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Java7\/8 中的 HashMap 和 ConcurrentHashMap&nbsp

2018-03-13 12:00 ImportNew

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来源:JavaDoop,

javadoop.com/post/hashmap


Java8 HashMap


Java8 对 HashMap 进行了一些修改,最大的不同就是利用了红黑树,所以其由 数组+链表+红黑树 组成。


根据 Java7 HashMap 的介绍,我们知道,查找的时候,根据 hash 值我们能够快速定位到数组的具体下标,但是之后的话,需要顺着链表一个个比较下去才能找到我们需要的,时间复杂度取决于链表的长度,为 O(n)。


为了降低这部分的开销,在 Java8 中,当链表中的元素超过了 8 个以后,会将链表转换为红黑树,在这些位置进行查找的时候可以降低时间复杂度为 O(logN)。


来一张图简单示意一下吧:


注意,上图是示意图,主要是描述结构,不会达到这个状态的,因为这么多数据的时候早就扩容了。


下面,我们还是用代码来介绍吧,个人感觉,Java8 的源码可读性要差一些,不过精简一些。


Java7 中使用 Entry 来代表每个 HashMap 中的数据节点,Java8 中使用 Node,基本没有区别,都是 key,value,hash 和 next 这四个属性,不过,Node 只能用于链表的情况,红黑树的情况需要使用 TreeNode。


我们根据数组元素中,第一个节点数据类型是 Node 还是 TreeNode 来判断该位置下是链表还是红黑树的。


put 过程分析


public V put(K key, V value) {

    return putVal(hash(key), key, value, false, true);

}

 

// 第三个参数 onlyIfAbsent 如果是 true,那么只有在不存在该 key 时才会进行 put 操作

// 第四个参数 evict 我们这里不关心

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,

               boolean evict) {

    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;

    // 第一次 put 值的时候,会触发下面的 resize(),类似 java7 的第一次 put 也要初始化数组长度

    // 第一次 resize 和后续的扩容有些不一样,因为这次是数组从 null 初始化到默认的 16 或自定义的初始容量

    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)

        n = (tab = resize()).length;

    // 找到具体的数组下标,如果此位置没有值,那么直接初始化一下 Node 并放置在这个位置就可以了

    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)

        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);

 

    else {// 数组该位置有数据

        Node<K,V> e; K k;

        // 首先,判断该位置的第一个数据和我们要插入的数据,key 是不是"相等",如果是,取出这个节点

        if (p.hash == hash &&

            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

            e = p;

        // 如果该节点是代表红黑树的节点,调用红黑树的插值方法,本文不展开说红黑树

        else if (p instanceof TreeNode)

            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);

        else {

            // 到这里,说明数组该位置上是一个链表

            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {

                // 插入到链表的最后面(Java7 是插入到链表的最前面)

                if ((e = p.next) == null) {

                    p.next = newNode(hash, key, value, null);

                    // TREEIFY_THRESHOLD 为 8,所以,如果新插入的值是链表中的第 9 个

                    // 会触发下面的 treeifyBin,也就是将链表转换为红黑树

                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st

                        treeifyBin(tab, hash);

                    break;

                }

                // 如果在该链表中找到了"相等"的 key(== 或 equals)

                if (e.hash == hash &&

                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

                    // 此时 break,那么 e 为链表中[与要插入的新值的 key "相等"]的 node

                    break;

                p = e;

            }

        }

        // e!=null 说明存在旧值的key与要插入的key"相等"

        // 对于我们分析的put操作,下面这个 if 其实就是进行 "值覆盖",然后返回旧值

        if (e != null) {

            V oldValue = e.value;

            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)

                e.value = value;

            afterNodeAccess(e);

            return oldValue;

        }

    }

    ++modCount;

    // 如果 HashMap 由于新插入这个值导致 size 已经超过了阈值,需要进行扩容

    if (++size > threshold)

        resize();

    afterNodeInsertion(evict);

    return null;

}


和 Java7 稍微有点不一样的地方就是,Java7 是先扩容后插入新值的,Java8 先插值再扩容,不过这个不重要。


数组扩容


resize() 方法用于初始化数组或数组扩容,每次扩容后,容量为原来的 2 倍,并进行数据迁移。


final Node<K,V>[] resize() {

    Node<K,V>[] oldTab = table;

    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;

    int oldThr = threshold;

    int newCap, newThr = 0;

    if (oldCap > 0) { // 对应数组扩容

        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {

            threshold = Integer.MAX_VALUE;

            return oldTab;

        }

        // 将数组大小扩大一倍

        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&

                 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)

            // 将阈值扩大一倍

            newThr = oldThr << 1; // double threshold

    }

    else if (oldThr > 0) // 对应使用 new HashMap(int initialCapacity) 初始化后,第一次 put 的时候

        newCap = oldThr;

    else {// 对应使用 new HashMap() 初始化后,第一次 put 的时候

        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;

        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);

    }

 

    if (newThr == 0) {

        float ft = (float)newCap * loadFactor;

        newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?

                  (int)ft : Integer.MAX_VALUE);

    }

    threshold = newThr;

 

    // 用新的数组大小初始化新的数组

    Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];

    table = newTab; // 如果是初始化数组,到这里就结束了,返回 newTab 即可

 

    if (oldTab != null) {

        // 开始遍历原数组,进行数据迁移。

        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {

            Node<K,V> e;

            if ((e = oldTab[j]) != null) {

                oldTab[j] = null;

                // 如果该数组位置上只有单个元素,那就简单了,简单迁移这个元素就可以了

                if (e.next == null)

                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;

                // 如果是红黑树,具体我们就不展开了

                else if (e instanceof TreeNode)

                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);

                else { 

                    // 这块是处理链表的情况,

                    // 需要将此链表拆成两个链表,放到新的数组中,并且保留原来的先后顺序

                    // loHead、loTail 对应一条链表,hiHead、hiTail 对应另一条链表,代码还是比较简单的

                    Node<K,V> loHead = null, loTail = null;

                    Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;

                    Node<K,V> next;

                    do {

                        next = e.next;

                        if ((e.hash & oldCap) == 0) {

                            if (loTail == null)

                                loHead = e;

                            else

                                loTail.next = e;

                            loTail = e;

                        }

                        else {

                            if (hiTail == null)

                                hiHead = e;

                            else

                                hiTail.next = e;

                            hiTail = e;

                        }

                    } while ((e = next) != null);

                    if (loTail != null) {

                        loTail.next = null;

                        // 第一条链表

                        newTab[j] = loHead;

                    }

                    if (hiTail != null) {

                        hiTail.next = null;

                        // 第二条链表的新的位置是 j + oldCap,这个很好理解

                        newTab[j + oldCap] = hiHead;

                    }

                }

            }

        }

    }

    return newTab;

}


get 过程分析


相对于 put 来说,get 真的太简单了。


  1. 计算 key 的 hash 值,根据 hash 值找到对应数组下标: hash & (length-1)

  2. 判断数组该位置处的元素是否刚好就是我们要找的,如果不是,走第三步

  3. 判断该元素类型是否是 TreeNode,如果是,用红黑树的方法取数据,如果不是,走第四步

  4. 遍历链表,直到找到相等(==或equals)的 key


public V get(Object key) {

    Node<K,V> e;

    return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;

}


final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {

    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;

    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&

        (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {

        // 判断第一个节点是不是就是需要的

        if (first.hash == hash && // always check first node

            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

            return first;

        if ((e = first.next) != null) {

            // 判断是否是红黑树

            if (first instanceof TreeNode)

                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);

 

            // 链表遍历

            do {

                if (e.hash == hash &&

                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

                    return e;

            } while ((e = e.next) != null);

        }

    }

    return null;

}


Java8 ConcurrentHashMap


Java7 中实现的 ConcurrentHashMap 说实话还是比较复杂的,Java8 对 ConcurrentHashMap 进行了比较大的改动。建议读者可以参考 Java8 中 HashMap 相对于 Java7 HashMap 的改动,对于 ConcurrentHashMap,Java8 也引入了红黑树。


说实话,Java8 ConcurrentHashMap 源码真心不简单,最难的在于扩容,数据迁移操作不容易看懂。


我们先用一个示意图来描述下其结构:



结构上和 Java8 的 HashMap 基本上一样,不过它要保证线程安全性,所以在源码上确实要复杂一些。


初始化


// 这构造函数里,什么都不干

public ConcurrentHashMap() {

}

public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {

    if (initialCapacity < 0)

        throw new IllegalArgumentException();

    int cap = ((initialCapacity >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ?

               MAXIMUM_CAPACITY :

               tableSizeFor(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1));

    this.sizeCtl = cap;

}


这个初始化方法有点意思,通过提供初始容量,计算了 sizeCtl,sizeCtl = 【 (1.5 * initialCapacity + 1),然后向上取最近的 2 的 n 次方】。如 initialCapacity 为 10,那么得到 sizeCtl 为 16,如果 initialCapacity 为 11,得到 sizeCtl 为 32。


sizeCtl 这个属性使用的场景很多,不过只要跟着文章的思路来,就不会被它搞晕了。


如果你爱折腾,也可以看下另一个有三个参数的构造方法,这里我就不说了,大部分时候,我们会使用无参构造函数进行实例化,我们也按照这个思路来进行源码分析吧。


put 过程分析


仔细地一行一行代码看下去:


public V put(K key, V value) {

    return putVal(key, value, false);

}

final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {

    if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();

    // 得到 hash 值

    int hash = spread(key.hashCode());

    // 用于记录相应链表的长度

    int binCount = 0;

    for (Node<K,V>[] tab = table;;) {

        Node<K,V> f; int n, i, fh;

        // 如果数组"空",进行数组初始化

        if (tab == null || (n = tab.length) == 0)

            // 初始化数组,后面会详细介绍

            tab = initTable();

 

        // 找该 hash 值对应的数组下标,得到第一个节点 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,可以拉到最后面了

            //          如果 CAS 失败,那就是有并发操作,进到下一个循环就好了

            if (casTabAt(tab, i, null,

                         new Node<K,V>(hash, key, value, null)))

                break;                   // no lock when adding to empty bin

        }

        // hash 居然可以等于 MOVED,这个需要到后面才能看明白,不过从名字上也能猜到,肯定是因为在扩容

        else if ((fh = f.hash) == MOVED)

            // 帮助数据迁移,这个等到看完数据迁移部分的介绍后,再理解这个就很简单了

            tab = helpTransfer(tab, f);

 

        else { // 到这里就是说,f 是该位置的头结点,而且不为空

 

            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

                        // 用于累加,记录链表的长度

                        binCount = 1;

                        // 遍历链表

                        for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {

                            K ek;

                            // 如果发现了"相等"的 key,判断是否要进行值覆盖,然后也就可以 break 了

                            if (e.hash == hash &&

                                ((ek = e.key) == key ||

                                 (ek != null && key.equals(ek)))) {

                                oldVal = e.val;

                                if (!onlyIfAbsent)

                                    e.val = value;

                                break;

                            }

                            // 到了链表的最末端,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;

                        // 调用红黑树的插值方法插入新节点

                        if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,

                                                       value)) != null) {

                            oldVal = p.val;

                            if (!onlyIfAbsent)

                                p.val = value;

                        }

                    }

                }

            }

            // binCount != 0 说明上面在做链表操作

            if (binCount != 0) {

                // 判断是否要将链表转换为红黑树,临界值和 HashMap 一样,也是 8

                if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)

                    // 这个方法和 HashMap 中稍微有一点点不同,那就是它不是一定会进行红黑树转换,

                    // 如果当前数组的长度小于 64,那么会选择进行数组扩容,而不是转换为红黑树

                    //    具体源码我们就不看了,扩容部分后面说

                    treeifyBin(tab, i);

                if (oldVal != null)

                    return oldVal;

                break;

            }

        }

    }

    // 

    addCount(1L, binCount);

    return null;

}


put 的主流程看完了,但是至少留下了几个问题,第一个是初始化,第二个是扩容,第三个是帮助数据迁移,这些我们都会在后面进行一一介绍。


初始化数组:initTable


这个比较简单,主要就是初始化一个合适大小的数组,然后会设置 sizeCtl。


初始化方法中的并发问题是通过对 sizeCtl 进行一个 CAS 操作来控制的。


private final Node<K,V>[] initTable() {

    Node<K,V>[] tab; int sc;

    while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {

        // 初始化的"功劳"被其他线程"抢去"了

        if ((sc = sizeCtl) < 0)

            Thread.yield(); // lost initialization race; just spin

        // CAS 一下,将 sizeCtl 设置为 -1,代表抢到了锁

        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 16

                    int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;

                    // 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;

                    // 如果 n 为 16 的话,那么这里 sc = 12

                    // 其实就是 0.75 * n

                    sc = n - (n >>> 2);

                }

            } finally {

                // 设置 sizeCtl 为 sc,我们就当是 12 吧

                sizeCtl = sc;

            }

            break;

        }

    }

    return tab;

}


链表转红黑树: treeifyBin


前面我们在 put 源码分析也说过,treeifyBin 不一定就会进行红黑树转换,也可能是仅仅做数组扩容。我们还是进行源码分析吧。


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

        // 所以,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)

            // 后面我们再详细分析这个方法

            tryPresize(n << 1);

        // b 是头结点

        else if ((b = tabAt(tab, index)) != null && b.hash >= 0) {

            // 加锁

            synchronized (b) {

 

                if (tabAt(tab, index) == b) {

                    // 下面就是遍历链表,建立一颗红黑树

                    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));

                }

            }

        }

    }

}


扩容:tryPresize


如果说 Java8 ConcurrentHashMap 的源码不简单,那么说的就是扩容操作和迁移操作。


这个方法要完完全全看懂还需要看之后的 transfer 方法,读者应该提前知道这点。


这里的扩容也是做翻倍扩容的,扩容后数组容量为原来的 2 倍。


// 首先要说明的是,方法参数 size 传进来的时候就已经翻了倍了

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;

 

        // 这个 if 分支和之前说的初始化数组的代码基本上是一样的,在这里,我们可以不用管这块代码

        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); // 0.75 * n

                    }

                } finally {

                    sizeCtl = sc;

                }

            }

        }

        else if (c <= sc || n >= MAXIMUM_CAPACITY)

            break;

        else if (tab == table) {

            // 我没看懂 rs 的真正含义是什么,不过也关系不大

            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;

                // 2. 用 CAS 将 sizeCtl 加 1,然后执行 transfer 方法

                //    此时 nextTab 不为 null

                if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))

                    transfer(tab, nt);

            }

            // 1. 将 sizeCtl 设置为 (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2)

            //     我是没看懂这个值真正的意义是什么?不过可以计算出来的是,结果是一个比较大的负数

            //  调用 transfer 方法,此时 nextTab 参数为 null

            else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,

                                         (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))

                transfer(tab, null);

        }

    }

}


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)。


所以,可能的操作就是执行 1 次 transfer(tab, null) + 多次 transfer(tab, nt),这里怎么结束循环的需要看完 transfer 源码才清楚。


数据迁移:transfer


下面这个方法很点长,将原来的 tab 数组的元素迁移到新的 nextTab 数组中。


虽然我们之前说的 tryPresize 方法中多次调用 transfer 不涉及多线程,但是这个 transfer 方法可以在其他地方被调用,典型地,我们之前在说 put 方法的时候就说过了,请往上看 put 方法,是不是有个地方调用了 helpTransfer 方法,helpTransfer 方法会调用 transfer 方法的。


此方法支持多线程执行,外围调用此方法的时候,会保证第一个发起数据迁移的线程,nextTab 参数为 null,之后再调用此方法的时候,nextTab 不会为 null。


阅读源码之前,先要理解并发操作的机制。原数组长度为 n,所以我们有 n 个迁移任务,让每个线程每次负责一个小任务是最简单的,每做完一个任务再检测是否有其他没做完的任务,帮助迁移就可以了,而 Doug Lea 使用了一个 stride,简单理解就是步长,每个线程每次负责迁移其中的一部分,如每次迁移 16 个小任务。所以,我们就需要一个全局的调度者来安排哪个线程执行哪几个任务,这个就是属性 transferIndex 的作用。


第一个发起数据迁移的线程会将 transferIndex 指向原数组最后的位置,然后从后往前的 stride 个任务属于第一个线程,然后将 transferIndex 指向新的位置,再往前的 stride 个任务属于第二个线程,依此类推。当然,这里说的第二个线程不是真的一定指代了第二个线程,也可以是同一个线程,这个读者应该能理解吧。其实就是将一个大的迁移任务分为了一个个任务包。


private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {

    int n = tab.length, stride;

 

    // stride 在单核下直接等于 n,多核模式下为 (n>>>3)/NCPU,最小值是 16

    // stride 可以理解为”步长“,有 n 个位置是需要进行迁移的,

    //   将这 n 个任务分为多个任务包,每个任务包有 stride 个任务

    if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)

        stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range

 

    // 如果 nextTab 为 null,先进行一次初始化

    //    前面我们说了,外围会保证第一个发起迁移的线程调用此方法时,参数 nextTab 为 null

    //       之后参与迁移的线程调用此方法时,nextTab 不会为 null

    if (nextTab == null) {

        try {

            // 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 是 ConcurrentHashMap 中的属性

        nextTable = nextTab;

        // transferIndex 也是 ConcurrentHashMap 的属性,用于控制迁移的位置

        transferIndex = n;

    }

 

    int nextn = nextTab.length;

 

    // ForwardingNode 翻译过来就是正在被迁移的 Node

    // 这个构造方法会生成一个Node,key、value 和 next 都为 null,关键是 hash 为 MOVED

    // 后面我们会看到,原数组中位置 i 处的节点完成迁移工作后,

    //    就会将位置 i 处设置为这个 ForwardingNode,用来告诉其他线程该位置已经处理过了

    //    所以它其实相当于是一个标志。

    ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);

 

 

    // advance 指的是做完了一个位置的迁移工作,可以准备做下一个位置的了

    boolean advance = true;

    boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab

 

    /*

     * 下面这个 for 循环,最难理解的在前面,而要看懂它们,应该先看懂后面的,然后再倒回来看

     * 

     */

 

    // i 是位置索引,bound 是边界,注意是从后往前

    for (int i = 0, bound = 0;;) {

        Node<K,V> f; int fh;

 

        // 下面这个 while 真的是不好理解

        // advance 为 true 表示可以进行下一个位置的迁移了

        //   简单理解结局:i 指向了 transferIndex,bound 指向了 transferIndex-stride

        while (advance) {

            int nextIndex, nextBound;

            if (--i >= bound || finishing)

                advance = false;

 

            // 将 transferIndex 值赋给 nextIndex

            // 这里 transferIndex 一旦小于等于 0,说明原数组的所有位置都有相应的线程去处理了

            else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {

                i = -1;

                advance = false;

            }

            else if (U.compareAndSwapInt

                     (this, TRANSFERINDEX, nextIndex,

                      nextBound = (nextIndex > stride ?

                                   nextIndex - stride : 0))) {

                // 看括号中的代码,nextBound 是这次迁移任务的边界,注意,是从后往前

                bound = nextBound;

                i = nextIndex - 1;

                advance = false;

            }

        }

        if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {

            int sc;

            if (finishing) {

                // 所有的迁移操作已经完成

                nextTable = null;

                // 将新的 nextTab 赋值给 table 属性,完成迁移

                table = nextTab;

                // 重新计算 sizeCtl:n 是原数组长度,所以 sizeCtl 得出的值将是新数组长度的 0.75 倍

                sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);

                return;

            }

 

            // 之前我们说过,sizeCtl 在迁移前会设置为 (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2

            // 然后,每有一个线程参与迁移就会将 sizeCtl 加 1,

            // 这里使用 CAS 操作对 sizeCtl 进行减 1,代表做完了属于自己的任务

            if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {

                // 任务结束,方法退出

                if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)

                    return;

 

                // 到这里,说明 (sc - 2) == resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT,

                // 也就是说,所有的迁移任务都做完了,也就会进入到上面的 if(finishing){} 分支了

                finishing = advance = true;

                i = n; // recheck before commit

            }

        }

        // 如果位置 i 处是空的,没有任何节点,那么放入刚刚初始化的 ForwardingNode ”空节点“

        else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)

            advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);

        // 该位置处是一个 ForwardingNode,代表该位置已经迁移过了

        else if ((fh = f.hash) == MOVED)

            advance = true; // already processed

        else {

            // 对数组该位置处的结点加锁,开始处理数组该位置处的迁移工作

            synchronized (f) {

                if (tabAt(tab, i) == f) {

                    Node<K,V> ln, hn;

                    // 头结点的 hash 大于 0,说明是链表的 Node 节点

                    if (fh >= 0) {

                        // 下面这一块和 Java7 中的 ConcurrentHashMap 迁移是差不多的,

                        // 需要将链表一分为二,

                        //   找到原链表中的 lastRun,然后 lastRun 及其之后的节点是一起进行迁移的

                        //   lastRun 之前的节点需要进行克隆,然后分到两个链表中

                        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);

                        // 另一个链表放在新数组的位置 i+n

                        setTabAt(nextTab, i + n, hn);

                        // 将原数组该位置处设置为 fwd,代表该位置已经处理完毕,

                        //    其他线程一旦看到该位置的 hash 值为 MOVED,就不会进行迁移了

                        setTabAt(tab, i, fwd);

                        // advance 设置为 true,代表该位置已经迁移完毕

                        advance = true;

                    }

                    else if (f instanceof TreeBin) {

                        // 红黑树的迁移

                        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;

                            }

                        }

                        // 如果一分为二后,节点数少于 8,那么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;

 

                        // 将 ln 放置在新数组的位置 i

                        setTabAt(nextTab, i, ln);

                        // 将 hn 放置在新数组的位置 i+n

                        setTabAt(nextTab, i + n, hn);

                        // 将原数组该位置处设置为 fwd,代表该位置已经处理完毕,

                        //    其他线程一旦看到该位置的 hash 值为 MOVED,就不会进行迁移了

                        setTabAt(tab, i, fwd);

                        // advance 设置为 true,代表该位置已经迁移完毕

                        advance = true;

                    }

                }

            }

        }

    }

}


说到底,transfer 这个方法并没有实现所有的迁移任务,每次调用这个方法只实现了 transferIndex 往前 stride 个位置的迁移工作,其他的需要由外围来控制。


这个时候,再回去仔细看 tryPresize 方法可能就会更加清晰一些了。


get 过程分析


get 方法从来都是最简单的,这里也不例外:


  1. 计算 hash 值

  2. 根据 hash 值找到数组对应位置: (n – 1) & h

  3. 根据该位置处结点性质进行相应查找

  • 如果该位置为 null,那么直接返回 null 就可以了

  • 如果该位置处的节点刚好就是我们需要的,返回该节点的值即可

  • 如果该位置节点的 hash 值小于 0,说明正在扩容,或者是红黑树,后面我们再介绍 find 方法


如果以上 3 条都不满足,那就是链表,进行遍历比对即可


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) {

        // 判断头结点是否就是我们需要的节点

        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)

            // 参考 ForwardingNode.find(int h, Object k) 和 TreeBin.find(int h, Object k)

            return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;

 

        // 遍历链表

        while ((e = e.next) != null) {

            if (e.hash == h &&

                ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))

                return e.val;

        }

    }

    return null;

}


简单说一句,此方法的大部分内容都很简单,只有正好碰到扩容的情况,ForwardingNode.find(int h, Object k) 稍微复杂一些,不过在了解了数据迁移的过程后,这个也就不难了,所以限于篇幅这里也不展开说了。


总结


其实也不是很难嘛,虽然没有像之前的 AQS 和线程池一样一行一行源码进行分析,但还是把所有初学者可能会糊涂的地方都进行了深入的介绍,只要是稍微有点基础的读者,应该是很容易就能看懂 HashMap 和 ConcurrentHashMap 源码了。


看源码不算是目的吧,深入地了解 Doug Lea 的设计思路,我觉得还挺有趣的,大师就是大师,代码写得真的是好啊。


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