一、存储结构

ConcurrentHashMap中的阈值与HashMap中相同

 

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。

ConcurrentHashMap在结构上和 Java8 的 HashMap 基本上一样，不过它保证了线程安全性。

二、源码分析

初始化函数initTable

 private final java.util.concurrent.ConcurrentHashMap.Node<K,V>[] initTable() {java.util.concurrent.ConcurrentHashMap.Node<K,V>[] tab; int sc;// 列表为空while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {// 如果sizeCtl < 0,说明另外的线程执行 CAS 成功，正在进行初始化。if ((sc = sizeCtl) < 0)// 让出 CPU 使用权Thread.yield(); // lost initialization race; just spinelse if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {try {if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;@SuppressWarnings("unchecked")java.util.concurrent.ConcurrentHashMap.Node<K,V>[] nt = (java.util.concurrent.ConcurrentHashMap.Node<K,V>[])new java.util.concurrent.ConcurrentHashMap.Node<?,?>[n];table = tab = nt;sc = n - (n >>> 2);}} finally {sizeCtl = sc;}break;}}return tab;}

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 ，它的值决定着当前的初始化状态。

1. -1 说明正在初始化

2. -N 说明有N-1个线程正在进行扩容

3. 表示 table 初始化大小， 如果 table 没有初始化

4. 表示 table 扩容阈值，如果 table 已经初始化。

put函数

 public V put(K key, V value) {return putVal(key, value, false);}

 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; // 桶中元素的大小，如果 binCOunt >= 8，转换为红黑树for (java.util.concurrent.ConcurrentHashMap.Node<K,V>[] tab = table;;) {// f = 目标位置元素java.util.concurrent.ConcurrentHashMap.Node<K,V> f; int n, i, fh;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 java.util.concurrent.ConcurrentHashMap.Node<K,V>(hash, key, value, null)))break;                   // no lock when adding to empty bin}else if ((fh = f.hash) == MOVED) // 如果在进行扩容先进行扩容tab = helpTransfer(tab, f);else {V oldVal = null;// 如果是向列表中加入节点，使用 synchronized 加锁synchronized (f) {if (tabAt(tab, i) == f) {if (fh >= 0) {     // 大于0表示桶是链表 TREEBIN   = -2 桶是红黑树binCount = 1;for (java.util.concurrent.ConcurrentHashMap.Node<K,V> e = f;; ++binCount) {K ek;// 如果hash和key都和已存在的元素相等则根据onlyIfAbsebt的值，确定是用之前的值还是新值覆盖if (e.hash == hash &&((ek = e.key) == key ||(ek != null && key.equals(ek)))) {oldVal = e.val;// 如果 onlyIfAbsent 为 false ，新值覆盖旧值if (!onlyIfAbsent)e.val = value;break;}// 链表最末尾的值作为新值的前一个元素java.util.concurrent.ConcurrentHashMap.Node<K,V> pred = e;// 如果已经到了末尾值，则创建新的node存放此次插入的key/valueif ((e = e.next) == null) {pred.next = new java.util.concurrent.ConcurrentHashMap.Node<K,V>(hash, key,value, null);break;}}}// 如果是红黑树做红黑树的插入else if (f instanceof java.util.concurrent.ConcurrentHashMap.TreeBin) {java.util.concurrent.ConcurrentHashMap.Node<K,V> p;binCount = 2;if ((p = ((java.util.concurrent.ConcurrentHashMap.TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,value)) != null) {oldVal = p.val;if (!onlyIfAbsent)p.val = value;}}}}// 如果不等于0判断是否需要旋转为红黑树if (binCount != 0) {// 如果大于8则旋转为红黑树if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)// 旋转为红黑树treeifyBin(tab, i);if (oldVal != null)return oldVal;break;}}}addCount(1L, binCount);return null;}

1. 根据 key 计算出 hash值

2. 判断桶是否为空，为空进行初始化

3. 如果当前 key 定位出的Node为空表示可以写入数据

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，则在 syncronized 上锁写入数据

6. 如果数量大于 TREEIFY_THRESHOLD 则转换成红黑树

get函数

 public V get(Object key) {java.util.concurrent.ConcurrentHashMap.Node<K,V>[] tab; java.util.concurrent.ConcurrentHashMap.Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;// 判断 key 所在的 hash 位置int h = spread(key.hashCode());// 如果指定位置存在元素if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {// 头节点 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 valuereturn 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;}

1. 根据hash值计算位置。

2. 查找到指定位置，如果头节点就是，直接返回对应的value。

3. 如果头节点 hash < 0，说明正在扩容或者是红黑树，查找。

4. 如果是链表，遍历查找。

三、JDK1.8的改动

JDK 1.7 使用分段锁机制来实现并发更新操作，核心类为 Segment，它继承自重入锁 ReentrantLock，并发度与 Segment 数量相等。

JDK 1.8 使用了 CAS 操作来支持更高的并发度，在 CAS 操作失败时使用内置锁 synchronized。

并且 JDK 1.8 的实现也在链表过长时会转换为红黑树。