HashMap ConcurrentHashMap介绍

目录

HashMap

数据结构

重要成员变量

Jdk7-扩容死锁分析

单线程扩容

多线程扩容

Jdk8-扩容

ConcurrentHashMap

数据结构

并发安全控制

源码原理分析 

重要成员变量

协助扩容helpTransfer

扩容transfer

总结

CopyOnWrite机制

源码原理 

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HashMap

数据结构

数组+链表+(红黑树jdk>=8)

重要成员变量

• DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; Hash表默认初始容量
• MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; 最大Hash表容量
• DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f；默认加载因子
• TREEIFY_THRESHOLD = 8；链表转红黑树阈值
• UNTREEIFY_THRESHOLD = 6；红黑树转链表阈值
• MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64；链表转红黑树时hash表最小容量阈值，达不到优先扩容。

Jdk7-扩容死锁分析

死锁问题核心在于下面代码，多线程扩容导致形成的链表环!

void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {int newCapacity = newTable.length;for (Entry<K,V> e : table) {while(null != e) {Entry<K,V> next = e.next;//第一行if (rehash) {e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);}int i = indexFor(e.hash, newCapacity);//第二行e.next = newTable[i];//第三行newTable[i] = e;//第四行e = next;//第五行}}
}

去掉了一些冗余的代码， 层次结构更加清晰了。

• 第一行：记录oldhash表中e.next
• 第二行：rehash计算出数组的位置(hash表中桶的位置)
• 第三行：e要插入链表的头部， 所以要先将e.next指向new hash表中的第一个元素
• 第四行：将e放入到new hash表的头部
• 第五行： 转移e到下一个节点， 继续循环下去

上面源代码的过程就是把原来的数据，有个已经形成链表了，把原来的数据放到新的数组里面，用的头插法进行插入

单线程扩容

假设：hash算法就是简单的key与length(数组长度)求余。hash表长度为2，如果不扩容， 那么元素key为3,5,7按照计算(key%table.length)的话都应该碰撞到table[1]上。

扩容：hash表长度会扩容为4重新hash，key=3 会落到table[3]上(3%4=3)， 当前e.next为key(7), 继续while循环重新hash，key=7 会落到table[3]上(7%4=3), 产生碰撞， 这里采用的是头插入法，所以key=7的Entry会排在key=3前面(这里可以具体看while语句中代码)当前e.next为key(5), 继续while循环重新hash，key=5 会落到table[1]上(5%4=3)， 当前e.next为null, 跳出while循环，resize结束。

如下图所示

多线程扩容

下面就是多线程同时put的情况了， 然后同时进入transfer方法中：假设这里有两个线程同时执行了put()操作，并进入了transfer()环节

while(null != e) {Entry<K,V> next = e.next;//第一行，线程1执行到此被调度挂起int i = indexFor(e.hash, newCapacity);//第二行e.next = newTable[i];//第三行newTable[i] = e;//第四行e = next;//第五行
}

那么此时状态为：

从上面的图我们可以看到，因为线程1的 e 指向了 key(3)，而 next 指向了 key(7)，在线程2 rehash 后，就指向了线程2 rehash 后的链表。 

然后线程1被唤醒了：

1. 执行e.next = newTable[i]，于是 key(3)的 next 指向了线程1的新 Hash 表，因为新 Hash 表为空，所以e.next = null，
2. 执行newTable[i] = e，所以线程1的新 Hash 表第一个元素指向了线程2新 Hash 表的 key(3)。好了，e 处理完毕。
3. 执行e = next，将 e 指向 next，所以新的 e 是 key(7)

然后该执行 key(3)的 next 节点 key(7)了:

1. 现在的 e 节点是 key(7)，首先执行Entry next = e.next,那么 next 就是 key(3)了
2. 执行e.next = newTable[i]，于是key(7) 的 next 就成了 key(3)
3. 执行newTable[i] = e，那么线程1的新 Hash 表第一个元素变成了 key(7)
4. 执行e = next，将 e 指向 next，所以新的 e 是 key(3)

此时状态为：

然后又该执行 key(7)的 next 节点 key(3)了：

1. 现在的 e 节点是 key(3)，首先执行Entry next = e.next,那么 next 就是 null
2. 执行e.next = newTable[i]，于是key(3) 的 next 就成了 key(7)
3. 执行newTable[i] = e，那么线程1的新 Hash 表第一个元素变成了 key(3)
4. 执行e = next，将 e 指向 next，所以新的 e 是 key(7)

这时候的状态如图所示：

很明显，环形链表出现了。 

Jdk8-扩容

Java8 HashMap扩容跳过了Jdk7扩容的坑，对源码进行了优化，采用高低位拆分转移方式，避免了链表环的产生。

扩容前：

扩容后：

由于Jdk8引入了新的数据结构，所以put方法过程也有了一定改进，其过程如下图所示。

ConcurrentHashMap

数据结构

ConcurrentHashMap的数据结构与HashMap基本类似，区别在于：1、内部在数据写入时加了同步机制(分段锁)保证线程安全，读操作是无锁操作；2、扩容时老数据的转移是并发执行的，这样扩容的效率更高。

并发安全控制

Java7 ConcurrentHashMap基于ReentrantLock实现分段锁

Java8中 ConcurrentHashMap基于分段锁+CAS保证线程安全，分段锁基于synchronized关键字实现； 

源码原理分析 

重要成员变量

ConcurrentHashMap拥有出色的性能, 在真正掌握内部结构时, 先要掌握比较重要的成员:

• LOAD_FACTOR: 负载因子, 默认75%, 当table使用率达到75%时, 为减少table的hash碰撞, tabel长度将扩容一倍。负载因子计算: 元素总个数%table.lengh
• TREEIFY_THRESHOLD: 默认8, 当链表长度达到8时, 将结构转变为红黑树。
• UNTREEIFY_THRESHOLD: 默认6, 红黑树转变为链表的阈值。
• MIN_TRANSFER_STRIDE: 默认16, table扩容时, 每个线程最少迁移table的槽位个数。
• MOVED: 值为-1, 当Node.hash为MOVED时, 代表着table正在扩容
• TREEBIN, 置为-2, 代表此元素后接红黑树。
• nextTable: table迁移过程临时变量, 在迁移过程中将元素全部迁移到nextTable上。
• sizeCtl: 用来标志table初始化和扩容的,不同的取值代表着不同的含义:

• • • 0: table还没有被初始化
    • -1: table正在初始化
    • 小于-1: 实际值为resizeStamp(n)
    • 大于0: 初始化完成后, 代表table最大存放元素的个数, 默认为0.75*n

• transferIndex: table容量从n扩到2n时, 是从索引n->1的元素开始迁移, transferIndex代表当前已经迁移的元素下标
• ForwardingNode: 一个特殊的Node节点, 其hashcode=MOVED, 代表着此时table正在做扩容操作。扩容期间, 若table某个元素为null, 那么该元素设置为ForwardingNode, 当下个线程向这个元素插入数据时, 检查hashcode=MOVED, 就会帮着扩容。

ConcurrentHashMap由三部分构成, table+链表+红黑树, 其中table是一个数组, 既然是数组, 必须要在使用时确定数组的大小, 当table存放的元素过多时, 就需要扩容, 以减少碰撞发生次数, 本文就讲解扩容的过程。扩容检查主要发生在插入元素(putVal())的过程:

• 一个线程插完元素后, 检查table使用率, 若超过阈值, 调用transfer进行扩容
• 一个线程插入数据时, 发现table对应元素的hash=MOVED, 那么调用helpTransfer()协助扩容。

协助扩容helpTransfer

下面是协助扩容的过程

final Node<K,V>[] helpTransfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V> f) { //table扩容Node<K,V>[] nextTab; int sc;if (tab != null && (f instanceof ForwardingNode) &&(nextTab = ((ForwardingNode<K,V>)f).nextTable) != null) {// 根据 length 得到一个标识符号int rs = resizeStamp(tab.length);while (nextTab == nextTable && table == tab &&(sc = sizeCtl) < 0) {//说明还在扩容//判断是否标志发生了变化||  扩容结束了if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||//达到最大的帮助线程 ||  判断扩容转移下标是否在调整（扩容结束）sc == rs + MAX_RESIZERS || transferIndex <= 0)break;// 将 sizeCtl + 1, （表示增加了一个线程帮助其扩容）if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1)) {transfer(tab, nextTab);break;}}return nextTab;}return table;
}

主要做了如下事情:

• 检查是否扩容完成

• 对sizeCtrl = sizeCtrl+1, 然后调用transfer()进行真正的扩容。

扩容transfer

扩容的整体步骤就是新建一个nextTab, size是之前的2倍, 将table上的非空元素迁移到nextTab上面去。

private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {int n = tab.length, stride;if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)// subdivide range，每个线程最少迁移16个槽位，大的话，最多stride = MIN_TRANSFER_STRIDE;// initiating  才开始初始化新的nextTabif (nextTab == null) {try {@SuppressWarnings("unchecked")Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1];  //扩容2倍nextTab = nt;} catch (Throwable ex) {      // try to cope with OOMEsizeCtl = Integer.MAX_VALUE;return;}nextTable = nextTab;transferIndex = n;//更新的转移下标，}int nextn = nextTab.length;ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);//是否能够向前推进到下一个周期boolean advance = true;// to ensure sweep before committing nextTab，完成状态，如果是，则结束此方法boolean finishing = false;for (int i = 0, bound = 0;;) {Node<K,V> f; int fh;while (advance) { //取下一个周期int nextIndex, nextBound;//本线程处理的区间范围为[bound, i),范围还没有处理完成，那么就继续处理if (--i >= bound || finishing)advance = false;//目前处理到了这里（从大到小， 下线），开始找新的一轮的区间else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {i = -1;advance = false;}//这个条件改变的是transferIndex的值，从16变成了1else if (U.compareAndSwapInt(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,//nextBound 是这次迁移任务的边界，注意，是从后往前nextBound = (nextIndex > stride ?nextIndex - stride : 0))) {bound = nextBound; //一块区间最小桶的下标i = nextIndex - 1; //能够处理的最大桶的下标advance = false;}}if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) { //每个迁移线程都能达到这里int sc;if (finishing) { //迁移完成nextTable = null;//直接把以前的table丢弃了，上面的MOVE等标志全部丢弃，使用新的table = nextTab;sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1); //扩大2n-0.5n = 1.50n, 更新新的容量阈值return;}//表示当前线程迁移完成了if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {//注意此时sc的值并不等于sizeCtl，上一步，sizeCtl=sizeCtl-1了。这两个对象还是分割的if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)return;finishing = advance = true;i = n; // recheck before commit}}//如果对应位置为null， 则将ForwardingNode放在对应的地方else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);else if ((fh = f.hash) == MOVED) //别的线程已经在处理了，再推进一个下标advance = true; // already processed，推动到下一个周期，仍然会检查i与bound是否结束else { //说明位置上有值了，//需要加锁，防止再向里面放值，在放数据时，也会锁住。比如整个table正在迁移，还没有迁移到这个元素，另外一个线程向这个节点插入数据，此时迁移到这里了，会被阻塞住synchronized (f) {if (tabAt(tab, i) == f) {//判断i下标和f是否相同Node<K,V> ln, hn; //高位桶， 地位桶if (fh >= 0) {int runBit = fh & n;//n为2^n, 取余后只能是2^nNode<K,V> lastRun = f;///找到最后一个不和fn相同的节点for (Node<K,V> p = f.next; p != null; p = p.next) {int b = p.hash & n;//只要找到这，之后的取值都是一样的，下次循环时，就不用再循环后面的if (b != runBit) {runBit = b;lastRun = p;}}if (runBit == 0) {ln = lastRun;hn = null;}else { //比如1，16，32,如果低位%16，那么肯定是0。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)//这样就把相同串的给串起来了ln = new Node<K,V>(ph, pk, pv, ln);else//这样就把相同串的给串起来了，注意这里ln用法，第一个next为null，烦着串起来了。hn = new Node<K,V>(ph, pk, pv, hn);}setTabAt(nextTab, i, ln); //反着给串起来了setTabAt(nextTab, i + n, hn);setTabAt(tab, i, fwd);advance = true;}else if (f instanceof TreeBin) {// 如果是红黑树TreeBin<K,V> t = (TreeBin<K,V>)f;TreeNode<K,V> lo = null, loTail = null; //也是高低节点TreeNode<K,V> hi = null, hiTail = null;//也是高低节点int lc = 0, hc = 0;for (Node<K,V> e = t.first; e != null; e = e.next) { //中序遍历红黑树int h = e.hash;TreeNode<K,V> p = new TreeNode<K,V>(h, e.key, e.val, null, null);if ((h & n) == 0) { //0的放低位//注意这里p.prev = loTail，每一个p都是下一个的previf ((p.prev = loTail) == null)lo = p; //把头记住elseloTail.next = p;  //上一次的p的next是这次的ploTail = p; //把上次p给记住++lc;}else { //高位if ((p.prev = hiTail) == null)hi = p; //把尾记住elsehiTail.next = p;hiTail = p;++hc;}}ln = (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) ? untreeify(lo) :// //判断是否需要转化为树(hc != 0) ? new TreeBin<K,V>(lo) : t; //如果没有高低的话，则部分为两个树hn = (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) ? untreeify(hi) :(lc != 0) ? new TreeBin<K,V>(hi) : t;setTabAt(nextTab, i, ln);setTabAt(nextTab, i + n, hn);setTabAt(tab, i, fwd);advance = true;}}}}}
}

其中有两个变量需要了解下:

• advance: 表示是否可以向下一个轮元素进行迁移。
• finishing: table所有元素是否迁移完成。

大致做了如下事情:

• 确定线程每轮迁移元素的个数stride, 比如进来一个线程, 确定扩容table下标为(a,b]之间元素, 下一个线程扩容(b,c]。这里对b-a或者c-b也是由最小值16限制的。 也就是说每个线程最少扩容连续16个table的元素。而标志当前迁移的下标保存在transferIndex里面。
• 检查nextTab是否完成初始化, 若没有的话, 说明是第一个迁移的线程, 先初始化nextTab, size是之前table的2倍。
• 进入while循环查找本轮迁移的table下标元素区间, 保存在(bound, i]中, 注意这里是半开半闭区间。
• 从i -> bound开始遍历table中每个元素, 这里是从大到小遍历的:

1. 若该元素为空, 则向该元素标写入ForwardingNode, 然后检查下一个元素。 当别的线程向这个元素插入数据时, 根据这个标志符知道了table正在被别的线程迁移, 在putVal中就会调用helpTransfer帮着迁移。
2. 若该元素的hash=MOVED, 代表次table正在处于迁移之中, 跳过。 按道理不会跑着这里的。
3. 否则说明该元素跟着的是一个链表或者是个红黑树结构, 若hash>0, 则说明是个链表, 若f instanceof TreeBin, 则说明是个红黑树结构。

• 链表迁移原理如下: 遍历链表每个节点。 若节点的f.hash&n==0成立, 则将节点放在i, 否则, 则将节点放在n+i上面。

迁移前, 对该元素进行加锁。 遍历链表时, 这里使用lastRun变量, 保留的是上次hash的值, 假如整个链表全部节点f.hash&n==0, 那么第二次遍历, 只要找到lastRun的值, 那么认为之后的节点都是相同值, 减少了不必要的f.hash&n取值。遍历完所有的节点后, 此时形成了两条链表, ln存放的是f.hash&n=0的节点, hn存放的是非0的节点, 然后将ln存放在nextTable第i元素的位置, n+i存放在n+i的位置。

蓝色节点代表:f.hash&n==0, 绿色节点代表f.hash&n!=0。 最终蓝色的节点仍在存放在(0, n)范围里, 绿的节点存放在(n, 2n-1)的范围之内。

• 迁移链表和红黑树的原理是一样的, 在红黑树中, 我们记录了每个红黑树的first(这个节点不是hash最小的节点)和每个节点的next, 根据这两个元素, 我们可以访问红黑树所有的元素, 红黑树此时也是一个链表, 红黑树和链表迁移的过程一样。红黑树根据迁移后拆分成了hn和ln, 根据链表长度确定链表是红黑树结构还是退化为了链表。

4.如何确定table所有元素迁移完成:

//表示当前线程迁移完成了
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {//注意此时sc的值并不等于sizeCtl，上一步，sizeCtl=sizeCtl-1了。这两个对象还是分割的if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)return;finishing = advance = true;i = n; // recheck before commit
}

第一个线程开始迁移时, 设置了sizeCtl= resizeStamp(n) resizeStamp(n)

总结

table扩容过程就是将table元素迁移到新的table上, 在元素迁移时, 可以并发完成, 加快了迁移速度, 同时不至于阻塞线程。所有元素迁移完成后, 旧的table直接丢失, 直接使用新的table。

CopyOnWrite机制

核心思想：读写分离，空间换时间，避免为保证并发安全导致的激烈的锁竞争。

划关键点：

1. CopyOnWrite适用于读多写少的情况，最大程度的提高读的效率；
2. CopyOnWrite是最终一致性，在写的过程中，原有的读的数据是不会发生更新的，只有新的读才能读到最新数据；
3. 如何使其他线程能够及时读到新的数据，需要使用volatile变量；
4. 写的时候不能并发写，需要对写操作进行加锁；

源码原理 

写时复制

/**   添加元素api*/
public boolean add(E e) {final ReentrantLock lock = this.lock;lock.lock();try {Object[] elements = getArray();int len = elements.length;Object[] newElements = Arrays.copyOf(elements, len + 1); //复制一个array副本newElements[len] = e; //往副本里写入setArray(newElements); //副本替换原本，成为新的原本return true;} finally {lock.unlock();}
}
//读api
public E get(int index) {return get(getArray(), index); //无锁
}