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深入理解ConcurrentHashMap
2024-09-19 22:30:04基础资料围观96次
HashMap为什么线程不安全
put的不安全
由于多线程对HashMap进行put操作，调用了HashMap的putVal()，具体原因：
-
假设两个线程A、B都在进行put操作，并且hash函数计算出的插入下标是相同的；
- 当线程A执行完第六行由于时间片耗尽导致被挂起，而线程B得到时间片后在该下标处插入了元素，完成了正常的插入；
- 接着线程A获得时间片，由于之前已经进行了hash碰撞的判断，所有此时不会再进行判断，而是直接进行插入；
- 最终就导致了线程B插入的数据被线程A覆盖了，从而线程不安全。
-
代码的第38行处有个++size，线程A、B，这两个线程同时进行put操作时，假设当前HashMap的zise大小为10；
- 当线程A执行到第38行代码时，从主内存中获得size的值为10后准备进行+1操作，但是由于时间片耗尽只好让出CPU；
- 接着线程B拿到CPU后从主内存中拿到size的值10进行+1操作，完成了put操作并将size=11写回主内存；
- 接着线程A再次拿到CPU并继续执行(此时size的值仍为10)，当执行完put操作后，还是将size=11写回内存；
- 此时，线程A、B都执行了一次put操作，但是size的值只增加了1，所有说还是由于数据覆盖又导致了线程不安全。
1 final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
2 boolean evict) {
3 Node <K, V> [] tab; Node <K, V> p; int n, i;
4 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
5 n = (tab = resize()).length;
6 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) //
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node < K, V > e;
K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode <K, V> ) p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
for (int binCount = 0;; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
38 if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
扩容不安全
Java7中头插法扩容会导致死循环和数据丢失，Java8中将头插法改为尾插法后死循环和数据丢失已经得到解决，但仍然有数据覆盖的问题。
这是jdk7中存在的问题
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
int newCapacity = newTable.length;
for (Entry <K, V> e: table) {
while (null != e) {
Entry <K, V> next = e.next;
if (rehash) {
e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
}
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
e = next;
}
}
}
transfer过程如下：
- 对索引数组中的元素遍历
- 对链表上的每一个节点遍历：用 next 取得要转移那个元素的下一个，将 e 转移到新 Hash 表的头部，使用头插法插入节点。
- 循环2，直到链表节点全部转移
- 循环1，直到所有索引数组全部转移
注意 e.next = newTable[i] 和newTable[i] = e 这两行代码，就会导致链表的顺序翻转。
扩容操作就是新生成一个新的容量的数组，然后对原数组的所有键值对重新进行计算和写入新的数组，之后指向新生成的数组。当多个线程同时检测到总数量超过门限值的时候就会同时调用resize操作，各自生成新的数组并rehash后赋给该map底层的数组table，结果最终只有最后一个线程生成的新数组被赋给table变量，其他线程的均会丢失。而且当某些线程已经完成赋值而其他线程刚开始的时候，就会用已经被赋值的table作为原始数组，这样也会有问题。
Map m = Collections.synchronizedMap(new LinkedHashMap(...));
concurrentHashMap介绍
concurrentHashMap是一个支持高并发更新与查询的哈希表(基于HashMap)。
hashtable该类不依赖于synchronization去保证线程操作的安全。Collections.synchronizedMap()也可以将map转成线程安全的。而concurrentHashMap在保证安全的前提下，进行get不需要锁定。
底层源码
put方法
回顾hashMap的put方法过程
- 计算出key的槽位
- 根据槽位类型进行操作(链表，红黑树)
- 根据槽位中成员数量进行数据转换，扩容等操作
如何高效的执行并发操作:根据上面hashMap的数据结构可以直观的看到，如果以整个容器为一个资源进行锁定，那么就变为了串行操作。而根据hash表的特性，具有冲突的操作只会出现在同一槽位，而与其它槽位的操作互不影响。基于此种判断，那么就可以将资源锁粒度缩小到槽位上，这样热点一分散，冲突的概率就大大降低，并发性能就能得到很好的增强。
底层源码：
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
// key和value如果为null，直接甩异常
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
// 计算key的hash值，（通过hash值决定Entry存放到数组的哪个索引位置）
int hash = spread(key.hashCode());
// 暂时当做标识，值为0
int binCount = 0;
// 声明临时变量为tab，tab赋值了table，table就是当前HashMap的数组！这是个死循环
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
// 声明了一堆变量
//f-当前索引位置的数据
//n-数组长度
//i-数据要存储的索引位置
//fh-桶位置数据的hash值
Node<K,V> f; int n, i, fh;
// 如果tab为null，或者tab的长度为0
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
// 进来说明数组没有初始化，开始初始化，ConcurrentHashMap要避免并发初始化时造成的问题
tab = initTable();
// tabAt(数组，索引位置)，得到这个数组指定索引位置的值，f就是数组的下标位置的值
// 如果f == null
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
// 进到这，说明索引位置没有值，基于CAS的方式将当前的key-value存储到这个索引位置
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
// 如果CAS成功，添加数据成功（添加到了数组上），如果走false，继续上述操作，尝试其他内容
break; // no lock when adding to empty bin
}
// f是经过上述if得到的索引位置的值，当前key-value的hash是否为MOVED，如果相等，证明当前位置正在扩容
else if ((fh = f.hash) == MOVED)//MOVED表示正在扩容
// 如果正在扩容，帮你扩容（构建长度为原来2倍的数组，并且将老数组的值移动到新数组），帮助扩容的操作是迁移数据的操作
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
// 第一个判断：数组初始化了么？
// 第二个判断：数组指定的位置有值么？
// 第三个判断：现在正在扩容么？
// 这个else就是第四个判断：是否需要将数据挂到链表上，或者添加到红黑树中？（出现了Hash冲突（碰撞））
V oldVal = null;
// 加个锁，锁的是f（f是数组的下标位置的值）,也就是在这，锁住了这个桶
synchronized (f) {
// 拿到i索引位置的数据，判断与锁住的f是不是同一个
if (tabAt(tab, i) == f) {
// 如果fh 大于等于 0（判断hash值是否大于等于0），说明是链表
if (fh >= 0) {
// 将标识修改为1
binCount = 1;
// 开始循环，为了将插入的值挂到链表的最后面
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
if (e.hash == hash && // 判断指向的节点的key是否等于当前要插入的节点的key
((ek = e.key) == key || // 判断指向的节点的key是否等于当前要插入的节点的key
(ek != null && key.equals(ek)))) { // 指向的节点的key是否域当前的key相等
// 说明当前是修改操作
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent) // onlyIfAbsent如果为true，就什么事都不做
e.val = value; // 修改值
break;
}
// 是正常的添加操作
Node<K,V> pred = e;
// 如果节点的next为null，说明到链表的最后一个节点了，添加到链表的末尾
if ((e = e.next) == null) {
// 将当前值添加到链表的最后一个节点的next指向
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
// 判断当前位置的桶数据是否是树
else if (f instanceof TreeBin) {
Node<K,V> p;
// 标记修改为2
binCount = 2;
// 调用putTreeVal扔到红黑树
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
// 进到if说明是覆盖操作
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent) // 根据判断决定，是否修改数据
p.val = value;
}
}
}
}
if (binCount != 0) {
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)//链表长度大等于8
treeifyBin(tab, i);//尝试转红黑树
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
addCount(1L, binCount);
return null;
}
计算hash值的spread方法
static final int spread(int h) {
// (h ^ (h >>> 16))：与HashMap的散列算法一样，让高16位也参与运算
// Entry存放的索引位置 = (数组长度 - 1) & hash
// & HASH_BITS的运算目的是为了保证等到的hash值，一定是正数，因为最高位符号位100%是0
// HASH_BITS = 0x7fffffff
// 因为hash值为负数时，有特殊的含义，
return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS;
}
//hash值为负数时的特殊含义
static final int MOVED = -1; // 当前索引位置的数据正在扩容
static final int TREEBIN = -2; // 当前索引位置下面不是链表，是红黑树
static final int RESERVED = -3; // 当前索引位置被临时占用，compute方法会涉及
初始化 initTable方法
/* sizeCtl = -1：说明当前ConcurrentHashMap正在初始化！！！
sizeCtl = -N：说明当前ConcurrentHashMap正在扩容！！！
sizeCtl = 0：默认初始值，当前ConcurrentHashMap还没有初始化
sizeCtl > 0：如果已经初始化过了，sizeCtl标识扩容的阈值， 如果没有初始化，sizeCtl标识数组的初始化容量 */
private final Node<K,V>[] initTable() {
// 声明一些变量
Node<K,V>[] tab; int sc;
// tab变量是HashMap的数组， 数组长度为null，或者数组的长度为0，说明数组还没有初始化！
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
// 将sizeCtl赋值给sc，如果进到if中，说明正在扩容或者正在初始化
if ((sc = sizeCtl) < 0)
Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
// 以CAS的方式，尝试将sizeCtl从之前oldValue替换为-1，为了标识我当前ConcurrentHashMap正在初始化
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
// 开始扩容
try {
//DCL思想
// table是不是还是null，或者长度还是0
if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
// 声明n，sc是sizeCtl，默认sizectl为0，但是现在正在初始化，我把sizeCtl改为了-1，但是sc还是0
// sc如果为0，不大于0，所以为DEFAULT_CAPACITY，16
int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
@SuppressWarnings("unchecked")
// 创建数组！！！
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
// 将初始化的nt数组赋值给ConcurrentHashMap的table
table = tab = nt;
// 默认sc = 12，为扩容阈值
sc = n - (n >>> 2);
}
} finally {
// 将阈值赋值给sizeCtl，到这初始化完毕
sizeCtl = sc;
}
break;
}
}
return tab;
}
链表转红黑树: treeifyBin
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。
private final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int index) {
Node<K,V> 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 是头节点
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<K,V> hd = null, tl = null;
for (Node<K,V> e = b; e != null; e = e.next) {
TreeNode<K,V> p =
new TreeNode<K,V>(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<K,V>(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。
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<K,V>[] 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，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<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])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) {
int rs = resizeStamp(n);
if (sc < 0) {
Node<K,V>[] 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)
// 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
下面这个方法有点长，将原来的 tab 数组的元素迁移到新的 nextTab 数组中。
虽然之前说的 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<K,V>[] tab, Node<K,V>[] 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<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])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<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(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<K,V> 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<K,V> ln, hn;
// 头节点的 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<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);
}
// 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<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;
}
}
// 如果一分为二后，节点数小于等于6，那么将红黑树转换回链表
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;
// 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:
-
计算 hash 值
-
根据 hash 值找到数组对应位置: (n - 1) & h
-
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<K,V>[] tab; Node<K,V> 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) {
// 判断头节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;
}
// 如果头节点的 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。
计算Size
ConcurrentHashMap的size()操作中没有加任何锁，那么它是如何在多线程环境下 线程安全的计算出Map的size的？
查看源码，可以看出size()使用sumCount()方法计算。
public int size() {
long n = sumCount();
return ((n < 0L) ? 0 :
(n > (long)Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE :
(int)n);
}
final long sumCount() {
CounterCell[] as = counterCells;
// CAS修改baseCount失败后，使用CounterCell用来统计那个线程要修改的
CounterCell a;
// 当没有并发竞争的时候，只使用baseCount统计map的size。
long sum = baseCount;
// 遍历counterCells，将CounterCell数组中元素的 value 累加 到 sum变量上。
if (as != null) {
for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
if ((a = as[i]) != null)
sum += a.value;
}
}
// 这个数字可能是不准确的,所以ConCurrentHashMap的size是一个参考值，并不是实时确切值。
return sum;
}
-
ConCurrentHashMap的大小 size 通过 baseCount 和 counterCells 两个变量维护：
-
在没有并发的情况下，使用一个volatile修饰的 baseCount 变量即可；
-
当有并发时，CAS 修改 baseCount 失败后，会使用 CounterCell 类，即 创建一个CounterCell对象，设置其volatile修饰的 value 属性为 1，并将其放在ConterCells数组的随机位置；
-
-
最终在sumCount()方法中通过累加 baseCount和CounterCells数组里每个CounterCell的值得出Map的总大小Size。
-
然而 返回的值是一个估计值；如果有并发插入或者删除操作，和实际的数量可能有所不同。
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另外size()方法的最大值是 Integer 类型的最大值，而 Map 的 size 有可能超过 Integer.MAX_VALUE，所以JAVA8 建议使用 mappingCount()。
compute方法
需要知道的是，业务线程安全并不等于集合线程安全，并不是说使用了线程安全的集合 如ConcurrentHashMap 就能保证业务的线程安全。这是因为，ConcurrentHashMap只能保证put时是安全的，但是在put操作前如果还有其他的操作，那业务并不一定是线程安全的。
以下是compute()方法的一些典型使用场景：
- 原子更新键值对：当你需要确保对键值对的更新是原子的，即在一个线程对键值对进行更新时，其他线程无法看到中间状态。
- 计算键对应的值：如果需要根据键计算新的值来更新映射，
compute()可以确保计算和更新操作的原子性。 - 缓存更新：在缓存实现中，当缓存项需要根据某些条件动态更新时，可以使用
compute()方法来确保更新操作的原子性。 - 并行处理：在并行计算中，当多个线程需要更新同一个
ConcurrentHashMap中的项时，compute()可以用来确保每个键的处理是互不干扰的。
使用示例：
ConcurrentHashMap<String, Integer> map = new ConcurrentHashMap<>();
map.put("key1", 1);
// 使用compute方法更新键为"key1"的值
map.compute("key1", (key, value) -> value + 1);
对比总结
-
HashTable: 使用了synchronized关键字对put等操作进行加锁;
-
ConcurrentHashMap JDK1.7: 使用分段锁机制实现;
-
ConcurrentHashMap JDK1.8: 则使用数组+链表+红黑树数据结构和CAS原子操作实现；synchronized锁住桶，以及大量的CAS操作
扩展：JDK7的分段锁机制
在 JDK7 中 ConcurrentHashMap 底层数据结构是数组加链表，源码如下：
//初始总容量，默认16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
//加载因子，默认0.75
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//并发级别，默认16
static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;
static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable {
transient volatile HashEntry<K,V>[] table;
}
其中并发级别控制了Segment的个数，在一个ConcurrentHashMap创建后Segment的个数是不能变的，扩容过程过改变的是每个Segment的大小。
段Segment继承了重入锁ReentrantLock，有了锁的功能，每个锁控制的是一段，如下图所示：
将一个大的Map分成若干个小的segment，每个segment使用一个独立的锁来保证线程安全，多个线程访问不同segment时可以并发访问，从而提高了并发性能。这相对于直接对整个map同步synchronized是有优势的。
那为什么J DK8 又舍弃掉了分段锁呢？
-
Segment的个数是不能变的，因此随着put的数据越多，每个Segment也就越来越大，锁的粒度也就会变得越大。此时，当某个段很大时，分段锁的性能会下降。
-
分成很多段时会比较浪费内存空间(不连续，碎片化);
-
操作map时竞争同一个分段锁的概率非常小时，分段锁反而会造成更新等操作的长时间等待;
因此，Java8中废除了分段锁，采用了一种新的方式来保证线程安全性。
扩展：为什么JDK8不用ReentrantLock而用synchronized
- 减少内存开销：如果使用ReentrantLock则需要节点继承AQS来获得同步支持，增加内存开销，而1.8中只有头节点需要进行同步。
- 内部优化：synchronized则是JVM直接支持的，JVM能够在运行时作出相应的优化措施：锁粗化、锁消除、锁自旋等等。
为什么key 和 value 不允许为 null
HashMap中，null可以作为键或者值都可以。而在ConcurrentHashMap中，key和value都不允许为null。
ConcurrentHashMap的作者——Doug Lea的解释如下：
主要意思就是说：
ConcurrentMap（如ConcurrentHashMap、ConcurrentSkipListMap）不允许使用null值的主要原因是，在非并发的Map中（如HashMap)，是可以容忍模糊性（二义性）的，而在并发Map中是无法容忍的。
假如说，所有的Map都支持null的话，那么map.get(key)就可以返回null，但是，这时候就会存在一个不确定性，当你拿到null的时候，你是不知道他是因为本来就存了一个null进去还是说就是因为没找到而返回了null。
在HashMap中，因为它的设计就是给单线程用的，所以当我们map.get(key)返回null的时候，我们是可以通过map.contains(key)检查来进行检测的，如果它返回true，则认为是存了一个null，否则就是因为没找到而返回了null。
但是，像ConcurrentHashMap，它是为并发而生的，它是要用在并发场景中的，当我们map.get(key)返回null的时候，是没办法通过map.contains(key)(ConcurrentHashMap有这个方法，但不可靠)检查来准确的检测，因为在检测过程中可能会被其他线程锁修改，而导致检测结果并不可靠。
所以，为了让ConcurrentHashMap的语义更加准确，不存在二义性的问题，他就不支持null。
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