升N倍。

JDK1.8的ConcurrentHashMap的结构图如下：

![Image 1][]

Paste\_Image.png

> **TreeBin:** 红黑二叉树节点  
> **Node:** 链表节点

## ConcurrentHashMap 源码分析 ##

ConcurrentHashMap 类结构参照[HashMap][]，这里列出HashMap没有的几个属性。

/**
         * 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.
         hash表初始化或扩容时的一个控制位标识量。
         负数代表正在进行初始化或扩容操作
         -1代表正在初始化
         -N 表示有N-1个线程正在进行扩容操作
         正数或0代表hash表还没有被初始化，这个数值表示初始化或下一次进行扩容的大小
         */
        private transient volatile int sizeCtl; 
        // 以下两个是用来控制扩容的时候 单线程进入的变量
        /**
         * The number of bits used for generation stamp in sizeCtl.
         * Must be at least 6 for 32bit arrays.
         */
        private static int RESIZE_STAMP_BITS = 16;
        /**
         * The bit shift for recording size stamp in sizeCtl.
         */
        private static final int RESIZE_STAMP_SHIFT = 32 - RESIZE_STAMP_BITS;
        
        
        /*
         * Encodings for Node hash fields. See above for explanation.
         */
        static final int MOVED     = -1; // hash值是-1，表示这是一个forwardNode节点
        static final int TREEBIN   = -2; // hash值是-2  表示这时一个TreeBin节点

**分析代码主要目的：分析是如果利用CAS和Synchronized进行高效的同步更新数据。**  
下面插入数据源码：

public V put(K key, V value) {
        return putVal(key, value, false);
    }
    
        /** Implementation for put and putIfAbsent */
    final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
        //ConcurrentHashMap 不允许插入null键，HashMap允许插入一个null键
        if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
        //计算key的hash值
        int hash = spread(key.hashCode());
        int binCount = 0;
        //for循环的作用：因为更新元素是使用CAS机制更新，需要不断的失败重试，直到成功为止。
        for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
            // f：链表或红黑二叉树头结点，向链表中添加元素时，需要synchronized获取f的锁。
            Node<K,V> f; int n, i, fh;
            //判断Node[]数组是否初始化，没有则进行初始化操作
            if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
                tab = initTable();
            //通过hash定位Node[]数组的索引坐标，是否有Node节点，如果没有则使用CAS进行添加（链表的头结点），添加失败则进入下次循环。
            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
            }
            //检查到内部正在移动元素（Node[] 数组扩容）
            else if ((fh = f.hash) == MOVED)
                //帮助它扩容
                tab = helpTransfer(tab, f);
            else {
                V oldVal = null;
                //锁住链表或红黑二叉树的头结点
                synchronized (f) {
                    //判断f是否是链表的头结点
                    if (tabAt(tab, i) == f) {
                        //如果fh>=0 是链表节点
                        if (fh >= 0) {
                            binCount = 1;
                            //遍历链表所有节点
                            for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
                                K ek;
                                //如果节点存在，则更新value
                                if (e.hash == hash &&
                                    ((ek = e.key) == key ||
                                     (ek != null && key.equals(ek)))) {
                                    oldVal = e.val;
                                    if (!onlyIfAbsent)
                                        e.val = value;
                                    break;
                                }
                                //不存在则在链表尾部添加新节点。
                                Node<K,V> pred = e;
                                if ((e = e.next) == null) {
                                    pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
                                                              value, null);
                                    break;
                                }
                            }
                        }
                        //TreeBin是红黑二叉树节点
                        else if (f instanceof TreeBin) {
                            Node<K,V> p;
                            binCount = 2;
                            //添加树节点
                            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
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
                        treeifyBin(tab, i);
                    if (oldVal != null)
                        return oldVal;
                    break;
                }
            }
        }
        //将当前ConcurrentHashMap的size数量+1
        addCount(1L, binCount);
        return null;
    }

1.  判断Node\[\]数组是否初始化，没有则进行初始化操作
2.  通过hash定位Node\[\]数组的索引坐标，是否有Node节点，如果没有则使用CAS进行添加（链表的头结点），添加失败则进入下次循环。
3.  检查到内部正在扩容，如果正在扩容，就帮助它一块扩容。
4.  如果f!=null，则使用synchronized锁住f元素（链表/红黑二叉树的头元素）  
    4.1 如果是Node(链表结构)则执行链表的添加操作。  
    4.2 如果是TreeNode(树型结果)则执行树添加操作。
5.  判断链表长度已经达到临界值8 就需要把链表转换为树结构。

总结：  
    JDK8中的实现也是锁分离的思想，它把锁分的比segment（JDK1.5）更细一些，只要hash不冲突，就不会出现并发获得锁的情况。它首先使用无锁操作CAS插入头结点，如果插入失败，说明已经有别的线程插入头结点了，再次循环进行操作。如果头结点已经存在，则通过synchronized获得头结点锁，进行后续的操作。性能比segment分段锁又再次提升。

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