前言
閱讀建議：四節基本上可以進行獨立閱讀，建議初學者可按照 Java7 HashMap -> Java7 ConcurrentHashMap -> Java8 HashMap -> Java8 ConcurrentHashMap 順序進行閱讀，可適當降低閱讀門檻。
閱讀前提：本文分析的是原始碼，所以至少讀者要熟悉它們的介面使用，同時，對於併發，讀者至少要知道 CAS、ReentrantLock、UNSAFE 操作這幾個基本的知識，文中不會對這些知識進行介紹。Java8 用到了紅黑樹，不過本文不會進行展開，感興趣的讀者請自行查詢相關資料。
1. Java7 HashMap
HashMap 是最簡單的，一來我們非常熟悉，二來就是它不支援併發操作，所以原始碼也非常簡單。
首先，我們用下面這張圖來介紹 HashMap 的結構。
這個僅僅是示意圖，因為沒有考慮到陣列要擴容的情況，具體的後面再說。
大方向上，HashMap 裡面是一個陣列，然後陣列中每個元素是一個單向連結串列。
上圖中，每個綠色的實體是巢狀類 Entry 的例項，Entry 包含四個屬性：key, value, hash 值和用於單向連結串列的 next。
capacity：當前陣列容量，始終保持 2^n，可以擴容，擴容後陣列大小為當前的 2 倍。
loadFactor：負載因子，預設為 0.75。
threshold：擴容的閾值，等於 capacity * loadFactor
1.1 put 過程分析
還是比較簡單的，跟著程式碼走一遍吧。
public V put(K key, V value) {
// 當插入第一個元素的時候，需要先初始化陣列大小
if (table == EMPTY_TABLE) {
inflateTable(threshold);
}
// 如果 key 為 null，感興趣的可以往裡看，最終會將這個 entry 放到 table[0] 中
if (key == null)
return putForNullKey(value);
// 1. 求 key 的 hash 值
int hash = hash(key);
// 2. 找到對應的陣列下標
int i = indexFor(hash, table.length);
// 3. 遍歷一下對應下標處的連結串列，看是否有重複的 key 已經存在，
// 如果有，直接覆蓋，put 方法返回舊值就結束了
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
// 4. 不存在重複的 key，將此 entry 新增到連結串列中，細節後面說
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
複製程式碼1.1.1 陣列初始化
在第一個元素插入 HashMap 的時候做一次陣列的初始化，就是先確定初始的陣列大小，並計算陣列擴容的閾值。
private void inflateTable(int toSize) {
// 保證陣列大小一定是 2 的 n 次方。
// 比如這樣初始化：new HashMap(20)，那麼處理成初始陣列大小是 32
int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize);
// 計算擴容閾值：capacity * loadFactor
threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
// 算是初始化陣列吧
table = new Entry[capacity];
initHashSeedAsNeeded(capacity); //ignore
}
複製程式碼這裡有一個將陣列大小保持為 2 的 n 次方的做法，Java7 和 Java8 的 HashMap 和 ConcurrentHashMap 都有相應的要求，只不過實現的程式碼稍微有些不同，後面再看到的時候就知道了。
1.1.2 計算具體陣列位置
這個簡單，我們自己也能 YY 一個：使用 key 的 hash 值對陣列長度進行取模就可以了。
static int indexFor(int hash, int length) {
// assert Integer.bitCount(length) == 1 : "length must be a non-zero power of 2";
return hash & (length-1);
}
複製程式碼這個方法很簡單，簡單說就是取 hash 值的低 n 位。如在陣列長度為 32 的時候，其實取的就是 key 的 hash 值的低 5 位，作為它在陣列中的下標位置。
1.1.3 新增節點到連結串列中
找到陣列下標後，會先進行 key 判重，如果沒有重複，就準備將新值放入到連結串列的表頭。
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
// 如果當前 HashMap 大小已經達到了閾值，並且新值要插入的陣列位置已經有元素了，那麼要擴容
if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
// 擴容，後面會介紹一下
resize(2 * table.length);
// 擴容以後，重新計算 hash 值
hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
// 重新計算擴容後的新的下標
bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
}
// 往下看
createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}
// 這個很簡單，其實就是將新值放到連結串列的表頭，然後 size++
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
size++;
}
複製程式碼這個方法的主要邏輯就是先判斷是否需要擴容，需要的話先擴容，然後再將這個新的資料插入到擴容後的陣列的相應位置處的連結串列的表頭。
1.1.4 陣列擴容
前面我們看到，在插入新值的時候，如果當前的 size 已經達到了閾值，並且要插入的陣列位置上已經有元素，那麼就會觸發擴容，擴容後，陣列大小為原來的 2 倍。
void resize(int newCapacity) {
Entry[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
// 新的陣列
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
// 將原來陣列中的值遷移到新的更大的陣列中
transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));
table = newTable;
threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
}
複製程式碼擴容就是用一個新的大陣列替換原來的小陣列，並將原來陣列中的值遷移到新的陣列中。
由於是雙倍擴容，遷移過程中，會將原來 table[i] 中的連結串列的所有節點，分拆到新的陣列的 newTable[i] 和 newTable[i + oldLength] 位置上。如原來陣列長度是 16，那麼擴容後，原來 table[0] 處的連結串列中的所有元素會被分配到新陣列中 newTable[0] 或者 newTable[16] 這兩個位置。程式碼比較簡單，這裡就不展開了。
1.2 get 過程分析
相對於 put 過程，get 過程是非常簡單的。
- 根據 key 計算 hash 值。
- 找到相應的陣列下標：hash & (length – 1)。
- 遍歷該陣列位置處的連結串列，直到找到相等(==或equals)的 key。
public V get(Object key) {
// 之前說過，key 為 null 的話，會被放到 table[0]，所以只要遍歷下 table[0] 處的連結串列就可以了
if (key == null)
return getForNullKey();
//
Entry<K,V> entry = getEntry(key);
return null == entry ? null : entry.getValue();
}
複製程式碼getEntry(key):
final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
if (size == 0) {
return null;
}
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
// 確定陣列下標，然後從頭開始遍歷連結串列，直到找到為止
for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
e != null;
e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
}
return null;
}
複製程式碼2. Java7 ConcurrentHashMap
ConcurrentHashMap 和 HashMap 思路是差不多的，但是因為它支援併發操作，所以要複雜一些。
整個 ConcurrentHashMap 由一個個 Segment 組成，Segment 代表”部分“或”一段“的意思，所以很多地方都會將其描述為分段鎖。注意，行文中，我很多地方用了“槽”來代表一個 segment。
簡單理解就是，ConcurrentHashMap 是一個 Segment 陣列，Segment 通過繼承 ReentrantLock 來進行加鎖，所以每次需要加鎖的操作鎖住的是一個 segment，這樣只要保證每個 Segment 是執行緒安全的，也就實現了全域性的執行緒安全。
concurrencyLevel：並行級別、併發數、Segment 數，怎麼翻譯不重要，理解它。預設是 16，也就是說 ConcurrentHashMap 有 16 個 Segments，所以理論上，這個時候，最多可以同時支援 16 個執行緒併發寫，只要它們的操作分別分佈在不同的 Segment 上。這個值可以在初始化的時候設定為其他值，但是一旦初始化以後，它是不可以擴容的。
再具體到每個 Segment 內部，其實每個 Segment 很像之前介紹的 HashMap，不過它要保證執行緒安全，所以處理起來要麻煩些。
2.1 初始化
initialCapacity：初始容量，這個值指的是整個 ConcurrentHashMap 的初始容量，實際操作的時候需要平均分給每個 Segment。
loadFactor：負載因子，之前我們說了，Segment 陣列不可以擴容，所以這個負載因子是給每個 Segment 內部使用的。
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
float loadFactor, int concurrencyLevel) {
if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
throw new IllegalArgumentException();
if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS)
concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS;
// Find power-of-two sizes best matching arguments
int sshift = 0;
int ssize = 1;
// 計算並行級別 ssize，因為要保持並行級別是 2 的 n 次方
while (ssize < concurrencyLevel) {
++sshift;
ssize <<= 1;
}
// 我們這裡先不要那麼燒腦，用預設值，concurrencyLevel 為 16，sshift 為 4
// 那麼計算出 segmentShift 為 28，segmentMask 為 15，後面會用到這兩個值
this.segmentShift = 32 - sshift;
this.segmentMask = ssize - 1;
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
// initialCapacity 是設定整個 map 初始的大小，
// 這裡根據 initialCapacity 計算 Segment 陣列中每個位置可以分到的大小
// 如 initialCapacity 為 64，那麼每個 Segment 或稱之為"槽"可以分到 4 個
int c = initialCapacity / ssize;
if (c * ssize < initialCapacity)
++c;
// 預設 MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY 是 2，這個值也是有講究的，因為這樣的話，對於具體的槽上，
// 插入一個元素不至於擴容，插入第二個的時候才會擴容
int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY;
while (cap < c)
cap <<= 1;
// 建立 Segment 陣列，
// 並建立陣列的第一個元素 segment[0]
Segment<K,V> s0 =
new Segment<K,V>(loadFactor, (int)(cap * loadFactor),
(HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap]);
Segment<K,V>[] ss = (Segment<K,V>[])new Segment[ssize];
// 往陣列寫入 segment[0]
UNSAFE.putOrderedObject(ss, SBASE, s0); // ordered write of segments[0]
this.segments = ss;
}
複製程式碼初始化完成，我們得到了一個 Segment 陣列。
我們就當是用 new ConcurrentHashMap() 無參建構函式進行初始化的，那麼初始化完成後：
- Segment 陣列長度為 16，不可以擴容
- Segment[i] 的預設大小為 2，負載因子是 0.75，得出初始閾值為 1.5，也就是以後插入第一個元素不會觸發擴容，插入第二個會進行第一次擴容
- 這裡初始化了 segment[0]，其他位置還是 null，至於為什麼要初始化 segment[0]，後面的程式碼會介紹
- 當前 segmentShift 的值為 32 – 4 = 28，segmentMask 為 16 – 1 = 15，姑且把它們簡單翻譯為移位數和掩碼，這兩個值馬上就會用到
2.2 put 過程分析
我們先看 put 的主流程，對於其中的一些關鍵細節操作，後面會進行詳細介紹。
public V put(K key, V value) {
Segment<K,V> s;
if (value == null)
throw new NullPointerException();
// 1. 計算 key 的 hash 值
int hash = hash(key);
// 2. 根據 hash 值找到 Segment 陣列中的位置 j
// hash 是 32 位，無符號右移 segmentShift(28) 位，剩下低 4 位，
// 然後和 segmentMask(15) 做一次與操作，也就是說 j 是 hash 值的最後 4 位，也就是槽的陣列下標
int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
// 剛剛說了，初始化的時候初始化了 segment[0]，但是其他位置還是 null，
// ensureSegment(j) 對 segment[j] 進行初始化
if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject // nonvolatile; recheck
(segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) // in ensureSegment
s = ensureSegment(j);
// 3. 插入新值到 槽 s 中
return s.put(key, hash, value, false);
}
複製程式碼第一層皮很簡單，根據 hash 值很快就能找到相應的 Segment，之後就是 Segment 內部的 put 操作了。
Segment 內部是由 陣列+連結串列 組成的。
final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
// 在往該 segment 寫入前，需要先獲取該 segment 的獨佔鎖
// 先看主流程，後面還會具體介紹這部分內容
HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null :
scanAndLockForPut(key, hash, value);
V oldValue;
try {
// 這個是 segment 內部的陣列
HashEntry<K,V>[] tab = table;
// 再利用 hash 值，求應該放置的陣列下標
int index = (tab.length - 1) & hash;
// first 是陣列該位置處的連結串列的表頭
HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index);
// 下面這串 for 迴圈雖然很長，不過也很好理解，想想該位置沒有任何元素和已經存在一個連結串列這兩種情況
for (HashEntry<K,V> e = first;;) {
if (e != null) {
K k;
if ((k = e.key) == key ||
(e.hash == hash && key.equals(k))) {
oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent) {
// 覆蓋舊值
e.value = value;
++modCount;
}
break;
}
// 繼續順著連結串列走
e = e.next;
}
else {
// node 到底是不是 null，這個要看獲取鎖的過程，不過和這裡都沒有關係。
// 如果不為 null，那就直接將它設定為連結串列表頭；如果是null，初始化並設定為連結串列表頭。
if (node != null)
node.setNext(first);
else
node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first);
int c = count + 1;
// 如果超過了該 segment 的閾值，這個 segment 需要擴容
if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)
rehash(node); // 擴容後面也會具體分析
else
// 沒有達到閾值，將 node 放到陣列 tab 的 index 位置，
// 其實就是將新的節點設定成原連結串列的表頭
setEntryAt(tab, index, node);
++modCount;
count = c;
oldValue = null;
break;
}
}
} finally {
// 解鎖
unlock();
}
return oldValue;
}
複製程式碼整體流程還是比較簡單的，由於有獨佔鎖的保護，所以 segment 內部的操作並不複雜。至於這裡面的併發問題，我們稍後再進行介紹。
到這裡 put 操作就結束了，接下來，我們說一說其中幾步關鍵的操作。
2.2.1 初始化槽: ensureSegment
ConcurrentHashMap 初始化的時候會初始化第一個槽 segment[0]，對於其他槽來說，在插入第一個值的時候進行初始化。
這裡需要考慮併發，因為很可能會有多個執行緒同時進來初始化同一個槽 segment[k]，不過只要有一個成功了就可以。
private Segment<K,V> ensureSegment(int k) {
final Segment<K,V>[] ss = this.segments;
long u = (k << SSHIFT) + SBASE; // raw offset
Segment<K,V> seg;
if ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u)) == null) {
// 這裡看到為什麼之前要初始化 segment[0] 了，
// 使用當前 segment[0] 處的陣列長度和負載因子來初始化 segment[k]
// 為什麼要用“當前”，因為 segment[0] 可能早就擴容過了
Segment<K,V> proto = ss[0];
int cap = proto.table.length;
float lf = proto.loadFactor;
int threshold = (int)(cap * lf);
// 初始化 segment[k] 內部的陣列
HashEntry<K,V>[] tab = (HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap];
if ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u))
== null) { // 再次檢查一遍該槽是否被其他執行緒初始化了。
Segment<K,V> s = new Segment<K,V>(lf, threshold, tab);
// 使用 while 迴圈，內部用 CAS，當前執行緒成功設值或其他執行緒成功設值後，退出
while ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u))
== null) {
if (UNSAFE.compareAndSwapObject(ss, u, null, seg = s))
break;
}
}
}
return seg;
}
複製程式碼總的來說，ensureSegment(int k) 比較簡單，對於併發操作使用 CAS 進行控制。
2.2.2 獲取寫入鎖: scanAndLockForPut
前面我們看到，在往某個 segment 中 put 的時候，首先會呼叫 node = tryLock() ? null : scanAndLockForPut(key, hash, value)，也就是說先進行一次 tryLock() 快速獲取該 segment 的獨佔鎖，如果失敗，那麼進入到 scanAndLockForPut 這個方法來獲取鎖。
下面我們來具體分析這個方法中是怎麼控制加鎖的。
private HashEntry<K,V> scanAndLockForPut(K key, int hash, V value) {
HashEntry<K,V> first = entryForHash(this, hash);
HashEntry<K,V> e = first;
HashEntry<K,V> node = null;
int retries = -1; // negative while locating node
// 迴圈獲取鎖
while (!tryLock()) {
HashEntry<K,V> f; // to recheck first below
if (retries < 0) {
if (e == null) {
if (node == null) // speculatively create node
// 進到這裡說明陣列該位置的連結串列是空的，沒有任何元素
// 當然，進到這裡的另一個原因是 tryLock() 失敗，所以該槽存在併發，不一定是該位置
node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, null);
retries = 0;
}
else if (key.equals(e.key))
retries = 0;
else
// 順著連結串列往下走
e = e.next;
}
// 重試次數如果超過 MAX_SCAN_RETRIES（單核1多核64），那麼不搶了，進入到阻塞佇列等待鎖
// lock() 是阻塞方法，直到獲取鎖後返回
else if (++retries > MAX_SCAN_RETRIES) {
lock();
break;
}
else if ((retries & 1) == 0 &&
// 這個時候是有大問題了，那就是有新的元素進到了連結串列，成為了新的表頭
// 所以這邊的策略是，相當於重新走一遍這個 scanAndLockForPut 方法
(f = entryForHash(this, hash)) != first) {
e = first = f; // re-traverse if entry changed
retries = -1;
}
}
return node;
}
複製程式碼這個方法有兩個出口，一個是 tryLock() 成功了，迴圈終止，另一個就是重試次數超過了 MAX_SCAN_RETRIES，進到 lock() 方法，此方法會阻塞等待，直到成功拿到獨佔鎖。
這個方法就是看似複雜，但是其實就是做了一件事，那就是獲取該 segment 的獨佔鎖，如果需要的話順便例項化了一下 node。
2.2.3 擴容: rehash
重複一下，segment 陣列不能擴容，擴容是 segment 陣列某個位置內部的陣列 HashEntry[] 進行擴容，擴容後，容量為原來的 2 倍。
首先，我們要回顧一下觸發擴容的地方，put 的時候，如果判斷該值的插入會導致該 segment 的元素個數超過閾值，那麼先進行擴容，再插值，讀者這個時候可以回去 put 方法看一眼。
該方法不需要考慮併發，因為到這裡的時候，是持有該 segment 的獨佔鎖的。
// 方法引數上的 node 是這次擴容後，需要新增到新的陣列中的資料。
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);
// 建立新陣列
HashEntry<K,V>[] newTable =
(HashEntry<K,V>[]) new HashEntry[newCapacity];
// 新的掩碼，如從 16 擴容到 32，那麼 sizeMask 為 31，對應二進位制 ‘000...00011111’
int sizeMask = newCapacity - 1;
// 遍歷原陣列，老套路，將原陣列位置 i 處的連結串列拆分到 新陣列位置 i 和 i+oldCap 兩個位置
for (int i = 0; i < oldCapacity ; i++) {
// e 是連結串列的第一個元素
HashEntry<K,V> e = oldTable[i];
if (e != null) {
HashEntry<K,V> next = e.next;
// 計算應該放置在新陣列中的位置，
// 假設原陣列長度為 16，e 在 oldTable[3] 處，那麼 idx 只可能是 3 或者是 3 + 16 = 19
int idx = e.hash & sizeMask;
if (next == null) // 該位置處只有一個元素，那比較好辦
newTable[idx] = e;
else { // Reuse consecutive sequence at same slot
// e 是連結串列表頭
HashEntry<K,V> lastRun = e;
// idx 是當前連結串列的頭結點 e 的新位置
int lastIdx = idx;
// 下面這個 for 迴圈會找到一個 lastRun 節點，這個節點之後的所有元素是將要放到一起的
for (HashEntry<K,V> last = next;
last != null;
last = last.next) {
int k = last.hash & sizeMask;
if (k != lastIdx) {
lastIdx = k;
lastRun = last;
}
}
// 將 lastRun 及其之後的所有節點組成的這個連結串列放到 lastIdx 這個位置
newTable[lastIdx] = lastRun;
// 下面的操作是處理 lastRun 之前的節點，
// 這些節點可能分配在另一個連結串列中，也可能分配到上面的那個連結串列中
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);
}
}
}
}
// 將新來的 node 放到新陣列中剛剛的 兩個連結串列之一 的 頭部
int nodeIndex = node.hash & sizeMask; // add the new node
node.setNext(newTable[nodeIndex]);
newTable[nodeIndex] = node;
table = newTable;
}
複製程式碼這裡的擴容比之前的 HashMap 要複雜一些，程式碼難懂一點。上面有兩個挨著的 for 迴圈，第一個 for 有什麼用呢？
仔細一看發現，如果沒有第一個 for 迴圈，也是可以工作的，但是，這個 for 迴圈下來，如果 lastRun 的後面還有比較多的節點，那麼這次就是值得的。因為我們只需要克隆 lastRun 前面的節點，後面的一串節點跟著 lastRun 走就是了，不需要做任何操作。
我覺得 Doug Lea 的這個想法也是挺有意思的，不過比較壞的情況就是每次 lastRun 都是連結串列的最後一個元素或者很靠後的元素，那麼這次遍歷就有點浪費了。不過 Doug Lea 也說了，根據統計，如果使用預設的閾值，大約只有 1/6 的節點需要克隆。
2.3 get 過程分析
相對於 put 來說，get 真的不要太簡單。
- 計算 hash 值，找到 segment 陣列中的具體位置，或我們前面用的“槽”
- 槽中也是一個陣列，根據 hash 找到陣列中具體的位置
- 到這裡是連結串列了，順著連結串列進行查詢即可
public V get(Object key) {
Segment<K,V> s; // manually integrate access methods to reduce overhead
HashEntry<K,V>[] tab;
// 1. hash 值
int h = hash(key);
long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;
// 2. 根據 hash 找到對應的 segment
if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null &&
(tab = s.table) != null) {
// 3. 找到segment 內部陣列相應位置的連結串列，遍歷
for (HashEntry<K,V> e = (HashEntry<K,V>) UNSAFE.getObjectVolatile
(tab, ((long)(((tab.length - 1) & h)) << TSHIFT) + TBASE);
e != null; e = e.next) {
K k;
if ((k = e.key) == key || (e.hash == h && key.equals(k)))
return e.value;
}
}
return null;
}
複製程式碼2.4 併發問題分析
現在我們已經說完了 put 過程和 get 過程，我們可以看到 get 過程中是沒有加鎖的，那自然我們就需要去考慮併發問題。
新增節點的操作 put 和刪除節點的操作 remove 都是要加 segment 上的獨佔鎖的，所以它們之間自然不會有問題，我們需要考慮的問題就是 get 的時候在同一個 segment 中發生了 put 或 remove 操作。
-
put 操作的執行緒安全性。
- 初始化槽，這個我們之前就說過了，使用了 CAS 來初始化 Segment 中的陣列。
- 新增節點到連結串列的操作是插入到表頭的，所以，如果這個時候 get 操作在連結串列遍歷的過程已經到了中間，是不會影響的。當然，另一個併發問題就是 get 操作在 put 之後，需要保證剛剛插入表頭的節點被讀取，這個依賴於 setEntryAt 方法中使用的 UNSAFE.putOrderedObject。
- 擴容。擴容是新建立了陣列，然後進行遷移資料，最後面將 newTable 設定給屬性 table。所以，如果 get 操作此時也在進行，那麼也沒關係，如果 get 先行，那麼就是在舊的 table 上做查詢操作；而 put 先行，那麼 put 操作的可見性保證就是 table 使用了 volatile 關鍵字。
-
remove 操作的執行緒安全性。
remove 操作我們沒有分析原始碼，所以這裡說的讀者感興趣的話還是需要到原始碼中去求實一下的。
get 操作需要遍歷連結串列，但是 remove 操作會”破壞”連結串列。
如果 remove 破壞的節點 get 操作已經過去了，那麼這裡不存在任何問題。
如果 remove 先破壞了一個節點，分兩種情況考慮。 1、如果此節點是頭結點，那麼需要將頭結點的 next 設定為陣列該位置的元素，table 雖然使用了 volatile 修飾，但是 volatile 並不能提供陣列內部操作的可見性保證，所以原始碼中使用了 UNSAFE 來運算元組，請看方法 setEntryAt。2、如果要刪除的節點不是頭結點，它會將要刪除節點的後繼節點接到前驅節點中，這裡的併發保證就是 next 屬性是 volatile 的。
3. Java8 HashMap
Java8 對 HashMap 進行了一些修改，最大的不同就是利用了紅黑樹，所以其由 陣列+連結串列+紅黑樹 組成。
根據 Java7 HashMap 的介紹，我們知道，查詢的時候，根據 hash 值我們能夠快速定位到陣列的具體下標，但是之後的話，需要順著連結串列一個個比較下去才能找到我們需要的，時間複雜度取決於連結串列的長度，為 O(n)。
為了降低這部分的開銷，在 Java8 中，當連結串列中的元素超過了 8 個以後，會將連結串列轉換為紅黑樹，在這些位置進行查詢的時候可以降低時間複雜度為 O(logN)。
來一張圖簡單示意一下吧：
注意，上圖是示意圖，主要是描述結構，不會達到這個狀態的，因為這麼多資料的時候早就擴容了。
下面，我們還是用程式碼來介紹吧，個人感覺，Java8 的原始碼可讀性要差一些，不過精簡一些。
Java7 中使用 Entry 來代表每個 HashMap 中的資料節點，Java8 中使用 Node，基本沒有區別，都是 key，value，hash 和 next 這四個屬性，不過，Node 只能用於連結串列的情況，紅黑樹的情況需要使用 TreeNode。
我們根據陣列元素中，第一個節點資料型別是 Node 還是 TreeNode 來判斷該位置下是連結串列還是紅黑樹的。
3.1 put 過程分析
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
// 第三個引數 onlyIfAbsent 如果是 true，那麼只有在不存在該 key 時才會進行 put 操作
// 第四個引數 evict 我們這裡不關心
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 第一次 put 值的時候，會觸發下面的 resize()，類似 java7 的第一次 put 也要初始化陣列長度
// 第一次 resize 和後續的擴容有些不一樣，因為這次是陣列從 null 初始化到預設的 16 或自定義的初始容量
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 找到具體的陣列下標，如果此位置沒有值，那麼直接初始化一下 Node 並放置在這個位置就可以了
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {// 陣列該位置有資料
Node<K,V> e; K k;
// 首先，判斷該位置的第一個資料和我們要插入的資料，key 是不是"相等"，如果是，取出這個節點
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 如果該節點是代表紅黑樹的節點，呼叫紅黑樹的插值方法，本文不展開說紅黑樹
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 到這裡，說明陣列該位置上是一個連結串列
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 插入到連結串列的最後面(Java7 是插入到連結串列的最前面)
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// TREEIFY_THRESHOLD 為 8，所以，如果新插入的值是連結串列中的第 9 個
// 會觸發下面的 treeifyBin，也就是將連結串列轉換為紅黑樹
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 如果在該連結串列中找到了"相等"的 key(== 或 equals)
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 此時 break，那麼 e 為連結串列中[與要插入的新值的 key "相等"]的 node
break;
p = e;
}
}
// e!=null 說明存在舊值的key與要插入的key"相等"
// 對於我們分析的put操作，下面這個 if 其實就是進行 "值覆蓋"，然後返回舊值
if (e != null) {
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
// 如果 HashMap 由於新插入這個值導致 size 已經超過了閾值，需要進行擴容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
複製程式碼和 Java7 稍微有點不一樣的地方就是，Java7 是先擴容後插入新值的，Java8 先插值再擴容，不過這個不重要。
3.1.1 陣列擴容
resize() 方法用於初始化陣列或陣列擴容，每次擴容後，容量為原來的 2 倍，並進行資料遷移。
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) { // 對應陣列擴容
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 將陣列大小擴大一倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
// 將閾值擴大一倍
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
else if (oldThr > 0) // 對應使用 new HashMap(int initialCapacity) 初始化後，第一次 put 的時候
newCap = oldThr;
else {// 對應使用 new HashMap() 初始化後，第一次 put 的時候
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;
// 用新的陣列大小初始化新的陣列
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab; // 如果是初始化陣列，到這裡就結束了，返回 newTab 即可
if (oldTab != null) {
// 開始遍歷原陣列，進行資料遷移。
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
// 如果該陣列位置上只有單個元素，那就簡單了，簡單遷移這個元素就可以了
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
// 如果是紅黑樹，具體我們就不展開了
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else {
// 這塊是處理連結串列的情況，
// 需要將此連結串列拆成兩個連結串列，放到新的陣列中，並且保留原來的先後順序
// loHead、loTail 對應一條連結串列，hiHead、hiTail 對應另一條連結串列，程式碼還是比較簡單的
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;
// 第一條連結串列
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
// 第二條連結串列的新的位置是 j + oldCap，這個很好理解
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
複製程式碼3.2 get 過程分析
相對於 put 來說，get 真的太簡單了。
- 計算 key 的 hash 值，根據 hash 值找到對應陣列下標: hash & (length-1)
- 判斷陣列該位置處的元素是否剛好就是我們要找的，如果不是，走第三步
- 判斷該元素型別是否是 TreeNode，如果是，用紅黑樹的方法取資料，如果不是，走第四步
- 遍歷連結串列，直到找到相等(==或equals)的 key
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
// 判斷第一個節點是不是就是需要的
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
// 判斷是否是紅黑樹
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
// 連結串列遍歷
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
複製程式碼4. Java8 ConcurrentHashMap
Java7 中實現的 ConcurrentHashMap 說實話還是比較複雜的，Java8 對 ConcurrentHashMap 進行了比較大的改動。建議讀者可以參考 Java8 中 HashMap 相對於 Java7 HashMap 的改動，對於 ConcurrentHashMap，Java8 也引入了紅黑樹。
說實話，Java8 ConcurrentHashMap 原始碼真心不簡單，最難的在於擴容，資料遷移操作不容易看懂。
我們先用一個示意圖來描述下其結構：
結構上和 Java8 的 HashMap 基本上一樣，不過它要保證執行緒安全性，所以在原始碼上確實要複雜一些。
4.1 初始化
// 這建構函式裡，什麼都不幹
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;
}
複製程式碼這個初始化方法有點意思，通過提供初始容量，計算了 sizeCtl，sizeCtl = (1.5 * initialCapacity + 1)，然後向上取最近的 2 的 n 次方】。如 initialCapacity 為 10，那麼得到 sizeCtl 為 16，如果 initialCapacity 為 11，得到 sizeCtl 為 32。
sizeCtl 這個屬性使用的場景很多，不過只要跟著文章的思路來，就不會被它搞暈了。
如果你愛折騰，也可以看下另一個有三個引數的構造方法，這裡我就不說了，大部分時候，我們會使用無參建構函式進行例項化，我們也按照這個思路來進行原始碼分析吧。
4.2 put 過程分析
仔細地一行一行程式碼看下去：
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());
// 用於記錄相應連結串列的長度
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
// 如果陣列"空"，進行陣列初始化
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
// 初始化陣列，後面會詳細介紹
tab = initTable();
// 找該 hash 值對應的陣列下標，得到第一個節點 f
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
// 如果陣列該位置為空，
// 用一次 CAS 操作將這個新值放入其中即可，這個 put 操作差不多就結束了，可以拉到最後面了
// 如果 CAS 失敗，那就是有併發操作，進到下一個迴圈就好了
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
// hash 居然可以等於 MOVED，這個需要到後面才能看明白，不過從名字上也能猜到，肯定是因為在擴容
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
// 幫助資料遷移，這個等到看完資料遷移部分的介紹後，再理解這個就很簡單了
tab = helpTransfer(tab, f);
else { // 到這裡就是說，f 是該位置的頭結點，而且不為空
V oldVal = null;
// 獲取陣列該位置的頭結點的監視器鎖
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
if (fh >= 0) { // 頭結點的 hash 值大於 0，說明是連結串列
// 用於累加，記錄連結串列的長度
binCount = 1;
// 遍歷連結串列
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
// 如果發現了"相等"的 key，判斷是否要進行值覆蓋，然後也就可以 break 了
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
// 到了連結串列的最末端，將這個新值放到連結串列的最後面
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) { // 紅黑樹
Node<K,V> p;
binCount = 2;
// 呼叫紅黑樹的插值方法插入新節點
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
// binCount != 0 說明上面在做連結串列操作
if (binCount != 0) {
// 判斷是否要將連結串列轉換為紅黑樹，臨界值和 HashMap 一樣，也是 8
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
// 這個方法和 HashMap 中稍微有一點點不同，那就是它不是一定會進行紅黑樹轉換，
// 如果當前陣列的長度小於 64，那麼會選擇進行陣列擴容，而不是轉換為紅黑樹
// 具體原始碼我們就不看了，擴容部分後面說
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
//
addCount(1L, binCount);
return null;
}
複製程式碼put 的主流程看完了，但是至少留下了幾個問題，第一個是初始化，第二個是擴容，第三個是幫助資料遷移，這些我們都會在後面進行一一介紹。
4.2.1 初始化陣列：initTable
這個比較簡單，主要就是初始化一個合適大小的陣列，然後會設定 sizeCtl。
初始化方法中的併發問題是通過對 sizeCtl 進行一個 CAS 操作來控制的。
private final Node<K,V>[] initTable() {
Node<K,V>[] tab; int sc;
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
// 初始化的"功勞"被其他執行緒"搶去"了
if ((sc = sizeCtl) < 0)
Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
// CAS 一下，將 sizeCtl 設定為 -1，代表搶到了鎖
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
try {
if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
// DEFAULT_CAPACITY 預設初始容量是 16
int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
// 初始化陣列，長度為 16 或初始化時提供的長度
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
// 將這個陣列賦值給 table，table 是 volatile 的
table = tab = nt;
// 如果 n 為 16 的話，那麼這裡 sc = 12
// 其實就是 0.75 * n
sc = n - (n >>> 2);
}
} finally {
// 設定 sizeCtl 為 sc，我們就當是 12 吧
sizeCtl = sc;
}
break;
}
}
return tab;
}
複製程式碼4.2.2 連結串列轉紅黑樹: treeifyBin
前面我們在 put 原始碼分析也說過，treeifyBin 不一定就會進行紅黑樹轉換，也可能是僅僅做陣列擴容。我們還是進行原始碼分析吧。
private final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int index) {
Node<K,V> b; int n, sc;
if (tab != null) {
// MIN_TREEIFY_CAPACITY 為 64
// 所以，如果陣列長度小於 64 的時候，其實也就是 32 或者 16 或者更小的時候，會進行陣列擴容
if ((n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
// 後面我們再詳細分析這個方法
tryPresize(n << 1);
// b 是頭結點
else if ((b = tabAt(tab, index)) != null && b.hash >= 0) {
// 加鎖
synchronized (b) {
if (tabAt(tab, index) == b) {
// 下面就是遍歷連結串列，建立一顆紅黑樹
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;
else
tl.next = p;
tl = p;
}
// 將紅黑樹設定到陣列相應位置中
setTabAt(tab, index, new TreeBin<K,V>(hd));
}
}
}
}
}
複製程式碼4.3 擴容：tryPresize
如果說 Java8 ConcurrentHashMap 的原始碼不簡單，那麼說的就是擴容操作和遷移操作。
這個方法要完完全全看懂還需要看之後的 transfer 方法，讀者應該提前知道這點。
這裡的擴容也是做翻倍擴容的，擴容後陣列容量為原來的 2 倍。
// 首先要說明的是，方法引數 size 傳進來的時候就已經翻了倍了
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;
// 這個 if 分支和之前說的初始化陣列的程式碼基本上是一樣的，在這裡，我們可以不用管這塊程式碼
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) {
// 我沒看懂 rs 的真正含義是什麼，不過也關係不大
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 將 sizeCtl 加 1，然後執行 transfer 方法
// 此時 nextTab 不為 null
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
transfer(tab, nt);
}
// 1. 將 sizeCtl 設定為 (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2)
// 我是沒看懂這個值真正的意義是什麼？不過可以計算出來的是，結果是一個比較大的負數
// 呼叫 transfer 方法，此時 nextTab 引數為 null
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
transfer(tab, null);
}
}
}
複製程式碼這個方法的核心在於 sizeCtl 值的操作，首先將其設定為一個負數，然後執行 transfer(tab, null)，再下一個迴圈將 sizeCtl 加 1，並執行 transfer(tab, nt)，之後可能是繼續 sizeCtl 加 1，並執行 transfer(tab, nt)。
所以，可能的操作就是執行 1 次 transfer(tab, null) + 多次 transfer(tab, nt)，這裡怎麼結束迴圈的需要看完 transfer 原始碼才清楚。
4.3.1 資料遷移：transfer
下面這個方法很點長，將原來的 tab 陣列的元素遷移到新的 nextTab 陣列中。
雖然我們之前說的 tryPresize 方法中多次呼叫 transfer 不涉及多執行緒，但是這個 transfer 方法可以在其他地方被呼叫，典型地，我們之前在說 put 方法的時候就說過了，請往上看 put 方法，是不是有個地方呼叫了 helpTransfer 方法，helpTransfer 方法會呼叫 transfer 方法的。
此方法支援多執行緒執行，外圍呼叫此方法的時候，會保證第一個發起資料遷移的執行緒，nextTab 引數為 null，之後再呼叫此方法的時候，nextTab 不會為 null。
閱讀原始碼之前，先要理解併發操作的機制。原陣列長度為 n，所以我們有 n 個遷移任務，讓每個執行緒每次負責一個小任務是最簡單的，每做完一個任務再檢測是否有其他沒做完的任務，幫助遷移就可以了，而 Doug Lea 使用了一個 stride，簡單理解就是步長，每個執行緒每次負責遷移其中的一部分，如每次遷移 16 個小任務。所以，我們就需要一個全域性的排程者來安排哪個執行緒執行哪幾個任務，這個就是屬性 transferIndex 的作用。
第一個發起資料遷移的執行緒會將 transferIndex 指向原陣列最後的位置，然後從後往前的 stride 個任務屬於第一個執行緒，然後將 transferIndex 指向新的位置，再往前的 stride 個任務屬於第二個執行緒，依此類推。當然，這裡說的第二個執行緒不是真的一定指代了第二個執行緒，也可以是同一個執行緒，這個讀者應該能理解吧。其實就是將一個大的遷移任務分為了一個個任務包。
private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
int n = tab.length, stride;
// stride 在單核下直接等於 n，多核模式下為 (n>>>3)/NCPU，最小值是 16
// stride 可以理解為”步長“，有 n 個位置是需要進行遷移的，
// 將這 n 個任務分為多個任務包，每個任務包有 stride 個任務
if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
// 如果 nextTab 為 null，先進行一次初始化
// 前面我們說了，外圍會保證第一個發起遷移的執行緒呼叫此方法時，引數 nextTab 為 null
// 之後參與遷移的執行緒呼叫此方法時，nextTab 不會為 null
if (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 OOME
sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
// nextTable 是 ConcurrentHashMap 中的屬性
nextTable = nextTab;
// transferIndex 也是 ConcurrentHashMap 的屬性，用於控制遷移的位置
transferIndex = n;
}
int nextn = nextTab.length;
// ForwardingNode 翻譯過來就是正在被遷移的 Node
// 這個構造方法會生成一個Node，key、value 和 next 都為 null，關鍵是 hash 為 MOVED
// 後面我們會看到，原陣列中位置 i 處的節點完成遷移工作後，
// 就會將位置 i 處設定為這個 ForwardingNode，用來告訴其他執行緒該位置已經處理過了
// 所以它其實相當於是一個標誌。
ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
// advance 指的是做完了一個位置的遷移工作，可以準備做下一個位置的了
boolean advance = true;
boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
/*
* 下面這個 for 迴圈，最難理解的在前面，而要看懂它們，應該先看懂後面的，然後再倒回來看
*
*/
// i 是位置索引，bound 是邊界，注意是從後往前
for (int i = 0, bound = 0;;) {
Node<K,V> f; int fh;
// 下面這個 while 真的是不好理解
// advance 為 true 表示可以進行下一個位置的遷移了
// 簡單理解結局：i 指向了 transferIndex，bound 指向了 transferIndex-stride
while (advance) {
int nextIndex, nextBound;
if (--i >= bound || finishing)
advance = false;
// 將 transferIndex 值賦給 nextIndex
// 這裡 transferIndex 一旦小於等於 0，說明原陣列的所有位置都有相應的執行緒去處理了
else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
i = -1;
advance = false;
}
else if (U.compareAndSwapInt
(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
nextBound = (nextIndex > stride ?
nextIndex - stride : 0))) {
// 看括號中的程式碼，nextBound 是這次遷移任務的邊界，注意，是從後往前
bound = nextBound;
i = nextIndex - 1;
advance = false;
}
}
if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
int sc;
if (finishing) {
// 所有的遷移操作已經完成
nextTable = null;
// 將新的 nextTab 賦值給 table 屬性，完成遷移
table = nextTab;
// 重新計算 sizeCtl：n 是原陣列長度，所以 sizeCtl 得出的值將是新陣列長度的 0.75 倍
sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
return;
}
// 之前我們說過，sizeCtl 在遷移前會設定為 (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2
// 然後，每有一個執行緒參與遷移就會將 sizeCtl 加 1，
// 這裡使用 CAS 操作對 sizeCtl 進行減 1，代表做完了屬於自己的任務
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
// 任務結束，方法退出
if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
return;
// 到這裡，說明 (sc - 2) == resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT，
// 也就是說，所有的遷移任務都做完了，也就會進入到上面的 if(finishing){} 分支了
finishing = advance = true;
i = n; // recheck before commit
}
}
// 如果位置 i 處是空的，沒有任何節點，那麼放入剛剛初始化的 ForwardingNode ”空節點“
else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
// 該位置處是一個 ForwardingNode，代表該位置已經遷移過了
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
advance = true; // already processed
else {
// 對陣列該位置處的結點加鎖，開始處理陣列該位置處的遷移工作
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
Node<K,V> ln, hn;
// 頭結點的 hash 大於 0，說明是連結串列的 Node 節點
if (fh >= 0) {
// 下面這一塊和 Java7 中的 ConcurrentHashMap 遷移是差不多的，
// 需要將連結串列一分為二，
// 找到原連結串列中的 lastRun，然後 lastRun 及其之後的節點是一起進行遷移的
// lastRun 之前的節點需要進行克隆，然後分到兩個連結串列中
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);
else
hn = new Node<K,V>(ph, pk, pv, hn);
}
// 其中的一個連結串列放在新陣列的位置 i
setTabAt(nextTab, i, ln);
// 另一個連結串列放在新陣列的位置 i+n
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
// 將原陣列該位置處設定為 fwd，代表該位置已經處理完畢，
// 其他執行緒一旦看到該位置的 hash 值為 MOVED，就不會進行遷移了
setTabAt(tab, i, fwd);
// advance 設定為 true，代表該位置已經遷移完畢
advance = true;
}
else if (f instanceof TreeBin) {
// 紅黑樹的遷移
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;
else
loTail.next = p;
loTail = p;
++lc;
}
else {
if ((p.prev = hiTail) == null)
hi = p;
else
hiTail.next = p;
hiTail = p;
++hc;
}
}
// 如果一分為二後，節點數少於 8，那麼將紅黑樹轉換回連結串列
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;
// 將 ln 放置在新陣列的位置 i
setTabAt(nextTab, i, ln);
// 將 hn 放置在新陣列的位置 i+n
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
// 將原陣列該位置處設定為 fwd，代表該位置已經處理完畢，
// 其他執行緒一旦看到該位置的 hash 值為 MOVED，就不會進行遷移了
setTabAt(tab, i, fwd);
// advance 設定為 true，代表該位置已經遷移完畢
advance = true;
}
}
}
}
}
}
複製程式碼說到底，transfer 這個方法並沒有實現所有的遷移任務，每次呼叫這個方法只實現了 transferIndex 往前 stride 個位置的遷移工作，其他的需要由外圍來控制。
這個時候，再回去仔細看 tryPresize 方法可能就會更加清晰一些了。
4.4 get 過程分析
get 方法從來都是最簡單的，這裡也不例外：
- 計算 hash 值
- 根據 hash 值找到陣列對應位置: (n – 1) & h
- 根據該位置處結點性質進行相應查詢
- 如果該位置為 null，那麼直接返回 null 就可以了
- 如果該位置處的節點剛好就是我們需要的，返回該節點的值即可
- 如果該位置節點的 hash 值小於 0，說明正在擴容，或者是紅黑樹，後面我們再介紹 find 方法
- 如果以上 3 條都不滿足，那就是連結串列，進行遍歷比對即可
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) {
// 判斷頭結點是否就是我們需要的節點
if ((eh = e.hash) == h) {
if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
return e.val;
}
// 如果頭結點的 hash 小於 0，說明 正在擴容，或者該位置是紅黑樹
else if (eh < 0)
// 參考 ForwardingNode.find(int h, Object k) 和 TreeBin.find(int h, Object k)
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
// 遍歷連結串列
while ((e = e.next) != null) {
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
return e.val;
}
}
return null;
}
複製程式碼簡單說一句，此方法的大部分內容都很簡單，只有正好碰到擴容的情況，ForwardingNode.find(int h, Object k) 稍微複雜一些，不過在瞭解了資料遷移的過程後，這個也就不難了，所以限於篇幅這裡也不展開說了。