ConcurrentHashMap 核心源码解析

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人只应当忘却自己而爱别人,这样人才能安静、幸福高尚。 ——托尔斯泰《安娜•卡列尼娜》

0 前言

线程安全的 Map - ConcurrentHashMap,让我们一起研究和 HashMap 相比有何差异,为何能保证线程安全呢.

1 继承体系

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与 HashMap 很相似,数组、链表结构几乎相同,都实现了 Map 接口,继承了 AbstractMap 抽象类,大多数的方法也都是相同的,ConcurrentHashMap 几乎包含 HashMap所有方法.

2 属性

  • bin数组.第一次插入时才延迟初始化.大小始终是2的幂.由迭代器直接访问.
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  • 下一个要用的 table;仅在扩容时非null
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  • 基本计数器值,主要在没有争用时使用,也用作table初始化竞争期间的反馈.通过CAS更新
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  • table 初始化和扩容的控制 如果为负,则表将被初始化或扩容: -1用于初始化 -N 活动的扩容线程数 否则,当table为null时,保留创建时要使用的初始表大小,或者默认为0. 初始化后,保留下一个要扩容表的元素计数值.
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  • 扩容时要拆分的下一个表索引(加1)
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  • 扩容和/或创建 CounterCell 时使用的自旋锁(通过CAS锁定)
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  • Table of counter cells。 如果为非null,则大小为2的幂.
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  • Node节点:保存key,value及key的hash值的数据结构,其中value和next都用volatile修饰,保证可见性
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  • 一个特殊的Node节点,转移节点的 hash 值都是 MOVED,-1.其中存储nextTable的引用.在transfer期间插入bin head的节点.只有table发生扩容的时候,ForwardingNode才会发挥作用,作为一个占位符放在table中表示当前节点为null或则已经被移动,
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3 构造方法

3.1 无参

  • 使用默认的初始表大小(16)创建一个新的空map
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3.2 有参

  • 创建一个新的空map,其初始表大小可容纳指定数量的元素,而无需动态调整大小。
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    -创建一个与给定map具有相同映射的新map
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注意 sizeCtl 会暂先维护一个2的幂次方的值的容量.

实例化ConcurrentHashMap时带参数时,会根据参数调整table的大小,假设参数为100,最终会调整成256,确保table的大小总是2的幂次方

tableSizeFor

  • 对于给定的所需容量,返回2的幂的表大小
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table 的延迟初始化

ConcurrentHashMap在构造函数中只会初始化sizeCtl值,并不会直接初始化table,而是延缓到第一次put操作table初始化.但put是可以并发执行的,是如何保证 table 只初始化一次呢?

private final Node<K,V>[] initTable() {
    Node<K,V>[] tab; int sc;
    // 进入自旋
    while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
        // 若某线程发现sizeCtl<0,意味着其他线程正在初始化,当前线程让出CPU时间片
        if ((sc = sizeCtl) < 0) 
            Thread.yield(); // 失去初始化的竞争机会; 直接自旋
        else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
            try {
                // 有可能执行至此时,table 已经非空,所以做双重检验
                if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
                    int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
                    @SuppressWarnings("unchecked")
                    Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
                    table = tab = nt;
                    sc = n - (n >>> 2);
                }
            } finally {
                sizeCtl = sc;
            }
            break;
        }
    }
    return tab;
}
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执行第一次put操作的线程会执行Unsafe.compareAndSwapInt方法修改sizeCtl为-1,有且只有一个线程能够修改成功,而其它线程只能通过Thread.yield()让出CPU时间片等待table初始化完成。

4 put

table已经初始化完成,put操作采用CAS+synchronized实现并发插入或更新操作.

final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
    if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
    // 计算hash
    int hash = spread(key.hashCode());
    int binCount = 0;
    // 自旋保证可以新增成功
    for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
        Node<K,V> f; int n, i, fh;
        // step1. table 为 null或空时进行初始化
        if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
            tab = initTable();
        // step 2. 若当前数组索引无值,直接创建
        else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
            // CAS 在索引 i 处创建新的节点,当索引 i 为 null 时,即能创建成功,结束循环,否则继续自旋
            if (casTabAt(tab, i, null,
                         new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
                break;                   // no lock when adding to empty bin
        }
        // step3. 若当前桶为转移节点,表明该桶的点正在扩容,一直等待扩容完成
        else if ((fh = f.hash) == MOVED)
            tab = helpTransfer(tab, f);
        // step4. 当前索引位置有值
        else {
            V oldVal = null;
            // 锁定当前槽点,保证只会有一个线程能对槽点进行修改
            synchronized (f) {
                // 这里再次判断 i 位置数据有无被修改
                // binCount 被赋值,说明走到了修改表的过程
                if (tabAt(tab, i) == f) {
                    // 链表
                    if (fh >= 0) {
                        binCount = 1;
                        for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
                            K ek;
                            // 值有的话,直接返回
                            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;
                            // 将新增的元素赋值到链表的最后,退出自旋
                            if ((e = e.next) == null) {
                                pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
                                                          value, null);
                                break;
                            }
                        }
                    }
                    // 红黑树,这里没有使用 TreeNode,使用的是 TreeBin,TreeNode 只是红黑树的一个节点
                    // TreeBin 持有红黑树的引用,并且会对其加锁,保证其操作的线程安全
                    else if (f instanceof TreeBin) {
                        Node<K,V> p;
                        binCount = 2;
                        // 满足if的话,把老的值给oldVal
                        // 在putTreeVal方法里面,在给红黑树重新着色旋转的时候
                        // 会锁住红黑树的根节点
                        if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
                                                       value)) != null) {
                            oldVal = p.val;
                            if (!onlyIfAbsent)
                                p.val = value;
                        }
                    }
                }
            }
            // binCount不为空,并且 oldVal 有值的情况,说明已新增成功
            if (binCount != 0) {
                // 链表是否需要转化成红黑树
                if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
                    treeifyBin(tab, i);
                if (oldVal != null)
                    return oldVal;
                // 槽点已经上锁,只有在红黑树或者链表新增失败的时候
                // 才会走到这里,这两者新增都是自旋的,几乎不会失败
                break;
            }
        }
    }
    // step5. check 容器是否需要扩容,如果需要去扩容,调用 transfer 方法扩容
    // 如果已经在扩容中了,check有无完成
    addCount(1L, binCount);
    return null;
}
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4.2 执行流程

  1. 若数组空,则初始化,完成之后,转2
  2. 计算当前桶位是否有值
    • 无,则 CAS 创建,失败后继续自旋,直到成功
    • 有,转3
  3. 判断桶位是否为转移节点(扩容ing)
    • 是,则一直自旋等待扩容完成,之后再新增
    • 否,转4
  4. 桶位有值,对当前桶位加synchronize锁
    • 链表,新增节点到链尾
    • 红黑树,红黑树版方法新增
  5. 新增完成之后,检验是否需要扩容

通过自旋 + CAS + synchronize 锁三板斧的实现很巧妙,给我们设计并发代码提供了最佳实践!

5 transfer - 扩容

在 put 方法最后检查是否需要扩容,从 put 方法的 addCount 方法进入transfer 方法.

主要就是新建新的空数组,然后移动拷贝每个元素到新数组.

private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
    // 旧数组的长度
    int n = tab.length, stride;
    if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
        stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
    // 如果新数组为空,初始化,大小为原数组的两倍,n << 1
    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;
    }
    // 新数组长度
    int nextn = nextTab.length;
    // 若原数组上是转移节点,说明该节点正在被扩容
    ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
    boolean advance = true;
    boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
    // 自旋,i 值会从原数组的最大值递减到 0
    for (int i = 0, bound = 0;;) {
        Node<K,V> f; int fh;
        while (advance) {
            int nextIndex, nextBound;
            // 结束循环的标志
            if (--i >= bound || finishing)
                advance = false;
            // 已经拷贝完成
            else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
                i = -1;
                advance = false;
            }
            // 每次减少 i 的值
            else if (U.compareAndSwapInt
                     (this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
                      nextBound = (nextIndex > stride ?
                                   nextIndex - stride : 0))) {
                bound = nextBound;
                i = nextIndex - 1;
                advance = false;
            }
        }
        // if 任意条件满足说明拷贝结束了
        if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
            int sc;
            // 拷贝结束,直接赋值,因为每次拷贝完一个节点,都在原数组上放转移节点,所以拷贝完成的节点的数据一定不会再发生变化
            // 原数组发现是转移节点,是不会操作的,会一直等待转移节点消失之后在进行操作
            // 也就是说数组节点一旦被标记为转移节点,是不会再发生任何变动的,所以不会有任何线程安全的问题
            // 所以此处直接赋值,没有任何问题。
            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) {
                // 节点的拷贝
                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;
                        }
                        // 如果节点只有单个数据,直接拷贝,如果是链表,循环多次组成链表拷贝
                        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);
                        }
                        // 在新数组位置上放置拷贝的值
                        setTabAt(nextTab, i, ln);
                        setTabAt(nextTab, i + n, hn);
                        // 在老数组位置上放上 ForwardingNode 节点
                        // put 时,发现是 ForwardingNode 节点,就不会再动这个节点的数据了
                        setTabAt(tab, i, fwd);
                        advance = true;
                    }
                    // 红黑树的拷贝
                    else if (f instanceof TreeBin) {
                        // 红黑树的拷贝工作,同 HashMap 的内容,代码忽略
                        ...
                        // 在老数组位置上放上 ForwardingNode 节点
                        setTabAt(tab, i, fwd);
                        advance = true;
                    }
                }
            }
        }
    }
}
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执行流程

  1. 首先把原数组的值全部拷贝到扩容之后的新数组,先从数组的队尾开始拷贝
  2. 拷贝数组的槽点时,先把原数组槽点锁住,成功拷贝到新数组时,把原数组槽点赋值为转移节点
  3. 这时如果有新数据正好需要 put 到该槽点时,发现槽点为转移节点,就会一直等待,所以在扩容完成之前,该槽点对应的数据是不会发生变化的
  4. 从数组的尾部拷贝到头部,每拷贝成功一次,就把原数组中的节点设置成转移节点 直到所有数组数据都拷贝到新数组时,直接把新数组整个赋值给数组容器,拷贝完成。

6 总结

ConcurrentHashMap 作为一个并发 map,是面试必问点,也是工作中必须掌握的并发容器.

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