ConcurrentHashMap源码阅读

栏目: 数据库 · 发布时间: 7年前

内容简介:ConcurrentHashMap源码阅读​稍微有点粗糙的图片实际存储数据的Node数组,

ConcurrentHashMap源码阅读

ConcurrentHashMap源码阅读

​稍微有点粗糙的图片

  • ConcurrentHashMap 是属于 Java 并发包,可以称之为是线程安全的 HashMap. (以下有简称 CHM )

  • 总所周知, HashMap 有良好的存取性能,但并不支持并发环境, HashTable 支持并发环境,而在存取方法上直接加 Synchronized 的方式会使性能明显下降,尽管 SynchronizeJDK1.6 之后进行了大量的优化,但依旧不是最优选.

  • HashMap数组+链表/红黑树 的结构基础上,区别于 HashTable 中的对整个数组对象上锁, ConcurrentHashMap 使用为数组中的每个桶上锁的机制,不知道还能不能成为分段锁一个桶就是一个段 ( JDK1.7 采用的是segment,1.8的代码中虽然保留了但非常简短仅为兼容)

  • 仅代表个人意见,有错误欢迎留言,谢谢!

成员变量

1. transient volatile Node<K,V>[] table;
复制代码

实际存储数据的Node数组, volatile 保证可见性。

2. private transient volatile Node<K,V>[] nextTable;
复制代码

下一个使用的数组,仅在扩容更新的时候不为空,扩容时会慢慢把数据移动到这个数组.

该数组作为扩容的过度,类外无法访问

3. private transient volatile long baseCount;
复制代码

在没有发生争用时的元素统计

4. private transient volatile int transferIndex;
复制代码

扩容索引值,表示已经分配给扩容线程的table数组索引位置,主要用来协调多个线程间迁移任务的并发安全.

private transient volatile int sizeCtl;
复制代码

重要程度堪比 AQSstate ,是一个在多线程间共享的竞态变量,用于维护各种状态,保存各类信息.

  • sizeCtl > 0 时可分为两种情况:

    • 未初始化时, sizeCtl 表示初始容量.
    • 初始化后表示扩容的阈值,为 当前数组长度length*0.75
  • sizeCtl = -1 : 表示正在初始化或者扩容阶段.

  • sizeCtl < -1 : sizeCtl 承担起了扩容时 标识符 (高16位)和 参与线程数目 (低16位)的存储

    • addCounthelpTransfer 的方法代码中, 如果需要帮助扩容,则会CAS替换为 sizeCtl+1

    • 在完成当前扩容内容,且没有再分配的区域时,线程会退出扩容,此时会CAS替换为 sizeCtl-1

Node

  • 构成链表元素的节点类,保存K/V键值对
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final int hash;
        final K key;
        volatile V val;
        volatile Node<K,V> next;
        Node(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
            this.hash = hash;
            this.key = key;
            this.val = val;
            this.next = next;
        }
        public final K getKey()       { return key; }
        public final V getValue()     { return val; }
        public final int hashCode()   { return key.hashCode() ^ val.hashCode(); }
        public final String toString(){ return key + "=" + val; }
        public final V setValue(V value) {
            throw new UnsupportedOperationException();
        }
        public final boolean equals(Object o) {
            Object k, v, u; Map.Entry<?,?> e;
            return ((o instanceof Map.Entry) &&
                    (k = (e = (Map.Entry<?,?>)o).getKey()) != null &&
                    (v = e.getValue()) != null &&
                    (k == key || k.equals(key)) &&
                    (v == (u = val) || v.equals(u)));
        }
      	/**
         * Virtualized support for map.get(); overridden in subclasses.
         * 为map.get()提供虚拟化支持;在子类中覆盖.
         */
        Node<K,V> find(int h, Object k) {
            Node<K,V> e = this;
            if (k != null) {
                do {
                    // 里面就是普通的链表循环,直到拿到相应的值
                    K ek;
                    if (e.hash == h &&
                        ((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
            return null;
        }
    }
复制代码
  • ConcurrentHashMap , HashMapNode 的差别
    • valnext 使用 volatile 关键字修饰,确保多线程之间的可见性.
    • hashCode 方法略有不同,因为 ConcurrentHashMap 不支持 keyvalue 为NULL值,所以直接使用 key.hashCode() ^ val.hashCode() 跳过了为空判断.
  • find() 方法用来在特定时间段帮忙获取节点后的元素.一般作为桶的头节点调用,用来查询桶中元素.

ForwardingNode

  • 转发节点

  • 该类仅仅存活在扩容阶段,作为一个标记节点放在桶的首位,并且指向是 nextTable (扩容的中间数组)

  • 从构造函数可知, ForwardingNodehash 为-1,其他为空,是个完完全全的辅助类.

static final class ForwardingNode<K,V> extends Node<K,V> {
        final Node<K,V>[] nextTable;
    
    	// 构造函数中默认以MOVED:-1为Hash,其它为空
        ForwardingNode(Node<K,V>[] tab) {
            super(MOVED, null, null, null);
            this.nextTable = tab;
        }
    	// 帮助扩容时的元素查找
        Node<K,V> find(int h, Object k) {
            // loop to avoid arbitrarily deep recursion on forwarding nodes
            outer: for (Node<K,V>[] tab = nextTable;;) {
                Node<K,V> e; int n;
                if (k == null || tab == null || (n = tab.length) == 0 ||
                    (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) == null)
                    return null;
                for (;;) {
                    int eh; K ek;
                    if ((eh = e.hash) == h &&
                        ((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))
                        return e;
                    if (eh < 0) {
                        if (e instanceof ForwardingNode) {
                            tab = ((ForwardingNode<K,V>)e).nextTable;
                            continue outer;
                        }
                        else
                            return e.find(h, k);
                    }
                    if ((e = e.next) == null)
                        return null;
                }
            }
        }
    }
复制代码
  • find() 方法实在扩容期间帮助 get 方法获取桶中元素.

元素新增方法

public V put(K key, V value) {
        return putVal(key, value, false);
    }
复制代码
  • 按照惯例,暴露在最外面的方法都是直接调用的逻辑实现方法.

putVal 存的具体逻辑方法

/**
	 * 方法参数:
	 * 1. key,value 自然不用说就是k/v的两个值
	 * 2. onlyIfAbsent 若为true,则仅仅在值为空时覆盖
	 * 返回值:
	 *  返回旧值,若是新增就为null.
	 */
    final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
        // CHM不支持NULL值的铁证.
        if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
        // 获得key的Hash,spread可以称之为扰动函数
        int hash = spread(key.hashCode());
        int binCount = 0;
        // 无限循环
        for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
            Node<K,V> f; int n, i, fh;
            // 在tab为空时负责初始化Table
            if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
                tab = initTable();
            // 使用`(n-1)&hash`确定了元素的下标位置,获取对应节点
            else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
                // 如果对应位置节点为空,直接以当前信息为桶的头节点
                if (casTabAt(tab, i, null, new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
                    break;                   // no lock when adding to empty bin
            }
            // 如果获取的桶的头结点的`Hash`为`MOVED`,表示该节点是`ForwardingNode`
            // 也就表示数组正在进行扩容
            else if ((fh = f.hash) == MOVED)
                // 帮助扩容
                tab = helpTransfer(tab, f);
            else {
                V oldVal = null;
                // 上锁保证原子性,volatile仅能保证可见性
                // f为key获取到的节点元素,以此为锁对象
                synchronized (f) {
                    // f在上文就是根据`tabAt(tab,i)`获取的
                    // 此处是再次获取验证有没有被修改
                    if (tabAt(tab, i) == f) {
                        // 与else.if比较,得知
                        // fh >= 0表示当前节点为链表节点,即当前桶结构为链表 		  ???
                        if (fh >= 0) {
                            // 链表中的元素个数统计
                            binCount = 1;
                            // 循环遍历整个桶
                            // 跳出循环的两种情况:
                            // 1. 找到相同的值,binCount此时表示遍历的节点个数
                            // 2. 遍历到末尾,binCount就表示桶中的节点个数
                            for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
                                K ek;
                                // 源码中大量运用了表达式的短路特性,来展示判断的优先级
                                // 1. 若hash不相等,则直接跳过判断
                                // 2. hash相等之后,若key的地址相同,则直接进入if
                                // 3. 地址不同时在进入判断内容是否相等
                                if (e.hash == hash &&
                                    ((ek = e.key) == key ||
                                     (ek != null && key.equals(ek)))) {
                                    oldVal = e.val;
                                    // onlyIfAbsent为true,表示存在时不覆盖内容
                                    if (!onlyIfAbsent)
                                        e.val = value;
                                    // 已经找到确定的元素了,更新不更新都跳出
                                    break;
                                }
                                // 因为e就在同步代码块中,桶已经被上锁,不可能有别的线程改变
                                // 所以不需要重新获取
                                Node<K,V> pred = e;
                                // 1. 如果e为空,则直接将元素挂接到e后面,跳出循环
                                // 2. e不为空,继续遍历
                                if ((e = e.next) == null) {
                                    pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
                                                              value, null);
                                    break;
                                }
                            }
                        }
                        // 类似HashMap,树节点独立操作.
                        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;
                            }
                        }
                    }
                }
                // 表示进入了上面的同步表达式,对桶进行修改之后
                if (binCount != 0) {
                    // 如果binCount大于树的临界值,就将链表转化为红黑树
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
                        treeifyBin(tab, i);
                    // 如果oldVal部位空,则返回
                    if (oldVal != null)
                        return oldVal;
                    break;
                }
            }
        }
        // 添加元素计数,并在binCount大于0时检查是否需要扩容
        addCount(1L, binCount);
        return null;
    }
复制代码

整个的新增流程

  1. 判断并排除key,value非空, ConcurrentHashMap 不支持key或value为空.

  2. 得到扰动后的hash,进入tab数组的遍历,若数组为空则进行初始化

  3. 通过 (n - 1) & hash 的公式获取桶的下标 ,若桶为空则直接填充key,value为桶的头节点

  4. 判断桶的头节点hash,若 hash == -1 表示 数组在扩容并帮助扩容.

  5. 进入 synchronize 的同步代码块,如果 桶的头节点的hash大于0表示桶的结构为链表 ,接下去就是正常的链表遍历,新增或者覆盖.

  6. 如果 桶的头节点是 TreeBin 类型表示桶的结构为红黑树 ,按红黑树的操作进行遍历.

  7. 退出同步代码块,判断在遍历期间统计的 binCount 是否需要转化为红黑树结构.

  8. 判断 oldVal 是否为空,这步也挺关键的,如果不为空表示时覆盖操作,直接 return 就好,不需要检查扩容.

  9. 如果 oldVal 不为空调用 addCount 方法新增元素个数,并检测是否需要扩容.

元素获取方法

public V get(Object key) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
       	// 获取hash,并进过扰动
        int h = spread(key.hashCode());
       	// 判断以进入获取方法
       	// 1. 数组不为空 & 数组长度大于0
        // 2. 获取的桶不为空
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            // 获取桶下标的公式都是通用的 `(n -1) & h`
            (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null)
        {// 对于桶中头节点的hash,对比成功就不需要遍历整个列表了
            if ((eh = e.hash) == h) {
                // 返回匹配的元素value
                if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
                    return e.val;
            }
            // 元素hash < 0的情况有以下三种:
            // 1. 数组正在扩容,Node的实际类型是ForwardingNode
            // 2. 节点为树的root节点,TreeNode
            // 3. 暂时保留的Hash, Node
            // 不同的Node都会调用各自的find()方法
            else if (eh < 0)
                return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
            // 如果头节点不是所需节点,且Map此时并未扩容
        	// 直接遍历桶中元素查找
            while ((e = e.next) != null) {
                if (e.hash == h &&
                    ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
                    return e.val;
            }
        }
        return null;
    }
复制代码

完整的获取流程如下:

  1. 经过扰动函数获取 key 的hash,在获取之前会先判断tab是否为空以及长度
  2. 通过 (n -1)& hash 获取的桶下表获取桶.
  3. 判断 key 的hash和桶的头节点是否相等,相等则直接返回.
  4. 若获得的桶头节点的 hash < 0 ,表示 处于以下三种状态,则是通过调用各自实际节点类型的 find 方法获取元素.
    ForwardingNode
    TreeNode
    
  5. 如果hash不相等,且头节点hash正常,之后 就是普通的链表遍历查找操作.

扩容机制

  • 不得不说,扩容部分的代码绝对是超一流的大师手笔!!!

addCount 扩容的监测

  • addCount 的作用:
    ConcurrentHashMap
    
/**
 *   参数: 
 * 	 x -> 具体增加的元素个数
 *   check -> 如果check<0不检查时都需要扩容,
 */
private final void addCount(long x, int check) {
        CounterCell[] as; long b, s;
     	// 1. counterCells不为空
      	// 2. CAS修改baseCount属性成功
        if ((as = counterCells) != null ||
            // CAS增加baseCOunt
            !U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
            CounterCell a; long v; int m;
            // 线程争用的状态标记
            boolean uncontended = true;
            // 1. 计数cell为null,或长度小于1
            // 2. 随机去一个数组位置为为空
            // 3. CAS替换CounterCell的value失败
            if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
                (a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
            // CAS增加CounterCell的value值失败会调用fullAddCount方法
                !(uncontended =
                  U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) {
                fullAddCount(x, uncontended);
                return;
            }
            if (check <= 1)
                return;
            s = sumCount();
        }
    	// 根据`check >= 0`判断是否需要检查扩容
        if (check >= 0) {
            Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
            // 1. 如果元素总数大于sizeCtl,表示达到了扩容阈值
            // 2. tab数组不能为空,已经初始化
            // 3. table.length小于最大容,有扩容空间
            while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
                   (n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {
                // 根据数组长度获取一个扩容标志
                int rs = resizeStamp(n);
                if (sc < 0) {
                    // 如果sc的低16位不等于rs,表示标识符已经改变.				// 待补充
                    // 如果nextTable为空,表示扩容已经结束
                    if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
                        sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
                        transferIndex <= 0)
                        break;
                    // CAS替换sc值为sc+1,成功则开始扩容
                    if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
                        //	调用transfer开始扩容,此时nextTable已经指定
                        transfer(tab, nt);
                }
                // `sc > 0`表示数组此时并不在扩容阶段,更新sizeCtl并开始扩容
                else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
                                             (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
                    // 调用transfer,nextTable待生成
                    transfer(tab, null);
                s = sumCount();
            }
        }
    }
复制代码

helpTransfer 帮助扩容

/**
  * 参数:
  * tab -> 扩容的数组,一般为table
  * f -> 线程持有的锁对应的桶的头节点
  * 调用地方:
  * 1. `putVal`检测到头节点Hash为MOVED
  */
final Node<K,V>[] helpTransfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V> f) {
        Node<K,V>[] nextTab; int sc;
        // 1.参数数组不能为空 
		// 2.参数f必须为ForwardingNode类型
        // 3.f.nextTab不能为空
        if (tab != null && (f instanceof ForwardingNode) &&
            (nextTab = ((ForwardingNode<K,V>)f).nextTable) != null) {
            // resizeStamp一顿位操作打的我头昏脑涨
            // 获取扩容的标识
            int rs = resizeStamp(tab.length);
            // Map仍处在扩容状态的判断
            // 1. 判断节点f的nextTable是否和成员变量的nextTable相同
            // 2. 判断传入的tab和成员变量的table是否相同
            // 3. sizeCtl是否小于0
            while (nextTab == nextTable && table == tab &&
                   (sc = sizeCtl) < 0) {
                // 两种不同的情况判断                
                // 一. 不需要帮助扩容的情况
                // 1. sc的高16位不等于rs
                // 2. sc等于rs+1
                // 3. sc等于rs+MAX_RESIZERS
                // 4. transferIndex <= 0, 这个好理解因为扩容时会分配并减去transferIndex,
                // 小于0时表示数组的区域已分配完毕
                if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
                    sc == rs + MAX_RESIZERS || transferIndex <= 0)
                    break;
                // 二. CAS `sc+1`并调用transfer帮助扩容.
                // 线程在帮助扩容时会对sizeCtl+1,完成时-1,表示标记
                if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1)) {
                    transfer(tab, nextTab);
                    break;
                }
            }
            return nextTab;
        }
        return table;
    }
复制代码

transfer 扩容的核心方法,负责迁移桶中元素

private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
        int n = tab.length, stride;
      	// stride为此次需要迁移的桶的数目
      	// NCPU为当前主机CPU数目
      	// MIN_TRANSFER_STRIDE为每个线程最小处理的组数目
      	// 1. 在多核中stride为当前容量的1/8对CPU数目取整,例如容量为16时,CPU为2时结果是1
      	// 2. 在单核中stride为n就为当前数组容量
 		// !!! stride最小为16,被限定死.
        if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
            stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
      	// nextTab是扩容的过渡对象,所以必须要先初始化
        if (nextTab == null) {            // initiating
            try {
                @SuppressWarnings("unchecked")
                // !!! 重点就在这 扩容后的大小为当前的两倍 --> n << 1
                Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1];
                nextTab = nt;
            } catch (Throwable ex) {      // try to cope with OOME
            	// 扩容失败,直接填充int的最大值
                sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
                // 直接退出
                return;	
           }
            // 更新成员变量
            nextTable = nextTab;
            // transferIndex为数组长度
            transferIndex = n;
        }
      	// 记录过渡数组的长度
        int nextn = nextTab.length;
    	// 此处新建了一个ForwardingNode用于后续占位
        ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
        /**
          * 以上为数据准备部分,初始化过渡数组,记录长度,创建填充节点等操作
          * 以下时真正扩容的主要逻辑
          */
 		// 该变量控制迁移的进行,     
        boolean advance = true;
        boolean finishing = false; 			// 两个变量作用未知 finishing可能是此次扩容标记
  // 扩容的for循环里面可以分为两部分
 // 一. while循环里面确定需要迁移的桶的区域,以及本次需要迁移的桶的下标
      	// 这个i就是需要迁移的桶的下标
        for (int i = 0, bound = 0;;) {
            Node<K,V> f; int fh;
          	// 该while代码块根据if的顺序功能分别是
            // --i: 负责迁移区域的向前推荐,i为桶下标
            // nextIndex: 在没有获取负责区域时,检查是否还需要扩容
            // CAS: 负责获取此次for循环的区域,每次都为stride个桶
            while (advance) {
                int nextIndex, nextBound;
                // 这个`--i`每次都会进行,每次都会向前推进一个位置
                if (--i >= bound || finishing)
                    advance = false;
                // 因此如果当transferIndex<=0时,表示扩容的区域分配完
                else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
            		i = -1;
                    advance = false;
                // CAS替换transferIndex的值,新值为旧值减去分到的stride
                // stride就表示此次的迁移区域,nextIndex就代表了下次起点
                // 从这里可以看出扩容是从数组末尾开始向前推进的
                }else if (U.compareAndSwapInt
                         (this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
                          nextBound = (nextIndex > stride ?
                                       nextIndex - stride : 0))) {
                    // bount为此次扩容的推进终点,下次起点
                    bound = nextBound;
                    // i此次扩容开始的桶下表
                    i = nextIndex - 1;
                    advance = false;
                }
            }
 // 二. 扩容的逻辑代码
        // 1. 此if判定扩容的结果,中间是三种异常值
              // 1). i < 0的情况时上面第二个if跳出的线程
          	  // 2). i > 旧数组的长度
           	  // 3). i+n大于新数组的长度
            if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
                int sc;
                // 此阶段扩容结束后的操作
                // 1. 将nextTable置空,
                // 2. 将中间过渡的数组赋值给table
                // 3. sizeCtl变为1.5倍(2n-0.5n)
                if (finishing) {
                    nextTable = null;
                    table = nextTab;
                    // 分别使用有符号左移,无符号右移
                    sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
                    return;
                }
                // CAS替换`sizeCtl-1`,表示本线程的扩容任务已经完成
                if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
                    //	表达式成立表示还有别的线程在执行扩容,直接退出
                    if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
                        return;
                    // 表达式成立,表示已经全部扩容完成.
                    finishing = advance = true;
                    // 提交前重新检查
                    i = n; 
                }
            }
       // 2. 扩容时发现负责的区域有空的桶直接使用ForwardingNode填充
            // ForwardingNode持有nextTable的引用
            else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
                // CAS替换
                advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
       // 3. 表示处理完毕
            else if ((fh = f.hash) == MOVED)
                advance = true; // already processed
      // 4. 迁移桶的操作
            else {
                // sync保证原子性和可见性
                synchronized (f) {                
                    // 获取数组中的第i个桶的头节点
                    // 进入synchronized之后重新判断,保证数据的正确性没有在中间被修改
                    if (tabAt(tab, i) == f) {
                        // 此处扩容和HashMap有点像,分为了lowNode和highNode两个头结点
                        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;
                            }
                            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);
                            }
                            setTabAt(nextTab, i, ln);
                            setTabAt(nextTab, i + n, hn);
                            setTabAt(tab, i, fwd);
                           	// true的话会重新
                            advance = true;
                        }
                        // 树的桶迁移操作
                        else if (f instanceof TreeBin) {
                            TreeBin<K,V> t = (TreeBin<K,V>)f;
                            TreeNode<K,V> lo = null, loTail = null;
                            TreeNode<K,V> hi = null, hiTail = null;
                            int lc = 0, hc = 0;
                            for (Node<K,V> e = t.first; e != null; e = e.next) {
                                int h = e.hash;
                                TreeNode<K,V> p = new TreeNode<K,V>
                                    (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;
                                }
                            }
                            ln = (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) ? untreeify(lo) :
                                (hc != 0) ? new TreeBin<K,V>(lo) : t;
                            hn = (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) ? untreeify(hi) :
                                (lc != 0) ? new TreeBin<K,V>(hi) : t;
                            setTabAt(nextTab, i, ln);
                            setTabAt(nextTab, i + n, hn);
                            setTabAt(tab, i, fwd);
                            advance = true;
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }

复制代码

扩容触发线程逻辑

  1. addCount 方法中间检查元素个数是否达到扩容阈值(0.75 * table.length),超过则触发扩容,调用方法 transfer .

    • 注意此时 sizeCtl 会被 CAS 替换为 (resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2
  2. 接下来就是teansfer的代码:

    1. 根据 CPU 和当前容量算出每次扩容该分配的区域大小,最小为16,表示为 stride .

    2. 若过渡数组 nextTab 未初始化,则先初始化数组.并使用 transferIndex 记录下旧数组长度,作为扩容长度.

    3. 以上扩容需要的数据准备完全开始具体的扩容操作:

    4. 在一个 while 循环中获取本次扩容包含的桶的范围,即 [transferIndex,transferIndex-stride] 的范围, i 表示当前扩容的桶的下标.

    5. 三个判断,四段代码分别完成不同情况下的操作

      1. i 数值异常, < 0 || >= n || + n > nextn ,表示扩容已完成,且在 while 循环中没有分配的扩容任务.

        • 如果此时 finishing 参数为 true 表示整体扩容完成,且完成结束前的检查.

        • 如果 finishingfalse ,则** CAS 替换sizeCtl为sizeCtl-1**,表示一个线程完成扩容任务并需要退出.

          替换成功之后还会检查 sc 是否等于 addCount 进来时的值,不相等就直接 return ,表示还有线程未完成扩容任务.

      2. i 对应的桶为空,直接使用 ForwardingNode 填充头节点,表示此处正在扩容.并设 advancetrue

      3. 如果检查到节点 hashMoved 表示当前节点为 ForwardingNode , advancetrue .

      4. 排除了上面三种情况,就是对应的桶的迁移工作,和 HashMap 有点像.结束后设置 advancetrue

    6. 之后会再回到第4步.

扩容从属线程逻辑

  1. putVal 等元素操作方法中,发现获取的桶头节点为 ForwdingNode 就表示 ConcurrentHashMap 当前正在扩容,会马上调用 helpTransfer 帮助扩容.
  2. helpTransfer 中会有各种正确性判断,只有在以下三个条件都都满足时才会帮助扩容.
    tab
    ForwardingNode
    nextTable
    
  3. while循环中有以下两种判断
    1. 判断扩容过程是否需要帮助,有以下五种情况不需要帮助
      sc >> 16 != rs
      sc == rs+1
      sc == rs+MAX_RESIZER
      transferIndex <= 0
      
    2. 排除以上不需要帮助的情况,就会调用 transfer 帮助扩容.

扩容过程中sizeCtl的变化

  1. addCount -> sizeCtl = (resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2

    • 此处有个我很久才想通的点: 为什么在 helpTransfer 中会有判断 sizeCtl 高16位的操作,
    • 在此处赋值的时候就相当于将 resizeStamp(n) 的值推高16位,赋值给 sizeCtl ,而低16位则保存了这个2.也就是说在扩容的时候 sizeCtl 的高16为保存了标识符,而低16位保存了参与线程数目.
    • 真他娘的是个天才.
    ConcurrentHashMap源码阅读
  2. 有线程参与扩容 -> sizeCtl = sizeCtl - 1

  3. 线程退出扩容 -> sizeCtl = sizeCtl + 1

  4. 扩容完成 -> sizeCtl = nextTab.length * 0.75

初始化方法

  • HashMap 一样, ConcurrentHashMap 并不是在构造函数中就直接初始化底层的数组,而是在 put 等存方法中,判断是否需要扩容.

initTable 数组初始化函数

private final Node<K,V>[] initTable() {
    Node<K,V>[] tab; int sc;
    while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
        // `sizeCtl`表示有别的数组正在初始化,让出CPU时间
        if ((sc = sizeCtl) < 0)
            Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
        // CAS操作,以-1置换`sizeCtl`的值
        // 可以看出 `sizeCtl==-1`时,表示数组正在某个线程初始化
        else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
            try {
                // 置换之后需要重新检测数组是否未初始化
                if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
                    // sc就是置换之前的sizeCtl.
                    // 此时sizeCtl作为初始容量.
                    int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
                    @SuppressWarnings("unchecked")
                    Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
                    table = tab = nt;
                    // 初始化结束之后sc变为0.75n,是扩容阈值
                    sc = n - (n >>> 2);
                }
            } finally {
                // 为避免异常退出导致sizeCtl永久为-1,此处强制赋值.
                sizeCtl = sc;
            }
            break;
        }
    }
    // 返回了新建的数组地址
    return tab;
}
复制代码
  • initTable 方法时在 putVal 而非构造函数,也算是 CHM 中的一种懒加载机制.
  • 初始化的流程:
    1. 检查是否有别的线程正在初始化,有就让出时间片,没有则进行下一步.
    2. 初始化之前,先将 sizeCtl 通过 CAS 置换为-1,表示正在初始化
    3. sizeCtl 之前的值为初始容量, sizeCtl <=0时使用默认容量16
    4. 初始化结束, sizeCtl 赋值为0.75*数组容量 (sizeCtl贯穿全篇,真的很重要)

通用 工具 方法

1. resizeStamp 获取扩容时的一个标记

static final int resizeStamp(int n) {
        return Integer.numberOfLeadingZeros(n) | (1 << (RESIZE_STAMP_BITS - 1));
    }
复制代码
  • Integer.numberOfLeadingZeros(n) 返回的是n的32位二进制形式前面的0的个数 ,例如值位16的 int(32位) 类型二进制表示为 000000...0010000 ,1前面的就有27个0,返回就是27.
  • | 操作现在此处可以简单理解为加法。
  • 整合起来作用就是: 获取n的有效位之前的0的个数加上1的15次方 .
  • 暂时不清楚为什么要获取一个标Stamp

2. spread 扰动函数

static final int spread(int h) {
    return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS;
}
复制代码
  • 扰动函数,和 HashMap 中的 hash() 方法功能类似.
  • CHM 中的扰动函数除了将高16位于低16位异或之外又与上HASH_BITS, 可以有效降低哈希冲突的概率,使元素分散更加均匀.

Node数组的元素访问方法

1. tabAt 以Volatile方式获取数组元素

@SuppressWarnings("unchecked")
	// tab: 数组   i : 下标
    static final <K,V> Node<K,V> tabAt(Node<K,V>[] tab, int i) {
        return (Node<K,V>)U.getObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE);
    }
复制代码

2. casTabAt 以 CAS 形式替换数组元素

// tab: 原始数组  i:下标 c:对比元素 v:替换元素   
static final <K,V> boolean casTabAt(Node<K,V>[] tab, int i,
                                        Node<K,V> c, Node<K,V> v) {
        return U.compareAndSwapObject(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, c, v);
    }
复制代码

3. setTabAt 以volatile方式更新数组元素

// tab:原始数组 i:下标 v:替换元素
	static final <K,V> void setTabAt(Node<K,V>[] tab, int i, Node<K,V> v) {
        U.putObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, v);
    }
复制代码

Unsafe 静态块

  • Unsafe 是一块Java开发人员都很少接触的区域,但这里还是简单了解一下
private static final sun.misc.Unsafe U;
	// sizeCtl属性的偏移地址
    private static final long SIZECTL;
	// transferIndex属性的偏移地址
    private static final long TRANSFERINDEX;
	// baseCount的偏移地址
    private static final long BASECOUNT;
	// cellsBusy的偏移地址
    private static final long CELLSBUSY;
	// CounterCell类中value的偏移地址
    private static final long CELLVALUE;
	// Node数组第一个元素的偏移地址
    private static final long ABASE;
	// Node数组中元素的增量地址,与ABASE配合使用能访问到数组的各元素
    private static final int ASHIFT;

    static {
        try {
            U = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();
            Class<?> k = ConcurrentHashMap.class;
            // 先通过反射获取到对应的属性值,再通过Unsafe类获取属性的偏移地址
            SIZECTL = U.objectFieldOffset
                (k.getDeclaredField("sizeCtl"));
            TRANSFERINDEX = U.objectFieldOffset
                (k.getDeclaredField("transferIndex"));
            BASECOUNT = U.objectFieldOffset
                (k.getDeclaredField("baseCount"));
            CELLSBUSY = U.objectFieldOffset
                (k.getDeclaredField("cellsBusy"));
            Class<?> ck = CounterCell.class;
            CELLVALUE = U.objectFieldOffset
                (ck.getDeclaredField("value"));
            Class<?> ak = Node[].class;
            // 获取数组中第一个元素的偏移地址
            ABASE = U.arrayBaseOffset(ak);
            // 获取数组的增量地址
            int scale = U.arrayIndexScale(ak);
            if ((scale & (scale - 1)) != 0)
                throw new Error("data type scale not a power of two");
            ASHIFT = 31 - Integer.numberOfLeadingZeros(scale);
        } catch (Exception e) {
            throw new Error(e);
        }
    }
复制代码

以上所述就是小编给大家介绍的《ConcurrentHashMap源码阅读》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!

查看所有标签

本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们

Charlotte's Web

Charlotte's Web

E. B. White / Puffin Classics / 2010-6-3 / GBP 6.99

This is the story of a little girl named Fern who loved a little pig named Wilbur and of Wilbur's dear friend, Charlotte A. Cavatica, a beautiful large grey spider. With the unlikely help of Templeton......一起来看看 《Charlotte's Web》 这本书的介绍吧!

JSON 在线解析
JSON 在线解析

在线 JSON 格式化工具

MD5 加密
MD5 加密

MD5 加密工具

XML、JSON 在线转换
XML、JSON 在线转换

在线XML、JSON转换工具