今天我只看了ConcurrentHashMap的put方法

本文详细探讨了Java中的ConcurrentHashMap的put方法,解释了相关内部变量的工作原理。通过对源码的分析,揭示了并发环境下ConcurrentHashMap如何保证线程安全并实现高效的数据插入。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

首先把那些恶心的变量解释一下

变量名称含义
bincounttable里目标索引链表的元素个数
ftable里目标索引对应链表的头结点
ntable的长度
i目标索引
fh头结点f的哈希值
tabtable数组的副本

 

 

 

 

 

 

 

 

 final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
        //1、判断key是否为空
        if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
        //2、计算哈希值
        int hash = spread(key.hashCode());
        int binCount = 0;
        //3、得到table的数组
        for (Node<K,V>[] tab = table;;) {

            Node<K,V> f; int n, i, fh;
            //4.如果table数组为空,则初始化table
            if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
                tab = initTable();
            //5.如果对应key的哈希值上对应table数组下标的位置没有node,则通过cas操作创建一个node放入table中,然后putval出栈
            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
            }
            //6、如果table正在扩容,则得到扩容后的table,然后再重新开始一个循环
            else if ((fh = f.hash) == MOVED)
                tab = helpTransfer(tab, f);
            else {
                //7.到这里说明找到了key hash后对应的table,并且table上有其他node的存在
                V oldVal = null;
                //8、把这个找到的node加上同步锁,防止并发出现的问题,如果其他key put进来的时候也对应这个tab则堵塞在这里
                synchronized (f) {
                    //9.再次用cas确认索引i上的table为我们找到的node,如果不是的话则这个node被修改,直接释放锁进入下一个循环
                    if (tabAt(tab, i) == f) {
                        //10.如果目标table的第一个node的哈希值大于等于0,则是链式结构,走链表查找,反之走红黑树查找
                        if (fh >= 0) {
                            //11.标志bincount为1,因为在该table上至少有一个node节点
                            binCount = 1;
                            //12.循环链表
                            for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
                                K ek;
                                //13.如果遍历元素的哈希值与需要插入目标key的哈希值相同,并且值也相同,则插入的是重复key的元素
                                if (e.hash == hash &&
                                    ((ek = e.key) == key ||
                                     (ek != null && key.equals(ek)))) {
                                    oldVal = e.val;
                                    //14.如果onlyIfAbsent为false的话,则替换为新value,否则不修改(一般传false)
                                    if (!onlyIfAbsent)
                                        e.val = value;
                                    //15.break循环
                                    break;
                                }
                                //16.循环直到最后一个node节点的key都不是我们想要插入的key
                                Node<K,V> pred = e;
                                if ((e = e.next) == null) {
                                    //在尾部添加一个新节点,break循环
                                    pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
                                                              value, null);
                                    break;
                                }
                            }
                        }
                        //17.该节点属于红黑树的子节点,进行树操作
                        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;
                            }
                        }
                    }
                }
                //18.如果node节点不为0
                if (binCount != 0) {
                    //19.如果node大于或者等于8,则转为红黑树
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
                        treeifyBin(tab, i);
                    //20.返回原来key对应的旧值
                    if (oldVal != null)
                        return oldVal;
                    break;
                }
            }
        }
        //20.进行扩容判断
        addCount(1L, binCount);
        return null;
    }

 

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