【JUC】JDK1.8原始碼分析之ConcurrentHashMap（一）

一、前言

　　最近幾天忙著做點別的東西，今天終於有時間分析原始碼了，看原始碼感覺很爽，並且發現ConcurrentHashMap在JDK1.8版本與之前的版本在併發控制上存在很大的差別，很有必要進行認真的分析，下面進行原始碼分析。

二、ConcurrentHashMap資料結構

　　之前已經提及過，ConcurrentHashMap相比HashMap而言，是多執行緒安全的，其底層資料與HashMap的資料結構相同，資料結構如下

　　說明：ConcurrentHashMap的資料結構（陣列+連結串列+紅黑樹），桶中的結構可能是連結串列，也可能是紅黑樹，紅黑樹是為了提高查詢效率。

三、ConcurrentHashMap原始碼分析

　　3.1 類的繼承關係　

public class ConcurrentHashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
    implements ConcurrentMap<K,V>, Serializable {}

　　說明：ConcurrentHashMap繼承了AbstractMap抽象類，該抽象類定義了一些基本操作，同時，也實現了ConcurrentMap介面，ConcurrentMap介面也定義了一系列操作，實現了Serializable介面表示ConcurrentHashMap可以被序列化。

　　3.2 類的內部類

　　ConcurrentHashMap包含了很多內部類，其中主要的內部類框架圖如下圖所示

　　說明：可以看到，ConcurrentHashMap的內部類非常的龐大，第二個圖是在JDK1.8下增加的類，下面對其中主要的內部類進行分析和講解。

　　1. Node類

　　Node類主要用於儲存具體鍵值對，其子類有ForwardingNode、ReservationNode、TreeNode和TreeBin四個子類。四個子類具體的程式碼在之後的具體例子中進行分析講解。

　　2. Traverser類

　　Traverser類主要用於遍歷操作，其子類有BaseIterator、KeySpliterator、ValueSpliterator、EntrySpliterator四個類，BaseIterator用於遍歷操作。KeySplitertor、ValueSpliterator、EntrySpliterator則用於鍵、值、鍵值對的劃分。

　　3. CollectionView類

　　CollectionView抽象類主要定義了檢視操作，其子類KeySetView、ValueSetView、EntrySetView分別表示鍵檢視、值檢視、鍵值對檢視。對檢視均可以進行操作。

　　4. Segment類

　　Segment類在JDK1.8中與之前的版本的JDK作用存在很大的差別，JDK1.8下，其在普通的ConcurrentHashMap操作中已經沒有失效，其在序列化與反序列化的時候會發揮作用。

　　5. CounterCell

　　CounterCell類主要用於對baseCount的計數。

　　3.3 類的屬性

public class ConcurrentHashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
    implements ConcurrentMap<K,V>, Serializable {
    private static final long serialVersionUID = 7249069246763182397L;
    // 表的最大容量
    private static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
    // 預設表的大小
    private static final int DEFAULT_CAPACITY = 16;
    // 最大陣列大小
    static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;
    // 預設併發數
    private static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;
    // 裝載因子
    private static final float LOAD_FACTOR = 0.75f;
    // 轉化為紅黑樹的閾值
    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
    // 由紅黑樹轉化為連結串列的閾值
    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
    // 轉化為紅黑樹的表的最小容量
    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
    // 每次進行轉移的最小值
    private static final int MIN_TRANSFER_STRIDE = 16;
    // 生成sizeCtl所使用的bit位數
    private static int RESIZE_STAMP_BITS = 16;
    // 進行擴容所允許的最大執行緒數
    private static final int MAX_RESIZERS = (1 << (32 - RESIZE_STAMP_BITS)) - 1;
    // 記錄sizeCtl中的大小所需要進行的偏移位數
    private static final int RESIZE_STAMP_SHIFT = 32 - RESIZE_STAMP_BITS;    
    // 一系列的標識
    static final int MOVED     = -1; // hash for forwarding nodes
    static final int TREEBIN   = -2; // hash for roots of trees
    static final int RESERVED  = -3; // hash for transient reservations
    static final int HASH_BITS = 0x7fffffff; // usable bits of normal node hash
    // 
    /** Number of CPUS, to place bounds on some sizings */
    // 獲取可用的CPU個數
    static final int NCPU = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
    // 
    /** For serialization compatibility. */
    // 進行序列化的屬性
    private static final ObjectStreamField[] serialPersistentFields = {
        new ObjectStreamField("segments", Segment[].class),
        new ObjectStreamField("segmentMask", Integer.TYPE),
        new ObjectStreamField("segmentShift", Integer.TYPE)
    };
    
    // 表
    transient volatile Node<K,V>[] table;
    // 下一個表
    private transient volatile Node<K,V>[] nextTable;
    //
    /**
     * Base counter value, used mainly when there is no contention,
     * but also as a fallback during table initialization
     * races. Updated via CAS.
     */
    // 基本計數
    private transient volatile long baseCount;
    //
    /**
     * 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.
     */
    // 對錶初始化和擴容控制
    private transient volatile int sizeCtl;
    
    /**
     * The next table index (plus one) to split while resizing.
     */
    // 擴容下另一個表的索引
    private transient volatile int transferIndex;

    /**
     * Spinlock (locked via CAS) used when resizing and/or creating CounterCells.
     */
    // 旋轉鎖
    private transient volatile int cellsBusy;

    /**
     * Table of counter cells. When non-null, size is a power of 2.
     */
    // counterCell表
    private transient volatile CounterCell[] counterCells;

    // views
    // 檢視
    private transient KeySetView<K,V> keySet;
    private transient ValuesView<K,V> values;
    private transient EntrySetView<K,V> entrySet;
    
    // Unsafe mechanics
    private static final sun.misc.Unsafe U;
    private static final long SIZECTL;
    private static final long TRANSFERINDEX;
    private static final long BASECOUNT;
    private static final long CELLSBUSY;
    private static final long CELLVALUE;
    private static final long ABASE;
    private static final int ASHIFT;

    static {
        try {
            U = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();
            Class<?> k = ConcurrentHashMap.class;
            SIZECTL = U.objectFieldOffset
                (k.getDeclaredField("sizeCtl"));
            TRANSFERINDEX = U.objectFieldOffset
                (k.getDeclaredField("transferIndex"));
            BASECOUNT = U.objectFieldOffset
                (k.getDeclaredField("baseCount"));
            CELLSBUSY = U.objectFieldOffset
                (k.getDeclaredField("cellsBusy"));
            Class<?> ck = CounterCell.class;
            CELLVALUE = U.objectFieldOffset
                (ck.getDeclaredField("value"));
            Class<?> ak = Node[].class;
            ABASE = U.arrayBaseOffset(ak);
            int scale = U.arrayIndexScale(ak);
            if ((scale & (scale - 1)) != 0)
                throw new Error("data type scale not a power of two");
            ASHIFT = 31 - Integer.numberOfLeadingZeros(scale);
        } catch (Exception e) {
            throw new Error(e);
        }
    }
}

　　說明：ConcurrentHashMap的屬性很多，其中不少屬性在HashMap中就已經介紹過，而對於ConcurrentHashMap而言，新增了Unsafe例項，主要用於反射獲取物件相應的欄位。

　　3.4 類的建構函式

　　1. ConcurrentHashMap()型建構函式　　

public ConcurrentHashMap() {
    }

　　說明：該建構函式用於建立一個帶有預設初始容量 (16)、載入因子 (0.75) 和 concurrencyLevel (16) 的新的空對映。

　　2. ConcurrentHashMap(int)型建構函式　　

    public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {
        if (initialCapacity < 0) // 初始容量小於0，丟擲異常
            throw new IllegalArgumentException();
        int cap = ((initialCapacity >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ?
                   MAXIMUM_CAPACITY :
                   tableSizeFor(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1)); // 找到最接近該容量的2的冪次方數
        // 初始化
        this.sizeCtl = cap;
    }

　　說明：該建構函式用於建立一個帶有指定初始容量、預設載入因子 (0.75) 和 concurrencyLevel (16) 的新的空對映。

　　3. ConcurrentHashMap(Map<? extends K, ? extends V>)型建構函式

    public ConcurrentHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
        this.sizeCtl = DEFAULT_CAPACITY;
        // 將集合m的元素全部放入
        putAll(m);
    }

　　說明：該建構函式用於構造一個與給定對映具有相同對映關係的新對映。

　　4. ConcurrentHashMap(int, float)型建構函式　　

    public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
        this(initialCapacity, loadFactor, 1);
    }

　　說明：該建構函式用於建立一個帶有指定初始容量、載入因子和預設 concurrencyLevel (1) 的新的空對映。

　　5. ConcurrentHashMap(int, float, int)型建構函式　　

    public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
                             float loadFactor, int concurrencyLevel) {
        if (!(loadFactor > 0.0f) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0) // 合法性判斷
            throw new IllegalArgumentException();
        if (initialCapacity < concurrencyLevel)   // Use at least as many bins
            initialCapacity = concurrencyLevel;   // as estimated threads
        long size = (long)(1.0 + (long)initialCapacity / loadFactor);
        int cap = (size >= (long)MAXIMUM_CAPACITY) ?
            MAXIMUM_CAPACITY : tableSizeFor((int)size);
        this.sizeCtl = cap;
    }

　　說明：該建構函式用於建立一個帶有指定初始容量、載入因子和併發級別的新的空對映。

　　對於建構函式而言，會根據輸入的initialCapacity的大小來確定一個最小的且大於等於initialCapacity大小的2的n次冪，如initialCapacity為15，則sizeCtl為16，若initialCapacity為16，則sizeCtl為16。若initialCapacity大小超過了允許的最大值，則sizeCtl為最大值。值得注意的是，建構函式中的concurrencyLevel引數已經在JDK1.8中的意義發生了很大的變化，其並不代表所允許的併發數，其只是用來確定sizeCtl大小，在JDK1.8中的併發控制都是針對具體的桶而言，即有多少個桶就可以允許多少個併發數。

　　3.5 核心函式分析

　　1. putVal函式　　

    final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
        if (key == null || value == null) throw new NullPointerException(); // 鍵或值為空，丟擲異常
        // 鍵的hash值經過計算獲得hash值
        int hash = spread(key.hashCode());
        int binCount = 0;
        for (Node<K,V>[] tab = table;;) { // 無限迴圈
            Node<K,V> f; int n, i, fh;
            if (tab == null || (n = tab.length) == 0) // 表為空或者表的長度為0
                // 初始化表
                tab = initTable();
            else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) { // 表不為空並且表的長度大於0，並且該桶不為空
                if (casTabAt(tab, i, null,
                             new Node<K,V>(hash, key, value, null))) // 比較並且交換值，如tab的第i項為空則用新生成的node替換
                    break;                   // no lock when adding to empty bin
            }
            else if ((fh = f.hash) == MOVED) // 該結點的hash值為MOVED
                // 進行結點的轉移（在擴容的過程中）
                tab = helpTransfer(tab, f);
            else {
                V oldVal = null;
                synchronized (f) { // 加鎖同步
                    if (tabAt(tab, i) == f) { // 找到table表下標為i的節點
                        if (fh >= 0) { // 該table表中該結點的hash值大於0
                            // binCount賦值為1
                            binCount = 1;
                            for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) { // 無限迴圈
                                K ek;
                                if (e.hash == hash &&
                                    ((ek = e.key) == key ||
                                     (ek != null && key.equals(ek)))) { // 結點的hash值相等並且key也相等
                                    // 儲存該結點的val值
                                    oldVal = e.val;
                                    if (!onlyIfAbsent) // 進行判斷
                                        // 將指定的value儲存至結點，即進行了結點值的更新
                                        e.val = value;
                                    break;
                                }
                                // 儲存當前結點
                                Node<K,V> pred = e;
                                if ((e = e.next) == null) { // 當前結點的下一個結點為空，即為最後一個結點
                                    // 新生一個結點並且賦值給next域
                                    pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
                                                              value, null);
                                    // 退出迴圈
                                    break;
                                }
                            }
                        }
                        else if (f instanceof TreeBin) { // 結點為紅黑樹結點型別
                            Node<K,V> p;
                            // binCount賦值為2
                            binCount = 2;
                            if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
                                                           value)) != null) { // 將hash、key、value放入紅黑樹
                                // 儲存結點的val
                                oldVal = p.val;
                                if (!onlyIfAbsent) // 判斷
                                    // 賦值結點value值
                                    p.val = value;
                            }
                        }
                    }
                }
                if (binCount != 0) { // binCount不為0
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD) // 如果binCount大於等於轉化為紅黑樹的閾值
                        // 進行轉化
                        treeifyBin(tab, i);
                    if (oldVal != null) // 舊值不為空
                        // 返回舊值
                        return oldVal;
                    break;
                }
            }
        }
        // 增加binCount的數量
        addCount(1L, binCount);
        return null;
    }

　　說明：put函式底層呼叫了putVal進行資料的插入，對於putVal函式的流程大體如下。

　　① 判斷儲存的key、value是否為空，若為空，則丟擲異常，否則，進入步驟②

　　② 計算key的hash值，隨後進入無限迴圈，該無限迴圈可以確保成功插入資料，若table表為空或者長度為0，則初始化table表，否則，進入步驟③

　　③ 根據key的hash值取出table表中的結點元素，若取出的結點為空（該桶為空），則使用CAS將key、value、hash值生成的結點放入桶中。否則，進入步驟④

　　④ 若該結點的的hash值為MOVED，則對該桶中的結點進行轉移，否則，進入步驟⑤

　　⑤ 對桶中的第一個結點（即table表中的結點）進行加鎖，對該桶進行遍歷，桶中的結點的hash值與key值與給定的hash值和key值相等，則根據標識選擇是否進行更新操作（用給定的value值替換該結點的value值），若遍歷完桶仍沒有找到hash值與key值和指定的hash值與key值相等的結點，則直接新生一個結點並賦值為之前最後一個結點的下一個結點。進入步驟⑥

　　⑥ 若binCount值達到紅黑樹轉化的閾值，則將桶中的結構轉化為紅黑樹儲存，最後，增加binCount的值。

　　在putVal函式中會涉及到如下幾個函式：initTable、tabAt、casTabAt、helpTransfer、putTreeVal、treeifyBin、addCount函式。下面對其中涉及到的函式進行分析。

　　其中 initTable函式原始碼如下

    private final Node<K,V>[] initTable() {
        Node<K,V>[] tab; int sc;
        while ((tab = table) == null || tab.length == 0) { // 無限迴圈
            if ((sc = sizeCtl) < 0) // sizeCtl小於0，則進行執行緒讓步等待
                Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
            else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) { // 比較sizeCtl的值與sc是否相等，相等則用-1替換
                try {
                    if ((tab = table) == null || tab.length == 0) { // table表為空或者大小為0
                        // sc的值是否大於0，若是，則n為sc，否則，n為預設初始容量
                        int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
                        @SuppressWarnings("unchecked")
                        // 新生結點陣列
                        Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
                        // 賦值給table
                        table = tab = nt;
                        // sc為n * 3/4
                        sc = n - (n >>> 2);
                    }
                } finally {
                    // 設定sizeCtl的值
                    sizeCtl = sc;
                }
                break;
            }
        }
        // 返回table表
        return tab;
    }

　　說明：對於table的大小，會根據sizeCtl的值進行設定，如果沒有設定szieCtl的值，那麼預設生成的table大小為16，否則，會根據sizeCtl的大小設定table大小。

　　tabAt函式原始碼如下

static final <K,V> Node<K,V> tabAt(Node<K,V>[] tab, int i) {
        return (Node<K,V>)U.getObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE);
    }

　　說明：此函式返回table陣列中下標為i的結點，可以看到是通過Unsafe物件通過反射獲取的，getObjectVolatile的第二項引數為下標為i的偏移地址。

　　casTabAt函式原始碼如下　

    static final <K,V> boolean casTabAt(Node<K,V>[] tab, int i,
                                        Node<K,V> c, Node<K,V> v) {
        return U.compareAndSwapObject(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, c, v);
    }

　　說明：此函式用於比較table陣列下標為i的結點是否為c，若為c，則用v交換操作。否則，不進行交換操作。

　　helpTransfer函式原始碼如下

    final Node<K,V>[] helpTransfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V> f) {
        Node<K,V>[] nextTab; int sc;
        if (tab != null && (f instanceof ForwardingNode) &&
            (nextTab = ((ForwardingNode<K,V>)f).nextTable) != null) { // table表不為空並且結點型別使ForwardingNode型別，並且結點的nextTable不為空
            int rs = resizeStamp(tab.length);
            while (nextTab == nextTable && table == tab &&
                   (sc = sizeCtl) < 0) { // 條件判斷
                if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
                    sc == rs + MAX_RESIZERS || transferIndex <= 0) // 
                    break;
                if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1)) { // 比較並交換
                    // 將table的結點轉移到nextTab中
                    transfer(tab, nextTab);
                    break;
                }
            }
            return nextTab;
        }
        return table;
    }

　　說明：此函式用於在擴容時將table表中的結點轉移到nextTable中。

　　putTreeVal函式原始碼如下

        final TreeNode<K,V> putTreeVal(int h, K k, V v) {
            Class<?> kc = null;
            boolean searched = false;
            for (TreeNode<K,V> p = root;;) {
                int dir, ph; K pk;
                if (p == null) {
                    first = root = new TreeNode<K,V>(h, k, v, null, null);
                    break;
                }
                else if ((ph = p.hash) > h)
                    dir = -1;
                else if (ph < h)
                    dir = 1;
                else if ((pk = p.key) == k || (pk != null && k.equals(pk)))
                    return p;
                else if ((kc == null &&
                          (kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
                         (dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0) {
                    if (!searched) {
                        TreeNode<K,V> q, ch;
                        searched = true;
                        if (((ch = p.left) != null &&
                             (q = ch.findTreeNode(h, k, kc)) != null) ||
                            ((ch = p.right) != null &&
                             (q = ch.findTreeNode(h, k, kc)) != null))
                            return q;
                    }
                    dir = tieBreakOrder(k, pk);
                }

                TreeNode<K,V> xp = p;
                if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
                    TreeNode<K,V> x, f = first;
                    first = x = new TreeNode<K,V>(h, k, v, f, xp);
                    if (f != null)
                        f.prev = x;
                    if (dir <= 0)
                        xp.left = x;
                    else
                        xp.right = x;
                    if (!xp.red)
                        x.red = true;
                    else {
                        lockRoot();
                        try {
                            root = balanceInsertion(root, x);
                        } finally {
                            unlockRoot();
                        }
                    }
                    break;
                }
            }
            assert checkInvariants(root);
            return null;
        }

　　說明：此函式用於將指定的hash、key、value值新增到紅黑樹中，若已經新增了，則返回null，否則返回該結點。

　　treeifyBin函式原始碼如下　

    private final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int index) {
        Node<K,V> b; int n, sc;
        if (tab != null) { // 表不為空
            if ((n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY) // table表的長度小於最小的長度
                // 進行擴容，調整某個桶中結點數量過多的問題（由於某個桶中結點數量超出了閾值，則觸發treeifyBin）
                tryPresize(n << 1);
            else if ((b = tabAt(tab, index)) != null && b.hash >= 0) { // 桶中存在結點並且結點的hash值大於等於0
                synchronized (b) { // 對桶中第一個結點進行加鎖
                    if (tabAt(tab, index) == b) { // 第一個結點沒有變化
                        TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
                        for (Node<K,V> e = b; e != null; e = e.next) { // 遍歷桶中所有結點
                            // 新生一個TreeNode結點
                            TreeNode<K,V> p =
                                new TreeNode<K,V>(e.hash, e.key, e.val,
                                                  null, null);
                            if ((p.prev = tl) == null) // 該結點前驅為空
                                // 設定p為頭結點
                                hd = p;
                            else
                                // 尾節點的next域賦值為p
                                tl.next = p;
                            // 尾節點賦值為p
                            tl = p;
                        }
                        // 設定table表中下標為index的值為hd
                        setTabAt(tab, index, new TreeBin<K,V>(hd));
                    }
                }
            }
        }
    }

　　說明：此函式用於將桶中的資料結構轉化為紅黑樹，其中，值得注意的是，當table的長度未達到閾值時，會進行一次擴容操作，該操作會使得觸發treeifyBin操作的某個桶中的所有元素進行一次重新分配，這樣可以避免某個桶中的結點數量太大。

　　addCount函式原始碼如下　

    private final void addCount(long x, int check) {
        CounterCell[] as; long b, s;
        if ((as = counterCells) != null ||
            !U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) { // counterCells不為空或者比較交換失敗
            CounterCell a; long v; int m;
            // 無競爭標識
            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();
        }
        if (check >= 0) {
            Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
            while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
                   (n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {
                int rs = resizeStamp(n);
                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);
                }
                else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
                                             (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
                    transfer(tab, null);
                s = sumCount();
            }
        }
    }

　　說明：此函式主要完成binCount的值加1的操作。

　　2. get函式　　

    public V get(Object key) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
        // 計算key的hash值
        int h = spread(key.hashCode()); 
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) { // 表不為空並且表的長度大於0並且key所在的桶不為空
            if ((eh = e.hash) == h) { // 表中的元素的hash值與key的hash值相等
                if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))) // 鍵相等
                    // 返回值
                    return e.val;
            }
            else if (eh < 0) // 結點hash值小於0
                // 在桶（連結串列/紅黑樹）中查詢
                return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
            while ((e = e.next) != null) { // 對於結點hash值大於0的情況
                if (e.hash == h &&
                    ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
                    return e.val;
            }
        }
        return null;
    }

　　說明：get函式根據key的hash值來計算在哪個桶中，再遍歷桶，查詢元素，若找到則返回該結點，否則，返回null。

　　3. replaceNode函式

    final V replaceNode(Object key, V value, Object cv) {
        // 計算key的hash值
        int hash = spread(key.hashCode());
        for (Node<K,V>[] tab = table;;) { // 無限迴圈
            Node<K,V> f; int n, i, fh;
            if (tab == null || (n = tab.length) == 0 ||
                (f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) // table表為空或者表長度為0或者key所對應的桶為空
                // 跳出迴圈
                break;
            else if ((fh = f.hash) == MOVED) // 桶中第一個結點的hash值為MOVED
                // 轉移
                tab = helpTransfer(tab, f);
            else {
                V oldVal = null;
                boolean validated = false;
                synchronized (f) { // 加鎖同步
                    if (tabAt(tab, i) == f) { // 桶中的第一個結點沒有發生變化
                        if (fh >= 0) { // 結點hash值大於0
                            validated = true;
                            for (Node<K,V> e = f, pred = null;;) { // 無限迴圈
                                K ek;
                                if (e.hash == hash &&
                                    ((ek = e.key) == key ||
                                     (ek != null && key.equals(ek)))) { // 結點的hash值與指定的hash值相等，並且key也相等
                                    V ev = e.val;
                                    if (cv == null || cv == ev ||
                                        (ev != null && cv.equals(ev))) { // cv為空或者與結點value相等或者不為空並且相等
                                        // 儲存該結點的val值
                                        oldVal = ev;
                                        if (value != null) // value為null
                                            // 設定結點value值
                                            e.val = value;
                                        else if (pred != null) // 前驅不為空
                                            // 前驅的後繼為e的後繼，即刪除了e結點
                                            pred.next = e.next;
                                        else
                                            // 設定table表中下標為index的值為e.next
                                            setTabAt(tab, i, e.next);
                                    }
                                    break;
                                }
                                pred = e;
                                if ((e = e.next) == null)
                                    break;
                            }
                        }
                        else if (f instanceof TreeBin) { // 為紅黑樹結點型別
                            validated = true;
                            // 型別轉化
                            TreeBin<K,V> t = (TreeBin<K,V>)f;
                            TreeNode<K,V> r, p;
                            if ((r = t.root) != null &&
                                (p = r.findTreeNode(hash, key, null)) != null) { // 根節點不為空並且存在與指定hash和key相等的結點
                                // 儲存p結點的value
                                V pv = p.val;
                                if (cv == null || cv == pv ||
                                    (pv != null && cv.equals(pv))) { // cv為空或者與結點value相等或者不為空並且相等
                                    oldVal = pv;
                                    if (value != null) 
                                        p.val = value;
                                    else if (t.removeTreeNode(p)) // 移除p結點
                                        setTabAt(tab, i, untreeify(t.first));
                                }
                            }
                        }
                    }
                }
                if (validated) {
                    if (oldVal != null) {
                        if (value == null)
                            // baseCount值減一
                            addCount(-1L, -1);
                        return oldVal;
                    }
                    break;
                }
            }
        }
        return null;
    }

　　說明：此函式對remove函式提供支援，remove函式底層是呼叫的replaceNode函式實現結點的刪除。　

四、示例

　　下面一個示例展示了多執行緒下HashMap、Hashtable、ConcurrentHashMap的效能差異。原始碼如下　　

package com.hust.grid.leesf.collections;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.Collections;
import java.util.Hashtable;

class PutThread extends Thread {
    private Map<String, Integer> map;
    private CountDownLatch countDownLatch;
    private String key = this.getId() + "";

    PutThread(Map<String, Integer> map, CountDownLatch countDownLatch) {
        this.map = map;
        this.countDownLatch = countDownLatch;
    }

    public void run() {
        for (int i = 1; i <= ConcurrentHashMapDemo.NUMBER; i++) {
            map.put(key, i);
        }
        countDownLatch.countDown();
    }
}

class GetThread extends Thread {
    private Map<String, Integer> map;
    private CountDownLatch countDownLatch;
    private String key = this.getId() + "";

    GetThread(Map<String, Integer> map, CountDownLatch countDownLatch) {
        this.map = map;
        this.countDownLatch = countDownLatch;
    }

    public void run() {
        for (int i = 1; i <= ConcurrentHashMapDemo.NUMBER; i++) {
            map.get(key);
        }
        countDownLatch.countDown();
    }
}

public class ConcurrentHashMapDemo {
    static final int THREADNUMBER = 50;
    static final int NUMBER = 5000;

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Map<String, Integer> hashmapSync = Collections
                .synchronizedMap(new HashMap<String, Integer>());
        Map<String, Integer> concurrentHashMap = new ConcurrentHashMap<String, Integer>();
        Map<String, Integer> hashtable = new Hashtable<String, Integer>();
        long totalA = 0L;
        long totalB = 0L;
        long totalC = 0L;
        for (int i = 0; i <= 100; i++) {
            totalA += put(hashmapSync);
            totalB += put(concurrentHashMap);
            totalC += put(hashtable);
        }
        System.out.println("put time HashMapSync = " + totalA + "ms.");
        System.out.println("put time ConcurrentHashMap = " + totalB + "ms.");
        System.out.println("put time Hashtable = " + totalC + "ms.");
        totalA = 0;
        totalB = 0;
        totalC = 0;
        for (int i = 0; i <= 10; i++) {
            totalA += get(hashmapSync);
            totalB += get(concurrentHashMap);
            totalC += get(hashtable);
        }
        System.out.println("get time HashMapSync=" + totalA + "ms.");
        System.out.println("get time ConcurrentHashMap=" + totalB + "ms.");
        System.out.println("get time Hashtable=" + totalC + "ms.");
    }

    public static long put(Map<String, Integer> map) throws Exception {
        long start = System.currentTimeMillis();
        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(THREADNUMBER);
        for (int i = 0; i < THREADNUMBER; i++) {
            new PutThread(map, countDownLatch).start();
        }
        countDownLatch.await();
        return System.currentTimeMillis() - start;
    }

    public static long get(Map<String, Integer> map) throws Exception {
        long start = System.currentTimeMillis();
        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(THREADNUMBER);
        for (int i = 0; i < THREADNUMBER; i++) {
            new GetThread(map, countDownLatch).start();
        }
        countDownLatch.await();
        return System.currentTimeMillis() - start;
    }
}

　　執行結果（某一次）：　　

put time HashMapSync = 5489ms.
put time ConcurrentHashMap = 1433ms.
put time Hashtable = 5331ms.
get time HashMapSync=491ms.
get time ConcurrentHashMap=101ms.
get time Hashtable=462ms.

　　說明：程式中對HashMap進行了封裝，將其封裝為執行緒安全的集合，而ConcurrentHashMap是執行緒安全的，Hashtable也是執行緒安全的，但是，其併發效率並不搞，可以看到，ConcurrentHashMap的效能相比HashMap的執行緒安全同步集合和Hashtable而言，效能都要高出不少。原因是經過Collections封裝的執行緒安全的HashMap和Hashtable都是對整個結構加鎖，而ConcurrentHashMap是對每一個桶單獨進行鎖操作，不同的桶之間的操作不會相互影響，可以併發執行。因此，其速度會快很多。

五、總結

　　JDK1.8的ConcurrentHashMap相比之前版本的ConcurrentHashMap有很了大的改進與不同，只有通過分析原始碼才能領略程式碼的魅力，當然，此次的分析僅僅涉及到了主要的函式，對於其他的函式，讀者可以自行分析，謝謝各位園友的觀看~

 

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