理解Java7和8里面HashMap+ConcurrentHashMap的扩容策略
### 前言
理解HashMap和ConcurrentHashMap的重点在于：
（1）理解HashMap的数据结构的设计和实现思路
（2）在（1）的基础上，理解ConcurrentHashMap的并发安全的设计和实现思路
前面的文章已经介绍过Map结构的底层实现，这里我们重点放在其扩容方法，
这里分别对JDK7和JDK8版本的HashMap+ConcurrentHashMap来分析：
### JDK7的HashMap扩容
这个版本的HashMap数据结构还是数组+链表的方式，扩容方法如下：
```void transfer(Entry[] newTable) { Entry[] src = table; //src引用了旧的Entry数组 int newCapacity = newTable.length; for (int j = 0; j < src.length; j++) { //遍历旧的Entry数组 Entry<K, V> e = src[j]; //取得旧Entry数组的每个元素 if (e != null) { src[j] = null;//释放旧Entry数组的对象引用（for循环后，旧的Entry数组不再引用任何对象） do { Entry<K, V> next = e.next; int i = indexFor(e.hash, newCapacity); //！！重新计算每个元素在数组中的位置 e.next = newTable[i]; //标记[1] newTable[i] = e; //将元素放在数组上 e = next; //访问下一个Entry链上的元素 } while (e != null); } } }```上面的这段代码不并不难理解，对于扩容操作，底层实现都需要新生成一个数组，然后拷贝旧数组里面的每一个Node链表到新数组里面，这个方法在单线程下执行是没有任何问题的，但是在多线程下面却有很大问题，主要的问题在于基于头插法的数据迁移，会有几率造成链表倒置，从而引发链表闭链，导致程序死循环，并吃满CPU。据说已经有人给原来的SUN公司提过bug，但sun公司认为，这是开发者使用不当造成的，因为这个类本就不是线程安全的，你还偏在多线程下使用，这下好了吧，出了问题这能怪我咯？仔细想想，还有点道理。
### JDK7的ConcurrentHashMap扩容
HashMap是线程不安全的，我们来看下线程安全的ConcurrentHashMap，在JDK7的时候，这种安全策略采用的是分段锁的机制，ConcurrentHashMap维护了一个Segment数组，Segment这个类继承了重入锁ReentrantLock，并且该类里面维护了一个
HashEntry<K,V>[] table数组，在写操作put，remove，扩容的时候，会对Segment加锁，所以仅仅影响这个Segment，不同的Segment还是可以并发的，所以解决了线程的安全问题，同时又采用了分段锁也提升了并发的效率。
下面看下其扩容的源码：
```// 方法参数上的 node 是这次扩容后，需要添加到新的数组中的数据。private void rehash(HashEntry<K,V> node) { HashEntry<K,V>[] oldTable = table; int oldCapacity = oldTable.length; // 2 倍 int newCapacity = oldCapacity << 1; threshold = (int)(newCapacity * loadFactor); // 创建新数组 HashEntry<K,V>[] newTable = (HashEntry<K,V>[]) new HashEntry[newCapacity]; // 新的掩码，如从 16 扩容到 32，那么 sizeMask 为 31，对应二进制 ‘000...00011111’ int sizeMask = newCapacity - 1;
// 遍历原数组，老套路，将原数组位置 i 处的链表拆分到 新数组位置 i 和 i+oldCap 两个位置 for (int i = 0; i < oldCapacity ; i++) { // e 是链表的第一个元素 HashEntry<K,V> e = oldTable[i]; if (e != null) { HashEntry<K,V> next = e.next; // 计算应该放置在新数组中的位置， // 假设原数组长度为 16，e 在 oldTable[3] 处，那么 idx 只可能是 3 或者是 3 + 16 = 19 int idx = e.hash & sizeMask; if (next == null) // 该位置处只有一个元素，那比较好办 newTable[idx] = e; else { // Reuse consecutive sequence at same slot // e 是链表表头 HashEntry<K,V> lastRun = e; // idx 是当前链表的头结点 e 的新位置 int lastIdx = idx;
// 下面这个 for 循环会找到一个 lastRun 节点，这个节点之后的所有元素是将要放到一起的 for (HashEntry<K,V> last = next; last != null; last = last.next) { int k = last.hash & sizeMask; if (k != lastIdx) { lastIdx = k; lastRun = last; } } // 将 lastRun 及其之后的所有节点组成的这个链表放到 lastIdx 这个位置 newTable[lastIdx] = lastRun; // 下面的操作是处理 lastRun 之前的节点， // 这些节点可能分配在另一个链表中，也可能分配到上面的那个链表中 for (HashEntry<K,V> p = e; p != lastRun; p = p.next) { V v = p.value; int h = p.hash; int k = h & sizeMask; HashEntry<K,V> n = newTable[k]; newTable[k] = new HashEntry<K,V>(h, p.key, v, n); } } } } // 将新来的 node 放到新数组中刚刚的 两个链表之一 的 头部 int nodeIndex = node.hash & sizeMask; // add the new node node.setNext(newTable[nodeIndex]); newTable[nodeIndex] = node; table = newTable;}```注意这里面的代码，外部已经加锁，所以这里面是安全的，我们看下具体的实现方式：先对数组的长度增加一倍，然后遍历原来的旧的table数组，把每一个数组元素也就是Node链表迁移到新的数组里面，最后迁移完毕之后，把新数组的引用直接替换旧的。此外这里这有一个小的细节优化，在迁移链表时用了两个for循环，第一个for的目的是为了，判断是否有迁移位置一样的元素并且位置还是相邻，根据HashMap的设计策略，首先table的大小必须是2的n次方，我们知道扩容后的每个链表的元素的位置，要么不变，要么是原table索引位置+原table的容量大小，举个例子假如现在有三个元素（3,5,7）要放入map里面，table的的容量是2，简单的假设元素位置=元素的值 % 2，得到如下结构：
```[0]=null[1]=3->5->7```现在将table的大小扩容成4，分布如下：
```[0]=null[1]=5->7[2]=null[3]=3```因为扩容必须是2的n次方，所以HashMap在put和get元素的时候直接取key的hashCode然后经过再次均衡后直接采用&位运算就能达到取模效果，这个不再细说，上面这个例子的目的是为了说明扩容后的数据分布策略，要么保留在原位置，要么会被均衡在旧的table位置，这里是1加上旧的table容量这是是2，所以是3。基于这个特点，第一个for循环，作的优化如下，假设我们现在用0表示原位置，1表示迁移到index+oldCap的位置，来代表元素：
```[0]=null[1]=0->1->1->0->0->0->0```第一个for循环的会记录lastRun，比如要迁移[1]的数据，经过这个循环之后，lastRun的位置会记录第三个0的位置，因为后面的数据都是0，代表他们要迁移到新的数组中同一个位置中，所以就可以把这个中间节点，直接插入到新的数组位置而后面附带的一串元素其实都不需要动。
接着第二个循环里面在此从第一个0的位置开始遍历到lastRun也就是第三个元素的位置就可以了，只循环处理前面的数据即可，这个循环里面根据位置0和1做不同的链表追加，后面的数据已经被优化的迁移走了，但最坏情况下可能后面一个也没优化，比如下面的结构：
```[0]=null[1]=1->1->0->0->0->0->1->0```这种情况，第一个for循环没多大作用，需要通过第二个for循环从头开始遍历到尾部，按0和1分发迁移，这里面使用的是还是头插法的方式迁移，新迁移的数据是追加在链表的头部，但这里是线程安全的所以不会出现循环链表，导致死循环问题。迁移完成之后直接将最新的元素加入，最后将新的table替换旧的table即可。
### JDK8的HashMap扩容
在JDK8里面，HashMap的底层数据结构已经变为数组+链表+红黑树的结构了，因为在hash冲突严重的情况下，链表的查询效率是O(n），所以JDK8做了优化对于单个链表的个数大于8的链表，会直接转为红黑树结构算是以空间换时间，这样以来查询的效率就变为O(logN)，图示如下：
[img]https://www.javadoop.com/blogimages/map/2.png[/img]
我们看下其扩容代码：
``` final Node<K,V>[] resize() { Node<K,V>[] oldTab = table; int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; int oldThr = threshold; int newCap, newThr = 0; if (oldCap > 0) { if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab; } else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) newThr = oldThr << 1; // double threshold } else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold newCap = oldThr; else { // zero initial threshold signifies using defaults newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); } if (newThr == 0) { float ft = (float)newCap * loadFactor; newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE); } threshold = newThr; @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"}) Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; table = newTab; if (oldTab != null) { for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { Node<K,V> e; if ((e = oldTab[j]) != null) { oldTab[j] = null; if (e.next == null) newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; else if (e instanceof TreeNode) ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); else { //重点关注区域 // preserve order Node<K,V> loHead = null, loTail = null; Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; Node<K,V> next; do { next = e.next; if ((e.hash & oldCap) == 0) { if (loTail == null) loHead = e; else loTail.next = e; loTail = e; } else { if (hiTail == null) hiHead = e; else hiTail.next = e; hiTail = e; } } while ((e = next) != null); if (loTail != null) { loTail.next = null; newTab[j] = loHead; } if (hiTail != null) { hiTail.next = null; newTab[j + oldCap] = hiHead; } } } } } return newTab; }
```在JDK8中，单纯的HashMap数据结构增加了红黑树是一个大的优化，此外根据上面的迁移扩容策略，我们发现JDK8里面HashMap没有采用头插法转移链表数据，而是保留了元素的顺序位置，新的代码里面采用：
``` //按原始链表顺序，过滤出来扩容后位置不变的元素（低位=0），放在一起 Node<K,V> loHead = null, loTail = null; //按原始链表顺序，过滤出来扩容后位置改变到（index+oldCap）的元素（高位=0），放在一起 Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;```把要迁移的元素分类之后，最后在分别放到新数组对应的位置上：
``` //位置不变 if (loTail != null) { loTail.next = null; newTab[j] = loHead; } //位置迁移(index+oldCap) if (hiTail != null) { hiTail.next = null; newTab[j + oldCap] = hiHead; }```JDK7里面是先判断table的存储元素的数量是否超过当前的threshold=table.length*loadFactor（默认0.75），如果超过就先扩容，在JDK8里面是先插入数据，插入之后在判断下一次++size的大小是否会超过当前的阈值，如果超过就扩容。
### JDK8的ConcurrentHashMap扩容
在JDK8中彻底抛弃了JDK7的分段锁的机制，新的版本主要使用了Unsafe类的CAS自旋赋值+synchronized同步+LockSupport阻塞等手段实现的高效并发，代码可读性稍差。
ConcurrentHashMap的JDK8与JDK7版本的并发实现相比，最大的区别在于JDK8的锁粒度更细，理想情况下talbe数组元素的大小就是其支持并发的最大个数，在JDK7里面最大并发个数就是Segment的个数，默认值是16，可以通过构造函数改变一经创建不可更改，这个值就是并发的粒度，每一个segment下面管理一个table数组，加锁的时候其实锁住的是整个segment，这样设计的好处在于数组的扩容是不会影响其他的segment的，简化了并发设计，不足之处在于并发的粒度稍粗，所以在JDK8里面，去掉了分段锁，将锁的级别控制在了更细粒度的table元素级别，也就是说只需要锁住这个链表的head节点，并不会影响其他的table元素的读写，好处在于并发的粒度更细，影响更小，从而并发效率更好，但不足之处在于并发扩容的时候，由于操作的table都是同一个，不像JDK7中分段控制，所以这里需要等扩容完之后，所有的读写操作才能进行，所以扩容的效率就成为了整个并发的一个瓶颈点，好在Doug lea大神对扩容做了优化，本来在一个线程扩容的时候，如果影响了其他线程的数据，那么其他的线程的读写操作都应该阻塞，但Doug lea说你们闲着也是闲着，不如来一起参与扩容任务，这样人多力量大，办完事你们该干啥干啥，别浪费时间，于是在JDK8的源码里面就引入了一个ForwardingNode类，在一个线程发起扩容的时候，就会改变sizeCtl这个值，其含义如下：
```sizeCtl ：默认为0，用来控制table的初始化和扩容操作，具体应用在后续会体现出来。-1 代表table正在初始化-N 表示有N-1个线程正在进行扩容操作其余情况：1、如果table未初始化，表示table需要初始化的大小。2、如果table初始化完成，表示table的容量，默认是table大小的0.75倍```扩容时候会判断这个值，如果超过阈值就要扩容，首先根据运算得到需要遍历的次数i，然后利用tabAt方法获得i位置的元素f，初始化一个forwardNode实例fwd，如果f == null，则在table中的i位置放入fwd，否则采用头插法的方式把当前旧table数组的指定任务范围的数据给迁移到新的数组中，然后
给旧table原位置赋值fwd。直到遍历过所有的节点以后就完成了复制工作，把table指向nextTable，并更新sizeCtl为新数组大小的0.75倍 ，扩容完成。在此期间如果其他线程的有读写操作都会判断head节点是否为forwardNode节点，如果是就帮助扩容。
扩容源码如下：
``` private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) { int n = tab.length, stride; if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE) stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range 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 = n; } int nextn = nextTab.length; ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab); boolean advance = true; boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab for (int i = 0, bound = 0;;) { Node<K,V> f; int fh; while (advance) { int nextIndex, nextBound; if (--i >= bound || finishing) advance = false; else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) { i = -1; advance = false; } else if (U.compareAndSwapInt (this, TRANSFERINDEX, nextIndex, nextBound = (nextIndex > stride ? nextIndex - stride : 0))) { bound = nextBound; i = nextIndex - 1; advance = false; } } 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 } } else if ((f = tabAt(tab, i)) == null) advance = casTabAt(tab, i, null, fwd); else if ((fh = f.hash) == MOVED) advance = true; // already processed else { synchronized (f) { if (tabAt(tab, i) == f) { Node<K,V> ln, hn; if (fh >= 0) { 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); 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; } 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; } } } } } }```### 在扩容时读写操作如何进行
(1)对于get读操作，如果当前节点有数据，还没迁移完成，此时不影响读，能够正常进行。
如果当前链表已经迁移完成，那么头节点会被设置成fwd节点，此时get线程会帮助扩容。
(2)对于put/remove写操作，如果当前链表已经迁移完成，那么头节点会被设置成fwd节点，此时写线程会帮助扩容，如果扩容没有完成，当前链表的头节点会被锁住，所以写线程会被阻塞，直到扩容完成。
### 对于size和迭代器是弱一致性
volatile修饰的数组引用是强可见的，但是其元素却不一定，所以，这导致size的根据sumCount的方法并不准确。
同理Iteritor的迭代器也一样，并不能准确反映最新的实际情况
### 总结
本文主要了介绍了HashMap+ConcurrentHashMap的扩容策略，扩容的原理是新生成大于原来1倍大小的数组，然后拷贝旧数组数据到新的数组里面，在多线程情况下，这里面如果注意线程安全问题，在解决安全问题的同时，我们也要关注其效率，这才是并发容器类的最出色的地方。
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