Java8 ConcurrentHashMap详解

2018-03-01 11:18:20来源:oschina作者:sihailoveyan人点击

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#Java8 ConcurrentHashMap


Java7 中实现的 ConcurrentHashMap 说实话还是比较复杂的,Java8 对 ConcurrentHashMap 进行了比较大的改动。建议读者可以参考 Java8 中 HashMap 相对于 Java7 HashMap 的改动,对于 ConcurrentHashMap,Java8 也引入了红黑树。


说实话,Java8 ConcurrentHashMap 源码真心不简单,最难的在于扩容,数据迁移操作不容易看懂。


我们先用一个示意图来描述下其结构:


4


结构上和 Java8 的 HashMap 基本上一样,不过它要保证线程安全性,所以在源码上确实要复杂一些。
##初始化


// 这构造函数里,什么都不干
public ConcurrentHashMap() {
}
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException();
int cap = ((initialCapacity >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ?
MAXIMUM_CAPACITY :
tableSizeFor(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1));
this.sizeCtl = cap;
}

这个初始化方法有点意思,通过提供初始容量,计算了 sizeCtl,sizeCtl = 【 (1.5 * initialCapacity + 1),然后向上取最近的 2 的 n 次方】。如 initialCapacity 为 10,那么得到 sizeCtl 为 16,如果 initialCapacity 为 11,得到 sizeCtl 为 32。


sizeCtl 这个属性使用的场景很多,不过只要跟着文章的思路来,就不会被它搞晕了。


如果你爱折腾,也可以看下另一个有三个参数的构造方法,这里我就不说了,大部分时候,我们会使用无参构造函数进行实例化,我们也按照这个思路来进行源码分析吧。
##put 过程分析


仔细地一行一行代码看下去:


public V put(K key, V value) {
return putVal(key, value, false);
}
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
// 得到 hash 值
int hash = spread(key.hashCode());
// 用于记录相应链表的长度
int binCount = 0;
for (Node[] tab = table;;) {
Node f; int n, i, fh;
// 如果数组"空",进行数组初始化
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
// 初始化数组,后面会详细介绍
tab = initTable();
// 找该 hash 值对应的数组下标,得到第一个节点 f
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
// 如果数组该位置为空,
//用一次 CAS 操作将这个新值放入其中即可,这个 put 操作差不多就结束了,可以拉到最后面了
// 如果 CAS 失败,那就是有并发操作,进到下一个循环就好了
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
// hash 居然可以等于 MOVED,这个需要到后面才能看明白,不过从名字上也能猜到,肯定是因为在扩容
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
// 帮助数据迁移,这个等到看完数据迁移部分的介绍后,再理解这个就很简单了
tab = helpTransfer(tab, f);
else { // 到这里就是说,f 是该位置的头结点,而且不为空
V oldVal = null;
// 获取数组该位置的头结点的监视器锁
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
if (fh >= 0) { // 头结点的 hash 值大于 0,说明是链表
// 用于累加,记录链表的长度
binCount = 1;
// 遍历链表
for (Node e = f;; ++binCount) {
K ek;
// 如果发现了"相等"的 key,判断是否要进行值覆盖,然后也就可以 break 了
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
// 到了链表的最末端,将这个新值放到链表的最后面
Node pred = e;
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
else if (f instanceof TreeBin) { // 红黑树
Node p;
binCount = 2;
// 调用红黑树的插值方法插入新节点
if ((p = ((TreeBin)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
// binCount != 0 说明上面在做链表操作
if (binCount != 0) {
// 判断是否要将链表转换为红黑树,临界值和 HashMap 一样,也是 8
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
// 这个方法和 HashMap 中稍微有一点点不同,那就是它不是一定会进行红黑树转换,
// 如果当前数组的长度小于 64,那么会选择进行数组扩容,而不是转换为红黑树
//具体源码我们就不看了,扩容部分后面说
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
//
addCount(1L, binCount);
return null;
}

put 的主流程看完了,但是至少留下了几个问题,第一个是初始化,第二个是扩容,第三个是帮助数据迁移,这些我们都会在后面进行一一介绍。
##初始化数组:initTable


这个比较简单,主要就是初始化一个合适大小的数组,然后会设置 sizeCtl。


初始化方法中的并发问题是通过对 sizeCtl 进行一个 CAS 操作来控制的。


private final Node[] initTable() {
Node[] tab; int sc;
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
// 初始化的"功劳"被其他线程"抢去"了
if ((sc = sizeCtl) < 0)
Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
// CAS 一下,将 sizeCtl 设置为 -1,代表抢到了锁
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
try {
if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
// DEFAULT_CAPACITY 默认初始容量是 16
int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
// 初始化数组,长度为 16 或初始化时提供的长度
Node[] nt = (Node[])new Node<?,?>[n];
// 将这个数组赋值给 table,table 是 volatile 的
table = tab = nt;
// 如果 n 为 16 的话,那么这里 sc = 12
// 其实就是 0.75 * n
sc = n - (n >>> 2);
}
} finally {
// 设置 sizeCtl 为 sc,我们就当是 12 吧
sizeCtl = sc;
}
break;
}
}
return tab;
}

##链表转红黑树: treeifyBin


前面我们在 put 源码分析也说过,treeifyBin 不一定就会进行红黑树转换,也可能是仅仅做数组扩容。我们还是进行源码分析吧。


private final void treeifyBin(Node[] tab, int index) {
Node b; int n, sc;
if (tab != null) {
// MIN_TREEIFY_CAPACITY 为 64
// 所以,如果数组长度小于 64 的时候,其实也就是 32 或者 16 或者更小的时候,会进行数组扩容
if ((n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
// 后面我们再详细分析这个方法
tryPresize(n << 1);
// b 是头结点
else if ((b = tabAt(tab, index)) != null && b.hash >= 0) {
// 加锁
synchronized (b) {
if (tabAt(tab, index) == b) {
// 下面就是遍历链表,建立一颗红黑树
TreeNode hd = null, tl = null;
for (Node e = b; e != null; e = e.next) {
TreeNode p =
new TreeNode(e.hash, e.key, e.val,
null, null);
if ((p.prev = tl) == null)
hd = p;
else
tl.next = p;
tl = p;
}
// 将红黑树设置到数组相应位置中
setTabAt(tab, index, new TreeBin(hd));
}
}
}
}
}

##扩容:tryPresize


如果说 Java8 ConcurrentHashMap 的源码不简单,那么说的就是扩容操作和迁移操作。


这个方法要完完全全看懂还需要看之后的 transfer 方法,读者应该提前知道这点。


这里的扩容也是做翻倍扩容的,扩容后数组容量为原来的 2 倍。


// 首先要说明的是,方法参数 size 传进来的时候就已经翻了倍了
private final void tryPresize(int size) {
// c:size 的 1.5 倍,再加 1,再往上取最近的 2 的 n 次方。
int c = (size >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ? MAXIMUM_CAPACITY :
tableSizeFor(size + (size >>> 1) + 1);
int sc;
while ((sc = sizeCtl) >= 0) {
Node[] tab = table; int n;
// 这个 if 分支和之前说的初始化数组的代码基本上是一样的,在这里,我们可以不用管这块代码
if (tab == null || (n = tab.length) == 0) {
n = (sc > c) ? sc : c;
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
try {
if (table == tab) {
@SuppressWarnings("unchecked")
Node[] nt = (Node[])new Node<?,?>[n];
table = nt;
sc = n - (n >>> 2); // 0.75 * n
}
} finally {
sizeCtl = sc;
}
}
}
else if (c <= sc || n >= MAXIMUM_CAPACITY)
break;
else if (tab == table) {
// 我没看懂 rs 的真正含义是什么,不过也关系不大
int rs = resizeStamp(n);
if (sc < 0) {
Node[] nt;
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
transferIndex <= 0)
break;
// 2. 用 CAS 将 sizeCtl 加 1,然后执行 transfer 方法
//此时 nextTab 不为 null
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
transfer(tab, nt);
}
// 1. 将 sizeCtl 设置为 (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2)
// 我是没看懂这个值真正的意义是什么?不过可以计算出来的是,结果是一个比较大的负数
//调用 transfer 方法,此时 nextTab 参数为 null
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
transfer(tab, null);
}
}
}

这个方法的核心在于 sizeCtl 值的操作,首先将其设置为一个负数,然后执行 transfer(tab, null),再下一个循环将 sizeCtl 加 1,并执行 transfer(tab, nt),之后可能是继续 sizeCtl 加 1,并执行 transfer(tab, nt)。


所以,可能的操作就是执行 1 次 transfer(tab, null) + 多次 transfer(tab, nt),这里怎么结束循环的需要看完 transfer 源码才清楚。
##数据迁移:transfer


下面这个方法很点长,将原来的 tab 数组的元素迁移到新的 nextTab 数组中。


虽然我们之前说的 tryPresize 方法中多次调用 transfer 不涉及多线程,但是这个 transfer 方法可以在其他地方被调用,典型地,我们之前在说 put 方法的时候就说过了,请往上看 put 方法,是不是有个地方调用了 helpTransfer 方法,helpTransfer 方法会调用 transfer 方法的。


此方法支持多线程执行,外围调用此方法的时候,会保证第一个发起数据迁移的线程,nextTab 参数为 null,之后再调用此方法的时候,nextTab 不会为 null。


阅读源码之前,先要理解并发操作的机制。原数组长度为 n,所以我们有 n 个迁移任务,让每个线程每次负责一个小任务是最简单的,每做完一个任务再检测是否有其他没做完的任务,帮助迁移就可以了,而 Doug Lea 使用了一个 stride,简单理解就是步长,每个线程每次负责迁移其中的一部分,如每次迁移 16 个小任务。所以,我们就需要一个全局的调度者来安排哪个线程执行哪几个任务,这个就是属性 transferIndex 的作用。


第一个发起数据迁移的线程会将 transferIndex 指向原数组最后的位置,然后从后往前的 stride 个任务属于第一个线程,然后将 transferIndex 指向新的位置,再往前的 stride 个任务属于第二个线程,依此类推。当然,这里说的第二个线程不是真的一定指代了第二个线程,也可以是同一个线程,这个读者应该能理解吧。其实就是将一个大的迁移任务分为了一个个任务包。


private final void transfer(Node[] tab, Node[] nextTab) {
int n = tab.length, stride;
// stride 在单核下直接等于 n,多核模式下为 (n>>>3)/NCPU,最小值是 16
// stride 可以理解为”步长“,有 n 个位置是需要进行迁移的,
// 将这 n 个任务分为多个任务包,每个任务包有 stride 个任务
if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
// 如果 nextTab 为 null,先进行一次初始化
//前面我们说了,外围会保证第一个发起迁移的线程调用此方法时,参数 nextTab 为 null
//之后参与迁移的线程调用此方法时,nextTab 不会为 null
if (nextTab == null) {
try {
// 容量翻倍
Node[] nt = (Node[])new Node<?,?>[n << 1];
nextTab = nt;
} catch (Throwable ex) {// try to cope with OOME
sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
// nextTable 是 ConcurrentHashMap 中的属性
nextTable = nextTab;
// transferIndex 也是 ConcurrentHashMap 的属性,用于控制迁移的位置
transferIndex = n;
}
int nextn = nextTab.length;
// ForwardingNode 翻译过来就是正在被迁移的 Node
// 这个构造方法会生成一个Node,key、value 和 next 都为 null,关键是 hash 为 MOVED
// 后面我们会看到,原数组中位置 i 处的节点完成迁移工作后,
//就会将位置 i 处设置为这个 ForwardingNode,用来告诉其他线程该位置已经处理过了
//所以它其实相当于是一个标志。
ForwardingNode fwd = new ForwardingNode(nextTab);// advance 指的是做完了一个位置的迁移工作,可以准备做下一个位置的了
boolean advance = true;
boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
/*
* 下面这个 for 循环,最难理解的在前面,而要看懂它们,应该先看懂后面的,然后再倒回来看
*
*/
// i 是位置索引,bound 是边界,注意是从后往前
for (int i = 0, bound = 0;;) {
Node f; int fh;
// 下面这个 while 真的是不好理解
// advance 为 true 表示可以进行下一个位置的迁移了
// 简单理解结局:i 指向了 transferIndex,bound 指向了 transferIndex-stride
while (advance) {
int nextIndex, nextBound;
if (--i >= bound || finishing)
advance = false;
// 将 transferIndex 值赋给 nextIndex
// 这里 transferIndex 一旦小于等于 0,说明原数组的所有位置都有相应的线程去处理了
else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
i = -1;
advance = false;
}
else if (U.compareAndSwapInt
(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
nextBound = (nextIndex > stride ?
nextIndex - stride : 0))) {
// 看括号中的代码,nextBound 是这次迁移任务的边界,注意,是从后往前
bound = nextBound;
i = nextIndex - 1;
advance = false;
}
}
if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
int sc;
if (finishing) {
// 所有的迁移操作已经完成
nextTable = null;
// 将新的 nextTab 赋值给 table 属性,完成迁移
table = nextTab;
// 重新计算 sizeCtl:n 是原数组长度,所以 sizeCtl 得出的值将是新数组长度的 0.75 倍
sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
return;
}
// 之前我们说过,sizeCtl 在迁移前会设置为 (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2
// 然后,每有一个线程参与迁移就会将 sizeCtl 加 1,
// 这里使用 CAS 操作对 sizeCtl 进行减 1,代表做完了属于自己的任务
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
// 任务结束,方法退出
if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
return;
// 到这里,说明 (sc - 2) == resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT,
// 也就是说,所有的迁移任务都做完了,也就会进入到上面的 if(finishing){} 分支了
finishing = advance = true;
i = n; // recheck before commit
}
}
// 如果位置 i 处是空的,没有任何节点,那么放入刚刚初始化的 ForwardingNode ”空节点“
else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
// 该位置处是一个 ForwardingNode,代表该位置已经迁移过了
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
advance = true; // already processed
else {
// 对数组该位置处的结点加锁,开始处理数组该位置处的迁移工作
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
Node ln, hn;
// 头结点的 hash 大于 0,说明是链表的 Node 节点
if (fh >= 0) {
// 下面这一块和 Java7 中的 ConcurrentHashMap 迁移是差不多的,
// 需要将链表一分为二,
// 找到原链表中的 lastRun,然后 lastRun 及其之后的节点是一起进行迁移的
// lastRun 之前的节点需要进行克隆,然后分到两个链表中
int runBit = fh & n;
Node lastRun = f;
for (Node 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;
}
for (Node 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(ph, pk, pv, ln);
else
hn = new Node(ph, pk, pv, hn);
}
// 其中的一个链表放在新数组的位置 i
setTabAt(nextTab, i, ln);
// 另一个链表放在新数组的位置 i+n
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
// 将原数组该位置处设置为 fwd,代表该位置已经处理完毕,
//其他线程一旦看到该位置的 hash 值为 MOVED,就不会进行迁移了
setTabAt(tab, i, fwd);
// advance 设置为 true,代表该位置已经迁移完毕
advance = true;
}
else if (f instanceof TreeBin) {
// 红黑树的迁移
TreeBin t = (TreeBin)f;
TreeNode lo = null, loTail = null;
TreeNode hi = null, hiTail = null;
int lc = 0, hc = 0;
for (Node e = t.first; e != null; e = e.next) {
int h = e.hash;
TreeNode p = new TreeNode
(h, e.key, e.val, null, null);
if ((h & n) == 0) {
if ((p.prev = loTail) == null)
lo = p;
else
loTail.next = p;
loTail = p;
++lc;
}
else {
if ((p.prev = hiTail) == null)
hi = p;
else
hiTail.next = p;
hiTail = p;
++hc;
}
}
// 如果一分为二后,节点数少于 8,那么将红黑树转换回链表
ln = (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) ? untreeify(lo) :
(hc != 0) ? new TreeBin(lo) : t;
hn = (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) ? untreeify(hi) :
(lc != 0) ? new TreeBin(hi) : t;
// 将 ln 放置在新数组的位置 i
setTabAt(nextTab, i, ln);
// 将 hn 放置在新数组的位置 i+n
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
// 将原数组该位置处设置为 fwd,代表该位置已经处理完毕,
//其他线程一旦看到该位置的 hash 值为 MOVED,就不会进行迁移了
setTabAt(tab, i, fwd);
// advance 设置为 true,代表该位置已经迁移完毕
advance = true;
}
}
}
}
}
}

说到底,transfer 这个方法并没有实现所有的迁移任务,每次调用这个方法只实现了 transferIndex 往前 stride 个位置的迁移工作,其他的需要由外围来控制。


这个时候,再回去仔细看 tryPresize 方法可能就会更加清晰一些了。
##get 过程分析


get 方法从来都是最简单的,这里也不例外:


1、计算 hash 值
2、根据 hash 值找到数组对应位置: (n - 1) & h
3、根据该位置处结点性质进行相应查找


如果该位置为 null,那么直接返回 null 就可以了
如果该位置处的节点刚好就是我们需要的,返回该节点的值即可
如果该位置节点的 hash 值小于 0,说明正在扩容,或者是红黑树,后面我们再介绍 find 方法
如果以上 3 条都不满足,那就是链表,进行遍历比对即可
public V get(Object key) {
Node[] tab; Node e, p; int n, eh; K ek;
int h = spread(key.hashCode());
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
// 判断头结点是否就是我们需要的节点
if ((eh = e.hash) == h) {
if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
return e.val;
}
// 如果头结点的 hash 小于 0,说明 正在扩容,或者该位置是红黑树
else if (eh < 0)
// 参考 ForwardingNode.find(int h, Object k) 和 TreeBin.find(int h, Object k)
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
// 遍历链表
while ((e = e.next) != null) {
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
return e.val;
}
}
return null;
}

简单说一句,此方法的大部分内容都很简单,只有正好碰到扩容的情况,ForwardingNode.find(int h, Object k) 稍微复杂一些,不过在了解了数据迁移的过程后,这个也就不难了,所以限于篇幅这里也不展开说了。
###总结


其实也不是很难嘛,虽然没有像之前的 AQS 和线程池一样一行一行源码进行分析,但还是把所有初学者可能会糊涂的地方都进行了深入的介绍,只要是稍微有点基础的读者,应该是很容易就能看懂 HashMap 和 ConcurrentHashMap 源码了。


看源码不算是目的吧,深入地了解 Doug Lea 的设计思路,我觉得还挺有趣的,大师就是大师,代码写得真的是好啊。


我发现很多人都以为我写博客主要是源码分析,说真的,我对于源码分析没有那么大热情,主要都是为了用源码说事罢了,可能之后的文章还是会有比较多的源码分析成分,大家该怎么看就怎么看吧。



出处:https://www.javadoop.com/post/hashmap#Java7%20ConcurrentHashMap


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