Java 并发编程之 ConcurrentHashMap 源码分析
走好选择的路，别选择好走的路，你才能拥有真正的自己。
我们知道哈希表是一种非常高效的数据结构，设计优良的哈希函数可以使其上的增删改查操作达到O(1)级别。Java为我们提供了一个现成的哈希结构，那就是HashMap类，在前面的文章中我曾经介绍过HashMap类，知道它的所有方法都未进行同步，因此在多线程环境中是不安全的。为此，Java为我们提供了另外一个HashTable类，它对于多线程同步的处理非常简单粗暴，那就是在HashMap的基础上对其所有方法都使用synchronized关键字进行加锁。
这种方法虽然简单，但导致了一个问题，那就是在同一时间内只能由一个线程去操作哈希表。即使这些线程都只是进行读操作也必须要排队，这在竞争激烈的多线程环境中极为影响性能。本篇介绍的ConcurrentHashMap就是为了解决这个问题的，它的内部使用分段锁将锁进行细粒度化，从而使得多个线程能够同时操作哈希表，这样极大的提高了性能。
下图是其内部结构的示意图。
1. ConcurrentHashMap有哪些成员变量？
//默认初始化容量 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16; //默认加载因子 static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; //默认并发级别 static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16; //集合最大容量 static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; //分段锁的最小数量 static final int MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY = 2; //分段锁的最大数量 static final int MAX_SEGMENTS = 1 << 16; //加锁前的重试次数 static final int RETRIES_BEFORE_LOCK = 2; //分段锁的掩码值 final int segmentMask; //分段锁的移位值 final int segmentShift; //分段锁数组 final Segment<K,V>[] segments;
在阅读完本篇文章之前，相信读者不能理解这些成员变量的具体含义和作用，不过请读者们耐心看下去，后面将会在具体场景中一一介绍到这些成员变量的作用。在这里读者只需对这些成员变量留个眼熟即可。
但是仍有个别变量是我们现在需要了解的，例如Segment数组代表分段锁集合，并发级别则代表分段锁的数量(也意味有多少线程可以同时操作)，初始化容量代表整个容器的容量，加载因子代表容器元素可以达到多满的一种程度。
2. 分段锁的内部结构是怎样的？
//分段锁
static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable {
//自旋最大次数
static final int MAX_SCAN_RETRIES = Runtime.getRuntime().availableProcessors() > 1 ? 64 : 1;
//哈希表
transient volatile HashEntry<K,V>[] table;
//元素总数
transient int count;
//修改次数
transient int modCount;
//元素阀值
transient int threshold;
//加载因子
final float loadFactor;
//省略以下内容
...
}
Segment是ConcurrentHashMap的静态内部类，可以看到它继承自ReentrantLock，因此它在本质上是一个锁。它在内部持有一个HashEntry数组(哈希表)，并且保证所有对该数组的增删改查方法都是线程安全的，具体是怎样实现的后面会讲到。
所有对ConcurrentHashMap的增删改查操作都可以委托Segment来进行，因此ConcurrentHashMap能够保证在多线程环境下是安全的。又因为不同的Segment是不同的锁，所以多线程可以同时操作不同的Segment，也就意味着多线程可以同时操作ConcurrentHashMap，这样就能避免HashTable的缺陷，从而极大的提高性能。
3. ConcurrentHashMap初始化时做了些什么？
//核心构造器
@SuppressWarnings("unchecked")
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, int concurrencyLevel) {
if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0) {
throw new IllegalArgumentException();
}
//确保并发级别不大于限定值
if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS) {
concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS;
}
int sshift = 0;
int ssize = 1;
//保证ssize为2的幂, 且是最接近的大于等于并发级别的数
while (ssize < concurrencyLevel) {
++sshift;
ssize <<= 1;
}
//计算分段锁的移位值
this.segmentShift = 32 - sshift;
//计算分段锁的掩码值
this.segmentMask = ssize - 1;
//总的初始容量不能大于限定值
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) {
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
}
//获取每个分段锁的初始容量
int c = initialCapacity / ssize;
//分段锁容量总和不小于初始总容量
if (c * ssize < initialCapacity) {
++c;
}
int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY;
//保证cap为2的幂, 且是最接近的大于等于c的数
while (cap < c) {
cap <<= 1;
}
//新建一个Segment对象模版
Segment<K, V> s0 = new Segment<K, V>(loadFactor, (int) (cap * loadFactor), (HashEntry<K, V>[]) new HashEntry[cap]);
//新建指定大小的分段锁数组
Segment<K, V>[] ss = (Segment<K, V>[]) new Segment[ssize];
//使用UnSafe给数组第0个元素赋值
UNSAFE.putOrderedObject(ss, SBASE, s0);
this.segments = ss;
}
ConcurrentHashMap有多个构造器，但是上面贴出的是它的核心构造器，其他构造器都通过调用它来完成初始化。核心构造器需要传入三个参数，分别是初始容量，加载因子和并发级别。在前面介绍成员变量时我们可以知道默认的初始容量为16，加载因子为0.75f，并发级别为16。
现在我们看到核心构造器的代码，首先是通过传入的concurrencyLevel来计算出ssize，ssize是Segment数组的长度，它必须保证是2的幂，这样就可以通过hash&ssize-1来计算分段锁在数组中的下标。
由于传入的concurrencyLevel不能保证是2的幂，所以不能直接用它来当作Segment数组的长度，因此我们要找到一个最接近concurrencyLevel的2的幂，用它来作为数组的长度。假如现在传入的concurrencyLevel=15，通过上面代码可以计算出ssize=16，sshift=4。接下来立马可以算出segmentShift=16，segmentMask=15。注意这里的segmentShift是分段锁的移位值，segmentMask是分段锁的掩码值，这两个值是用来计算分段锁在数组中的下标，在下面我们会讲到。
在算出分段锁的个数ssize之后，就可以根据传入的总容量来计算每个分段锁的容量，它的值c = initialCapacity / ssize。分段锁的容量也就是HashEntry数组的长度，同样也必须保证是2的幂，而上面算出的c的值不能保证这一点，所以不能直接用c作为HashEntry数组的长度，需要另外找到一个最接近c的2的幂，将这个值赋给cap，然后用cap来作为HashEntry数组的长度。现在我们有了ssize和cap，就可以新建分段锁数组Segment[]和元素数组HashEntry[]了。注意，与JDK1.6不同是的，在JDK1.7中只新建了Segment数组，并没有对它初始化，初始化Segment的操作留到了插入操作时进行。
4. 通过怎样的方式来定位锁和定位元素？
//根据哈希码获取分段锁
@SuppressWarnings("unchecked")
private Segment<K, V> segmentForHash(int h) {
long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;
return (Segment<K, V>) UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u);
}
//根据哈希码获取元素
@SuppressWarnings("unchecked")
static final <K, V> HashEntry<K, V> entryForHash(Segment<K, V> seg, int h) {
HashEntry<K, V>[] tab;
return (seg == null || (tab = seg.table) == null) ? null :
(HashEntry<K, V>) UNSAFE.getObjectVolatile(tab, ((long) (((tab.length - 1) & h)) << TSHIFT) + TBASE);
}
在JDK1.7中是通过UnSafe来获取数组元素的，因此这里比JDK1.6多了些计算数组元素偏移量的代码，这些代码我们暂时不关注，现在我们只需知道下面这两点：
- 通过哈希码计算分段锁在数组中的下标：(h >>> segmentShift) & segmentMask。
- 通过哈希码计算元素在数组中的下标：(tab.length - 1) & h。
现在我们假设传给构造器的两个参数为initialCapacity=128, concurrencyLevel=16。根据计算可以得到ssize=16, sshift=4，segmentShift=28，segmentMask=15。同样，算得每个分段锁内的HashEntry数组的长度为8，所以tab.length-1=7。根据这些值，我们通过下图来解释如何根据同一个哈希码来定位分段锁和元素。
可以看到分段锁和元素的定位都是通过元素的哈希码来决定的。定位分段锁是取哈希码的高位值(从32位处取起)，定位元素是取的哈希码的低位值。现在有个问题，它们一个从32位的左端取起，一个从32位的右端取起，那么会在某个时刻产生冲突吗？我们在成员变量里可以找到MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30，MAX_SEGMENTS = 1 << 16，这说明定位分段锁和定位元素使用的总的位数不超过30，并且定位分段锁使用的位数不超过16，所以至少还隔着2位的空余，因此是不会产生冲突的。
5. 查找元素具体是怎样实现的？
//根据key获取value
public V get(Object key) {
Segment<K, V> s;
HashEntry<K, V>[] tab;
//使用哈希函数计算哈希码
int h = hash(key);
//根据哈希码计算分段锁的索引
long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;
//获取分段锁和对应的哈希表
if ((s = (Segment<K, V>) UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null && (tab = s.table) != null) {
//根据哈希码获取链表头结点, 再对链表进行遍历
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;
//根据key和hash找到对应元素后返回value值
if ((k = e.key) == key || (e.hash == h && key.equals(k))) {
return e.value;
}
}
}
return null;
}
在JDK1.6中分段锁的get方法是通过下标来访问数组元素的，而在JDK1.7中是通过UnSafe的getObjectVolatile方法来读取数组中的元素。为啥要这样做？
我们知道虽然Segment对象持有的HashEntry数组引用是volatile类型的，但是数组内的元素引用不是volatile类型的，因此多线程对数组元素的修改是不安全的，可能会在数组中读取到尚未构造完成的对象。
在JDK1.6中是通过第二次加锁读取来保证安全的，而JDK1.7中通过UnSafe的getObjectVolatile方法来读取同样也是为了保证这一点。使用getObjectVolatile方法读取数组元素需要先获得元素在数组中的偏移量，在这里根据哈希码计算得到分段锁在数组中的偏移量为u，然后通过偏移量u来尝试读取分段锁。由于分段锁数组在构造时没进行初始化，因此可能读出来一个空值，所以需要先进行判断。
在确定分段锁和它内部的哈希表都不为空之后，再通过哈希码读取HashEntry数组的元素，根据上面的结构图可以看到，这时获得的是链表的头结点。之后再从头到尾的对链表进行遍历查找，如果找到对应的值就将其返回，否则就返回null。以上就是整个查找元素的过程。
6. 插入元素具体是怎样实现的？
//向集合添加键值对(若存在则替换)
@SuppressWarnings("unchecked")
public V put(K key, V value) {
Segment<K, V> s;
//传入的value不能为空
if (value == null) throw new NullPointerException();
//使用哈希函数计算哈希码
int hash = hash(key);
//根据哈希码计算分段锁的下标
int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
//根据下标去尝试获取分段锁
if ((s = (Segment<K, V>) UNSAFE.getObject(segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) {
//获得的分段锁为空就去构造一个
s = ensureSegment(j);
}
//调用分段锁的put方法
return s.put(key, hash, value, false);
}
//向集合添加键值对(不存在才添加)
@SuppressWarnings("unchecked")
public V putIfAbsent(K key, V value) {
Segment<K, V> s;
//传入的value不能为空
if (value == null) throw new NullPointerException();
//使用哈希函数计算哈希码
int hash = hash(key);
//根据哈希码计算分段锁的下标
int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
//根据下标去尝试获取分段锁
if ((s = (Segment<K, V>) UNSAFE.getObject(segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) {
//获得的分段锁为空就去构造一个
s = ensureSegment(j);
}
//调用分段锁的put方法
return s.put(key, hash, value, true);
}
ConcurrentHashMap中有两个添加键值对的方法，通过put方法添加时如果存在则会进行覆盖，通过putIfAbsent方法添加时如果存在则不进行覆盖，这两个方法都是调用分段锁的put方法来完成操作，只是传入的最后一个参数不同而已。
在上面代码中我们可以看到首先是根据key的哈希码来计算出分段锁在数组中的下标，然后根据下标使用UnSafe类getObject方法来读取分段锁。由于在构造ConcurrentHashMap时没有对Segment数组中的元素初始化，所以可能读到一个空值，这时会先通过ensureSegment方法新建一个分段锁。获取到分段锁之后再调用它的put方法完成添加操作，下面我们来看看具体是怎样操作的。
//添加键值对
final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
//尝试获取锁, 若失败则进行自旋
HashEntry<K, V> node = tryLock() ? null : scanAndLockForPut(key, hash, value);
V oldValue;
try {
HashEntry<K, V>[] tab = table;
//计算元素在数组中的下标
int index = (tab.length - 1) & hash;
//根据下标获取链表头结点
HashEntry<K, V> first = entryAt(tab, index);
for (HashEntry<K, V> e = first; ;) {
//遍历链表寻找该元素, 找到则进行替换
if (e != null) {
K k;
if ((k = e.key) == key || (e.hash == hash && key.equals(k))) {
oldValue = e.value;
//根据参数决定是否替换旧值
if (!onlyIfAbsent) {
e.value = value;
++modCount;
}
break;
}
e = e.next;
//没找到则在链表添加一个结点
} else {
//将node结点插入链表头部
if (node != null) {
node.setNext(first);
} else {
node = new HashEntry<K, V>(hash, key, value, first);
}
//插入结点后将元素总是加1
int c = count + 1;
//元素超过阀值则进行扩容
if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY) {
rehash(node);
//否则就将哈希表指定下标替换为node结点
} else {
setEntryAt(tab, index, node);
}
++modCount;
count = c;
oldValue = null;
break;
}
}
} finally {
unlock();
}
return oldValue;
}
为保证线程安全，分段锁中的put操作是需要进行加锁的，所以线程一开始就会去获取锁，如果获取成功就继续执行，若获取失败则调用scanAndLockForPut方法进行自旋，在自旋过程中会先去扫描哈希表去查找指定的key，如果key不存在就会新建一个HashEntry返回，这样在获取到锁之后就不必再去新建了，为的是在等待锁的过程中顺便做些事情，不至于白白浪费时间，可见作者的良苦用心。
具体自旋方法我们后面再细讲，现在先把关注点拉回来，线程在成功获取到锁之后会根据计算到的下标，获取指定下标的元素。此时获取到的是链表的头结点，如果头结点不为空就对链表进行遍历查找，找到之后再根据onlyIfAbsent参数的值决定是否进行替换。
如果遍历没找到就会新建一个HashEntry指向头结点，此时如果自旋时创建了HashEntry，则直接将它的next指向当前头结点，如果自旋时没有创建就在这里新建一个HashEntry并指向头结点。在向链表添加元素之后检查元素总数是否超过阀值，如果超过就调用rehash进行扩容，没超过的话就直接将数组对应下标的元素引用指向新添加的node。setEntryAt方法内部是通过调用UnSafe的putOrderedObject方法来更改数组元素引用的，这样就保证了其他线程在读取时可以读到最新的值。
7. 删除元素具体是怎样实现的？
//删除指定元素(找到对应元素后直接删除)
public V remove(Object key) {
//使用哈希函数计算哈希码
int hash = hash(key);
//根据哈希码获取分段锁的索引
Segment<K, V> s = segmentForHash(hash);
//调用分段锁的remove方法
return s == null ? null : s.remove(key, hash, null);
}
//删除指定元素(查找值等于给定值才删除)
public boolean remove(Object key, Object value) {
//使用哈希函数计算哈希码
int hash = hash(key);
Segment<K, V> s;
//确保分段锁不为空才调用remove方法
return value != null && (s = segmentForHash(hash)) != null && s.remove(key, hash, value) != null;
}
ConcurrentHashMap提供了两种删除操作，一种是找到后直接删除，一种是找到后先比较再删除。这两种删除方法都是先根据key的哈希码找到对应的分段锁后，再通过调用分段锁的remove方法完成删除操作。下面我们来看看分段锁的remove方法。
//删除指定元素
final V remove(Object key, int hash, Object value) {
//尝试获取锁, 若失败则进行自旋
if (!tryLock()) {
scanAndLock(key, hash);
}
V oldValue = null;
try {
HashEntry<K, V>[] tab = table;
//计算元素在数组中的下标
int index = (tab.length - 1) & hash;
//根据下标取得数组元素(链表头结点)
HashEntry<K, V> e = entryAt(tab, index);
HashEntry<K, V> pred = null;
//遍历链表寻找要删除的元素
while (e != null) {
K k;
//next指向当前结点的后继结点
HashEntry<K, V> next = e.next;
//根据key和hash寻找对应结点
if ((k = e.key) == key || (e.hash == hash && key.equals(k))) {
V v = e.value;
//传入的value不等于v就跳过, 其他情况就进行删除操作
if (value == null || value == v || value.equals(v)) {
//如果pred为空则代表要删除的结点为头结点
if (pred == null) {
//重新设置链表头结点
setEntryAt(tab, index, next);
} else {
//设置pred结点的后继为next结点
pred.setNext(next);
}
++modCount;
--count;
//记录元素删除之前的值
oldValue = v;
}
break;
}
//若e不是要找的结点就将pred引用指向它
pred = e;
//检查下一个结点
e = next;
}
} finally {
unlock();
}
return oldValue;
}
在删除分段锁中的元素时需要先获取锁，如果获取失败就调用scanAndLock方法进行自旋，如果获取成功就执行下一步，首先计算数组下标然后通过下标获取HashEntry数组的元素，这里获得了链表的头结点，接下来就是对链表进行遍历查找，在此之前先用next指针记录当前结点的后继结点，然后对比key和hash看看是否是要找的结点，如果是的话就执行下一个if判断。
满足value为空或者value的值等于结点当前值这两个条件就会进入到if语句中进行删除操作，否则直接跳过。在if语句中执行删除操作时会有两种情况，如果当前结点为头结点则直接将next结点设置为头结点，如果当前结点不是头结点则将pred结点的后继设置为next结点。这里的pred结点表示当前结点的前继结点，每次在要检查下一个结点之前就将pred指向当前结点，这就保证了pred结点总是当前结点的前继结点。
注意，与JDK1.6不同，在JDK1.7中HashEntry对象的next变量不是final的，因此这里可以通过直接修改next引用的值来删除元素，由于next变量是volatile类型的，所以读线程可以马上读到最新的值。
8. 替换元素具体是怎样实现的？
//替换指定元素(CAS操作)
public boolean replace(K key, V oldValue, V newValue) {
//使用哈希函数计算哈希码
int hash = hash(key);
//保证oldValue和newValue不为空
if (oldValue == null || newValue == null) throw new NullPointerException();
//根据哈希码获取分段锁的索引
Segment<K, V> s = segmentForHash(hash);
//调用分段锁的replace方法
return s != null && s.replace(key, hash, oldValue, newValue);
}
//替换元素操作(CAS操作)
final boolean replace(K key, int hash, V oldValue, V newValue) {
//尝试获取锁, 若失败则进行自旋
if (!tryLock()) {
scanAndLock(key, hash);
}
boolean replaced = false;
try {
HashEntry<K, V> e;
//通过hash直接找到头结点然后对链表遍历
for (e = entryForHash(this, hash); e != null; e = e.next) {
K k;
//根据key和hash找到要替换的结点
if ((k = e.key) == key || (e.hash == hash && key.equals(k))) {
//如果指定的当前值正确则进行替换
if (oldValue.equals(e.value)) {
e.value = newValue;
++modCount;
replaced = true;
}
//否则不进行任何操作直接返回
break;
}
}
} finally {
unlock();
}
return replaced;
}
ConcurrentHashMap同样提供了两种替换操作，一种是找到后直接替换，另一种是找到后先比较再替换(CAS操作)。这两种操作的实现大致是相同的，只是CAS操作在替换前多了一层比较操作，因此我们只需简单了解其中一种操作即可。
这里拿CAS操作进行分析，还是老套路，首先根据key的哈希码找到对应的分段锁，然后调用它的replace方法。进入分段锁中的replace方法后需要先去获取锁，如果获取失败则进行自旋，如果获取成功则进行下一步。首先根据hash码获取链表头结点，然后根据key和hash进行遍历查找，找到了对应的元素之后，比较给定的oldValue是否是当前值，如果不是则放弃修改，如果是则用新值进行替换。由于HashEntry对象的value域是volatile类型的，因此可以直接替换。
9. 自旋时具体做了些什么？
//自旋等待获取锁(put操作)
private HashEntry<K, V> scanAndLockForPut(K key, int hash, V value) {
//根据哈希码获取头结点
HashEntry<K, V> first = entryForHash(this, hash);
HashEntry<K, V> e = first;
HashEntry<K, V> node = null;
int retries = -1;
//在while循环内自旋
while (!tryLock()) {
HashEntry<K, V> f;
if (retries < 0) {
//如果头结点为空就新建一个node
if (e == null) {
if (node == null) {
node = new HashEntry<K, V>(hash, key, value, null);
}
retries = 0;
//否则就遍历链表定位该结点
} else if (key.equals(e.key)) {
retries = 0;
} else {
e = e.next;
}
//retries每次在这加1, 并判断是否超过最大值
} else if (++retries > MAX_SCAN_RETRIES) {
lock();
break;
//retries为偶数时去判断first有没有改变
} else if ((retries & 1) == 0 && (f = entryForHash(this, hash)) != first) {
e = first = f;
retries = -1;
}
}
return node;
}
//自旋等待获取锁(remove和replace操作)
private void scanAndLock(Object key, int hash) {
//根据哈希码获取链表头结点
HashEntry<K, V> first = entryForHash(this, hash);
HashEntry<K, V> e = first;
int retries = -1;
//在while循环里自旋
while (!tryLock()) {
HashEntry<K, V> f;
if (retries < 0) {
//遍历链表定位到该结点
if (e == null || key.equals(e.key)) {
retries = 0;
} else {
e = e.next;
}
//retries每次在这加1, 并判断是否超过最大值
} else if (++retries > MAX_SCAN_RETRIES) {
lock();
break;
//retries为偶数时去判断first有没有改变
} else if ((retries & 1) == 0 && (f = entryForHash(this, hash)) != first) {
e = first = f;
retries = -1;
}
}
}
在前面我们讲到过，分段锁中的put，remove，replace这些操作都会要求先去获取锁，只有成功获得锁之后才能进行下一步操作，如果获取失败就会进行自旋。
自旋操作也是在JDK1.7中添加的，为了避免线程频繁的挂起和唤醒，以此提高并发操作时的性能。在put方法中调用的是scanAndLockForPut，在remove和replace方法中调用的是scanAndLock。这两种自旋方法大致是相同的，这里我们只分析scanAndLockForPut方法。首先还是先根据hash码获得链表头结点，之后线程会进入while循环中执行，退出该循环的唯一方式是成功获取锁，而在这期间线程不会被挂起。
刚进入循环时retries的值为-1，这时线程不会马上再去尝试获取锁，而是先去寻找到key对应的结点(没找到会新建一个)，然后再将retries设为0，接下来就会一次次的尝试获取锁，对应retries的值也会每次加1，直到超过最大尝试次数如果还没获取到锁，就会调用lock方法进行阻塞获取。在尝试获取锁的期间，还会每隔一次(retries为偶数)去检查头结点是否被改变，如果被改变则将retries重置回-1，然后再重走一遍刚才的流程。这就是线程自旋时所做的操作，需注意的是如果在自旋时检测到头结点已被改变，则会延长线程的自旋时间。
10. 哈希表扩容时都做了哪些操作？
//再哈希
@SuppressWarnings("unchecked")
private void rehash(HashEntry<K, V> node) {
//获取旧哈希表的引用
HashEntry<K, V>[] oldTable = table;
//获取旧哈希表的容量
int oldCapacity = oldTable.length;
//计算新哈希表的容量(为旧哈希表的2倍)
int newCapacity = oldCapacity << 1;
//计算新的元素阀值
threshold = (int) (newCapacity * loadFactor);
//新建一个HashEntry数组
HashEntry<K, V>[] newTable = (HashEntry<K, V>[]) new HashEntry[newCapacity];
//生成新的掩码值
int sizeMask = newCapacity - 1;
//遍历旧表的所有元素
for (int i = 0; i < oldCapacity; i++) {
//取得链表头结点
HashEntry<K, V> e = oldTable[i];
if (e != null) {
HashEntry<K, V> next = e.next;
//计算元素在新表中的索引
int idx = e.hash & sizeMask;
//next为空表明链表只有一个结点
if (next == null) {
//直接把该结点放到新表中
newTable[idx] = e;
} else {
HashEntry<K, V> lastRun = e;
int lastIdx = idx;
//定位lastRun结点, 将lastRun之后的结点直接放到新表中
for (HashEntry<K, V> last = next; last != null; last = last.next) {
int k = last.hash & sizeMask;
if (k != lastIdx) {
lastIdx = k;
lastRun = last;
}
}
newTable[lastIdx] = lastRun;
//遍历在链表lastRun结点之前的元素, 将它们依次复制到新表中
for (HashEntry<K, V> p = e; p != lastRun; p = p.next) {
V v = p.value;
int h = p.hash;
int k = h & sizeMask;
HashEntry<K, V> n = newTable[k];
newTable[k] = new HashEntry<K, V>(h, p.key, v, n);
}
}
}
}
//计算传入结点在新表中的下标
int nodeIndex = node.hash & sizeMask;
//将传入结点添加到链表头结点
node.setNext(newTable[nodeIndex]);
//将新表指定下标元素换成传入结点
newTable[nodeIndex] = node;
//将哈希表引用指向新表
table = newTable;
}
rehash方法在put方法中被调用，我们知道在put方法时会新建元素并添加到哈希数组中，随着元素的增多发生哈希冲突的可能性越大，哈希表的性能也会随之下降。因此每次put操作时都会检查元素总数是否超过阀值，如果超过则调用rehash方法进行扩容。
因为数组长度一旦确定则不能再被改变，因此需要新建一个数组来替换原先的数组。从代码中可以知道新创建的数组长度为原数组的2倍(oldCapacity << 1)。创建好新数组后需要将旧数组中的所有元素移到新数组中，因此需要计算每个元素在新数组中的下标。计算新下标的过程如下图所示。
我们知道下标直接取的是哈希码的后几位，由于新数组的容量是直接用旧数组容量右移1位得来的，因此掩码位数向右增加1位，取到的哈希码位数也向右增加1位。如上图，若旧的掩码值为111，则元素下标为101，扩容后新的掩码值为1111，则计算出元素的新下标为0101。
由于同一条链表上的元素下标是相同的，现在假设链表所有元素的下标为101，在扩容后该链表元素的新下标只有0101或1101这两种情况，因此数组扩容会打乱原先的链表并将链表元素分成两批。在计算出新下标后需要将元素移动到新数组中，在HashMap中通过直接修改next引用导致了多线程的死锁。
虽然在ConcurrentHashMap中通过加锁避免了这种情况，但是我们知道next域是volatile类型的，它的改动能立马被读线程读取到，因此为保证线程安全采用复制元素来迁移数组。但是对链表中每个元素都进行复制有点影响性能，作者发现链表尾部有许多元素的next是不变的，它们在新数组中的下标是相同的，因此可以考虑整体移动这部分元素。具统计实际操作中只有1/6的元素是必须复制的，所以整体移动链表尾部元素(lastRun后面的元素)是可以提升一定性能的。
注：本篇文章基于JDK1.7版本。
正文到此结束
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近期评论
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文章和留言都翻到11页了 没有OOM
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朋友，翻页到11页，及以后，会出现OOM，无法访问
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搞个gitee的项目
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版本号是多少，你可以下载哪个代码仓库，jdk选1.8 直接跑就行
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