如何解析jdk8中的ConcurrentHashMap源碼

發布時間：2021-11-26 10:45:19 來源：億速云閱讀：131 作者：柒染欄目：開發技術

這篇文章給大家介紹如何解析jdk8中的ConcurrentHashMap源碼，內容非常詳細，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。

java.util.concurrent 這個包下面的類都很經典。
ConcurrentHashMap 這個類是java中討論最多的，也是爭論最多的類了。很多人對這個類很好奇。
作為并發集合，大家比較關心讀寫，鎖，與 map的散列。
讀寫如何的鎖
get操作
Java代碼下載
明顯是沒有上鎖的。包括所有的讀操作。都是不上鎖的。

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) {
if ((eh = e.hash) == h) {
if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
return e.val;
}
else if (eh < 0)
// TreeBin 操作
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
while ((e = e.next) != null) {
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
return e.val;
}
}
return null;
}

put操作（remove等修改操作）
所有讀操作是這樣一個模式，如果hash桶中坐標沒有數據。就使用CAS 操作。如果有數據。就使用synchronized關鍵字。比起jdk1.7,1.6使用讀寫鎖，代碼比較簡潔，同樣使用cas操作比讀寫鎖的性呢過開銷底得太多了。但是程序設計變得十分復雜，請下添加的代碼下載
Java代碼

final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
//為什么要這個循序，大家會很疑惑
//其實很簡單，因為多線程操作，然后沒有使用鎖，使用 unsafe，多個unsafe不是原子性的，在多線程的情況下，會出現問題。所以使用for來解決這個問題
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
// f 是節點，n是數組長度，i是hash與數組長度的數組下標，fh是在數組下標已經坐在的節點的hash值
Node<K,V> f; int n, i, fh;
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();//延遲初始化 table
//通過unsafe 判斷下標是否有節點
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
//如果不存在。就創建一個節點通過 unsafe加入到數組中，所以讀是不加鎖的
//注意：如果在多個線程同時加入 hash后同一下標的node，那么只有一個會成功，其他失敗。失敗的就會在再次循序。
//這是循環解決的問題之一
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
//大家很奇怪這個 if是干什么用額，去了解ForwardingNode這個對象
//這個對象在 hash散列的時候用，原來的一個節點會重新散列到下個表，原來表的節點的hash就成為了 moved
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
//如果節點存在，就需要添加鏈了。
//添加鏈的時候就上鎖這個節點，那么所有在這個節點的更新操作都會上鎖
//這里上鎖，比雙桶的開銷小多了。如果設計好，可以說幾乎忽略不計。
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
if (fh >= 0) {
//添加鏈表
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;
}
}
}
//添加在tree下添加節點
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;
}
}
}
}
//java8，明確的改革
if (binCount != 0) {
//binCount是鏈表的操作次數，操作多少次。表示鏈表有多長。當鏈表大于等于8的時候，鏈表會變成 tree
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
addCount(1L, binCount);
return null;
}

這里是大家最關心的要點，重新散列，也就是重新hash
Java代碼下載

final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
//為什么要這個循序，大家會很疑惑
//其實很簡單，因為多線程操作，然后沒有使用鎖，使用 unsafe，多個unsafe不是原子性的，在多線程的情況下，會出現問題。所以使用for來解決這個問題
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
// f 是節點，n是數組長度，i是hash與數組長度的數組下標，fh是在數組下標已經坐在的節點的hash值
Node<K,V> f; int n, i, fh;
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();//延遲初始化 table
//通過unsafe 判斷下標是否有節點
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
//如果不存在。就創建一個節點通過 unsafe加入到數組中，所以讀是不加鎖的
//注意：如果在多個線程同時加入 hash后同一下標的node，那么只有一個會成功，其他失敗。失敗的就會在再次循序。
//這是循環解決的問題之一
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
//大家很奇怪這個 if是干什么用額，去了解ForwardingNode這個對象
//這個對象在 hash散列的時候用，原來的一個節點會重新散列到下個表，原來表的節點的hash就成為了 moved
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
//如果節點存在，就需要添加鏈了。
//添加鏈的時候就上鎖這個節點，那么所有在這個節點的更新操作都會上鎖
//這里上鎖，比雙桶的開銷小多了。如果設計好，可以說幾乎忽略不計。
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
if (fh >= 0) {
//添加鏈表
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;
}
}
}
//添加在tree下添加節點
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;
}
}
}
}
//java8，明確的改革
if (binCount != 0) {
//binCount是鏈表的操作次數，操作多少次。表示鏈表有多長。當鏈表大于等于8的時候，鏈表會變成 tree
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
addCount(1L, binCount);
return null;
}
private final void addCount(long x, int check) {
CounterCell[] as; long b, s;
//這個判斷的目的是解決 unsafu的死循環問題
if ((as = counterCells) != null ||
!U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
CounterCell a; long v; int m;
boolean uncontended = true;
if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
(a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
!(uncontended =
U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) {
fullAddCount(x, uncontended);
return;
}
if (check <= 1)
return;
s = sumCount();
}
// 有一個問題，只有添加操作是大于0的，那么沒有hash收縮功能
if (check >= 0) {
Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
//我靠，這里又有一個循序，是解決什么問題了？
//sc也就是 sizeCtl 等于 -1的情況只有，table初始化與序列化的時候。
//這個循環是保證序列化之后，還可以加入數據，目測是這樣，不敢保證。
while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
(n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {
int rs = resizeStamp(n);
// 這個if 基本可以忽略
if (sc < 0) {
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
transferIndex <= 0)
break;
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
transfer(tab, nt);
}
//把擴容的值替換原先的值
//并發情況下，多個線程都到達這步，只有一個操作會成功，成功之后其他的線程都會進不來這個。
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
transfer(tab, null);
s = sumCount();
}
}
}
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;
// good 這個對象，的設計。讓散列操不會堵塞
ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
boolean advance = true; // 只要過了第一個 while 基本所有操作都會 advance = true;,每次循環都要進入 while 那么 i 這個值才會改變
boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
for (int i = 0, bound = 0;;) {
Node<K,V> f; int fh;
//這個 while 真心不怎么明白
//唯一能解釋的是，防止散列完成，才知道多線程操作問題,快速知道多線程問題
while (advance) {
int nextIndex, nextBound;
if (--i >= bound || finishing)
advance = false;
//這個判斷只可能進來一次，
else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
i = -1;
advance = false;
}
//比如 n 等于 128，stride 為 128 >>>3 /8 =2,
//i = 128,bound -126,那么每兩次就會在進來一次，那么就會知道，(nextIndex = transferIndex) 這操作就會知道多線程在操作
else if (U.compareAndSwapInt
(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
nextBound = (nextIndex > stride ?
nextIndex - stride : 0))) {
bound = nextBound;
i = nextIndex - 1;
advance = false;
}
}
//
// 那個操作會讓 i 大于等于 n ,這個真想不到
// i + n 也大于等于不了 nextn 啊，
//只有一個可能，在強并發下，有兩個線程都進入了。進行操作了。沒錯
//
if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
int sc;
if (finishing) {
nextTable = null;
table = nextTab;
sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
return;
}
// 先是 sc -1 這個操作沒有錯。應該addcont里面的判斷是是需要減一的，沒有在addcount減，放到這里，可以減少操作
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
//這個操作會排除最后進來之前的線程操作。
//怎么做到額，請看addCount方法的 2286行
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 {
//只有對節點操作才會上鎖，性能非常
//散列這里與其他版本的不同，散列的思路很好，因為每次擴展都是2倍，那么擴張之后的hash,在進行一次移位，等于1的就在原有的地方加上擴展之前的系數（比如從16擴展到32，那么hash,下標1的桶，這個桶會分裂成2個桶，一個還在1下表，一個在16+1下標。
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
Node<K,V> ln, hn;
if (fh >= 0) {
int runBit = fh & n;
Node<K,V> lastRun = f;
//尋分裂出來的 lastRun
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;
}
//把一個鏈表，分裂成兩個列表
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);
}
//把兩個鏈表，加入到下個tab
setTabAt(nextTab, i, ln);
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
//把分裂的桶，替換成 fwd
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;
}
}
}
}
}
}

看過 jdk8文檔的伙計都知道，jdk8，不再是雙桶。而進入了二叉樹結構。請看上面的添加操作，與散列操作就知道。TreeBin對象與TreeNode對象就清除了。至于性能怎么樣，可以用jdk8文檔的標準，性能剛剛的。
使用ForwardingNode對象，保證在散列的時候讀寫操作是在nextbat里面。非常優秀的設計。
使用Unsafe 對象在性能上帶來瘋狂的性能提升，但是也給程序設計帶來了，超大的復雜性。

關于如何解析jdk8中的ConcurrentHashMap源碼就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。

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