值存取
值存取
put() 方法
前面的所有的介绍其实都为这个方法做铺垫。ConcurrentHashMap 最常用的就是 put 和 get 两个方法。现在来介绍 put 方法，这个 put 方法依然沿用 HashMap 的 put 方法的思想，根据 hash 值计算这个新插入的点在 table 中的位置 i，如果 i 位置是空的，直接放进去，否则进行判断，如果 i 位置是树节点，按照树的方式插入新的节点，否则把 i 插入到链表的末尾。ConcurrentHashMap 中依然沿用这个思想，有一个最重要的不同点就是 ConcurrentHashMap 不允许 key 或 value 为 null 值。另外由于涉及到多线程，put 方法就要复杂一点。在多线程中可能有以下两个情况。
- 如果一个或多个线程正在对 ConcurrentHashMap 进行扩容操作，当前线程也要进入扩容的操作中。这个扩容的操作之所以能被检测到，是因为 transfer 方法中在空结点上插入 forward 节点，如果检测到需要插入的位置被 forward 节点占有，就帮助进行扩容；
- 如果检测到要插入的节点是非空且不是 forward 节点，就对这个节点加锁，这样就保证了线程安全。尽管这个有一些影响效率，但是还是会比 hashTable 的 synchronized 要好得多。
整体流程就是首先定义不允许 key 或 value 为 null 的情况放入，对于每一个放入的值，首先利用 spread 方法对 key 的 hashcode 进行一次 hash 计算，由此来确定这个值在 table 中的位置。
- 如果这个位置是空的，那么直接放入，而且不需要加锁操作。
- 如果这个位置存在结点，说明发生了 hash 碰撞，首先判断这个节点的类型。如果是链表节点（fh>0）,则得到的结点就是 hash 值相同的节点组成的链表的头节点。需要依次向后遍历确定这个新加入的值所在位置。如果遇到 hash 值与 key 值都与新加入节点是一致的情况，则只需要更新 value 值即可。否则依次向后遍历，直到链表尾插入这个结点。如果加入这个节点以后链表长度大于 8，就把这个链表转换成红黑树。如果这个节点的类型已经是树节点的话，直接调用树节点的插入方法进行插入新的值。
public V put(K key, V value) {
return putVal(key, value, false);
}
/** Implementation for put and putIfAbsent */
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
//不允许 key或value为null
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
//计算hash值
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
//死循环 何时插入成功 何时跳出
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
//如果table为空的话，初始化table
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();
//根据hash值计算出在table里面的位置
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
//如果这个位置没有值 ，直接放进去，不需要加锁
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
//当遇到表连接点时，需要进行整合表的操作
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
//结点上锁 这里的结点可以理解为hash值相同组成的链表的头结点
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
//fh〉0 说明这个节点是一个链表的节点 不是树的节点
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
//在这里遍历链表所有的结点
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
//如果hash值和key值相同 则修改对应结点的value值
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
Node<K,V> pred = e;
//如果遍历到了最后一个结点，那么就证明新的节点需要插入 就把它插入在链表尾部
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
//如果这个节点是树节点，就按照树的方式插入值
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;
}
}
}
}
if (binCount != 0) {
//如果链表长度已经达到临界值8 就需要把链表转换为树结构
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
//将当前ConcurrentHashMap的元素数量+1
addCount(1L, binCount);
return null;
}
helpTransfer() 方法
这是一个协助扩容的方法。这个方法被调用的时候，当前 ConcurrentHashMap 一定已经有了 nextTable 对象，首先拿到这个 nextTable 对象，调用 transfer 方法。回看上面的 transfer 方法可以看到，当本线程进入扩容方法的时候会直接进入复制阶段。
/**
* Helps transfer if a resize is in progress.
*/
final Node<K,V>[] helpTransfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V> f) {
Node<K,V>[] nextTab; int sc;
if (tab != null && (f instanceof ForwardingNode) &&
(nextTab = ((ForwardingNode<K,V>)f).nextTable) != null) {
int rs = resizeStamp(tab.length);//计算一个操作校验码
while (nextTab == nextTable && table == tab &&
(sc = sizeCtl) < 0) {
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || transferIndex <= 0)
break;
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1)) {
transfer(tab, nextTab);
break;
}
}
return nextTab;
}
return table;
}
treeifyBin() 方法
这个方法用于将过长的链表转换为 TreeBin 对象。但是他并不是直接转换，而是进行一次容量判断，如果容量没有达到转换的要求，直接进行扩容操作并返回；如果满足条件才链表的结构抓换为 TreeBin ，这与 HashMap 不同的是，它并没有把 TreeNode 直接放入红黑树，而是利用了 TreeBin 这个小容器来封装所有的 TreeNode。
private final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int index) {
Node<K,V> b; int n, sc;
if (tab != null) {
if ((n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)//如果table.length<64 就扩大一倍 返回
tryPresize(n << 1);
else if ((b = tabAt(tab, index)) != null && b.hash >= 0) {
synchronized (b) {
if (tabAt(tab, index) == b) {
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
//构造了一个TreeBin对象 把所有Node节点包装成TreeNode放进去
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);//这里只是利用了TreeNode封装 而没有利用TreeNode的next域和parent域
if ((p.prev = tl) == null)
hd = p;
else
tl.next = p;
tl = p;
}
//在原来index的位置 用TreeBin替换掉原来的Node对象
setTabAt(tab, index, new TreeBin<K,V>(hd));
}
}
}
}
}
get() 方法
get 方法比较简单，给定一个 key 来确定 value 的时候，必须满足两个条件 key 相同 hash 值相同，对于节点可能在链表或树上的情况，需要分别去查找。
public V get(Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
//计算hash值
int h = spread(key.hashCode());
//根据hash值确定节点位置
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
//如果搜索到的节点key与传入的key相同且不为null,直接返回这个节点
if ((eh = e.hash) == h) {
if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
return e.val;
}
//如果eh<0 说明这个节点在树上 直接寻找
else if (eh < 0)
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
//否则遍历链表 找到对应的值并返回
while ((e = e.next) != null) {
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
return e.val;
}
}
return null;
}
Size 相关的方法
对于 ConcurrentHashMap 来说，这个 table 里到底装了多少东西其实是个不确定的数量，因为不可能在调用 size()方法的时候像 GC 的“stop the world”一样让其他线程都停下来让你去统计，因此只能说这个数量是个估计值。对于这个估计值，ConcurrentHashMap 也是大费周章才计算出来的。
辅助定义
为了统计元素个数，ConcurrentHashMap 定义了一些变量和一个内部类。
/**
* A padded cell for distributing counts. Adapted from LongAdder
* and Striped64. See their internal docs for explanation.
*/
@sun.misc.Contended static final class CounterCell {
volatile long value;
CounterCell(long x) { value = x; }
}
/******************************************/
/**
* 实际上保存的是hashmap中的元素个数 利用CAS锁进行更新
但它并不用返回当前hashmap的元素个数
*/
private transient volatile long baseCount;
/**
* Spinlock (locked via CAS) used when resizing and/or creating CounterCells.
*/
private transient volatile int cellsBusy;
/**
* Table of counter cells. When non-null, size is a power of 2.
*/
private transient volatile CounterCell[] counterCells;
mappingCount 与 Size 方法
mappingCount 与 size 方法的类似 从 Java 工程师给出的注释来看，应该使用 mappingCount 代替 size 方法 两个方法都没有直接返回 basecount 而是统计一次这个值，而这个值其实也是一个大概的数值，因此可能在统计的时候有其他线程正在执行插入或删除操作。
public int size() {
long n = sumCount();
return ((n < 0L) ? 0
(n > (long)Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE
(int)n);
}
/**
* Returns the number of mappings. This method should be used
* instead of {@link #size} because a ConcurrentHashMap may
* contain more mappings than can be represented as an int. The
* value returned is an estimate; the actual count may differ if
* there are concurrent insertions or removals.
*
* @return the number of mappings
* @since 1.8
*/
public long mappingCount() {
long n = sumCount();
return (n < 0L) ? 0L : n; // ignore transient negative values
}
final long sumCount() {
CounterCell[] as = counterCells; CounterCell a;
long sum = baseCount;
if (as != null) {
for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
if ((a = as[i]) != null)
sum += a.value;//所有counter的值求和
}
}
return sum;
}
addCount 方法
在 put 方法结尾处调用了 addCount 方法，把当前 ConcurrentHashMap 的元素个数+1 这个方法一共做了两件事,更新 baseCount 的值，检测是否进行扩容。
private final void addCount(long x, int check) {
CounterCell[] as; long b, s;
//利用CAS方法更新baseCount的值
if ((as = counterCells) != null ||
!U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
CounterCell a; long v; int m;
boolean uncontended = true;
if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
(a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
!(uncontended =
U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) {
fullAddCount(x, uncontended);
return;
}
if (check <= 1)
return;
s = sumCount();
}
//如果check值大于等于0 则需要检验是否需要进行扩容操作
if (check >= 0) {
Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
(n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {
int rs = resizeStamp(n);
//
if (sc < 0) {
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
transferIndex <= 0)
break;
//如果已经有其他线程在执行扩容操作
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
transfer(tab, nt);
}
//当前线程是唯一的或是第一个发起扩容的线程 此时nextTable=null
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
transfer(tab, null);
s = sumCount();
}
}
}