java-浅学HashTable与ConcurrentHashMap
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Hashtable
HashTable<K,V>也是一种key-value结构，它继承自Dictionary<K,V>，实现了Map<K,V>和Cloneable以及Serializable接口。
其继承体系结构图如下图所示。
在结构上Hashtable一直是由数组+链表形成，与HashMap一样，Hashtable在哈希表中存储键值对，但是Hashtable不允许键或值为null。
Hashtable和hashMap类很相似，但是Hashtable支持同步，它在几乎所有的方法上都加上了synchronized锁，而加锁的结果就是HashTable操作的效率十分低下。
要避免 HashMap 的线程安全问题，有多个解决方法，比如改用 HashTable 、 Collections.synchronizedMap（）方法以及ConcurrentHashMap（）方法。
ConcurrentHashMap
ConcurrentHashMap也被称为线程安全的HashMap，在生产开发中使用的频率也是较高的，与HashMap一样，JDK1.7前与JDK1.8之后的ConcurrentHashMap会有一些不同，接下来让我们浅浅了解一下吧
JDK1.7与JDK1.8区别
JDK1.7之前，ConcurrentHashMap使用Segment+数组+链表的结构，每个Segment对应一把锁，如果多个线程访问不同的Segment，则不会冲突。
一个Segment其实就是一个类似HashMap 的结构，Segment内部维护了一个链表数组，我们用下面这一幅图来看下ConcurrentHashMap的内部结构：
ConcurrnetHashMap由很多个Segment组合，而每一个Segment是一个类似于 HashMap 的结构，所以每一个 HashMap的内部可以进行扩容。但是Segment的个数一旦初始化就不能改变，默认 Segment的个数是 16 个，你也可以认为ConcurrentHashMap默认支持最多 16 个线程并发。
JDK1.8开始，ConcurrentHashMap将数组的每个头节点作为锁，如果多个线程访问的头节点不同，则不会冲突。并且在结构上，和HashMap一样，从数组+链表改为数组+链表+红黑树。
和 JDK1.7 的 HasEntry 作用相同，对 val 和 next 都用了 volatile 关键字，保证了可见性。
ConcurrentHashMap1.7
put（K，V）
- 计算要 put 的 key 的位置，获取指定位置的 Segment。
- 如果指定位置的 Segment 为空，则初始化这个 Segment。
初始化 Segment 流程：
- 检查计算得到的位置的 Segment 是否为null.
- 为 null 继续初始化，使用 Segment[0] 的容量和负载因子创建一个 HashEntry 数组。
- 再次检查计算得到的指定位置的 Segment 是否为null.
- 使用创建的 HashEntry 数组初始化这个 Segment.
- 自旋判断计算得到的指定位置的 Segment 是否为null，使用 CAS 在这个位置赋值为 Segment.
/**
* Maps the specified key to the specified value in this table.
* Neither the key nor the value can be null.
*
* <p> The value can be retrieved by calling the <tt>get</tt> method
* with a key that is equal to the original key.
*
* @param key key with which the specified value is to be associated
* @param value value to be associated with the specified key
* @return the previous value associated with <tt>key</tt>, or
* <tt>null</tt> if there was no mapping for <tt>key</tt>
* @throws NullPointerException if the specified key or value is null
*/
public V put(K key, V value) {
Segment<K,V> s;
if (value == null)
throw new NullPointerException();
int hash = hash(key);
// hash 值无符号右移 28位（初始化时获得），然后与 segmentMask=15 做与运算
// 其实也就是把高4位与segmentMask（1111）做与运算
int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject // nonvolatile; recheck
(segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) // in ensureSegment
// 如果查找到的 Segment 为空，初始化
s = ensureSegment(j);
return s.put(key, hash, value, false);
}
/**
* Returns the segment for the given index, creating it and
* recording in segment table (via CAS) if not already present.
*
* @param k the index
* @return the segment
*/
@SuppressWarnings("unchecked")
private Segment<K,V> ensureSegment(int k) {
final Segment<K,V>[] ss = this.segments;
long u = (k << SSHIFT) + SBASE; // raw offset
Segment<K,V> seg;
// 判断 u 位置的 Segment 是否为null
if ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u)) == null) {
Segment<K,V> proto = ss[0]; // use segment 0 as prototype
// 获取0号 segment 里的 HashEntry<K,V> 初始化长度
int cap = proto.table.length;
// 获取0号 segment 里的 hash 表里的扩容负载因子，所有的 segment 的 loadFactor 是相同的
float lf = proto.loadFactor;
// 计算扩容阀值
int threshold = (int)(cap * lf);
// 创建一个 cap 容量的 HashEntry 数组
HashEntry<K,V>[] tab = (HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap];
if ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u)) == null) { // recheck
// 再次检查 u 位置的 Segment 是否为null，因为这时可能有其他线程进行了操作
Segment<K,V> s = new Segment<K,V>(lf, threshold, tab);
// 自旋检查 u 位置的 Segment 是否为null
while ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u))
== null) {
// 使用CAS 赋值，只会成功一次
if (UNSAFE.compareAndSwapObject(ss, u, null, seg = s))
break;
}
}
}
return seg;
}
上面获取Segment和初始化Segment的操作，接下来将查看Segment的put方法。
final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
// 获取 ReentrantLock 独占锁，获取不到，scanAndLockForPut 获取。
HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null : scanAndLockForPut(key, hash, value);
V oldValue;
try {
HashEntry<K,V>[] tab = table;
// 计算要put的数据位置
int index = (tab.length - 1) & hash;
// CAS 获取 index 坐标的值
HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index);
for (HashEntry<K,V> e = first;;) {
if (e != null) {
// 检查是否 key 已经存在，如果存在，则遍历链表寻找位置，找到后替换 value
K k;
if ((k = e.key) == key ||
(e.hash == hash && key.equals(k))) {
oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent) {
e.value = value;
++modCount;
}
break;
}
e = e.next;
}
else {
// first 有值没说明 index 位置已经有值了，有冲突，链表头插法。
if (node != null)
node.setNext(first);
else
node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first);
int c = count + 1;
// 容量大于扩容阀值，小于最大容量，进行扩容
if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)
rehash(node);
else
// index 位置赋值 node，node 可能是一个元素，也可能是一个链表的表头
setEntryAt(tab, index, node);
++modCount;
count = c;
oldValue = null;
break;
}
}
} finally {
unlock();
}
return oldValue;
}
由于 Segment 继承了 ReentrantLock，所以 Segment 内部可以很方便的获取锁，put 流程就用到了这个功能。
-
tryLock() 获取锁，获取不到使用
scanAndLockForPut方法继续获取。scanAndLockForPut 方法：这个方法做的操作就是不断的自旋
tryLock()获取锁。当自旋次数大于指定次数时，使用lock()阻塞获取锁。在自旋时顺表获取下 hash 位置的 HashEntry。 -
计算 put 的数据要放入的 index 位置，然后获取这个位置上的 HashEntry 。
-
遍历 put 新元素，为什么要遍历？因为这里获取的 HashEntry 可能是一个空元素，也可能是链表已存在，所以要区别对待。
如果这个位置上的 HashEntry 不存在：
- 如果当前容量大于扩容阀值，小于最大容量，进行扩容。
- 直接头插法插入。
如果这个位置上的 HashEntry 存在：
- 判断链表当前元素 Key 和 hash 值是否和要 put 的 key 和 hash 值一致。一致则替换值
- 不一致，获取链表下一个节点，直到发现相同进行值替换，或者链表表里完毕没有相同的。
- 如果当前容量大于扩容阀值，小于最大容量，进行扩容。
- 直接链表头插法插入。
-
如果要插入的位置之前已经存在，替换后返回旧值，否则返回 null.
rehash（）扩容
ConcurrentHashMap 的扩容只会扩容到原来的两倍。老数组里的数据移动到新的数组时，位置要么不变，要么变为 index+ oldSize，参数里的 node 会在扩容之后使用链表**头插法**插入到指定位置。
private void rehash(HashEntry<K,V> node) {
HashEntry<K,V>[] oldTable = table;
// 老容量
int oldCapacity = oldTable.length;
// 新容量，扩大两倍
int newCapacity = oldCapacity << 1;
// 新的扩容阀值
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
// 创建新的数组
HashEntry<K,V>[] newTable = (HashEntry<K,V>[]) new HashEntry[newCapacity];
// 新的掩码，默认2扩容后是4，-1是3，二进制就是11。
int sizeMask = newCapacity - 1;
for (int i = 0; i < oldCapacity ; i++) {
// 遍历老数组
HashEntry<K,V> e = oldTable[i];
if (e != null) {
HashEntry<K,V> next = e.next;
// 计算新的位置，新的位置只可能是不便或者是老的位置+老的容量。
int idx = e.hash & sizeMask;
if (next == null) // Single node on list
// 如果当前位置还不是链表，只是一个元素，直接赋值
newTable[idx] = e;
else { // Reuse consecutive sequence at same slot
// 如果是链表了
HashEntry<K,V> lastRun = e;
int lastIdx = idx;
// 新的位置只可能是不便或者是老的位置+老的容量。
// 遍历结束后，lastRun 后面的元素位置都是相同的
for (HashEntry<K,V> last = next; last != null; last = last.next) {
int k = last.hash & sizeMask;
if (k != lastIdx) {
lastIdx = k;
lastRun = last;
}
}
// ，lastRun 后面的元素位置都是相同的，直接作为链表赋值到新位置。
newTable[lastIdx] = lastRun;
// Clone remaining nodes
for (HashEntry<K,V> p = e; p != lastRun; p = p.next) {
// 遍历剩余元素，头插法到指定 k 位置。
V v = p.value;
int h = p.hash;
int k = h & sizeMask;
HashEntry<K,V> n = newTable[k];
newTable[k] = new HashEntry<K,V>(h, p.key, v, n);
}
}
}
}
// 头插法插入新的节点
int nodeIndex = node.hash & sizeMask; // add the new node
node.setNext(newTable[nodeIndex]);
newTable[nodeIndex] = node;
table = newTable;
}
get（K）
- 计算得到 key 的存放位置。
- 遍历指定位置查找相同 key 的 value 值。
public V get(Object key) {
Segment<K,V> s; // manually integrate access methods to reduce overhead
HashEntry<K,V>[] tab;
int h = hash(key);
long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;
// 计算得到 key 的存放位置
if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null &&
(tab = s.table) != null) {
for (HashEntry<K,V> e = (HashEntry<K,V>) UNSAFE.getObjectVolatile
(tab, ((long)(((tab.length - 1) & h)) << TSHIFT) + TBASE);
e != null; e = e.next) {
// 如果是链表，遍历查找到相同 key 的 value。
K k;
if ((k = e.key) == key || (e.hash == h && key.equals(k)))
return e.value;
}
}
return null;
}
ConcurrentHashMap1.8
put（K，V）
初始化initTable：
/**
* Initializes table, using the size recorded in sizeCtl.
*/
private final Node<K,V>[] initTable() {
Node<K,V>[] tab; int sc;
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
//如果 sizeCtl < 0 ,说明另外的线程执行CAS 成功，正在进行初始化。
if ((sc = sizeCtl) < 0)
// 让出 CPU 使用权
Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
//compareAndSwapInt：CAS
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;
}
从源码中可以发现 ConcurrentHashMap 的初始化是通过自旋和 CAS 操作完成的。里面需要注意的是变量 sizeCtl ，它的值决定着当前的初始化状态。sizeCtl采用volatile进行修饰，确保线程间可见性。
- -1 说明正在初始化
- -N 说明有N-1个线程正在进行扩容
- 表示 table 初始化大小，如果 table 没有初始化
- 表示 table 容量，如果 table 已经初始化
接下来就是put方法了，分三种情况讨论
- 根据 key 计算出 hashcode 。
- 判断是否需要进行初始化。
- 即为当前 key 定位出的 Node，如果为空表示当前位置可以写入数据，利用 CAS 尝试写入，失败则自旋保证成功。
- 如果当前位置的
hashcode == MOVED == -1,则需要进行扩容。 - 如果都不满足，则利用 synchronized 锁写入数据。
- 如果数量大于
TREEIFY_THRESHOLD则要执行树化方法，在treeifyBin中会首先判断当前数组长度≥64时才会将链表转换为红黑树
public V put(K key, V value) {
return putVal(key, value, false);
}
/** Implementation for put and putIfAbsent */
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
// key 和 value 不能为空
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
// f = 目标位置元素
Node<K,V> f; int n, i, fh;// fh 后面存放目标位置的元素 hash 值
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
// 数组桶为空，初始化数组桶（自旋+CAS)
tab = initTable();
//一种特殊的节点（forwarding 节点，迁移节点，只在迁移过程中存在）的处理方式
//ForwardingNode：用于解决当进行扩容的时候，进行查询的问题。标记数组中的链表已经被处理过了，就可以不用重复处理
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
// 桶内为空，CAS 放入，不加锁，成功了就直接 break 跳出
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);
else {
V oldVal = null;
// 使用 synchronized 加锁加入节点
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
// 说明是链表
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
// 循环加入新的或者覆盖节点
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
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;
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
else if (f instanceof TreeBin) {
// 红黑树
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)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
addCount(1L, binCount);
return null;
}
get（K）
- 根据 hash 值计算位置。
- 查找到指定位置，如果头节点就是要找的，直接返回它的 value.
- 如果头节点 hash 值小于 0 ，说明正在扩容或者是红黑树，查找之。
- 如果是链表，遍历查找之。
/*
* 源码中没有一处加锁，却能保证线程安全，Node的成员val是用volatile修饰，保证了线程间的可见性。
* 成员val是用volatile修饰和数组用volatile修饰没有关系，数组用volatile修饰主要是保证在数组扩容的时候保证可见性。
*/
public V get(Object key) {
//大佬们写代码都是在使用的时候才初始化，非常优雅
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
//计算 key 所在的 hash 位置
int h = spread(key.hashCode());
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
// 如果指定位置元素存在，头结点hash值相同
if ((eh = e.hash) == h) {
if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
// key hash 值相等，key值相同，直接返回元素 value
return e.val;
}
//hash值为负值表示正在扩容，这个时候查的是ForwardingNode的find方法来定位到nextTable来
//eh=-1，说明该节点是一个ForwardingNode，正在迁移，此时调用ForwardingNode的find方法去nextTable里找。
//eh=-2，说明该节点是一个TreeBin，此时调用TreeBin的find方法遍历红黑树，由于红黑树有可能正在旋转变色，所以find里会有读写锁。
//eh>=0，说明该节点下挂的是一个链表，直接遍历该链表即可。
else if (eh < 0)
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
//既不是首节点也不是ForwardingNode，那就说明是链表，往下遍历查找
while ((e = e.next) != null) {
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
return e.val;
}
}
return null;
}
多线程并发读下保证线程安全的思路，不仅仅是加锁才能完成，完全可以不加锁也做到，就是合理的运用 volatile 关键字，去保证所要读的变量线程间的可见性，也是无锁编程的一个思想。
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