Java8 ConcurrentHashMap详解

点个赞，看一看，好习惯！本文 GitHub https://github.com/OUYANGSIHAI/JavaInterview 已收录，这是我花了 3 个月总结的一线大厂 Java 面试总结，本人已拿大厂 offer。
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Java8 ConcurrentHashMap

Java7 中实现的 ConcurrentHashMap 说实话还是比较复杂的，Java8 对 ConcurrentHashMap 进行了比较大的改动。建议读者可以参考 Java8 中 HashMap 相对于 Java7 HashMap 的改动，对于 ConcurrentHashMap，Java8 也引入了红黑树。

说实话，Java8 ConcurrentHashMap 源码真心不简单，最难的在于扩容，数据迁移操作不容易看懂。

我们先用一个示意图来描述下其结构：

结构上和 Java8 的 HashMap 基本上一样，不过它要保证线程安全性，所以在源码上确实要复杂一些。
##初始化

// 这构造函数里，什么都不干
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));this.sizeCtl = cap;
}

这个初始化方法有点意思，通过提供初始容量，计算了 sizeCtl，sizeCtl = 【 (1.5 * initialCapacity + 1)，然后向上取最近的 2 的 n 次方】。如 initialCapacity 为 10，那么得到 sizeCtl 为 16，如果 initialCapacity 为 11，得到 sizeCtl 为 32。

sizeCtl 这个属性使用的场景很多，不过只要跟着文章的思路来，就不会被它搞晕了。

如果你爱折腾，也可以看下另一个有三个参数的构造方法，这里我就不说了，大部分时候，我们会使用无参构造函数进行实例化，我们也按照这个思路来进行源码分析吧。
##put 过程分析

仔细地一行一行代码看下去：

public V put(K key, V value) {return putVal(key, value, false);
}final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();// 得到 hash 值int hash = spread(key.hashCode());// 用于记录相应链表的长度int binCount = 0;for (Node<K,V>[] tab = table;;) {Node<K,V> f; int n, i, fh;// 如果数组"空"，进行数组初始化if (tab == null || (n = tab.length) == 0)// 初始化数组，后面会详细介绍tab = initTable();// 找该 hash 值对应的数组下标，得到第一个节点 felse if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {// 如果数组该位置为空，//    用一次 CAS 操作将这个新值放入其中即可，这个 put 操作差不多就结束了，可以拉到最后面了//          如果 CAS 失败，那就是有并发操作，进到下一个循环就好了if (casTabAt(tab, i, null,new Node<K,V>(hash, key, value, null)))break;                   // no lock when adding to empty bin}// hash 居然可以等于 MOVED，这个需要到后面才能看明白，不过从名字上也能猜到，肯定是因为在扩容else if ((fh = f.hash) == MOVED)// 帮助数据迁移，这个等到看完数据迁移部分的介绍后，再理解这个就很简单了tab = helpTransfer(tab, f);else { // 到这里就是说，f 是该位置的头结点，而且不为空V oldVal = null;// 获取数组该位置的头结点的监视器锁synchronized (f) {if (tabAt(tab, i) == f) {if (fh >= 0) { // 头结点的 hash 值大于 0，说明是链表// 用于累加，记录链表的长度binCount = 1;// 遍历链表for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {K ek;// 如果发现了"相等"的 key，判断是否要进行值覆盖，然后也就可以 break 了if (e.hash == hash &&((ek = e.key) == key ||(ek != null && key.equals(ek)))) {oldVal = e.val;if (!onlyIfAbsent)e.val = value;break;}// 到了链表的最末端，将这个新值放到链表的最后面Node<K,V> pred = e;if ((e = e.next) == null) {pred.next = new Node<K,V>(hash, key,value, null);break;}}}else if (f instanceof TreeBin) { // 红黑树Node<K,V> p;binCount = 2;// 调用红黑树的插值方法插入新节点if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,value)) != null) {oldVal = p.val;if (!onlyIfAbsent)p.val = value;}}}}// binCount != 0 说明上面在做链表操作if (binCount != 0) {// 判断是否要将链表转换为红黑树，临界值和 HashMap 一样，也是 8if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)// 这个方法和 HashMap 中稍微有一点点不同，那就是它不是一定会进行红黑树转换，// 如果当前数组的长度小于 64，那么会选择进行数组扩容，而不是转换为红黑树//    具体源码我们就不看了，扩容部分后面说treeifyBin(tab, i);if (oldVal != null)return oldVal;break;}}}// addCount(1L, binCount);return null;
}

put 的主流程看完了，但是至少留下了几个问题，第一个是初始化，第二个是扩容，第三个是帮助数据迁移，这些我们都会在后面进行一一介绍。
##初始化数组：initTable

这个比较简单，主要就是初始化一个合适大小的数组，然后会设置 sizeCtl。

初始化方法中的并发问题是通过对 sizeCtl 进行一个 CAS 操作来控制的。

private final Node<K,V>[] initTable() {Node<K,V>[] tab; int sc;while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {// 初始化的"功劳"被其他线程"抢去"了if ((sc = sizeCtl) < 0)Thread.yield(); // lost initialization race; just spin// CAS 一下，将 sizeCtl 设置为 -1，代表抢到了锁else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {try {if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {// DEFAULT_CAPACITY 默认初始容量是 16int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;// 初始化数组，长度为 16 或初始化时提供的长度Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];// 将这个数组赋值给 table，table 是 volatile 的table = tab = nt;// 如果 n 为 16 的话，那么这里 sc = 12// 其实就是 0.75 * nsc = n - (n >>> 2);}} finally {// 设置 sizeCtl 为 sc，我们就当是 12 吧sizeCtl = sc;}break;}}return tab;
}

##链表转红黑树: treeifyBin

前面我们在 put 源码分析也说过，treeifyBin 不一定就会进行红黑树转换，也可能是仅仅做数组扩容。我们还是进行源码分析吧。

private final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int index) {Node<K,V> b; int n, sc;if (tab != null) {// MIN_TREEIFY_CAPACITY 为 64// 所以，如果数组长度小于 64 的时候，其实也就是 32 或者 16 或者更小的时候，会进行数组扩容if ((n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)// 后面我们再详细分析这个方法tryPresize(n << 1);// b 是头结点else if ((b = tabAt(tab, index)) != null && b.hash >= 0) {// 加锁synchronized (b) {if (tabAt(tab, index) == b) {// 下面就是遍历链表，建立一颗红黑树TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;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;elsetl.next = p;tl = p;}// 将红黑树设置到数组相应位置中setTabAt(tab, index, new TreeBin<K,V>(hd));}}}}
}

##扩容：tryPresize

如果说 Java8 ConcurrentHashMap 的源码不简单，那么说的就是扩容操作和迁移操作。

这个方法要完完全全看懂还需要看之后的 transfer 方法，读者应该提前知道这点。

这里的扩容也是做翻倍扩容的，扩容后数组容量为原来的 2 倍。

// 首先要说明的是，方法参数 size 传进来的时候就已经翻了倍了
private final void tryPresize(int size) {// c：size 的 1.5 倍，再加 1，再往上取最近的 2 的 n 次方。int c = (size >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ? MAXIMUM_CAPACITY :tableSizeFor(size + (size >>> 1) + 1);int sc;while ((sc = sizeCtl) >= 0) {Node<K,V>[] tab = table; int n;// 这个 if 分支和之前说的初始化数组的代码基本上是一样的，在这里，我们可以不用管这块代码if (tab == null || (n = tab.length) == 0) {n = (sc > c) ? sc : c;if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {try {if (table == tab) {@SuppressWarnings("unchecked")Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];table = nt;sc = n - (n >>> 2); // 0.75 * n}} finally {sizeCtl = sc;}}}else if (c <= sc || n >= MAXIMUM_CAPACITY)break;else if (tab == table) {// 我没看懂 rs 的真正含义是什么，不过也关系不大int rs = resizeStamp(n);if (sc < 0) {Node<K,V>[] nt;if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||transferIndex <= 0)break;// 2. 用 CAS 将 sizeCtl 加 1，然后执行 transfer 方法//    此时 nextTab 不为 nullif (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))transfer(tab, nt);}// 1. 将 sizeCtl 设置为 (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2)//     我是没看懂这个值真正的意义是什么？不过可以计算出来的是，结果是一个比较大的负数//  调用 transfer 方法，此时 nextTab 参数为 nullelse if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))transfer(tab, null);}}
}

这个方法的核心在于 sizeCtl 值的操作，首先将其设置为一个负数，然后执行 transfer(tab, null)，再下一个循环将 sizeCtl 加 1，并执行 transfer(tab, nt)，之后可能是继续 sizeCtl 加 1，并执行 transfer(tab, nt)。

所以，可能的操作就是执行 1 次 transfer(tab, null) + 多次 transfer(tab, nt)，这里怎么结束循环的需要看完 transfer 源码才清楚。
##数据迁移：transfer

下面这个方法很点长，将原来的 tab 数组的元素迁移到新的 nextTab 数组中。

虽然我们之前说的 tryPresize 方法中多次调用 transfer 不涉及多线程，但是这个 transfer 方法可以在其他地方被调用，典型地，我们之前在说 put 方法的时候就说过了，请往上看 put 方法，是不是有个地方调用了 helpTransfer 方法，helpTransfer 方法会调用 transfer 方法的。

此方法支持多线程执行，外围调用此方法的时候，会保证第一个发起数据迁移的线程，nextTab 参数为 null，之后再调用此方法的时候，nextTab 不会为 null。

阅读源码之前，先要理解并发操作的机制。原数组长度为 n，所以我们有 n 个迁移任务，让每个线程每次负责一个小任务是最简单的，每做完一个任务再检测是否有其他没做完的任务，帮助迁移就可以了，而 Doug Lea 使用了一个 stride，简单理解就是步长，每个线程每次负责迁移其中的一部分，如每次迁移 16 个小任务。所以，我们就需要一个全局的调度者来安排哪个线程执行哪几个任务，这个就是属性 transferIndex 的作用。

第一个发起数据迁移的线程会将 transferIndex 指向原数组最后的位置，然后从后往前的 stride 个任务属于第一个线程，然后将 transferIndex 指向新的位置，再往前的 stride 个任务属于第二个线程，依此类推。当然，这里说的第二个线程不是真的一定指代了第二个线程，也可以是同一个线程，这个读者应该能理解吧。其实就是将一个大的迁移任务分为了一个个任务包。

private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {int n = tab.length, stride;// stride 在单核下直接等于 n，多核模式下为 (n>>>3)/NCPU，最小值是 16// stride 可以理解为”步长“，有 n 个位置是需要进行迁移的，//   将这 n 个任务分为多个任务包，每个任务包有 stride 个任务if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range// 如果 nextTab 为 null，先进行一次初始化//    前面我们说了，外围会保证第一个发起迁移的线程调用此方法时，参数 nextTab 为 null//       之后参与迁移的线程调用此方法时，nextTab 不会为 nullif (nextTab == null) {try {// 容量翻倍Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1];nextTab = nt;} catch (Throwable ex) {      // try to cope with OOMEsizeCtl = Integer.MAX_VALUE;return;}// nextTable 是 ConcurrentHashMap 中的属性nextTable = nextTab;// transferIndex 也是 ConcurrentHashMap 的属性，用于控制迁移的位置transferIndex = n;}int nextn = nextTab.length;// ForwardingNode 翻译过来就是正在被迁移的 Node// 这个构造方法会生成一个Node，key、value 和 next 都为 null，关键是 hash 为 MOVED// 后面我们会看到，原数组中位置 i 处的节点完成迁移工作后，//    就会将位置 i 处设置为这个 ForwardingNode，用来告诉其他线程该位置已经处理过了//    所以它其实相当于是一个标志。ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);// advance 指的是做完了一个位置的迁移工作，可以准备做下一个位置的了boolean advance = true;boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab/** 下面这个 for 循环，最难理解的在前面，而要看懂它们，应该先看懂后面的，然后再倒回来看* */// i 是位置索引，bound 是边界，注意是从后往前for (int i = 0, bound = 0;;) {Node<K,V> f; int fh;// 下面这个 while 真的是不好理解// advance 为 true 表示可以进行下一个位置的迁移了//   简单理解结局：i 指向了 transferIndex，bound 指向了 transferIndex-stridewhile (advance) {int nextIndex, nextBound;if (--i >= bound || finishing)advance = false;// 将 transferIndex 值赋给 nextIndex// 这里 transferIndex 一旦小于等于 0，说明原数组的所有位置都有相应的线程去处理了else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {i = -1;advance = false;}else if (U.compareAndSwapInt(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,nextBound = (nextIndex > stride ?nextIndex - stride : 0))) {// 看括号中的代码，nextBound 是这次迁移任务的边界，注意，是从后往前bound = nextBound;i = nextIndex - 1;advance = false;}}if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {int sc;if (finishing) {// 所有的迁移操作已经完成nextTable = null;// 将新的 nextTab 赋值给 table 属性，完成迁移table = nextTab;// 重新计算 sizeCtl：n 是原数组长度，所以 sizeCtl 得出的值将是新数组长度的 0.75 倍sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);return;}// 之前我们说过，sizeCtl 在迁移前会设置为 (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2// 然后，每有一个线程参与迁移就会将 sizeCtl 加 1，// 这里使用 CAS 操作对 sizeCtl 进行减 1，代表做完了属于自己的任务if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {// 任务结束，方法退出if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)return;// 到这里，说明 (sc - 2) == resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT，// 也就是说，所有的迁移任务都做完了，也就会进入到上面的 if(finishing){} 分支了finishing = advance = true;i = n; // recheck before commit}}// 如果位置 i 处是空的，没有任何节点，那么放入刚刚初始化的 ForwardingNode ”空节点“else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);// 该位置处是一个 ForwardingNode，代表该位置已经迁移过了else if ((fh = f.hash) == MOVED)advance = true; // already processedelse {// 对数组该位置处的结点加锁，开始处理数组该位置处的迁移工作synchronized (f) {if (tabAt(tab, i) == f) {Node<K,V> ln, hn;// 头结点的 hash 大于 0，说明是链表的 Node 节点if (fh >= 0) {// 下面这一块和 Java7 中的 ConcurrentHashMap 迁移是差不多的，// 需要将链表一分为二，//   找到原链表中的 lastRun，然后 lastRun 及其之后的节点是一起进行迁移的//   lastRun 之前的节点需要进行克隆，然后分到两个链表中int runBit = fh & n;Node<K,V> lastRun = f;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);elsehn = new Node<K,V>(ph, pk, pv, hn);}// 其中的一个链表放在新数组的位置 isetTabAt(nextTab, i, ln);// 另一个链表放在新数组的位置 i+nsetTabAt(nextTab, i + n, hn);// 将原数组该位置处设置为 fwd，代表该位置已经处理完毕，//    其他线程一旦看到该位置的 hash 值为 MOVED，就不会进行迁移了setTabAt(tab, i, fwd);// advance 设置为 true，代表该位置已经迁移完毕advance = true;}else if (f instanceof TreeBin) {// 红黑树的迁移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;elseloTail.next = p;loTail = p;++lc;}else {if ((p.prev = hiTail) == null)hi = p;elsehiTail.next = p;hiTail = p;++hc;}}// 如果一分为二后，节点数少于 8，那么将红黑树转换回链表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;// 将 ln 放置在新数组的位置 isetTabAt(nextTab, i, ln);// 将 hn 放置在新数组的位置 i+nsetTabAt(nextTab, i + n, hn);// 将原数组该位置处设置为 fwd，代表该位置已经处理完毕，//    其他线程一旦看到该位置的 hash 值为 MOVED，就不会进行迁移了setTabAt(tab, i, fwd);// advance 设置为 true，代表该位置已经迁移完毕advance = true;}}}}}
}

说到底，transfer 这个方法并没有实现所有的迁移任务，每次调用这个方法只实现了 transferIndex 往前 stride 个位置的迁移工作，其他的需要由外围来控制。

这个时候，再回去仔细看 tryPresize 方法可能就会更加清晰一些了。
##get 过程分析

get 方法从来都是最简单的，这里也不例外：

1、计算 hash 值
2、根据 hash 值找到数组对应位置: (n - 1) & h
3、根据该位置处结点性质进行相应查找

如果该位置为 null，那么直接返回 null 就可以了
如果该位置处的节点刚好就是我们需要的，返回该节点的值即可
如果该位置节点的 hash 值小于 0，说明正在扩容，或者是红黑树，后面我们再介绍 find 方法
如果以上 3 条都不满足，那就是链表，进行遍历比对即可

public V get(Object key) {Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;int h = spread(key.hashCode());if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {// 判断头结点是否就是我们需要的节点if ((eh = e.hash) == h) {if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))return e.val;}// 如果头结点的 hash 小于 0，说明 正在扩容，或者该位置是红黑树else if (eh < 0)// 参考 ForwardingNode.find(int h, Object k) 和 TreeBin.find(int h, Object k)return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;// 遍历链表while ((e = e.next) != null) {if (e.hash == h &&((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))return e.val;}}return null;
}

简单说一句，此方法的大部分内容都很简单，只有正好碰到扩容的情况，ForwardingNode.find(int h, Object k) 稍微复杂一些，不过在了解了数据迁移的过程后，这个也就不难了，所以限于篇幅这里也不展开说了。
###总结

其实也不是很难嘛，虽然没有像之前的 AQS 和线程池一样一行一行源码进行分析，但还是把所有初学者可能会糊涂的地方都进行了深入的介绍，只要是稍微有点基础的读者，应该是很容易就能看懂 HashMap 和 ConcurrentHashMap 源码了。

看源码不算是目的吧，深入地了解 Doug Lea 的设计思路，我觉得还挺有趣的，大师就是大师，代码写得真的是好啊。

我发现很多人都以为我写博客主要是源码分析，说真的，我对于源码分析没有那么大热情，主要都是为了用源码说事罢了，可能之后的文章还是会有比较多的源码分析成分，大家该怎么看就怎么看吧。

出处：https://www.javadoop.com/post/hashmap#Java7%20ConcurrentHashMap

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