參考文檔：
https://www.cnblogs.com/xiaoxi/p/7474026.html

https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/java-lo-concurrenthashmap/

ConcurrentHashMap的弱一致性

ConcurrentHashMap#clear

clear方法很簡單，看下代碼即知

public void clear() {for (int i = 0; i < segments.length; ++i)segments[i].clear();}

因為沒有全局的鎖，在清除完一個segments之后，正在清理下一個segments的時候，已經清理segments可能又被加入了數據，因此clear返回的時候，ConcurrentHashMap中是可能存在數據的。因此，clear方法是弱一致的

ConcurrentHashMap#get put

get是無鎖操作，如果一個線程正在刪除e3，一個線程正在讀取e3，那么這個線程可能會讀取到已經刪除的e3元素

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ConcurrentHashMap中的迭代器

ConcurrentHashMap中的迭代器主要包括entrySet、keySet、values方法。它們大同小異，這里選擇entrySet解釋。當我們調用entrySet返回值的iterator方法時，返回的是EntryIterator，在EntryIterator上調用next方法時，最終實際調用到了HashIterator.advance()方法，看下這個方法：

final void advance() {if (nextEntry != null && (nextEntry = nextEntry.next) != null)return;while (nextTableIndex >= 0) {if ( (nextEntry = currentTable[nextTableIndex--]) != null)return;}while (nextSegmentIndex >= 0) {Segment<K,V> seg = segments[nextSegmentIndex--];if (seg.count != 0) {currentTable = seg.table;for (int j = currentTable.length - 1; j >= 0; --j) {if ( (nextEntry = currentTable[j]) != null) {nextTableIndex = j - 1;return;}}}}}

這個方法在遍歷底層數組。在遍歷過程中，如果已經遍歷的數組上的內容變化了，迭代器不會拋出ConcurrentModificationException異常。如果未遍歷的數組上的內容發生了變化，則有可能反映到迭代過程中。這就是ConcurrentHashMap迭代器弱一致的表現

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jdk1.7的ConcurrentHashMap

ConcurrentHashMap的鎖分段技術

HashTable容器在競爭激烈的并發環境下表現出效率低下的原因，是因為所有訪問HashTable的線程都必須競爭同一把鎖。那假如容器里有多把鎖，每一把鎖用于鎖容器其中一部分數據，那么當多線程訪問容器里不同數據段的數據時，線程間就不會存在鎖競爭，從而可以有效的提高并發訪問效率，這就是ConcurrentHashMap所使用的鎖分段技術，首先將數據分成一段一段的存儲，然后給每一段數據配一把鎖，當一個線程占用鎖訪問其中一個段數據的時候，其他段的數據也能被其他線程訪問。? 另外，ConcurrentHashMap可以做到讀取數據不加鎖，并且其內部的結構可以讓其在進行寫操作的時候能夠將鎖的粒度保持地盡量地小，不用對整個ConcurrentHashMap加鎖。
ConcurrentHashMap是由Segment數組結構和HashEntry數組結構組成。Segment是一種可重入鎖ReentrantLock，在ConcurrentHashMap里扮演鎖的角色，HashEntry則用于存儲鍵值對數據。一個ConcurrentHashMap里包含一個Segment數組，Segment的結構和HashMap類似，是一種數組和鏈表結構， 一個Segment里包含一個HashEntry數組，每個HashEntry是一個鏈表結構的元素， 每個Segment守護著一個HashEntry數組里的元素，當對HashEntry數組的數據進行修改時，必須首先獲得它對應的Segment鎖

ConcurrentHashMap的內部結構

ConcurrentHashMap為了提高本身的并發能力，在內部采用了一個叫做Segment的結構，一個Segment其實就是一個類Hash Table的結構，Segment內部維護了一個鏈表數組，我們用下面這一幅圖來看下ConcurrentHashMap的內部結構：

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從上面的結構我們可以了解到，ConcurrentHashMap定位一個元素的過程需要進行兩次Hash操作，第一次Hash定位到Segment，第二次Hash定位到元素所在的鏈表的頭部，因此，這一種結構的帶來的副作用是Hash的過程要比普通的HashMap要長，但是帶來的好處是寫操作的時候可以只對元素所在的Segment進行加鎖即可，不會影響到其他的Segment，這樣，在最理想的情況下，ConcurrentHashMap可以最高同時支持Segment數量大小的寫操作（剛好這些寫操作都非常平均地分布在所有的Segment上），所以，通過這一種結構，ConcurrentHashMap的并發能力可以大大的提高

Segment

我們再來具體了解一下Segment的數據結構：

static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable { transient volatile int count; transient int modCount; transient int threshold; transient volatile HashEntry<K,V>[] table; final float loadFactor; }

詳細解釋一下Segment里面的成員變量的意義：

count：Segment中元素的數量
modCount：對table的大小造成影響的操作的數量（比如put或者remove操作）
threshold：閾值，Segment里面元素的數量超過這個值依舊就會對Segment進行擴容
table：鏈表數組，數組中的每一個元素代表了一個鏈表的頭部
loadFactor：負載因子，用于確定threshold

HashEntry

Segment中的元素是以HashEntry的形式存放在鏈表數組中的，看一下HashEntry的結構：

static final class HashEntry<K,V> { final K key; final int hash; volatile V value; final HashEntry<K,V> next; }

可以看到HashEntry的一個特點，除了value以外，其他的幾個變量都是final的，這意味著不能從hash鏈的中間或尾部添加或刪除節點，因為這需要修改next 引用值，所有的節點的修改只能從頭部開始。對于put操作，可以一律添加到Hash鏈的頭部。但是對于remove操作，可能需要從中間刪除一個節點，這就需要將要刪除節點的前面所有節點整個復制一遍，最后一個節點指向要刪除結點的下一個結點。這在講解刪除操作時還會詳述。為了確保讀操作能夠看到最新的值，將value設置成volatile，這避免了加鎖

ConcurrentHashMap的初始化

下面我們來結合源代碼來具體分析一下ConcurrentHashMap的實現，先看下初始化方法：

public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, int concurrencyLevel) { if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0) throw new IllegalArgumentException(); if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS) concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS; // Find power-of-two sizes best matching arguments int sshift = 0; int ssize = 1; while (ssize < concurrencyLevel) { ++sshift; ssize <<= 1; } segmentShift = 32 - sshift; segmentMask = ssize - 1; this.segments = Segment.newArray(ssize); if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; int c = initialCapacity / ssize; if (c * ssize < initialCapacity) ++c; int cap = 1; while (cap < c) cap <<= 1; for (int i = 0; i < this.segments.length; ++i) this.segments[i] = new Segment<K,V>(cap, loadFactor); }

??? CurrentHashMap的初始化一共有三個參數，一個initialCapacity，表示初始的容量，一個loadFactor，表示負載參數，最后一個是concurrentLevel，與ConcurrentHashMap內部的Segment的數量相關，ConcurrentLevel一經指定，不可改變，后續如果ConcurrentHashMap的元素數量增加導致ConrruentHashMap需要擴容，ConcurrentHashMap不會增加Segment的數量，而只會增加Segment中鏈表數組的容量大小，這樣的好處是擴容過程不需要對整個ConcurrentHashMap做rehash，而只需要對Segment里面的元素做一次rehash就可以了
???? 整個ConcurrentHashMap的初始化方法還是非常簡單的，先是根據concurrentLevel來new出Segment，這里Segment的數量是不大于concurrentLevel的最大的2的指數，就是說Segment的數量永遠是2的指數個，這樣的好處是方便采用移位操作來進行hash，加快hash的過程。接下來就是根據intialCapacity確定Segment的容量的大小，每一個Segment的容量大小也是2的指數，同樣使為了加快hash的過程
??? 這邊需要特別注意一下兩個變量，分別是segmentShift和segmentMask，這兩個變量在后面將會起到很大的作用，假設構造函數確定了Segment的數量是2的n次方，那么segmentShift就等于32減去n，而segmentMask就等于2的n次方減一

ConcurrentHashMap的get操作

前面提到過ConcurrentHashMap的get操作是不用加鎖的，count和HashEntry.value 均為volatile 類型，我們這里看一下其實現：

public V get(Object key) { int hash = hash(key.hashCode()); return segmentFor(hash).get(key, hash); }

第二行，對hash值進行了二次hash，之所以要進行再哈希，其目的是為了減少哈希沖突，使元素能夠均勻的分布在不同的Segment上，從而提高容器的存取效率。
看第三行，segmentFor這個函數用于確定操作應該在哪一個segment中進行，幾乎對ConcurrentHashMap的所有操作都需要用到這個函數，我們看下這個函數的實現：

final Segment<K,V> segmentFor(int hash) { return segments[(hash >>> segmentShift) & segmentMask]; }

這個函數用了位操作來確定Segment，根據傳入的hash值向右無符號右移segmentShift位，然后和segmentMask進行與操作，結合我們之前說的segmentShift和segmentMask的值，就可以得出以下結論：假設Segment的數量是2的n次方，根據元素的hash值的高n位就可以確定元素到底在哪一個Segment中。
在確定了需要在哪一個segment中進行操作以后，接下來的事情就是調用對應的Segment的get方法：

V get(Object key, int hash) { if (count != 0) { // read-volatile // ①HashEntry<K,V> e = getFirst(hash); while (e != null) { if (e.hash == hash && key.equals(e.key)) { V v = e.value; if (v != null) // ② 注意這里return v; return readValueUnderLock(e); // recheck } e = e.next; } } return null; }

先看第二行代碼，這里對count進行了一次判斷，其中count表示Segment中元素的數量。我們可以來看一下count的定義：

transient volatile int count;

可以看到count是volatile的，實際上這里面利用了volatile的語義：
對volatile字段的寫入操作happens-before于每一個后續的同一個字段的讀操作。因為實際上put、remove等操作也會更新count的值，所以當競爭發生的時候，volatile的語義可以保證寫操作在讀操作之前，也就保證了寫操作對后續的讀操作都是可見的，這樣后面get的后續操作就可以拿到完整的元素內容。
然后，在第三行，調用了getFirst()來取得鏈表的頭部：

HashEntry<K,V> getFirst(int hash) {HashEntry<K,V>[] tab = table;return tab[hash & (tab.length - 1)];}

同樣，這里也是用位操作來確定鏈表的頭部，hash值和HashTable的長度減一做與操作，最后的結果就是hash值的低n位，其中n是HashTable的長度以2為底的結果。
在確定了鏈表的頭部以后，就可以對整個鏈表進行遍歷，看第4行，取出key對應的value的值，如果拿出的value的值是null，則可能這個key，value對正在put的過程中，如果出現這種情況，那么就加鎖來保證取出的value是完整的，如果不是null，則直接返回value

ConcurrentHashMap的put操作

看完了get操作，再看下put操作，put操作的前面也是確定Segment的過程，這里不再贅述，直接看關鍵的segment的put方法：

V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) { lock(); try { int c = count; if (c++ > threshold) // ensure capacity rehash(); HashEntry<K,V>[] tab = table; int index = hash & (tab.length - 1); HashEntry<K,V> first = tab[index]; HashEntry<K,V> e = first; while (e != null && (e.hash != hash || !key.equals(e.key))) e = e.next; V oldValue; if (e != null) { oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent) e.value = value; } else { oldValue = null; ++modCount; tab[index] = new HashEntry<K,V>(key, hash, first, value); count = c; // write-volatile } return oldValue; } finally { unlock(); } }

首先對Segment的put操作是加鎖完成的，然后在第五行，如果Segment中元素的數量超過了閾值（由構造函數中的loadFactor算出）這需要進行對Segment擴容，并且要進行rehash，關于rehash的過程大家可以自己去了解，這里不詳細講了
while循環是在鏈表中尋找和要put的元素相同key的元素，如果找到，就直接更新更新key的value，如果沒有找到，生成一個新的HashEntry并且把它加到整個Segment的頭部，然后再更新count的值。該方法也是在持有段鎖(鎖定整個segment)的情況下執行的，這當然是為了并發的安全，修改數據是不能并發進行的，必須得有個判斷是否超限的語句以確保容量不足時能夠rehash。接著是找是否存在同樣一個key的結點，如果存在就直接替換這個結點的值。否則創建一個新的結點并添加到hash鏈的頭部，這時一定要修改modCount和count的值，同樣修改count的值一定要放在最后一步。put方法調用了rehash方法，reash方法實現得也很精巧，主要利用了table的大小為2^n，這里就不介紹了。而比較難懂的是這句int index = hash & (tab.length - 1)，原來segment里面才是真正的hashtable，即每個segment是一個傳統意義上的hashtable，如上圖，從兩者的結構就可以看出區別，這里就是找出需要的entry在table的哪一個位置，之后得到的entry就是這個鏈的第一個節點，如果e!=null，說明找到了，這是就要替換節點的值（onlyIfAbsent == false），否則，我們需要new一個entry，它的后繼是first，而讓tab[index]指向它，什么意思呢？實際上就是將這個新entry插入到鏈頭，剩下的就非常容易理解了

ConcurrentHashMap的remove操作

Remove操作的前面一部分和前面的get和put操作一樣，都是定位Segment的過程，然后再調用Segment的remove方法：

V remove(Object key, int hash, Object value) { lock(); try { int c = count - 1; HashEntry<K,V>[] tab = table; int index = hash & (tab.length - 1); HashEntry<K,V> first = tab[index]; HashEntry<K,V> e = first; while (e != null && (e.hash != hash || !key.equals(e.key))) e = e.next; V oldValue = null; if (e != null) { V v = e.value; if (value == null || value.equals(v)) { oldValue = v; // All entries following removed node can stay // in list, but all preceding ones need to be // cloned. ++modCount; HashEntry<K,V> newFirst = e.next; for (HashEntry<K,V> p = first; p != e; p = p.next) newFirst = new HashEntry<K,V>(p.key, p.hash, newFirst, p.value); tab[index] = newFirst; count = c; // write-volatile } } return oldValue; } finally { unlock(); } }

首先remove操作也是確定需要刪除的元素的位置，不過這里刪除元素的方法不是簡單地把待刪除元素的前面的一個元素的next指向后面一個就完事了，我們之前已經說過HashEntry中的next是final的，一經賦值以后就不可修改，在定位到待刪除元素的位置以后，程序就將待刪除元素前面的那一些元素依次復制一遍，然后再依次重新接到鏈表上去，看一下下面這一幅圖來了解這個過程：

假設鏈表中原來的元素如上圖所示，現在要刪除元素3，分別復制entry1，指向entry4，復制entry2，指向entry1.那么刪除元素3以后的鏈表就如下圖所示：

整個操作是在持有段鎖的情況下執行的，空白行之前(第11行之前)的行主要是定位到要刪除的節點e。接下來，如果不存在這個節點就直接返回null，否則就要將e前面的結點復制一遍，尾結點指向e的下一個結點。e后面的結點不需要復制，它們可以重用。
中間那個for循環是做什么用的呢？（第22行）從代碼來看，就是將定位之后的所有entry克隆并拼回前面去，但有必要嗎？每次刪除一個元素就要將那之前的元素克隆一遍？這點其實是由entry的不變性來決定的，仔細觀察entry定義，發現除了value，其他所有屬性都是用final來修飾的，這意味著在第一次設置了next域之后便不能再改變它，取而代之的是將它之前的節點全都克隆一次。至于entry為什么要設置為不變性，這跟不變性的訪問不需要同步從而節省時間有關。
整個remove實現并不復雜，但是需要注意如下幾點。
第一，當要刪除的結點存在時，刪除的最后一步操作要將count的值減一。這必須是最后一步操作，否則讀取操作可能看不到之前對段所做的結構性修改。
第二，remove執行的開始就將table賦給一個局部變量tab，這是因為table是 volatile變量，讀寫volatile變量的開銷很大。編譯器也不能對volatile變量的讀寫做任何優化，直接多次訪問非volatile實例變量沒有多大影響，編譯器會做相應優化

?ConcurrentHashMap的size操作

通過兩次統計每個segment中count（每個segment的元素總和，volatile類型）的和，如果兩次結果一致，則返回。如果不一致則加鎖重新計算size

jdk1.8的ConcurrentHashMap

轉載于:https://www.cnblogs.com/amei0/p/8657368.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的concurrent（七）ConcurrentHashMap源码分析的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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