ConcurrentHashMap源码解析
ConcurrentHashMap底层与HashMap类似，都是哈希表+链表+红黑树。树化阈值、链化阈值、加载因子等主要参数默认值也都相同，用sizeCtl代替了扩容阈值，但sizeCtl的含义不止表示这个。而且加载因子好像没用到。
重要参数
/**
* hash表初始化或扩容时的一个控制位标识量。
* 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
*/
private transient volatile int sizeCtl; //用到的地方很多，是一个控制标识符
// 以下两个是用来控制扩容的时候 单线程进入的变量
private static int RESIZE_STAMP_BITS = 16;
private static final int RESIZE_STAMP_SHIFT = 32 - RESIZE_STAMP_BITS;
static final int MOVED = -1; //hash=-1，表示这是一个forwarding节点
static final int TREEBIN = -2; // hash=-2，表示这是一个TreeBin节点
//扩容时用于存放数据的变量，扩容完成后会置为null。
private transient volatile Node<K,V>[] nextTable;
static class TreeBin //用于包装红黑树结构的结点类型
static class ForwardingNode //扩容时存放的结点类型，并发扩容的实现关键之一
static class Node //普通结点类型，表示链表头结点
构造函数
//空参构造器
public ConcurrentHashMap() {
}
//指定哈希表初始容量
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException();
int cap = ((initialCapacity >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ?
MAXIMUM_CAPACITY :
tableSizeFor(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1));
this.sizeCtl = cap;
}
ConcurrentHashMap(int initialCapacity) 该构造函数通过指定得哈希表初始容量initialCapacity，计算了sizeCtl的值，sizeCtl=tableSizeFor(1.5 * initialCapacity + 1)，tableSizeFor方法的作用是计算出大于传入值的最小2的n次幂。与HashMap的tableSizeFor方法一样。
put()源码
public V put(K key, V value) {
return putVal(key, value, false);
}
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
int hash = spread(key.hashCode());
//记录链表长度
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
//哈希表为空，需要初始化
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable(); //后面分析
//未发生hash冲突，使用cas插入新元素 若失败，说明存在线程竞争 进入下一个循环
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
}
//出现hash冲突 但正在扩容
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
//帮助扩容
tab = helpTransfer(tab, f);
//走动这里说明哈希桶中存在元素，且当前没有扩容 f此时为链表的头节点
else {
V oldVal = null;
//给链表头节点上锁
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
//此时fn等于f的hash值，大于0说明是链表
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
//遍历链表
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
//待插入的键值对的key与当前节点的key完全相同(hash值相同，==或equals也相同)
//新值替换旧值
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;
//链表中没有与待插入键值对的key相同的，直接尾插到链表中
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
//f为红黑树
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;
}
}
}
}
//binCount不为0，说明操作了链表
if (binCount != 0) {
//判断当前链表是否需要树化 阈值为8 链表长度大于8，才会进入这里
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
//如果当前数组的长度小于 64，那么会选择对数组扩容，而不是转换为红黑树
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
//更新size
addCount(1L, binCount);
return null;
}
put()小结
- 检查传入key和value是否为null，为null直接抛出异常，
- 计算key的hash值
- 如果哈希表table是否为null，为null则去初始化
- 如果未发生hash冲突，也就是对应哈希桶未空，则使用CAS操作插入新元素成功，结束；若插入失败，则进入下一个循环。不加锁。
- 如果当前桶的头节点的hash=MOVED(-1)，说明有线程正在扩容，则协助扩容
- 如果发生hash冲突且当前没有线程执行扩容操作，则插入新键值对，这个过程是加锁的。
- 若当前桶中为链表，遍历链表，判断是否有键值对的键与待插入键值对的key相同，若有，则将其对应的值替换为新值，若无，则尾插到链表中
- 若当前桶中为红黑树，就需要按照树的插入规则进行插入。
- 插入结束后，如果操作的是链表，则若当前链表长度大于8且哈希表容量大于等于64，则将此链表转化为红黑树；若当前链表长度大于8但是哈希表容量小于64，则扩容哈希表为原来的两倍。
- 更新size，判断是否需要扩容
initTable() 初始化哈希表
private final Node<K,V>[] initTable() {
Node<K,V>[] tab; int sc;
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
//其他线程正在初始化hash表，让出CPU时间片
if ((sc = sizeCtl) < 0)
Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
//CAS操作将sizeCtl标志位置为-1，表示当前线程正在初始化
//成功表示抢到了锁，则继续初始化
//失败表示其他线程正在初始化，自旋等待
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
try {
if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
// 初始化数组，长度为 16 或初始化时提供的长度
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
// 将这个数组赋值给 table，table 是 volatile 的 可见的
table = tab = nt;
// 如果 n 为 16 的话，那么这里 sc = 12
// 其实就是 0.75 * n 扩容阈值
sc = n - (n >>> 2);
}
} finally {
sizeCtl = sc;
}
break;
}
}
return tab;
}
treeBin() 树化
private final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int index) {
Node<K,V> b; int n, sc;
if (tab != null) {
//哈希表长度小于64，则扩容为原来的两倍
if ((n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
tryPresize(n << 1);
// b 是头结点
else if ((b = tabAt(tab, index)) != null && b.hash >= 0) {
synchronized (b) {
if (tabAt(tab, index) == b) {
// 下面就是遍历链表，建立一颗红黑树
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;
}
// 将红黑树设置到数组相应位置中
setTabAt(tab, index, new TreeBin<K,V>(hd));
}
}
}
}
}
addCount() 更新size，判断是否需要扩容
private final void addCount(long x, int check) {
CounterCell[] as; long b, s;
if ((as = counterCells) != null ||
!U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
CounterCell a; long v; int m;
boolean uncontended = true;
if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
(a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
!(uncontended =
U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) {
fullAddCount(x, uncontended);
return;
}
if (check <= 1)
return;
s = sumCount();
}
//扩容的关键
//若当前没有扩容，且数组已经初始化了，则sizeCtl的值等于扩容阈值，也就是0.75*数组容量
if (check >= 0) {
Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
//s等于当前数组中实际键值对的数量 s<sizeCtl 则不会扩容
//s>= sizeCtl 有两种情况：
// 1. sizeCtl<0，有别的线程正在扩容 transfer(tab, nt);
// 2. 当前哈希表需要扩容，当前线程会成为第一个扩容的线程，此时nextTable为空 transfer(tab, null);
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();
}
}
}
tryPresize()
putAll批量插入或者插入节点后发现链表长度达到8个以上，但数组长度为64以下时触发的扩容会调用到这个方法.
// 首先要说明的是，方法参数 size 传进来的时候就已经翻了倍了
private final void tryPresize(int size) {
// c：size 的 1.5 倍，再加 1，再往上取最近的 2 的 n 次方。
int c = (size >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ? MAXIMUM_CAPACITY :
tableSizeFor(size + (size >>> 1) + 1);
int sc;
while ((sc = sizeCtl) >= 0) {
Node<K,V>[] tab = table; int n;
//初始化数组，这个分支与初始化数组的代码一样
if (tab == null || (n = tab.length) == 0) {
n = (sc > c) ? sc : c;
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
try {
if (table == tab) {
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
table = nt;
sc = n - (n >>> 2);
}
} finally {
sizeCtl = sc;
}
}
}
else if (c <= sc || n >= MAXIMUM_CAPACITY)
break;
else if (tab == table) {
//rs高16位为0，第16位为1，低15位标识当前容量n
int rs = resizeStamp(n);
if (sc < 0) {
Node<K,V>[] nt;
//条件1：检查是对容量n的扩容，保证sizeCtl与n是一块修改好的
//条件2与条件3：应该是进行sc的最小值或最大值判断。
//条件4与条件5: 确保tranfer()中的nextTable相关初始化逻辑已走完。
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
transferIndex <= 0)
break;
// 用 CAS 将 sizeCtl 加 1，然后执行 transfer 方法
// 此时 nextTab 不为 null
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
transfer(tab, nt);
}
//没有线程在进行扩容，将sizeCtl的值改为(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2)
//此时sizeCtl高15位(除最高位)标识当前容量n，低16位表示并行扩容线程数+1，具体如下
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
transfer(tab, null);
}
}
}
当往hashMap中成功插入一个key/value节点时，有两种情况可能触发扩容动作：
1、如果新增节点之后，所在链表的元素个数达到了阈值 8，则会调用treeifyBin方法把链表转换成红黑树，不过在结构转换之前，会对数组长度进行判断，实现如下：如果数组长度n小于阈值MIN_TREEIFY_CAPACITY，默认是64，则会调用tryPresize方法把数组长度扩大到原来的两倍，并触发transfer方法，重新调整节点的位置。
2、调用put方法新增节点时，在结尾会调用addCount方法记录元素个数，并检查是否需要进行扩容，当数组元素个数达到阈值时，会触发transfer方法，重新调整节点的位置。
resizeStamp()
/**
* The number of bits used for generation stamp in sizeCtl.
* Must be at least 6 for 32bit arrays.
*/
private static int RESIZE_STAMP_BITS = 16;
/**
* The bit shift for recording size stamp in sizeCtl.
*/
private static final int RESIZE_STAMP_SHIFT = 32 - RESIZE_STAMP_BITS;
static final int resizeStamp(int n) {
return Integer.numberOfLeadingZeros(n) | (1 << (RESIZE_STAMP_BITS - 1));
}
Integer.numberOfLeadingZeros(n)用于计算统计最高位连续0的个数。ConcurrentHashMap的容量肯定为2的幂次方，所以扩容前于扩容后最高位连续0的个数肯定是不同的。这样可以保证是在原容量为n的情况下进行扩容。
1 << (RESIZE_STAMP_BITS - 1)即是1<<15，表示为二进制即是高16位为0，第16位为1：
0000 0000 0000 0000 1000 0000 0000 0000
所以resizeStamp()的返回值(简称为rs) 高16位置0，第16位为1，低15位存放当前容量n扩容标识，用于表示是对容量n的扩容。
rs与RESIZE_STAMP_SHIFT配合可以求出新的sizeCtl的值，分情况如下：
- sc >= 0
表示没有线程在扩容，使用CAS将sizeCtl的值改为(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2)。 - sc < 0
已经有线程在扩容，将sizeCtl+1并调用transfer()让当前线程参与扩容。
rs即resizeStamp(n)，如当前容量为8时sc(sizeCtl)的计算过程如下：
//容量n=8
0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1000
//Integer.numberOfLeadingZeros(8)=28，二进制表示如下：
0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 1100
//rs
0000 0000 0000 0000 1000 0000 0001 1100
//temp = rs << RESIZE_STAMP_SHIFT，即 temp = rs << 16，左移16后temp最高位为1，所以temp成了一个负数。
1000 0000 0001 1100 0000 0000 0000 0000
//第一个线程要扩容时，sc = (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2)
1000 0000 0001 1100 0000 0000 0000 0010
那么在扩容时sizeCtl值的意义便如下图所示：
| 高15位 | 低16位 |
|---|---|
| 容量n扩容标识 | 并行扩容线程数+1 |
transfer() 扩容方法
这个方法是有可能会被多线程调用的，put中的helpTransfer就调用了这个方法。
原数组长度为 n，所以我们有 n 个迁移任务，让每个线程每次负责一个小任务是最简单的，每做完一个任务再检测是否有其他没做完的任务，帮助迁移就可以了，而 Doug Lea 使用了一个 stride，简单理解就是步长，每个线程每次负责迁移其中的一部分，如每次迁移 16 个小任务。所以，我们就需要一个全局的调度者来安排哪个线程执行哪几个任务，这个就是属性 transferIndex 的作用。
第一个发起数据迁移的线程会将 transferIndex 指向原数组最后的位置，然后从后往前的 stride 个任务属于第一个线程，然后将 transferIndex 指向新的位置，再往前的 stride 个任务属于第二个线程，依此类推。当然，这里说的第二个线程不是真的一定指代了第二个线程，也可以是同一个线程，这个读者应该能理解吧。其实就是将一个大的迁移任务分为了一个个任务包。
private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
int n = tab.length, stride;
//每个线程处理桶的最小数目，可以看出核数越高步长越小，最小16个。
if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
if (nextTab == null) { // initiating
//nextTab为空，外围会保证第一个发起迁移的线程调用此方法时，参数 nextTab 为 null
// 之后参与迁移的线程调用此方法时，nextTab 不会为 null
try {
//容量翻倍
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;
}
// nextTable 是 ConcurrentHashMap 中的属性 也就是扩容后的新数组
nextTable = nextTab;
// transferIndex 也是 ConcurrentHashMap 的属性，用于控制迁移的位置 n为原数组长度 从原数组尾部开始挪数据
transferIndex = n;
}
int nextn = nextTab.length;
// ForwardingNode 翻译过来就是正在被迁移的 Node
// 这个构造方法会生成一个Node，key、value 和 next 都为 null，关键是 hash 为 MOVED
// 后面我们会看到，原数组中位置 i 处的节点完成迁移工作后，
// 就会将位置 i 处设置为这个 ForwardingNode，用来告诉其他线程该位置已经处理过了
// 所以它其实相当于是一个标志。
ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
// 当前线程是否需要继续寻找下一个可处理的节点
boolean advance = true;
boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
// i 是位置索引，bound 是边界，注意是从后往前
for (int i = 0, bound = 0;;) {
Node<K,V> f; int fh;
//类似于分任务
//确定当前线程要迁移的桶的范围或通过更新i的值确定当前范围内下一个要处理的节点。
while (advance) {
int nextIndex, nextBound;
if (--i >= bound || finishing)
advance = false;
// 将 transferIndex 值赋给 nextIndex
// 这里 transferIndex 一旦小于等于 0，说明原数组的所有位置都有相应的线程去处理了
else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
i = -1;
advance = false;
}
else if (U.compareAndSwapInt
(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
nextBound = (nextIndex > stride ?
nextIndex - stride : 0))) {//transferIndex减去已分配出去的桶
//确定当前线程每次分配的待迁移桶的范围为[bound, nextIndex)
bound = nextBound;
i = nextIndex - 1;
advance = false;
}
}
//当前线程自己的活已经做完或所有线程的活都已做完，第二与第三个条件应该是下面让"i = n"后，再次进入循环时要做的边界检查。
if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
int sc;
if (finishing) {
// 所有的迁移操作已经完成
nextTable = null;
// 将新的 nextTab 赋值给 table 属性，完成迁移
table = nextTab;
// 重新计算 sizeCtl：n 是原数组长度，所以 sizeCtl 得出的值将是新数组长度的 0.75 倍
sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
return;
}
// 这里使用 CAS 操作对 sizeCtl 进行减 1，代表做完了属于自己的任务，参与线程数-1
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
// 不相等说明还有别的线程在扩容
//扩容时，sizeCtl(sc)的初值为 (resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)) + 2
if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
return;
// 到这里，说明 (sc - 2) == resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT，
// 也就是说，所有的迁移任务都做完了，也就会进入到上面的 if(finishing){} 分支了
finishing = advance = true;
i = n; // recheck before commit
}
}
// 如果位置 i 处是空的，没有任何节点，那么放入刚刚初始化的 ForwardingNode ”空节点“
else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
// 该位置处是一个 ForwardingNode，代表该位置已经迁移过了
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
advance = true; // already processed
else {
// 对数组该位置处的结点加锁，开始处理数组该位置处的迁移工作
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
Node<K,V> ln, hn;
// 头结点的 hash 大于 0，说明是链表的 Node 节点
if (fh >= 0) {
//由于n是2的幂次方（所有二进制位中只有一个1)，如n=16(0001 0000)，第4位为1，那么hash&n后的值第4位只能为0或1。所以可以根据hash&n的结果将所有结点分为两部分。
int runBit = fh & n;
Node<K,V> lastRun = f;
//找出最后一段完整的fh&n不变的链表，这样最后这一段链表就不用重新创建新结点了。
for (Node<K,V> p = f.next; p != null; p = p.next) {
int b = p.hash & n;
if (b != runBit) {
runBit = b;
lastRun = p;
}
}
if (runBit == 0) {
ln = lastRun;
hn = null;
}
else {
hn = lastRun;
ln = null;
}
//lastRun之前的结点因为fh&n不确定，所以全部需要重新迁移。
//这里是根据扩容后 key的hash值新增参与运算位是0还是1进行分组
//这块与HashMap是一样的
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)
ln = new Node<K,V>(ph, pk, pv, ln);
else
hn = new Node<K,V>(ph, pk, pv, hn);
}
// 新增参与运算位为0的链表放在新数组的位置 i
setTabAt(nextTab, i, ln);
// 新增参与运算位为1的链表放在新数组的位置 i+n
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
// 将原数组该位置处设置为 fwd，代表该位置已经处理完毕，
// 其他线程一旦看到该位置的 hash 值为 MOVED，就不会进行迁移了
setTabAt(tab, i, fwd);
// advance 设置为 true，代表该位置已经迁移完毕
advance = true;
}
else if (f instanceof TreeBin) {
// 红黑树的迁移
TreeBin<K,V> t = (TreeBin<K,V>)f;
TreeNode<K,V> lo = null, loTail = null;
TreeNode<K,V> hi = null, hiTail = null;
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;
}
}
// 如果一分为二后，节点数少于 6，那么将红黑树转换回链表
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;
// 新增参与运算位为0的链表放在新数组的位置 i
setTabAt(nextTab, i, ln);
// 新增参与运算位为1的链表放在新数组的位置 i + n
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
// 将原数组该位置处设置为 fwd，代表该位置已经处理完毕，
// 其他线程一旦看到该位置的 hash 值为 MOVED，就不会进行迁移了
setTabAt(tab, i, fwd);
// advance 设置为 true，代表该位置已经迁移完毕
advance = true;
}
}
}
}
}
}
实际上哈希桶中的元素对应扩容后数组的位置计算和HashMap是一样的，根据新增参与运算位为0，还是为1进行分组，为0还在原位置，为1的节点位置为原位置 + 原数组容量。具体解释可以参考JDK8的HashMap扩容部分。
transfer()小结
- 根据CPU计算stride(步长)，可以理解为一个线程可以迁移stride个桶的数据。
- 若nextTab为null，则说明是第一个执行扩容操作的线程，会初始化一个容量为原数组两倍的新数组，并确定从哪里开始迁移。
transferIndex = n，从原数组最后开始迁移，从后往前操作。fwd是一个标志，标明此节点正在进行迁移。当其他线程进行操作的时候发现这个位置存放的是fwd就知道正在进行扩容。advance是遍历的确认标志，是否再往前进行遍历，也可以理解为是否接任务。 finishing 是所有桶是否都已迁移完成标志。 - 然后从后往前开始迁移，这是一个循环
- 若
advance=true，为当前线程分配任务，也就是负责那几个桶的迁移。分配过程中会判断整个迁移过程是否已经完成了。i就是当前线程任务开始的桶位置 - 若
i < 0 || i >= n || i + n >= nextn，则说明迁移任务已经完成。n为原数组长度，nextn为新数组长度 - 若当前桶为null，不用迁移，直接将标识桶迁移完成的
fwt放入桶中。 - 若当前桶已经迁移完成，则进入下一轮循环
- 接下来就是迁移当前桶。加锁完成，整个迁移的过程和HashMap一样，根据新增参与计算的位是0还是1将该链表拆成两部分。由于n是2的幂次方（所有二进制位中只有一个1)，如n=16(0001 0000)，第4位为1，那么hash&n后的值第4位只能为0或1。所以可以根据hash&n的结果将所有结点分为两部分。
- hash值>=0，当前桶中为链表
- 找出最后一段完整的fh&n不变的链表（fn标识hash值），也就是找到链表后面一段新增参与计算的位(这一位的确定根据原数组长度判断)一直不变的连续子链表，这样最后这一段链表就不用重新创建新结点了。
- 将链表中的其余部分根据新增参与计算的位为1还是为0分成两部分，插入新数组中。具体插入位置计算参考HashMap的扩容。
- 标记当前桶已经迁移完成
- hash值<0，当前桶中为红黑树
- 按照新增参与计算的位为1还是为0分成两部分，然后插入新数组
- 插入前会判断是否需要将红黑树和转化为链表，即节点数小于等于6的转化为链表再插入新数组
- 标记当前桶迁移完成
- hash值>=0，当前桶中为链表
- 若
- 扩容结束。
参考
ConcurrentHashMap底层详解(图解扩容)（JDK1.8）
关于jdk1.8中ConcurrentHashMap的方方面面
扫一扫
8821
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
