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Java并发指南13:Java7/8 中的 HashMap 和 ConcurrentHashMap 全解析

Java7/8 中的 HashMap 和 ConcurrentHashMap 全解析

转自 https://www.javadoop.com/post...

部分内容转自

http://www.jasongj.com/java/c...

今天发一篇"水文",可能很多读者都会表示不理解,不过我想把它作为并发序列文章中不可缺少的一块来介绍。本来以为花不了多少时间的,不过最终还是投入了挺多时间来完成这篇文章的。

网上关于 HashMap 和 ConcurrentHashMap 的文章确实不少,不过缺斤少两的文章比较多,所以才想自己也写一篇,把细节说清楚说透,尤其像 Java8 中的 ConcurrentHashMap,大部分文章都说不清楚。终归是希望能降低大家学习的成本,不希望大家到处找各种不是很靠谱的文章,看完一篇又一篇,可是还是模模糊糊。

阅读建议:四节基本上可以进行独立阅读,建议初学者可按照 Java7 HashMap -> Java7 ConcurrentHashMap -> Java8 HashMap -> Java8 ConcurrentHashMap 顺序进行阅读,可适当降低阅读门槛。

阅读前提:本文分析的是源码,所以至少读者要熟悉它们的接口使用,同时,对于并发,读者至少要知道 CAS、ReentrantLock、UNSAFE 操作这几个基本的知识,文中不会对这些知识进行介绍。Java8 用到了红黑树,不过本文不会进行展开,感兴趣的读者请自行查找相关资料。

// 这构造函数里,什么都不干

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;

}

这个初始化方法有点意思,通过提供初始容量,计算了 sizeCtl,sizeCtl = 【 (1.5 * initialCapacity + 1),然后向上取最近的 2 的 n 次方】。如 initialCapacity 为 10,那么得到 sizeCtl 为 16,如果 initialCapacity 为 11,得到 sizeCtl 为 32。

sizeCtl 这个属性使用的场景很多,不过只要跟着文章的思路来,就不会被它搞晕了。

如果你爱折腾,也可以看下另一个有三个参数的构造方法,这里我就不说了,大部分时候,我们会使用无参构造函数进行实例化,我们也按照这个思路来进行源码分析吧。

put 过程分析

仔细地一行一行代码看下去:

public V put(K key, V value) {

return putVal(key, value, false);

}

final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {

if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
// 得到 hash 值
int hash = spread(key.hashCode());
// 用于记录相应链表的长度
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
    Node<K,V> f; int n, i, fh;
    // 如果数组"空",进行数组初始化
    if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
        // 初始化数组,后面会详细介绍
        tab = initTable();

    // 找该 hash 值对应的数组下标,得到第一个节点 f
    else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
        // 如果数组该位置为空,
        //    用一次 CAS 操作将这个新值放入其中即可,这个 put 操作差不多就结束了,可以拉到最后面了
        //          如果 CAS 失败,那就是有并发操作,进到下一个循环就好了
        if (casTabAt(tab, i, null,
                     new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
            break;                   // no lock when adding to empty bin
    }
    // hash 居然可以等于 MOVED,这个需要到后面才能看明白,不过从名字上也能猜到,肯定是因为在扩容
    else if ((fh = f.hash) == MOVED)
        // 帮助数据迁移,这个等到看完数据迁移部分的介绍后,再理解这个就很简单了
        tab = helpTransfer(tab, f);

    else { // 到这里就是说,f 是该位置的头结点,而且不为空

        V oldVal = null;
        // 获取数组该位置的头结点的监视器锁
        synchronized (f) {
            if (tabAt(tab, i) == f) {
                if (fh >= 0) { // 头结点的 hash 值大于 0,说明是链表
                    // 用于累加,记录链表的长度
                    binCount = 1;
                    // 遍历链表
                    for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
                        K ek;
                        // 如果发现了"相等"的 key,判断是否要进行值覆盖,然后也就可以 break 了
                        if (e.hash == hash &&
                            ((ek = e.key) == key ||
                             (ek != null && key.equals(ek)))) {
                            oldVal = e.val;
                            if (!onlyIfAbsent)
                                e.val = value;
                            break;
                        }
                        // 到了链表的最末端,将这个新值放到链表的最后面
                        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) { // 红黑树
                    Node<K,V> p;
                    binCount = 2;
                    // 调用红黑树的插值方法插入新节点
                    if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
                                                   value)) != null) {
                        oldVal = p.val;
                        if (!onlyIfAbsent)
                            p.val = value;
                    }
                }
            }
        }
        // binCount != 0 说明上面在做链表操作
        if (binCount != 0) {
            // 判断是否要将链表转换为红黑树,临界值和 HashMap 一样,也是 8
            if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
                // 这个方法和 HashMap 中稍微有一点点不同,那就是它不是一定会进行红黑树转换,
                // 如果当前数组的长度小于 64,那么会选择进行数组扩容,而不是转换为红黑树
                //    具体源码我们就不看了,扩容部分后面说
                treeifyBin(tab, i);
            if (oldVal != null)
                return oldVal;
            break;
        }
    }
}
// 
addCount(1L, binCount);
return null;

}

put 的主流程看完了,但是至少留下了几个问题,第一个是初始化,第二个是扩容,第三个是帮助数据迁移,这些我们都会在后面进行一一介绍。

初始化数组:initTable

这个比较简单,主要就是初始化一个合适大小的数组,然后会设置 sizeCtl。

初始化方法中的并发问题是通过对 sizeCtl 进行一个 CAS 操作来控制的。

private final Node<K,V>[] initTable() {

Node<K,V>[] tab; int sc;
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
    // 初始化的"功劳"被其他线程"抢去"了
    if ((sc = sizeCtl) < 0)
        Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
    // CAS 一下,将 sizeCtl 设置为 -1,代表抢到了锁
    else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
        try {
            if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
                // DEFAULT_CAPACITY 默认初始容量是 16
                int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
                // 初始化数组,长度为 16 或初始化时提供的长度
                Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
                // 将这个数组赋值给 table,table 是 volatile 的
                table = tab = nt;
                // 如果 n 为 16 的话,那么这里 sc = 12
                // 其实就是 0.75 * n
                sc = n - (n >>> 2);
            }
        } finally {
            // 设置 sizeCtl 为 sc,我们就当是 12 吧
            sizeCtl = sc;
        }
        break;
    }
}
return tab;

}

链表转红黑树: treeifyBin

前面我们在 put 源码分析也说过,treeifyBin 不一定就会进行红黑树转换,也可能是仅仅做数组扩容。我们还是进行源码分析吧。

private final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int index) {

Node<K,V> b; int n, sc;
if (tab != null) {
    // MIN_TREEIFY_CAPACITY 为 64
    // 所以,如果数组长度小于 64 的时候,其实也就是 32 或者 16 或者更小的时候,会进行数组扩容
    if ((n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
        // 后面我们再详细分析这个方法
        tryPresize(n << 1);
    // b 是头结点
    else if ((b = tabAt(tab, index)) != null && b.hash >= 0) {
        // 加锁
        synchronized (b) {

            if (tabAt(tab, index) == b) {
                // 下面就是遍历链表,建立一颗红黑树
                TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
                for (Node<K,V> e = b; e != null; e = e.next) {
                    TreeNode<K,V> p =
                        new TreeNode<K,V>(e.hash, e.key, e.val,
                                          null, null);
                    if ((p.prev = tl) == null)
                        hd = p;
                    else
                        tl.next = p;
                    tl = p;
                }
                // 将红黑树设置到数组相应位置中
                setTabAt(tab, index, new TreeBin<K,V>(hd));
            }
        }
    }
}

}

扩容:tryPresize

如果说 Java8 ConcurrentHashMap 的源码不简单,那么说的就是扩容操作和迁移操作。

这个方法要完完全全看懂还需要看之后的 transfer 方法,读者应该提前知道这点。

这里的扩容也是做翻倍扩容的,扩容后数组容量为原来的 2 倍。

// 首先要说明的是,方法参数 size 传进来的时候就已经翻了倍了

private final void tryPresize(int size) {

// c:size 的 1.5 倍,再加 1,再往上取最近的 2 的 n 次方。
int c = (size >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ? MAXIMUM_CAPACITY :
    tableSizeFor(size + (size >>> 1) + 1);
int sc;
while ((sc = sizeCtl) >= 0) {
    Node<K,V>[] tab = table; int n;

    // 这个 if 分支和之前说的初始化数组的代码基本上是一样的,在这里,我们可以不用管这块代码
    if (tab == null || (n = tab.length) == 0) {
        n = (sc > c) ? sc : c;
        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); // 0.75 * n
                }
            } finally {
                sizeCtl = sc;
            }
        }
    }
    else if (c <= sc || n >= MAXIMUM_CAPACITY)
        break;
    else if (tab == table) {
        // 我没看懂 rs 的真正含义是什么,不过也关系不大
        int rs = resizeStamp(n);

        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;
            // 2. 用 CAS 将 sizeCtl 加 1,然后执行 transfer 方法
            //    此时 nextTab 不为 null
            if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
                transfer(tab, nt);
        }
        // 1. 将 sizeCtl 设置为 (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2)
        //     我是没看懂这个值真正的意义是什么?不过可以计算出来的是,结果是一个比较大的负数
        //  调用 transfer 方法,此时 nextTab 参数为 null
        else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
                                     (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
            transfer(tab, null);
    }
}

}

这个方法的核心在于 sizeCtl 值的操作,首先将其设置为一个负数,然后执行 transfer(tab, null),再下一个循环将 sizeCtl 加 1,并执行 transfer(tab, nt),之后可能是继续 sizeCtl 加 1,并执行 transfer(tab, nt)。

所以,可能的操作就是执行 1 次 transfer(tab, null) + 多次 transfer(tab, nt),这里怎么结束循环的需要看完 transfer 源码才清楚。

数据迁移:transfer

下面这个方法很点长,将原来的 tab 数组的元素迁移到新的 nextTab 数组中。

虽然我们之前说的 tryPresize 方法中多次调用 transfer 不涉及多线程,但是这个 transfer 方法可以在其他地方被调用,典型地,我们之前在说 put 方法的时候就说过了,请往上看 put 方法,是不是有个地方调用了 helpTransfer 方法,helpTransfer 方法会调用 transfer 方法的。

此方法支持多线程执行,外围调用此方法的时候,会保证第一个发起数据迁移的线程,nextTab 参数为 null,之后再调用此方法的时候,nextTab 不会为 null。

阅读源码之前,先要理解并发操作的机制。原数组长度为 n,所以我们有 n 个迁移任务,让每个线程每次负责一个小任务是最简单的,每做完一个任务再检测是否有其他没做完的任务,帮助迁移就可以了,而 Doug Lea 使用了一个 stride,简单理解就是步长,每个线程每次负责迁移其中的一部分,如每次迁移 16 个小任务。所以,我们就需要一个全局的调度者来安排哪个线程执行哪几个任务,这个就是属性 transferIndex 的作用。

第一个发起数据迁移的线程会将 transferIndex 指向原数组最后的位置,然后从后往前的 stride 个任务属于第一个线程,然后将 transferIndex 指向新的位置,再往前的 stride 个任务属于第二个线程,依此类推。当然,这里说的第二个线程不是真的一定指代了第二个线程,也可以是同一个线程,这个读者应该能理解吧。其实就是将一个大的迁移任务分为了一个个任务包。

private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {

int n = tab.length, stride;

// stride 在单核下直接等于 n,多核模式下为 (n>>>3)/NCPU,最小值是 16
// stride 可以理解为”步长“,有 n 个位置是需要进行迁移的,
//   将这 n 个任务分为多个任务包,每个任务包有 stride 个任务
if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
    stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range

// 如果 nextTab 为 null,先进行一次初始化
//    前面我们说了,外围会保证第一个发起迁移的线程调用此方法时,参数 nextTab 为 null
//       之后参与迁移的线程调用此方法时,nextTab 不会为 null
if (nextTab == null) {
    try {
        // 容量翻倍
        Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1];
        nextTab = nt;
    } catch (Throwable ex) {      // try to cope with OOME
        sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
        return;
    }
    // nextTable 是 ConcurrentHashMap 中的属性
    nextTable = nextTab;
    // transferIndex 也是 ConcurrentHashMap 的属性,用于控制迁移的位置
    transferIndex = n;
}

int nextn = nextTab.length;

// ForwardingNode 翻译过来就是正在被迁移的 Node
// 这个构造方法会生成一个Node,key、value 和 next 都为 null,关键是 hash 为 MOVED
// 后面我们会看到,原数组中位置 i 处的节点完成迁移工作后,
//    就会将位置 i 处设置为这个 ForwardingNode,用来告诉其他线程该位置已经处理过了
//    所以它其实相当于是一个标志。
ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);


// advance 指的是做完了一个位置的迁移工作,可以准备做下一个位置的了
boolean advance = true;
boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab

/*
 * 下面这个 for 循环,最难理解的在前面,而要看懂它们,应该先看懂后面的,然后再倒回来看
 * 
 */

// i 是位置索引,bound 是边界,注意是从后往前
for (int i = 0, bound = 0;;) {
    Node<K,V> f; int fh;

    // 下面这个 while 真的是不好理解
    // advance 为 true 表示可以进行下一个位置的迁移了
    //   简单理解结局:i 指向了 transferIndex,bound 指向了 transferIndex-stride
    while (advance) {
        int nextIndex, nextBound;
        if (--i >= bound || finishing)
            advance = false;

        // 将 transferIndex 值赋给 nextIndex
        // 这里 transferIndex 一旦小于等于 0,说明原数组的所有位置都有相应的线程去处理了
        else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
            i = -1;
            advance = false;
        }
        else if (U.compareAndSwapInt
                 (this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
                  nextBound = (nextIndex > stride ?
                               nextIndex - stride : 0))) {
            // 看括号中的代码,nextBound 是这次迁移任务的边界,注意,是从后往前
            bound = nextBound;
            i = nextIndex - 1;
            advance = false;
        }
    }
    if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
        int sc;
        if (finishing) {
            // 所有的迁移操作已经完成
            nextTable = null;
            // 将新的 nextTab 赋值给 table 属性,完成迁移
            table = nextTab;
            // 重新计算 sizeCtl:n 是原数组长度,所以 sizeCtl 得出的值将是新数组长度的 0.75 倍
            sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
            return;
        }

        // 之前我们说过,sizeCtl 在迁移前会设置为 (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2
        // 然后,每有一个线程参与迁移就会将 sizeCtl 加 1,
        // 这里使用 CAS 操作对 sizeCtl 进行减 1,代表做完了属于自己的任务
        if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
            // 任务结束,方法退出
            if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
                return;

            // 到这里,说明 (sc - 2) == resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT,
            // 也就是说,所有的迁移任务都做完了,也就会进入到上面的 if(finishing){} 分支了
            finishing = advance = true;
            i = n; // recheck before commit
        }
    }
    // 如果位置 i 处是空的,没有任何节点,那么放入刚刚初始化的 ForwardingNode ”空节点“
    else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
        advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
    // 该位置处是一个 ForwardingNode,代表该位置已经迁移过了
    else if ((fh = f.hash) == MOVED)
        advance = true; // already processed
    else {
        // 对数组该位置处的结点加锁,开始处理数组该位置处的迁移工作
        synchronized (f) {
            if (tabAt(tab, i) == f) {
                Node<K,V> ln, hn;
                // 头结点的 hash 大于 0,说明是链表的 Node 节点
                if (fh >= 0) {
                    // 下面这一块和 Java7 中的 ConcurrentHashMap 迁移是差不多的,
                    // 需要将链表一分为二,
                    //   找到原链表中的 lastRun,然后 lastRun 及其之后的节点是一起进行迁移的
                    //   lastRun 之前的节点需要进行克隆,然后分到两个链表中
                    int runBit = fh & n;
                    Node<K,V> lastRun = f;
                    for (Node<K,V> p = f.next; p != null; p = p.next) {
                        int b = p.hash & n;
                        if (b != runBit) {
                            runBit = b;
                            lastRun = p;
                        }
                    }
                    if (runBit == 0) {
                        ln = lastRun;
                        hn = null;
                    }
                    else {
                        hn = lastRun;
                        ln = null;
                    }
                    for (Node<K,V> p = f; p != lastRun; p = p.next) {
                        int ph = p.hash; K pk = p.key; V pv = p.val;
                        if ((ph & n) == 0)
                            ln = new Node<K,V>(ph, pk, pv, ln);
                        else
                            hn = new Node<K,V>(ph, pk, pv, hn);
                    }
                    // 其中的一个链表放在新数组的位置 i
                    setTabAt(nextTab, i, ln);
                    // 另一个链表放在新数组的位置 i+n
                    setTabAt(nextTab, i + n, hn);
                    // 将原数组该位置处设置为 fwd,代表该位置已经处理完毕,
                    //    其他线程一旦看到该位置的 hash 值为 MOVED,就不会进行迁移了
                    setTabAt(tab, i, fwd);
                    // advance 设置为 true,代表该位置已经迁移完毕
                    advance = true;
                }
                else if (f instanceof TreeBin) {
                    // 红黑树的迁移
                    TreeBin<K,V> t = (TreeBin<K,V>)f;
                    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);
                        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;
                        }
                    }
                    // 如果一分为二后,节点数少于 8,那么将红黑树转换回链表
                    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;

                    // 将 ln 放置在新数组的位置 i
                    setTabAt(nextTab, i, ln);
                    // 将 hn 放置在新数组的位置 i+n
                    setTabAt(nextTab, i + n, hn);
                    // 将原数组该位置处设置为 fwd,代表该位置已经处理完毕,
                    //    其他线程一旦看到该位置的 hash 值为 MOVED,就不会进行迁移了
                    setTabAt(tab, i, fwd);
                    // advance 设置为 true,代表该位置已经迁移完毕
                    advance = true;
                }
            }
        }
    }
}

}

说到底,transfer 这个方法并没有实现所有的迁移任务,每次调用这个方法只实现了 transferIndex 往前 stride 个位置的迁移工作,其他的需要由外围来控制。

这个时候,再回去仔细看 tryPresize 方法可能就会更加清晰一些了。

get 过程分析

get 方法从来都是最简单的,这里也不例外:

计算 hash 值

根据 hash 值找到数组对应位置: (n - 1) & h

根据该位置处结点性质进行相应查找

如果该位置为 null,那么直接返回 null 就可以了

如果该位置处的节点刚好就是我们需要的,返回该节点的值即可

如果该位置节点的 hash 值小于 0,说明正在扩容,或者是红黑树,后面我们再介绍 find 方法

如果以上 3 条都不满足,那就是链表,进行遍历比对即可

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) {
    // 判断头结点是否就是我们需要的节点
    if ((eh = e.hash) == h) {
        if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
            return e.val;
    }
    // 如果头结点的 hash 小于 0,说明 正在扩容,或者该位置是红黑树
    else if (eh < 0)
        // 参考 ForwardingNode.find(int h, Object k) 和 TreeBin.find(int h, Object k)
        return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;

    // 遍历链表
    while ((e = e.next) != null) {
        if (e.hash == h &&
            ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
            return e.val;
    }
}
return null;

}

简单说一句,此方法的大部分内容都很简单,只有正好碰到扩容的情况,ForwardingNode.find(int h, Object k) 稍微复杂一些,不过在了解了数据迁移的过程后,这个也就不难了,所以限于篇幅这里也不展开说了。

size操作

put方法和remove方法都会通过addCount方法维护Map的size。size方法通过sumCount获取由addCount方法维护的Map的size。

同步方式

对于put操作,如果Key对应的数组元素为null,则通过CAS操作将其设置为当前值。如果Key对应的数组元素(也即链表表头或者树的根元素)不为null,则对该元素使用synchronized关键字申请锁,然后进行操作。如果该put操作使得当前链表长度超过一定阈值,则将该链表转换为树,从而提高寻址效率。

对于读操作,由于数组被volatile关键字修饰,因此不用担心数组的可见性问题。同时每个元素是一个Node实例(Java 7中每个元素是一个HashEntry),它的Key值和hash值都由final修饰,不可变更,无须关心它们被修改后的可见性问题。而其Value及对下一个元素的引用由volatile修饰,可见性也有保障。

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static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {

final int hash;

final K key;

volatile V val;

volatile Node<K,V> next;

}

对于Key对应的数组元素的可见性,由Unsafe的getObjectVolatile方法保证。

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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);

}

总结

其实也不是很难嘛,虽然没有像之前的 AQS 和线程池一样一行一行源码进行分析,但还是把所有初学者可能会糊涂的地方都进行了深入的介绍,只要是稍微有点基础的读者,应该是很容易就能看懂 HashMap 和 ConcurrentHashMap 源码了。

看源码不算是目的吧,深入地了解 Doug Lea 的设计思路,我觉得还挺有趣的,大师就是大师,代码写得真的是好啊。

我发现很多人都以为我写博客主要是源码分析,说真的,我对于源码分析没有那么大热情,主要都是为了用源码说事罢了,可能之后的文章还是会有比较多的源码分析成分,大家该怎么看就怎么看吧。

不要脸地自以为本文的质量还是挺高的,信息量比较大,如果你觉得有写得不好的地方,或者说看完本文你还是没看懂它们,那么请提出来~~~

(全文完)

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