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基于JDK1.8的ConcurrentHashMap分析

时间:2018-03-02  来源:未知  作者:admin666

之前看过ConcurrentHashMap的分析,感觉也了解的七七八八了。但昨晚接到了面试,让我把所知道的ConcurrentHashMap全部说出来。

然后我结结巴巴,然后应该毫无意外的话就G了,今天下定决心好好分析一下,这个万能的并发包,ConcurrentHashMap

分一下几个方面分析ConcurrentHashMap:

  • put方法
  • remove方法
  • get方法

(一)put方法

public V put(K key, V value) {
    return putVal(key, value, false);
}

调用了putVal方法,传入三个参数。第一个为key,第二个为val,第三个为onlyIfAbsent(意思为: 如果为true,当插入的key相同时,不替换val值,默认是为false,替换最新的val值)

putVal方法比较多,我们分两个部分讲:

//第一部分
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
    //对传入的参数进行合法性判断
    if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
    //计算键所对应的 hash 值
    int hash = spread(key.hashCode());
    int binCount = 0;
    for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
        Node<K,V> f; int n, i, fh;
        //如果哈希表还未初始化,那么初始化它
        if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
            tab = initTable();
        //根据键的 hash 值找到哈希数组相应的索引位置
        //如果为空,那么以CAS无锁式向该位置添加一个节点
        else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
            if (casTabAt(tab, i, null,
                        new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
                break;                 
        }

我们看到第四行,如果key和val都为null,直接抛出异常,所以不能传入key和val都不能为null。

第二个注意点是 散列这个函数

static final int spread(int h) {
    return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS;
}

我在HashMap里面有介绍,我就不详细说了,反正很重要。

第三个注意点就是初始化table这个函数initTable

private final Node<K,V>[] initTable() {
    Node<K,V>[] tab; int sc;
    //如果表为空才进行初始化操作
    while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
        //sizeCtl 小于零说明已经有线程正在进行初始化操作
        //当前线程应该放弃 CPU 的使用
        if ((sc = sizeCtl) < 0)
            Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
        //否则说明还未有线程对表进行初始化,那么本线程就来做这个工作
        else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
            //保险起见,再次判断下表是否为空
            try {
                if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
                    //sc 大于零说明容量已经初始化了,否则使用默认容量
                    int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
                    @SuppressWarnings("unchecked")
                    //根据容量构建数组
                    Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
                    table = tab = nt;
                    //计算阈值,等效于 n*0.75
                    sc = n - (n >>> 2);
                }
            } finally {
                //设置阈值
                sizeCtl = sc;
            }
            break;
        }
    }
    return tab;
}

我们看到第7,8行。如果有线程在初始化,那么那就等待,让出cpu。

初始化只允许一个线程对表进行初始化,如果不巧有其他线程进来了,那么会让其他线程交出 CPU 等待下次系统调度。这样,保证了表同时只会被一个线程初始化。

默认初始化为大小为16,阕值为0.75

我们重新回到putVal这个方法中去。

//检测到桶结点是 ForwardingNode 类型,协助扩容
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
    tab = helpTransfer(tab, f);
//桶结点是普通的结点,锁住该桶头结点并试图在该链表的尾部添加一个节点
else {
      V oldVal = null;
      synchronized (f) {
          if (tabAt(tab, i) == f) {
              //向普通的链表中添加元素,无需赘述
              if (fh >= 0) {
                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;
                      }
                }
          }
          //向红黑树中添加元素,TreeBin 结点的hash值为TREEBIN(-2)
          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;
                }
          }
      }
  }
  //binCount != 0 说明向链表或者红黑树中添加或修改一个节点成功
  //binCount  == 0 说明 put 操作将一个新节点添加成为某个桶的首节点
  if (binCount != 0) {
        //链表深度超过 8 转换为红黑树
        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
            treeifyBin(tab, i);
        //oldVal != null 说明此次操作是修改操作
        //直接返回旧值即可,无需做下面的扩容边界检查
        if (oldVal != null)
            return oldVal;
          break;
        }
    }
}
//CAS 式更新baseCount,并判断是否需要扩容
addCount(1L, binCount);
//程序走到这一步说明此次 put 操作是一个添加操作,否则早就 return 返回了
return null;

我们看到第三行,如果f的hash是MOVED,那么就帮助他扩容(说明至少有一个线程在扩容)

这个方法说实话我看的不太懂,我就在网上查了点资料:

首先,每个线程进来会先领取自己的任务区间,然后开始 --i 来遍历自己的任务区间,对每个桶进行处理。如果遇到桶的头结点是空的,那么使用 ForwardingNode 标识该桶已经被处理完成了。如果遇到已经处理完成的桶,直接跳过进行下一个桶的处理。如果是正常的桶,对桶首节点加锁,正常的迁移即可,迁移结束后依然会将原表的该位置标识位已经处理。

当 i < 0,说明本线程处理速度够快的,整张表的最后一部分已经被它处理完了,现在需要看看是否还有其他线程在自己的区间段还在迁移中。

putVal后面的代码就比较清楚了。如果是链表,就找到尾节点,插入即可。如果是红黑树,童谣插入即可。

至此,对于 put 方法的源码分析已经完全结束了,感觉真的很复杂。至此我感觉我都没有完全理解每一行代码是什么意思。

(二)remove方法

public V remove(Object key) {
    return replaceNode(key, null, null);
 }

三个参数,第一个为key,第二个为val,删除直接置为null,让gc来回收。第三个是Object cv,含义还不是很清楚。先继续看吧

我们还是分为两部分:

//第一部分
final V replaceNode(Object key, V value, Object cv) {
    //先找到key的位置 hash散列
    int hash = spread(key.hashCode());
    for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
        Node<K,V> f; int n, i, fh;
        //如果表为空,直接返回null
        if (tab == null || (n = tab.length) == 0 ||
            (f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null)
            break;
        //如果有在扩容的线程,帮助他扩容
        else if ((fh = f.hash) == MOVED)
            tab = helpTransfer(tab, f);

首先遍历整张表的桶结点,如果表还未初始化或者无法根据参数的 hash 值定位到桶结点,那么将返回 null。

如果定位到的桶结点类型是 ForwardingNode 结点,调用 helpTransfer 协助扩容。

else {
    V oldVal = null;
    boolean validated = false;
    synchronized (f) {
        if (tabAt(tab, i) == f) {
            if (fh >= 0) {
                validated = true;
                for (Node<K,V> e = f, pred = null;;) {
                    K ek;
                    if (e.hash == hash &&
                        ((ek = e.key) == key ||
                        (ek != null && key.equals(ek)))) {
                        V ev = e.val;
                        if (cv == null || cv == ev ||
                            (ev != null && cv.equals(ev))) {
                            oldVal = ev;
                            if (value != null)
                                e.val = value;
                            else if (pred != null)
                                pred.next = e.next;
                            else
                                setTabAt(tab, i, e.next);
                        }
                        break;
                    }
                    pred = e;
                    if ((e = e.next) == null)
                        break;
                }
            }
            else if (f instanceof TreeBin) {
                validated = true;
                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) {
                    V pv = p.val;
                    if (cv == null || cv == pv ||
                        (pv != null && cv.equals(pv))) {
                        oldVal = pv;
                        if (value != null)
                            p.val = value;
                        else if (t.removeTreeNode(p))
                            setTabAt(tab, i, untreeify(t.first));
                    }
                }
            }
        }
    }
    if (validated) {
        if (oldVal != null) {
            if (value == null)
                addCount(-1L, -1);
            return oldVal;
        }
        break;
    }
}

代码很多,但我觉得思路不难。就是找到那个桶以后,直接加锁。判断是链表还是树,然后删除即可。

(三)get方法

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)
            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;
}

和HashMap的get方法大同小异。没有涉及到并发操作。直接取到key的hash值,如果是第一个节点,直接返回。否则while循环查找。

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