最近在复习准备一些面试，偶尔会抽些零碎时间逛一下之前关注的公众号，看看有没有哪些被自己遗漏的地方，或者是一些能补充知识的文章，比如前几天看到一篇讲MySQL插入100W条数据要花多久的文章，点进去看到了久违的 PreparedStatement，顺便复习了一下，原来数据库不仅能识别纯的SQL还可以识别执行计划，PreparedStatement 利用了连接池的缓存机制将SQL转成执行计划保存起来，通过参数占位符化（用？占位）的方式将纯SQL转换成可以重用的执行计划，同一个执行计划可以对参数相同但值不同的SQL进行复用，从而降低了数据库方面编译SQL的开销而提高了性能。后面又想到如果用 Mybatis 框架的话，它内部有没有类似的机制来冲用执行计划呢？
虽然 Mybatis 也是一个轻量级 ORM 框架，大部分时间只要在 xml 里处理 SQL，但还是因为不够熟，之前也一直没实战过这个框架，就没去深究它的这一层原理。
而本文现在要讨论的则是 Java 开发者应该（可能？或许？）都非常熟悉的一个 API，它是 ConcurrentHashMap。源于昨天看到了一篇《为什么 ConcurrentHashMap 读操作不加锁》，先说说文章里面总结的比较好的一些点：
1）volatile 的作用：
a. volatile 修饰的变量的操作都直接与主内存打交道，JMM 的工作内存在 volatile 面前无效
b. volatile 变量的更新，JVM 会向所有CPU发出一条禁用高级缓存的指令，迫使 CPU 对变量的读写都是直接操作主内存
c. volatile 语义中有禁止指令重排序的作用，这在分析程序运行次序时是一条重要的规则
2）与其他并发工具hashtable、用Collections.synchronizedMap()包装的hashmap进行的性能比较中优胜，因为 get 不加锁
3）对 CHM 内部数组成员 table 的 volatile 分析：用来保证扩容（包含初始化）时 table 对其他线程可见
4）分析了 Node 节点的 val、next 字段的 volatile，对这些字段在“更新”操作的分析还算正确
然后就是我觉得的这篇对 CHM 分析不足的地方，或者说是对 Java 并发分析没有考虑周到的地方。以下是我的个人观点。
首先，在 Java 中分析并发，避不可及的会谈到几个概念：happens-before，JMM，volatile，锁，CAS。为什么要把 happens-before 放在最前面？？？因为它真的是可以将 happens-before、JMM、volatile 三者联系起来的一个主导者。其次它也可以和 锁 直接联系成为另一种并发情况的分析依据。可以说，happens-before 是在讨论 Java 并发分析快要进入钻牛角尖阶段时的大杀器。为什么？因为现代 CPU 动辄每秒上百亿次的运算速度，就算是 1毫秒内可以执行的指令数量也是千万级别，在并发环境下到底谁先执行谁后执行是一个很容易钻牛角尖的点。
而 Java 在 JSR-133 使用 happens-before 概念来定义两个操作之间执行顺序（周志明《深入理解 Java 虚拟机 第二版》中有对 happens-before、JMM、volatile 较详细的讲解）。
贴几个本文会用到的 happens-before 关系：
（1）程序顺序规则：一个线程中的每个操作，happens-before于该线程中的任意后续操作。
（2）监视器锁规则：对一个锁的解锁，happens-before于随后对这个锁的加锁。
（3）volatile变量规则：对一个volatile域的写，happens-before于任意后续对这个volatile域的读。
（4）传递性：如果 A happens-before B，且 B happens-before C，那么 A happens-before C。
第（3）点的意思是，volatile 域被写了之后，如果后面有读操作的话，所有的读都能看到这次更新。即使 volatile 变量初始化后没有任何写，那么之后所有的读都能读到初始化的值（可以不是 0），而不是 JVM 申明变量时给的“零值”。 第（1）点在没有指令重排序的情况下是成立的，在有 volatile 的情况下这一点能够保证。第（2）点说的是重量级锁 synchronized，相信都会分析了。第（4）也很容易理解，而且通常是 happens-before 分析并发套路中的重要一环。
先给一个 happens-before 分析并发的例子：
假设线程 A 执行 writer()方法之后，线程 B 执行 reader() 方法。根据 happens-before 规则，这个过程建立的 happens-before 关系可以分为3类：
1）根据程序次序规则，1 happens-before 2;3 happens-before 4。
2）根据 volatile 规则，2 happens-before 3。
3）根据happens-before的传递性规则，1 happens-before 4。
上述happens-before关系的图形化表现形式如下图：
在上面这个例子中，分析时假设了线程 A writer() 方法执行完后 线程 B reader() 方法才执行，在分析 CHM get() 方法时这个粒度可以更小一些，可以具体到某几行代码上。让我们来看一下 CHM 是如何保证 get() 方法中节点的可见性的吧。
使用 happens-before 来分析 ConcurrentHashMap get() 为什么不加锁：
我们假设 CHM 初始 size 是 16（默认），并且 table 没有被初始化，那么因为 table 被 volatile 修饰，当它被初始化到 16个节点都是 Null 的 Node[] 数组上后，后续线程能看到 table 初始化后的数组。table 的初始化使用 CAS(sizeCtl) 字段来控制只有一条线程执行，这是 table 在初始化阶段的线程安全以及可见性保证。
在 table 初始化后，假设有一条线程调用 put()，N 条线程调用 get()，有哪些线程能看到（get到） put 进去的 val？上两段代码，然后像上面那个例子一样来分析CHM的并发 put、get。
get() 代码段：
1 if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && 2 (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) { // 1
put() 代码段：
1 else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) { 2 if (casTabAt(tab, i, null, 3 new Node<K,V>(hash, key, value, null))) // 2 4 break; // no lock when adding to empty bin 5 }
代码段后面有两个标注 // 1、// 2。要让线程 get() 能看到 new Node() 的值，必须要有 2 happens-before 1 关系，也就是说 new Node() 要对线程可见必须在 2 happens-before 1 的前提下，即当调用 put() 线程的代码执行了标注 2 位置的代码之后后续线程执行 get() 才能看到 Node 从 null 变为 new Node() 的值；如果 1 happens-before 2，get 线程就不能看见 new Node()。在 Node 节点变得可见之后，线程调用 get() 读取 volatile val 则会直接读取主内存的值，因此可以 get 到。
注意到标注 2 代码下面有一行注释“ no lock when adding to empty bin ”，意思是 table[i] 从 null 变为 new Node() 不需要加锁。
PS：这里注释的意思感觉是默认了 CAS 也能保证可见性，也就是它操作的是主内存。不仅是这里，挺多用了 CAS 的代码都默认了其直接操作主内存来保证可见性的效果。之前 level 较低，没有考虑到这层，应该就是这么实现的不过后面找资料把这个窟窿补上吧。
综上：在 table 刚刚被初始化的阶段，所有 Node 节点都还是 null，只有当 put 代码将 new Node() 设置到对应数组位置上时该数组位置的 Node 节点才对后面执行 get() 的线程可见，在此之前进行 get() 的线程只能看到 null 节点。
而当 table 数组上的节点被初始化了之后，后面的操作再访问 Node 的 val 和 next 时，由于 volatile 的作用保证了 get 访问 val 和 next 节点的可见性，在分享的文章中也有较对应的描述，本文就不再赘述了。
小结
在分析 Java 并发时，需要以 happens-before 原则为基准，结合 JMM、volatile、锁、CAS 等机制来分析程序运行时代码在什么时候才具有“可见性”。