并发集合

1. ConcurrentHashMap

1.1 存储结构

ConcurrentHashMap是线程安全的HashMap

ConcurrentHashMap在JDK1.8中是以CAS+synchronized实现的线程安全

CAS：在没有hash冲突时（Node要放在数组上时）

synchronized：在出现hash冲突时（Node存放的位置已经有数据了）

存储的结构：数组+链表+红黑树

1.2 存储操作

1.2.1 put方法

public V put(K key, V value) {
    // 在调用put方法时，会调用putVal，第三个参数默认传递为false
    // 在调用putIfAbsent时，会调用putVal方法，第三个参数传递的为true
    // 如果传递为false，代表key一致时，直接覆盖数据
    // 如果传递为true，代表key一致时，什么都不做，key不存在，正常添加（Redis，setnx）
    return putVal(key, value, false);
}

1.2.2 putVal方法-散列算法

final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
    // ConcurrentHashMap不允许key或者value出现为null的值，跟HashMap的区别
    if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
    // 根据key的hashCode计算出一个hash值，后期得出当前key-value要存储在哪个数组索引位置
    int hash = spread(key.hashCode());
    // 一个标识，在后面有用！
    int binCount = 0;
    // 省略大量的代码……
}

// 计算当前Node的hash值的方法
static final int spread(int h) {
    // 将key的hashCode值的高低16位进行^运算，最终又与HASH_BITS进行了&运算
    // 将高位的hash也参与到计算索引位置的运算当中
    // 为什么HashMap、ConcurrentHashMap，都要求数组长度为2^n
    // HASH_BITS让hash值的最高位符号位肯定为0，代表当前hash值默认情况下一定是正数，因为hash值为负数时，有特殊的含义
    // static final int MOVED     = -1; // 代表当前hash位置的数据正在扩容！
    // static final int TREEBIN   = -2; // 代表当前hash位置下挂载的是一个红黑树
    // static final int RESERVED  = -3; // 预留当前索引位置……
    return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS;
    // 计算数组放到哪个索引位置的方法   (f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)
    // n：是数组的长度
}
00001101 00001101 00101111 10001111  - h = key.hashCode

运算方式
00000000 00000000 00000000 00001111  - 15 (n - 1)
&
(
(
00001101 00001101 00101111 10001111  - h
^
00000000 00000000 00001101 00001101  - h >>> 16
)
&
01111111 11111111 11111111 11111111  - HASH_BITS
)

1.2.3 putVal方法-添加数据到数组&初始化数组

final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
    // 省略部分代码…………
    // 将Map的数组赋值给tab，死循环
    for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
        // 声明了一堆变量~~
        // n:数组长度
        // i:当前Node需要存放的索引位置
        // f: 当前数组i索引位置的Node对象
        // fn：当前数组i索引位置上数据的hash值
        Node<K,V> f; int n, i, fh;
        // 判断当前数组是否还没有初始化
        if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
            // 将数组进行初始化。
            tab = initTable();
        // 基于 (n - 1) & hash 计算出当前Node需要存放在哪个索引位置
        // 基于tabAt获取到i位置的数据
        else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
            // 现在数组的i位置上没有数据，基于CAS的方式将数据存在i位置上
            if (casTabAt(tab, i, null,new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
                // 如果成功，执行break跳出循环，插入数据成功
                break;   
        }
        // 判断当前位置数据是否正在扩容……
        else if ((fh = f.hash) == MOVED)
            // 让当前插入数据的线程协助扩容
            tab = helpTransfer(tab, f);
        // 省略部分代码…………
    }
    // 省略部分代码…………
}


sizeCtl：是数组在初始化和扩容操作时的一个控制变量
-1：代表当前数组正在初始化
小于-1：低16位代表当前数组正在扩容的线程个数（如果1个线程扩容，值为-2，如果2个线程扩容，值为-3）
0：代表数据还没初始化
大于0：代表当前数组的扩容阈值，或者是当前数组的初始化大小
// 初始化数组方法
private final Node<K,V>[] initTable() {
    // 声明标识
    Node<K,V>[] tab; int sc;
    // 再次判断数组没有初始化，并且完成tab的赋值
    while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
        // 将sizeCtl赋值给sc变量，并判断是否小于0
        if ((sc = sizeCtl) < 0)
            Thread.yield(); 
        // 可以尝试初始化数组，线程会以CAS的方式，将sizeCtl修改为-1，代表当前线程可以初始化数组
        else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
            // 尝试初始化！
            try {
                // 再次判断当前数组是否已经初始化完毕。
                if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
                    // 开始初始化，
                    // 如果sizeCtl > 0，就初始化sizeCtl长度的数组
                    // 如果sizeCtl == 0，就初始化默认的长度
                    int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
                    // 初始化数组！
                    Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
                    // 将初始化的数组nt，赋值给tab和table
                    table = tab = nt;
                    // sc赋值为了数组长度 - 数组长度 右移 2位    16 - 4 = 12
                    // 将sc赋值为下次扩容的阈值
                    sc = n - (n >>> 2);
                }
            } finally {
                // 将赋值好的sc，设置给sizeCtl
                sizeCtl = sc;
            }
            break;
        }
    }
    return tab;
}

1.2.4 putVal方法-添加数据到链表

final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
    // 省略部分代码…………
    int binCount = 0;
    for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
        Node<K,V> f; int n, i, fh;
        // n:数组长度
        // i:当前Node需要存放的索引位置
        // f: 当前数组i索引位置的Node对象
        // fn：当前数组i索引位置上数据的hash值
        // 省略部分代码…………
        else {
            // 声明变量为oldVal
            V oldVal = null;
            // 基于当前索引位置的Node，作为锁对象……
            synchronized (f) {
                // 判断当前位置的数据还是之前的f么……（避免并发操作的安全问题）
                if (tabAt(tab, i) == f) {
                    // 再次判断hash值是否大于0（不是树）
                    if (fh >= 0) {
                        // binCount设置为1（在链表情况下，记录链表长度的一个标识）
                        binCount = 1;
                        // 死循环，每循环一次，对binCount
                        for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
                            // 声明标识ek
                            K ek;
                            // 当前i索引位置的数据，是否和当前put的key的hash值一致
                            if (e.hash == hash &&
                                // 如果当前i索引位置数据的key和put的key == 返回为true
                                // 或者equals相等
                                ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))) {
                                // key一致，可能需要覆盖数据！
                                // 当前i索引位置数据的value复制给oldVal
                                oldVal = e.val;
                                // 如果传入的是false，代表key一致，覆盖value
                                // 如果传入的是true，代表key一致，什么都不做！
                                if (!onlyIfAbsent)
                                    // 覆盖value
                                    e.val = value;
                                break;
                            }
                            // 拿到当前指定的Node对象
                            Node<K,V> pred = e;
                            // 将e指向下一个Node对象,如果next指向的是一个null，可以挂在当前Node下面
                            if ((e = e.next) == null) {
                                // 将hash，key，value封装为Node对象，挂在pred的next上
                                pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
                                                          value, null);
                                break;
                            }
                        }
                    }
                    // 省略部分代码…………
                }
            }
            // binCount长度不为0
            if (binCount != 0) {
                // binCount是否大于8（链表长度是否 >= 8）
                if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
                    // 尝试转为红黑树或者扩容
                    // 基于treeifyBin方法和上面的if判断，可以得知链表想要转为红黑树，必须保证数组长度大于等于64，并且链表长度大于等于8
                    // 如果数组长度没有达到64的话，会首先将数组扩容
                    treeifyBin(tab, i);
                // 如果出现了数据覆盖的情况，
                if (oldVal != null)
                    // 返回之前的值
                    return oldVal;
                break;
            }
        }
    }
    // 省略部分代码…………
}

// 为什么链表长度为8转换为红黑树，不是能其他数值嘛？
// 因为布松分布
 The main disadvantage of per-bin locks is that other update
 * operations on other nodes in a bin list protected by the same
 * lock can stall, for example when user equals() or mapping
 * functions take a long time.  However, statistically, under
 * random hash codes, this is not a common problem.  Ideally, the
 * frequency of nodes in bins follows a Poisson distribution
 * (http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution) with a
 * parameter of about 0.5 on average, given the resizing threshold
 * of 0.75, although with a large variance because of resizing
 * granularity. Ignoring variance, the expected occurrences of
 * list size k are (exp(-0.5) * pow(0.5, k) / factorial(k)). The
 * first values are:
 *
 * 0:    0.60653066
 * 1:    0.30326533
 * 2:    0.07581633
 * 3:    0.01263606
 * 4:    0.00157952
 * 5:    0.00015795
 * 6:    0.00001316
 * 7:    0.00000094
 * 8:    0.00000006
 * more: less than 1 in ten million

1.3 扩容操作

1.3.1 treeifyBin方法触发扩容

// 在链表长度大于等于8时，尝试将链表转为红黑树
private final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int index) {
    Node<K,V> b; int n, sc;
    // 数组不能为空
    if (tab != null) {
        // 数组的长度n，是否小于64
        if ((n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
            // 如果数组长度小于64，不能将链表转为红黑树，先尝试扩容操作
            tryPresize(n << 1);
        // 省略部分代码……
    }
}

1.3.2 tryPreSize方法-针对putAll的初始化操作

// size是将之前的数组长度 左移 1位得到的结果
private final void tryPresize(int size) {
    // 如果扩容的长度达到了最大值，就使用最大值
    // 否则需要保证数组的长度为2的n次幂
    // 这块的操作，是为了初始化操作准备的，因为调用putAll方法时，也会触发tryPresize方法
    // 如果刚刚new的ConcurrentHashMap直接调用了putAll方法的话，会通过tryPresize方法进行初始化
    int c = (size >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ? MAXIMUM_CAPACITY :
        tableSizeFor(size + (size >>> 1) + 1);
    // 这些代码和initTable一模一样
    // 声明sc
    int sc;
    // 将sizeCtl的值赋值给sc，并判断是否大于0，这里代表没有初始化操作，也没有扩容操作
    while ((sc = sizeCtl) >= 0) {
        // 将ConcurrentHashMap的table赋值给tab，并声明数组长度n
        Node<K,V>[] tab = table; int n;
        // 数组是否需要初始化
        if (tab == null || (n = tab.length) == 0) {
            // 进来执行初始化
            // sc是初始化长度，初始化长度如果比计算出来的c要大的话，直接使用sc，如果没有sc大，
            // 说明sc无法容纳下putAll中传入的map，使用更大的数组长度
            n = (sc > c) ? sc : c;
            // 设置sizeCtl为-1，代表初始化操作
            if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
                try {
                    // 再次判断数组的引用有没有变化
                    if (table == tab) {
                        // 初始化数组
                        Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
                        // 数组赋值
                        table = nt;
                        // 计算扩容阈值
                        sc = n - (n >>> 2);
                    }
                } finally {
                    // 最终赋值给sizeCtl
                    sizeCtl = sc;
                }
            }
        }
        // 如果计算出来的长度c如果小于等于sc，直接退出循环结束方法
        // 数组长度大于等于最大长度了，直接退出循环结束方法
        else if (c <= sc || n >= MAXIMUM_CAPACITY)
            break;
        // 省略部分代码
    }
}

// 将c这个长度设置到最近的2的n次幂的值，   15 - 16     17 - 32
// c == size + (size >>> 1) + 1
// size = 17
00000000 00000000 00000000 00010001
+ 
00000000 00000000 00000000 00001000
+
00000000 00000000 00000000 00000001
// c = 26
00000000 00000000 00000000 00011010
private static final int tableSizeFor(int c) {
    // 00000000 00000000 00000000 00011001
    int n = c - 1;
    // 00000000 00000000 00000000 00011001
    // 00000000 00000000 00000000 00001100
    // 00000000 00000000 00000000 00011101
    n |= n >>> 1;
    // 00000000 00000000 00000000 00011101
    // 00000000 00000000 00000000 00000111
    // 00000000 00000000 00000000 00011111
    n |= n >>> 2;
    // 00000000 00000000 00000000 00011111
    // 00000000 00000000 00000000 00000001
    // 00000000 00000000 00000000 00011111
    n |= n >>> 4;
    // 00000000 00000000 00000000 00011111
    // 00000000 00000000 00000000 00000000
    // 00000000 00000000 00000000 00011111
    n |= n >>> 8;
    // 00000000 00000000 00000000 00011111
    n |= n >>> 16;
    // 00000000 00000000 00000000 00100000
    return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;

}

1.3.3 tryPreSize方法-计算扩容戳并且查看BUG

private final void tryPresize(int size) {
    // n：数组长度
    while ((sc = sizeCtl) >= 0) {
        // 判断当前的tab是否和table一致，
        else if (tab == table) {
            // 计算扩容表示戳，根据当前数组的长度计算一个16位的扩容戳
            // 第一个作用是为了保证后面的sizeCtl赋值时，保证sizeCtl为小于-1的负数
            // 第二个作用用来记录当前是从什么长度开始扩容的
            int rs = resizeStamp(n);
            // BUG --- sc < 0，永远进不去~
            // 如果sc小于0，代表有线程正在扩容。
            if (sc < 0) {
                // 省略部分代码……协助扩容的代码（进不来~~~~）
            }
            // 代表没有线程正在扩容，我是第一个扩容的。
            else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
                                         (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
                // 省略部分代码……第一个扩容的线程……
        }
    }
}
// 计算扩容表示戳
// 32 =  00000000 00000000 00000000 00100000
// Integer.numberOfLeadingZeros(32) = 26
// 1 << (RESIZE_STAMP_BITS - 1) 
// 00000000 00000000 10000000 00000000
// 00000000 00000000 00000000 00011010
// 00000000 00000000 10000000 00011010
static final int resizeStamp(int n) {
    return Integer.numberOfLeadingZeros(n) | (1 << (RESIZE_STAMP_BITS - 1));
}

1.3.4 tryPreSize方法-对sizeCtl的修改以及条件判断的BUG

private final void tryPresize(int size) {
    // sc默认为sizeCtl
    while ((sc = sizeCtl) >= 0) {
        else if (tab == table) {
            // rs：扩容戳  00000000 00000000 10000000 00011010
            int rs = resizeStamp(n);
            if (sc < 0) {
                // 说明有线程正在扩容，过来帮助扩容
                Node<K,V>[] nt;
                // 依然有BUG
                // 当前线程扩容时，老数组长度是否和我当前线程扩容时的老数组长度一致
                // 00000000 00000000 10000000 00011010
                if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs  
                    // 10000000 00011010 00000000 00000010 
                    // 00000000 00000000 10000000 00011010
                    // 这两个判断都是有问题的，核心问题就应该先将rs左移16位，再追加当前值。
                    // 这两个判断是BUG
                    // 判断当前扩容是否已经即将结束
                    || sc == rs + 1   // sc == rs << 16 + 1 BUG
                    // 判断当前扩容的线程是否达到了最大限度
                    || sc == rs + MAX_RESIZERS   // sc == rs << 16 + MAX_RESIZERS BUG
                    // 扩容已经结束了。
                    || (nt = nextTable) == null 
                    // 记录迁移的索引位置，从高位往低位迁移，也代表扩容即将结束。
                    || transferIndex <= 0)
                    break;
                // 如果线程需要协助扩容，首先就是对sizeCtl进行+1操作，代表当前要进来一个线程协助扩容
                if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
                    // 上面的判断没进去的话，nt就代表新数组
                    transfer(tab, nt);
            }
            // 是第一个来扩容的线程
            // 基于CAS将sizeCtl修改为  10000000 00011010 00000000 00000010 
            // 将扩容戳左移16位之后，符号位是1，就代码这个值为负数
            // 低16位在表示当前正在扩容的线程有多少个,
            // 为什么低位值为2时，代表有一个线程正在扩容
            // 每一个线程扩容完毕后，会对低16位进行-1操作，当最后一个线程扩容完毕后，减1的结果还是-1，
            // 当值为-1时，要对老数组进行一波扫描，查看是否有遗漏的数据没有迁移到新数组
            else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
                // 调用transfer方法，并且将第二个参数设置为null，就代表是第一次来扩容！
                transfer(tab, null);
        }
    }
}