Java并发编程之容器

与C99相比，java还有比较丰富的并发包支持。这样可以按业务选择并发容器，不用自己再手撸一个或者是在用容器时考虑加解锁。

和a++这样的非原子性操作类似，容器元素的put/get操作也是非原子的，多线程中非原子操作就要考虑数据正确性了，当然容器的扩容也有可能导致出现问题，
比如下面这段代码

public class HashMapNotSafe {
 
    public static void main(String[] args) {
        final Map<Integer, String> map = new HashMap<>();
 
        final Integer targetKey = 0b1111_1111_1111_1111; // 65 535
        final String targetValue = "v";
        map.put(targetKey, targetValue);
 
        new Thread(() -> {
            IntStream.range(0, targetKey).forEach(key -> map.put(key, "someValue"));
        }).start();
 
        while (true) {
            if (null == map.get(targetKey)) {
                throw new RuntimeException("HashMap is not thread safe.");
            }
        }
    }
}

另外一个线程在扩容时会导致main线程中tagetkey取到null。当然HashMap还有可见性的问题。
并发包中的concurrentHashMap解决了这些问题。

final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
    if (key == null || value == null) {
        throw new NullPointerException();
    }
    //计算 hash 值
    int hash = spread(key.hashCode());
    int binCount = 0;
    for (Node<K, V>[] tab = table; ; ) {
        Node<K, V> f;
        int n, i, fh;
        //如果数组是空的，就进行初始化
        if (tab == null || (n = tab.length) == 0) {
            tab = initTable();
        }
        // 找该 hash 值对应的数组下标
        else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
            //如果该位置是空的，就用 CAS 的方式放入新值
            if (casTabAt(tab, i, null,
                    new Node<K, V>(hash, key, value, null))) {
                break;
            }
        }
        //hash值等于 MOVED 代表在扩容
        else if ((fh = f.hash) == MOVED) {
            tab = helpTransfer(tab, f);
        }
        //槽点上是有值的情况
        else {
            V oldVal = null;
            //用 synchronized 锁住当前槽点，保证并发安全
            synchronized (f) {
                if (tabAt(tab, i) == f) {
                    //如果是链表的形式
                    if (fh >= 0) {
                        binCount = 1;
                        //遍历链表
                        for (Node<K, V> e = f; ; ++binCount) {
                            K ek;
                            //如果发现该 key 已存在，就判断是否需要进行覆盖，然后返回
                            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;
                            //到了链表的尾部也没有发现该 key，说明之前不存在，就把新值添加到链表的最后
                            if ((e = e.next) == null) {
                                pred.next = new Node<K, V>(hash, key,
                                        value, null);
                                break;
                            }
                        }
                    }
                    //如果是红黑树的形式
                    else if (f instanceof TreeBin) {
                        Node<K, V> p;
                        binCount = 2;
                        //调用 putTreeVal 方法往红黑树里增加数据
                        if ((p = ((TreeBin<K, V>) f).putTreeVal(hash, key,
                                value)) != null) {
                            oldVal = p.val;
                            if (!onlyIfAbsent) {
                                p.val = value;
                            }
                        }
                    }
                }
            }
            if (binCount != 0) {
                //检查是否满足条件并把链表转换为红黑树的形式，默认的 TREEIFY_THRESHOLD 阈值是 8
                if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD) {
                    treeifyBin(tab, i);
                }
                //putVal 的返回是添加前的旧值，所以返回 oldVal
                if (oldVal != null) {
                    return oldVal;
                }
                break;
            }
        }
    }
    addCount(1L, binCount);
    return null;
}

get 方法的代码

public V get(Object key) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
    //计算 hash 值
    int h = spread(key.hashCode());
    //如果整个数组是空的，或者当前槽点的数据是空的，说明 key 对应的 value 不存在，直接返回 null
    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，如果是则直接返回
        if ((eh = e.hash) == h) {
            if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
                return e.val;
        }
        //如果头结点 hash 值小于 0，说明是红黑树或者正在扩容，就用对应的 find 方法来查找
        else if (eh < 0)
            return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
        //遍历链表来查找
        while ((e = e.next) != null) {
            if (e.hash == h &&
                    ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
                return e.val;
        }
    }
    return null;
}

总体看来就是顶层是node数组，hash值碰撞用拉链法，链表长度大于8（默认值）是升级为red-block tree。并发度理论上与table中的元素个数一样。为什么是链表长度大于8才转红黑树，因为如果hash 方法离散的好，链表长度理想情况下是符合泊松分布，各个长度的命中率一次递减，

 0:    0.60653066
 1:    0.30326533
 2:    0.07581633
 3:    0.01263606
 4:    0.00157952
 5:    0.00015795
 6:    0.00001316
 7:    0.00000094
 8:    0.00000006

链表长度到8概率几乎为零。
但是架不住程序员故意将对象的hash值改成离散不均匀的，这样就会触发链表转红黑树了。

并发包中的copyOnWriteList，add元素先加锁，然后复制一个新的list出来往新数组里add，再解锁。

public boolean add(E e) {
 
    // 加锁
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    lock.lock();
    try {
 
        // 得到原数组的长度和元素
        Object[] elements = getArray();
        int len = elements.length;
 
        // 复制出一个新数组
        Object[] newElements = Arrays.copyOf(elements, len + 1);
 
        // 添加时，将新元素添加到新数组中
        newElements[len] = e;
 
        // 将volatile Object[] array 的指向替换成新数组
        setArray(newElements);
        return true;
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}

它的迭代器是

private COWIterator(Object[] elements, int initialCursor) {
    cursor = initialCursor;
    snapshot = elements;
}

public E next() {
    if (! hasNext())
        throw new NoSuchElementException();
    return (E) snapshot[cursor++];
}

可以看到迭代器持有容器数组的快照，所以新加元素并不会影响到旧的迭代器。很明显这样还是比较耗内存。