JDK源码分析系列之二:ConcurrentHashMap原理解析

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引言

我们都知道HashMap是线程不安全的,所以在一些高并发的应用场景下会使用ConcurrentHashMap来进行代替。ConcurrentHashMap是线程安全的,这个大家都知道,但是它线程安全的原理需要进行源码分析才能知晓其中的实际原理。本文将从以下几个方面进行阐述。

  • ConcurrentHashMap源码解析
  • ConcurrentHashMap如何保证线程安全

一、ConcurrentHashMap源码解析

底层数据结构:数组 + 链表 +红黑树; 线程安全:CAS + synchronized;

ConcurrentHashMap从JDK1.8开始也有红黑树的实现。以下源码为ConcurrentHashMap的类结构情况。

public class ConcurrentHashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
    implements ConcurrentMap<K,V>, Serializable {
    ...//实现
    }

下图展示了,当链表的个数大于8时,链表将转化为红黑树。 img 1.put操作 ConcurrentHashMap中的put操作过程分析如下所示,相关代码说明已在源码中进行了注释:

public V put(K key, V value) {
        return putVal(key, value, false);
    }
    
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
        //获取hash值
        int hash = spread(key.hashCode());
        //临时变量,记录链表长度
        int binCount = 0;
        for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
            Node<K,V> f; int n, i, fh;
            //如果数组为空,则进行数组初始化
            if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
                //初始化数组
                tab = initTable();
            //找到hash值对应的数组下标,获取第一个节点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, 如果 CAS 失败,那就是有并发操作,进到下一个循环
                if (casTabAt(tab, i, null,
                             new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
                    break;                   // no lock when adding to empty bin
            }
            //扩容
            else if ((fh = f.hash) == MOVED)
                //数据迁移
                tab = helpTransfer(tab, f);
            else { //f 是该位置的头结点,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
                            //记录链表长度
                            binCount = 1;
                            //遍历链表
                            for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
                                K ek;
                                //如果发现了一样的 key,判断是否要进行值覆盖
                                if (e.hash == hash &&
                                    ((ek = e.key) == key ||
                                     (ek != null && key.equals(ek)))) {
                                    oldVal = e.val;
                                    if (!onlyIfAbsent)
                                        e.val = value;
                                    break;
                                }
                                // 在链表的最末端,将这个新值放到链表的最后面
                                Node<K,V> pred = e;
                                if ((e = e.next) == null) {
                                    pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
                                                              value, null);
                                    break;
                                }
                            }
                        }
                        else if (f instanceof TreeBin) {//红黑树
                            Node<K,V> p;
                            binCount = 2;
                            //插入新节点
                            if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
                                                           value)) != null) {
                                oldVal = p.val;
                                if (!onlyIfAbsent)
                                    p.val = value;
                            }
                        }
                    }
                }
                //链表操作
                if (binCount != 0) {
                    //判断是否要将链表转换为红黑树,阈值为8
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
                        treeifyBin(tab, i);
                    if (oldVal != null)
                        return oldVal;
                    break;
                }
            }
        }
        addCount(1L, binCount);
        return null;
    }

在进行初始化数组过程中,再看下初始化数组中的源码:

private final Node<K,V>[] initTable() {
        Node<K,V>[] tab; int sc;
        while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
            if ((sc = sizeCtl) < 0)
                Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
            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 1
                        int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
                        @SuppressWarnings("unchecked")
                        // 初始化数组,长度为 16 或初始化时提供的长度
                        Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
                        //将这个数组赋值给 table,table 是 volatile 的
                        table = tab = nt;
                        //0.75 * n,
                        sc = n - (n >>> 2);
                    }
                } finally {
                    sizeCtl = sc;
                }
                break;
            }
        }
        return tab;
    }

以下源码treeifyBin源码,它不一定将链表转化为红黑树,也可能会将数组进行扩容。

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,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)
                tryPresize(n << 1);
            else if ((b = tabAt(tab, index)) != null && b.hash >= 0) {
                //加锁
                synchronized (b) {
                    if (tabAt(tab, index) == b) {
                        //遍历链表建立红黑树
                        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));
                    }
                }
            }
        }
    }

继续看一下扩容tryPresize的源码分析,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)。

//size为翻倍之后的大小
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;
            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);
                        }
                    } 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;
                    if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
                        transfer(tab, nt);
                }
                else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
                                             (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
                    transfer(tab, null);
            }
        }
    }

transfer方法就是将原来的数组元素迁移到扩容后的新的数组当中,该方法的内容较多。

private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
        int n = tab.length, stride;
        if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
            stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
        //如果nextTab为null,则进行初始化
        if (nextTab == null) {            // initiating
            try {
                @SuppressWarnings("unchecked")
                //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 = nextTab;
            //控制迁移的位置
            transferIndex = n;
        }
        int nextn = nextTab.length;
        //标志位,用于告诉其他线程这个位置的数据已经处理过了
        ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
        boolean advance = true;
        boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
        // i 是位置索引,bound 是边界,是从后往前
        for (int i = 0, bound = 0;;) {
            Node<K,V> f; int fh;
            while (advance) {
                int nextIndex, nextBound;
                if (--i >= bound || finishing)
                    advance = false;
                else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
                    i = -1;
                    advance = false;
                }
                else if (U.compareAndSwapInt
                         (this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
                          nextBound = (nextIndex > stride ?
                                       nextIndex - stride : 0))) {
                    bound = nextBound;
                    i = nextIndex - 1;
                    advance = false;
                }
            }
            if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
                int sc;
                if (finishing) {
                    nextTable = null;
                    table = nextTab;
                    sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
                    return;
                }
                if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
                    if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
                        return;
                    finishing = advance = true;
                    i = n; // recheck before commit
                }
            }
            else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
                advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
            else if ((fh = f.hash) == MOVED)
                advance = true; // already processed
            else {
                synchronized (f) {
                    if (tabAt(tab, i) == f) {
                        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);
                            }
                            // 其中的一个链表放在新数组的位置 i
                            setTabAt(nextTab, i, ln);
                            setTabAt(nextTab, i + n, hn);
                            setTabAt(tab, i, fwd);
                            advance = true;
                        }
                        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;
                                }
                            }
                            //如果分解后,节点数少于 8,就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;
                            setTabAt(nextTab, i, ln);
                            setTabAt(nextTab, i + n, hn);
                            setTabAt(tab, i, fwd);
                            //设置advance为true,代表该位置数据迁移完成
                            advance = true;
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }

再源码中

private transient volatile Node<K,V>[] nextTable;

2.get操作 ConcurrentHashMap的获取数据的过程简单些,过程如下所示:

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) {
            //判断头结点是不是需要找的元素,如果是就直接返回
            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)
                return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
            //遍历链表
            while ((e = e.next) != null) {
                if (e.hash == h &&
                    //获取到key值,则返回对应的value值
                    ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
                    return e.val;
            }
        }
        return null;
    }

二、ConcurrentHashMap如何保证线程安全

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);
    }

1.所谓CAS操作即为:“Compare And Swap”,按照字面意思理解就是比较与交换,主要思想为CAS(V,E,N),其中V代表将要更新的变量,E代表预期值,N代表新值。CAS算法的思想是不断的拿内存中的数据与自己期望的数据进行比较,如果相同则可以对该变量进行操作。如果不同则说明当前有线程在操作该变量,此时不可以对其进行操作,但是可以重新读取该变量值进行比较。也可以放弃操作。

2.CAS操作其实属于乐观锁,它乐观的认为自己的操作总是可以成功的完成。当多个线程同时操作同一个变量时,只有一个线程可以成功。其他失败的线程并不会被挂起,同时允许线程继续尝试或者放弃。CAS是一种无锁式的保证线程安全的手段。无锁也就不会出现线程死锁的以外情况。 如上述代码所示,U.compareAndSwapObject(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, c, v)采用了CAS算法实现了无锁化的值操作来保证数据的一致性,可以降低通过加锁保证线程安全所带来的性能消耗。

除了上述代码中采用了CAS操作,ConcurrentHashMap在如下代码中也使用了CAS操作。

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);
    }
static final <K,V> void setTabAt(Node<K,V>[] tab, int i, Node<K,V> v) {
        U.putObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, v);
    }

正是这三种CAS操作保证了它的操作原子性进而使得它具备线程安全的能力。

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