JUC–ConcurrentHashMap
当我们谈论ConcurrentHashMap，一般会涉及这些问题：HashMap线程不安全，怎么解决？为什么不用HashTable？JDK1.8在1.7基础上优化了哪些？
HashMap原理
hashmap是线程不安全的，hashtable是线程安全的，但是我们一般不用hashtable，因为效率太低了
存在复合操作的安全问题
复合操作：
先检查后执行
if(!table.contains()){// 单独的锁
tables.put();//单独的锁
}
//两个操作缺少组合的锁
以下是一个HashMap线程不安全的示例：
会报java.util.ConcurrentModificationException异常
private void mapNotSafe() {
// Map<String,String> strings = new ConcurrentHashMap<>();
//故障说明：java.util.ConcurrentModificationException
Map<String,String> strings = new HashMap<>();
System.out.println("*******"+strings);
for(int i=0;i<30;i++){
new Thread(()->{
strings.put(Thread.currentThread().getName(), UUID.randomUUID().toString().substring(0,8));
System.out.println(strings);
},String.valueOf(i)).start();
}
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(5);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}
}
众所周知 HashMap 底层是基于 数组 + 链表 组成的，以下为1.7的内部结构
/**
* The default initial capacity - MUST be a power of two.
* 初始化桶大小，因为底层是数组，所以这是数组默认的大小
*/
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
/**
* The maximum capacity, used if a higher value is implicitly specified
* by either of the constructors with arguments.
* MUST be a power of two <= 1<<30.
* 如果隐式指定了更高的值，则使用最大容量 由带参数的构造函数之一。必须是2的幂<=1<<30。
* 桶的最大值
*/
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
/**
* The load factor used when none specified in constructor.
* 默认的负载因子（0.75）
*/
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
/**
* An empty table instance to share when the table is not inflated.
*
*/
static final Entry<?,?>[] EMPTY_TABLE = {};
/**
* The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two.
* table 真正存放数据的数组
*/
transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;
/**
* The number of key-value mappings contained in this map.
* Map 存放数量的大小
*/
transient int size;
/**
* The next size value at which to resize (capacity * load factor).
* 桶大小，可在初始化时显式指定
* @serial
*/
// If table == EMPTY_TABLE then this is the initial capacity at which the
// table will be created when inflated.
int threshold;
/**
* The load factor for the hash table.
* 负载因子，可在初始化时显式指定
* @serial
*/
final float loadFactor;
/**
* The number of times this HashMap has been structurally modified
* Structural modifications are those that change the number of mappings in
* the HashMap or otherwise modify its internal structure (e.g.,
* rehash). This field is used to make iterators on Collection-views of
* the HashMap fail-fast. (See ConcurrentModificationException).
*/
transient int modCount;
/**
* The default threshold of map capacity above which alternative hashing is
* used for String keys. Alternative hashing reduces the incidence of
* collisions due to weak hash code calculation for String keys.
* <p/>
* This value may be overridden by defining the system property
* {@code jdk.map.althashing.threshold}. A property value of {@code 1}
* forces alternative hashing to be used at all times whereas
* {@code -1} value ensures that alternative hashing is never used.
*/
static final int ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD_DEFAULT = Integer.MAX_VALUE;
1 << 4为位移计算，表示1的二级制向左移动4位
0000 0001 =》 0001 0000 == 16
还有一种更好记的方式：1<< n 等效于1 乘以 2的 N 次方
负载因子
DEFAULT_LOAD_FACTOR、loadFactor
负载因子，标识着一个扩容的临界值，默认为0.75，数组默认大小为16，那么当数组容量到达16*0.75=12时，需要进行扩容，扩容这个过程涉及到 rehash、复制数据等操作，所以非常消耗性能。
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
threshold = initialCapacity;
init();
}
因此通常建议能提前预估 HashMap 的大小最好，尽量的减少扩容带来的性能损耗。
table，真是存储的对象
table是HashMap中的一个内部类定义的 transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE
-
key 就是写入时的键。 -
value 自然就是值。 -
开始的时候就提到 HashMap 是由数组和链表组成，所以这个 next 就是用于实现链表结构。 -
hash 存放的是当前 key 的 hashcode
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key;
V value;
Entry<K,V> next;
int hash;
/**
* Creates new entry.
*/
Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
value = v;
next = n;
key = k;
hash = h;
}
public final K getKey() {
return key;
}
public final V getValue() {
return value;
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
public final boolean equals(Object o) {
if (!(o instanceof Map.Entry))
return false;
Map.Entry e = (Map.Entry)o;
Object k1 = getKey();
Object k2 = e.getKey();
if (k1 == k2 || (k1 != null && k1.equals(k2))) {
Object v1 = getValue();
Object v2 = e.getValue();
if (v1 == v2 || (v1 != null && v1.equals(v2)))
return true;
}
return false;
}
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(getKey()) ^ Objects.hashCode(getValue());
}
public final String toString() {
return getKey() + "=" + getValue();
}
/**
* This method is invoked whenever the value in an entry is
* overwritten by an invocation of put(k,v) for a key k that's already
* in the HashMap.
*/
void recordAccess(HashMap<K,V> m) {
}
/**
* This method is invoked whenever the entry is
* removed from the table.
*/
void recordRemoval(HashMap<K,V> m) {
}
}
主要函数
put
-
判断当前数组是否需要初始化。
-
如果 key 为空，则 put 一个空值进去。
-
根据 key 计算出 hashcode。
-
根据计算出的 hashcode 定位出所在桶。
-
如果桶是一个链表则需要遍历判断里面的 hashcode、key 是否和传入 key 相等，如果相等则进行覆盖，并返回原来的值。
-
如果桶是空的，说明当前位置没有数据存入；新增一个 Entry 对象写入当前位置。
public V put(K key, V value) {
if (table == EMPTY_TABLE) {
inflateTable(threshold);
}
if (key == null)
return putForNullKey(value);
int hash = hash(key);
int i = indexFor(hash, table.length);
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
resize(2 * table.length);
hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
}
createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
size++;
}
当调用 addEntry 写入 Entry 时需要判断是否需要扩容。
如果需要就进行两倍扩充，并将当前的 key 重新 hash 并定位。
而在 createEntry 中会将当前位置的桶传入到新建的桶中，如果当前桶有值就会在位置形成链表。
补充一点基础知识，&运算：
0&0=0；0&1=0；1&0=0；1&1=1
即：两个同时为1，结果为1，否则为0
例如：3&5
十进制3转为二进制的3：0000 0011
十进制5转为二进制的5：0000 0101
————————结果：0000 0001 ->转为十进制：1
get
-
首先也是根据 key 计算出 hashcode，然后定位到具体的桶中。 -
判断该位置是否为链表。 -
不是链表就根据 key、key 的 hashcode是否相等来返回值。 -
为链表则需要遍历直到 key 及 hashcode 相等时候就返回值。 -
啥都没取到就直接返回 null 。
public V get(Object key) {
if (key == null)
return getForNullKey();
Entry<K,V> entry = getEntry(key);
return null == entry ? null : entry.getValue();
}
final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
if (size == 0) {
return null;
}
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
e != null;
e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
}
return null;
}
1.8变化
在1.7 的设计中存在一个缺陷，当 Hash 冲突严重时，在桶上形成的链表会变的越来越长，这样在查询时的效率就会越来越低；时间复杂度为 O(N)。
1.8中重点做了查询优化
变量变化
-
TREEIFY_THRESHOLD用于判断是否需要将链表转换为红黑树的阈值。 -
HashEntry 修改为 Node。
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
public final K getKey() { return key; }
public final V getValue() { return value; }
public final String toString() { return key + "=" + value; }
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
public final boolean equals(Object o) {
if (o == this)
return true;
if (o instanceof Map.Entry) {
Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
Objects.equals(value, e.getValue()))
return true;
}
return false;
}
}
函数变化
put
-
判断当前桶是否为空，空的就需要初始化（resize 中会判断是否进行初始化）。 -
根据当前 key 的 hashcode 定位到具体的桶中并判断是否为空，为空表明没有 Hash 冲突就直接在当前位置创建一个新桶即可。 -
如果当前桶有值（ Hash 冲突），那么就要比较当前桶中的 key、key 的 hashcode与写入的 key 是否相等，相等就赋值给e,在第 8 步的时候会统一进行赋值及返回。 -
如果当前桶为红黑树，那就要按照红黑树的方式写入数据。 -
如果是个链表，就需要将当前的 key、value 封装成一个新节点写入到当前桶的后面（形成链表）。 -
接着判断当前链表的大小是否大于预设的阈值，大于时就要转换为红黑树。 -
如果在遍历过程中找到 key 相同时直接退出遍历。 -
如果 e != null就相当于存在相同的 key,那就需要将值覆盖。 -
最后判断是否需要进行扩容。
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
get
-
首先将 key hash 之后取得所定位的桶。 -
如果桶为空则直接返回 null 。 -
否则判断桶的第一个位置(有可能是链表、红黑树)的 key 是否为查询的 key，是就直接返回 value。 -
如果第一个不匹配，则判断它的下一个是红黑树还是链表。 -
红黑树就按照树的查找方式返回值。 -
不然就按照链表的方式遍历匹配返回值。
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) {
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
从这两个核心方法（get/put）可以看出 1.8 中对大链表做了优化，修改为红黑树之后查询效率直接提高到了 O(logn)。
需要清楚的是，HashMap内部所做的优化主要在查询效率上，并不是解决并发的问题
并发问题原理
当多线程同时操作一个HashMap的时候，可能会导致ConcurrentModificationException异常
final Node<K,V> nextNode() {
Node<K,V>[] t;
Node<K,V> e = next;
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();
if (e == null)
throw new NoSuchElementException();
if ((next = (current = e).next) == null && (t = table) != null) {
do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);
}
return e;
}
ConcurrentHashMap
当我们采用ConcurrentHashMap可以解决在多线程并发的情况下出现并发编辑异常
1.7的ConcurrentHashMap采用“锁分段”机制
HashTable容器在竞争激烈的并发环境下表现出效率低下的原因，是因为所有访问HashTable的线程都必须竞争同一把锁，那假如容器里有多把锁，每一把锁用于锁容器其中一部分数据，那么当多线程访问容器里不同数据段的数据时，线程间就不会存在锁竞争，从而可以有效的提高并发访问效率，这就是ConcurrentHashMap所使用的锁分段技术，首先将数据分成一段一段的存储，然后给每一段数据配一把锁，当一个线程占用锁访问其中一个段数据的时候，其他段的数据也能被其他线程访问
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核心变量
final Segment<K,V>[] segments;
transient Set<K> keySet;
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
transient Collection<V> values;
Segment是ConcurrentHashMap的内部类
static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = 2249069246763182397L;
transient volatile HashEntry<K,V>[] table; //使用HashEntry保存
Segment(float lf, int threshold, HashEntry<K,V>[] tab) {
this.loadFactor = lf;
this.threshold = threshold;
this.table = tab;
}
...
HashEntry
static final class HashEntry<K,V> {
final int hash;
final K key;
volatile V value;
volatile HashEntry<K,V> next;
HashEntry(int hash, K key, V value, HashEntry<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
/**
* Sets next field with volatile write semantics. (See above
* about use of putOrderedObject.)
*/
final void setNext(HashEntry<K,V> n) {
UNSAFE.putOrderedObject(this, nextOffset, n);
}
// Unsafe mechanics
static final sun.misc.Unsafe UNSAFE;
static final long nextOffset;
static {
try {
UNSAFE = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();
Class k = HashEntry.class;
nextOffset = UNSAFE.objectFieldOffset
(k.getDeclaredField("next"));
} catch (Exception e) {
throw new Error(e);
}
}
}
和 HashMap 非常类似，唯一的区别就是其中的核心数据如 value ，以及链表都是 volatile 修饰的，保证了获取时的可见性。
原理上来说：Segment 继承于 ReentrantLock。不会像 HashTable 那样不管是 put 还是 get 操作都需要做同步处理，理论上 ConcurrentHashMap 支持 CurrencyLevel (Segment 数组数量)的线程并发。每当一个线程占用锁访问一个 Segment 时，不会影响到其他的 Segment，这就是分段锁机制。
put
public V put(K key, V value) {
Segment<K,V> s;
if (value == null)
throw new NullPointerException();
int hash = hash(key);
int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject // nonvolatile; recheck
(segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) // in ensureSegment
s = ensureSegment(j);
return s.put(key, hash, value, false);
}
首先定位到Segment，然后有Segment进行put
final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null :
scanAndLockForPut(key, hash, value);
V oldValue;
try {
HashEntry<K,V>[] tab = table;
int index = (tab.length - 1) & hash;
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;
if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)
rehash(node);
else
setEntryAt(tab, index, node);
++modCount;
count = c;
oldValue = null;
break;
}
}
} finally {
unlock();
}
return oldValue;
}
虽然 HashEntry 中的 value 是用 volatile 关键词修饰的，但是并不能保证并发的原子性，所以 put 操作时仍然需要加锁处理。
首先第一步的时候会尝试获取锁，如果获取失败肯定就有其他线程存在竞争，则利用 scanAndLockForPut() 自旋获取锁。
这些代码虽然写的比较早，但是这些代码思路还是很值得借鉴的。
private HashEntry<K,V> scanAndLockForPut(K key, int hash, V value) {
HashEntry<K,V> first = entryForHash(this, hash);
HashEntry<K,V> e = first;
HashEntry<K,V> node = null;
int retries = -1; // negative while locating node
while (!tryLock()) {
HashEntry<K,V> f; // to recheck first below
if (retries < 0) {
if (e == null) {
if (node == null) // speculatively create node
node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, null);
retries = 0;
}
else if (key.equals(e.key))
retries = 0;
else
e = e.next;
}
else if (++retries > MAX_SCAN_RETRIES) {
lock();
break;
}
else if ((retries & 1) == 0 &&
(f = entryForHash(this, hash)) != first) {
e = first = f; // re-traverse if entry changed
retries = -1;
}
}
return node;
}
-
尝试自旋获取锁。while (!tryLock()) {
-
如果重试的次数达到了
MAX_SCAN_RETRIES则改为阻塞锁获取，保证能获取成功else if (++retries > MAX_SCAN_RETRIES) { lock();
小结：
-
将当前 Segment 中的 table 通过 key 的 hashcode 定位到 HashEntry。 -
遍历该 HashEntry，如果不为空则判断传入的 key 和当前遍历的 key 是否相等，相等则覆盖旧的 value。 -
为空则需要新建一个 HashEntry 并加入到 Segment 中，同时会先判断是否需要扩容。 -
最后会解除在 1 中所获取当前 Segment 的锁。
get
只需要将 Key 通过 Hash 之后定位到具体的 Segment ，再通过一次 Hash 定位到具体的元素上。
由于 HashEntry 中的 value 属性是用 volatile 关键词修饰的，保证了内存可见性，所以每次获取时都是最新值。
ConcurrentHashMap 的 get 方法是非常高效的，因为整个过程都不需要加锁。
public V get(Object key) {
Segment<K,V> s; // manually integrate access methods to reduce overhead
HashEntry<K,V>[] tab;
int h = hash(key);
long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;
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;
}
1.8变化
1.7版本的ConcurrentHashMap已经解决了HashMap的并发问题，但是也存在查询遍历链表效率太低的问题。
1.8版本的结构，与1.8版本的HashMap非常相似
抛弃了原有的Segment分段锁，改用CAS + synchronized保证并发安全
将HashEntry改为Node，作用基本相同
/* ---------------- Nodes -------------- */
/**
* Key-value entry. This class is never exported out as a
* user-mutable Map.Entry (i.e., one supporting setValue; see
* MapEntry below), but can be used for read-only traversals used
* in bulk tasks. Subclasses of Node with a negative hash field
* are special, and contain null keys and values (but are never
* exported). Otherwise, keys and vals are never null.
*/
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
volatile V val; //使用volatile修饰 保证多线程可见和禁止指令重排
volatile Node<K,V> next;//使用volatile修饰
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)));
}
/**
* Virtualized support for map.get(); overridden in subclasses.
*/
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;
}
}
主要函数
put
-
根据 key 计算出 hashcode 。 -
判断是否需要进行初始化。 -
f即为当前 key 定位出的 Node，如果为空表示当前位置可以写入数据，利用 CAS 尝试写入，失败则自旋保证成功。 -
如果当前位置的 hashcode == MOVED == -1,则需要进行扩容。 -
如果都不满足，则利用 synchronized 锁写入数据。 -
如果数量大于 TREEIFY_THRESHOLD则要转换为红黑树。
/**
* Maps the specified key to the specified value in this table.
* Neither the key nor the value can be null.
*
* <p>The value can be retrieved by calling the {@code get} method
* with a key that is equal to the original key.
*
* @param key key with which the specified value is to be associated
* @param value value to be associated with the specified key
* @return the previous value associated with {@code key}, or
* {@code null} if there was no mapping for {@code key}
* @throws NullPointerException if the specified key or value is null
*/
public V put(K key, V value) {
return putVal(key, value, false);
}
/** Implementation for put and putIfAbsent */
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();
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
}
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
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) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
else if (f instanceof TreeBin) {
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);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
addCount(1L, binCount);
return null;
}
get
-
根据计算出来的 hashcode 寻址，如果就在桶上那么直接返回值。 -
如果是红黑树那就按照树的方式获取值。 -
就不满足那就按照链表的方式遍历获取值。
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) {
if ((eh = e.hash) == h) {
if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
return e.val;
}
else if (eh < 0)
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
while ((e = e.next) != null) {
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
return e.val;
}
}
return null;
}
1.8 在 1.7 的数据结构上做了大的改动，采用红黑树之后可以保证查询效率（
O(logn)），甚至取消了 ReentrantLock 改为了 synchronized，这样可以看出在新版的 JDK 中对 synchronized 优化是很到位的。
原文始发于微信公众号（云户）：JUC–ConcurrentHashMap
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