JUC-并发容器-1-ConcurrentHashMap

述

上文中分析了JDK1.7和1.8中的 HashMap 的数据结构以及一些重要的方法,本文同样从这两个版本,分析一下 ConcurrentHashMap

JDK1.7 中的 ConcurrentHashMap

数据结构

如图

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Java 7 中的 ConcurrentHashMap 最外层是多个 segment, 每个 segment 的底层数据结构和 HashMap 类似的,仍然是数组和链表结构, segment 默认有16个,初始化完成之后就无法扩容,存放数据的时候,首先要先定位到具体的 segment 中

每个 Segment 都有独立的 ReentrantLock 锁,每个 Segment 之间互不干扰,挺高并发效率, 比如初始化的16个 Segment ,就可以有16个线程同时在这个 ConcurrentHashMap 进行读写

源码部分这里就不再贴了,感兴趣可以自己看看

JDK1.8 中的 ConcurrentHashMap

数据结构

1.8 中数据结构如图

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跟 HashMap 是一样的,1.7 的版本虽然是解决了并发的问题,但是 HashMap 在 1.7 版本中的问题还是存在,就是遍历链表效率太低了,1.8版本中的 ConcurrentHashMap 抛弃了 Segment ,采用 CAS + synchronized 的方式保证并发安全

存放数据也是用1.8中的 Node ,代码如下

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这里可以看到,value和next都是用了 volatile 修饰,保证可见性

重点方法介绍

首先看一下 put() 方法

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final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
// key或value为空直接抛异常
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
// 计算hash
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
// 判断是否需要初始化
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
// 空的话先去初始化
tab = initTable();
// 计算当前key定位出来的node即代码中的 f ,为空,表示可以写入数据
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
// 利用CAS写入
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
// 如果当前位置是 MOVED == -1 ,表示这个槽点正在进行扩容
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
// 调用帮助扩容的方法
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
// 这个槽里有值了,就会进入下面的代码
V oldVal = null;
// 把当前的node锁住
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
if (fh >= 0) {
// 链表操作
binCount = 1;
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
// 如果链表中有了这个key了,就覆盖然后break
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;
// 如果没有的话,放个新的,加到链表最后
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
else if (f instanceof TreeBin) {
// 如果不是链表.这里进行红黑树的操作
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;
}
}
}
}
// 添加完成之后,判断是不是需要将链表转成红黑树
if (binCount != 0) {
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
addCount(1L, binCount);
return null;
}

以上就是 put() 方法的一个大致流程,下面再看看 get() 方法,代码如下

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public V get(Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
// 计算hash值
int h = spread(key.hashCode());
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
// 如果在桶上,就直接返回
if ((eh = e.hash) == h) {
if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
return e.val;
}
// 如果是红黑树,就按树的方式获取值
else if (eh < 0)
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
// 最后是按链表的方式遍历
while ((e = e.next) != null) {
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
return e.val;
}
}
return null;
}

总结

最后总结一下 ConcurrentHashMap 中的 put() get() 流程

首先 put() 流程

  1. 判断key-value都不为空
  2. 计算hash值
  3. 根据对应位置的节点的类型赋值,或者是 helpTransfer ,或者增长链表,或者增加红黑树节点
  4. 检查是否满足转红黑树阈值,如果满足就转成红黑树
  5. 返回 oldValue

get() 方法流程

  1. 计算hash值
  2. 找到对应位置,不同情况做不同处理, 直接取值/红黑树里找/遍历链表取值
  3. 返回找到的结果