JDK 1.8 ConcurrentHashMap 源码剖析

最新推荐文章于 2025-03-17 11:18:35 发布

强迫症Kobe

最新推荐文章于 2025-03-17 11:18:35 发布

阅读量538

点赞数

分类专栏： java基础，容器线程锁多线程，中断文章标签：多线程 java ConcurrentHashMap

java基础，容器同时被 3 个专栏收录

15 篇文章

订阅专栏

多线程，中断

9 篇文章

订阅专栏

线程锁

8 篇文章

订阅专栏

转载两篇不错的文章：

第一篇：

前言

HashMap是我们平时开发过程中用的比较多的集合，但它是非线程安全的，在涉及到多线程并发的情况，进行put操作有可能会引起死循环，导致CPU利用率接近100%。


 
 
  
  
   
   
    
    [java] 
    
    view plain
    
     copy
    
    
    
     
   
   
  
  
  
  final HashMap<String, String> map = new HashMap<String, String>(2);  
for (int i = 0; i < 10000; i++) {  
    new Thread(new Runnable() {  
        @Override  
        public void run() {  
            map.put(UUID.randomUUID().toString(), "");  
        }  
    }).start();  
}

解决方案有Hashtable和Collections.synchronizedMap(hashMap)，不过这两个方案基本上是对读写进行加锁操作，一个线程在读写元素，其余线程必须等待，性能可想而知。

所以，Doug Lea给我们带来了并发安全的ConcurrentHashMap，它的实现是依赖于 Java 内存模型，所以我们在了解 ConcurrentHashMap 的之前必须了解一些底层的知识：

本文源码是JDK8的版本，与之前的版本有较大差异。

JDK1.6分析

ConcurrentHashMap采用分段锁的机制，实现并发的更新操作，底层采用数组+链表+红黑树的存储结构。
其包含两个核心静态内部类 Segment和HashEntry。

Segment继承ReentrantLock用来充当锁的角色，每个 Segment 对象守护每个散列映射表的若干个桶。
HashEntry 用来封装映射表的键 / 值对；
每个桶是由若干个 HashEntry 对象链接起来的链表。

一个 ConcurrentHashMap 实例中包含由若干个 Segment 对象组成的数组，下面我们通过一个图来演示一下 ConcurrentHashMap 的结构：

ConcurrentHashMap存储结构.png

JDK1.8分析

1.8的实现已经抛弃了Segment分段锁机制，利用CAS+Synchronized来保证并发更新的安全，底层依然采用数组+链表+红黑树的存储结构。

Paste_Image.png

重要概念

在开始之前，有些重要的概念需要介绍一下：

table：默认为null，初始化发生在第一次插入操作，默认大小为16的数组，用来存储Node节点数据，扩容时大小总是2的幂次方。
nextTable：默认为null，扩容时新生成的数组，其大小为原数组的两倍。
sizeCtl ：默认为0，用来控制table的初始化和扩容操作，具体应用在后续会体现出来。
- -1 代表table正在初始化
- -N 表示有N-1个线程正在进行扩容操作
- 其余情况：
  1、如果table未初始化，表示table需要初始化的大小。
  2、如果table初始化完成，表示table的容量，默认是table大小的0.75倍，居然用这个公式算0.75（n - (n >>> 2)）。

Node：保存key，value及key的hash值的数据结构。


   
   
    
    
     
     
      
      [java] 
      
      view plain
      
       copy
      
      
      
       
     
     
    
    
    
    class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {  
  final int hash;  
  final K key;  
  volatile V val;  
  volatile Node<K,V> next;  
  ... 省略部分代码  
}

其中value和next都用volatile修饰，保证并发的可见性。

ForwardingNode：一个特殊的Node节点，hash值为-1，其中存储nextTable的引用。
[java] view plain copy
1. final class ForwardingNode<K,V> extends Node<K,V> {
2. final Node<K,V>[] nextTable;
3. ForwardingNode(Node<K,V>[] tab) {
4. super(MOVED, null, null, null);
5. this.nextTable = tab;
6. }
7. }
只有table发生扩容的时候，ForwardingNode才会发挥作用，作为一个占位符放在table中表示当前节点为null或则已经被移动。

实例初始化

实例化ConcurrentHashMap时带参数时，会根据参数调整table的大小，假设参数为100，最终会调整成256，确保table的大小总是2的幂次方，算法如下：

[java]view plain copy 
   
 ConcurrentHashMap<String, String> hashMap = new ConcurrentHashMap<>(100);  
 private static final int tableSizeFor(int c) {  
     int n = c - 1;  
     n |= n >>> 1;  
     n |= n >>> 2;  
     n |= n >>> 4;  
     n |= n >>> 8;  
     n |= n >>> 16;  
     return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;  
 }  

注意，ConcurrentHashMap在构造函数中只会初始化sizeCtl值，并不会直接初始化table，而是延缓到第一次put操作。

table初始化

前面已经提到过，table初始化操作会延缓到第一次put行为。但是put是可以并发执行的，Doug Lea是如何实现table只初始化一次的？让我们来看看源码的实现。

[java]view plain copy 
   
 private final Node<K,V>[] initTable() {  
     Node<K,V>[] tab; int sc;  
     while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {  
 //如果一个线程发现sizeCtl<0，意味着另外的线程执行CAS操作成功，当前线程只需要让出cpu时间片  
         if ((sc = sizeCtl) < 0)   
             Thread.yield(); // lost initialization race; just spin  
         else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {  
             try {  
                 if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {  
                     int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;  
                     @SuppressWarnings("unchecked")  
                     Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];  
                     table = tab = nt;  
                     sc = n - (n >>> 2);  
                 }  
             } finally {  
                 sizeCtl = sc;  
             }  
             break;  
         }  
     }  
     return tab;  
 }  

sizeCtl默认为0，如果ConcurrentHashMap实例化时有传参数，sizeCtl会是一个2的幂次方的值。所以执行第一次put操作的线程会执行Unsafe.compareAndSwapInt方法修改sizeCtl为-1，有且只有一个线程能够修改成功，其它线程通过Thread.yield()让出CPU时间片等待table初始化完成。

put操作

假设table已经初始化完成，put操作采用CAS+synchronized实现并发插入或更新操作，具体实现如下。

[java]view plain copy 
   
 final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {  
     if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();  
     int hash = spread(key.hashCode());  
     int binCount = 0;  
     for (Node<K,V>[] tab = table;;) {  
         Node<K,V> f; int n, i, fh;  
         if (tab == null || (n = tab.length) == 0)  
             tab = initTable();  
         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  
         }  
         else if ((fh = f.hash) == MOVED)  
             tab = helpTransfer(tab, f);  
         ...省略部分代码  
     }  
     addCount(1L, binCount);  
     return null;  
 }  

hash算法

static final int spread(int h) {return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS;}

table中定位索引位置，n是table的大小
```
int index = (n - 1) & hash
```
获取table中对应索引的元素f。
Doug Lea采用Unsafe.getObjectVolatile来获取，也许有人质疑，直接table[index]不可以么，为什么要这么复杂？
在java内存模型中，我们已经知道每个线程都有一个工作内存，里面存储着table的副本，虽然table是volatile修饰的，但不能保证线程每次都拿到table中的最新元素，Unsafe.getObjectVolatile可以直接获取指定内存的数据，保证了每次拿到数据都是最新的。
如果f为null，说明table中这个位置第一次插入元素，利用Unsafe.compareAndSwapObject方法插入Node节点。
- 如果CAS成功，说明Node节点已经插入，随后addCount(1L, binCount)方法会检查当前容量是否需要进行扩容。
- 如果CAS失败，说明有其它线程提前插入了节点，自旋重新尝试在这个位置插入节点。
如果f的hash值为-1，说明当前f是ForwardingNode节点，意味有其它线程正在扩容，则一起进行扩容操作。
其余情况把新的Node节点按链表或红黑树的方式插入到合适的位置，这个过程采用同步内置锁实现并发，代码如下:
[java] view plain copy
1. synchronized (f) {
2. if (tabAt(tab, i) == f) {
3. if (fh >= 0) {
4. binCount = 1;
5. for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
6. K ek;
7. if (e.hash == hash &&
8. ((ek = e.key) == key ||
9. (ek != null && key.equals(ek)))) {
10. oldVal = e.val;
11. if (!onlyIfAbsent)
12. e.val = value;
13. break;
14. }
15. Node<K,V> pred = e;
16. if ((e = e.next) == null) {
17. pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
18. value, null);
19. break;
20. }
21. }
22. }
23. else if (f instanceof TreeBin) {
24. Node<K,V> p;
25. binCount = 2;
26. if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
27. value)) != null) {
28. oldVal = p.val;
29. if (!onlyIfAbsent)
30. p.val = value;
31. }
32. }
33. }
34. }
在节点f上进行同步，节点插入之前，再次利用tabAt(tab, i) == f判断，防止被其它线程修改。
1. 如果f.hash >= 0，说明f是链表结构的头结点，遍历链表，如果找到对应的node节点，则修改value，否则在链表尾部加入节点。
2. 如果f是TreeBin类型节点，说明f是红黑树根节点，则在树结构上遍历元素，更新或增加节点。
3. 如果链表中节点数binCount >= TREEIFY_THRESHOLD(默认是8)，则把链表转化为红黑树结构。

table扩容

当table容量不足的时候，即table的元素数量达到容量阈值sizeCtl，需要对table进行扩容。
整个扩容分为两部分：

构建一个nextTable，大小为table的两倍。
把table的数据复制到nextTable中。

这两个过程在单线程下实现很简单，但是ConcurrentHashMap是支持并发插入的，扩容操作自然也会有并发的出现，这种情况下，第二步可以支持节点的并发复制，这样性能自然提升不少，但实现的复杂度也上升了一个台阶。

先看第一步，构建nextTable，毫无疑问，这个过程只能只有单个线程进行nextTable的初始化，具体实现如下：

[java]view plain copy 
   
 private final void addCount(long x, int check) {  
     ... 省略部分代码  
     if (check >= 0) {  
         Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;  
         while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&  
                (n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {  
             int rs = resizeStamp(n);  
             if (sc < 0) {  
                 if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||  
                     sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||  
                     transferIndex <= 0)  
                     break;  
                 if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))  
                     transfer(tab, nt);  
             }  
             else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,  
                                          (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))  
                 transfer(tab, null);  
             s = sumCount();  
         }  
     }  
 }  

通过Unsafe.compareAndSwapInt修改sizeCtl值，保证只有一个线程能够初始化nextTable，扩容后的数组长度为原来的两倍，但是容量是原来的1.5。

节点从table移动到nextTable，大体思想是遍历、复制的过程。

首先根据运算得到需要遍历的次数i，然后利用tabAt方法获得i位置的元素f，初始化一个forwardNode实例fwd。
如果f == null，则在table中的i位置放入fwd，这个过程是采用Unsafe.compareAndSwapObjectf方法实现的，很巧妙的实现了节点的并发移动。
如果f是链表的头节点，就构造一个反序链表，把他们分别放在nextTable的i和i+n的位置上，移动完成，采用Unsafe.putObjectVolatile方法给table原位置赋值fwd。
如果f是TreeBin节点，也做一个反序处理，并判断是否需要untreeify，把处理的结果分别放在nextTable的i和i+n的位置上，移动完成，同样采用Unsafe.putObjectVolatile方法给table原位置赋值fwd。

遍历过所有的节点以后就完成了复制工作，把table指向nextTable，并更新sizeCtl为新数组大小的0.75倍，扩容完成。

红黑树构造

注意：如果链表结构中元素超过TREEIFY_THRESHOLD阈值，默认为8个，则把链表转化为红黑树，提高遍历查询效率。

if (binCount != 0) {
    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
        treeifyBin(tab, i);
    if (oldVal != null)
        return oldVal;
    break;
}

接下来我们看看如何构造树结构，代码如下：

[java]view plain copy 
   
 private final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int index) {  
     Node<K,V> b; int n, sc;  
     if (tab != null) {  
         if ((n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)  
             tryPresize(n << 1);  
         else if ((b = tabAt(tab, index)) != null && b.hash >= 0) {  
             synchronized (b) {  
                 if (tabAt(tab, index) == b) {  
                     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;  
                     }  
                     setTabAt(tab, index, new TreeBin<K,V>(hd));  
                 }  
             }  
         }  
     }  
 }  

可以看出，生成树节点的代码块是同步的，进入同步代码块之后，再次验证table中index位置元素是否被修改过。
1、根据table中index位置Node链表，重新生成一个hd为头结点的TreeNode链表。
2、根据hd头结点，生成TreeBin树结构，并把树结构的root节点写到table的index位置的内存中，具体实现如下：

[java]view plain copy 
   
 TreeBin(TreeNode<K,V> b) {  
     super(TREEBIN, null, null, null);  
     this.first = b;  
     TreeNode<K,V> r = null;  
     for (TreeNode<K,V> x = b, next; x != null; x = next) {  
         next = (TreeNode<K,V>)x.next;  
         x.left = x.right = null;  
         if (r == null) {  
             x.parent = null;  
             x.red = false;  
             r = x;  
         }  
         else {  
             K k = x.key;  
             int h = x.hash;  
             Class<?> kc = null;  
             for (TreeNode<K,V> p = r;;) {  
                 int dir, ph;  
                 K pk = p.key;  
                 if ((ph = p.hash) > h)  
                     dir = -1;  
                 else if (ph < h)  
                     dir = 1;  
                 else if ((kc == null &&  
                           (kc = comparableClassFor(k)) == null) ||  
                          (dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0)  
                     dir = tieBreakOrder(k, pk);  
                     TreeNode<K,V> xp = p;  
                 if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {  
                     x.parent = xp;  
                     if (dir <= 0)  
                         xp.left = x;  
                     else  
                         xp.right = x;  
                     r = balanceInsertion(r, x);  
                     break;  
                 }  
             }  
         }  
     }  
     this.root = r;  
     assert checkInvariants(root);  
 }  

主要根据Node节点的hash值大小构建二叉树。这个红黑树的构造过程实在有点复杂，感兴趣的同学可以看看源码。

get操作

get操作和put操作相比，显得简单了许多。

[java]view plain copy 
   
 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) {  
         if ((eh = e.hash) == h) {  
             if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))  
                 return e.val;  
         }  
         else if (eh < 0)  
             return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;  
         while ((e = e.next) != null) {  
             if (e.hash == h &&  
                 ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))  
                 return e.val;  
         }  
     }  
     return null;  
 }  

总结

ConcurrentHashMap 是一个并发散列映射表的实现，它允许完全并发的读取，并且支持给定数量的并发更新。相比于 HashTable 和同步包装器包装的 HashMap，使用一个全局的锁来同步不同线程间的并发访问，同一时间点，只能有一个线程持有锁，也就是说在同一时间点，只能有一个线程能访问容器，这虽然保证多线程间的安全并发访问，但同时也导致对容器的访问变成串行化的了。
1.6中采用ReentrantLock 分段锁的方式，使多个线程在不同的segment上进行写操作不会发现阻塞行为;1.8中直接采用了内置锁synchronized，难道是因为1.8的虚拟机对内置锁已经优化的足够快了？

第二篇

本文首写于有道云笔记，并在小组分享会分享，先整理发布，希望和大家交流探讨。云笔记地址

概述：

1、设计首要目的：维护并发可读性（get、迭代相关）；次要目的：使空间消耗比HashMap相同或更好，且支持多线程高效率的初始插入（empty table）。

2、HashTable 线程安全，但采用synchronized，多线程下效率低下。线程1put时，线程2无法put或get。

实现原理：

锁分离：

在HashMap的基础上，将数据分段存储， ConcurrentHashMap由多个Segment组成，每个Segment都有把锁。Segment下包含很多Node，也就是我们的键值对了。

如果还停留在锁分离、Segment，那已经out了。

Segment虽保留，但已经简化属性，仅仅是为了兼容旧版本。

CAS算法；unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update); CAS(Compare And Swap)，意思是如果valueOffset位置包含的值与expect值相同，则更新valueOffset位置的值为update，并返回true，否则不更新，返回false。
与Java8的HashMap有相通之处，底层依然由“数组”+链表+红黑树；
底层结构存放的是TreeBin对象，而不是TreeNode对象；
CAS作为知名无锁算法，那ConcurrentHashMap就没用锁了么？当然不是，hash值相同的链表的头结点还是会synchronized上锁。

[java]view plain copy 
    
 private static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; // 2的30次方=1073741824  
   
 private static final intDEFAULT_CAPACITY = 16;  
   
 static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8; // MAX_VALUE=2^31-1=2147483647  
   
 private static finalint DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;  
   
 private static final float LOAD_FACTOR = 0.75f;  
   
 static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; // 链表转树阀值，大于8时  
   
 static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; //树转链表阀值，小于等于6（tranfer时，lc、hc=0两个计数器分别++记录原bin、新binTreeNode数量，<=UNTREEIFY_THRESHOLD 则untreeify(lo)）。【仅在扩容tranfer时才可能树转链表】  
   
 static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;  
   
 private static final int MIN_TRANSFER_STRIDE = 16;  
   
 private static int RESIZE_STAMP_BITS = 16;  
   
 private static final int MAX_RESIZERS = (1 << (32 - RESIZE_STAMP_BITS)) - 1; // 2^15-1，help resize的最大线程数  
   
 private static final int RESIZE_STAMP_SHIFT = 32 - RESIZE_STAMP_BITS; // 32-16=16，sizeCtl中记录size大小的偏移量  
   
 static final int MOVED     = -1; // hash for forwarding nodes（forwarding nodes的hash值）、标示位  
   
 static final int TREEBIN   = -2; // hash for roots of trees（树根节点的hash值）  
   
 static final int RESERVED  = -3; // hash for transient reservations（ReservationNode的hash值）  
   
 static final int HASH_BITS = 0x7fffffff; // usable bits of normal node hash  
   
 static final int NCPU = Runtime.getRuntime().availableProcessors(); // 可用处理器数量  
   
  /** 
  
     * Table initialization and resizing control.  When negative, the 
  
     * table is being initialized or resized: -1 for initialization, 
  
     * else -(1 + the number of active resizing threads).  Otherwise, 
  
     * when table is null, holds the initial table size to use upon 
  
     * creation, or 0 for default. After initialization, holds the 
  
     * next element count value upon which to resize the table. 
  
     */  
   
 private transient volatile int sizeCtl;  
   
 sizeCtl是控制标识符，不同的值表示不同的意义。  
   
     负数代表正在进行初始化或扩容操作   
     -1代表正在初始化   
     -N 表示有N-1个线程正在进行扩容操作   
     正数或0代表hash表还没有被初始化，这个数值表示初始化或下一次进行扩容的大小，类似于扩容阈值。它的值始终是当前ConcurrentHashMap容量的0.75倍，这与loadfactor是对应的。实际容量>=sizeCtl，则扩容。

部分构造函数：

[java]view plain copy 
    
 
 public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,  
                              float loadFactor, int concurrencyLevel) {  
   if (!(loadFactor > 0.0f) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)  
             thrownew IllegalArgumentException();  
   if (initialCapacity < concurrencyLevel)   // Use at least as many bins  
             initialCapacity = concurrencyLevel;   // as estimated threads  
   long size = (long)(1.0 + (long)initialCapacity / loadFactor);  
   int cap = (size >= (long)MAXIMUM_CAPACITY) ?  
             MAXIMUM_CAPACITY : tableSizeFor((int)size);  
   this.sizeCtl = cap;  
 }  

concurrencyLevel：

concurrencyLevel，能够同时更新ConccurentHashMap且不产生锁竞争的最大线程数，在Java8之前实际上就是ConcurrentHashMap中的分段锁个数，即Segment[]的数组长度。正确地估计很重要，当低估，数据结构将根据额外的竞争，从而导致线程试图写入当前锁定的段时阻塞；相反，如果高估了并发级别，你遇到过大的膨胀，由于段的不必要的数量; 这种膨胀可能会导致性能下降，由于高数缓存未命中。

在Java8里，仅仅是为了兼容旧版本而保留。唯一的作用就是保证构造map时初始容量不小于concurrencyLevel。

源码122行：

Also, for compatibility with previous versions of this class, constructors may optionally specify an expected {@code concurrencyLevel} as an additional hint for internal sizing.

源码482行：

Mainly: We leave untouched but unused constructor arguments refering to concurrencyLevel .……

……

1、重要属性：

1.1 Node：

[java]view plain copy 
    
 
 static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {  
         final int hash;  
         final K key;  
         volatile V val; // Java8增加volatile，保证可见性  
         volatile Node<K,V> next;  
    
         Node(inthash, K key, V val, Node<K,V> next) {  
             this.hash = hash;  
             this.key = key;  
             this.val = val;  
             this.next = next;  
         }  
    
         public final K getKey()       { return key; }  
         public final V getValue()     { return val; }  
         // HashMap调用Objects.hashCode()，最终也是调用Object.hashCode()；效果一样  
         public final int hashCode()   { returnkey.hashCode() ^ val.hashCode(); }  
         public final String toString(){ returnkey + "=" + val; }  
         public final V setValue(V value) { // 不允许修改value值，HashMap允许  
             throw new UnsupportedOperationException();  
         }  
         // HashMap使用if (o == this)，且嵌套if；concurrent使用&&  
         public final boolean equals(Object o) {  
             Object k, v, u; Map.Entry<?,?> e;  
             return ((oinstanceof Map.Entry) &&  
                     (k = (e = (Map.Entry<?,?>)o).getKey()) != null &&  
                     (v = e.getValue()) != null &&  
                     (k == key || k.equals(key)) &&  
                     (v == (u = val) || v.equals(u)));  
         }  
    
         /** 
          * Virtualized support for map.get(); overridden in subclasses. 
          */  
         Node<K,V> find(inth, Object k) { // 增加find方法辅助get方法  
             Node<K,V> e = this;  
             if (k != null) {  
                 do {  
                     K ek;  
                     if (e.hash == h &&  
                         ((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))  
                         returne;  
                 } while ((e = e.next) != null);  
             }  
             returnnull;  
         }  
     }  

1.2 TreeNode

[java]view plain copy 
     
 
 // Nodes for use in TreeBins，链表>8，才可能转为TreeNode.  
 // HashMap的TreeNode继承至LinkedHashMap.Entry；而这里继承至自己实现的Node，将带有next指针，便于treebin访问。  
     static final class TreeNode<K,V> extends Node<K,V> {   
         TreeNode<K,V> parent;  // red-black tree links  
         TreeNode<K,V> left;  
         TreeNode<K,V> right;  
         TreeNode<K,V> prev;    // needed to unlink next upon deletion  
         boolean red;  
    
         TreeNode(inthash, K key, V val, Node<K,V> next,  
                  TreeNode<K,V> parent) {  
             super(hash, key, val, next);  
             this.parent = parent;  
         }  
    
         Node<K,V> find(inth, Object k) {  
             return findTreeNode(h, k, null);  
         }  
    
         /** 
          * Returns the TreeNode (or null if not found) for the given key 
          * starting at given root. 
          */ // 查找hash为h，key为k的节点  
         final TreeNode<K,V> findTreeNode(int h, Object k, Class<?> kc) {  
             if (k != null) { // 比HMap增加判空  
                 TreeNode<K,V> p = this;  
                 do  {  
                     intph, dir; K pk; TreeNode<K,V> q;  
                     TreeNode<K,V> pl = p.left, pr = p.right;  
                     if ((ph = p.hash) > h)  
                         p = pl;  
                     elseif (ph < h)  
                         p = pr;  
                     elseif ((pk = p.key) == k || (pk != null && k.equals(pk)))  
                         returnp;  
                     elseif (pl == null)  
                         p = pr;  
                     elseif (pr == null)  
                         p = pl;  
                     elseif ((kc != null ||  
                               (kc = comparableClassFor(k)) != null) &&  
                              (dir = compareComparables(kc, k, pk)) != 0)  
                         p = (dir < 0) ? pl : pr;  
                     elseif ((q = pr.findTreeNode(h, k, kc)) != null)  
                         returnq;  
                     else  
                         p = pl;  
                 } while (p != null);  
             }  
             return null;  
         }  
     }  
 // 和HashMap相比，这里的TreeNode相当简洁；ConcurrentHashMap链表转树时，并不会直接转，正如注释（Nodes for use in TreeBins）所说，只是把这些节点包装成TreeNode放到TreeBin中，再由TreeBin来转化红黑树。  

1.3 TreeBin

[java]view plain copy 
   
 
 // TreeBin用于封装维护TreeNode，包含putTreeVal、lookRoot、UNlookRoot、remove、balanceInsetion、balanceDeletion等方法，这里只分析其构造函数。  
 // 当链表转树时，用于封装TreeNode，也就是说，ConcurrentHashMap的红黑树存放的时TreeBin，而不是treeNode。  
 TreeBin(TreeNode<K,V> b) {  
     super(TREEBIN, null, null, null);//hash值为常量TREEBIN=-2,表示roots of trees  
     this.first = b;  
     TreeNode<K,V> r = null;  
     for (TreeNode<K,V> x = b, next; x != null; x = next) {  
         next = (TreeNode<K,V>)x.next;  
         x.left = x.right = null;  
         if (r == null) {  
             x.parent = null;  
             x.red = false;  
             r = x;  
         }  
         else {  
             K k = x.key;  
             inth = x.hash;  
             Class<?> kc = null;  
             for (TreeNode<K,V> p = r;;) {  
                 intdir, ph;  
                 K pk = p.key;  
                 if ((ph = p.hash) > h)  
                     dir = -1;  
                 elseif (ph < h)  
                     dir = 1;  
                 elseif ((kc == null &&  
                           (kc = comparableClassFor(k)) == null) ||  
                          (dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0)  
                     dir = tieBreakOrder(k, pk);  
                     TreeNode<K,V> xp = p;  
                 if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {  
                     x.parent = xp;  
                     if (dir <= 0)  
                         xp.left = x;  
                     else  
                         xp.right = x;  
                     r = balanceInsertion(r, x);  
                     break;  
                 }  
             }  
         }  
     }  
     this.root = r;  
     assert checkInvariants(root);  
 }  

1.4 treeifyBin

[java]view plain copy 
    
 
 /** 
 * Replaces all linked nodes in bin at given index unless table is 
 * too small, in which case resizes instead.链表转树 
 */  
 private final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int index) {  
         Node<K,V> b; intn, sc;  
     if (tab != null) {  
         if ((n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)  
             tryPresize(n << 1); // 容量<64，则table两倍扩容，不转树了  
         else if ((b = tabAt(tab, index)) != null && b.hash >= 0) {  
             synchronized (b) { // 读写锁  
                 if (tabAt(tab, index) == b) {  
                     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;  
                     }  
                     setTabAt(tab, index, new TreeBin<K,V>(hd));  
                 }  
             }  
         }  
     }  
 }  

1.5 ForwardingNode

[java]view plain copy 
    
 
 // A node inserted at head of bins during transfer operations.连接两个table  
 // 并不是我们传统的包含key-value的节点，只是一个标志节点，并且指向nextTable，提供find方法而已。生命周期：仅存活于扩容操作且bin不为null时，一定会出现在每个bin的首位。  
 static final class ForwardingNode<K,V> extends Node<K,V> {  
     final Node<K,V>[] nextTable;  
     ForwardingNode(Node<K,V>[] tab) {  
         super(MOVED, null, null, null); // 此节点hash=-1，key、value、next均为null  
         this.nextTable = tab;  
     }  
    
     Node<K,V> find(int h, Object k) {  
         // 查nextTable节点，outer避免深度递归  
         outer: for (Node<K,V>[] tab = nextTable;;) {  
             Node<K,V> e; intn;  
             if (k == null || tab == null || (n = tab.length) == 0 ||  
                 (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) == null)  
                 returnnull;  
             for (;;) { // CAS算法多和死循环搭配！直到查到或null  
                 int eh; K ek;  
                 if ((eh = e.hash) == h &&  
                     ((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))  
                     returne;  
                 if (eh < 0) {  
                     if (e instanceof ForwardingNode) {  
                         tab = ((ForwardingNode<K,V>)e).nextTable;  
                         continue outer;  
                     }  
                     else  
                         return e.find(h, k);  
                 }  
                 if ((e = e.next) == null)  
                     return null;  
             }  
         }  
     }  
 }  

1.6 3个原子操作（调用频率很高）

[java]view plain copy 
   
 
 @SuppressWarnings("unchecked") // ASHIFT等均为private static final  
 static final <K,V> Node<K,V> tabAt(Node<K,V>[] tab, int i) { // 获取索引i处Node  
     return (Node<K,V>)U.getObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE);  
     }  
     // 利用CAS算法设置i位置上的Node节点（将c和table[i]比较，相同则插入v）。  
     static final <K,V> boolean casTabAt(Node<K,V>[] tab, int i,  
                                         Node<K,V> c, Node<K,V> v) {  
         return U.compareAndSwapObject(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, c, v);  
     }  
     // 设置节点位置的值，仅在上锁区被调用  
     static final <K,V> void setTabAt(Node<K,V>[] tab, int i, Node<K,V> v) {  
         U.putObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, v);  
     }  

1.7 Unsafe

[java]view plain copy 
     
 
 //在源码的6277行到最后，有着ConcurrentHashMap中极为重要的几个属性（SIZECTL），unsafe静态块控制其修改行为。Java8中，大量运用CAS进行变量、属性的无锁修改，大大提高性能。  
 // Unsafe mechanics  
 private static final sun.misc.Unsafe U;  
 private static final long SIZECTL;  
 private static final long TRANSFERINDEX;  
 private static final long BASECOUNT;  
 private static final long CELLSBUSY;  
 private static final long CELLVALUE;  
 private static final long ABASE;  
 private static final int ASHIFT;  
    
 static {  
     try {  
     U = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();  
     Class<?> k = ConcurrentHashMap.class;  
     SIZECTL = U.objectFieldOffset (k.getDeclaredField("sizeCtl"));  
     TRANSFERINDEX=U.objectFieldOffset(k.getDeclaredField("transferIndex"));  
     BASECOUNT = U.objectFieldOffset (k.getDeclaredField("baseCount"));  
     CELLSBUSY = U.objectFieldOffset (k.getDeclaredField("cellsBusy"));  
     Class<?> ck = CounterCell.class;  
     CELLVALUE = U.objectFieldOffset (ck.getDeclaredField("value"));  
     Class<?> ak = Node[].class;  
     ABASE = U.arrayBaseOffset(ak);  
     intscale = U.arrayIndexScale(ak);  
     if ((scale & (scale - 1)) != 0)  
         thrownew Error("data type scale not a power of two");  
     ASHIFT = 31 - Integer.numberOfLeadingZeros(scale);  
     } catch (Exception e) {  
     thrownew Error(e);  
     }  
 }  

1.8 扩容相关

tryPresize 在putAll以及treeifyBin中调用

[java]view plain copy 
     
 
 private final void tryPresize(int size) {  
         // 给定的容量若>=MAXIMUM_CAPACITY的一半，直接扩容到允许的最大值，否则调用函数扩容  
         int c = (size >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ? MAXIMUM_CAPACITY :  
             tableSizeFor(size + (size >>> 1) + 1);  
         int sc;  
         while ((sc = sizeCtl) >= 0) { //没有正在初始化或扩容，或者说表还没有被初始化  
             Node<K,V>[] tab = table; int n;  
            if(tab == null || (n = tab.length) == 0) {  
                 n = (sc > c) ? sc : c; // 扩容阀值取较大者  
          // 期间没有其他线程对表操作，则CAS将SIZECTL状态置为-1，表示正在进行初始化  
                 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); //无符号右移2位，此即0.75*n  
                         }  
                     } finally {  
                         sizeCtl = sc; // 更新扩容阀值  
                     }  
                 }  
             }// 若欲扩容值不大于原阀值，或现有容量>=最值，什么都不用做了  
             else if (c <= sc || n >= MAXIMUM_CAPACITY)  
                 break;  
             else if (tab == table) { // table不为空，且在此期间其他线程未修改table  
                 int rs = resizeStamp(n);  
                 if (sc < 0) {  
                     Node<K,V>[] nt;//RESIZE_STAMP_SHIFT=16,MAX_RESIZERS=2^15-1  
                     if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||  
                         sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||  
                         transferIndex <= 0)  
                         break;  
                     if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))  
                         transfer(tab, nt);  
                 }  
                 else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,  
                                              (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))  
                     transfer(tab, null);  
             }  
         }  
     }  

[java]view plain copy 
     
 
 private static final int tableSizeFor(int c){//和HashMap一样,返回>=n的最小2的自然数幂  
   int n = c - 1;  
   n |= n >>> 1;  
   n |= n >>> 2;  
   n |= n >>> 4;  
   n |= n >>> 8;  
   n |= n >>> 16;  
   return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;  
 }  

[java]view plain copy 
     
 
 /** 
 * Returns the stamp bits for resizing a table of size n. 
 * Must be negative when shifted left by RESIZE_STAMP_SHIFT. 
 */  
 static final int resizeStamp(int n) { // 返回一个标志位  
     return Integer.numberOfLeadingZeros(n) | (1 << (RESIZE_STAMP_BITS - 1));  
 }// numberOfLeadingZeros返回n对应32位二进制数左侧0的个数，如9（1001）返回28  
 // RESIZE_STAMP_BITS=16,(左侧0的个数)|(2^15)  

ConcurrentHashMap无锁多线程扩容，减少扩容时的时间消耗。

transfer扩容操作：单线程构建两倍容量的nextTable；允许多线程复制原table元素到nextTable。

为每个内核均分任务，并保证其不小于16；
若nextTab为null，则初始化其为原table的2倍；
死循环遍历，直到finishing。

节点为空，则插入ForwardingNode；
链表节点（fh>=0），分别插入nextTable的i和i+n的位置；【逆序链表？？】
TreeBin节点（fh<0），判断是否需要untreefi，分别插入nextTable的i和i+n的位置；【逆序树？？】
finishing时，nextTab赋给table，更新sizeCtl为新容量的0.75倍，完成扩容。

以上说的都是单线程，多线程又是如何实现的呢？

遍历到ForwardingNode节点((fh = f.hash) == MOVED)，说明此节点被处理过了，直接跳过。这是控制并发扩容的核心。由于给节点上了锁，只允许当前线程完成此节点的操作，处理完毕后，将对应值设为ForwardingNode（fwd），其他线程看到forward，直接向后遍历。如此便完成了多线程的复制工作，也解决了线程安全问题。

private transient volatile Node<K,V>[] nextTable; //仅仅在扩容使用，并且此时非空

[java]view plain copy 
      
 
 // 将table每一个bin（桶位）的Node移动或复制到nextTable  
 // 只在addCount(long x, int check)、helpTransfer、tryPresize中调用  
 private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {  
     int n = tab.length, stride;   
     // 每核处理的量小于16，则强制赋值16  
     if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)  
         stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range  
     if (nextTab == null) {      // initiating  
         try {  
             @SuppressWarnings("unchecked")  
             Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1]; //两倍  
             nextTab = nt;  
         } catch (Throwable ex) {   // try to cope with OOME  
             sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;  
             return;  
         }  
         nextTable = nextTab;  
         transferIndex = n;  
     }  
     int nextn = nextTab.length;  
     //连节点指针,标志位，fwd的hash值为-1，fwd.nextTable=nextTab。  
     ForwardingNode<K,V> fwd= new ForwardingNode<K,V>(nextTab);  
     boolean advance= true;//并发扩容的关键属性,等于true,说明此节点已经处理过  
     boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab  
     for (int i = 0, bound = 0;;) { // 死循环  
         Node<K,V> f; int fh;  
         while (advance) { // 控制--i，遍历原hash表中的节点  
             int nextIndex, nextBound;  
             if (--i >= bound || finishing)  
                 advance = false;  
             else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {  
                 i = -1;  
                 advance = false;  
            }//TRANSFERINDEX 即用CAS计算得到的transferIndex  
             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) {  
             int sc;  
             if (finishing) { // 所有节点复制完毕  
                 nextTable = null;  
                 table = nextTab;  
                 sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1); //扩容阀值设为原来的1.5倍，即现在的0.75倍  
                 return; // 仅有的2个跳出死循环出口之一  
             }//CAS更新扩容阈值,sc-1表明新加入一个线程参与扩容  
             if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {  
                 if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)  
                     return;// 仅有的2个跳出死循环出口之一  
                 finishing = advance = true;  
                 i = n; // recheck before commit  
             }  
         }  
        else if ((f = tabAt(tab, i)) == null) //该节点为空，则插入ForwardingNode  
             advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);  
         //遍历到ForwardingNode节点，说明此节点被处理过了，直接跳过。这是控制并发扩容的核心   
        else if ((fh = f.hash) == MOVED) // MOVED=-1，hash for fwd  
             advance = true; // already processed  
        else {  
             synchronized (f) { //上锁  
                 if (tabAt(tab, i) == f) {  
                     Node<K,V> ln, hn; //ln原位置节点，hn新位置节点  
                     if (fh >= 0) { // 链表  
                         int runBit = fh & n; // f.hash & n  
                         Node<K,V> lastRun = f; // lastRun和p两个链表，逆序？？  
                         for (Node<K,V> p = f.next; p != null; p = p.next) {  
                             int b = p.hash & n; // f.next.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) // 和HashMap确定扩容后的节点位置一样  
                                 ln = new Node<K,V>(ph, pk, pv, ln);  
                             else  
                                 hn = new Node<K,V>(ph, pk, pv, hn); //新位置节点  
                         }//类似HashMap，为何i+n？参见HashMap的笔记  
                         setTabAt(nextTab, i, ln);//在nextTable[i]插入原节点  
                         setTabAt(nextTab, i + n, hn);//在nextTable[i+n]插入新节点  
                         //在nextTable[i]插入forwardNode节点，表示已经处理过该节点   
                         setTabAt(tab, i, fwd);  
                         //设置advance为true 返回到上面的while循环中 就可以执行--i操作  
                         advance = true;  
                     }  
                     else if (f instanceof TreeBin) { //树  
                         TreeBin<K,V> t = (TreeBin<K,V>)f;  
                         TreeNode<K,V> lo = null, loTail = null;  
                         TreeNode<K,V> hi = null, hiTail = null;  
                         //lc、hc=0两计数器分别++记录原、新bin中TreeNode数量  
                         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;  
                             }  
                         }//扩容后树节点个数若<=6，将树转链表  
                         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;  
                         setTabAt(nextTab, i, ln);  
                         setTabAt(nextTab, i + n, hn);  
                         setTabAt(tab, i, fwd);  
                         advance = true;  
                     }  
                 }  
             }  
         }  
     }  
 }  

[java]view plain copy 
      
 
 // 协助扩容方法。多线程下，当前线程检测到其他线程正进行扩容操作，则协助其一起扩容；（只有这种情况会被调用）从某种程度上说，其“优先级”很高，只要检测到扩容，就会放下其他工作，先扩容。  
 // 调用之前，nextTable一定已存在。  
 final Node<K,V>[] helpTransfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V> f) {  
     Node<K,V>[] nextTab; intsc;  
     if (tab != null && (finstanceof ForwardingNode) &&  
         (nextTab = ((ForwardingNode<K,V>)f).nextTable) != null) {  
         intrs = resizeStamp(tab.length); //标志位  
         while (nextTab == nextTable && table == tab &&  
                (sc = sizeCtl) < 0) {  
             if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||  
                 sc == rs + MAX_RESIZERS || transferIndex <= 0)  
                 break;  
             if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1)) {  
                 transfer(tab, nextTab);//调用扩容方法，直接进入复制阶段  
                 break;  
             }  
         }  
         return nextTab;  
     }  
     return table;  
 }  

2、 put相关：

理一下put的流程：

① 判空：null直接抛空指针异常；

② hash：计算h=key.hashcode；调用spread计算hash= ( h ^( h >>> 16 ))& HASH_BITS；

③ 遍历table

若table为空，则初始化，仅设置相关参数；
@@@计算当前key存放位置，即table的下标i=(n - 1) & hash；
若待存放位置为null，casTabAt无锁插入；
若是forwarding nodes（检测到正在扩容），则helpTransfer（帮助其扩容）；
else（待插入位置非空且不是forward节点，即碰撞了），将头节点上锁（保证了线程安全）：区分链表节点和树节点，分别插入（遇到hash值与key值都与新节点一致的情况，只需要更新value值即可。否则依次向后遍历，直到链表尾插入这个结点）；
若链表长度>8，则treeifyBin转树（Note：若length<64,直接tryPresize,两倍table.length;不转树）。

④ addCount(1L, binCount)。

Note：

1、put操作共计两次hash操作，再利用“与&”操作计算Node的存放位置。

2、ConcurrentHashMap不允许key或value为null。

3、 addCount(longx,intcheck)方法：

①利用CAS快速更新baseCount的值；

②check>=0.则检验是否需要扩容； if sizeCtl<0（正在进行初始化或扩容操作）【nexttable null等情况break；如果有线程正在扩容，则协助扩容】； else if 仅当前线程在扩容，调用协助扩容函数，注其参数nextTable为null。

public V put(K key, V value) {

return putVal(key, value, false);

}

[java]view plain copy 
       
 
 final V <span style="background-color: rgb(255, 255, 51);">putVal</span>(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {  
     // 不允许key、value为空  
     if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();  
     int hash = spread(key.hashCode()); //返回(h^(h>>>16))&HASH_BITS  
     int binCount = 0;  
     for (Node<K,V>[] tab = table;;) { // 死循环，直到插入成功  
         Node<K,V> f; int n, i, fh;  
         if (tab == null || (n = tab.length) == 0)  
             tab = initTable(); // table为空，初始化table  
         else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {// 索引处无值  
             if (casTabAt(tab, i, null,  
                          new Node<K,V>(hash, key, value, null)))  
                 break;  // no lock when adding to empty bin  
         }  
         else if ((fh = f.hash) == MOVED) // MOVED=-1;//hash for forwarding nodes  
             tab = helpTransfer(tab, f); //检测到正在扩容，则帮助其扩容  
         else {  
             V oldVal = null;  
             synchronized (f) { // 节点上锁（hash值相同的链表的头节点）  
                 if (tabAt(tab, i) == f) {  
                     if (fh >= 0) { // 链表节点  
                         binCount = 1;  
                         for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {  
                             K ek;// hash和key相同，则修改value  
                             if (e.hash == hash &&  
                                 ((ek = e.key) == key ||(ek != null && key.equals(ek)))) {  
                                 oldVal = e.val;  
                                 if (!onlyIfAbsent) //仅putIfAbsent()方法中onlyIfAbsent为true  
                                     e.val = value; //putIfAbsent()包含key则返回get，否则put并返回  
                                 break;  
                             }  
                             Node<K,V> pred = e;  
                             if ((e = e.next) == null) { //已遍历到链表尾部，直接插入  
                                 pred.next = new Node<K,V>(hash, key, value, null);  
                                 break;  
                             }  
                         }  
                     }  
                     else if (f instanceof TreeBin) { // 树节点  
                         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;  
                         }  
                     }  
                 }  
             }  
             if (binCount != 0) {  
                 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)//实则是>8,执行else,说明该桶位本就有Node  
                     treeifyBin(tab, i);//若length<64,直接tryPresize,两倍table.length;不转树  
                 if (oldVal != null)  
                     return oldVal;  
                 break;  
             }  
         }  
     }  
     addCount(1L, binCount);  
     return null;  
 }  

[java]view plain copy 
     
 
 // Initializes table, using the size recorded in sizeCtl.  
 private final Node<K,V>[] <span style="background-color: rgb(255, 255, 51);">initTable</span>() { // 仅仅设置参数，并未实质初始化  
     Node<K,V>[] tab; intsc;  
     while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {  
         if ((sc = sizeCtl) < 0) // 其他线程正在初始化，此线程挂起  
             Thread.yield(); // lost initialization race; just spin  
         //CAS方法把sizectl置为-1，表示本线程正在进行初始化  
         elseif (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {  
             try {  
                 if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {  
                    intn = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;//DEFAULT_CAPACITY=16  
                     @SuppressWarnings("unchecked")  
                     Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];  
                     table = tab = nt;  
                     sc = n - (n >>> 2); // 扩容阀值，0.75*n  
                 }  
             } finally {  
                 sizeCtl = sc;  
             }  
             break;  
         }  
     }  
     return tab;  
 }  

3、 get、contains相关

[java]view plain copy 
     
 
 public V <span style="background-color: rgb(255, 255, 51);">get</span>(Object key) {  
      Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; intn, eh; K ek;  
      inth = spread(key.hashCode());   
      if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&  
          (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {//tabAt(i),获取索引i处Node  
          if ((eh = e.hash) == h) {  
              if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))  
                  returne.val;  
          }  
          elseif (eh < 0) // 树  
              return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;  
          while ((e = e.next) != null) { // 链表  
              if (e.hash == h &&  
                  ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))  
                  returne.val;  
          }  
      }  
      return null;  
 }  

[java]view plain copy 
     
 
 public boolean containsKey(Object key) {return get(key) != null;}  
 public boolean containsValue(Object value) {}  

理一下get的流程：

①spread计算hash值；

②table不为空；

③tabAt(i)处桶位不为空；

④check first，是则返回当前Node的value；否则分别根据树、链表查询。

4、 Size相关：

由于ConcurrentHashMap在统计size时可能正被多个线程操作，而我们又不可能让他停下来让我们计算，所以只能计量一个估计值。

计数辅助：

// Table of counter cells. When non-null, size is a power of 2

private transient volatile CounterCell[] counterCells;

@sun.misc.Contended static final class CounterCell {

volatile long value;

CounterCell(long x) { value = x; }

}

final long sumCount(){

CounterCell as[] = counterCells;

long sum = baseCount;

if(as != null){

for(int i = 0; i < as.length; i++){

CounterCell a;

if((a = as[i]) != null)

sum += a.value;

}

return sum;

}

private final void fullAddCount(long x, boolean wasUncontended) {}

public int size() { // 旧版本方法，和推荐的mappingCount返回的值基本无区别

longn = sumCount();

return ((n < 0L) ? 0 :

(n > (long)Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE :

(int)n);

}

// 返回Mappings中的元素个数，官方建议用来替代size。此方法返回的是一个估计值；如果sumCount时有线程插入或删除，实际数量是和mappingCount不同的。since 1.8

public long mappingCount() {

longn = sumCount();

return (n < 0L) ? 0L : n; // ignore transient negative values

}

private transient volatile long baseCount ;

//ConcurrentHashMap中元素个数,基于CAS无锁更新,但返回的不一定是当前Map的真实元素个数。

5、remove、clear相关：

[java]view plain copy 
     
 
 public void clear() { // 移除所有元素  
     long delta = 0L; // negative number of deletions  
     inti = 0;  
     Node<K,V>[] tab = table;  
     while (tab != null && i < tab.length) {  
        intfh;  
        Node<K,V> f = tabAt(tab, i);  
        if (f == null) // 为空，直接跳过  
            ++i;  
        else if ((fh = f.hash) == MOVED) { //检测到其他线程正对其扩容  
 //则协助其扩容，然后重置计数器，重新挨个删除元素，避免删除了元素，其他线程又新增元素。  
            tab = helpTransfer(tab, f);  
            i = 0; // restart  
        }  
        else{  
            synchronized (f) { // 上锁  
                if (tabAt(tab, i) == f) { // 其他线程没有在此期间操作f  
                   Node<K,V> p = (fh >= 0 ? f :  
                                (finstanceof TreeBin) ?  
                                ((TreeBin<K,V>)f).first : null);  
                    while (p != null) { // 首先删除链、树的末尾元素，避免产生大量垃圾  
                        --delta;  
                        p = p.next;  
                    }  
                    setTabAt(tab, i++, null); // 利用CAS无锁置null  
                }  
            }  
        }  
     }  
     if (delta != 0L)  
        addCount(delta, -1); // 无实际意义，参数check<=1，直接return。  
 }  

[java]view plain copy 
     
 
 public V remove(Object key) { // key为null，将在计算hashCode时报空指针异常  
     return replaceNode(key, null, null);  
 }  

[java]view plain copy 
     
 
 public boolean remove(Object key, Object value) {  
     if (key == null)  
         thrownew NullPointerException();  
     returnvalue != null && replaceNode(key, null, value) != null;  
 }  

[java]view plain copy 
    
 
 // remove核心方法，注意，这里的cv才是key-value中的value！  
 final V replaceNode(Object key, V value, Object cv) {  
     inthash = spread(key.hashCode());  
     for (Node<K,V>[] tab = table;;) {  
         Node<K,V> f; intn, i, fh;  
         if (tab == null || (n = tab.length) == 0 ||  
             (f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null)  
             break; // 该桶位第一个元素为空，直接跳过  
         elseif ((fh = f.hash) == MOVED)  
             tab = helpTransfer(tab, f); // 先协助扩容再说  
         else {  
             V oldVal = null;  
             booleanvalidated = false;  
             synchronized (f) {  
                 if (tabAt(tab, i) == f) {  
                     if (fh >= 0) {  
                         validated = true;  
                        //pred没看出来有什么用，全是别人赋值给他，他却不影响其他参数  
                         for (Node<K,V> e = f, pred = null;;) {   
                             K ek;  
                             if (e.hash == hash &&((ek = e.key) == key ||  
                                  (ek != null && key.equals(ek)))){//hash且可以相等  
                                 V ev = e.val;  
                                // value为null或value和查到的值相等  
                                 if (cv == null || cv == ev ||  
                                       (ev != null && cv.equals(ev))) {  
                                     oldVal = ev;  
                                     if (value != null) // replace中调用  
                                         e.val = value;  
                                     elseif (pred != null)  
                                         pred.next = e.next;  
                                     else  
                                         setTabAt(tab, i, e.next);  
                                 }  
                                 break;  
                             }  
                             pred = e;  
                             if ((e = e.next) == null)  
                                 break;  
                         }  
                     }  
                     elseif (finstanceof TreeBin) { // 以树的方式find、remove  
                         validated = true;  
                         TreeBin<K,V> t = (TreeBin<K,V>)f;  
                         TreeNode<K,V> r, p;  
                         if ((r = t.root) != null &&  
                             (p = r.findTreeNode(hash, key, null)) != null) {  
                             V pv = p.val;  
                             if (cv == null || cv == pv ||  
                                 (pv != null && cv.equals(pv))) {  
                                 oldVal = pv;  
                                 if (value != null)  
                                     p.val = value;  
                                 elseif (t.removeTreeNode(p))  
                                     setTabAt(tab, i, untreeify(t.first));  
                             }  
                         }  
                     }  
                 }  
             }  
             if (validated) {  
                 if (oldVal != null) {  
                     if (value == null)  
                         addCount(-1L, -1);  
                     returnoldVal;  
                 }  
                 break;  
             }  
         }  
     }  
     return null;  
 }  

[java]view plain copy 
    
 public boolean replace(K key, V oldValue, V newValue) {}

6、其他函数：

public boolean isEmpty() {

return sumCount() <= 0L; // ignore transient negative values

}

参考资料:

http://ifeve.com/concurrenthashmap/

http://ifeve.com/java-concurrent-hashmap-2/

、、、、、、、、、

http://ashkrit.blogspot.com/2014/12/what-is-new-in-java8-concurrenthashmap.html

http://blog.youkuaiyun.com/u010723709/article/details/48007881

http://yucchi.jp/blog/?p=2048

http://blog.youkuaiyun.com/q291611265/article/details/47985145

、、、、、、、、、、

SynchronizedMap：http://blog.sina.com.cn/s/blog_5157093c0100hm3y.html

http://blog.youkuaiyun.com/yangfanend/article/details/7165742

http://blog.youkuaiyun.com/xuefeng0707/article/details/40797085

              
              
               
               ArrayList源码分析（jdk1.8）：http://blog.youkuaiyun.com/u010887744/article/details/49496093
              
              
              
              
               
               HashMap源码分析（jdk1.8）：http://write.blog.youkuaiyun.com/postedit/50346257
              
              
              
              
               
               ConcurrentHashMap源码分析--Java8：http://blog.youkuaiyun.com/u010887744/article/details/50637030
              
              
              
              
               
               ThreadLocal源码分析（JDK8） ：http://blog.youkuaiyun.com/u010887744/article/details/54730556
              
              
              
              

              
              
              
              
               
               每篇文章都包含 有道云笔记地址，可直接保存。
              
              
              
              

              
              
              
              
               
               在线查阅JDK源码：
              
              
              
              
               
               JDK8：https://github.com/zxiaofan/JDK1.8-Src
              
              
              
              
               
               JDK7：https://github.com/zxiaofan/JDK_Src_1.7
              
              
              
              

              
              
              
              
               
               史上最全Java集合关系图：http://blog.youkuaiyun.com/u010887744/article/details/50575735