通過HashMap的實現(xiàn)原理可以知道，HashMap在并發(fā)情況下的擴容操作，會出現(xiàn)鏈表造成閉環(huán)，導致在get時會出現(xiàn)死循環(huán)，因此HashMap是線程不安全的，但是HashMap的實現(xiàn)原理和源碼對于學習ConcurrentHashMap有很大的幫助，可以先看看這篇來預熱一下HashMap源碼解析(JDK1.8),我們先來看下JDK1.7的設計。
ConcurrentHashMap—JDK1.7
ConcurrentHashMap在1.7中采用了分段鎖的設計如圖：
一個ConcurrentHashMap由多個segment組成，每一個segment都包含了一個HashEntry數(shù)組，這個數(shù)組我們可以理解為一個加鎖的HashMap， 每一個segment包含了對自己的HashMap的操作，比如get，put，replace等操作，這些操作發(fā)生的時候，對自己的HashMap進行鎖定。由于每一個segment寫操作只鎖定自己的HashMap，所以可能存在多個線程同時寫的情況，性能無疑好于整個HashMap鎖定的情況，分段鎖大大的提高了高并發(fā)環(huán)境下的處理能力。
對于ConcurrentHashMap的數(shù)據(jù)插入，這里要進行兩次Hash去定位數(shù)據(jù)的存儲位置
put操作
static class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable
Segment實現(xiàn)了ReentrantLock,也就帶有鎖的功能，當執(zhí)行put操作時，會進行第一次key的hash來定位Segment的位置，如果該Segment還沒有初始化，即通過CAS操作進行賦值，然后進行第二次hash操作，找到相應的HashEntry的位置，這里會利用繼承過來的鎖的特性通過繼承ReentrantLock的tryLock（）方法嘗試去獲取鎖，如果獲取成功就直接插入相應的位置，如果已經(jīng)有線程獲取該Segment的鎖，那當前線程會以自旋的方式去繼續(xù)的調(diào)用tryLock（）方法去獲取鎖，超過指定次數(shù)就掛起，等待喚醒。
get操作
ConcurrentHashMap的get操作跟HashMap類似，只是ConcurrentHashMap第一次需要經(jīng)過一次hash定位到Segment的位置，然后再hash定位到指定的HashEntry，遍歷該HashEntry下的鏈表進行對比，成功就返回，不成功就返回null。
size操作
計算ConcurrentHashMap的元素大小是一個有趣的問題，因為他是并發(fā)操作的，就是在你計算size的時候，他還在并發(fā)的插入數(shù)據(jù)，可能會導致你計算出來的size和你實際的size有相差（在你return size的時候，插入了多個數(shù)據(jù)），要解決這個問題，JDK1.7版本用兩種方案
try {
for (;;) {
if (retries++ == RETRIES_BEFORE_LOCK) {
for (int j = 0; j < segments.length; ++j) ensureSegment(j).lock(); // force creation
}
sum = 0L;
size = 0;
overflow = false;
for (int j = 0; j < segments.length; ++j) {
Segment<K,V> seg = segmentAt(segments, j);
if (seg != null) { sum += seg.modCount; int c = seg.count; if (c < 0 || (size += c) < 0)
overflow = true;
} }
if (sum == last) break;
last = sum; } }
finally {
if (retries > RETRIES_BEFORE_LOCK) {
for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
segmentAt(segments, j).unlock();
}
}
第一種方案他會使用不加鎖的模式去嘗試多次計算ConcurrentHashMap的size，最多三次，比較前后兩次計算的結果，結果一致就認為當前沒有元素加入，計算的結果是準確的；
第二種方案是如果第一種方案不符合，他就會給每個Segment加上鎖，然后計算ConcurrentHashMap的size返回。
ConcurrentHashMap—JDK1.8
1.8中放棄了一個HashMap被一個Segment封裝加上鎖的復雜設計，取而代之的是在HashMap的每個Node上增加CAS + Synchronized來保證并發(fā)安全進行實現(xiàn)，結構如下：
重要屬性
transient volatile Node<K,V>[] table;
private transient volatile Node<K,V>[] nextTable;
private transient volatile long baseCount;
private transient volatile int sizeCtl;
table：用來存放Node節(jié)點數(shù)據(jù)的，默認為null，默認大小為16的數(shù)組，每次擴容時大小總是2的冪次方；
nextTable：擴容時新生成的數(shù)據(jù)，數(shù)組為table的兩倍；
Node：節(jié)點，保存key-value的數(shù)據(jù)結構；
ForwardingNode：一個特殊的Node節(jié)點，hash值為-1，其中存儲nextTable的引用。只有table發(fā)生擴容的時候，F(xiàn)orwardingNode才會發(fā)揮作用，作為一個占位符放在table中表示當前節(jié)點為null或則已經(jīng)被移動
sizeCtl：控制標識符，用來控制table初始化和擴容操作的，在不同的地方有不同的用途，其值也不同，所代表的含義也不同 負數(shù)代表正在進行初始化或擴容操作-1代表正在初始化
-N 表示有N-1個線程正在進行擴容操作
正數(shù)或0代表hash表還沒有被初始化，這個數(shù)值表示初始化或下一次進行擴容的大小
初始化： initTable()
初始化方法initTable()在ConcurrentHashMap初始化時不會立即執(zhí)行，通常是在插入的時候，例如put、merge、compute、computeIfAbsent、computeIfPresent操作時。
private final Node<K,V>[] initTable() {
Node<K,V>[] tab; int sc;
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
//sizeCtl < 0 表示有其他線程在初始化，該線程必須掛起
if ((sc = sizeCtl) < 0)
Thread.yield();
// 如果該線程獲取了初始化的權利，則用CAS將sizeCtl設置為-1，表示本線程正在初始化
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
// 進行初始化
try {
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;
// 下次擴容的大小
sc = n - (n >>> 2); ///相當于0.75*n 設置一個擴容的閾值
}
} finally {
sizeCtl = sc;
}
break;
}
}
return tab;
}
初始化方法initTable()的關鍵就在于sizeCtl，sizeCtl默認為0，如果ConcurrentHashMap實例化時有傳參數(shù)，sizeCtl會是一個2的冪次方的值。所以執(zhí)行第一次put操作的線程會執(zhí)行Unsafe.compareAndSwapInt方法修改sizeCtl為-1，有且只有一個線程能夠修改成功，其它線程判斷sizeCtl的值來執(zhí)行Thread.yield()讓出CPU時間片等待table初始化完成。
put操作
public V put(K key, V value) {
return putVal(key, value, false);
}
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
//key、value均不能為null
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
//計算hash值
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
// table為null，進行初始化工作
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();
//如果i位置沒有節(jié)點，則直接插入，不需要加鎖
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
// 有線程正在進行擴容操作，則先幫助擴容
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
//對該節(jié)點進行加鎖處理（hash值相同的鏈表的頭節(jié)點），對性能有點兒影響
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
//fh > 0 表示為鏈表，將該節(jié)點插入到鏈表尾部
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
//hash 和 key 都一樣，替換value
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
oldVal = e.val;
//putIfAbsent()
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
Node<K,V> pred = e;
//鏈表尾部 直接插入
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
//樹節(jié)點，按照樹的插入操作進行插入
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;
}
}
}
}
if (binCount != 0) {
// 如果鏈表長度已經(jīng)達到臨界值8 就需要把鏈表轉換為樹結構
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
//size + 1
addCount(1L, binCount);
return null;
}
put方法流程如下：
1.計算hash值，循環(huán)table
2.判斷table是否為null，是的話就去初始化
3.根據(jù)hash值獲取節(jié)點的位置i，若該位置為空，則直接插入，這個過程沒有用鎖而是用的CAS
4.如果有線程正在進行擴容操作，則先幫助擴容
5.最后鎖住頭結點，進行增加操作，該過程和HashMap的put類似，可以參考文章開頭的鏈接。
get操作
public V get(Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
// 計算hash
int h = spread(key.hashCode());
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
// 搜索到的節(jié)點key與傳入的key相同且不為null,直接返回這個節(jié)點
if ((eh = e.hash) == h) {
if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
return e.val;
}
// 樹
else if (eh < 0)
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
// 鏈表，遍歷
while ((e = e.next) != null) {
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
return e.val;
}
}
return null;
}
get操作的整個邏輯非常清楚：
1.計算hash值
2.判斷table是否為空，如果為空，直接返回null
3.根據(jù)hash值獲取table中的Node節(jié)點（tabAt(tab, (n - 1) & h)），然后根據(jù)鏈表或者樹形方式找到相對應的節(jié)點，返回其value值。
整個get過程沒用鎖，用的是CAS.
擴容操作addCount
當ConcurrentHashMap中table元素個數(shù)達到了容量閾值（sizeCtl）時，則需要進行擴容操作。在put操作時最后一個會調(diào)用addCount(long x, int check)，該方法主要做兩個工作：1.更新baseCount；2.檢測是否需要擴容操作。如下：
private final void addCount(long x, int check) {
CounterCell[] as; long b, s;
if ((as = counterCells) != null ||
!U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
CounterCell a; long v; int m;
boolean uncontended = true;
if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
(a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
!(uncontended =
U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) {
fullAddCount(x, uncontended);
return;
}
if (check <= 1)
return;
s = sumCount();
}
if (check >= 0) {
Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
(n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {
int rs = resizeStamp(n);
if (sc < 0) {
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
transferIndex <= 0)
break;
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
transfer(tab, nt);
}
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
transfer(tab, null);
s = sumCount();
}
}
}
transfer()方法為ConcurrentHashMap擴容操作的核心方法。由于ConcurrentHashMap支持多線程擴容，而且也沒有進行加鎖，所以實現(xiàn)會變得有點兒復雜。整個擴容操作分為兩步：
1.構建一個nextTable，其大小為原來大小的兩倍，這個步驟是在單線程環(huán)境下完成的
2.將原來table里面的內(nèi)容復制到nextTable中，這個步驟是允許多線程操作的，所以性能得到提升，減少了擴容的時間消耗
size()計算
在JDK1.8中為了更好地統(tǒng)計size，ConcurrentHashMap提供了baseCount、counterCells兩個輔助變量和一個CounterCell輔助內(nèi)部類。
@sun.misc.Contended static final class CounterCell {
volatile long value;
CounterCell(long x) { value = x; }
}
//ConcurrentHashMap中元素個數(shù),但返回的不一定是當前Map的真實元素個數(shù)?；贑AS無鎖更新
private transient volatile long baseCount;
private transient volatile CounterCell[] counterCells;
size()方法定義如下：
public int size() {
long n = sumCount();
return ((n < 0L) ? 0 :
(n > (long)Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE :
(int)n);
}
final long sumCount() {
CounterCell[] as = counterCells; CounterCell a;
long sum = baseCount;
if (as != null) {
for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
//遍歷，所有counter求和
if ((a = as[i]) != null)
sum += a.value;
}
}
return sum;
}
通過上述size()邏輯可以知道：size = baseCount + counterCells[0...n-1].value，我們通過增加一個元素的邏輯代碼來看這兩個變量的含義。
private final void addCount(long x, int check) {
CounterCell[] as; long b, s;
// s = b + x，完成baseCount++操作；
if ((as = counterCells) != null ||
!U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
CounterCell a; long v; int m;
boolean uncontended = true;
if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
(a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
!(uncontended =
U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) {
// 多線程CAS發(fā)生失敗時執(zhí)行
fullAddCount(x, uncontended);
return;
}
if (check <= 1)
return;
s = sumCount();
}
// 檢查是否進行擴容
}
在并發(fā)量很高時，如果存在兩個線程同時執(zhí)行CAS修改baseCount值，則失敗的線程會繼續(xù)執(zhí)行方法體中的邏輯，使用CounterCell記錄元素個數(shù)的變化；
如果通過CAS設置cellsBusy字段失敗的話，則繼續(xù)嘗試通過CAS修改baseCount字段，如果修改baseCount字段成功的話，就退出循環(huán)，否則繼續(xù)循環(huán)插入CounterCell對象；
所以在1.8中的size實現(xiàn)比1.7簡單多，因為元素個數(shù)保存baseCount中，部分元素的變化個數(shù)保存在CounterCell數(shù)組中，實現(xiàn)如下：
通過累加baseCount和CounterCell數(shù)組中的數(shù)量，即可得到元素的總個數(shù)；
