死磕 java集合之ConcurrentHashMap源码分析（一）——插入元素全解析
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前记，从这篇文章开始我们换一种学习的方式，彤哥先抛出问题，大家尝试着在脑海中回答这些问题，然后再进入我们的源码分析过程，最后彤哥再挑几个问题回答。
开篇问题
（1）ConcurrentHashMap与HashMap的数据结构是否一样？
（2）HashMap在多线程环境下何时会出现并发安全问题？
（3）ConcurrentHashMap是怎么解决并发安全问题的？
（4）ConcurrentHashMap使用了哪些锁？
（5）ConcurrentHashMap的扩容是怎么进行的？
（6）ConcurrentHashMap是否是强一致性的？
（7）ConcurrentHashMap不能解决哪些问题？
（8）ConcurrentHashMap中有哪些不常见的技术值得学习？
简介
ConcurrentHashMap是HashMap的线程安全版本，内部也是使用（数组 + 链表 + 红黑树）的结构来存储元素。
相比于同样线程安全的HashTable来说，效率等各方面都有极大地提高。
各种锁简介
这里先简单介绍一下各种锁，以便下文讲到相关概念时能有个印象。
（1）synchronized
java中的关键字，内部实现为监视器锁，主要是通过对象监视器在对象头中的字段来表明的。
synchronized从旧版本到现在已经做了很多优化了，在运行时会有三种存在方式：偏向锁，轻量级锁，重量级锁。
偏向锁，是指一段同步代码一直被一个线程访问，那么这个线程会自动获取锁，降低获取锁的代价。
轻量级锁，是指当锁是偏向锁时，被另一个线程所访问，偏向锁会升级为轻量级锁，这个线程会通过自旋的方式尝试获取锁，不会阻塞，提高性能。
重量级锁，是指当锁是轻量级锁时，当自旋的线程自旋了一定的次数后，还没有获取到锁，就会进入阻塞状态，该锁升级为重量级锁，重量级锁会使其他线程阻塞，性能降低。
（2）CAS
CAS，Compare And Swap，它是一种乐观锁，认为对于同一个数据的并发操作不一定会发生修改，在更新数据的时候，尝试去更新数据，如果失败就不断尝试。
（3）volatile（非锁）
java中的关键字，当多个线程访问同一个变量时，一个线程修改了这个变量的值，其他线程能够立即看得到修改的值。（这里牵涉到java内存模型的知识，感兴趣的同学可以自己查查相关资料）
volatile只保证可见性，不保证原子性，比如 volatile修改的变量 i，针对i++操作，不保证每次结果都正确，因为i++操作是两步操作，相当于 i = i +1，先读取，再加1，这种情况volatile是无法保证的。
（4）自旋锁
自旋锁，是指尝试获取锁的线程不会阻塞，而是循环的方式不断尝试，这样的好处是减少线程的上下文切换带来的开锁，提高性能，缺点是循环会消耗CPU。
（5）分段锁
分段锁，是一种锁的设计思路，它细化了锁的粒度，主要运用在ConcurrentHashMap中，实现高效的并发操作，当操作不需要更新整个数组时，就只锁数组中的一项就可以了。
（5）ReentrantLock
可重入锁，是指一个线程获取锁之后再尝试获取锁时会自动获取锁，可重入锁的优点是避免死锁。
其实，synchronized也是可重入锁。
源码分析
构造方法
public ConcurrentHashMap() {
}
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;
}
public ConcurrentHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.sizeCtl = DEFAULT_CAPACITY;
putAll(m);
}
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
this(initialCapacity, loadFactor, 1);
}
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
float loadFactor, int concurrencyLevel) {
if (!(loadFactor > 0.0f) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
throw new IllegalArgumentException();
if (initialCapacity < concurrencyLevel) // Use at least as many bins
initialCapacity = concurrencyLevel; // as estimated threads
long size = (long)(1.0 + (long)initialCapacity / loadFactor);
int cap = (size >= (long)MAXIMUM_CAPACITY) ?
MAXIMUM_CAPACITY : tableSizeFor((int)size);
this.sizeCtl = cap;
}
复制代码
构造方法与HashMap对比可以发现，没有了HashMap中的threshold和loadFactor，而是改用了sizeCtl来控制，而且只存储了容量在里面，那么它是怎么用的呢？官方给出的解释如下：
（1）-1，表示有线程正在进行初始化操作
（2）-(1 + nThreads)，表示有n个线程正在一起扩容
（3）0，默认值，后续在真正初始化的时候使用默认容量
（4）> 0，初始化或扩容完成后下一次的扩容门槛
至于，官方这个解释对不对我们后面再讨论。
添加元素
public V put(K key, V value) {
return putVal(key, value, false);
}
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
// key和value都不能为null
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
// 计算hash值
int hash = spread(key.hashCode());
// 要插入的元素所在桶的元素个数
int binCount = 0;
// 死循环，结合CAS使用（如果CAS失败，则会重新取整个桶进行下面的流程）
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
// 如果桶未初始化或者桶个数为0，则初始化桶
tab = initTable();
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
// 如果要插入的元素所在的桶还没有元素，则把这个元素插入到这个桶中
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
// 如果使用CAS插入元素时，发现已经有元素了，则进入下一次循环，重新操作
// 如果使用CAS插入元素成功，则break跳出循环，流程结束
break; // no lock when adding to empty bin
}
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
// 如果要插入的元素所在的桶的第一个元素的hash是MOVED，则当前线程帮忙一起迁移元素
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
// 如果这个桶不为空且不在迁移元素，则锁住这个桶（分段锁）
// 并查找要插入的元素是否在这个桶中
// 存在，则替换值（onlyIfAbsent=false）
// 不存在，则插入到链表结尾或插入树中
V oldVal = null;
synchronized (f) {
// 再次检测第一个元素是否有变化，如果有变化则进入下一次循环，从头来过
if (tabAt(tab, i) == f) {
// 如果第一个元素的hash值大于等于0（说明不是在迁移，也不是树）
// 那就是桶中的元素使用的是链表方式存储
if (fh >= 0) {
// 桶中元素个数赋值为1
binCount = 1;
// 遍历整个桶，每次结束binCount加1
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
// 如果找到了这个元素，则赋值了新值（onlyIfAbsent=false）
// 并退出循环
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
Node<K,V> pred = e;
if ((e = e.next) == null) {
// 如果到链表尾部还没有找到元素
// 就把它插入到链表结尾并退出循环
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
else if (f instanceof TreeBin) {
// 如果第一个元素是树节点
Node<K,V> p;
// 桶中元素个数赋值为2
binCount = 2;
// 调用红黑树的插入方法插入元素
// 如果成功插入则返回null
// 否则返回寻找到的节点
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
// 如果找到了这个元素，则赋值了新值（onlyIfAbsent=false）
// 并退出循环
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
// 如果binCount不为0，说明成功插入了元素或者寻找到了元素
if (binCount != 0) {
// 如果链表元素个数达到了8，则尝试树化
// 因为上面把元素插入到树中时，binCount只赋值了2，并没有计算整个树中元素的个数
// 所以不会重复树化
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
// 如果要插入的元素已经存在，则返回旧值
if (oldVal != null)
return oldVal;
// 退出外层大循环，流程结束
break;
}
}
}
// 成功插入元素，元素个数加1（是否要扩容在这个里面）
addCount(1L, binCount);
// 成功插入元素返回null
return null;
}
复制代码
整体流程跟HashMap比较类似，大致是以下几步：
（1）如果桶数组未初始化，则初始化；
（2）如果待插入的元素所在的桶为空，则尝试把此元素直接插入到桶的第一个位置；
（3）如果正在扩容，则当前线程一起加入到扩容的过程中；
（4）如果待插入的元素所在的桶不为空且不在迁移元素，则锁住这个桶（分段锁）；
（5）如果当前桶中元素以链表方式存储，则在链表中寻找该元素或者插入元素；
（6）如果当前桶中元素以红黑树方式存储，则在红黑树中寻找该元素或者插入元素；
（7）如果元素存在，则返回旧值；
（8）如果元素不存在，整个Map的元素个数加1，并检查是否需要扩容；
添加元素操作中使用的锁主要有（自旋锁 + CAS + synchronized + 分段锁）。
为什么使用synchronized而不是ReentrantLock？
因为synchronized已经得到了极大地优化，在特定情况下并不比ReentrantLock差。
未完待续~~
现在文章没办法留言了，如果有任何建议或者意见，欢迎大家在公众号后台给我留言，谢谢~
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正文到此结束
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