【Java技术探索】「ConcurrentHashMap」深入浅出的源码分析（JDK1.7版本）
作者：互联网
## 前提概要
- **ConcurrentHashMap是Java并发包中提供的一个线程安全且高效的HashMap实现，以及被广泛使用，经典的开源框架Spring的底层数据结构就是使用ConcurrentHashMap实现的**。
- **ConcurrentHashMap在并发编程的场景中使用频率非常之高，本文就来分析下ConcurrentHashMap的实现原理，并对其实现原理进行分析（JDK1.7)**。
- **与同是线程安全的老大哥HashTable相比，它已经更胜一筹，因此它的锁更加细化，而不是像HashTable一样为几乎每个方法都添加了synchronized锁，这样的锁无疑会影响到性能。**
## 实现原理
> **众所周知，哈希表是中非常高效，复杂度为O(1)的数据结构，在Java开发中，我们最常见到最频繁使用的就是HashMap和HashTable，但是在线程竞争激烈的并发场景中使用都不够合理**。
- **HashMap：先说HashMap，HashMap是线程不安全的，在并发环境下，可能会形成环状链表（扩容时可能造成），导致get操作时，cpu空转，所以，在并发环境中使用HashMap是非常危险的**。
- **HashTable：HashTable和HashMap的实现原理几乎一样，差别：
1. **HashTable不允许key和value为null**；
2. **HashTable是线程安全的**。
- **HashTable线程安全的策略实现代价却太大了，简单粗暴，get/put所有相关操作都是synchronized的**，**这相当于给整个哈希表加了一把大锁，多线程访问时候，只要有一个线程访问或操作该对象，那其他线程只能阻塞，相当于将所有的操作串行化，在竞争激烈的并发场景中性能就会非常差**。
> HashTable性能差主要是由于所有操作需要竞争同一把锁，而如果容器中有多把锁，每一把锁锁一段数据，这样在多线程访问时不同段的数据时，就不会存在锁竞争了，这样便可以有效地提高并发效率。**这就是ConcurrentHashMap所采用的"分段锁"思想**。
## **ConcurrentHashMap的主干是个Segment数组**。
```java
final Segment<K,V>[] segments;
```
- **Segment继承ReentrantLock，所以它就是一种可重入锁ReentrantLock**。
- ConcurrentHashMap，一个Segment就是一个子哈希表，Segment里维护了一个HashEntry数组，并发环境下，对于不同Segment的数据进行操作是不用考虑锁竞争的。
就按默认的ConcurrentLevel为16来讲，理论上就允许16个线程并发执行，有木有很酷
**对于同一个Segment的操作才需考虑线程同步，不同的Segment则无需考虑。**
> **Segment类似于HashMap，一个Segment维护着一个HashEntry数组**
```java
transient volatile HashEntry<K,V>[] table;
```
HashEntry是目前我们提到的最小的逻辑处理单元了。
**一个ConcurrentHashMap维护一个Segment数组，一个Segment维护一个HashEntry数组。**
```java
static final class HashEntry<K,V> {
final int hash;
final K key;
volatile V value;
volatile HashEntry<K,V> next;
//其他省略
}
```
**Segment类似哈希表(HashTable)，那么一些属性就跟我们之前提到的HashMap差不离，比如负载因子loadFactor，比如阈值threshold等等，看下Segment的构造方法**
```java
public Segment(float lf, int threshold, HashEntry<K,V>[] tab) {
this.loadFactor = lf;//负载因子
this.threshold = threshold;//阈值
this.table = tab;//主干数组即HashEntry数组
}
```
我们来看下ConcurrentHashMap的构造方法
```java
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
float loadFactor, int concurrencyLevel) {
if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
throw new IllegalArgumentException();
//MAX_SEGMENTS 为1<<16=65536，也就是最大并发数为65536
if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS)
concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS;
//2的sshif次方等于ssize，例:ssize=16,sshift=4;ssize=32,sshif=5
int sshift = 0;
//ssize 为segments数组长度，根据concurrentLevel计算得出
int ssize = 1;
while (ssize < concurrencyLevel) {
++sshift;
ssize <<= 1;
}
//segmentShift和segmentMask这两个变量在
//定位segment时会用到，后面会详细讲
this.segmentShift = 32 - sshift;
this.segmentMask = ssize - 1;
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
// 计算cap的大小，即Segment中HashEntry的数组长度，
// cap也一定为2的n次方.
int c = initialCapacity / ssize;
if (c * ssize < initialCapacity)
++c;
int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY;
while (cap < c)
cap <<= 1;
// 创建segments数组并初始化第一个Segment，
// 其余的Segment延迟初始化
Segment<K,V> s0 =
new Segment<K,V>(loadFactor, (int)(cap * loadFactor),
(HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap]);
Segment<K,V>[] ss = (Segment<K,V>[])new Segment[ssize];
UNSAFE.putOrderedObject(ss, SBASE, s0);
this.segments = ss;
}
```
> 初始化方法有三个参数，如果用户不指定则会使用默认值，initialCapacity为16，loadFactor为0.75（负载因子，扩容时需要参考），concurrentLevel为16。
**Segment数组的大小ssize是由concurrentLevel来决定的，但是却不一定等于concurrentLevel，ssize一定是大于或等于concurrentLevel的最小的2的次幂**。
> **比如：默认情况下concurrentLevel是16，则ssize为16；若concurrentLevel为14，ssize为16；若concurrentLevel为17，则ssize为32**。
**为什么Segment的数组大小一定是2的次幂？其实主要是便于通过按位与的散列算法来定位Segment的index。**
## 重要的属性
首先来看几个重要的属性，与HashMap相同的就不再介绍了，这里重点解释一下sizeCtl这个属性。可以说它是ConcurrentHashMap中出镜率很高的一个属性，因为它是一个控制标识符，在不同的地方有不同用途，而且它的取值不同，也代表不同的含义。
负数代表正在进行初始化或扩容操作
-1 代表正在初始化
-N 表示有N-1个线程正在进行扩容操作
正数或0代表hash表还没有被初始化，这个数值表示初始化或下一次进行扩容的大小，这一点类似于扩容阈值的概念。还后面可以看到，它的值始终是当前ConcurrentHashMap容量的0.75倍，这与loadfactor是对应的。
接下来，我们来看看put方法
```java
public V put(K key, V value) {
Segment<K,V> s;
//concurrentHashMap不允许key/value为空
if (value == null)
throw new NullPointerException();
//hash函数对key的hashCode重新散列，避免差劲的不合理的hashcode，保证散列均匀
int hash = hash(key);
//返回的hash值无符号右移segmentShift位与段掩码进行位运算，
// 定位segment
int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
if ((s = (Segment<K,V>)
// nonvolatile; recheck
UNSAFE.getObject(segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null)
// in ensureSegment
s = ensureSegment(j);
return s.put(key, hash, value, false);
}
```
### put的主要逻辑也就两步：
1. **定位segment并确保定位的Segment已初始化**
2. **调用Segment的put方法。**
> 关于segmentShift和segmentMask
> **segmentShift和segmentMask这两个全局变量的主要作用是用来定位Segment**，**int j =(hash >>> segmentShift) & segmentMask**。
- segmentMask：**段掩码，假如segments数组长度为16，则段掩码为16-1=15；segments长度为32，段掩码为32-1=31。这样得到的所有bit位都为1，可以更好地保证散列的均匀性**
- segmentShift：**2的sshift次方等于ssize，segmentShift=32-sshift。若segments长度为16，segmentShift=32-4=28;若segments长度为32，segmentShift=32-5=27。而计算得出的hash值最大为32位，无符号右移segmentShift，则意味着只保留高几位（其余位是没用的），然后与段掩码segmentMask位运算来定位Segment**。
### get/put方法
#### get方法
```java
public V get(Object key) {
Segment<K,V> s;
HashEntry<K,V>[] tab;
int h = hash(key);
long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;
//先定位Segment，再定位HashEntry
if ((s = (Segment<K,V>)
UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null &&
(tab = s.table) != null) {
for (HashEntry<K,V> e = (HashEntry<K,V>)
UNSAFE.getObjectVolatile
(tab, ((long)(((tab.length - 1) & h)) << TSHIFT) + TBASE);
e != null; e = e.next) {
K k;
if ((k = e.key) == key || (e.hash == h && key.equals(k)))
return e.value;
}
}
return null;
}
```
get方法无需加锁，由于其中涉及到的共享变量都使用volatile修饰，volatile可以保证内存可见性，所以不会读取到过期数据。
来看下concurrentHashMap代理到Segment上的put方法，Segment中的put方法是要加锁的。只不过是锁粒度细了而已。
```java
final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null :
scanAndLockForPut(key, hash, value);
//tryLock不成功时会遍历定位到的HashEnry位置的链表（遍历主要是为了使CPU缓存链表），若找不到，则创建HashEntry。
// tryLock一定次数后（MAX_SCAN_RETRIES变量决定），则lock。若遍历过程中，由于其他线程的操作导致链表头结点变化，则需要重新遍历。
V oldValue;
try {
HashEntry<K,V>[] tab = table;
int index = (tab.length - 1) & hash;
//定位HashEntry，可以看到，
//这个hash值在定位Segment时和在Segmen
//t中定位HashEntry都会用到，
//只不过定位Segment时只用到高几位。
HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index);
for (HashEntry<K,V> e = first;;) {
if (e != null) {
K k;
if ((k = e.key) == key ||
(e.hash == hash && key.equals(k))) {
oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent) {
e.value = value;
++modCount;
}
break;
}
e = e.next;
}
else {
if (node != null)
node.setNext(first);
else
node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first);
int c = count + 1;
//若c超出阈值threshold，需要扩容并rehash。扩容后的容量是当前容量的2倍。这样可以最大程度避免之前散列好的entry重新散列，具体在另一篇文章中有详细分析，不赘述。扩容并rehash的这个过程是比较消耗资源的。
if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)
rehash(node);
else
setEntryAt(tab, index, node);
++modCount;
count = c;
oldValue = null;
break;
}
}
} finally {
unlock();
}
return oldValue;
}
```
## 总结
> **ConcurrentHashMap作为一种线程安全且高效的哈希表的解决方案，尤其其中的"分段锁"的方案，相比HashTable的全表锁在性能上的提升非常之大。**
标签：ConcurrentHashMap,Java,int,源码,HashEntry,hash,Segment,ssize 来源： https://blog.51cto.com/alex4dream/2953258