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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 很类似,数组、链表结构几乎相同,都实现了 Map 接口，继承了 AbstractMap 笼统类，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.第一次插入时才推迟初始化.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升级

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• table 初始化和扩容的控制
  假如为负，则表将被初始化或者扩容：
  -1用于初始化
  -N 活动的扩容线程数
  否则，当table为null时，保留创立时要使用的初始表大小，或者者默认为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/或者创立 CounterCell 时使用的自旋锁（通过CAS锁定）

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• Table of counter cells。 假如为非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image

• 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或者则已经被移动,

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3 构造方法

3.1 无参

• 使用默认的初始表大小（16）创立一个新的空map

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3.2 有参

• 创立一个新的空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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  -创立一个与给定map具备相同映射的新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 的推迟初始化

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，意味着其余线程正在初始化，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;}

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实现并发插入或者升级操作.

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;    // 自旋保证可以新添加成功    for (Node<K,V>[] tab = table;;) {        Node<K,V> f; int n, i, fh;        // step1. table 为 null或者空时进行初始化        if (tab == null || (n = tab.length) == 0)            tab = initTable();        // step 2. 若当前数组索引无值，直接创立        else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {            // CAS 在索引 i 处创立新的节点，当索引 i 为 null 时，即能创立成功，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;                            // 将新添加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，说明已新添加成功            if (binCount != 0) {                // 链表能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，只有在红黑树或者者链表新添加失败的时候                // 才会走到这里，这两者新添加都是自旋的，几乎不会失败                break;            }        }    }    // step5. check 容器能否需要扩容，假如需要去扩容，调用 transfer 方法扩容    // 假如已经在扩容中了，check有无完成    addCount(1L, binCount);    return null;}

4.2 执行流程

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

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 方法最后检查能否需要扩容,从 put 方法的 addCount 方法进入transfer 方法.

主要就是新建新的空数组，而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    // 假如新数组为空，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，由于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肯定不会再发生变化            // 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，没有任何疑问。            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;                        }                        // 假如节点只有单个数据，直接拷贝，假如是链表，循环屡次组成链表拷贝                        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;                    }                }            }        }    }}

执行流程

1. 首先把原数组的值一律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. 这时假如有新数据正好需要 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,也是工作中必需掌握的并发容器.