一、存储结构
ConcurrentHashMap中的阈值与HashMap中相同
可以发现 Java8 的 ConcurrentHashMap 相对于 Java7 来说变化比较大，不再是之前的 Segment 数组 +
HashEntry 数组 + 链表，而是 Node 数组 + 链表/红黑树。当冲突链表达到一定长度时，链表会转换成红黑树。
ConcurrentHashMap在结构上和 Java8 的 HashMap 基本上一样，不过它保证了线程安全性。
二、源码分析
初始化函数initTable
private final java.util.concurrent.ConcurrentHashMap.Node<K,V>[] initTable() {
java.util.concurrent.ConcurrentHashMap.Node<K,V>[] tab; int sc;
// 列表为空
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
// 如果sizeCtl < 0,说明另外的线程执行 CAS 成功，正在进行初始化。
if ((sc = sizeCtl) < 0)
// 让出 CPU 使用权
Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
try {
if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
@SuppressWarnings("unchecked")
java.util.concurrent.ConcurrentHashMap.Node<K,V>[] nt = (java.util.concurrent.ConcurrentHashMap.Node<K,V>[])new java.util.concurrent.ConcurrentHashMap.Node<?,?>[n];
table = tab = nt;
sc = n - (n >>> 2);
}
} finally {
sizeCtl = sc;
}
break;
}
}
return tab;
}
从源码中可以发现 ConcurrentHashMap 的初始化是通过自旋和 CAS 操作完成的。里面需要注意的是变量 sizeCtl ，它的值决定着当前的初始化状态。
-
-1 说明正在初始化
-
-N 说明有N-1个线程正在进行扩容
-
表示 table 初始化大小， 如果 table 没有初始化
-
表示 table 扩容阈值，如果 table 已经初始化。
put函数
public V put(K key, V value) {
return putVal(key, value, false);
}
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
// key 和 value 不能为空
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0; // 桶中元素的大小，如果 binCOunt >= 8，转换为红黑树
for (java.util.concurrent.ConcurrentHashMap.Node<K,V>[] tab = table;;) {
// f = 目标位置元素
java.util.concurrent.ConcurrentHashMap.Node<K,V> f; int n, i, fh;
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
// 数组桶为空，初始化数组桶（自旋 + CAS）
tab = initTable();
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
// 桶内为空，CAS放入，不加锁，成功了就直接break跳出。
if (casTabAt(tab, i, null,
new java.util.concurrent.ConcurrentHashMap.Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
else if ((fh = f.hash) == MOVED) // 如果在进行扩容先进行扩容
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
// 如果是向列表中加入节点，使用 synchronized 加锁
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
if (fh >= 0) { // 大于0表示桶是链表 TREEBIN = -2 桶是红黑树
binCount = 1;
for (java.util.concurrent.ConcurrentHashMap.Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
// 如果hash和key都和已存在的元素相等则根据onlyIfAbsebt的值，确定是用之前的值还是新值覆盖
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
oldVal = e.val;
// 如果 onlyIfAbsent 为 false ，新值覆盖旧值
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
// 链表最末尾的值作为新值的前一个元素
java.util.concurrent.ConcurrentHashMap.Node<K,V> pred = e;
// 如果已经到了末尾值，则创建新的node存放此次插入的key/value
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new java.util.concurrent.ConcurrentHashMap.Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
// 如果是红黑树做红黑树的插入
else if (f instanceof java.util.concurrent.ConcurrentHashMap.TreeBin) {
java.util.concurrent.ConcurrentHashMap.Node<K,V> p;
binCount = 2;
if ((p = ((java.util.concurrent.ConcurrentHashMap.TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
// 如果不等于0判断是否需要旋转为红黑树
if (binCount != 0) {
// 如果大于8则旋转为红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
// 旋转为红黑树
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
addCount(1L, binCount);
return null;
}
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根据 key 计算出 hash值
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判断桶是否为空，为空进行初始化
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如果当前 key 定位出的Node为空表示可以写入数据
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如果当前位置的 hashcode == MOVED == -1，则需要进行扩容
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如果都不满足，则在 syncronized 上锁写入数据
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如果数量大于 TREEIFY_THRESHOLD 则转换成红黑树
get函数
public V get(Object key) {
java.util.concurrent.ConcurrentHashMap.Node<K,V>[] tab; java.util.concurrent.ConcurrentHashMap.Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
// 判断 key 所在的 hash 位置
int h = spread(key.hashCode());
// 如果指定位置存在元素
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
// 头节点 hash 值相同
if ((eh = e.hash) == h) {
if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
// key hash 值相等，key值相同，直接返回元素 value
return e.val;
}
else if (eh < 0)
// 头结点hash值小于0，说明正在扩容或者是红黑树，find查找
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
while ((e = e.next) != null) {
// 是链表，遍历查找
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
return e.val;
}
}
return null;
}
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根据hash值计算位置。
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查找到指定位置，如果头节点就是，直接返回对应的value。
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如果头节点 hash < 0，说明正在扩容或者是红黑树，查找。
-
如果是链表，遍历查找。
三、JDK1.8的改动
JDK 1.7 使用分段锁机制来实现并发更新操作，核心类为 Segment，它继承自重入锁 ReentrantLock，并发度与 Segment 数量相等。
JDK 1.8 使用了 CAS 操作来支持更高的并发度，在 CAS 操作失败时使用内置锁 synchronized。
并且 JDK 1.8 的实现也在链表过长时会转换为红黑树。
