ConcurrentHashMap源码解析4.transfer()方法(核心)

1.扩容流程图

在这里插入图片描述

2.链表迁移示意图

在这里插入图片描述

3.transfer()方法

总结:

  • 第一次进来扩容的线程会创建出一个新表。长度为原来的2倍
  • 迁移元素从后往前(索引从大到小)
  • 迁移完成的桶在当前桶位置放一个ForwardIngNode类型的节点,表示该桶迁移完成
  • 迁移时通过hash&n(原长度)就是判断高位来判断在新链表中的索引位置,跟HashMap扩容原理一样。
  • 低位链表(树)存储到新表的原索引位置
  • 高位链表(树)存储到新表的原索引 + n(原数组长度)的位置
  • 迁移元素时会使用synchronized锁定当前桶位,锁对象就是当前桶位的头结点,这是分段锁的思想。
  • 迁移时,会根据原桶中的节点创建一个新的节点(除了lastRun机制的节点外)
  • 最后一个扩容的线程在退出时会重新扫描原表判断是否有遗漏的桶没有迁移节点,然后将nextTable赋值给table,然后将nextTable置为NULL,将sizeCtl设置为新数组长度的3/4扩容阈值

LastRun机制

LastRun机制就是为了省掉最后连续一段高位相同的节点的创建过程(只有原桶位是链表是才会有lastRun机制)

当最后一段的节点高位相同时,就不必创建了,直接引用这一串节点即可。

源码解析

   /*
    *  两种情况会进入transfer中 
    *  1. 触发扩容的线程 传来的nextTab属性是NULL。
    *  2. 协助扩容的线程 传来的nextTab非NULL。
    */
   private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
   
         
        /*
         *  n表示扩容之前table数组的长度
         *  stride表示分配给线程任务的步长 (一般为16)
         */
        int n = tab.length, stride;
        
        if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
            stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; //16
       
        /*
         *  nextTab == null 说明当前是扩容的线程
         *  需要将nextTable创建出来。  
         */
        if (nextTab == null) {
               // initiating
            try {
   
                
                //创建了一个是原来长度2倍的Node数组
                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;
            }
            //赋值给nextTable数组,方便协助扩容线程拿到新表。
            nextTable = nextTab;
            //记录迁移数据整体位置的一个标记。index计数是从1开始计算的,从高到底进行计数
            //transferIndex <=0 表示迁移完毕
            transferIndex = n;
        }
       
        //表示新数组的长度
        int nextn = nextTab.length;
       
        /*
         * fwd节点,当某个桶位数据处理完毕后,将此桶位设置为fwd节点,其他写线程或读线程看到		   
         * 后,会有不同的逻辑
         */
        ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
       
        //推进标记
        boolean advance = true;
        //完成标记
        boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
       
        /*  
         *  i表示分配给当前线程任务,执行到的桶位
         *  bound 表示分配给当前线程任务的下界限制
         *  (迁移从高索引为低索引位开始迁移)
         */
        int i = 0, bound = 0;
       
        //自旋
        for (;;) {
   
            /*
             * f 表示桶位的头结点
             * fh 头结点的hash值
             */
            Node<K,V> f; int fh;
            
            /*
             *  1.给当前线程分配任务区间
             *  2.维护当前线程任务进入(i表示当前处理的桶位)
             *  3.维护map对象全局范围内的进度
             */   
            while (advance) {
   
                /*   
                 * nextInde 分配任务的开始下标
                 * nextBound 分配任务的结束下标
                 */
                int nextIndex, nextBound;
                
                /*
                 * CASE1:
                 * 条件一&
<think>嗯,用户想了解ConcurrentHashMap的实现原理,特别是Java并发容器和源码解析方面的内容。首先,我需要回顾一下自己关于ConcurrentHashMap的知识,确保信息准确。ConcurrentHashMapJava中是一个非常重要的线程安全的哈希表实现,用于多线程环境下的高效操作。不过,用户提供的引用资料里提到JDK1.5和1.8的不同实现,需要区分这两个版本的差异,因为实现原理在1.8之后有了很大的变化。 首先,用户提到的引用[4]提到,JDK1.5时期ConcurrentHashMap使用了分段锁(Segment),而JDK1.8之后改用了CAS和synchronized优化。这应该是关键点。因此,在回答时需要分版本讲解,但用户可能主要关注最新的实现,也就是1.8之后的版本,但可能需要对比说明。 接下来,我需要确保回答结构清晰,按照用户的要求分步骤解析。根据用户的示例,回答应该包括原理、源码结构、成员变量、核心方法分析等部分。同时,需要引用用户提供的引用资料中的内容,比如引用[1]、[2]、[3]、[4],但要注意这些引用是否准确对应到内容中。 比如,引用[1]提到ConcurrentHashMap是线程安全的HashMap,这可能需要在介绍时引用。引用[2]说明ConcurrentHashMap继承了AbstractMap并实现了ConcurrentMap接口,这部分应该在类结构里提到。引用[3]提到Segment的数据结构,但需要注意这是在1.8之前的版本,所以需要说明版本差异。引用[4]详细描述了1.5和1.8的实现变化,特别是分段锁到CAS和synchronized的转变,这里需要重点展开,并可能作为优化部分的内容。 接下来,我需要组织内容的结构。可能分为: 1. 实现原理概述:分段锁(JDK1.7)和CAS+synchronized(JDK1.8)的区别,强调1.8的改进。 2. 类结构与成员变量:继承关系、关键变量如Node数组、sizeCtl等。 3. 核心方法分析:如putVal、initTable、transfer(扩容)等,结合源码解析4. 线程安全机制:CAS、volatile变量、synchronized的使用。 5. 性能优化点:如链表转红黑树、扩容协助等。 需要注意使用正确的LaTeX格式,如行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但可能在这个问题中数学公式较少,不过如果有涉及计算或算法复杂度的地方需要正确使用。例如,提到时间复杂度时可能需要用$O(\log n)$这样的表达。 另外,用户要求生成相关问题,可能需要根据内容提出相关问题,比如JDK1.8的改进、CAS机制在ConcurrentHashMap中的应用、红黑树的作用等。 需要检查引用的正确性,比如引用[4]提到JDK1.8使用Unsafe自旋操作,而ConcurrentHashMap在1.8中确实摒弃了分段锁,改为每个桶节点独立加锁,结合CAS和synchronized。例如,put方法中通过CAS尝试无锁插入,失败后再synchronized锁定链表头或树节点。 在源码解析部分,可能需要摘录关键代码片段,比如putVal方法中的循环结构、CAS设置节点,以及initTable方法中的sizeCtl变量的使用。同时,注意代码块的格式,用三个反引号包围,并注明语言为Java。 另外,需要解释成员变量的作用,如sizeCtl的不同取值代表的不同状态(初始化、扩容中),以及如何通过volatile变量保证可见性。例如,Node数组用volatile修饰,确保扩容时其他线程能立即看到变化。 在性能分析部分,要比较分段锁和CAS+synchronized的优劣,比如减少锁粒度,降低竞争,提高并发度。同时,链表转红黑树(当链表长度超过8时)如何避免哈希碰撞导致的性能下降。 可能还需要提及并发扩容机制,即多个线程可以协助扩容,通过transfer方法分片迁移数据,提高效率。 最后,生成的相关问题需要围绕实现原理、源码细节、版本变化、性能优化等方面,确保问题具有针对性,帮助用户进一步深入学习。</think>### ConcurrentHashMap 实现原理分析 #### 一、核心设计思想 在JDK1.8中,ConcurrentHashMap摒弃了早期的**分段锁(Segment)**设计[^4],改为基于`CAS`+`synchronized`的细粒度锁机制。其核心数据结构与HashMap类似,采用**数组+链表/红黑树**实现,通过以下方式保证线程安全: 1. 对链表头节点使用`synchronized`加锁 2. 通过`CAS`操作控制数组扩容、节点插入等并发操作 3. `volatile`修饰成员变量保证内存可见性 #### 二、关键源码结构 ```java public class ConcurrentHashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements ConcurrentMap<K,V>, Serializable { transient volatile Node<K,V>[] table; // 哈希表数组 private transient volatile int sizeCtl; // 控制表初始化和扩容的标志 static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { // 基础节点 final int hash; final K key; volatile V val; volatile Node<K,V> next; } static final class TreeNode<K,V> extends Node<K,V> { // 红黑树节点 TreeNode<K,V> parent; TreeNode<K,V> left; TreeNode<K,V> right; TreeNode<K,V> prev; boolean red; } } ``` 类继承关系满足`AbstractMap -> ConcurrentMap`的规范[^2],`sizeCtl`的不同取值对应不同状态: - `-1`:表示正在初始化 - `-N`:表示有`N-1`个线程正在扩容 - 正数:表示扩容阈值或初始容量 #### 三、核心方法解析 ##### 1. putVal() 方法实现 ```java final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) { for (Node<K,V>[] tab;;) { // 通过CAS尝试无锁插入 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))) break; // CAS插入成功则退出循环 } else { synchronized (f) { // 对链表头加锁 // 处理链表/红黑树插入逻辑 if (tabAt(tab, i) == f) { if (fh >= 0) { // 链表插入逻辑 } else if (f instanceof TreeBin) { // 红黑树插入逻辑 } } } } } addCount(1L, binCount); return null; } ``` 通过`tabAt()`获取数组元素时使用`Unsafe.getObjectVolatile`保证可见性,`casTabAt()`使用`Unsafe.compareAndSwapObject`实现原子更新。 ##### 2. 初始化哈希表 ```java private final Node<K,V>[] initTable() { while ((tab = table) == null || tab.length == 0) { if ((sc = sizeCtl) < 0) Thread.yield(); // 其他线程正在初始化 else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) { try { // 执行实际的数组初始化 } finally { sizeCtl = sc; } break; } } return tab; } ``` 通过`CAS`保证只有一个线程执行初始化操作。 #### 四、线程安全机制对比 | 版本 | 锁粒度 | 并发度 | 实现复杂度 | |------|--------|--------|------------| | JDK1.7 | 段锁(默认16段) | 段级并发 | 中等 | | JDK1.8 | 桶级锁(链表头节点) | 节点级并发 | 较高 | JDK1.8通过以下优化提升性能: 1. 链表长度超过8时转换为红黑树(时间复杂度从$O(n)$降为$O(\log n)$) 2. 多线程协同扩容(`transfer()`方法) 3. 使用`CounterCell`消除`size()`统计的竞争 #### 五、典型应用场景 1. 高并发缓存系统(如Guava Cache底层实现) 2. 实时计算中的状态存储 3. 多线程共享配置存储
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