【JUC】ConcurrentHashMap原理分析（上）

一、新方法

java 1.8之后，HashMap提供了一些新方法，方便了某些特定场景的操作

• compute

// 当key的值不存在时执行
computeIfAbsent(key,k->{
    // 业务代码
    return xxxx;
})

// 当key的值存在时执行
computeIfPresent(key,(k,v)->{
     // 业务代码
    return xxxx;
})

// 根据传入函数计算key的值
compute(key,(k,v)->{
     // 业务代码
    return xxxx;
})

使用举例：

ConcurrentHashMap<String,Integer> chm = new ConcurrentHashMap<>();

@Test
public void testCompute() throws InterruptedException {
    String key = "test";
    for(int i=0;i<10;i++){
        new Thread(()->{
            // 通过compute方法做某个key的value的累加
            chm.compute(key,(k,v)->{
                if(v==null){
                    v = 10;
                }else {
                    v += 10;
                }
                return v;
            });
        }).start();
    }

    TimeUnit.SECONDS.sleep(2L);
    System.out.println(chm.get(key));
}

• merge

// 合并key相同的值，function两个参数代表旧值、新值
merge(key,(oldVal,newVal)->{
    // 业务代码
    return xxxx;
})

二、实现原理

1.初始化table数组

我们从put方法入手进行分析。
首先会进入初始化table数组逻辑

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

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

final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {  
    // ...省略...
    
    for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
        // == 1.初始化tab
        if (tab == null || (n = tab.length) == 0){
            tab = initTable();
        }
        
        // ...省略...

// ## sizeCtl变量有状态机的作用
// -- 1、=-1，tab正在初始化（或正在扩容）；
// -- 2、> 0，表示扩容因子
// -- 3、<-1，用来计算扩容时的线程参与数
private transient volatile int sizeCtl;

private final Node<K,V>[] initTable() {
    Node<K,V>[] tab; int sc;
    while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
        
        // `< 0`表示其它线程正在初始化tab，当前线程尝试让出cpu控制权
        // （循环中再次进入，tab可能已经初始化好了）
        if ((sc = sizeCtl) < 0)
            Thread.yield();

        // cas方式修改sizeCtl的值，改成-1表示正在初始化；
        else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
            try {
                // 这里用到了double-check
                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;
                    // 计算扩容因子的值，达到`3/4 size`扩容
                    sc = n - (n >>> 2);
                }
            } finally {
                // 设置成正数，表示扩容因子
                sizeCtl = sc;
            }
            break;
        }
    }
    return tab;
}

2.普通put

1. 通过spread()方法计算出的hash必定是正数
2. hash为负数有特殊含义

static final int MOVED     = -1;    // 迁移
static final int TREEBIN   = -2;    // 树

// ## hash值计算，一定为正;复数有特殊含义（见上面的属性）
static final int spread(int h) {
    // int是32位
    // `h ^ (h >>> 16)`
    // 正数：高16位与0异或；负数：高16位与1异或 （同0异1）
    // 低16位与高16位异或，增加随机性
    
    // 上述结果再 `& HASH_BITS`，也就是 `& 0x7fffffff` = & 0111 1111..(后面全是1)
    // 得到的一定是一个正数（最高位0表示正）
    return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS;
}

3. 通过(n-1)&hash计算出落点桶

• 如果桶为空，新建Node后cas替换赋值
• 如果桶中有元素，先对头元素加锁，然后根据元素类型分别处理

来看下元素为链表的情况：
遍历链表，如果找到key相等的元素，替换；如果未找到，新建Node尾插链表

final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
    // ## key和val均不能为空
    if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
    // ## hash值计算
    int hash = spread(key.hashCode());

    int binCount = 0;

    for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
        Node<K,V> f; int n, i, fh;

        // ...省略初始化逻辑...

        // == 1.桶没有节点，cas方式创建
        else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
            if (casTabAt(tab, i, null,
                         new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
                break;                   // no lock when adding to empty bin
        }

        // ...省略...

        // == 2.桶对应的节点有值的情况（又分链、红黑树几种情况）
        else {
            V oldVal = null;
            // ## 对桶指向的Node加锁
            // 在前面的逻辑中：i-hash计算的落点桶的索引;f-桶i的Node对象;fh-f对象的hash值
            synchronized (f) {
                // double-check
                if (tabAt(tab, i) == f) {
                    // -- f对象的hash值大于等于0，表示链
                    if (fh >= 0) {
                        binCount = 1;
                        for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
                            K ek;
                            // -- 在链上找到了key相等的元素，替换value
                            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;
                            // -- 控制链的节点移动；最终在链上没找到key相同节点，则尾插节点
                            if ((e = e.next) == null) {
                                pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
                                                          value, null);
                                break;
                            }
                        }
                    }
                     // -- 节点是树的情况
                    else if (f instanceof TreeBin) {
                        //...省略...
                    }
                }
            }

            //...省略...

3.put引发扩容

1、扩容条件

满足条件之一时触发

• 链上元素>=8，元素个数<64
• 元素个数超过扩容因子

扩容前会计算扩容戳，扩容戳的计算与元素个数有关，同时也会与sizeCtl产生联系

由此得出两个结论

• 扩容时，sizeCtl必然为负数；
• 如果sizeCtl-2=rs<<16，表示扩容结束

2、数据迁移

扩容会引发桶数据迁移

• 每个线程负责迁移一定数量的桶

上图中线程A分到桶16-31，进行迁移；
之后线程B分到桶0-15，帮助迁移；
再有线程C进入，试图帮助迁移（helpTransfer方法）——由于桶已经被迁移线程瓜分完了（图中情况），无需帮助。线程C会直接向新tab的桶中put数据

• 如果落点桶为空

将一个Forwarding Node（fwd）放入桶中，fwd的nextTable属性指向新table

• 如果落点桶为树（忽略）
• 如果落点桶为链

写不下了，下一篇继续分析（下篇包含链的迁移原理、元素计数、get方法等）