2021-11-09 18:47:58 +08:00
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2023-04-22 10:34:42 +08:00
title: ConcurrentHashMap 源码分析
2021-11-09 18:47:58 +08:00
category: Java
tag:
- Java集合
---
2023-12-30 17:14:13 +08:00
> 本文来自公众号:末读代码的投稿,原文地址:<https://mp.weixin.qq.com/s/AHWzboztt53ZfFZmsSnMSw> 。
2021-11-09 18:47:58 +08:00
2023-10-08 16:33:50 +08:00
上一篇文章介绍了 HashMap 源码,反响不错,也有很多同学发表了自己的观点,这次又来了,这次是 `ConcurrentHashMap` 了,作为线程安全的 HashMap ,它的使用频率也是很高。那么它的存储结构和实现原理是怎么样的呢?
2020-06-11 18:43:41 +08:00
2020-06-11 18:36:59 +08:00
## 1. ConcurrentHashMap 1.7
### 1. 存储结构
2023-03-10 11:52:00 +08:00
![Java 7 ConcurrentHashMap 存储结构 ](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/java/collection/java7_concurrenthashmap.png )
2021-09-15 20:23:47 +08:00
2023-04-28 17:31:44 +08:00
Java 7 中 `ConcurrentHashMap` 的存储结构如上图,`ConcurrnetHashMap` 由很多个 `Segment` 组合,而每一个 `Segment` 是一个类似于 `HashMap` 的结构,所以每一个 `HashMap` 的内部可以进行扩容。但是 `Segment` 的个数一旦**初始化就不能改变**,默认 `Segment` 的个数是 16 个,你也可以认为 `ConcurrentHashMap` 默认支持最多 16 个线程并发。
2020-06-11 18:36:59 +08:00
### 2. 初始化
2022-08-12 08:57:25 +08:00
通过 `ConcurrentHashMap` 的无参构造探寻 `ConcurrentHashMap` 的初始化流程。
2020-06-11 18:36:59 +08:00
```java
/**
* Creates a new, empty map with a default initial capacity (16),
* load factor (0.75) and concurrencyLevel (16).
*/
public ConcurrentHashMap() {
this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR, DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL);
}
```
无参构造中调用了有参构造,传入了三个参数的默认值,他们的值是。
```java
/**
* 默认初始化容量
*/
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
/**
* 默认负载因子
*/
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
/**
* 默认并发级别
*/
static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;
```
接着看下这个有参构造函数的内部实现逻辑。
```java
@SuppressWarnings ("unchecked")
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,float loadFactor, int concurrencyLevel) {
// 参数校验
if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 | | concurrencyLevel < = 0 )
throw new IllegalArgumentException();
// 校验并发级别大小,大于 1< < 16 , 重置为 65536
if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS)
concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS;
// Find power-of-two sizes best matching arguments
// 2的多少次方
int sshift = 0;
int ssize = 1;
// 这个循环可以找到 concurrencyLevel 之上最近的 2的次方值
while (ssize < concurrencyLevel ) {
++sshift;
ssize < < = 1;
}
// 记录段偏移量
this.segmentShift = 32 - sshift;
// 记录段掩码
this.segmentMask = ssize - 1;
// 设置容量
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
// c = 容量 / ssize ,默认 16 / 16 = 1, 这里是计算每个 Segment 中的类似于 HashMap 的容量
int c = initialCapacity / ssize;
if (c * ssize < initialCapacity )
++c;
int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY;
//Segment 中的类似于 HashMap 的容量至少是2或者2的倍数
while (cap < c )
cap < < = 1;
// create segments and segments[0]
// 创建 Segment 数组,设置 segments[0]
Segment< K , V > s0 = new Segment< K , V > (loadFactor, (int)(cap * loadFactor),
(HashEntry< K , V > [])new HashEntry[cap]);
Segment< K , V > [] ss = (Segment< K , V > [])new Segment[ssize];
UNSAFE.putOrderedObject(ss, SBASE, s0); // ordered write of segments[0]
this.segments = ss;
}
```
2023-04-16 12:51:19 +08:00
总结一下在 Java 7 中 ConcurrentHashMap 的初始化逻辑。
2020-06-11 18:36:59 +08:00
1. 必要参数校验。
2022-08-12 08:57:25 +08:00
2. 校验并发级别 `concurrencyLevel` 大小,如果大于最大值,重置为最大值。无参构造**默认值是 16.**
3. 寻找并发级别 `concurrencyLevel` 之上最近的 **2 的幂次方**值,作为初始化容量大小,**默认是 16** 。
2023-04-28 17:31:44 +08:00
4. 记录 `segmentShift` 偏移量,这个值为【容量 = 2 的 N 次方】中的 N, 在后面 Put 时计算位置时会用到。**默认是 32 - sshift = 28**.
2022-08-12 08:57:25 +08:00
5. 记录 `segmentMask` ,默认是 ssize - 1 = 16 -1 = 15.
2023-04-28 17:31:44 +08:00
6. **初始化 `segments[0]`** , **默认大小为 2**, **负载因子 0.75**, **扩容阀值是 2\*0.75=1.5**,插入第二个值时才会进行扩容。
2020-06-11 18:36:59 +08:00
### 3. put
接着上面的初始化参数继续查看 put 方法源码。
```java
/**
* Maps the specified key to the specified value in this table.
* Neither the key nor the value can be null.
*
* < p > The value can be retrieved by calling the < tt > get</ tt > method
* with a key that is equal to the original key.
*
* @param key key with which the specified value is to be associated
* @param value value to be associated with the specified key
* @return the previous value associated with < tt > key</ tt > , or
* < tt > null</ tt > if there was no mapping for < tt > key</ tt >
* @throws NullPointerException if the specified key or value is null
*/
public V put(K key, V value) {
Segment< K , V > s;
if (value == null)
throw new NullPointerException();
int hash = hash(key);
// hash 值无符号右移 28位( 初始化时获得) , 然后与 segmentMask=15 做与运算
// 其实也就是把高4位与segmentMask( 1111) 做与运算
int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
if ((s = (Segment< K , V > )UNSAFE.getObject // nonvolatile; recheck
(segments, (j < < SSHIFT ) + SBASE ) ) = = null ) / / in ensureSegment
// 如果查找到的 Segment 为空,初始化
s = ensureSegment(j);
return s.put(key, hash, value, false);
}
/**
* Returns the segment for the given index, creating it and
* recording in segment table (via CAS) if not already present.
*
* @param k the index
* @return the segment
*/
@SuppressWarnings ("unchecked")
private Segment< K , V > ensureSegment(int k) {
final Segment< K , V > [] ss = this.segments;
long u = (k < < SSHIFT ) + SBASE ; / / raw offset
Segment< K , V > seg;
// 判断 u 位置的 Segment 是否为null
if ((seg = (Segment< K , V > )UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u)) == null) {
Segment< K , V > proto = ss[0]; // use segment 0 as prototype
// 获取0号 segment 里的 HashEntry< K , V > 初始化长度
int cap = proto.table.length;
// 获取0号 segment 里的 hash 表里的扩容负载因子,所有的 segment 的 loadFactor 是相同的
float lf = proto.loadFactor;
// 计算扩容阀值
int threshold = (int)(cap * lf);
// 创建一个 cap 容量的 HashEntry 数组
HashEntry< K , V > [] tab = (HashEntry< K , V > [])new HashEntry[cap];
if ((seg = (Segment< K , V > )UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u)) == null) { // recheck
// 再次检查 u 位置的 Segment 是否为null, 因为这时可能有其他线程进行了操作
Segment< K , V > s = new Segment< K , V > (lf, threshold, tab);
// 自旋检查 u 位置的 Segment 是否为null
while ((seg = (Segment< K , V > )UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u))
== null) {
// 使用CAS 赋值,只会成功一次
if (UNSAFE.compareAndSwapObject(ss, u, null, seg = s))
break;
}
}
}
return seg;
}
```
2022-08-12 08:57:25 +08:00
上面的源码分析了 `ConcurrentHashMap` 在 put 一个数据时的处理流程,下面梳理下具体流程。
2020-06-11 18:36:59 +08:00
2022-08-12 08:57:25 +08:00
1. 计算要 put 的 key 的位置,获取指定位置的 `Segment` 。
2020-06-11 18:36:59 +08:00
2022-08-12 08:57:25 +08:00
2. 如果指定位置的 `Segment` 为空,则初始化这个 `Segment` .
2020-06-11 18:36:59 +08:00
**初始化 Segment 流程:**
2023-04-28 17:31:44 +08:00
1. 检查计算得到的位置的 `Segment` 是否为 null.
2022-08-12 08:57:25 +08:00
2. 为 null 继续初始化,使用 `Segment[0]` 的容量和负载因子创建一个 `HashEntry` 数组。
2023-04-28 17:31:44 +08:00
3. 再次检查计算得到的指定位置的 `Segment` 是否为 null.
2022-08-12 08:57:25 +08:00
4. 使用创建的 `HashEntry` 数组初始化这个 Segment.
2023-04-28 17:31:44 +08:00
5. 自旋判断计算得到的指定位置的 `Segment` 是否为 null, 使用 CAS 在这个位置赋值为 `Segment` .
2020-06-11 18:36:59 +08:00
2022-08-12 08:57:25 +08:00
3. `Segment.put` 插入 key,value 值。
2020-06-11 18:36:59 +08:00
2022-08-12 08:57:25 +08:00
上面探究了获取 `Segment` 段和初始化 `Segment` 段的操作。最后一行的 `Segment` 的 put 方法还没有查看,继续分析。
2020-06-11 18:36:59 +08:00
```java
final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
// 获取 ReentrantLock 独占锁, 获取不到, scanAndLockForPut 获取。
HashEntry< K , V > node = tryLock() ? null : scanAndLockForPut(key, hash, value);
V oldValue;
try {
HashEntry< K , V > [] tab = table;
// 计算要put的数据位置
int index = (tab.length - 1) & hash;
// CAS 获取 index 坐标的值
HashEntry< K , V > first = entryAt(tab, index);
for (HashEntry< K , V > e = first;;) {
if (e != null) {
// 检查是否 key 已经存在,如果存在,则遍历链表寻找位置,找到后替换 value
K k;
if ((k = e.key) == key ||
(e.hash == hash & & key.equals(k))) {
oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent) {
e.value = value;
++modCount;
}
break;
}
e = e.next;
}
else {
// first 有值没说明 index 位置已经有值了,有冲突,链表头插法。
if (node != null)
node.setNext(first);
else
node = new HashEntry< K , V > (hash, key, value, first);
int c = count + 1;
// 容量大于扩容阀值,小于最大容量,进行扩容
if (c > threshold & & tab.length < MAXIMUM_CAPACITY )
rehash(node);
else
// index 位置赋值 node, node 可能是一个元素,也可能是一个链表的表头
setEntryAt(tab, index, node);
++modCount;
count = c;
oldValue = null;
break;
}
}
} finally {
unlock();
}
return oldValue;
}
```
2022-08-12 08:57:25 +08:00
由于 `Segment` 继承了 `ReentrantLock` ,所以 `Segment` 内部可以很方便的获取锁, put 流程就用到了这个功能。
2020-06-11 18:36:59 +08:00
2023-04-28 17:31:44 +08:00
1. `tryLock()` 获取锁,获取不到使用 ** `scanAndLockForPut` ** 方法继续获取。
2020-06-11 18:36:59 +08:00
2022-08-12 08:57:25 +08:00
2. 计算 put 的数据要放入的 index 位置,然后获取这个位置上的 `HashEntry` 。
2020-06-11 18:36:59 +08:00
2022-08-12 08:57:25 +08:00
3. 遍历 put 新元素,为什么要遍历?因为这里获取的 `HashEntry` 可能是一个空元素,也可能是链表已存在,所以要区别对待。
2020-06-11 18:36:59 +08:00
2022-08-12 08:57:25 +08:00
如果这个位置上的 ** `HashEntry` 不存在**:
2020-06-11 18:36:59 +08:00
1. 如果当前容量大于扩容阀值,小于最大容量,**进行扩容**。
2. 直接头插法插入。
2022-08-12 08:57:25 +08:00
如果这个位置上的 ** `HashEntry` 存在**:
2020-06-11 18:36:59 +08:00
2022-08-12 08:57:25 +08:00
1. 判断链表当前元素 key 和 hash 值是否和要 put 的 key 和 hash 值一致。一致则替换值
2020-06-11 18:36:59 +08:00
2. 不一致,获取链表下一个节点,直到发现相同进行值替换,或者链表表里完毕没有相同的。
1. 如果当前容量大于扩容阀值,小于最大容量,**进行扩容**。
2. 直接链表头插法插入。
4. 如果要插入的位置之前已经存在,替换后返回旧值,否则返回 null.
2022-08-12 08:57:25 +08:00
这里面的第一步中的 `scanAndLockForPut` 操作这里没有介绍,这个方法做的操作就是不断的自旋 `tryLock()` 获取锁。当自旋次数大于指定次数时,使用 `lock()` 阻塞获取锁。在自旋时顺表获取下 hash 位置的 `HashEntry` 。
2020-06-11 18:36:59 +08:00
```java
private HashEntry< K , V > scanAndLockForPut(K key, int hash, V value) {
HashEntry< K , V > first = entryForHash(this, hash);
HashEntry< K , V > e = first;
HashEntry< K , V > node = null;
int retries = -1; // negative while locating node
// 自旋获取锁
while (!tryLock()) {
HashEntry< K , V > f; // to recheck first below
if (retries < 0 ) {
if (e == null) {
if (node == null) // speculatively create node
node = new HashEntry< K , V > (hash, key, value, null);
retries = 0;
}
else if (key.equals(e.key))
retries = 0;
else
e = e.next;
}
else if (++retries > MAX_SCAN_RETRIES) {
// 自旋达到指定次数后,阻塞等到只到获取到锁
lock();
break;
}
else if ((retries & 1) == 0 & &
(f = entryForHash(this, hash)) != first) {
e = first = f; // re-traverse if entry changed
retries = -1;
}
}
return node;
}
```
### 4. 扩容 rehash
2022-08-12 08:57:25 +08:00
`ConcurrentHashMap` 的扩容只会扩容到原来的两倍。老数组里的数据移动到新的数组时,位置要么不变,要么变为 `index+ oldSize` ,参数里的 node 会在扩容之后使用链表**头插法**插入到指定位置。
2020-06-11 18:36:59 +08:00
```java
private void rehash(HashEntry< K , V > node) {
HashEntry< K , V > [] oldTable = table;
// 老容量
int oldCapacity = oldTable.length;
// 新容量,扩大两倍
int newCapacity = oldCapacity < < 1 ;
2023-04-28 17:31:44 +08:00
// 新的扩容阀值
2020-06-11 18:36:59 +08:00
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
// 创建新的数组
HashEntry< K , V > [] newTable = (HashEntry< K , V > []) new HashEntry[newCapacity];
// 新的掩码, 默认2扩容后是4, -1是3, 二进制就是11。
int sizeMask = newCapacity - 1;
for (int i = 0; i < oldCapacity ; i + + ) {
// 遍历老数组
HashEntry< K , V > e = oldTable[i];
if (e != null) {
HashEntry< K , V > next = e.next;
2024-05-06 16:47:03 +08:00
// 计算新的位置,新的位置只可能是不变或者是老的位置+老的容量。
2020-06-11 18:36:59 +08:00
int idx = e.hash & sizeMask;
if (next == null) // Single node on list
// 如果当前位置还不是链表,只是一个元素,直接赋值
newTable[idx] = e;
else { // Reuse consecutive sequence at same slot
// 如果是链表了
HashEntry< K , V > lastRun = e;
int lastIdx = idx;
2024-05-06 16:47:03 +08:00
// 新的位置只可能是不变或者是老的位置+老的容量。
2020-06-11 18:36:59 +08:00
// 遍历结束后, lastRun 后面的元素位置都是相同的
for (HashEntry< K , V > last = next; last != null; last = last.next) {
int k = last.hash & sizeMask;
if (k != lastIdx) {
lastIdx = k;
lastRun = last;
}
}
// , lastRun 后面的元素位置都是相同的,直接作为链表赋值到新位置。
newTable[lastIdx] = lastRun;
// Clone remaining nodes
for (HashEntry< K , V > p = e; p != lastRun; p = p.next) {
// 遍历剩余元素,头插法到指定 k 位置。
V v = p.value;
int h = p.hash;
int k = h & sizeMask;
HashEntry< K , V > n = newTable[k];
newTable[k] = new HashEntry< K , V > (h, p.key, v, n);
}
}
}
}
// 头插法插入新的节点
int nodeIndex = node.hash & sizeMask; // add the new node
node.setNext(newTable[nodeIndex]);
newTable[nodeIndex] = node;
table = newTable;
}
```
有些同学可能会对最后的两个 for 循环有疑惑,这里第一个 for 是为了寻找这样一个节点,这个节点后面的所有 next 节点的新位置都是相同的。然后把这个作为一个链表赋值到新位置。第二个 for 循环是为了把剩余的元素通过头插法插入到指定位置链表。这样实现的原因可能是基于概率统计,有深入研究的同学可以发表下意见。
### 5. get
到这里就很简单了, get 方法只需要两步即可。
1. 计算得到 key 的存放位置。
2. 遍历指定位置查找相同 key 的 value 值。
```java
public V get(Object key) {
Segment< K , V > s; // manually integrate access methods to reduce overhead
HashEntry< K , V > [] tab;
int h = hash(key);
long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) < < SSHIFT ) + SBASE ;
// 计算得到 key 的存放位置
if ((s = (Segment< K , V > )UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null & &
(tab = s.table) != null) {
for (HashEntry< K , V > e = (HashEntry< K , V > ) UNSAFE.getObjectVolatile
(tab, ((long)(((tab.length - 1) & h)) < < TSHIFT ) + TBASE ) ;
e != null; e = e.next) {
// 如果是链表,遍历查找到相同 key 的 value。
K k;
if ((k = e.key) == key || (e.hash == h & & key.equals(k)))
return e.value;
}
}
return null;
}
```
## 2. ConcurrentHashMap 1.8
### 1. 存储结构
2023-03-10 11:52:00 +08:00
![Java8 ConcurrentHashMap 存储结构(图片来自 javadoop) ](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/java/collection/java8_concurrenthashmap.png )
2020-06-11 18:36:59 +08:00
2023-04-28 17:31:44 +08:00
可以发现 Java8 的 ConcurrentHashMap 相对于 Java7 来说变化比较大,不再是之前的 **Segment 数组 + HashEntry 数组 + 链表** ,而是 **Node 数组 + 链表 / 红黑树** 。当冲突链表达到一定长度时,链表会转换成红黑树。
2020-06-11 18:36:59 +08:00
### 2. 初始化 initTable
```java
/**
* Initializes table, using the size recorded in sizeCtl.
*/
private final Node< K , V > [] initTable() {
Node< K , V > [] tab; int sc;
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
2022-07-07 12:32:58 +08:00
// 如果 sizeCtl < 0 , 说明另外的线程执行CAS 成功 , 正在进行初始化 。
2020-06-11 18:36:59 +08:00
if ((sc = sizeCtl) < 0 )
// 让出 CPU 使用权
Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
try {
if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
@SuppressWarnings ("unchecked")
Node< K , V > [] nt = (Node< K , V > [])new Node<?,?> [n];
table = tab = nt;
sc = n - (n >>> 2);
}
} finally {
sizeCtl = sc;
}
break;
}
}
return tab;
}
```
2024-01-29 22:06:19 +08:00
从源码中可以发现 `ConcurrentHashMap` 的初始化是通过**自旋和 CAS** 操作完成的。里面需要注意的是变量 `sizeCtl` ( sizeControl 的缩写),它的值决定着当前的初始化状态。
2020-06-11 18:36:59 +08:00
2024-01-29 22:06:19 +08:00
1. -1 说明正在初始化,其他线程需要自旋等待
2. -N 说明 table 正在进行扩容,高 16 位表示扩容的标识戳,低 16 位减 1 为正在进行扩容的线程数
2023-02-14 10:40:39 +08:00
3. 0 表示 table 初始化大小,如果 table 没有初始化
4. \>0 表示 table 扩容的阈值,如果 table 已经初始化。
2020-06-11 18:36:59 +08:00
### 3. put
直接过一遍 put 源码。
```java
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) {
// key 和 value 不能为空
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
for (Node< K , V > [] tab = table;;) {
// f = 目标位置元素
Node< K , V > f; int n, i, fh;// fh 后面存放目标位置的元素 hash 值
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
// 数组桶为空,初始化数组桶(自旋+CAS)
tab = initTable();
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
// 桶内为空, CAS 放入,不加锁,成功了就直接 break 跳出
if (casTabAt(tab, i, null,new Node< K , V > (hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
// 使用 synchronized 加锁加入节点
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
// 说明是链表
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
// 循环加入新的或者覆盖节点
for (Node< K , V > e = f;; ++binCount) {
K ek;
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;
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;
if ((p = ((TreeBin< K , V > )f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
if (binCount != 0) {
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
addCount(1L, binCount);
return null;
}
```
1. 根据 key 计算出 hashcode 。
2. 判断是否需要进行初始化。
3. 即为当前 key 定位出的 Node, 如果为空表示当前位置可以写入数据, 利用 CAS 尝试写入,失败则自旋保证成功。
4. 如果当前位置的 `hashcode == MOVED == -1` ,则需要进行扩容。
5. 如果都不满足,则利用 synchronized 锁写入数据。
2023-04-28 17:31:44 +08:00
6. 如果数量大于 `TREEIFY_THRESHOLD` 则要执行树化方法,在 `treeifyBin` 中会首先判断当前数组长度 ≥64 时才会将链表转换为红黑树。
2020-06-11 18:36:59 +08:00
### 4. get
get 流程比较简单,直接过一遍源码。
```java
public V get(Object key) {
Node< K , V > [] tab; Node< K , V > e, p; int n, eh; K ek;
// key 所在的 hash 位置
int h = spread(key.hashCode());
if ((tab = table) != null & & (n = tab.length) > 0 & &
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
// 如果指定位置元素存在, 头结点hash值相同
if ((eh = e.hash) == h) {
if ((ek = e.key) == key || (ek != null & & key.equals(ek)))
// key hash 值相等, key值相同, 直接返回元素 value
return e.val;
}
else if (eh < 0 )
// 头结点hash值小于0, 说明正在扩容或者是红黑树, find查找
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
while ((e = e.next) != null) {
// 是链表,遍历查找
if (e.hash == h & &
((ek = e.key) == key || (ek != null & & key.equals(ek))))
return e.val;
}
}
return null;
}
```
总结一下 get 过程:
1. 根据 hash 值计算位置。
2. 查找到指定位置,如果头节点就是要找的,直接返回它的 value.
3. 如果头节点 hash 值小于 0 ,说明正在扩容或者是红黑树,查找之。
4. 如果是链表,遍历查找之。
总结:
2022-08-12 08:57:25 +08:00
总的来说 `ConcurrentHashMap` 在 Java8 中相对于 Java7 来说变化还是挺大的,
2020-06-11 18:36:59 +08:00
2023-04-28 17:31:44 +08:00
## 3. 总结
2020-06-11 18:36:59 +08:00
2022-08-12 08:57:25 +08:00
Java7 中 `ConcurrentHashMap` 使用的分段锁,也就是每一个 Segment 上同时只有一个线程可以操作,每一个 `Segment` 都是一个类似 `HashMap` 数组的结构,它可以扩容,它的冲突会转化为链表。但是 `Segment` 的个数一但初始化就不能改变。
2020-06-11 18:36:59 +08:00
2023-04-28 17:31:44 +08:00
Java8 中的 `ConcurrentHashMap` 使用的 `Synchronized` 锁加 CAS 的机制。结构也由 Java7 中的 ** `Segment` 数组 + `HashEntry` 数组 + 链表** 进化成了 **Node 数组 + 链表 / 红黑树** , Node 是类似于一个 HashEntry 的结构。它的冲突再达到一定大小时会转化成红黑树,在冲突小于一定数量时又退回链表。
2020-06-11 18:36:59 +08:00
2022-08-12 08:57:25 +08:00
有些同学可能对 `Synchronized` 的性能存在疑问,其实 `Synchronized` 锁自从引入锁升级策略后,性能不再是问题,有兴趣的同学可以自己了解下 `Synchronized` 的**锁升级**。
2023-08-07 18:56:33 +08:00
2023-10-27 06:44:02 +08:00
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