ConcurrentHashMap源码 - morris131/morris-book GitHub Wiki

jdk7 ConcurrentHashMap

ConcurrentHashMap 是一个 Segment 数组,Segment 通过继承 ReentrantLock来进行加锁,所以每次需要加锁的操作锁住的是一个 segment,这样只要保证每个 Segment 是线程安全的,也就实现了全局的线程安全。

ConcurrentHashMap几个重要属性:

static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16; // 初始容量,这个值指的是整个 ConcurrentHashMap 的初始容量,实际操作的时候需要平均分给每个 Segment。

static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; // 负载因子,Segment 数组不可以扩容,所以这个负载因子是给每个 Segment HashEntry[] 内部使用的。

static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16; // Segment 数,默认是 16,也就是说 ConcurrentHashMap 有 16 个 Segments,所以理论上,这个时候,最多可以同时支持 16 个线程并发写,只要它们的操作分别分布在不同的 Segment 上。这个值可以在初始化的时候设置为其他值,但是一旦初始化以后,它是不可以扩容的。


static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; // ConcurrentHashMap的最大容量

static final int MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY = 2; // segment的最小容量

static final int MAX_SEGMENTS = 1 << 16; // ConcurrentHashMap中segment数组的最大长度

static final int RETRIES_BEFORE_LOCK = 2; // 获取锁之前尝试次数

final int segmentMask; // 掩码 与segmentShift组合用来计算key的hash在segments数组的下标

final int segmentShift; // 移位数

final Segment<K,V>[] segments;

transient Set<K> keySet;
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
transient Collection<V> values;

构造方法:

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;
    // 计算并行级别 ssize,因为要保持并行级别是 2 的 n 次方
    while (ssize < concurrencyLevel) {
        ++sshift;
        ssize <<= 1;
    }
    // 我们这里先不要那么烧脑,用默认值,concurrencyLevel 为 16,sshift 为 4
    // 那么计算出 segmentShift 为 28,segmentMask 为 15,后面会用到这两个值
    this.segmentShift = 32 - sshift;
    this.segmentMask = ssize - 1;
 
    if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
        initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
 
    // initialCapacity 是设置整个 map 初始的大小,
    // 这里根据 initialCapacity 计算 Segment 数组中每个位置可以分到的大小
    // 如 initialCapacity 为 64,那么每个 Segment 或称之为"槽"可以分到 4 个
    int c = initialCapacity / ssize;
    if (c * ssize < initialCapacity)
        ++c;
    // 默认 MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY 是 2,这个值也是有讲究的,因为这样的话,对于具体的槽上,
    // 插入一个元素不至于扩容,插入第二个的时候才会扩容
    int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY; 
    while (cap < c)
        cap <<= 1;
 
    // 创建 Segment 数组,
    // 并创建数组的第一个元素 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];
    // 往数组写入 segment[0]
    UNSAFE.putOrderedObject(ss, SBASE, s0); // ordered write of segments[0]
    this.segments = ss;
}

我们就当是用 new ConcurrentHashMap() 无参构造函数进行初始化的,那么初始化完成后:

  1. Segment 数组长度为 16,不可以扩容
  2. Segment[i] 的默认大小为 2,
  3. 负载因子是 0.75,得出初始阈值为1.5,也就是以后插入第一个元素不会触发扩容,插入第二个会进行第一次扩容
  4. 这里初始化了 segment[0],其他位置还是 null,至于为什么要初始化 segment[0],后面的代码会介绍
  5. 当前 segmentShift 的值为 32 – 4 = 28,segmentMask 为 16 – 1 =15,姑且把它们简单翻译为移位数和掩码,这两个值马上就会用到

put

    public V put(K key, V value) {
        Segment<K,V> s;
        if (value == null)
            throw new NullPointerException();
        // 计算key的hashcode
        int hash = hash(key);
        
        // 根据hash值找到 Segment 数组中的位置 j
        int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
        
        // 刚刚说了,初始化的时候初始化了 segment[0],但是其他位置还是 null,ensureSegment(j) 对 segment[j] 进行初始化
        if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject          // nonvolatile; recheck
             (segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) //  in ensureSegment
            s = ensureSegment(j);
        
        // 插入新值到 槽 s 中
        return s.put(key, hash, value, false);
    }

Segment的数据结构:

transient volatile HashEntry<K,V>[] table; // 用来存储key-value

transient int count; // table数组大小

transient int modCount; // table数组修改次数,实现fail-fast

transient int threshold;  // 扩容的阀值

final float loadFactor; // 负载因子

HashEntry的数据结构:

final int hash; // 存放key的hash
final K key;
volatile V value;
volatile HashEntry<K,V> next;

ConcurrentHashMap中HashEntry的数据结构与HashMap中Entry的数据结构类似,只是ConcurrentHashMap中value和next属性用volatile修饰了。

Segment中的put操作:

        final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
            // 在往该 segment 写入前,需要先获取该 segment 的独占锁
            HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null :
                scanAndLockForPut(key, hash, value);
            V oldValue;
            try {
                // 这个是 segment 内部的数组
                HashEntry<K,V>[] tab = table;
                // 再利用 hash 值,求应该放置的数组下标
                int index = (tab.length - 1) & hash;
                // first 是数组该位置处的链表的表头
                HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index);
                for (HashEntry<K,V> e = first;;) {
                    if (e != null) { // 该位置已经存在一个链表
                        K k;
                        if ((k = e.key) == key ||
                            (e.hash == hash && key.equals(k))) {
                            oldValue = e.value;
                            if (!onlyIfAbsent) {
                                // 覆盖旧值
                                e.value = value;
                                ++modCount;
                            }
                            break;
                        }
                        e = e.next;
                    }
                    else { // 该位置没有任何元素或者不存在当前key
                        // node 到底是不是 null,这个要看获取锁的过程,不过和这里都没有关系。如果不为 null,那就直接将它设置为链表表头;如果是null,初始化并设置为链表表头。
                        if (node != null)
                            node.setNext(first);
                        else
                            node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first);
                        int c = count + 1;
                        // 如果超过了该 segment 的阈值,这个 segment 需要扩容
                        if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)
                            rehash(node);
                        else
                            // 没有达到阈值,将 node 放到数组 tab 的 index 位置,其实就是将新的节点设置成原链表的表头
                            setEntryAt(tab, index, node);
                        ++modCount;
                        count = c;
                        oldValue = null;
                        break;
                    }
                }
            } finally {
                unlock();
            }
            return oldValue;
        }

初始化Segment

    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) {
            // 这里看到为什么之前要初始化 segment[0] 了,
            // 使用当前 segment[0] 处的数组长度和负载因子来初始化 segment[k]
            // 为什么要用“当前”,因为 segment[0] 可能早就扩容过了
            Segment<K,V> proto = ss[0]; // use segment 0 as prototype
            int cap = proto.table.length;
            float lf = proto.loadFactor;
            int threshold = (int)(cap * lf);
            
            // 初始化 segment[k] 内部的数组
            HashEntry<K,V>[] tab = (HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap];
            
            if ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u))
                == null) { // // 再次检查一遍该槽是否被其他线程初始化了。
                Segment<K,V> s = new Segment<K,V>(lf, threshold, tab);
                
                 // 使用 while 循环,内部用 CAS,当前线程成功设值或其他线程成功设值后,退出
                while ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u))
                       == null) {
                    if (UNSAFE.compareAndSwapObject(ss, u, null, seg = s))
                        break;
                }
            }
        }
        return seg;
    }

ConcurrentHashMap 初始化的时候会初始化第一个槽 segment[0],对于其他槽来说,在插入第一个值的时候进行初始化。 这里需要考虑并发,因为很可能会有多个线程同时进来初始化同一个槽 segment[k],不过只要有一个成功了就可以。

获取写入锁: scanAndLockForPut

前面我们看到,在往某个 segment 中 put 的时候,首先会调用 node = tryLock() ? null : scanAndLockForPut(key, hash, value),也就是说先进行一次 tryLock() 快速获取该 segment 的独占锁,如果失败,那么进入到 scanAndLockForPut 这个方法来获取锁。

        // // 循环获取锁
        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
            while (!tryLock()) {
                HashEntry<K,V> f; // to recheck first below
                if (retries < 0) {
                    if (e == null) {
                        if (node == null) // speculatively create node
                            node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, null);
                        retries = 0;
                    }
                    else if (key.equals(e.key))
                        retries = 0;
                    else
                        e = e.next;
                }
                // 重试次数如果超过 MAX_SCAN_RETRIES(单核1多核64),那么不抢了,进入到阻塞队列等待锁
                //    lock() 是阻塞方法,直到获取锁后返回
                else if (++retries > MAX_SCAN_RETRIES) {
                    lock();
                    break;
                }
                else if ((retries & 1) == 0 &&
                         (f = entryForHash(this, hash)) != first) {
                    // 这个时候是有大问题了,那就是有新的元素进到了链表,成为了新的表头
                    //     所以这边的策略是,相当于重新走一遍这个 scanAndLockForPut 方法
                    e = first = f; // re-traverse if entry changed
                    retries = -1;
                }
            }
            return node;
        }

扩容: rehash

重复一下,segment 数组不能扩容,扩容是 segment 数组某个位置内部的数组 HashEntry[] 进行扩容,扩容后,容量为原来的 2 倍。

首先,我们要回顾一下触发扩容的地方,put 的时候,如果判断该值的插入会导致该 segment 的元素个数超过阈值,那么先进行扩容,再插值,读者这个时候可以回去 put 方法看一眼。

该方法不需要考虑并发,因为到这里的时候,是持有该 segment 的独占锁的。

// 方法参数上的 node 是这次扩容后,需要添加到新的数组中的数据。
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);
    // 创建新数组
    HashEntry<K,V>[] newTable =
        (HashEntry<K,V>[]) new HashEntry[newCapacity];
    // 新的掩码,如从 16 扩容到 32,那么 sizeMask 为 31,对应二进制 ‘000...00011111’
    int sizeMask = newCapacity - 1;
 
    // 遍历原数组,老套路,将原数组位置 i 处的链表拆分到 新数组位置 i 和 i+oldCap 两个位置
    for (int i = 0; i < oldCapacity ; i++) {
        // e 是链表的第一个元素
        HashEntry<K,V> e = oldTable[i];
        if (e != null) {
            HashEntry<K,V> next = e.next;
            // 计算应该放置在新数组中的位置,
            // 假设原数组长度为 16,e 在 oldTable[3] 处,那么 idx 只可能是 3 或者是 3 + 16 = 19
            int idx = e.hash & sizeMask;
            if (next == null)   // 该位置处只有一个元素,那比较好办
                newTable[idx] = e;
            else { // Reuse consecutive sequence at same slot
                // e 是链表表头
                HashEntry<K,V> lastRun = e;
                // idx 是当前链表的头结点 e 的新位置
                int lastIdx = idx;
 
                // 下面这个 for 循环会找到一个 lastRun 节点,这个节点之后的所有元素是将要放到一起的
                for (HashEntry<K,V> last = next;
                     last != null;
                     last = last.next) {
                    int k = last.hash & sizeMask;
                    if (k != lastIdx) {
                        lastIdx = k;
                        lastRun = last;
                    }
                }
                // 将 lastRun 及其之后的所有节点组成的这个链表放到 lastIdx 这个位置
                newTable[lastIdx] = lastRun;
                // 下面的操作是处理 lastRun 之前的节点,
                //    这些节点可能分配在另一个链表中,也可能分配到上面的那个链表中
                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);
                }
            }
        }
    }
    // 将新来的 node 放到新数组中刚刚的 两个链表之一 的 头部
    int nodeIndex = node.hash & sizeMask; // add the new node
    node.setNext(newTable[nodeIndex]);
    newTable[nodeIndex] = node;
    table = newTable;
}

get

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. 根据 hash 找到对应的 segment
    if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null &&
        (tab = s.table) != null) {
        // 3. 找到segment 内部数组相应位置的链表,遍历
        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;
}

jdk8

put

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());
    // 用于记录相应链表的长度
    int binCount = 0;
    for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
        Node<K,V> f; int n, i, fh;
        // 如果数组"空",进行数组初始化
        if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
            // 初始化数组,后面会详细介绍
            tab = initTable();
 
        // 找该 hash 值对应的数组下标,得到第一个节点 f
        else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
            // 如果数组该位置为空,
            //    用一次 CAS 操作将这个新值放入其中即可,这个 put 操作差不多就结束了,可以拉到最后面了
            //          如果 CAS 失败,那就是有并发操作,进到下一个循环就好了
            if (casTabAt(tab, i, null,
                         new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
                break;                   // no lock when adding to empty bin
        }
        // hash 居然可以等于 MOVED,这个需要到后面才能看明白,不过从名字上也能猜到,肯定是因为在扩容
        else if ((fh = f.hash) == MOVED)
            // 帮助数据迁移,这个等到看完数据迁移部分的介绍后,再理解这个就很简单了
            tab = helpTransfer(tab, f);
 
        else { // 到这里就是说,f 是该位置的头结点,而且不为空
 
            V oldVal = null;
            // 获取数组该位置的头结点的监视器锁
            synchronized (f) {
                if (tabAt(tab, i) == f) {
                    if (fh >= 0) { // 头结点的 hash 值大于 0,说明是链表
                        // 用于累加,记录链表的长度
                        binCount = 1;
                        // 遍历链表
                        for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
                            K ek;
                            // 如果发现了"相等"的 key,判断是否要进行值覆盖,然后也就可以 break 了
                            if (e.hash == hash &&
                                ((ek = e.key) == key ||
                                 (ek != null && key.equals(ek)))) {
                                oldVal = e.val;
                                if (!onlyIfAbsent)
                                    e.val = value;
                                break;
                            }
                            // 到了链表的最末端,将这个新值放到链表的最后面
                            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) { // 红黑树
                        Node<K,V> p;
                        binCount = 2;
                        // 调用红黑树的插值方法插入新节点
                        if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
                                                       value)) != null) {
                            oldVal = p.val;
                            if (!onlyIfAbsent)
                                p.val = value;
                        }
                    }
                }
            }
            // binCount != 0 说明上面在做链表操作
            if (binCount != 0) {
                // 判断是否要将链表转换为红黑树,临界值和 HashMap 一样,也是 8
                if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
                    // 这个方法和 HashMap 中稍微有一点点不同,那就是它不是一定会进行红黑树转换,
                    // 如果当前数组的长度小于 64,那么会选择进行数组扩容,而不是转换为红黑树
                    //    具体源码我们就不看了,扩容部分后面说
                    treeifyBin(tab, i);
                if (oldVal != null)
                    return oldVal;
                break;
            }
        }
    }
    // 
    addCount(1L, binCount);
    return null;
}

get

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) {
        // 判断头结点是否就是我们需要的节点
        if ((eh = e.hash) == h) {
            if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
                return e.val;
        }
        // 如果头结点的 hash 小于 0,说明 正在扩容,或者该位置是红黑树
        else if (eh < 0)
            // 参考 ForwardingNode.find(int h, Object k) 和 TreeBin.find(int h, Object k)
            return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
 
        // 遍历链表
        while ((e = e.next) != null) {
            if (e.hash == h &&
                ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
                return e.val;
        }
    }
    return null;
}

参考文献

  1. http://www.importnew.com/28263.html
  2. http://www.codeceo.com/article/java-hashmap-concurrenthashmap.html
⚠️ **GitHub.com Fallback** ⚠️