Java集合类学习--ConcurrentHashMap（三）

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原创最新推荐文章于 2026-10-14 07:38:17 发布 176 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

Java面试篇基础部分-Java中的集合类 Java集合是面试中经常被问到的一块内容，很多人在这个地方被面试官吊打。Java集合类被定义在java.util包中，主要有四种集合，分别是List、Queue、Set和Map，每种集合分类如下图所示。阅读详情

常用方法

3、扩容和协助扩容
每次添加元素后，元素数量加1，并判断是否达到扩容门槛，达到了则进行扩容或协助扩容。
参考：http://cmsblogs.com/?p=4777

private final void addCount(long x, int check) {
    CounterCell[] as; long b, s;
    // 这里使用的思想跟LongAdder类是一模一样的（后面会讲）
    // 把数组的大小存储根据不同的线程存储到不同的段上（也是分段锁的思想）
    // 并且有一个baseCount，优先更新baseCount，如果失败了再更新不同线程对应的段
    // 这样可以保证尽量小的减少冲突

    // 先尝试把数量加到baseCount上，如果失败再加到分段的CounterCell上
    if ((as = counterCells) != null ||
            !U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
        CounterCell a; long v; int m;
        boolean uncontended = true;
        // 如果as为空
        // 或者长度为0
        // 或者当前线程所在的段为null
        // 或者在当前线程的段上加数量失败
        if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
                (a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
                !(uncontended =
                        U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) {
            // 强制增加数量（无论如何数量是一定要加上的，并不是简单地自旋）
            // 不同线程对应不同的段都更新失败了
            // 说明已经发生冲突了，那么就对counterCells进行扩容
            // 以减少多个线程hash到同一个段的概率
            fullAddCount(x, uncontended);
            return;
        }
        if (check <= 1)
            return;
        // 计算元素个数
        s = sumCount();
    }
    if (check >= 0) {
        Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
        // 如果元素个数达到了扩容门槛，则进行扩容
        // 注意，正常情况下sizeCtl存储的是扩容门槛，即容量的0.75倍
        while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
                (n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {
            // rs是扩容时的一个邮戳标识
            int rs = resizeStamp(n);
            if (sc < 0) {
                // sc<0说明正在扩容中
                if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
                        sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
                        transferIndex <= 0)
                    // 扩容已经完成了，退出循环
                    // 正常应该只会触发nextTable==null这个条件，其它条件没看出来何时触发
                    break;

                // 扩容未完成，则当前线程加入迁移元素中
                // 并把扩容线程数加1
                if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
                    transfer(tab, nt);
            }
            else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
                    (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
                // 这里是触发扩容的那个线程进入的地方
                // sizeCtl的高16位存储着rs这个扩容邮戳
                // sizeCtl的低16位存储着扩容线程数加1，即(1+nThreads)
                // 所以官方说的扩容时sizeCtl的值为 -(1+nThreads)是错误的

                // 进入迁移元素
                transfer(tab, null);
            // 重新计算元素个数
            s = sumCount();
        }
    }
}

（1）元素个数的存储方式类似于LongAdder类，存储在不同的段上，减少不同线程同时更新size时的冲突；
（2）计算元素个数时把这些段的值及baseCount相加算出总的元素个数；
（3）正常情况下sizeCtl存储着扩容门槛，扩容门槛为容量的0.75倍；
（4）扩容时sizeCtl高位存储扩容邮戳(resizeStamp)，低位存储扩容线程数加1（1+nThreads）；
（5）其它线程添加元素后如果发现存在扩容，也会加入的扩容行列中来；

协助扩容（迁移元素）：

final Node<K,V>[] helpTransfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V> f) {
    Node<K,V>[] nextTab; int sc;
    // 如果桶数组不为空，并且当前桶第一个元素为ForwardingNode类型，并且nextTab不为空
    // 说明当前桶已经迁移完毕了，才去帮忙迁移其它桶的元素
    // 扩容时会把旧桶的第一个元素置为ForwardingNode，并让其nextTab指向新桶数组
    if (tab != null && (f instanceof ForwardingNode) &&
            (nextTab = ((ForwardingNode<K,V>)f).nextTable) != null) {
        int rs = resizeStamp(tab.length);
        // sizeCtl<0，说明正在扩容
        while (nextTab == nextTable && table == tab &&
                (sc = sizeCtl) < 0) {
            if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
                    sc == rs + MAX_RESIZERS || transferIndex <= 0)
                break;
            // 扩容线程数加1
            if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1)) {
                // 当前线程帮忙迁移元素
                transfer(tab, nextTab);
                break;
            }
        }
        return nextTab;
    }
    return table;
}

迁移元素：

private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
    int n = tab.length, stride;
    if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
        stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
    if (nextTab == null) {            // initiating
        // 如果nextTab为空，说明还没开始迁移
        // 就新建一个新桶数组
        try {
            // 新桶数组是原桶的两倍
            @SuppressWarnings("unchecked")
            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 = nextTab;
        transferIndex = n;
    }
    // 新桶数组大小
    int nextn = nextTab.length;
    // 新建一个ForwardingNode类型的节点，并把新桶数组存储在里面
    ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
    boolean advance = true;
    boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
    for (int i = 0, bound = 0;;) {
        Node<K,V> f; int fh;
        // 整个while循环就是在算i的值，过程太复杂，不用太关心
        // i的值会从n-1依次递减，感兴趣的可以打下断点就知道了
        // 其中n是旧桶数组的大小，也就是说i从15开始一直减到1这样去迁移元素
        while (advance) {
            int nextIndex, nextBound;
            if (--i >= bound || finishing)
                advance = false;
            else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
                i = -1;
                advance = false;
            }
            else if (U.compareAndSwapInt
                    (this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
                            nextBound = (nextIndex > stride ?
                                    nextIndex - stride : 0))) {
                bound = nextBound;
                i = nextIndex - 1;
                advance = false;
            }
        }
        if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
            // 如果一次遍历完成了
            // 也就是整个map所有桶中的元素都迁移完成了
            int sc;
            if (finishing) {
                // 如果全部迁移完成了，则替换旧桶数组
                // 并设置下一次扩容门槛为新桶数组容量的0.75倍
                nextTable = null;
                table = nextTab;
                sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
                return;
            }
            if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
                // 当前线程扩容完成，把扩容线程数-1
                if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
                    // 扩容完成两边肯定相等
                    return;
                // 把finishing设置为true
                // finishing为true才会走到上面的if条件
                finishing = advance = true;
                // i重新赋值为n
                // 这样会再重新遍历一次桶数组，看看是不是都迁移完成了
                // 也就是第二次遍历都会走到下面的(fh = f.hash) == MOVED这个条件
                i = n; // recheck before commit
            }
        }
        else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
            // 如果桶中无数据，直接放入ForwardingNode标记该桶已迁移
            advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
        else if ((fh = f.hash) == MOVED)
            // 如果桶中第一个元素的hash值为MOVED
            // 说明它是ForwardingNode节点
            // 也就是该桶已迁移
            advance = true; // already processed
        else {
            // 锁定该桶并迁移元素
            synchronized (f) {
                // 再次判断当前桶第一个元素是否有修改
                // 也就是可能其它线程先一步迁移了元素
                if (tabAt(tab, i) == f) {
                    // 把一个链表分化成两个链表
                    // 规则是桶中各元素的hash与桶大小n进行与操作
                    // 等于0的放到低位链表(low)中，不等于0的放到高位链表(high)中
                    // 其中低位链表迁移到新桶中的位置相对旧桶不变
                    // 高位链表迁移到新桶中位置正好是其在旧桶的位置加n
                    // 这也正是为什么扩容时容量在变成两倍的原因
                    Node<K,V> ln, hn;
                    if (fh >= 0) {
                        // 第一个元素的hash值大于等于0
                        // 说明该桶中元素是以链表形式存储的
                        // 这里与HashMap迁移算法基本类似
                        // 唯一不同的是多了一步寻找lastRun
                        // 这里的lastRun是提取出链表后面不用处理再特殊处理的子链表
                        // 比如所有元素的hash值与桶大小n与操作后的值分别为 0 0 4 4 0 0 0
                        // 则最后后面三个0对应的元素肯定还是在同一个桶中
                        // 这时lastRun对应的就是倒数第三个节点
                        // 至于为啥要这样处理，我也没太搞明白
                        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;
                            }
                        }
                        // 看看最后这几个元素归属于低位链表还是高位链表
                        if (runBit == 0) {
                            ln = lastRun;
                            hn = null;
                        }
                        else {
                            hn = lastRun;
                            ln = null;
                        }
                        // 遍历链表，把hash&n为0的放在低位链表中
                        // 不为0的放在高位链表中
                        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);
                        }
                        // 低位链表的位置不变
                        setTabAt(nextTab, i, ln);
                        // 高位链表的位置是原位置加n
                        setTabAt(nextTab, i + n, hn);
                        // 标记当前桶已迁移
                        setTabAt(tab, i, fwd);
                        // advance为true，返回上面进行--i操作
                        advance = true;
                    }
                    else if (f instanceof TreeBin) {
                        // 如果第一个元素是树节点
                        // 也是一样，分化成两颗树
                        // 也是根据hash&n为0放在低位树中
                        // 不为0放在高位树中
                        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;
                        // 遍历整颗树，根据hash&n是否为0分化成两颗树
                        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;
                            }
                        }
                        // 如果分化的树中元素个数小于等于6，则退化成链表
                        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;
                        // 低位树的位置不变
                        setTabAt(nextTab, i, ln);
                        // 高位树的位置是原位置加n
                        setTabAt(nextTab, i + n, hn);
                        // 标记该桶已迁移
                        setTabAt(tab, i, fwd);
                        // advance为true，返回上面进行--i操作
                        advance = true;
                    }
                }
            }
        }
    }
}

（1）新桶数组大小是旧桶数组的两倍；
（2）迁移元素先从靠后的桶开始；
（3）迁移完成的桶在里面放置一ForwardingNode类型的元素，标记该桶迁移完成；
（4）迁移时根据hash&n是否等于0把桶中元素分化成两个链表或树；
（5）低位链表（树）存储在原来的位置；
（6）高们链表（树）存储在原来的位置加n的位置；
（7）迁移元素时会锁住当前桶，也是分段锁的思想；