本文作者：王一飞，叩丁狼高级讲师。原创文章，转载请注明出处。
接上篇，本篇主要讲解ConcurrentHashMap类在并发环境下的使用。惯例，我们先来看下ConcurrentHashMap实现原理：
jdk7以前跟以后(jdk8)实现原理不一样，所以我们分2个版本研究，先看jdk7版
ConcurrentHashMap和HashMap设计思路差不多，但是为支持并发操作，做了一定的改进，ConcurrentHashMap引入Segment 的概念，目的是将map拆分成多个Segment(默认16个)。操作ConcurrentHashMap细化到操作某一个Segment。在多线程环境下，不同线程操作不同的Segment，他们互不影响，这便可实现并发操作。
Segment 字面翻译是一段，部分的意思，但我们更多称之为”槽”。Segment 继承 ReentrantLock类 ，当我们对ConcurrentHashMap并发操作时，只要锁住一个 segment，其他剩余的Segment依然可以操作。这样只要保证每个 Segment 是线程安全的，我们就实现了全局的线程安全。
具体结构：
上图可看出ConcurrentHashMap的大体结构，ConcurrentHashMap由一个Segment[]数组组成，数组元素是一个数组+链表的结构。
抽取部分源码：
public class ConcurrentHashMap<K, V> extends AbstractMap<K, V>
implements ConcurrentMap<K, V>, Serializable {
final Segment<K,V>[] segments;
...
}
static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable {
transient volatile HashEntry<K,V>[] table;
}
static final class HashEntry<K,V> {
final int hash;
final K key;
volatile V value;
volatile HashEntry<K,V> next;
}
从源码上看，我们可以看到Segment就类似一个小型的hashMap，ConcurrentHashMap就是HashMap集合。那么我们就来看下put添加操作：
ConcurrentHashMap
public V put(K key, V value) {
Segment<K,V> s;
//计算hash key值
int hash = hash(key);
//通过hash key值计算出存入Segment的位置
int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject
(segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null)
//初始化Segment
s = ensureSegment(j);
//添加
return s.put(key, hash, value, false);
}
Segment:
final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
//segment操作加锁，使用尝试获取锁方式。如果获取失败，进入scanAndLockForPut方法
HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null :
scanAndLockForPut(key, hash, value);
V oldValue;
try {
HashEntry<K,V>[] tab = table;
int index = (tab.length - 1) & hash;
HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index);
for (HashEntry<K,V> e = first;;) {
if (e != null) {
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 {
if (node != null)
node.setNext(first);
else
node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first);
int c = count + 1;
if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)
//扩容， 这是后续做解释
rehash(node);
else
setEntryAt(tab, index, node);
++modCount;
count = c;
oldValue = null;
break;
}
}
} finally {
//释放锁
unlock();
}
return oldValue;
}
上面几个方法，ConcurrentHashMap在进行put操作时，先通过key找到承载的Segment对象位置，然后竞争操作Segment的独占锁，以确保操作线程。获取锁方式很简单，就是tryLock()，如果获取锁失败，执行scanAndLockForPut方法
private HashEntry<K,V> scanAndLockForPut(K key, int hash, V value) {
HashEntry<K,V> first = entryForHash(this, hash);
HashEntry<K,V> e = first;
HashEntry<K,V> node = null;
int retries = -1; // 迭代次数
while (!tryLock()) {
HashEntry<K,V> f;
if (retries < 0) {
if (e == null) {
if (node == null) // speculatively create node
node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, null);
retries = 0;
}
else if (key.equals(e.key))
retries = 0;
else
e = e.next;
}
//超过迭代次数，阻塞
else if (++retries > MAX_SCAN_RETRIES) {
lock();
break;
}
else if ((retries & 1) == 0 &&
(f = entryForHash(this, hash)) != first) {
e = first = f; // re-traverse if entry changed
retries = -1;
}
}
return node;
}
scanAndLockForPut 实现也比较简单，循环调用tryLock，多次获取，如果循环次数retries 次数大于事先设置定好的MAX_SCAN_RETRIES，就执行lock() 方法，此方法会阻塞等待，一直到成功拿到Segment锁为止。
//循环次数，单核为1， 多核为64.
static final int MAX_SCAN_RETRIES =
Runtime.getRuntime().availableProcessors() > 1 ? 64 : 1;
回到上一篇<<并发中的Map>>提到并发场景3中map扩容问题，ConcurrentHashMap的扩容跟HashMap有点不同， ConcurrentHashMap的Segment槽是固定的16个，不变的
final Segment<K,V>[] segments;
而ConcurrentHashMap的扩容讲的是Segment中的HashEntry数组扩容。当HashEntry达到某个临界点后，会扩容2为之前的2倍， 原理跟HashMap扩容类似。
现在我们，在看会put方法中一个if分支
if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)
//扩容， 这是后续做解释
rehash(node);
else
rehash方法就是HashEntry扩展逻辑。当线程执行到rehash方法时，表示当前线程已经获取到到当前Segment的锁对象，这就表示rehash方法的执行是线程安全，不会存在并发问题。
ConcurrentHashMap的remove方法跟put方法操作一样，先获取segement对象后再操作，这里就不重复了。那么我们来看下get操作：
public V get(Object key) {
Segment<K,V> s;
HashEntry<K,V>[] tab;
//1:计算key的hash值
int h = hash(key);
//2:确定在segment的位置，得到HashEntry数组
long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;
if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null &&
(tab = s.table) != null) {
//3:得到数据链表，迭代，查找key对应的value值
for (HashEntry<K,V> e = (HashEntry<K,V>) UNSAFE.getObjectVolatile
(tab, ((long)(((tab.length - 1) & h)) << TSHIFT) + TBASE);
e != null; e = e.next) {
K k;
if ((k = e.key) == key || (e.hash == h && key.equals(k)))
return e.value;
}
}
return null;
}
细心的朋友会发现get方法并没有获取锁的操作，这时就得讨论下执行get操作线程安全问题啦。
1：一线程执行put，另一个线程执行get
ConcurrentHashMap约定新添的节点是在链表的表头， 所以如果先执行get，后执行put， get操作已经遍历到链表中间了， 不会影响put的安全执行。如果先执行put，这时候，就必须保证刚刚插入的表头节点能被读取，ConcurrentHashMap使用的UNSAFE.putOrderedObject赋值方式保证。
2：一个线程执行put，并在扩容操作期间， 另一个线程执行get
ConcurrentHashMap扩容是新创建了HashEntry数组，然后进行迁移数据，最后面将 newTable赋值给oldTable。如果 get 先执行，那么就是在oldTable 上做查询操作，不发送线程安全问题；而如果put 先执行，那么 put 操作的可见性保证就是 oldTable使用了 volatile 关键字即可。
transient volatile HashEntry<K,V>[] table;
3:一线程执行remove，另一个线程执行get
ConcurrentHashMap的删除分2种情况， 1>删除节点在链表表头。那操作节点就是HashEntry数组元素了，虽然HashEntry[] table 使用了volatile修饰， 但是， volatile并保证数据内部元素的操作可见性，所以只能使用UNSAFE 来操作元素。2>删除节点中标中间， 那么好办， 只需要保证节点中的next属性是volatile修饰即可
static final class HashEntry<K,V> {
final int hash;
final K key;
volatile V value;
volatile HashEntry<K,V> next;
}
总结：get方法之所以不需要加锁，原因比较简单，get为只读操作，不会改动map数据结构，所以在操作过程中，只需要保证涉及读取数据的属性为线程可见即可，也即使用volatile修饰。
jdk8版本的ConcurrentHashMap相对于jdk7版本，发送了很大改动，jdk8直接抛弃了Segment的设计，采用了较为轻捷的Node + CAS + Synchronized设计，保证线程安全。
看上图ConcurrentHashMap的大体结构，一个node数组，默认为16，可以自动扩展，扩展速度为0.75
private static finalint DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;
private static final float LOAD_FACTOR = 0.75f;
每一个节点，挂载一个链表，当链表挂载数据大于8时，链表自动转换成红黑树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
部分代码:
public class ConcurrentHashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
implements ConcurrentMap<K,V>, Serializable {
transient volatile Node<K,V>[] table;
}
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
volatile V val;
volatile Node<K,V> next;
}
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;
}
static final class TreeBin<K,V> extends Node<K,V> {
TreeNode<K,V> root;
volatile TreeNode<K,V> first;
volatile Thread waiter;
volatile int lockState;
}
Node
ConcurrentHashMap核心内部类，它包装了key-value键值对，所有插入ConcurrentHashMap的数据都包装在这里面。
TreeNode
树节点类，当数据链表长度大于8时，会转换为TreeNode。注意，此时的TreeNode并不是红黑树对象，它并不是直接转换为红黑树，而是把这些结点包装成TreeNode放在TreeBin对象中，由TreeBin完成对红黑树的包装。
TreeBin
TreeNode节点的包装对象，可以认为是红黑树对象。它代替了TreeNode的根节点，ConcurrentHashMap的node“数组”中，存放就是TreeBin对象，而不是TreeNode对象。
来看下jdk8版本ConcurrentHashMap 的put操作
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());
int binCount = 0;
//一个死循环，目的，并发情况下，也可以保障安全添加成功
//原理：cas算法的循环比较，直至成功
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
//第一次添加，先初始化node数组
tab = initTable();
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
//计算出table[i]无节点，创建节点
//casTabAt : 底层使用Unsafe.compareAndSwapObject 原子操作table[i]位置，如果为null，则添加新建的node节点，跳出循环，反之，再循环进入执行添加操作
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break;
}
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
//如果当前处于拓展状态，返回拓展后的tab，然后再进入循环执行添加操作
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
//链表中或红黑树中追加节点
V oldVal = null;
//使用synchronized 对 f 对象加锁， 这个f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash) ：table[i] 的node对象，并发环境保证线程操作安全
//此处注意： 这里没有ReentrantLock，因为jdk1.8对synchronized 做了优化，其执行性能已经跟ReentrantLock不相上下。
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
//链表上追加节点
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
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;
}
}
}
//红黑树上追加节点
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;
}
}
}
}
if (binCount != 0) {
//节点数大于临界值，转换成红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
addCount(1L, binCount);
return null;
}
从put源码可看，JDK8版本更多使用的cas编程方式控制线程安全， 必要时也会使用synchronized 代码块保证线程安全。
最后，再看会ConcurrentHashMap的get方法：
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 &&
//获取table[i] 的node元素
(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;
}
//确保多线程可见，并且保证获取到是内存中最新的table[i] 元素值
static final <K,V> Node<K,V> tabAt(Node<K,V>[] tab, int i) {
return (Node<K,V>)U.getObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE);
}
get源码也没有加锁操作，操作原理跟jdk1.7版本一样，这里就不累赘了。
回到上篇中
场景1：多线程复合操作时是否能保证线程安全
答案是不能，原因： ConcurrentHashMap 使用锁分离(jdk7)/cas(jdk8)方式保证并发环境下，添加/删除操作安全，但这进针对的是单个put 或者 remove方法，如果多个方法配合复合使用，依然需要额外加锁。
场景2：多线程同时添加相同hash 码值时转换成红黑树时，是否存在并发问题
答案是可以保证线程安全，原因：ConcurrentHashMap 链表转换成红黑树时，对转换方法做加锁防护了
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));
}
}
}
}
}
最后对ConcurrentHashMap 来个大总结：
1、get方法不加锁；
2、put、remove方法要使用锁
jdk7使用锁分离机制(Segment分段加锁)
jdk8使用cas + synchronized 实现锁操作
3、Iterator对象的使用，运行一边更新，一遍遍历(可以根据原理自己拓展)
4、复合操作，无法保证线程安全，需要额外加锁保证
5、并发环境下，ConcurrentHashMap 效率较Collections.synchronizedMap()更高
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