Java多线程进阶（二三）—— J.U.C之collections框架：ConcurrentHashMap(1) 原理

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一、ConcurrentHashMap类简介

ConcurrentHashMap是在JDK1.5时，J.U.C引入的一个同步集合工具类，顾名思义，这是一个线程安全的HashMap。不同版本的ConcurrentHashMap，内部实现机制千差万别，本节所有的讨论基于JDK1.8。

ConcurrentHashMap的类继承关系并不复杂：

可以看到ConcurrentHashMap继承了AbstractMap，这是一个java.util包下的抽象类，提供Map接口的骨干实现，以最大限度地减少实现Map这类数据结构时所需的工作量，一般来讲，如果需要重复造轮子——自己来实现一个Map，那一般就是继承AbstractMap。

另外，ConcurrentHashMap实现了ConcurrentMap这个接口，ConcurrentMap是在JDK1.5时随着J.U.C包引入的，这个接口其实就是提供了一些针对Map的原子操作：

ConcurrentMap接口提供的功能：

方法签名	功能
getOrDefault(Object key, V defaultValue)	返回指定key对应的值；如果Map不存在该key，则返回defaultValue
forEach(BiConsumer action)	遍历Map的所有Entry，并对其进行指定的aciton操作
putIfAbsent(K key, V value)	如果Map不存在指定的key，则插入<K,V>；否则，直接返回该key对应的值
remove(Object key, Object value)	删除与<key,value>完全匹配的Entry，并返回true；否则，返回false
replace(K key, V oldValue, V newValue)	如果存在key，且值和oldValue一致，则更新为newValue，并返回true；否则，返回false
replace(K key, V value)	如果存在key，则更新为value，返回旧value；否则，返回null
replaceAll(BiFunction function)	遍历Map的所有Entry，并对其进行指定的funtion操作
computeIfAbsent(K key, Function mappingFunction)	如果Map不存在指定的key，则通过mappingFunction计算value并插入
computeIfPresent(K key, BiFunction remappingFunction)	如果Map存在指定的key，则通过mappingFunction计算value并替换旧值
compute(K key, BiFunction remappingFunction)	根据指定的key，查找value；然后根据得到的value和remappingFunction重新计算新值，并替换旧值
merge(K key, V value, BiFunction remappingFunction)	如果key不存在，则插入value；否则，根据key对应的值和remappingFunction计算新值，并替换旧值

二、ConcurrentHashMap基本结构

我们先来看下ConcurrentHashMap对象的内部结构究竟什么样的：

基本结构

ConcurrentHashMap内部维护了一个Node类型的数组，也就是table：

transient volatile Node<K, V>[] table;

数组的每一个位置table[i]代表了一个桶，当插入键值对时，会根据键的hash值映射到不同的桶位置，table一共可以包含4种不同类型的桶：Node、TreeBin、ForwardingNode、ReservationNode。上图中，不同的桶用不同颜色表示。可以看到，有的桶链接着链表，有的桶链接着树，这也是JDK1.8中ConcurrentHashMap的特殊之处，后面会详细讲到。

需要注意的是：TreeBin所链接的是一颗红黑树，红黑树的结点用TreeNode表示，所以ConcurrentHashMap中实际上一共有五种不同类型的Node结点。

之所以用TreeBin而不是直接用TreeNode，是因为红黑树的操作比较复杂，包括构建、左旋、右旋、删除，平衡等操作，用一个代理结点TreeBin来包含这些复杂操作，其实是一种“职责分离”的思想。另外TreeBin中也包含了一些加/解锁的操作。

在JDK1.8之前，ConcurrentHashMap采用了分段锁的设计思路，以减少热点域的冲突。JDK1.8时不再延续，转而直接对每个桶加锁，并用“红黑树”链接冲突结点。关于红黑树和一般HashMap的实现思路，读者可以参考《Algorithms 4th》，或我之前写的博文：红黑树和哈希表，本文不会对红黑树的相关操作具体分析。

结点定义

上一节提到，ConcurrentHashMap一共包含5种结点，我们来看下各个结点的定义和作用。

1、Node结点
Node结点的定义非常简单，也是其它四种类型结点的父类。

默认链接到table[i]——桶上的结点就是Node结点。
当出现hash冲突时，Node结点会首先以链表的形式链接到table上，当结点数量超过一定数目时，链表会转化为红黑树。因为链表查找的平均时间复杂度为O(n)，而红黑树是一种平衡二叉树，其平均时间复杂度为O(logn)。

/**
 * 普通的Entry结点, 以链表形式保存时才会使用, 存储实际的数据.
 */
static class Node<K, V> implements Map.Entry<K, V> {
    final int hash;
    final K key;
    volatile V val;
    volatile Node<K, V> next;   // 链表指针

    Node(int hash, K key, V val, Node<K, V> next) {
        this.hash = hash;
        this.key = key;
        this.val = val;
        this.next = next;
    }

    public final K getKey() {
        return key;
    }

    public final V getValue() {
        return val;
    }

    public final int hashCode() {
        return key.hashCode() ^ val.hashCode();
    }

    public final String toString() {
        return key + "=" + val;
    }

    public final V setValue(V value) {
        throw new UnsupportedOperationException();
    }

    public final boolean equals(Object o) {
        Object k, v, u;
        Map.Entry<?, ?> e;
        return ((o instanceof Map.Entry) &&
            (k = (e = (Map.Entry<?, ?>) o).getKey()) != null &&
            (v = e.getValue()) != null &&
            (k == key || k.equals(key)) &&
            (v == (u = val) || v.equals(u)));
    }

    /**
     * 链表查找.
     */
    Node<K, V> find(int h, Object k) {
        Node<K, V> e = this;
        if (k != null) {
            do {
                K ek;
                if (e.hash == h &&
                    ((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
        return null;
    }
}

2、TreeNode结点
TreeNode就是红黑树的结点，TreeNode不会直接链接到table[i]——桶上面，而是由TreeBin链接，TreeBin会指向红黑树的根结点。

/**
 * 红黑树结点, 存储实际的数据.
 */
static final class TreeNode<K, V> extends Node<K, V> {
    boolean red;

    TreeNode<K, V> parent;
    TreeNode<K, V> left;
    TreeNode<K, V> right;

    /**
     * prev指针是为了方便删除.
     * 删除链表的非头结点时，需要知道它的前驱结点才能删除，所以直接提供一个prev指针
     */
    TreeNode<K, V> prev;

    TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K, V> next,
             TreeNode<K, V> parent) {
        super(hash, key, val, next);
        this.parent = parent;
    }

    Node<K, V> find(int h, Object k) {
        return findTreeNode(h, k, null);
    }

    /**
     * 以当前结点（this）为根结点，开始遍历查找指定key.
     */
    final TreeNode<K, V> findTreeNode(int h, Object k, Class<?> kc) {
        if (k != null) {
            TreeNode<K, V> p = this;
            do {
                int ph, dir;
                K pk;
                TreeNode<K, V> q;
                TreeNode<K, V> pl = p.left, pr = p.right;
                if ((ph = p.hash) > h)
                    p = pl;
                else if (ph < h)
                    p = pr;
                else if ((pk = p.key) == k || (pk != null && k.equals(pk)))
                    return p;
                else if (pl == null)
                    p = pr;
                else if (pr == null)
                    p = pl;
                else if ((kc != null ||
                    (kc = comparableClassFor(k)) != null) &&
                    (dir = compareComparables(kc, k, pk)) != 0)
                    p = (dir < 0) ? pl : pr;
                else if ((q = pr.findTreeNode(h, k, kc)) != null)
                    return q;
                else
                    p = pl;
            } while (p != null);
        }
        return null;
    }
}

3、TreeBin结点
TreeBin相当于TreeNode的代理结点。TreeBin会直接链接到table[i]——桶上面，该结点提供了一系列红黑树相关的操作，以及加锁、解锁操作。

/**
 * TreeNode的代理结点（相当于封装了TreeNode的容器，提供针对红黑树的转换操作和锁控制）
 * hash值固定为-3
 */
static final class TreeBin<K, V> extends Node<K, V> {
    TreeNode<K, V> root;                // 红黑树结构的根结点
    volatile TreeNode<K, V> first;      // 链表结构的头结点
    volatile Thread waiter;             // 最近的一个设置WAITER标识位的线程

    volatile int lockState;             // 整体的锁状态标识位

    static final int WRITER = 1;        // 二进制001，红黑树的写锁状态
    static final int WAITER = 2;        // 二进制010，红黑树的等待获取写锁状态
    static final int READER = 4;        // 二进制100，红黑树的读锁状态，读可以并发，每多一个读线程，lockState都加上一个READER值

    /**
     * 在hashCode相等并且不是Comparable类型时，用此方法判断大小.
     */
    static int tieBreakOrder(Object a, Object b) {
        int d;
        if (a == null || b == null ||
            (d = a.getClass().getName().
                compareTo(b.getClass().getName())) == 0)
            d = (System.identityHashCode(a) <= System.identityHashCode(b) ?
                -1 : 1);
        return d;
    }

    /**
     * 将以b为头结点的链表转换为红黑树.
     */
    TreeBin(TreeNode<K, V> b) {
        super(TREEBIN, null, null, null);
        this.first = b;
        TreeNode<K, V> r = null;
        for (TreeNode<K, V> x = b, next; x != null; x = next) {
            next = (TreeNode<K, V>) x.next;
            x.left = x.right = null;
            if (r == null) {
                x.parent = null;
                x.red = false;
                r = x;
            } else {
                K k = x.key;
                int h = x.hash;
                Class<?> kc = null;
                for (TreeNode<K, V> p = r; ; ) {
                    int dir, ph;
                    K pk = p.key;
                    if ((ph = p.hash) > h)
                        dir = -1;
                    else if (ph < h)
                        dir = 1;
                    else if ((kc == null &&
                        (kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
                        (dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0)
                        dir = tieBreakOrder(k, pk);
                    TreeNode<K, V> xp = p;
                    if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
                        x.parent = xp;
                        if (dir <= 0)
                            xp.left = x;
                        else
                            xp.right = x;
                        r = balanceInsertion(r, x);
                        break;
                    }
                }
            }
        }
        this.root = r;
        assert checkInvariants(root);
    }

    /**
     * 对红黑树的根结点加写锁.
     */
    private final void lockRoot() {
        if (!U.compareAndSwapInt(this, LOCKSTATE, 0, WRITER))
            contendedLock();
    }

    /**
     * 释放写锁.
     */
    private final void unlockRoot() {
        lockState = 0;
    }

    /**
     * Possibly blocks awaiting root lock.
     */
    private final void contendedLock() {
        boolean waiting = false;
        for (int s; ; ) {
            if (((s = lockState) & ~WAITER) == 0) {
                if (U.compareAndSwapInt(this, LOCKSTATE, s, WRITER)) {
                    if (waiting)
                        waiter = null;
                    return;
                }
            } else if ((s & WAITER) == 0) {
                if (U.compareAndSwapInt(this, LOCKSTATE, s, s | WAITER)) {
                    waiting = true;
                    waiter = Thread.currentThread();
                }
            } else if (waiting)
                LockSupport.park(this);
        }
    }

    /**
     * 从根结点开始遍历查找，找到“相等”的结点就返回它，没找到就返回null
     * 当存在写锁时，以链表方式进行查找
     */
    final Node<K, V> find(int h, Object k) {
        if (k != null) {
            for (Node<K, V> e = first; e != null; ) {
                int s;
                K ek;
                /**
                 * 两种特殊情况下以链表的方式进行查找:
                 * 1. 有线程正持有写锁，这样做能够不阻塞读线程
                 * 2. 有线程等待获取写锁，不再继续加读锁，相当于“写优先”模式
                 */
                if (((s = lockState) & (WAITER | WRITER)) != 0) {
                    if (e.hash == h &&
                        ((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))
                        return e;
                    e = e.next;
                } else if (U.compareAndSwapInt(this, LOCKSTATE, s,
                    s + READER)) {
                    TreeNode<K, V> r, p;
                    try {
                        p = ((r = root) == null ? null :
                            r.findTreeNode(h, k, null));
                    } finally {
                        Thread w;
                        if (U.getAndAddInt(this, LOCKSTATE, -READER) ==
                            (READER | WAITER) && (w = waiter) != null)
                            LockSupport.unpark(w);
                    }
                    return p;
                }
            }
        }
        return null;
    }

    /**
     * 查找指定key对应的结点,如果未找到，则插入.
     *
     * @return 插入成功返回null, 否则返回找到的结点
     */
    final TreeNode<K, V> putTreeVal(int h, K k, V v) {
        Class<?> kc = null;
        boolean searched = false;
        for (TreeNode<K, V> p = root; ; ) {
            int dir, ph;
            K pk;
            if (p == null) {
                first = root = new TreeNode<K, V>(h, k, v, null, null);
                break;
            } else if ((ph = p.hash) > h)
                dir = -1;
            else if (ph < h)
                dir = 1;
            else if ((pk = p.key) == k || (pk != null && k.equals(pk)))
                return p;
            else if ((kc == null &&
                (kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
                (dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0) {
                if (!searched) {
                    TreeNode<K, V> q, ch;
                    searched = true;
                    if (((ch = p.left) != null &&
                        (q = ch.findTreeNode(h, k, kc)) != null) ||
                        ((ch = p.right) != null &&
                            (q = ch.findTreeNode(h, k, kc)) != null))
                        return q;
                }
                dir = tieBreakOrder(k, pk);
            }

            TreeNode<K, V> xp = p;
            if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
                TreeNode<K, V> x, f = first;
                first = x = new TreeNode<K, V>(h, k, v, f, xp);
                if (f != null)
                    f.prev = x;
                if (dir <= 0)
                    xp.left = x;
                else
                    xp.right = x;
                if (!xp.red)
                    x.red = true;
                else {
                    lockRoot();
                    try {
                        root = balanceInsertion(root, x);
                    } finally {
                        unlockRoot();
                    }
                }
                break;
            }
        }
        assert checkInvariants(root);
        return null;
    }

    /**
     * 删除红黑树的结点：
     * 1. 红黑树规模太小时，返回true，然后进行 树 -> 链表 的转化;
     * 2. 红黑树规模足够时，不用变换成链表，但删除结点时需要加写锁.
     */
    final boolean removeTreeNode(TreeNode<K, V> p) {
        TreeNode<K, V> next = (TreeNode<K, V>) p.next;
        TreeNode<K, V> pred = p.prev;  // unlink traversal pointers
        TreeNode<K, V> r, rl;
        if (pred == null)
            first = next;
        else
            pred.next = next;
        if (next != null)
            next.prev = pred;
        if (first == null) {
            root = null;
            return true;
        }
        if ((r = root) == null || r.right == null || // too small
            (rl = r.left) == null || rl.left == null)
            return true;
        lockRoot();
        try {
            TreeNode<K, V> replacement;
            TreeNode<K, V> pl = p.left;
            TreeNode<K, V> pr = p.right;
            if (pl != null && pr != null) {
                TreeNode<K, V> s = pr, sl;
                while ((sl = s.left) != null) // find successor
                    s = sl;
                boolean c = s.red;
                s.red = p.red;
                p.red = c; // swap colors
                TreeNode<K, V> sr = s.right;
                TreeNode<K, V> pp = p.parent;
                if (s == pr) { // p was s's direct parent
                    p.parent = s;
                    s.right = p;
                } else {
                    TreeNode<K, V> sp = s.parent;
                    if ((p.parent = sp) != null) {
                        if (s == sp.left)
                            sp.left = p;
                        else
                            sp.right = p;
                    }
                    if ((s.right = pr) != null)
                        pr.parent = s;
                }
                p.left = null;
                if ((p.right = sr) != null)
                    sr.parent = p;
                if ((s.left = pl) != null)
                    pl.parent = s;
                if ((s.parent = pp) == null)
                    r = s;
                else if (p == pp.left)
                    pp.left = s;
                else
                    pp.right = s;
                if (sr != null)
                    replacement = sr;
                else
                    replacement = p;
            } else if (pl != null)
                replacement = pl;
            else if (pr != null)
                replacement = pr;
            else
                replacement = p;
            if (replacement != p) {
                TreeNode<K, V> pp = replacement.parent = p.parent;
                if (pp == null)
                    r = replacement;
                else if (p == pp.left)
                    pp.left = replacement;
                else
                    pp.right = replacement;
                p.left = p.right = p.parent = null;
            }

            root = (p.red) ? r : balanceDeletion(r, replacement);

            if (p == replacement) {  // detach pointers
                TreeNode<K, V> pp;
                if ((pp = p.parent) != null) {
                    if (p == pp.left)
                        pp.left = null;
                    else if (p == pp.right)
                        pp.right = null;
                    p.parent = null;
                }
            }
        } finally {
            unlockRoot();
        }
        assert checkInvariants(root);
        return false;
    }

    // 以下是红黑树的经典操作方法，改编自《算法导论》
    static <K, V> TreeNode<K, V> rotateLeft(TreeNode<K, V> root,
                                            TreeNode<K, V> p) {
        TreeNode<K, V> r, pp, rl;
        if (p != null && (r = p.right) != null) {
            if ((rl = p.right = r.left) != null)
                rl.parent = p;
            if ((pp = r.parent = p.parent) == null)
                (root = r).red = false;
            else if (pp.left == p)
                pp.left = r;
            else
                pp.right = r;
            r.left = p;
            p.parent = r;
        }
        return root;
    }

    static <K, V> TreeNode<K, V> rotateRight(TreeNode<K, V> root,
                                             TreeNode<K, V> p) {
        TreeNode<K, V> l, pp, lr;
        if (p != null && (l = p.left) != null) {
            if ((lr = p.left = l.right) != null)
                lr.parent = p;
            if ((pp = l.parent = p.parent) == null)
                (root = l).red = false;
            else if (pp.right == p)
                pp.right = l;
            else
                pp.left = l;
            l.right = p;
            p.parent = l;
        }
        return root;
    }

    static <K, V> TreeNode<K, V> balanceInsertion(TreeNode<K, V> root,
                                                  TreeNode<K, V> x) {
        x.red = true;
        for (TreeNode<K, V> xp, xpp, xppl, xppr; ; ) {
            if ((xp = x.parent) == null) {
                x.red = false;
                return x;
            } else if (!xp.red || (xpp = xp.parent) == null)
                return root;
            if (xp == (xppl = xpp.left)) {
                if ((xppr = xpp.right) != null && xppr.red) {
                    xppr.red = false;
                    xp.red = false;
                    xpp.red = true;
                    x = xpp;
                } else {
                    if (x == xp.right) {
                        root = rotateLeft(root, x = xp);
                        xpp = (xp = x.parent) == null ? null : xp.parent;
                    }
                    if (xp != null) {
                        xp.red = false;
                        if (xpp != null) {
                            xpp.red = true;
                            root = rotateRight(root, xpp);
                        }
                    }
                }
            } else {
                if (xppl != null && xppl.red) {
                    xppl.red = false;
                    xp.red = false;
                    xpp.red = true;
                    x = xpp;
                } else {
                    if (x == xp.left) {
                        root = rotateRight(root, x = xp);
                        xpp = (xp = x.parent) == null ? null : xp.parent;
                    }
                    if (xp != null) {
                        xp.red = false;
                        if (xpp != null) {
                            xpp.red = true;
                            root = rotateLeft(root, xpp);
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }

    static <K, V> TreeNode<K, V> balanceDeletion(TreeNode<K, V> root,
                                                 TreeNode<K, V> x) {
        for (TreeNode<K, V> xp, xpl, xpr; ; ) {
            if (x == null || x == root)
                return root;
            else if ((xp = x.parent) == null) {
                x.red = false;
                return x;
            } else if (x.red) {
                x.red = false;
                return root;
            } else if ((xpl = xp.left) == x) {
                if ((xpr = xp.right) != null && xpr.red) {
                    xpr.red = false;
                    xp.red = true;
                    root = rotateLeft(root, xp);
                    xpr = (xp = x.parent) == null ? null : xp.right;
                }
                if (xpr == null)
                    x = xp;
                else {
                    TreeNode<K, V> sl = xpr.left, sr = xpr.right;
                    if ((sr == null || !sr.red) &&
                        (sl == null || !sl.red)) {
                        xpr.red = true;
                        x = xp;
                    } else {
                        if (sr == null || !sr.red) {
                            if (sl != null)
                                sl.red = false;
                            xpr.red = true;
                            root = rotateRight(root, xpr);
                            xpr = (xp = x.parent) == null ?
                                null : xp.right;
                        }
                        if (xpr != null) {
                            xpr.red = (xp == null) ? false : xp.red;
                            if ((sr = xpr.right) != null)
                                sr.red = false;
                        }
                        if (xp != null) {
                            xp.red = false;
                            root = rotateLeft(root, xp);
                        }
                        x = root;
                    }
                }
            } else { // symmetric
                if (xpl != null && xpl.red) {
                    xpl.red = false;
                    xp.red = true;
                    root = rotateRight(root, xp);
                    xpl = (xp = x.parent) == null ? null : xp.left;
                }
                if (xpl == null)
                    x = xp;
                else {
                    TreeNode<K, V> sl = xpl.left, sr = xpl.right;
                    if ((sl == null || !sl.red) &&
                        (sr == null || !sr.red)) {
                        xpl.red = true;
                        x = xp;
                    } else {
                        if (sl == null || !sl.red) {
                            if (sr != null)
                                sr.red = false;
                            xpl.red = true;
                            root = rotateLeft(root, xpl);
                            xpl = (xp = x.parent) == null ?
                                null : xp.left;
                        }
                        if (xpl != null) {
                            xpl.red = (xp == null) ? false : xp.red;
                            if ((sl = xpl.left) != null)
                                sl.red = false;
                        }
                        if (xp != null) {
                            xp.red = false;
                            root = rotateRight(root, xp);
                        }
                        x = root;
                    }
                }
            }
        }
    }

    /**
     * 递归检查红黑树的正确性
     */
    static <K, V> boolean checkInvariants(TreeNode<K, V> t) {
        TreeNode<K, V> tp = t.parent, tl = t.left, tr = t.right,
            tb = t.prev, tn = (TreeNode<K, V>) t.next;
        if (tb != null && tb.next != t)
            return false;
        if (tn != null && tn.prev != t)
            return false;
        if (tp != null && t != tp.left && t != tp.right)
            return false;
        if (tl != null && (tl.parent != t || tl.hash > t.hash))
            return false;
        if (tr != null && (tr.parent != t || tr.hash < t.hash))
            return false;
        if (t.red && tl != null && tl.red && tr != null && tr.red)
            return false;
        if (tl != null && !checkInvariants(tl))
            return false;
        if (tr != null && !checkInvariants(tr))
            return false;
        return true;
    }

    private static final sun.misc.Unsafe U;
    private static final long LOCKSTATE;

    static {
        try {
            U = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();
            Class<?> k = TreeBin.class;
            LOCKSTATE = U.objectFieldOffset
                (k.getDeclaredField("lockState"));
        } catch (Exception e) {
            throw new Error(e);
        }
    }
}

4、ForwardingNode结点
ForwardingNode结点仅仅在扩容时才会使用——关于扩容，会在下一篇文章专门论述

/**
 * ForwardingNode是一种临时结点，在扩容进行中才会出现，hash值固定为-1，且不存储实际数据。
 * 如果旧table数组的一个hash桶中全部的结点都迁移到了新table中，则在这个桶中放置一个ForwardingNode。
 * 读操作碰到ForwardingNode时，将操作转发到扩容后的新table数组上去执行；写操作碰见它时，则尝试帮助扩容。
 */
static final class ForwardingNode<K, V> extends Node<K, V> {
    final Node<K, V>[] nextTable;

    ForwardingNode(Node<K, V>[] tab) {
        super(MOVED, null, null, null);
        this.nextTable = tab;
    }

    // 在新的数组nextTable上进行查找
    Node<K, V> find(int h, Object k) {
        // loop to avoid arbitrarily deep recursion on forwarding nodes
        outer:
        for (Node<K, V>[] tab = nextTable; ; ) {
            Node<K, V> e;
            int n;
            if (k == null || tab == null || (n = tab.length) == 0 ||
                (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) == null)
                return null;
            for (; ; ) {
                int eh;
                K ek;
                if ((eh = e.hash) == h &&
                    ((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))
                    return e;
                if (eh < 0) {
                    if (e instanceof ForwardingNode) {
                        tab = ((ForwardingNode<K, V>) e).nextTable;
                        continue outer;
                    } else
                        return e.find(h, k);
                }
                if ((e = e.next) == null)
                    return null;
            }
        }
    }
}

5、ReservationNode结点
保留结点，ConcurrentHashMap中的一些特殊方法会专门用到该类结点。

/**
 * 保留结点.
 * hash值固定为-3， 不保存实际数据
 * 只在computeIfAbsent和compute这两个函数式API中充当占位符加锁使用
 */
static final class ReservationNode<K, V> extends Node<K, V> {
    ReservationNode() {
        super(RESERVED, null, null, null);
    }

    Node<K, V> find(int h, Object k) {
        return null;
    }
}

三、ConcurrentHashMap的构造

构造器定义

ConcurrentHashMap提供了五个构造器，这五个构造器内部最多也只是计算了下table的初始容量大小，并没有进行实际的创建table数组的工作：

ConcurrentHashMap，采用了一种“懒加载”的模式，只有到首次插入键值对的时候，才会真正的去初始化table数组。

空构造器

public ConcurrentHashMap() {
}

指定table初始容量的构造器

/**
 * 指定table初始容量的构造器.
 * tableSizeFor会返回大于入参（initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1）的最小2次幂值
 */
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;
}

根据已有的Map构造

/**
 * 根据已有的Map构造ConcurrentHashMap.
 */
public ConcurrentHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
    this.sizeCtl = DEFAULT_CAPACITY;
    putAll(m);
}

指定table初始容量和负载因子的构造器

/**
 * 指定table初始容量和负载因子的构造器.
 */
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
    this(initialCapacity, loadFactor, 1);
}

指定table初始容量、负载因子、并发级别的构造器

/**
 * 指定table初始容量、负载因子、并发级别的构造器.
 * <p>
 * 注意：concurrencyLevel只是为了兼容JDK1.8以前的版本，并不是实际的并发级别，loadFactor也不是实际的负载因子
 * 这两个都失去了原有的意义，仅仅对初始容量有一定的控制作用
 */
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, int concurrencyLevel) {
    if (!(loadFactor > 0.0f) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
        throw new IllegalArgumentException();

    if (initialCapacity < concurrencyLevel)
        initialCapacity = concurrencyLevel;

    long size = (long) (1.0 + (long) initialCapacity / loadFactor);
    int cap = (size >= (long) MAXIMUM_CAPACITY) ?
        MAXIMUM_CAPACITY : tableSizeFor((int) size);
    this.sizeCtl = cap;
}

常量/字段定义

我们再看下ConcurrentHashMap内部定义了哪些常量/字段，先大致熟悉下这些常量/字段，后面结合具体的方法分析就能相对容易地理解这些常量/字段的含义了。

常量 :

/**
 * 最大容量.
 */
private static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

/**
 * 默认初始容量
 */
private static final int DEFAULT_CAPACITY = 16;

/**
 * The largest possible (non-power of two) array size.
 * Needed by toArray and related methods.
 */
static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;

/**
 * 负载因子，为了兼容JDK1.8以前的版本而保留。
 * JDK1.8中的ConcurrentHashMap的负载因子恒定为0.75
 */
private static final float LOAD_FACTOR = 0.75f;

/**
 * 链表转树的阈值，即链接结点数大于8时， 链表转换为树.
 */
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

/**
 * 树转链表的阈值，即树结点树小于6时，树转换为链表.
 */
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

/**
 * 在链表转变成树之前，还会有一次判断：
 * 即只有键值对数量大于MIN_TREEIFY_CAPACITY，才会发生转换。
 * 这是为了避免在Table建立初期，多个键值对恰好被放入了同一个链表中而导致不必要的转化。
 */
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

/**
 * 在树转变成链表之前，还会有一次判断：
 * 即只有键值对数量小于MIN_TRANSFER_STRIDE，才会发生转换.
 */
private static final int MIN_TRANSFER_STRIDE = 16;

/**
 * 用于在扩容时生成唯一的随机数.
 */
private static int RESIZE_STAMP_BITS = 16;

/**
 * 可同时进行扩容操作的最大线程数.
 */
private static final int MAX_RESIZERS = (1 << (32 - RESIZE_STAMP_BITS)) - 1;

/**
 * The bit shift for recording size stamp in sizeCtl.
 */
private static final int RESIZE_STAMP_SHIFT = 32 - RESIZE_STAMP_BITS;

static final int MOVED = -1;                // 标识ForwardingNode结点（在扩容时才会出现，不存储实际数据）
static final int TREEBIN = -2;              // 标识红黑树的根结点
static final int RESERVED = -3;             // 标识ReservationNode结点（）
static final int HASH_BITS = 0x7fffffff;    // usable bits of normal node hash

/**
 * CPU核心数，扩容时使用
 */
static final int NCPU = Runtime.getRuntime().availableProcessors();

字段 :

/**
 * Node数组，标识整个Map，首次插入元素时创建，大小总是2的幂次.
 */
transient volatile Node<K, V>[] table;

/**
 * 扩容后的新Node数组，只有在扩容时才非空.
 */
private transient volatile Node<K, V>[] nextTable;

/**
 * 控制table的初始化和扩容.
 * 0  : 初始默认值
 * -1 : 有线程正在进行table的初始化
 * >0 : table初始化时使用的容量，或初始化/扩容完成后的threshold
 * -(1 + nThreads) : 记录正在执行扩容任务的线程数
 */
private transient volatile int sizeCtl;

/**
 * 扩容时需要用到的一个下标变量.
 */
private transient volatile int transferIndex;

/**
 * 计数基值,当没有线程竞争时，计数将加到该变量上。类似于LongAdder的base变量
 */
private transient volatile long baseCount;

/**
 * 计数数组，出现并发冲突时使用。类似于LongAdder的cells数组
 */
private transient volatile CounterCell[] counterCells;

/**
 * 自旋标识位，用于CounterCell[]扩容时使用。类似于LongAdder的cellsBusy变量
 */
private transient volatile int cellsBusy;


// 视图相关字段
private transient KeySetView<K, V> keySet;
private transient ValuesView<K, V> values;
private transient EntrySetView<K, V> entrySet;

四、ConcurrentHashMap的put操作

我们来看下ConcurrentHashMap如何插入一个元素：

/**
 * 插入键值对，<K,V>均不能为null.
 */
public V put(K key, V value) {
    return putVal(key, value, false);
}

put方法内部调用了putVal这个私有方法：

/**
 * 实际的插入操作
 *
 * @param onlyIfAbsent true:仅当key不存在时,才插入
 */
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
    if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
    int hash = spread(key.hashCode());  // 再次计算hash值

    /**
     * 使用链表保存时，binCount记录table[i]这个桶中所保存的结点数；
     * 使用红黑树保存时，binCount==2，保证put后更改计数值时能够进行扩容检查，同时不触发红黑树化操作
     */
    int binCount = 0;

    for (Node<K, V>[] tab = table; ; ) {            // 自旋插入结点，直到成功
        Node<K, V> f;
        int n, i, fh;
        if (tab == null || (n = tab.length) == 0)                   // CASE1: 首次初始化table —— 懒加载
            tab = initTable();
        else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {    // CASE2: table[i]对应的桶为null
            // 注意下上面table[i]的索引i的计算方式：[ key的hash值 & (table.length-1) ]
            // 这也是table容量必须为2的幂次的原因，读者可以自己看下当table.length为2的幂次时，(table.length-1)的二进制形式的特点 —— 全是1
            // 配合这种索引计算方式可以实现key的均匀分布，减少hash冲突
            if (casTabAt(tab, i, null, new Node<K, V>(hash, key, value, null))) // 插入一个链表结点
                break;
        } else if ((fh = f.hash) == MOVED)                          // CASE3: 发现ForwardingNode结点，说明此时table正在扩容，则尝试协助数据迁移
            tab = helpTransfer(tab, f);
        else {                                                      // CASE4: 出现hash冲突,也就是table[i]桶中已经有了结点
            V oldVal = null;
            synchronized (f) {              // 锁住table[i]结点
                if (tabAt(tab, i) == f) {   // 再判断一下table[i]是不是第一个结点, 防止其它线程的写修改
                    if (fh >= 0) {          // CASE4.1: table[i]是链表结点
                        binCount = 1;
                        for (Node<K, V> e = f; ; ++binCount) {
                            K ek;
                            // 找到“相等”的结点，判断是否需要更新value值
                            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) {     // “尾插法”插入新结点
                                pred.next = new Node<K, V>(hash, key,
                                    value, null);
                                break;
                            }
                        }
                    } else if (f instanceof TreeBin) {  // CASE4.2: table[i]是红黑树结点
                        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);     // 链表 -> 红黑树 转换
                if (oldVal != null)         // 表明本次put操作只是替换了旧值，不用更改计数值
                    return oldVal;
                break;
            }
        }
    }
    addCount(1L, binCount);             // 计数值加1
    return null;
}

putVal的逻辑还是很清晰的，首先根据key计算hash值，然后通过hash值与table容量进行运算，计算得到key所映射的索引——也就是对应到table中桶的位置。

这里需要注意的是计算索引的方式：i = (n - 1) & hash

n - 1 == table.length - 1，table.length 的大小必须为2的幂次的原因就在这里。

读者可以自己计算下，当table.length为2的幂次时，(table.length-1)的二进制形式的特点是除最高位外全部是1，配合这种索引计算方式可以实现key在table中的均匀分布，减少hash冲突——出现hash冲突时，结点就需要以链表或红黑树的形式链接到table[i]，这样无论是插入还是查找都需要额外的时间。

putVal方法一共处理四种情况：

1、首次初始化table —— 懒加载

之前讲构造器的时候说了，ConcurrentHashMap在构造的时候并不会初始化table数组，首次初始化就在这里通过initTable方法完成：

/**
 * 初始化table, 使用sizeCtl作为初始化容量.
 */
private final Node<K, V>[] initTable() {
    Node<K, V>[] tab;
    int sc;
    while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {  //自旋直到初始化成功
        if ((sc = sizeCtl) < 0)         // sizeCtl<0 说明table已经正在初始化/扩容
            Thread.yield();
        else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {  // 将sizeCtl更新成-1,表示正在初始化中
            try {
                if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
                    int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
                    Node<K, V>[] nt = (Node<K, V>[]) new Node<?, ?>[n];
                    table = tab = nt;
                    sc = n - (n >>> 2);     // n - (n >>> 2) = n - n/4 = 0.75n, 前面说了loadFactor已在JDK1.8废弃
                }
            } finally {
                sizeCtl = sc;               // 设置threshold = 0.75 * table.length
            }
            break;
        }
    }
    return tab;
}

initTable方法就是将sizeCtl字段的值（ConcurrentHashMap对象在构造时设置）作为table的大小。
需要注意的是这里的n - (n >>> 2)，其实就是0.75 * n，sizeCtl 的值最终需要变更为0.75 * n，相当于设置了threshold。

2、table[i]对应的桶为空

最简单的情况，直接CAS操作占用桶table[i]即可。

3、发现ForwardingNode结点，说明此时table正在扩容，则尝试协助进行数据迁移

ForwardingNode结点是ConcurrentHashMap中的五类结点之一，相当于一个占位结点，表示当前table正在进行扩容，当前线程可以尝试协助数据迁移。

扩容和数据迁移是ConcurrentHashMap中最复杂的部分，我们会在下一章专门讨论。

4、出现hash冲突,也就是table[i]桶中已经有了结点

当两个不同key映射到同一个table[i]桶中时，就会出现这种情况：

当table[i]的结点类型为Node——链表结点时，就会将新结点以“尾插法”的形式插入链表的尾部。
当table[i]的结点类型为TreeBin——红黑树代理结点时，就会将新结点通过红黑树的插入方式插入。

putVal方法的最后，涉及将链表转换为红黑树 —— treeifyBin ，但实际情况并非立即就会转换，当table的容量小于64时，出于性能考虑，只是对table数组扩容1倍——tryPresize：

tryPresize方法涉及扩容和数据迁移，我们会在下一章专门讨论。

/**
 * 尝试进行 链表 -> 红黑树 的转换.
 */
private final void treeifyBin(Node<K, V>[] tab, int index) {
    Node<K, V> b;
    int n, sc;
    if (tab != null) {

        // CASE 1: table的容量 < MIN_TREEIFY_CAPACITY(64)时，直接进行table扩容，不进行红黑树转换
        if ((n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
            tryPresize(n << 1);

            // CASE 2: table的容量 ≥ MIN_TREEIFY_CAPACITY(64)时，进行链表 -> 红黑树的转换
        else if ((b = tabAt(tab, index)) != null && b.hash >= 0) {
            synchronized (b) {
                if (tabAt(tab, index) == b) {
                    TreeNode<K, V> hd = null, tl = null;

                    // 遍历链表，建立红黑树
                    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;
                    }
                    // 以TreeBin类型包装，并链接到table[index]中
                    setTabAt(tab, index, new TreeBin<K, V>(hd));
                }
            }
        }
    }
}

五、ConcurrentHashMap的get操作

我们来看下ConcurrentHashMap如何根据key来查找一个元素：

/**
 * 根据key查找对应的value值
 *
 * @return 查找不到则返回null
 * @throws NullPointerException if the specified key is null
 */
public V get(Object key) {
    Node<K, V>[] tab;
    Node<K, V> e, p;
    int n, eh;
    K ek;
    int h = spread(key.hashCode());     // 重新计算key的hash值
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
        if ((eh = e.hash) == h) {       // table[i]就是待查找的项，直接返回
            if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
                return e.val;
        } else if (eh < 0)              // hash值<0, 说明遇到特殊结点(非链表结点), 调用find方法查找
            return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
        while ((e = e.next) != null) {  // 按链表方式查找
            if (e.hash == h &&
                    ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
                return e.val;
        }
    }
    return null;
}

get方法的逻辑很简单，首先根据key的hash值计算映射到table的哪个桶——table[i]。

如果table[i]的key和待查找key相同，那直接返回；
如果table[i]对应的结点是特殊结点（hash值小于0），则通过find方法查找；
如果table[i]对应的结点是普通链表结点，则按链表方式查找。

关键是第二种情况，不同结点的find查找方式有所不同，我们来具体看下：

Node结点的查找

当槽table[i]被普通Node结点占用，说明是链表链接的形式，直接从链表头开始查找：

/**
 * 链表查找.
 */
Node<K, V> find(int h, Object k) {
    Node<K, V> e = this;
    if (k != null) {
        do {
            K ek;
            if (e.hash == h && ((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))
                return e;
        } while ((e = e.next) != null);
    }
    return null;
}

TreeBin结点的查找

TreeBin的查找比较特殊，我们知道当槽table[i]被TreeBin结点占用时，说明链接的是一棵红黑树。由于红黑树的插入、删除会涉及整个结构的调整，所以通常存在读写并发操作的时候，是需要加锁的。

ConcurrentHashMap采用了一种类似读写锁的方式：当线程持有写锁（修改红黑树）时，如果读线程需要查找，不会像传统的读写锁那样阻塞等待，而是转而以链表的形式进行查找（TreeBin本身时Node类型的子类，所有拥有Node的所有字段）

/**
 * 从根结点开始遍历查找，找到“相等”的结点就返回它，没找到就返回null
 * 当存在写锁时，以链表方式进行查找
 */
final Node<K, V> find(int h, Object k) {
    if (k != null) {
        for (Node<K, V> e = first; e != null; ) {
            int s;
            K ek;
            /**
             * 两种特殊情况下以链表的方式进行查找:
             * 1. 有线程正持有写锁，这样做能够不阻塞读线程
             * 2. 有线程等待获取写锁，不再继续加读锁，相当于“写优先”模式
             */
            if (((s = lockState) & (WAITER | WRITER)) != 0) {
                if (e.hash == h &&
                    ((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))
                    return e;
                e = e.next;     // 链表形式
            }

            // 读线程数量加1，读状态进行累加
            else if (U.compareAndSwapInt(this, LOCKSTATE, s, s + READER)) {
                TreeNode<K, V> r, p;
                try {
                    p = ((r = root) == null ? null :
                        r.findTreeNode(h, k, null));
                } finally {
                    Thread w;
                    // 如果当前线程是最后一个读线程，且有写线程因为读锁而阻塞，则写线程，告诉它可以尝试获取写锁了
                    if (U.getAndAddInt(this, LOCKSTATE, -READER) == (READER | WAITER) && (w = waiter) != null)
                        LockSupport.unpark(w);
                }
                return p;
            }
        }
    }
    return null;
}

ForwardingNode结点的查找

ForwardingNode是一种临时结点，在扩容进行中才会出现，所以查找也在扩容的table上进行：

/**
 * 在新的扩容table——nextTable上进行查找
 */
Node<K, V> find(int h, Object k) {
    // loop to avoid arbitrarily deep recursion on forwarding nodes
    outer:
    for (Node<K, V>[] tab = nextTable; ; ) {
        Node<K, V> e;
        int n;
        if (k == null || tab == null || (n = tab.length) == 0 ||
            (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) == null)
            return null;
        for (; ; ) {
            int eh;
            K ek;
            if ((eh = e.hash) == h &&
                ((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))
                return e;
            if (eh < 0) {
                if (e instanceof ForwardingNode) {
                    tab = ((ForwardingNode<K, V>) e).nextTable;
                    continue outer;
                } else
                    return e.find(h, k);
            }
            if ((e = e.next) == null)
                return null;
        }
    }
}

ReservationNode结点的查找

ReservationNode是保留结点，不保存实际数据，所以直接返回null：

Node<K, V> find(int h, Object k) {
    return null;
}

六、ConcurrentHashMap的计数

计数原理

我们来看下ConcurrentHashMap是如何计算键值对的数目的：

public int size() {
    long n = sumCount();
    return ((n < 0L) ? 0 :
            (n > (long) Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE :
                    (int) n);
}

size方法内部实际调用了sumCount方法：

final long sumCount() {
    CounterCell[] as = counterCells;
    CounterCell a;
    long sum = baseCount;
    if (as != null) {
        for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
            if ((a = as[i]) != null)
                sum += a.value;
        }
    }
    return sum;
}

可以看到，最终键值对的数目其实是通过下面这个公式计算的：
$$ sum = baseCount + \sum_{i=0}^nCounterCell[i] $$

如果读者看过我之前的博文——LongAdder，这时应该已经猜到ConcurrentHashMap的计数思路了。

没错，ConcurrentHashMap的计数其实延用了LongAdder分段计数的思路，只不过ConcurrentHashMap并没有在内部直接使用LongAdder，而是差不多copy了一份和LongAdder类似的代码：

/**
 * 计数基值,当没有线程竞争时，计数将加到该变量上。类似于LongAdder的base变量
 */
private transient volatile long baseCount;

/**
 * 计数数组，出现并发冲突时使用。类似于LongAdder的cells数组
 */
private transient volatile CounterCell[] counterCells;

/**
 * 自旋标识位，用于CounterCell[]扩容时使用。类似于LongAdder的cellsBusy变量
 */
private transient volatile int cellsBusy;

我们来看下CounterCell这个槽对象——出现并发冲突时，每个线程会根据自己的hash值找到对应的槽位置：

/**
 * 计数槽.
 * 类似于LongAdder中的Cell内部类
 */
static final class CounterCell {
    volatile long value;

    CounterCell(long x) {
        value = x;
    }
}

addCount的实现

回顾之前的putval方法的最后，当插入一对键值对后，通过addCount方法将计数值为加1：

/**
 * 实际的插入操作
 *
 * @param onlyIfAbsent true:仅当key不存在时,才插入
 */
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
    // …
    addCount(1L, binCount);             // 计数值加1
    return null;
}

我们来看下addCount的具体实现（后半部分涉及扩容，暂且不看）：
首先，如果counterCells为null，说明之前一直没有出现过冲突，直接将值累加到baseCount上；
否则，尝试更新counterCells[i]中的值，更新成功就退出。失败说明槽中也出现了并发冲突，可能涉及槽数组——counterCells的扩容，所以调用fullAddCount方法。

fullAddCount的逻辑和LongAdder中的longAccumulate几乎完全一样，这里不再赘述，读者可以参考：Java多线程进阶（十七）—— J.U.C之atomic框架：LongAdder

/**
 * 更改计数值
 */
private final void addCount(long x, int check) {
    CounterCell[] as;
    long b, s;
    if ((as = counterCells) != null ||
            !U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) { // 首先尝试更新baseCount
 
        // 更新失败,说明出现并发冲突,则将计数值累加到Cell槽
        CounterCell a;
        long v;
        int m;
        boolean uncontended = true;
        if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
                (a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||   // 根据线程hash值计算槽索引
                !(uncontended = U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) {
            fullAddCount(x, uncontended);       // 槽更新也失败, 则会执行fullAddCount
            return;
        }
        if (check <= 1)
            return;
        s = sumCount();
    }
    if (check >= 0) {       // 检测是否扩容
        Node<K, V>[] tab, nt;
        int n, sc;
        while (s >= (long) (sc = sizeCtl) && (tab = table) != null && (n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {
            int rs = resizeStamp(n);
            if (sc < 0) {
                if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
                        sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
                        transferIndex <= 0)
                    break;
                if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
                    transfer(tab, nt);
            } else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
                transfer(tab, null);
            s = sumCount();
        }
    }
}

总结

本文较为详细地分析了ConcurrentHashMap的内部结构和典型方法的实现，下一篇将分析ConcurrentHashMap最复杂的部分——扩容/数据转移。

Java多线程进阶（二三）—— J.U.C之collections框架：ConcurrentHashMap(1) 原理

一、ConcurrentHashMap类简介

二、ConcurrentHashMap基本结构

基本结构

结点定义

三、ConcurrentHashMap的构造

构造器定义

常量/字段定义

四、ConcurrentHashMap的put操作

1、首次初始化table —— 懒加载

2、table[i]对应的桶为空

3、发现ForwardingNode结点，说明此时table正在扩容，则尝试协助进行数据迁移

4、出现hash冲突,也就是table[i]桶中已经有了结点

五、ConcurrentHashMap的get操作

Node结点的查找

TreeBin结点的查找

ForwardingNode结点的查找

ReservationNode结点的查找

六、ConcurrentHashMap的计数

计数原理

addCount的实现

总结

Ressmix

引用和评论

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这些年

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三、ConcurrentHashMap的构造

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四、ConcurrentHashMap的put操作

1、首次初始化table —— 懒加载

2、table[i]对应的桶为空

3、发现ForwardingNode结点，说明此时table正在扩容，则尝试协助进行数据迁移

4、出现hash冲突,也就是table[i]桶中已经有了结点

五、ConcurrentHashMap的get操作

Node结点的查找

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ForwardingNode结点的查找

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