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JDK源码那些事儿之并发ConcurrentHashMap下篇

上一篇文章已经就ConcurrentHashMap进行了部分说明，介绍了其中涉及的常量和变量的含义，有些部分需要结合方法源码来理解，今天这篇文章就继续讲解并发ConcurrentHashMap

前言

本文主要介绍ConcurrentHashMap中的一些重要方法，结合上篇文章中的讲解部分进行更进一步的介绍

回顾下上篇文章，我们应该已经知道ConcurrentHashMap的整体结构和HashMap基本一致，不同的是处理多线程并发下保证操作的正确性，ConcurrentHashMap通过CAS和synchronized进行并发控制，当然，这种情况下各种处理都会变的更为复杂，下面我们就通过方法来深入理解ConcurrentHashMap的操作

重要方法

在一些方法中展示了各个变量以及常量的使用，能让我们更好的理解其中的操作

tabAt/casTabAt/setTabAt

下列方法用于读写table数组，使用Unsafe提供的更新获取volatile变量，CAS更新数组元素等操作

// 读取table[i]
    @SuppressWarnings("unchecked")
    static final <K,V> Node<K,V> tabAt(Node<K,V>[] tab, int i) {
        return (Node<K,V>)U.getObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE);
    }
    // CAS更新table[i]
    static final <K,V> boolean casTabAt(Node<K,V>[] tab, int i,
                                        Node<K,V> c, Node<K,V> v) {
        return U.compareAndSwapObject(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, c, v);
    }
    // 插入table[i]
    static final <K,V> void setTabAt(Node<K,V>[] tab, int i, Node<K,V> v) {
        U.putObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, v);
    }

size

size方法返回了一个不精确的值，在多线程环境下，返回一个不精确的值，通过sumCount迭代counterCells统计sum值。

public int size() {
        long n = sumCount();
        return ((n < 0L) ? 0 :
                (n > (long)Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE :
                (int)n);
    }
    final long sumCount() {
        CounterCell[] as = counterCells; CounterCell a;
        long sum = baseCount;
        if (as != null) {
            for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
                if ((a = as[i]) != null)
                    sum += a.value;
            }
        }
        return sum;
    }

这里很多人可能会问，为什么需要叠加counterCells数组的值呢？

其实这和ConcurrentHashMap特点有关，多线程环境下，同时插入值，执行CAS操作，执行成功的更新了baseCount，而执行失败的则将值放入到了counterCells数组中，可以查阅CounterCell内部类源码，只有一个long类型变量，每次进行插入或者删除时调用addCount通过CAS操作更新baseCount，失败时执行fullAddCount方法，初始化counterCells数组，并将1（相当于插入或删除一个元素）插入到CounterCell类中，这样尽可能保证了Map长度的正确性，这里理解流程即可，不深入，addCount部分有具体操作可查看

@sun.misc.Contended static final class CounterCell {
        volatile long value;
        CounterCell(long x) { value = x; }
    }

get

参考HashMap，类似操作流程，需要注意的也就是在eh < 0处，如果是特殊节点，比如TreeBin或者ForwardingNode节点，则调用其具体类实现的find方法完成遍历查询，内部类解释可以参考我的上一篇文章

计算hash值
判断table是否为空，不为空，找到对应hash桶根节点判断
非根节点继续遍历树或者链表，存在对应值则返回对应值，否则返回null

public V get(Object key) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
        // 计算key的hash值
        int h = spread(key.hashCode());
        // table非空并且对应的hash桶根节点不为空
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
            // 查找节点为根节点
            if ((eh = e.hash) == h) {
                if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
                    return e.val;
            }
            // 树节点或者扩容中（FN节点）
            else if (eh < 0)
                return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
            // 链表遍历查找
            while ((e = e.next) != null) {
                if (e.hash == h &&
                    ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
                    return e.val;
            }
        }
        return null;
    }
    // 参考HashMap的hash方法，不同之处在于和HASH_BITS进行了一次与操作，最高位变为了0，即为正数，因为前一篇文章也已经说过负数hash值有特殊意义
    static final int spread(int h) {
        return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS;
    }

containsValue

这里通过静态内部类实现Traverser来遍历数组，具体的内部实现查看上篇文章里中的内部类说明，advance相当于查找到下一个非空节点

public boolean containsValue(Object value) {
        if (value == null)
            throw new NullPointerException();
        Node<K,V>[] t;
        if ((t = table) != null) {
            Traverser<K,V> it = new Traverser<K,V>(t, t.length, 0, t.length);
            for (Node<K,V> p; (p = it.advance()) != null; ) {
                V v;
                if ((v = p.val) == value || (v != null && value.equals(v)))
                    return true;
            }
        }
        return false;
    }

遍历时遇见特殊节点的处理上一篇文章中已经画图说明，如下：

JDK源码那些事儿之并发ConcurrentHashMap下篇

putVal

putVal整体同HashMap的putVal操作，操作流程上基本类似，只是在多线程操作下需要正确的处理插入值操作，同时如果发现有线程在进行扩容操作时，需帮助扩容，然后再进行插入值的流程操作

final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
        // 空值判断
        if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
        // hash值计算，保证了hash值为正数
        int hash = spread(key.hashCode());
        // 当前bin中元素的个数，判断是否树化处理
        int binCount = 0;
        // 无限循环直到被正确处理
        for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
            Node<K,V> f; int n, i, fh;
            // 空表进行初始化操作
            if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
                tab = initTable();
            // 计算出的hash桶位置链表头节点无值则通过CAS插入值
            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
            }
            // 如果hash桶链表头节点为MOVED状态，即说明有线程在进行扩容操作，则通过helpTransfer帮助扩容操作
            else if ((fh = f.hash) == MOVED)
                tab = helpTransfer(tab, f);
            else {
                V oldVal = null;
                // hash桶链表头节点加锁，在多线程环境下其他线程不能同时操作当前相同的头节点代码块
                synchronized (f) {
                    if (tabAt(tab, i) == f) {
                        // 正常链表插入操作
                        if (fh >= 0) {
                            binCount = 1;
                            for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
                                K ek;
                                // key和hash值相同则进行替换
                                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;
                                // 没匹配到则直接插入到链表尾部
                                if ((e = e.next) == null) {
                                    pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
                                                              value, null);
                                    break;
                                }
                            }
                        }
                        // 红黑树插入操作
                        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) {
                    // 达到树化阈值，则可能进行树化操作
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
                        treeifyBin(tab, i);
                    if (oldVal != null)
                        return oldVal;
                    break;
                }
            }
        }
        // size+1操作
        addCount(1L, binCount);
        return null;
    }

resizeStamp

前一篇文章在对sizeCtl说明时在多个线程帮忙扩容时其值小于0时做过一些说明，在源码中涉及到了下面这个方法，先理解清楚这个方法比较重要

这里的参数每次传入的都是当前数组的长度，也就是说每次这里生成的数都与当时扩容时的数组长度有关，Integer.numberOfLeadingZeros(n)，返回二进制表示，前面有多少个连续的0，RESIZE_STAMP_BITS固定为16，没发现有提供方法来修改这个变量，位或运算得到一个值，这个值表示了与扩容时数组的长度相关，这里需记得是左移了（RESIZE_STAMP_BITS - 1），因为后边代码中我们需要反向操作右移来重新获取

这里通过这个方法与数组长度关联，同时sizeCtl也会与之关联，同时也记录当前扩容中的线程数，故sizeCtl在扩容中同时兼顾了两种作用，一是判断是否是在同一个批次的扩容中（都是从16扩容到32），同时判断当前扩容中参与的线程数来确定是否结束和初始化操作

/**
     * Returns the stamp bits for resizing a table of size n.
     * Must be negative when shifted left by RESIZE_STAMP_SHIFT.
     */
    static final int resizeStamp(int n) {
        return Integer.numberOfLeadingZeros(n) | (1 << (RESIZE_STAMP_BITS - 1));
    }

addCount

整体来看主要进行了两部分内容，一是更新baseCount，二是检查是否进行扩容操作。其实这个方法里还是相当复杂的，涉及到了线程私有的伪随机数生成器ThreadLocalRandom，并发效率更高的LongAdder，不过初学者可以不用研究那么深入，这里不详细说明，大概了解就好

private final void addCount(long x, int check) {
        CounterCell[] as; long b, s;
        // 通过CAS更新baseCount
        if ((as = counterCells) != null ||
            !U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
            // 更新baseCount失败
            CounterCell a; long v; int m;
            boolean uncontended = true;
            // 相当于每个线程的probe就是它在CounterCell数组中的hash code，用来定位counterCells数组
            if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
                (a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
                !(uncontended =
                  U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) {
                // 更新cellvalue失败则执行fullAddCount，具体不看了，比较复杂，不停尝试更新计数
                // 源码注释上也写了类似LongAdder
                fullAddCount(x, uncontended);
                return;
            }
            // 执行到此说明更新计数器成功,判断是否退出，为什么是1其实还是有点困惑
            if (check <= 1)
                return;
            s = sumCount();
        }
        // check大于0代表着对应hash桶下的节点数，检查是否扩容
        // 满足条件帮助扩容，不满足退出
        if (check >= 0) {
            Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
            // 注意，这里条件中3个变量赋值同时while判断
            // sc = sizeCtl，tab = table，n = tab.length
            // 在并发操作中可能会出现变量错误的情况造成扩容处理出错，通过resizeStamp保证扩容时版本一致
            while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
                   (n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {
                // resizeStamp根据n返回一个扩容版本戳，保证唯一性，上边一个方法我已经说明了
                int rs = resizeStamp(n);
                // 说明有别的线程在扩容
                if (sc < 0) {
                    // 判断是否帮助扩容，满足条件，不帮助扩容，这里会分析下，看下面的分析部分
                    if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
                        sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
                        transferIndex <= 0)
                        break;
                    // 帮助扩容，线程数+1
                    if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
                        transfer(tab, nt);
                }
                // 无线程帮助扩容，当前线程尝试成为第一个扩容的线程
                else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
                                             (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
                    transfer(tab, null);
                s = sumCount();
            }
        }
    }

在上面这段代码中，不帮助扩容的条件中有些地方让人困惑

if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
        sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
        transferIndex <= 0)
        break;

(sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs

首先需要明白上边整个扩容中的第一个线程会通过U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2)设置sizeCtl，之后扩容线程增加则通过U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1)更新

sc右移RESIZE_STAMP_SHIFT（由于RESIZE_STAMP_BITS不提供修改方法，RESIZE_STAMP_SHIFT也只能取到16），第一个条件为什么是这个？需要结合扩容代码来看，首个线程抢到扩容任务时需先创建nextTable，设置transferIndex，在执行之前需要将sizeCtl更新，即U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2)，代码存在于addCount和tryPresize方法中，sizeCtl在每次扩容时会更新成(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2。判断条件里sc无符号右移，如果是相同的一次扩容过程，则与rs相等是肯定的，rs是由resizeStamp根据长度n计算得来，其实最终这里比较的也就是table的长度，防止多次扩容下错误的帮助了扩容

另外在已经有线程扩容的情况下增加扩容线程会会更新sizeCtl，U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1) 看出在首次更新的基础上加1即可，扩容线程完成自己的任务同理减1，结合上边对resizeStamp的说明应该算很清楚了

以上部分也证实了上篇文章中sizeCtl注释是不正确的

sc == rs + 1 || sc == rs + MAX_RESIZERS

这个条件是有问题的，sc小于0，rs大于0，两个条件一直为false，没有true的可能，从这个条件上看，应该是判断扩容完毕和扩容线程数达到最大时不能帮助扩容。

我们想一下，第一次线程扩容时已经将sc更新成(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2，这里判断的话需要改为sc == ( rs << RESIZE_STAMP_SHIFT ) +1 才对，不能将sc右移，右移将会导致低16位记录的线程数数据丢失，最大线程数判断同理，应改为sc == ( rs << RESIZE_STAMP_SHIFT ) + MAX_RESIZERS

我在Oracle官网bug库里看到已经提到了这个问题： https://bugs.java.com/bugdata...

(nt = nextTable) == null

此时状态可能表明扩容已经结束或者第一个线程在扩容中，不能帮助扩容

transferIndex <= 0

transfer任务已经被分配完毕，不能分配任务给当前线程，不能帮助扩容，帮助扩容部分下面会说到

helpTransfer

如果正在进行扩容操作，则帮助扩容

/**
     * Helps transfer if a resize is in progress.
     */
    final Node<K,V>[] helpTransfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V> f) {
        Node<K,V>[] nextTab; int sc;
        // 判断是否为ForwardingNode并且nextTable是否已经被创建
        if (tab != null && (f instanceof ForwardingNode) &&
            (nextTab = ((ForwardingNode<K,V>)f).nextTable) != null) {
            // 根据长度获取扩容戳
            int rs = resizeStamp(tab.length);
            // 再次验证是否正在扩容
            while (nextTab == nextTable && table == tab &&
                   (sc = sizeCtl) < 0) {
                // 几个条件上边已经解释过了，满足不帮助扩容
                if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
                    sc == rs + MAX_RESIZERS || transferIndex <= 0)
                    break;
                // sizeCtl加1，表示当前线程加入扩容，多了一个线程帮忙
                if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1)) {
                    transfer(tab, nextTab);
                    break;
                }
            }
            return nextTab;
        }
        return table;
    }

tryPresize

预先扩容，putAll和treeifyBin中使用到，不满足table容量时，进行一次扩容操作

/**
     * Tries to presize table to accommodate the given number of elements.
     *
     * @param size number of elements (doesn't need to be perfectly accurate)
     */
    private final void tryPresize(int size) {
        // 判断长度是否超过最大值，超过则赋值为最大值，正常则通过tableSizeFor计算扩容后的长度
        int c = (size >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ? MAXIMUM_CAPACITY :
            tableSizeFor(size + (size >>> 1) + 1);
        int sc;
        // 未初始化或扩容完成才能执行本次扩容操作
        while ((sc = sizeCtl) >= 0) {
            Node<K,V>[] tab = table; int n;
            // table未初始化
            if (tab == null || (n = tab.length) == 0) {
                n = (sc > c) ? sc : c;
                // 置为-1表示数组初始化，前一篇文章已经说明
                if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
                    try {
                        if (table == tab) {
                            @SuppressWarnings("unchecked")
                            Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
                            table = nt;
                            sc = n - (n >>> 2);
                        }
                    } finally {
                        // 此时相当于阈值
                        sizeCtl = sc;
                    }
                }
            }
            // 已经初始化，扩容长度小于阈值或者大于最大值，不进行扩容操作
            else if (c <= sc || n >= MAXIMUM_CAPACITY)
                break;
            // 再次验证table未改变
            else if (tab == table) {
                int rs = resizeStamp(n);
                // 同上边代码部分，判断是否帮助扩容
                if (sc < 0) {
                    Node<K,V>[] nt;
                    if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
                        sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
                        transferIndex <= 0)
                        break;
                    if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
                        transfer(tab, nt);
                }
                else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
                                             (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
                    transfer(tab, null);
            }
        }
    }

transfer

table迁移操作,通过transferIndex来完成任务的分配，之前文章变量中也提及了MIN_TRANSFER_STRIDE（最小步长），对每个扩容线程申请迁移的hash桶数量做了限制，每次需要扩容线程执行完毕已经领取完的hash桶迁移任务才可以继续领取任务帮助迁移，最后一个迁移线程在迁移完毕后会进行检查

private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
        int n = tab.length, stride;
        // 设置步长，即每个迁移任务迁移多少个hash桶，默认最小迁移步长16
        // 即每个扩容线程最小迁移16个hash桶
        if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
            stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
        // nextTab未初始化，则进行初始化操作，这里不需要CAS，调用的地方已经做了控制，保证只有一个线程能执行
        if (nextTab == null) {            // initiating
            try {
                @SuppressWarnings("unchecked")
                // 新数组长度扩容为原有数组的2倍
                Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1];
                nextTab = nt;
            } catch (Throwable ex) {      // try to cope with OOME
                // 内存溢出时不能继续扩容
                sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
                return;
            }
            nextTable = nextTab;
            transferIndex = n;
        }
        int nextn = nextTab.length;
        // 设置ForwardingNode节点
        ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
        // 线程可以继续分配迁移任务的标识
        boolean advance = true;
        // 设置结束标识
        boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
        // i表示数组下标，bound表示迁移任务的最小下标
        for (int i = 0, bound = 0;;) {
            Node<K,V> f; int fh;
            // advance为false则表明当前线程分配的迁移任务未完成或已经扩容完毕
            while (advance) {
                int nextIndex, nextBound;
                // --i 大于等于 bound 则表明本次分配的迁移任务还未完成，将advance置为false
                // 表明不能继续分配迁移任务
                if (--i >= bound || finishing)
                    advance = false;
                // 设置nextIndex
                // 如果小于等于0则表示迁移hash桶已被分配完毕，不用继续，将advance置为false
                else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
                    i = -1;
                    advance = false;
                }
                // 设置迁移任务区间bound到i
                else if (U.compareAndSwapInt
                         (this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
                          nextBound = (nextIndex > stride ?
                                       nextIndex - stride : 0))) {
                    bound = nextBound;
                    i = nextIndex - 1;
                    advance = false;
                }
            }
            // 上边计算了区间和任务状态
            // i < 0 上边代码已经说明，transfer任务已经执行完毕，退出
            // i >= n 这里n表示的是传入的tab数组长度，而i有可能因为transferIndex改变而改变
            // 比如连续扩容从16扩容到32，然后又从32扩容到64，此时这个条件是可能成立的，这里的i有可能在32到64之间，大于n的32
            // 不在一个扩容维度内，需退出。最后一个条件没看明白是什么情况出现这种状态
            if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
                int sc;
                if (finishing) {
                    // 扩容迁移完毕设置table和sizeCtl
                    nextTable = null;
                    table = nextTab;
                    sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
                    return;
                }
                // 线程数减1，表明当前线程退出
                if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
                    // 判断当前线程是否为最后一个扩容线程，不是，则退出，条件可以看上边的说明，已经讲解过
                    if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
                        return;
                    // 确定当前线程为最后一个扩容线程，则需要进行检查工作
                    // 检查所有的旧数组hash桶是否被正确的迁移
                    finishing = advance = true;
                    i = n; // recheck before commit
                }
            }
            // i处的hash桶为null则直接放置ForwardingNode节点
            else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
                advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
            // i处的hash桶为ForwardingNode节点
            else if ((fh = f.hash) == MOVED)
                // 最后的线程执行检查
                advance = true; // already processed
            else {
                synchronized (f) {
                    // 再次验证hash桶头节点为f
                    if (tabAt(tab, i) == f) {
                        // 进行迁移任务,类似HashMap，分高位和低位，不明白的可以看我HashMap的文章
                        Node<K,V> ln, hn;
                        if (fh >= 0) {
                            // 正常链表操作
                            // runBit表明首节点的位置，0则表示在低位，非0表示在高位
                            int runBit = fh & n;
                            Node<K,V> lastRun = f;
                            // 找到尾部最后一个高低位不同的节点，之后的节点不需要进行操作，直接进行复用
                            for (Node<K,V> p = f.next; p != null; p = p.next) {
                                int b = p.hash & n;
                                if (b != runBit) {
                                    runBit = b;
                                    lastRun = p;
                                }
                            }
                            // 低位lastRun在下面循环时使用
                            if (runBit == 0) {
                                ln = lastRun;
                                hn = null;
                            }
                            // 高位lastRun在下面循环时使用
                            else {
                                hn = lastRun;
                                ln = null;
                            }
                            // 确定lastRun为了提高效率，复用原有链表
                            for (Node<K,V> p = f; p != lastRun; p = p.next) {
                                int ph = p.hash; K pk = p.key; V pv = p.val;
                                // 低位链表
                                if ((ph & n) == 0)
                                    ln = new Node<K,V>(ph, pk, pv, ln);
                                // 高位链表
                                else
                                    hn = new Node<K,V>(ph, pk, pv, hn);
                            }
                            // 新数组上设置低位链表
                            setTabAt(nextTab, i, ln);
                            // 新数组上设置高位链表
                            setTabAt(nextTab, i + n, hn);
                            // 旧数组i处设置为ForwardingNode节点
                            setTabAt(tab, i, fwd);
                            advance = true;
                        }
                        // 红黑树通过TreeBin操作
                        else if (f instanceof TreeBin) {
                            TreeBin<K,V> t = (TreeBin<K,V>)f;
                            // 同样划分为高低位进行处理，通过链表来操作
                            TreeNode<K,V> lo = null, loTail = null;
                            TreeNode<K,V> hi = null, hiTail = null;
                            int lc = 0, hc = 0;
                            for (Node<K,V> e = t.first; e != null; e = e.next) {
                                int h = e.hash;
                                TreeNode<K,V> p = new TreeNode<K,V>
                                    (h, e.key, e.val, null, null);
                                // 判断是低位还是高位然后修改链表关系
                                if ((h & n) == 0) {
                                    if ((p.prev = loTail) == null)
                                        lo = p;
                                    else
                                        loTail.next = p;
                                    loTail = p;
                                    ++lc;
                                }
                                else {
                                    if ((p.prev = hiTail) == null)
                                        hi = p;
                                    else
                                        hiTail.next = p;
                                    hiTail = p;
                                    ++hc;
                                }
                            }
                            // 同链表类似，判断下是否需转成链表，通过TreeBin将高低位链表构建成红黑树
                            ln = (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) ? untreeify(lo) :
                                (hc != 0) ? new TreeBin<K,V>(lo) : t;
                            hn = (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) ? untreeify(hi) :
                                (lc != 0) ? new TreeBin<K,V>(hi) : t;
                            setTabAt(nextTab, i, ln);
                            setTabAt(nextTab, i + n, hn);
                            setTabAt(tab, i, fwd);
                            advance = true;
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }

迁移任务是从数组尾部向头部进行，这样做的目的应该是与迭代正向操作相反来减少冲突，当迭代时是已经迁移好的hash桶，迁移时是已经迭代完毕的hash桶

clear

清空操作，比较简单

public void clear() {
        // 删除节点数记录最后需要更新
        long delta = 0L; // negative number of deletions
        // 数组下标
        int i = 0;
        Node<K,V>[] tab = table;
        while (tab != null && i < tab.length) {
            int fh;
            Node<K,V> f = tabAt(tab, i);
            // hash桶首节点为null表明不需要执行
            if (f == null)
                ++i;
            // 扩容中帮助扩容然后重新开始循环清空操作
            else if ((fh = f.hash) == MOVED) {
                tab = helpTransfer(tab, f);
                i = 0; // restart
            }
            // 正常链表或TreeBin节点
            else {
                synchronized (f) {
                    if (tabAt(tab, i) == f) {
                        Node<K,V> p = (fh >= 0 ? f :
                                       (f instanceof TreeBin) ?
                                       ((TreeBin<K,V>)f).first : null);
                        // 获取hash桶的节点数
                        while (p != null) {
                            --delta;
                            p = p.next;
                        }
                        // 将hash桶置null
                        setTabAt(tab, i++, null);
                    }
                }
            }
        }
        // 更新数组长度
        if (delta != 0L)
            addCount(delta, -1);
    }