• JDK 1.8 ConcurrentHashMap 源码剖析

    转载两篇不错的文章：

    第一篇：

    前言

    HashMap是我们平时开发过程中用的比较多的集合，但它是非线程安全的，在涉及到多线程并发的情况，进行put操作有可能会引起死循环，导致CPU利用率接近100%。

    [java] view plain copy
     
    1. final HashMap<String, String> map = new HashMap<String, String>(2);  
    2. for (int i = 0; i < 10000; i++) {  
    3.     new Thread(new Runnable() {  
    4.         @Override  
    5.         public void run() {  
    6.             map.put(UUID.randomUUID().toString(), "");  
    7.         }  
    8.     }).start();  
    9. }  


    解决方案有Hashtable和Collections.synchronizedMap(hashMap)，不过这两个方案基本上是对读写进行加锁操作，一个线程在读写元素，其余线程必须等待，性能可想而知。

    所以，Doug Lea给我们带来了并发安全的ConcurrentHashMap，它的实现是依赖于 Java 内存模型，所以我们在了解 ConcurrentHashMap 的之前必须了解一些底层的知识：

    1. java内存模型
    2. java中的Unsafe
    3. java中的CAS
    4. 深入浅出java同步器
    5. 深入浅出ReentrantLock

    本文源码是JDK8的版本，与之前的版本有较大差异。

    JDK1.6分析

    ConcurrentHashMap采用 分段锁的机制，实现并发的更新操作，底层采用数组+链表+红黑树的存储结构。
    其包含两个核心静态内部类 Segment和HashEntry。

    1. Segment继承ReentrantLock用来充当锁的角色，每个 Segment 对象守护每个散列映射表的若干个桶。
    2. HashEntry 用来封装映射表的键 / 值对；
    3. 每个桶是由若干个 HashEntry 对象链接起来的链表。

    一个 ConcurrentHashMap 实例中包含由若干个 Segment 对象组成的数组，下面我们通过一个图来演示一下 ConcurrentHashMap 的结构：


    ConcurrentHashMap存储结构.png

    JDK1.8分析

    1.8的实现已经抛弃了Segment分段锁机制，利用CAS+Synchronized来保证并发更新的安全，底层依然采用数组+链表+红黑树的存储结构。


    Paste_Image.png

    重要概念

    在开始之前，有些重要的概念需要介绍一下：

    1. table：默认为null，初始化发生在第一次插入操作，默认大小为16的数组，用来存储Node节点数据，扩容时大小总是2的幂次方。
    2. nextTable：默认为null，扩容时新生成的数组，其大小为原数组的两倍。
    3. sizeCtl ：默认为0，用来控制table的初始化和扩容操作，具体应用在后续会体现出来。
      • -1 代表table正在初始化
      • -N 表示有N-1个线程正在进行扩容操作
      • 其余情况：
        1、如果table未初始化，表示table需要初始化的大小。
        2、如果table初始化完成，表示table的容量，默认是table大小的0.75倍，居然用这个公式算0.75（n - (n >>> 2)）。
    4. Node：保存key，value及key的hash值的数据结构。
      [java] view plain copy
       
      1. class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {  
      2.   final int hash;  
      3.   final K key;  
      4.   volatile V val;  
      5.   volatile Node<K,V> next;  
      6.   ... 省略部分代码  
      7. }  


      其中value和next都用volatile修饰，保证并发的可见性。
    5. ForwardingNode：一个特殊的Node节点，hash值为-1，其中存储nextTable的引用。
      [java] view plain copy
       
      1. final class ForwardingNode<K,V> extends Node<K,V> {  
      2.   final Node<K,V>[] nextTable;  
      3.   ForwardingNode(Node<K,V>[] tab) {  
      4.       super(MOVED, null, null, null);  
      5.       this.nextTable = tab;  
      6.   }  
      7. }  


    6. 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。

    实例初始化

    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，算法如下：

    [java] view plain copy
     
    1. ConcurrentHashMap<String, String> hashMap = new ConcurrentHashMap<>(100);  
    2. private static final int tableSizeFor(int c) {  
    3.     int n = c - 1;  
    4.     n |= n >>> 1;  
    5.     n |= n >>> 2;  
    6.     n |= n >>> 4;  
    7.     n |= n >>> 8;  
    8.     n |= n >>> 16;  
    9.     return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;  
    10. }  



    注意，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

    前面已经提到过，table初始化操作会延缓到第一次put行为。但是put是可以并发执行的，Doug Lea是如何实现table只初始化一次的？让我们来看看源码的实现。

    [java] view plain copy
     
    1. private final Node<K,V>[] initTable() {  
    2.     Node<K,V>[] tab; int sc;  
    3.     while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {  
    4. //如果一个线程发现sizeCtl<0，意味着另外的线程执行CAS操作成功，当前线程只需要让出cpu时间片  
    5.         if ((sc = sizeCtl) < 0)   
    6.             Thread.yield(); // lost initialization race; just spin  
    7.         else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {  
    8.             try {  
    9.                 if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {  
    10.                     int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;  
    11.                     @SuppressWarnings("unchecked")  
    12.                     Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];  
    13.                     table = tab = nt;  
    14.                     sc = n - (n >>> 2);  
    15.                 }  
    16.             } finally {  
    17.                 sizeCtl = sc;  
    18.             }  
    19.             break;  
    20.         }  
    21.     }  
    22.     return tab;  
    23. }  



    sizeCtl默认为0，如果ConcurrentHashMap实例化时有传参数，sizeCtl会是一个2的幂次方的值。所以执行第一次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，其它线程通过Thread.yield()让出CPU时间片等待table初始化完成。

    put操作

    假设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，具体实现如下。

    [java] view plain copy
     
    1. final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {  
    2.     if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();  
    3.     int hash = spread(key.hashCode());  
    4.     int binCount = 0;  
    5.     for (Node<K,V>[] tab = table;;) {  
    6.         Node<K,V> f; int n, i, fh;  
    7.         if (tab == null || (n = tab.length) == 0)  
    8.             tab = initTable();  
    9.         else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {  
    10.             if (casTabAt(tab, i, null, new Node<K,V>(hash, key, value, null)))  
    11.                 break;                   // no lock when adding to empty bin  
    12.         }  
    13.         else if ((fh = f.hash) == MOVED)  
    14.             tab = helpTransfer(tab, f);  
    15.         ...省略部分代码  
    16.     }  
    17.     addCount(1L, binCount);  
    18.     return null;  
    19. }  



    1. hash算法 
      static final int spread(int h) {return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS;}
    2. table中定位索引位置，n是table的大小 
      int index = (n - 1) & hash
    3. 获取table中对应索引的元素f。
      Doug Lea采用Unsafe.getObjectVolatile来获取，也许有人质疑，直接table[index]不可以么，为什么要这么复杂？
      在java内存模型中，我们已经知道每个线程都有一个工作内存，里面存储着table的副本，虽然table是volatile修饰的，但不能保证线程每次都拿到table中的最新元素，Unsafe.getObjectVolatile可以直接获取指定内存的数据，保证了每次拿到数据都是最新的。
    4. 如果f为null，说明table中这个位置第一次插入元素，利用Unsafe.compareAndSwapObject方法插入Node节点。
      • 如果CAS成功，说明Node节点已经插入，随后addCount(1L, binCount)方法会检查当前容量是否需要进行扩容。
      • 如果CAS失败，说明有其它线程提前插入了节点，自旋重新尝试在这个位置插入节点。
    5. 如果f的hash值为-1，说明当前f是ForwardingNode节点，意味有其它线程正在扩容，则一起进行扩容操作。
    6. 其余情况把新的Node节点按链表或红黑树的方式插入到合适的位置，这个过程采用同步内置锁实现并发，代码如下:
      [java] view plain copy
       
      1. synchronized (f) {  
      2.  if (tabAt(tab, i) == f) {  
      3.      if (fh >= 0) {  
      4.          binCount = 1;  
      5.          for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {  
      6.              K ek;  
      7.              if (e.hash == hash &&  
      8.                  ((ek = e.key) == key ||  
      9.                   (ek != null && key.equals(ek)))) {  
      10.                  oldVal = e.val;  
      11.                  if (!onlyIfAbsent)  
      12.                      e.val = value;  
      13.                  break;  
      14.              }  
      15.              Node<K,V> pred = e;  
      16.              if ((e = e.next) == null) {  
      17.                  pred.next = new Node<K,V>(hash, key,  
      18.                                            value, null);  
      19.                  break;  
      20.              }  
      21.          }  
      22.      }  
      23.      else if (f instanceof TreeBin) {  
      24.          Node<K,V> p;  
      25.          binCount = 2;  
      26.          if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,  
      27.                                         value)) != null) {  
      28.              oldVal = p.val;  
      29.              if (!onlyIfAbsent)  
      30.                  p.val = value;  
      31.          }  
      32.      }  
      33.  }  
      34. }  

      在节点f上进行同步，节点插入之前，再次利用tabAt(tab, i) == f判断，防止被其它线程修改。
      1. 如果f.hash >= 0，说明f是链表结构的头结点，遍历链表，如果找到对应的node节点，则修改value，否则在链表尾部加入节点。
      2. 如果f是TreeBin类型节点，说明f是红黑树根节点，则在树结构上遍历元素，更新或增加节点。
      3. 如果链表中节点数binCount >= TREEIFY_THRESHOLD(默认是8)，则把链表转化为红黑树结构。

    table扩容

    当table容量不足的时候，即table的元素数量达到容量阈值sizeCtl，需要对table进行扩容。
    整个扩容分为两部分：

    1. 构建一个nextTable，大小为table的两倍。
    2. 把table的数据复制到nextTable中。

    这两个过程在单线程下实现很简单，但是ConcurrentHashMap是支持并发插入的，扩容操作自然也会有并发的出现，这种情况下，第二步可以支持节点的并发复制，这样性能自然提升不少，但实现的复杂度也上升了一个台阶。

    先看第一步，构建nextTable，毫无疑问，这个过程只能只有单个线程进行nextTable的初始化，具体实现如下：

    [java] view plain copy
     
    1. private final void addCount(long x, int check) {  
    2.     ... 省略部分代码  
    3.     if (check >= 0) {  
    4.         Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;  
    5.         while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&  
    6.                (n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {  
    7.             int rs = resizeStamp(n);  
    8.             if (sc < 0) {  
    9.                 if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||  
    10.                     sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||  
    11.                     transferIndex <= 0)  
    12.                     break;  
    13.                 if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))  
    14.                     transfer(tab, nt);  
    15.             }  
    16.             else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,  
    17.                                          (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))  
    18.                 transfer(tab, null);  
    19.             s = sumCount();  
    20.         }  
    21.     }  
    22. }  



    通过Unsafe.compareAndSwapInt修改sizeCtl值，保证只有一个线程能够初始化nextTable，扩容后的数组长度为原来的两倍，但是容量是原来的1.5。

    节点从table移动到nextTable，大体思想是遍历、复制的过程。

    1. 首先根据运算得到需要遍历的次数i，然后利用tabAt方法获得i位置的元素f，初始化一个forwardNode实例fwd。
    2. 如果f == null，则在table中的i位置放入fwd，这个过程是采用Unsafe.compareAndSwapObjectf方法实现的，很巧妙的实现了节点的并发移动。
    3. 如果f是链表的头节点，就构造一个反序链表，把他们分别放在nextTable的i和i+n的位置上，移动完成，采用Unsafe.putObjectVolatile方法给table原位置赋值fwd。
    4. 如果f是TreeBin节点，也做一个反序处理，并判断是否需要untreeify，把处理的结果分别放在nextTable的i和i+n的位置上，移动完成，同样采用Unsafe.putObjectVolatile方法给table原位置赋值fwd。

    遍历过所有的节点以后就完成了复制工作，把table指向nextTable，并更新sizeCtl为新数组大小的0.75倍 ，扩容完成。

    红黑树构造

    注意：如果链表结构中元素超过TREEIFY_THRESHOLD阈值，默认为8个，则把链表转化为红黑树，提高遍历查询效率。

    if (binCount != 0) {
    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
        treeifyBin(tab, i);
    if (oldVal != null)
        return oldVal;
    break;
}

    接下来我们看看如何构造树结构，代码如下：

    [java] view plain copy
     
    1. private final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int index) {  
    2.     Node<K,V> b; int n, sc;  
    3.     if (tab != null) {  
    4.         if ((n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)  
    5.             tryPresize(n << 1);  
    6.         else if ((b = tabAt(tab, index)) != null && b.hash >= 0) {  
    7.             synchronized (b) {  
    8.                 if (tabAt(tab, index) == b) {  
    9.                     TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;  
    10.                     for (Node<K,V> e = b; e != null; e = e.next) {  
    11.                         TreeNode<K,V> p =  
    12.                             new TreeNode<K,V>(e.hash, e.key, e.val,  
    13.                                               null, null);  
    14.                         if ((p.prev = tl) == null)  
    15.                             hd = p;  
    16.                         else  
    17.                             tl.next = p;  
    18.                         tl = p;  
    19.                     }  
    20.                     setTabAt(tab, index, new TreeBin<K,V>(hd));  
    21.                 }  
    22.             }  
    23.         }  
    24.     }  
    25. }  



    可以看出，生成树节点的代码块是同步的，进入同步代码块之后，再次验证table中index位置元素是否被修改过。
    1、根据table中index位置Node链表，重新生成一个hd为头结点的TreeNode链表。
    2、根据hd头结点，生成TreeBin树结构，并把树结构的root节点写到table的index位置的内存中，具体实现如下：

    [java] view plain copy
     
    1. TreeBin(TreeNode<K,V> b) {  
    2.     super(TREEBIN, null, null, null);  
    3.     this.first = b;  
    4.     TreeNode<K,V> r = null;  
    5.     for (TreeNode<K,V> x = b, next; x != null; x = next) {  
    6.         next = (TreeNode<K,V>)x.next;  
    7.         x.left = x.right = null;  
    8.         if (r == null) {  
    9.             x.parent = null;  
    10.             x.red = false;  
    11.             r = x;  
    12.         }  
    13.         else {  
    14.             K k = x.key;  
    15.             int h = x.hash;  
    16.             Class<?> kc = null;  
    17.             for (TreeNode<K,V> p = r;;) {  
    18.                 int dir, ph;  
    19.                 K pk = p.key;  
    20.                 if ((ph = p.hash) > h)  
    21.                     dir = -1;  
    22.                 else if (ph < h)  
    23.                     dir = 1;  
    24.                 else if ((kc == null &&  
    25.                           (kc = comparableClassFor(k)) == null) ||  
    26.                          (dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0)  
    27.                     dir = tieBreakOrder(k, pk);  
    28.                     TreeNode<K,V> xp = p;  
    29.                 if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {  
    30.                     x.parent = xp;  
    31.                     if (dir <= 0)  
    32.                         xp.left = x;  
    33.                     else  
    34.                         xp.right = x;  
    35.                     r = balanceInsertion(r, x);  
    36.                     break;  
    37.                 }  
    38.             }  
    39.         }  
    40.     }  
    41.     this.root = r;  
    42.     assert checkInvariants(root);  
    43. }  

    主要根据Node节点的hash值大小构建二叉树。这个红黑树的构造过程实在有点复杂，感兴趣的同学可以看看源码。

    get操作

    get操作和put操作相比，显得简单了许多。

    [java] view plain copy
     
    1. public V get(Object key) {  
    2.     Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;  
    3.     int h = spread(key.hashCode());  
    4.     if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&  
    5.         (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {  
    6.         if ((eh = e.hash) == h) {  
    7.             if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))  
    8.                 return e.val;  
    9.         }  
    10.         else if (eh < 0)  
    11.             return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;  
    12.         while ((e = e.next) != null) {  
    13.             if (e.hash == h &&  
    14.                 ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))  
    15.                 return e.val;  
    16.         }  
    17.     }  
    18.     return null;  
    19. }  

    总结

    ConcurrentHashMap 是一个并发散列映射表的实现，它允许完全并发的读取，并且支持给定数量的并发更新。相比于 HashTable 和同步包装器包装的 HashMap，使用一个全局的锁来同步不同线程间的并发访问，同一时间点，只能有一个线程持有锁，也就是说在同一时间点，只能有一个线程能访问容器，这虽然保证多线程间的安全并发访问，但同时也导致对容器的访问变成串行化的了。
    1.6中采用ReentrantLock 分段锁的方式，使多个线程在不同的segment上进行写操作不会发现阻塞行为;1.8中直接采用了内置锁synchronized，难道是因为1.8的虚拟机对内置锁已经优化的足够快了？

    第二篇

    本文首写于有道云笔记，并在小组分享会分享，先整理发布，希望和大家交流探讨。云笔记地址

    概述：
    1、设计首要目的：维护并发可读性（get、迭代相关）；次要目的：使空间消耗比HashMap相同或更好，且支持多线程高效率的初始插入（empty table）。
    2、HashTable线程安全，但采用synchronized，多线程下效率低下。线程1put时，线程2无法put或get。
     
    实现原理：
    锁分离：
            在HashMap的基础上，将数据分段存储，ConcurrentHashMap由多个Segment组成，每个Segment都有把锁。Segment下包含很多Node，也就是我们的键值对了。
     
    如果还停留在锁分离、Segment，那已经out了。
    Segment虽保留，但已经简化属性，仅仅是为了兼容旧版本。
     
    • CAS算法；unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update);  CAS(Compare And Swap)，意思是如果valueOffset位置包含的值与expect值相同，则更新valueOffset位置的值为update，并返回true，否则不更新，返回false。
    • 与Java8的HashMap有相通之处，底层依然由“数组”+链表+红黑树；
    • 底层结构存放的是TreeBin对象，而不是TreeNode对象；
    • CAS作为知名无锁算法，那ConcurrentHashMap就没用锁了么？当然不是，hash值相同的链表的头结点还是会synchronized上锁。 

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    1. private static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; // 2的30次方=1073741824  
    2.   
    3. private static final intDEFAULT_CAPACITY = 16;  
    4.   
    5. static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8; // MAX_VALUE=2^31-1=2147483647  
    6.   
    7. private static finalint DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;  
    8.   
    9. private static final float LOAD_FACTOR = 0.75f;  
    10.   
    11. static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; // 链表转树阀值，大于8时  
    12.   
    13. static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; //树转链表阀值，小于等于6（tranfer时，lc、hc=0两个计数器分别++记录原bin、新binTreeNode数量，<=UNTREEIFY_THRESHOLD 则untreeify(lo)）。【仅在扩容tranfer时才可能树转链表】  
    14.   
    15. static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;  
    16.   
    17. private static final int MIN_TRANSFER_STRIDE = 16;  
    18.   
    19. private static int RESIZE_STAMP_BITS = 16;  
    20.   
    21. private static final int MAX_RESIZERS = (1 << (32 - RESIZE_STAMP_BITS)) - 1; // 2^15-1，help resize的最大线程数  
    22.   
    23. private static final int RESIZE_STAMP_SHIFT = 32 - RESIZE_STAMP_BITS; // 32-16=16，sizeCtl中记录size大小的偏移量  
    24.   
    25. static final int MOVED     = -1; // hash for forwarding nodes（forwarding nodes的hash值）、标示位  
    26.   
    27. static final int TREEBIN   = -2; // hash for roots of trees（树根节点的hash值）  
    28.   
    29. static final int RESERVED  = -3; // hash for transient reservations（ReservationNode的hash值）  
    30.   
    31. static final int HASH_BITS = 0x7fffffff; // usable bits of normal node hash  
    32.   
    33. static final int NCPU = Runtime.getRuntime().availableProcessors(); // 可用处理器数量  
    34.   
    35.  /** 
    36.  
    37.     * Table initialization and resizing control.  When negative, the 
    38.  
    39.     * table is being initialized or resized: -1 for initialization, 
    40.  
    41.     * else -(1 + the number of active resizing threads).  Otherwise, 
    42.  
    43.     * when table is null, holds the initial table size to use upon 
    44.  
    45.     * creation, or 0 for default. After initialization, holds the 
    46.  
    47.     * next element count value upon which to resize the table. 
    48.  
    49.     */  
    50.   
    51. private transient volatile int sizeCtl;  
    52.   
    53. sizeCtl是控制标识符，不同的值表示不同的意义。  
    54.   
    55.     负数代表正在进行初始化或扩容操作   
    56.     -1代表正在初始化   
    57.     -N 表示有N-1个线程正在进行扩容操作   
    58.     正数或0代表hash表还没有被初始化，这个数值表示初始化或下一次进行扩容的大小，类似于扩容阈值。它的值始终是当前ConcurrentHashMap容量的0.75倍，这与loadfactor是对应的。实际容量>=sizeCtl，则扩容。  


     
     
    部分构造函数：
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    1. public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,  
    2.                              float loadFactor, int concurrencyLevel) {  
    3.   if (!(loadFactor > 0.0f) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)  
    4.             thrownew IllegalArgumentException();  
    5.   if (initialCapacity < concurrencyLevel)   // Use at least as many bins  
    6.             initialCapacity = concurrencyLevel;   // as estimated threads  
    7.   long size = (long)(1.0 + (long)initialCapacity / loadFactor);  
    8.   int cap = (size >= (long)MAXIMUM_CAPACITY) ?  
    9.             MAXIMUM_CAPACITY : tableSizeFor((int)size);  
    10.   this.sizeCtl = cap;  
    11. }  

    concurrencyLevel：

            concurrencyLevel，能够同时更新ConccurentHashMap且不产生锁竞争的最大线程数，在Java8之前实际上就是ConcurrentHashMap中的分段锁个数，即Segment[]的数组长度。正确地估计很重要，当低估，数据结构将根据额外的竞争，从而导致线程试图写入当前锁定的段时阻塞；相反，如果高估了并发级别，你遇到过大的膨胀，由于段的不必要的数量; 这种膨胀可能会导致性能下降，由于高数缓存未命中。
            在Java8里，仅仅是为了兼容旧版本而保留。唯一的作用就是保证构造map时初始容量不小于concurrencyLevel。
    源码122行：
    Also, for compatibility with previous  versions of this class, constructors may optionally specify an  expected {@code concurrencyLevel} as an additional hint for  internal sizing. 
    源码482行：
     Mainly: We  leave untouched but unused constructor arguments refering to  concurrencyLevel .……
            ……
    1、重要属性：
    1.1 Node：
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    1. static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {  
    2.         final int hash;  
    3.         final K key;  
    4.         volatile V val; // Java8增加volatile，保证可见性  
    5.         volatile Node<K,V> next;  
    6.    
    7.         Node(inthash, K key, V val, Node<K,V> next) {  
    8.             this.hash = hash;  
    9.             this.key = key;  
    10.             this.val = val;  
    11.             this.next = next;  
    12.         }  
    13.    
    14.         public final K getKey()       { return key; }  
    15.         public final V getValue()     { return val; }  
    16.         // HashMap调用Objects.hashCode()，最终也是调用Object.hashCode()；效果一样  
    17.         public final int hashCode()   { returnkey.hashCode() ^ val.hashCode(); }  
    18.         public final String toString(){ returnkey + "=" + val; }  
    19.         public final V setValue(V value) { // 不允许修改value值，HashMap允许  
    20.             throw new UnsupportedOperationException();  
    21.         }  
    22.         // HashMap使用if (o == this)，且嵌套if；concurrent使用&&  
    23.         public final boolean equals(Object o) {  
    24.             Object k, v, u; Map.Entry<?,?> e;  
    25.             return ((oinstanceof Map.Entry) &&  
    26.                     (k = (e = (Map.Entry<?,?>)o).getKey()) != null &&  
    27.                     (v = e.getValue()) != null &&  
    28.                     (k == key || k.equals(key)) &&  
    29.                     (v == (u = val) || v.equals(u)));  
    30.         }  
    31.    
    32.         /** 
    33.          * Virtualized support for map.get(); overridden in subclasses. 
    34.          */  
    35.         Node<K,V> find(inth, Object k) { // 增加find方法辅助get方法  
    36.             Node<K,V> e = this;  
    37.             if (k != null) {  
    38.                 do {  
    39.                     K ek;  
    40.                     if (e.hash == h &&  
    41.                         ((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))  
    42.                         returne;  
    43.                 } while ((e = e.next) != null);  
    44.             }  
    45.             returnnull;  
    46.         }  
    47.     }  
     
    1.2 TreeNode
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    1. // Nodes for use in TreeBins，链表>8，才可能转为TreeNode.  
    2. // HashMap的TreeNode继承至LinkedHashMap.Entry；而这里继承至自己实现的Node，将带有next指针，便于treebin访问。  
    3.     static final class TreeNode<K,V> extends Node<K,V> {   
    4.         TreeNode<K,V> parent;  // red-black tree links  
    5.         TreeNode<K,V> left;  
    6.         TreeNode<K,V> right;  
    7.         TreeNode<K,V> prev;    // needed to unlink next upon deletion  
    8.         boolean red;  
    9.    
    10.         TreeNode(inthash, K key, V val, Node<K,V> next,  
    11.                  TreeNode<K,V> parent) {  
    12.             super(hash, key, val, next);  
    13.             this.parent = parent;  
    14.         }  
    15.    
    16.         Node<K,V> find(inth, Object k) {  
    17.             return findTreeNode(h, k, null);  
    18.         }  
    19.    
    20.         /** 
    21.          * Returns the TreeNode (or null if not found) for the given key 
    22.          * starting at given root. 
    23.          */ // 查找hash为h，key为k的节点  
    24.         final TreeNode<K,V> findTreeNode(int h, Object k, Class<?> kc) {  
    25.             if (k != null) { // 比HMap增加判空  
    26.                 TreeNode<K,V> p = this;  
    27.                 do  {  
    28.                     intph, dir; K pk; TreeNode<K,V> q;  
    29.                     TreeNode<K,V> pl = p.left, pr = p.right;  
    30.                     if ((ph = p.hash) > h)  
    31.                         p = pl;  
    32.                     elseif (ph < h)  
    33.                         p = pr;  
    34.                     elseif ((pk = p.key) == k || (pk != null && k.equals(pk)))  
    35.                         returnp;  
    36.                     elseif (pl == null)  
    37.                         p = pr;  
    38.                     elseif (pr == null)  
    39.                         p = pl;  
    40.                     elseif ((kc != null ||  
    41.                               (kc = comparableClassFor(k)) != null) &&  
    42.                              (dir = compareComparables(kc, k, pk)) != 0)  
    43.                         p = (dir < 0) ? pl : pr;  
    44.                     elseif ((q = pr.findTreeNode(h, k, kc)) != null)  
    45.                         returnq;  
    46.                     else  
    47.                         p = pl;  
    48.                 } while (p != null);  
    49.             }  
    50.             return null;  
    51.         }  
    52.     }  
    53. // 和HashMap相比，这里的TreeNode相当简洁；ConcurrentHashMap链表转树时，并不会直接转，正如注释（Nodes for use in TreeBins）所说，只是把这些节点包装成TreeNode放到TreeBin中，再由TreeBin来转化红黑树。  

    1.3 TreeBin

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    1. // TreeBin用于封装维护TreeNode，包含putTreeVal、lookRoot、UNlookRoot、remove、balanceInsetion、balanceDeletion等方法，这里只分析其构造函数。  
    2. // 当链表转树时，用于封装TreeNode，也就是说，ConcurrentHashMap的红黑树存放的时TreeBin，而不是treeNode。  
    3. TreeBin(TreeNode<K,V> b) {  
    4.     super(TREEBIN, null, null, null);//hash值为常量TREEBIN=-2,表示roots of trees  
    5.     this.first = b;  
    6.     TreeNode<K,V> r = null;  
    7.     for (TreeNode<K,V> x = b, next; x != null; x = next) {  
    8.         next = (TreeNode<K,V>)x.next;  
    9.         x.left = x.right = null;  
    10.         if (r == null) {  
    11.             x.parent = null;  
    12.             x.red = false;  
    13.             r = x;  
    14.         }  
    15.         else {  
    16.             K k = x.key;  
    17.             inth = x.hash;  
    18.             Class<?> kc = null;  
    19.             for (TreeNode<K,V> p = r;;) {  
    20.                 intdir, ph;  
    21.                 K pk = p.key;  
    22.                 if ((ph = p.hash) > h)  
    23.                     dir = -1;  
    24.                 elseif (ph < h)  
    25.                     dir = 1;  
    26.                 elseif ((kc == null &&  
    27.                           (kc = comparableClassFor(k)) == null) ||  
    28.                          (dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0)  
    29.                     dir = tieBreakOrder(k, pk);  
    30.                     TreeNode<K,V> xp = p;  
    31.                 if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {  
    32.                     x.parent = xp;  
    33.                     if (dir <= 0)  
    34.                         xp.left = x;  
    35.                     else  
    36.                         xp.right = x;  
    37.                     r = balanceInsertion(r, x);  
    38.                     break;  
    39.                 }  
    40.             }  
    41.         }  
    42.     }  
    43.     this.root = r;  
    44.     assert checkInvariants(root);  
    45. }  
    1.4 treeifyBin
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    1. /** 
    2. * Replaces all linked nodes in bin at given index unless table is 
    3. * too small, in which case resizes instead.链表转树 
    4. */  
    5. private final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int index) {  
    6.         Node<K,V> b; intn, sc;  
    7.     if (tab != null) {  
    8.         if ((n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)  
    9.             tryPresize(n << 1); // 容量<64，则table两倍扩容，不转树了  
    10.         else if ((b = tabAt(tab, index)) != null && b.hash >= 0) {  
    11.             synchronized (b) { // 读写锁  
    12.                 if (tabAt(tab, index) == b) {  
    13.                     TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;  
    14.                     for (Node<K,V> e = b; e != null; e = e.next) {  
    15.                         TreeNode<K,V> p =  
    16.                             new TreeNode<K,V>(e.hash, e.key, e.val,  
    17.                                               null, null);  
    18.                         if ((p.prev = tl) == null)  
    19.                             hd = p;  
    20.                         else  
    21.                             tl.next = p;  
    22.                         tl = p;  
    23.                     }  
    24.                     setTabAt(tab, index, new TreeBin<K,V>(hd));  
    25.                 }  
    26.             }  
    27.         }  
    28.     }  
    29. }  
    1.5 ForwardingNode
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    1. // A node inserted at head of bins during transfer operations.连接两个table  
    2. // 并不是我们传统的包含key-value的节点，只是一个标志节点，并且指向nextTable，提供find方法而已。生命周期：仅存活于扩容操作且bin不为null时，一定会出现在每个bin的首位。  
    3. static final class ForwardingNode<K,V> extends Node<K,V> {  
    4.     final Node<K,V>[] nextTable;  
    5.     ForwardingNode(Node<K,V>[] tab) {  
    6.         super(MOVED, null, null, null); // 此节点hash=-1，key、value、next均为null  
    7.         this.nextTable = tab;  
    8.     }  
    9.    
    10.     Node<K,V> find(int h, Object k) {  
    11.         // 查nextTable节点，outer避免深度递归  
    12.         outer: for (Node<K,V>[] tab = nextTable;;) {  
    13.             Node<K,V> e; intn;  
    14.             if (k == null || tab == null || (n = tab.length) == 0 ||  
    15.                 (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) == null)  
    16.                 returnnull;  
    17.             for (;;) { // CAS算法多和死循环搭配！直到查到或null  
    18.                 int eh; K ek;  
    19.                 if ((eh = e.hash) == h &&  
    20.                     ((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))  
    21.                     returne;  
    22.                 if (eh < 0) {  
    23.                     if (e instanceof ForwardingNode) {  
    24.                         tab = ((ForwardingNode<K,V>)e).nextTable;  
    25.                         continue outer;  
    26.                     }  
    27.                     else  
    28.                         return e.find(h, k);  
    29.                 }  
    30.                 if ((e = e.next) == null)  
    31.                     return null;  
    32.             }  
    33.         }  
    34.     }  
    35. }  
     

    1.6  3个原子操作（调用频率很高）

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    1. @SuppressWarnings("unchecked") // ASHIFT等均为private static final  
    2. static final <K,V> Node<K,V> tabAt(Node<K,V>[] tab, int i) { // 获取索引i处Node  
    3.     return (Node<K,V>)U.getObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE);  
    4.     }  
    5.     // 利用CAS算法设置i位置上的Node节点（将c和table[i]比较，相同则插入v）。  
    6.     static final <K,V> boolean casTabAt(Node<K,V>[] tab, int i,  
    7.                                         Node<K,V> c, Node<K,V> v) {  
    8.         return U.compareAndSwapObject(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, c, v);  
    9.     }  
    10.     // 设置节点位置的值，仅在上锁区被调用  
    11.     static final <K,V> void setTabAt(Node<K,V>[] tab, int i, Node<K,V> v) {  
    12.         U.putObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, v);  
    13.     }  


    1.7 Unsafe

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    1. //在源码的6277行到最后，有着ConcurrentHashMap中极为重要的几个属性（SIZECTL），unsafe静态块控制其修改行为。Java8中，大量运用CAS进行变量、属性的无锁修改，大大提高性能。  
    2. // Unsafe mechanics  
    3. private static final sun.misc.Unsafe U;  
    4. private static final long SIZECTL;  
    5. private static final long TRANSFERINDEX;  
    6. private static final long BASECOUNT;  
    7. private static final long CELLSBUSY;  
    8. private static final long CELLVALUE;  
    9. private static final long ABASE;  
    10. private static final int ASHIFT;  
    11.    
    12. static {  
    13.     try {  
    14.     U = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();  
    15.     Class<?> k = ConcurrentHashMap.class;  
    16.     SIZECTL = U.objectFieldOffset (k.getDeclaredField("sizeCtl"));  
    17.     TRANSFERINDEX=U.objectFieldOffset(k.getDeclaredField("transferIndex"));  
    18.     BASECOUNT = U.objectFieldOffset (k.getDeclaredField("baseCount"));  
    19.     CELLSBUSY = U.objectFieldOffset (k.getDeclaredField("cellsBusy"));  
    20.     Class<?> ck = CounterCell.class;  
    21.     CELLVALUE = U.objectFieldOffset (ck.getDeclaredField("value"));  
    22.     Class<?> ak = Node[].class;  
    23.     ABASE = U.arrayBaseOffset(ak);  
    24.     intscale = U.arrayIndexScale(ak);  
    25.     if ((scale & (scale - 1)) != 0)  
    26.         thrownew Error("data type scale not a power of two");  
    27.     ASHIFT = 31 - Integer.numberOfLeadingZeros(scale);  
    28.     } catch (Exception e) {  
    29.     thrownew Error(e);  
    30.     }  
    31. }  


    1.8 扩容相关

       tryPresize在putAll以及treeifyBin中调用
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    1. private final void tryPresize(int size) {  
    2.         // 给定的容量若>=MAXIMUM_CAPACITY的一半，直接扩容到允许的最大值，否则调用函数扩容  
    3.         int c = (size >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ? MAXIMUM_CAPACITY :  
    4.             tableSizeFor(size + (size >>> 1) + 1);  
    5.         int sc;  
    6.         while ((sc = sizeCtl) >= 0) { //没有正在初始化或扩容，或者说表还没有被初始化  
    7.             Node<K,V>[] tab = table; int n;  
    8.            if(tab == null || (n = tab.length) == 0) {  
    9.                 n = (sc > c) ? sc : c; // 扩容阀值取较大者  
    10.          // 期间没有其他线程对表操作，则CAS将SIZECTL状态置为-1，表示正在进行初始化  
    11.                 if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {  
    12.                     try {  
    13.                         if (table == tab) {  
    14.                             @SuppressWarnings("unchecked")  
    15.                             Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];  
    16.                             table = nt;  
    17.                             sc = n - (n >>> 2); //无符号右移2位，此即0.75*n  
    18.                         }  
    19.                     } finally {  
    20.                         sizeCtl = sc; // 更新扩容阀值  
    21.                     }  
    22.                 }  
    23.             }// 若欲扩容值不大于原阀值，或现有容量>=最值，什么都不用做了  
    24.             else if (c <= sc || n >= MAXIMUM_CAPACITY)  
    25.                 break;  
    26.             else if (tab == table) { // table不为空，且在此期间其他线程未修改table  
    27.                 int rs = resizeStamp(n);  
    28.                 if (sc < 0) {  
    29.                     Node<K,V>[] nt;//RESIZE_STAMP_SHIFT=16,MAX_RESIZERS=2^15-1  
    30.                     if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||  
    31.                         sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||  
    32.                         transferIndex <= 0)  
    33.                         break;  
    34.                     if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))  
    35.                         transfer(tab, nt);  
    36.                 }  
    37.                 else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,  
    38.                                              (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))  
    39.                     transfer(tab, null);  
    40.             }  
    41.         }  
    42.     }  
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    1. private static final int tableSizeFor(int c){//和HashMap一样,返回>=n的最小2的自然数幂  
    2.   int n = c - 1;  
    3.   n |= n >>> 1;  
    4.   n |= n >>> 2;  
    5.   n |= n >>> 4;  
    6.   n |= n >>> 8;  
    7.   n |= n >>> 16;  
    8.   return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;  
    9. }  
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    1. /** 
    2. * Returns the stamp bits for resizing a table of size n. 
    3. * Must be negative when shifted left by RESIZE_STAMP_SHIFT. 
    4. */  
    5. static final int resizeStamp(int n) { // 返回一个标志位  
    6.     return Integer.numberOfLeadingZeros(n) | (1 << (RESIZE_STAMP_BITS - 1));  
    7. }// numberOfLeadingZeros返回n对应32位二进制数左侧0的个数，如9（1001）返回28  
    8. // RESIZE_STAMP_BITS=16,(左侧0的个数)|(2^15)  

    ConcurrentHashMap无锁多线程扩容，减少扩容时的时间消耗。
    transfer扩容操作：单线程构建两倍容量的nextTable；允许多线程复制原table元素到nextTable。
    1. 为每个内核均分任务，并保证其不小于16；
    2. 若nextTab为null，则初始化其为原table的2倍；
    3. 死循环遍历，直到finishing。
    • 节点为空，则插入ForwardingNode；
    • 链表节点（fh>=0），分别插入nextTable的i和i+n的位置；【逆序链表？？】
    • TreeBin节点（fh<0），判断是否需要untreefi，分别插入nextTable的i和i+n的位置；【逆序树？？】
    • finishing时，nextTab赋给table，更新sizeCtl为新容量的0.75倍 ，完成扩容。
     
    以上说的都是单线程，多线程又是如何实现的呢？
           遍历到ForwardingNode节点((fh = f.hash) == MOVED)，说明此节点被处理过了，直接跳过。这是控制并发扩容的核心 。由于给节点上了锁，只允许当前线程完成此节点的操作，处理完毕后，将对应值设为ForwardingNode（fwd），其他线程看到forward，直接向后遍历。如此便完成了多线程的复制工作，也解决了线程安全问题。
     

    private transient volatile Node<K,V>[] nextTable; //仅仅在扩容使用，并且此时非空

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    1. // 将table每一个bin（桶位）的Node移动或复制到nextTable  
    2. // 只在addCount(long x, int check)、helpTransfer、tryPresize中调用  
    3. private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {  
    4.     int n = tab.length, stride;   
    5.     // 每核处理的量小于16，则强制赋值16  
    6.     if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)  
    7.         stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range  
    8.     if (nextTab == null) {      // initiating  
    9.         try {  
    10.             @SuppressWarnings("unchecked")  
    11.             Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1]; //两倍  
    12.             nextTab = nt;  
    13.         } catch (Throwable ex) {   // try to cope with OOME  
    14.             sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;  
    15.             return;  
    16.         }  
    17.         nextTable = nextTab;  
    18.         transferIndex = n;  
    19.     }  
    20.     int nextn = nextTab.length;  
    21.     //连节点指针,标志位，fwd的hash值为-1，fwd.nextTable=nextTab。  
    22.     ForwardingNode<K,V> fwd= new ForwardingNode<K,V>(nextTab);  
    23.     boolean advance= true;//并发扩容的关键属性,等于true,说明此节点已经处理过  
    24.     boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab  
    25.     for (int i = 0, bound = 0;;) { // 死循环  
    26.         Node<K,V> f; int fh;  
    27.         while (advance) { // 控制--i，遍历原hash表中的节点  
    28.             int nextIndex, nextBound;  
    29.             if (--i >= bound || finishing)  
    30.                 advance = false;  
    31.             else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {  
    32.                 i = -1;  
    33.                 advance = false;  
    34.            }//TRANSFERINDEX 即用CAS计算得到的transferIndex  
    35.             else if (U.compareAndSwapInt  
    36.                      (this, TRANSFERINDEX, nextIndex,  
    37.                       nextBound = (nextIndex > stride ?  
    38.                                    nextIndex - stride : 0))) {  
    39.                 bound = nextBound;  
    40.                 i = nextIndex - 1;  
    41.                 advance = false;  
    42.             }  
    43.         }  
    44.         if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {  
    45.             int sc;  
    46.             if (finishing) { // 所有节点复制完毕  
    47.                 nextTable = null;  
    48.                 table = nextTab;  
    49.                 sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1); //扩容阀值设为原来的1.5倍，即现在的0.75倍  
    50.                 return; // 仅有的2个跳出死循环出口之一  
    51.             }//CAS更新扩容阈值,sc-1表明新加入一个线程参与扩容  
    52.             if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {  
    53.                 if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)  
    54.                     return;// 仅有的2个跳出死循环出口之一  
    55.                 finishing = advance = true;  
    56.                 i = n; // recheck before commit  
    57.             }  
    58.         }  
    59.        else if ((f = tabAt(tab, i)) == null) //该节点为空，则插入ForwardingNode  
    60.             advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);  
    61.         //遍历到ForwardingNode节点，说明此节点被处理过了，直接跳过。这是控制并发扩容的核心   
    62.        else if ((fh = f.hash) == MOVED) // MOVED=-1，hash for fwd  
    63.             advance = true; // already processed  
    64.        else {  
    65.             synchronized (f) { //上锁  
    66.                 if (tabAt(tab, i) == f) {  
    67.                     Node<K,V> ln, hn; //ln原位置节点，hn新位置节点  
    68.                     if (fh >= 0) { // 链表  
    69.                         int runBit = fh & n; // f.hash & n  
    70.                         Node<K,V> lastRun = f; // lastRun和p两个链表，逆序？？  
    71.                         for (Node<K,V> p = f.next; p != null; p = p.next) {  
    72.                             int b = p.hash & n; // f.next.hash & n  
    73.                             if (b != runBit) {  
    74.                                 runBit = b;  
    75.                                 lastRun = p;  
    76.                             }  
    77.                         }  
    78.                         if (runBit == 0) {  
    79.                             ln = lastRun;  
    80.                             hn = null;  
    81.                         }  
    82.                         else {  
    83.                             hn = lastRun;  
    84.                             ln = null;  
    85.                         }  
    86.                         for (Node<K,V> p = f; p != lastRun; p = p.next) {  
    87.                             int ph = p.hash; K pk = p.key; V pv = p.val;  
    88.                             if ((ph & n) == 0) // 和HashMap确定扩容后的节点位置一样  
    89.                                 ln = new Node<K,V>(ph, pk, pv, ln);  
    90.                             else  
    91.                                 hn = new Node<K,V>(ph, pk, pv, hn); //新位置节点  
    92.                         }//类似HashMap，为何i+n？参见HashMap的笔记  
    93.                         setTabAt(nextTab, i, ln);//在nextTable[i]插入原节点  
    94.                         setTabAt(nextTab, i + n, hn);//在nextTable[i+n]插入新节点  
    95.                         //在nextTable[i]插入forwardNode节点，表示已经处理过该节点   
    96.                         setTabAt(tab, i, fwd);  
    97.                         //设置advance为true 返回到上面的while循环中 就可以执行--i操作  
    98.                         advance = true;  
    99.                     }  
    100.                     else if (f instanceof TreeBin) { //树  
    101.                         TreeBin<K,V> t = (TreeBin<K,V>)f;  
    102.                         TreeNode<K,V> lo = null, loTail = null;  
    103.                         TreeNode<K,V> hi = null, hiTail = null;  
    104.                         //lc、hc=0两计数器分别++记录原、新bin中TreeNode数量  
    105.                         int lc = 0, hc = 0;  
    106.                         for (Node<K,V> e = t.first; e != null; e = e.next) {  
    107.                             int h = e.hash;  
    108.                             TreeNode<K,V> p = new TreeNode<K,V>  
    109.                                 (h, e.key, e.val, null, null);  
    110.                             if ((h & n) == 0) {  
    111.                                 if ((p.prev = loTail) == null)  
    112.                                     lo = p;  
    113.                                 else  
    114.                                     loTail.next = p;  
    115.                                 loTail = p;  
    116.                                 ++lc;  
    117.                             }  
    118.                             else {  
    119.                                 if ((p.prev = hiTail) == null)  
    120.                                     hi = p;  
    121.                                 else  
    122.                                     hiTail.next = p;  
    123.                                 hiTail = p;  
    124.                                 ++hc;  
    125.                             }  
    126.                         }//扩容后树节点个数若<=6，将树转链表  
    127.                         ln = (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) ? untreeify(lo) :  
    128.                             (hc != 0) ? new TreeBin<K,V>(lo) : t;  
    129.                         hn = (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) ? untreeify(hi) :  
    130.                             (lc != 0) ? new TreeBin<K,V>(hi) : t;  
    131.                         setTabAt(nextTab, i, ln);  
    132.                         setTabAt(nextTab, i + n, hn);  
    133.                         setTabAt(tab, i, fwd);  
    134.                         advance = true;  
    135.                     }  
    136.                 }  
    137.             }  
    138.         }  
    139.     }  
    140. }  
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    1. // 协助扩容方法。多线程下，当前线程检测到其他线程正进行扩容操作，则协助其一起扩容；（只有这种情况会被调用）从某种程度上说，其“优先级”很高，只要检测到扩容，就会放下其他工作，先扩容。  
    2. // 调用之前，nextTable一定已存在。  
    3. final Node<K,V>[] helpTransfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V> f) {  
    4.     Node<K,V>[] nextTab; intsc;  
    5.     if (tab != null && (finstanceof ForwardingNode) &&  
    6.         (nextTab = ((ForwardingNode<K,V>)f).nextTable) != null) {  
    7.         intrs = resizeStamp(tab.length); //标志位  
    8.         while (nextTab == nextTable && table == tab &&  
    9.                (sc = sizeCtl) < 0) {  
    10.             if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||  
    11.                 sc == rs + MAX_RESIZERS || transferIndex <= 0)  
    12.                 break;  
    13.             if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1)) {  
    14.                 transfer(tab, nextTab);//调用扩容方法，直接进入复制阶段  
    15.                 break;  
    16.             }  
    17.         }  
    18.         return nextTab;  
    19.     }  
    20.     return table;  
    21. }  

    2、 put相关：
     
    理一下put的流程：
    ①判空：null直接抛空指针异常；
    ②hash：计算h=key.hashcode；调用spread计算hash=(h ^(h >>>16))& HASH_BITS；
    ③遍历table
    • 若table为空，则初始化，仅设置相关参数；
    • @@@计算当前key存放位置，即table的下标i=(n - 1) & hash；
    • 若待存放位置为null，casTabAt无锁插入；
    • 若是forwarding nodes（检测到正在扩容），则helpTransfer（帮助其扩容）；
    • else（待插入位置非空且不是forward节点，即碰撞了），将头节点上锁（保证了线程安全）：区分链表节点和树节点，分别插入（遇到hash值与key值都与新节点一致的情况，只需要更新value值即可。否则依次向后遍历，直到链表尾插入这个结点）；
    • 若链表长度>8，则treeifyBin转树（Note：若length<64,直接tryPresize,两倍table.length;不转树）。
    ④addCount(1L, binCount)。
    Note：
    1、put操作共计两次hash操作，再利用“与&”操作计算Node的存放位置。
    2、ConcurrentHashMap不允许key或value为null。
    3、addCount(longx,intcheck)方法：
        ①利用CAS快速更新baseCount的值；
        ②check>=0.则检验是否需要扩容；if sizeCtl<0（正在进行初始化或扩容操作）【nexttable null等情况break；如果有线程正在扩容，则协助扩容】；else if 仅当前线程在扩容，调用协助扩容函数，注其参数nextTable为null。
     

    public V put(K key, V value) {

            return putVal(key, value, false);

    }

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    1. final V <span style="background-color: rgb(255, 255, 51);">putVal</span>(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {  
    2.     // 不允许key、value为空  
    3.     if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();  
    4.     int hash = spread(key.hashCode()); //返回(h^(h>>>16))&HASH_BITS  
    5.     int binCount = 0;  
    6.     for (Node<K,V>[] tab = table;;) { // 死循环，直到插入成功  
    7.         Node<K,V> f; int n, i, fh;  
    8.         if (tab == null || (n = tab.length) == 0)  
    9.             tab = initTable(); // table为空，初始化table  
    10.         else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {// 索引处无值  
    11.             if (casTabAt(tab, i, null,  
    12.                          new Node<K,V>(hash, key, value, null)))  
    13.                 break;  // no lock when adding to empty bin  
    14.         }  
    15.         else if ((fh = f.hash) == MOVED) // MOVED=-1;//hash for forwarding nodes  
    16.             tab = helpTransfer(tab, f); //检测到正在扩容，则帮助其扩容  
    17.         else {  
    18.             V oldVal = null;  
    19.             synchronized (f) { // 节点上锁（hash值相同的链表的头节点）  
    20.                 if (tabAt(tab, i) == f) {  
    21.                     if (fh >= 0) { // 链表节点  
    22.                         binCount = 1;  
    23.                         for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {  
    24.                             K ek;// hash和key相同，则修改value  
    25.                             if (e.hash == hash &&  
    26.                                 ((ek = e.key) == key ||(ek != null && key.equals(ek)))) {  
    27.                                 oldVal = e.val;  
    28.                                 if (!onlyIfAbsent) //仅putIfAbsent()方法中onlyIfAbsent为true  
    29.                                     e.val = value; //putIfAbsent()包含key则返回get，否则put并返回  
    30.                                 break;  
    31.                             }  
    32.                             Node<K,V> pred = e;  
    33.                             if ((e = e.next) == null) { //已遍历到链表尾部，直接插入  
    34.                                 pred.next = new Node<K,V>(hash, key, value, null);  
    35.                                 break;  
    36.                             }  
    37.                         }  
    38.                     }  
    39.                     else if (f instanceof TreeBin) { // 树节点  
    40.                         Node<K,V> p;  
    41.                         binCount = 2;  
    42.                         if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,value)) != null) {  
    43.                             oldVal = p.val;  
    44.                             if (!onlyIfAbsent)  
    45.                                 p.val = value;  
    46.                         }  
    47.                     }  
    48.                 }  
    49.             }  
    50.             if (binCount != 0) {  
    51.                 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)//实则是>8,执行else,说明该桶位本就有Node  
    52.                     treeifyBin(tab, i);//若length<64,直接tryPresize,两倍table.length;不转树  
    53.                 if (oldVal != null)  
    54.                     return oldVal;  
    55.                 break;  
    56.             }  
    57.         }  
    58.     }  
    59.     addCount(1L, binCount);  
    60.     return null;  
    61. }  
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    1. // Initializes table, using the size recorded in sizeCtl.  
    2. private final Node<K,V>[] <span style="background-color: rgb(255, 255, 51);">initTable</span>() { // 仅仅设置参数，并未实质初始化  
    3.     Node<K,V>[] tab; intsc;  
    4.     while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {  
    5.         if ((sc = sizeCtl) < 0) // 其他线程正在初始化，此线程挂起  
    6.             Thread.yield(); // lost initialization race; just spin  
    7.         //CAS方法把sizectl置为-1，表示本线程正在进行初始化  
    8.         elseif (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {  
    9.             try {  
    10.                 if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {  
    11.                    intn = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;//DEFAULT_CAPACITY=16  
    12.                     @SuppressWarnings("unchecked")  
    13.                     Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];  
    14.                     table = tab = nt;  
    15.                     sc = n - (n >>> 2); // 扩容阀值，0.75*n  
    16.                 }  
    17.             } finally {  
    18.                 sizeCtl = sc;  
    19.             }  
    20.             break;  
    21.         }  
    22.     }  
    23.     return tab;  
    24. }  
     
    3、 get、contains相关
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    1. public V <span style="background-color: rgb(255, 255, 51);">get</span>(Object key) {  
    2.      Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; intn, eh; K ek;  
    3.      inth = spread(key.hashCode());   
    4.      if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&  
    5.          (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {//tabAt(i),获取索引i处Node  
    6.          if ((eh = e.hash) == h) {  
    7.              if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))  
    8.                  returne.val;  
    9.          }  
    10.          elseif (eh < 0) // 树  
    11.              return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;  
    12.          while ((e = e.next) != null) { // 链表  
    13.              if (e.hash == h &&  
    14.                  ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))  
    15.                  returne.val;  
    16.          }  
    17.      }  
    18.      return null;  
    19. }  
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    1. public boolean containsKey(Object key) {return get(key) != null;}  
    2. public boolean containsValue(Object value) {}  
     
    理一下get的流程：
    ①spread计算hash值；
    ②table不为空；
    ③tabAt(i)处桶位不为空；
    ④check first，是则返回当前Node的value；否则分别根据树、链表查询。
     
    4、 Size相关：
            由于ConcurrentHashMap在统计size时可能正被多个线程操作，而我们又不可能让他停下来让我们计算，所以只能计量一个估计值。
     
    计数辅助：

    // Table of counter cells. When non-null, size is a power of 2

    private transient volatile CounterCell[] counterCells;

    @sun.misc.Contended static final class CounterCell {

        volatile long value;

        CounterCell(long x) { value = x; }

    }

    final long sumCount(){

        CounterCell as[] = counterCells;

        long sum = baseCount;

        if(as != null){

            for(int i = 0; i < as.length; i++){

              CounterCell a;

               if((a = as[i]) != null)

                  sum += a.value;

            }

        }

        return sum;

    }

    private final void fullAddCount(long x, boolean wasUncontended) {}

    public int size() { // 旧版本方法，和推荐的mappingCount返回的值基本无区别

        longn = sumCount();

        return ((n < 0L) ? 0 :

            (n > (long)Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE :

            (int)n);

    }

    // 返回Mappings中的元素个数，官方建议用来替代size。此方法返回的是一个估计值；如果sumCount时有线程插入或删除，实际数量是和mappingCount不同的。since 1.8

    public long mappingCount() {

        longn = sumCount();

        return (n < 0L) ? 0L : n; // ignore transient negative values

    }
    private transient volatile long baseCount; 
    //ConcurrentHashMap中元素个数,基于CAS无锁更新,但返回的不一定是当前Map的真实元素个数。
     
    5、remove、clear相关：
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    1. public void clear() { // 移除所有元素  
    2.     long delta = 0L; // negative number of deletions  
    3.     inti = 0;  
    4.     Node<K,V>[] tab = table;  
    5.     while (tab != null && i < tab.length) {  
    6.        intfh;  
    7.        Node<K,V> f = tabAt(tab, i);  
    8.        if (f == null) // 为空，直接跳过  
    9.            ++i;  
    10.        else if ((fh = f.hash) == MOVED) { //检测到其他线程正对其扩容  
    11. //则协助其扩容，然后重置计数器，重新挨个删除元素，避免删除了元素，其他线程又新增元素。  
    12.            tab = helpTransfer(tab, f);  
    13.            i = 0; // restart  
    14.        }  
    15.        else{  
    16.            synchronized (f) { // 上锁  
    17.                if (tabAt(tab, i) == f) { // 其他线程没有在此期间操作f  
    18.                   Node<K,V> p = (fh >= 0 ? f :  
    19.                                (finstanceof TreeBin) ?  
    20.                                ((TreeBin<K,V>)f).first : null);  
    21.                    while (p != null) { // 首先删除链、树的末尾元素，避免产生大量垃圾  
    22.                        --delta;  
    23.                        p = p.next;  
    24.                    }  
    25.                    setTabAt(tab, i++, null); // 利用CAS无锁置null  
    26.                }  
    27.            }  
    28.        }  
    29.     }  
    30.     if (delta != 0L)  
    31.        addCount(delta, -1); // 无实际意义，参数check<=1，直接return。  
    32. }  
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    1. public V remove(Object key) { // key为null，将在计算hashCode时报空指针异常  
    2.     return replaceNode(key, null, null);  
    3. }  
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    1. public boolean remove(Object key, Object value) {  
    2.     if (key == null)  
    3.         thrownew NullPointerException();  
    4.     returnvalue != null && replaceNode(key, null, value) != null;  
    5. }  
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    1. // remove核心方法，注意，这里的cv才是key-value中的value！  
    2. final V replaceNode(Object key, V value, Object cv) {  
    3.     inthash = spread(key.hashCode());  
    4.     for (Node<K,V>[] tab = table;;) {  
    5.         Node<K,V> f; intn, i, fh;  
    6.         if (tab == null || (n = tab.length) == 0 ||  
    7.             (f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null)  
    8.             break; // 该桶位第一个元素为空，直接跳过  
    9.         elseif ((fh = f.hash) == MOVED)  
    10.             tab = helpTransfer(tab, f); // 先协助扩容再说  
    11.         else {  
    12.             V oldVal = null;  
    13.             booleanvalidated = false;  
    14.             synchronized (f) {  
    15.                 if (tabAt(tab, i) == f) {  
    16.                     if (fh >= 0) {  
    17.                         validated = true;  
    18.                        //pred没看出来有什么用，全是别人赋值给他，他却不影响其他参数  
    19.                         for (Node<K,V> e = f, pred = null;;) {   
    20.                             K ek;  
    21.                             if (e.hash == hash &&((ek = e.key) == key ||  
    22.                                  (ek != null && key.equals(ek)))){//hash且可以相等  
    23.                                 V ev = e.val;  
    24.                                // value为null或value和查到的值相等  
    25.                                 if (cv == null || cv == ev ||  
    26.                                       (ev != null && cv.equals(ev))) {  
    27.                                     oldVal = ev;  
    28.                                     if (value != null) // replace中调用  
    29.                                         e.val = value;  
    30.                                     elseif (pred != null)  
    31.                                         pred.next = e.next;  
    32.                                     else  
    33.                                         setTabAt(tab, i, e.next);  
    34.                                 }  
    35.                                 break;  
    36.                             }  
    37.                             pred = e;  
    38.                             if ((e = e.next) == null)  
    39.                                 break;  
    40.                         }  
    41.                     }  
    42.                     elseif (finstanceof TreeBin) { // 以树的方式find、remove  
    43.                         validated = true;  
    44.                         TreeBin<K,V> t = (TreeBin<K,V>)f;  
    45.                         TreeNode<K,V> r, p;  
    46.                         if ((r = t.root) != null &&  
    47.                             (p = r.findTreeNode(hash, key, null)) != null) {  
    48.                             V pv = p.val;  
    49.                             if (cv == null || cv == pv ||  
    50.                                 (pv != null && cv.equals(pv))) {  
    51.                                 oldVal = pv;  
    52.                                 if (value != null)  
    53.                                     p.val = value;  
    54.                                 elseif (t.removeTreeNode(p))  
    55.                                     setTabAt(tab, i, untreeify(t.first));  
    56.                             }  
    57.                         }  
    58.                     }  
    59.                 }  
    60.             }  
    61.             if (validated) {  
    62.                 if (oldVal != null) {  
    63.                     if (value == null)  
    64.                         addCount(-1L, -1);  
    65.                     returnoldVal;  
    66.                 }  
    67.                 break;  
    68.             }  
    69.         }  
    70.     }  
    71.     return null;  
    72. }  
    [java] view plain copy
     
     
     
    1. public boolean replace(K key, V oldValue, V newValue) {}  
     
    6、其他函数：

    public boolean isEmpty() {

        return sumCount() <= 0L; // ignore transient negative values

    }

    总结

    JDK6,7中的ConcurrentHashmap主要使用Segment来实现减小锁粒度，把HashMap分割成若干个Segment，在put的时候需要锁住Segment，get时候不加锁，使用volatile来保证可见性，当要统计全局时（比如size），首先会尝试多次计算modcount来确定，这几次尝试中，是否有其他线程进行了修改操作，如果没有，则直接返回size。如果有，则需要依次锁住所有的Segment来计算。

    jdk7中ConcurrentHashmap中，当长度过长碰撞会很频繁，链表的增改删查操作都会消耗很长的时间，影响性能,所以jdk8 中完全重写了concurrentHashmap,代码量从原来的1000多行变成了 6000多 行，实现上也和原来的分段式存储有很大的区别。

    主要设计上的变化有以下几点:

    1. 不采用segment而采用node，锁住node来实现减小锁粒度。
    2. 设计了MOVED状态 当resize的中过程中 线程2还在put数据，线程2会帮助resize。
    3. 使用3个CAS操作来确保node的一些操作的原子性，这种方式代替了锁。
    4. sizeCtl的不同值来代表不同含义，起到了控制的作用。

    至于为什么JDK8中使用synchronized而不是ReentrantLock，我猜是因为JDK8中对synchronized有了足够的优化吧。

    原文转载：http://blog.csdn.net/lsgqjh/article/details/54867107
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  • 原文地址：https://www.cnblogs.com/AndyAo/p/8283513.html
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