hashmap与concurrenthashmap源码解析
hashmap源碼解析轉(zhuǎn)載：http://www.cnblogs.com/ITtangtang/p/3948406.html
一、HashMap概述
HashMap基于哈希表的?Map?接口的實(shí)現(xiàn)。此實(shí)現(xiàn)提供所有可選的映射操作，并允許使用?null?值和?null?鍵。（除了不同步和允許使用?null?之外，HashMap?類與?Hashtable?大致相同。）此類不保證映射的順序，特別是它不保證該順序恒久不變。
值得注意的是HashMap不是線程安全的，如果想要線程安全的HashMap，可以通過Collections類的靜態(tài)方法synchronizedMap獲得線程安全的HashMap。
Map map = Collections.synchronizedMap(new HashMap());?
二、HashMap的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
HashMap的底層主要是基于數(shù)組和鏈表來實(shí)現(xiàn)的，它之所以有相當(dāng)快的查詢速度主要是因?yàn)樗?span style="margin:0px; padding:0px; line-height:1.5; background-color:rgb(136,136,136)">通過計(jì)算散列碼來決定存儲(chǔ)的位置。HashMap中主要是通過key的hashCode來計(jì)算hash值的，只要hashCode相同，計(jì)算出來的hash值就一樣。如果存儲(chǔ)的對象對多了，就有可能不同的對象所算出來的hash值是相同的，這就出現(xiàn)了所謂的hash沖突。學(xué)過數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的同學(xué)都知道，解決hash沖突的方法有很多，HashMap底層是通過鏈表來解決hash沖突的。
?
?圖中，紫色部分即代表哈希表，也稱為哈希數(shù)組，數(shù)組的每個(gè)元素都是一個(gè)單鏈表的頭節(jié)點(diǎn)，鏈表是用來解決沖突的，如果不同的key映射到了數(shù)組的同一位置處，就將其放入單鏈表中。
我們看看HashMap中Entry類的代碼：
?
/** Entry是單向鏈表。 * 它是 “HashMap鏈?zhǔn)酱鎯?chǔ)法”對應(yīng)的鏈表。 *它實(shí)現(xiàn)了Map.Entry 接口，即實(shí)現(xiàn)getKey(), getValue(), setValue(V value), equals(Object o), hashCode()這些函數(shù) **/ static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final K key; V value; // 指向下一個(gè)節(jié)點(diǎn) Entry<K,V> next; final int hash; // 構(gòu)造函數(shù)。 // 輸入?yún)?shù)包括"哈希值(h)", "鍵(k)", "值(v)", "下一節(jié)點(diǎn)(n)" Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) { value = v; next = n; key = k; hash = h; } public final K getKey() { return key; } public final V getValue() { return value; } public final V setValue(V newValue) { V oldValue = value; value = newValue; return oldValue; } // 判斷兩個(gè)Entry是否相等 // 若兩個(gè)Entry的“key”和“value”都相等，則返回true。 // 否則，返回false public final boolean equals(Object o) { if (!(o instanceof Map.Entry)) return false; Map.Entry e = (Map.Entry)o; Object k1 = getKey(); Object k2 = e.getKey(); if (k1 == k2 || (k1 != null && k1.equals(k2))) { Object v1 = getValue(); Object v2 = e.getValue(); if (v1 == v2 || (v1 != null && v1.equals(v2))) return true; } return false; } // 實(shí)現(xiàn)hashCode() public final int hashCode() { return (key==null ? 0 : key.hashCode()) ^ (value==null ? 0 : value.hashCode()); } public final String toString() { return getKey() + "=" + getValue(); } // 當(dāng)向HashMap中添加元素時(shí)，繪調(diào)用recordAccess()。 // 這里不做任何處理 void recordAccess(HashMap<K,V> m) { } // 當(dāng)從HashMap中刪除元素時(shí)，繪調(diào)用recordRemoval()。 // 這里不做任何處理 void recordRemoval(HashMap<K,V> m) { } }?
HashMap其實(shí)就是一個(gè)Entry數(shù)組，Entry對象中包含了鍵和值，其中next也是一個(gè)Entry對象，它就是用來處理hash沖突的，形成一個(gè)鏈表。
?
三、HashMap源碼分析
?
? ? ? ?1、關(guān)鍵屬性
先看看HashMap類中的一些關(guān)鍵屬性：
?
1 transient Entry[] table;//存儲(chǔ)元素的實(shí)體數(shù)組 2 3 transient int size;//存放元素的個(gè)數(shù) 4 5 int threshold; //臨界值 當(dāng)實(shí)際大小超過臨界值時(shí)，會(huì)進(jìn)行擴(kuò)容threshold = 加載因子*容量 6 7 final float loadFactor; //加載因子 8 9 transient int modCount;//被修改的次數(shù)?
其中loadFactor加載因子是表示Hsah表中元素的填滿的程度.
若:加載因子越大,填滿的元素越多,好處是,空間利用率高了,但:沖突的機(jī)會(huì)加大了.鏈表長度會(huì)越來越長,查找效率降低。
反之,加載因子越小,填滿的元素越少,好處是:沖突的機(jī)會(huì)減小了,但:空間浪費(fèi)多了.表中的數(shù)據(jù)將過于稀疏（很多空間還沒用，就開始擴(kuò)容了）
沖突的機(jī)會(huì)越大,則查找的成本越高.
因此,必須在?"沖突的機(jī)會(huì)"與"空間利用率"之間尋找一種平衡與折衷.?這種平衡與折衷本質(zhì)上是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中有名的"時(shí)-空"矛盾的平衡與折衷.
如果機(jī)器內(nèi)存足夠，并且想要提高查詢速度的話可以將加載因子設(shè)置小一點(diǎn)；相反如果機(jī)器內(nèi)存緊張，并且對查詢速度沒有什么要求的話可以將加載因子設(shè)置大一點(diǎn)。不過一般我們都不用去設(shè)置它，讓它取默認(rèn)值0.75就好了。
?
2、構(gòu)造方法
下面看看HashMap的幾個(gè)構(gòu)造方法：
?
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {2 //確保數(shù)字合法3 if (initialCapacity < 0)4 throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +5 initialCapacity);6 if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)7 initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;8 if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))9 throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + 10 loadFactor); 11 12 // Find a power of 2 >= initialCapacity 13 int capacity = 1; //初始容量 14 while (capacity < initialCapacity) //確保容量為2的n次冪，使capacity為大于initialCapacity的最小的2的n次冪 15 capacity <<= 1; 16 17 this.loadFactor = loadFactor; 18 threshold = (int)(capacity * loadFactor); 19 table = new Entry[capacity]; 20 init(); 21 } 22 23 public HashMap(int initialCapacity) { 24 this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); 25 } 26 27 public HashMap() { 28 this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; 29 threshold = (int)(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY * DEFAULT_LOAD_FACTOR); 30 table = new Entry[DEFAULT_INITIAL_CAPACITY]; 31 init(); 32 }?
我們可以看到在構(gòu)造HashMap的時(shí)候如果我們指定了加載因子和初始容量的話就調(diào)用第一個(gè)構(gòu)造方法，否則的話就是用默認(rèn)的。默認(rèn)初始容量為16，默認(rèn)加載因子為0.75。我們可以看到上面代碼中13-15行，這段代碼的作用是確保容量為2的n次冪，使capacity為大于initialCapacity的最小的2的n次冪，至于為什么要把容量設(shè)置為2的n次冪，我們等下再看。
?
重點(diǎn)分析下HashMap中用的最多的兩個(gè)方法put和get
? ? ???3、存儲(chǔ)數(shù)據(jù)
下面看看HashMap存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的過程是怎樣的，首先看看HashMap的put方法：
??
public V put(K key, V value) {// 若“key為null”，則將該鍵值對添加到table[0]中。if (key == null) return putForNullKey(value);// 若“key不為null”，則計(jì)算該key的哈希值，然后將其添加到該哈希值對應(yīng)的鏈表中。int hash = hash(key.hashCode());//搜索指定hash值在對應(yīng)table中的索引int i = indexFor(hash, table.length);// 循環(huán)遍歷Entry數(shù)組,若“該key”對應(yīng)的鍵值對已經(jīng)存在，則用新的value取代舊的value。然后退出！for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { Object k;if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) { //如果key相同則覆蓋并返回舊值V oldValue = e.value;e.value = value;e.recordAccess(this);return oldValue;}}//修改次數(shù)+1modCount++;//將key-value添加到table[i]處 addEntry(hash, key, value, i);return null; }?
上面程序中用到了一個(gè)重要的內(nèi)部接口：Map.Entry，每個(gè)?Map.Entry?其實(shí)就是一個(gè)?key-value?對。從上面程序中可以看出：當(dāng)系統(tǒng)決定存儲(chǔ)?HashMap?中的?key-value?對時(shí)，完全沒有考慮?Entry?中的?value，僅僅只是根據(jù)?key?來計(jì)算并決定每個(gè)?Entry?的存儲(chǔ)位置。這也說明了前面的結(jié)論：我們完全可以把?Map?集合中的?value?當(dāng)成?key?的附屬，當(dāng)系統(tǒng)決定了?key?的存儲(chǔ)位置之后，value?隨之保存在那里即可。
我們慢慢的來分析這個(gè)函數(shù)，第2和3行的作用就是處理key值為null的情況，我們看看putForNullKey(value)方法：
?
1 private V putForNullKey(V value) {2 for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {3 if (e.key == null) { //如果有key為null的對象存在，則覆蓋掉4 V oldValue = e.value;5 e.value = value;6 e.recordAccess(this);7 return oldValue;8 }9 } 10 modCount++; 11 addEntry(0, null, value, 0); //如果鍵為null的話，則hash值為0 12 return null; 13 }?
注意：如果key為null的話，hash值為0，對象存儲(chǔ)在數(shù)組中索引為0的位置。即table[0]
我們再回去看看put方法中第4行，它是通過key的hashCode值計(jì)算hash碼，下面是計(jì)算hash碼的函數(shù)：
?
1 //計(jì)算hash值的方法 通過鍵的hashCode來計(jì)算 2 static int hash(int h) { 3 // This function ensures that hashCodes that differ only by 4 // constant multiples at each bit position have a bounded 5 // number of collisions (approximately 8 at default load factor). 6 h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12); 7 return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4); 8 }?
得到hash碼之后就會(huì)通過hash碼去計(jì)算出應(yīng)該存儲(chǔ)在數(shù)組中的索引，計(jì)算索引的函數(shù)如下：
?
1 static int indexFor(int h, int length) { //根據(jù)hash值和數(shù)組長度算出索引值 2 return h & (length-1); //這里不能隨便算取，用hash&(length-1)是有原因的，這樣可以確保算出來的索引是在數(shù)組大小范圍內(nèi)，不會(huì)超出 3 }?
這個(gè)我們要重點(diǎn)說下，我們一般對哈希表的散列很自然地會(huì)想到用hash值對length取模（即除法散列法），Hashtable中也是這樣實(shí)現(xiàn)的，這種方法基本能保證元素在哈希表中散列的比較均勻，但取模會(huì)用到除法運(yùn)算，效率很低，HashMap中則通過h&(length-1)的方法來代替取模，同樣實(shí)現(xiàn)了均勻的散列，但效率要高很多，這也是HashMap對Hashtable的一個(gè)改進(jìn)。
?
? ??接下來，我們分析下為什么哈希表的容量一定要是2的整數(shù)次冪。首先，length為2的整數(shù)次冪的話，h&(length-1)就相當(dāng)于對length取模，這樣便保證了散列的均勻，同時(shí)也提升了效率；其次，length為2的整數(shù)次冪的話，為偶數(shù)，這樣length-1為奇數(shù)，奇數(shù)的最后一位是1，這樣便保證了h&(length-1)的最后一位可能為0，也可能為1（這取決于h的值），即與后的結(jié)果可能為偶數(shù)，也可能為奇數(shù)，這樣便可以保證散列的均勻性，而如果length為奇數(shù)的話，很明顯length-1為偶數(shù)，它的最后一位是0，這樣h&(length-1)的最后一位肯定為0，即只能為偶數(shù)，這樣任何hash值都只會(huì)被散列到數(shù)組的偶數(shù)下標(biāo)位置上，這便浪費(fèi)了近一半的空間，因此，length取2的整數(shù)次冪，是為了使不同hash值發(fā)生碰撞的概率較小，這樣就能使元素在哈希表中均勻地散列。
?
這看上去很簡單，其實(shí)比較有玄機(jī)的，我們舉個(gè)例子來說明：
假設(shè)數(shù)組長度分別為15和16，優(yōu)化后的hash碼分別為8和9，那么&運(yùn)算后的結(jié)果如下：?
h & (table.length-1) hash table.length-18 & (15-1)： 0100 & 1110 = 01009 & (15-1)： 0101 & 1110 = 0100-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------8 & (16-1)： 0100 & 1111 = 01009 & (16-1)： 0101 & 1111 = 0101?
從上面的例子中可以看出：當(dāng)它們和15-1（1110）“與”的時(shí)候，產(chǎn)生了相同的結(jié)果，也就是說它們會(huì)定位到數(shù)組中的同一個(gè)位置上去，這就產(chǎn)生了碰撞，8和9會(huì)被放到數(shù)組中的同一個(gè)位置上形成鏈表，那么查詢的時(shí)候就需要遍歷這個(gè)鏈?表，得到8或者9，這樣就降低了查詢的效率。同時(shí)，我們也可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)數(shù)組長度為15的時(shí)候，hash值會(huì)與15-1（1110）進(jìn)行“與”，那么?最后一位永遠(yuǎn)是0，而0001，0011，0101，1001，1011，0111，1101這幾個(gè)位置永遠(yuǎn)都不能存放元素了，空間浪費(fèi)相當(dāng)大，更糟的是這種情況中，數(shù)組可以使用的位置比數(shù)組長度小了很多，這意味著進(jìn)一步增加了碰撞的幾率，減慢了查詢的效率！而當(dāng)數(shù)組長度為16時(shí)，即為2的n次方時(shí)，2n-1得到的二進(jìn)制數(shù)的每個(gè)位上的值都為1，這使得在低位上&時(shí)，得到的和原h(huán)ash的低位相同，加之hash(int?h)方法對key的hashCode的進(jìn)一步優(yōu)化，加入了高位計(jì)算，就使得只有相同的hash值的兩個(gè)值才會(huì)被放到數(shù)組中的同一個(gè)位置上形成鏈表。
?所以說，當(dāng)數(shù)組長度為2的n次冪的時(shí)候，不同的key算得得index相同的幾率較小，那么數(shù)據(jù)在數(shù)組上分布就比較均勻，也就是說碰撞的幾率小，相對的，查詢的時(shí)候就不用遍歷某個(gè)位置上的鏈表，這樣查詢效率也就較高了。
? ? ? ?根據(jù)上面 put 方法的源代碼可以看出，當(dāng)程序試圖將一個(gè)key-value對放入HashMap中時(shí)，程序首先根據(jù)該 key 的 hashCode() 返回值決定該 Entry 的存儲(chǔ)位置：如果兩個(gè) Entry 的 key 的 hashCode() 返回值相同，那它們的存儲(chǔ)位置相同。如果這兩個(gè) Entry 的 key 通過 equals 比較返回 true，新添加 Entry 的 value 將覆蓋集合中原有 Entry 的 value，但key不會(huì)覆蓋。如果這兩個(gè) Entry 的 key 通過 equals 比較返回 false，新添加的 Entry 將與集合中原有 Entry 形成 Entry 鏈，而且新添加的 Entry 位于 Entry 鏈的頭部——具體說明繼續(xù)看 addEntry() 方法的說明。
?
?
1 void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { 2 Entry<K,V> e = table[bucketIndex]; //如果要加入的位置有值，將該位置原先的值設(shè)置為新entry的next,也就是新entry鏈表的下一個(gè)節(jié)點(diǎn) 3 table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e); 4 if (size++ >= threshold) //如果大于臨界值就擴(kuò)容 5 resize(2 * table.length); //以2的倍數(shù)擴(kuò)容 6 }?
參數(shù)bucketIndex就是indexFor函數(shù)計(jì)算出來的索引值，第2行代碼是取得數(shù)組中索引為bucketIndex的Entry對象，第3行就是用hash、key、value構(gòu)建一個(gè)新的Entry對象放到索引為bucketIndex的位置，并且將該位置原先的對象設(shè)置為新對象的next構(gòu)成鏈表。
第4行和第5行就是判斷put后size是否達(dá)到了臨界值threshold，如果達(dá)到了臨界值就要進(jìn)行擴(kuò)容，HashMap擴(kuò)容是擴(kuò)為原來的兩倍。
?
4、調(diào)整大小
resize()方法如下：
?重新調(diào)整HashMap的大小，newCapacity是調(diào)整后的單位
1 void resize(int newCapacity) {2 Entry[] oldTable = table;3 int oldCapacity = oldTable.length;4 if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {5 threshold = Integer.MAX_VALUE;6 return;7 }8 9 Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; 10 transfer(newTable);//用來將原先table的元素全部移到newTable里面 11 table = newTable; //再將newTable賦值給table 12 threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);//重新計(jì)算臨界值 13 }?
新建了一個(gè)HashMap的底層數(shù)組，上面代碼中第10行為調(diào)用transfer方法，將HashMap的全部元素添加到新的HashMap中,并重新計(jì)算元素在新的數(shù)組中的索引位置
?
?
當(dāng)HashMap中的元素越來越多的時(shí)候，hash沖突的幾率也就越來越高，因?yàn)閿?shù)組的長度是固定的。所以為了提高查詢的效率，就要對HashMap的數(shù)組進(jìn)行擴(kuò)容，數(shù)組擴(kuò)容這個(gè)操作也會(huì)出現(xiàn)在ArrayList中，這是一個(gè)常用的操作，而在HashMap數(shù)組擴(kuò)容之后，最消耗性能的點(diǎn)就出現(xiàn)了：原數(shù)組中的數(shù)據(jù)必須重新計(jì)算其在新數(shù)組中的位置，并放進(jìn)去，這就是resize。
?
?? 那么HashMap什么時(shí)候進(jìn)行擴(kuò)容呢？當(dāng)HashMap中的元素個(gè)數(shù)超過數(shù)組大小*loadFactor時(shí)，就會(huì)進(jìn)行數(shù)組擴(kuò)容，loadFactor的默認(rèn)值為0.75，這是一個(gè)折中的取值。也就是說，默認(rèn)情況下，數(shù)組大小為16，那么當(dāng)HashMap中元素個(gè)數(shù)超過16*0.75=12的時(shí)候，就把數(shù)組的大小擴(kuò)展為 2*16=32，即擴(kuò)大一倍，然后重新計(jì)算每個(gè)元素在數(shù)組中的位置，擴(kuò)容是需要進(jìn)行數(shù)組復(fù)制的，復(fù)制數(shù)組是非常消耗性能的操作，所以如果我們已經(jīng)預(yù)知HashMap中元素的個(gè)數(shù)，那么預(yù)設(shè)元素的個(gè)數(shù)能夠有效的提高HashMap的性能。
?
?
?5、數(shù)據(jù)讀取
?
?
1.public V get(Object key) { 2. if (key == null) 3. return getForNullKey(); 4. int hash = hash(key.hashCode()); 5. for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)]; 6. e != null; 7. e = e.next) { 8. Object k; 9. if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) 10. return e.value; 11. } 12. return null; 13.}有了上面存儲(chǔ)時(shí)的hash算法作為基礎(chǔ)，理解起來這段代碼就很容易了。從上面的源代碼中可以看出：從HashMap中g(shù)et元素時(shí)，首先計(jì)算key的hashCode，找到數(shù)組中對應(yīng)位置的某一元素，然后通過key的equals方法在對應(yīng)位置的鏈表中找到需要的元素。
?
6、HashMap的性能參數(shù)：
?
?? HashMap 包含如下幾個(gè)構(gòu)造器：
?? HashMap()：構(gòu)建一個(gè)初始容量為 16，負(fù)載因子為 0.75 的 HashMap。
?? HashMap(int initialCapacity)：構(gòu)建一個(gè)初始容量為 initialCapacity，負(fù)載因子為 0.75 的 HashMap。
?? HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)：以指定初始容量、指定的負(fù)載因子創(chuàng)建一個(gè) HashMap。
?? HashMap的基礎(chǔ)構(gòu)造器HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)帶有兩個(gè)參數(shù)，它們是初始容量initialCapacity和加載因子loadFactor。
?? initialCapacity：HashMap的最大容量，即為底層數(shù)組的長度。
?? loadFactor：負(fù)載因子loadFactor定義為：散列表的實(shí)際元素?cái)?shù)目(n)/ 散列表的容量(m)。
?? 負(fù)載因子衡量的是一個(gè)散列表的空間的使用程度，負(fù)載因子越大表示散列表的裝填程度越高，反之愈小。對于使用鏈表法的散列表來說，查找一個(gè)元素的平均時(shí)間是O(1+a)，因此如果負(fù)載因子越大，對空間的利用更充分，然而后果是查找效率的降低；如果負(fù)載因子太小，那么散列表的數(shù)據(jù)將過于稀疏，對空間造成嚴(yán)重浪費(fèi)。
?? HashMap的實(shí)現(xiàn)中，通過threshold字段來判斷HashMap的最大容量：
?
threshold = (int)(capacity * loadFactor);?? 結(jié)合負(fù)載因子的定義公式可知，threshold就是在此loadFactor和capacity對應(yīng)下允許的最大元素?cái)?shù)目，超過這個(gè)數(shù)目就重新resize，以降低實(shí)際的負(fù)載因子。默認(rèn)的的負(fù)載因子0.75是對空間和時(shí)間效率的一個(gè)平衡選擇。當(dāng)容量超出此最大容量時(shí)， resize后的HashMap容量是容量的兩倍：
concurrenthashmap轉(zhuǎn)載與文章：http://www.iteye.com/topic/344876
ConcurrentHashMap是Java 5中支持高并發(fā)、高吞吐量的線程安全HashMap實(shí)現(xiàn)。在這之前我對ConcurrentHashMap只有一些膚淺的理解，僅知道它采用了多個(gè)鎖，大概也足夠了。但是在經(jīng)過一次慘痛的面試經(jīng)歷之后，我覺得必須深入研究它的實(shí)現(xiàn)。面試中被問到讀是否要加鎖，因?yàn)樽x寫會(huì)發(fā)生沖突，我說必須要加鎖，我和面試官也因此發(fā)生了沖突，結(jié)果可想而知。還是閑話少說，通過仔細(xì)閱讀源代碼，現(xiàn)在總算理解ConcurrentHashMap實(shí)現(xiàn)機(jī)制了，其實(shí)現(xiàn)之精巧，令人嘆服，與大家共享之。
?
?
實(shí)現(xiàn)原理?
?
鎖分離 (Lock Stripping)
?
ConcurrentHashMap允許多個(gè)修改操作并發(fā)進(jìn)行，其關(guān)鍵在于使用了鎖分離技術(shù)。它使用了多個(gè)鎖來控制對hash表的不同部分進(jìn)行的修改。ConcurrentHashMap內(nèi)部使用段(Segment)來表示這些不同的部分，每個(gè)段其實(shí)就是一個(gè)小的hash table，它們有自己的鎖。只要多個(gè)修改操作發(fā)生在不同的段上，它們就可以并發(fā)進(jìn)行。
?
有些方法需要跨段，比如size()和containsValue()，它們可能需要鎖定整個(gè)表而而不僅僅是某個(gè)段，這需要按順序鎖定所有段，操作完畢后，又按順序釋放所有段的鎖。這里“按順序”是很重要的，否則極有可能出現(xiàn)死鎖，在ConcurrentHashMap內(nèi)部，段數(shù)組是final的，并且其成員變量實(shí)際上也是final的，但是，僅僅是將數(shù)組聲明為final的并不保證數(shù)組成員也是final的，這需要實(shí)現(xiàn)上的保證。這可以確保不會(huì)出現(xiàn)死鎖，因?yàn)楂@得鎖的順序是固定的。不變性是多線程編程占有很重要的地位，下面還要談到。
?
Java代碼???
不變(Immutable)和易變(Volatile)
?
ConcurrentHashMap完全允許多個(gè)讀操作并發(fā)進(jìn)行，讀操作并不需要加鎖。如果使用傳統(tǒng)的技術(shù)，如HashMap中的實(shí)現(xiàn)，如果允許可以在hash鏈的中間添加或刪除元素，讀操作不加鎖將得到不一致的數(shù)據(jù)。ConcurrentHashMap實(shí)現(xiàn)技術(shù)是保證HashEntry幾乎是不可變的。HashEntry代表每個(gè)hash鏈中的一個(gè)節(jié)點(diǎn)，其結(jié)構(gòu)如下所示：
?
Java代碼??可以看到除了value不是final的，其它值都是final的，這意味著不能從hash鏈的中間或尾部添加或刪除節(jié)點(diǎn)，因?yàn)檫@需要修改next引用值，所有的節(jié)點(diǎn)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(gè)節(jié)點(diǎn)，這就需要將要?jiǎng)h除節(jié)點(diǎn)的前面所有節(jié)點(diǎn)整個(gè)復(fù)制一遍，最后一個(gè)節(jié)點(diǎn)指向要?jiǎng)h除結(jié)點(diǎn)的下一個(gè)結(jié)點(diǎn)。這在講解刪除操作時(shí)還會(huì)詳述。為了確保讀操作能夠看到最新的值，將value設(shè)置成volatile，這避免了加鎖。
?
其它
?
為了加快定位段以及段中hash槽的速度，每個(gè)段hash槽的的個(gè)數(shù)都是2^n，這使得通過位運(yùn)算就可以定位段和段中hash槽的位置。當(dāng)并發(fā)級別為默認(rèn)值16時(shí)，也就是段的個(gè)數(shù)，hash值的高4位決定分配在哪個(gè)段中。但是我們也不要忘記《算法導(dǎo)論》給我們的教訓(xùn)：hash槽的的個(gè)數(shù)不應(yīng)該是2^n，這可能導(dǎo)致hash槽分配不均，這需要對hash值重新再hash一次。（這段似乎有點(diǎn)多余了?）
?
這是重新hash的算法，還比較復(fù)雜，我也懶得去理解了。
Java代碼???
這是定位段的方法：
Java代碼???
?
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
?
關(guān)于Hash表的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，這里不想做過多的探討。Hash表的一個(gè)很重要方面就是如何解決hash沖突，ConcurrentHashMap和HashMap使用相同的方式，都是將hash值相同的節(jié)點(diǎn)放在一個(gè)hash鏈中。與HashMap不同的是，ConcurrentHashMap使用多個(gè)子Hash表，也就是段(Segment)。下面是ConcurrentHashMap的數(shù)據(jù)成員：
?
Java代碼???
所有的成員都是final的，其中segmentMask和segmentShift主要是為了定位段，參見上面的segmentFor方法。
?
每個(gè)Segment相當(dāng)于一個(gè)子Hash表，它的數(shù)據(jù)成員如下：
?
Java代碼??count用來統(tǒng)計(jì)該段數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)，它是volatile，它用來協(xié)調(diào)修改和讀取操作，以保證讀取操作能夠讀取到幾乎最新的修改。協(xié)調(diào)方式是這樣的，每次修改操作做了結(jié)構(gòu)上的改變，如增加/刪除節(jié)點(diǎn)(修改節(jié)點(diǎn)的值不算結(jié)構(gòu)上的改變)，都要寫count值，每次讀取操作開始都要讀取count的值。這利用了Java 5中對volatile語義的增強(qiáng)，對同一個(gè)volatile變量的寫和讀存在happens-before關(guān)系。modCount統(tǒng)計(jì)段結(jié)構(gòu)改變的次數(shù)，主要是為了檢測對多個(gè)段進(jìn)行遍歷過程中某個(gè)段是否發(fā)生改變，在講述跨段操作時(shí)會(huì)還會(huì)詳述。threashold用來表示需要進(jìn)行rehash的界限值。table數(shù)組存儲(chǔ)段中節(jié)點(diǎn)，每個(gè)數(shù)組元素是個(gè)hash鏈，用HashEntry表示。table也是volatile，這使得能夠讀取到最新的table值而不需要同步。loadFactor表示負(fù)載因子。
?
?
實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)
?
修改操作
?
先來看下刪除操作remove(key)。
Java代碼??整個(gè)操作是先定位到段，然后委托給段的remove操作。當(dāng)多個(gè)刪除操作并發(fā)進(jìn)行時(shí)，只要它們所在的段不相同，它們就可以同時(shí)進(jìn)行。下面是Segment的remove方法實(shí)現(xiàn)：
Java代碼???整個(gè)操作是在持有段鎖的情況下執(zhí)行的，空白行之前的行主要是定位到要?jiǎng)h除的節(jié)點(diǎn)e。接下來，如果不存在這個(gè)節(jié)點(diǎn)就直接返回null，否則就要將e前面的結(jié)點(diǎn)復(fù)制一遍，尾結(jié)點(diǎn)指向e的下一個(gè)結(jié)點(diǎn)。e后面的結(jié)點(diǎn)不需要復(fù)制，它們可以重用。下面是個(gè)示意圖，我直接從這個(gè)網(wǎng)站?上復(fù)制的（畫這樣的圖實(shí)在是太麻煩了，如果哪位有好的畫圖工具，可以推薦一下）。
?
?
刪除元素之前：
?
?
?
刪除元素3之后：
?
第二個(gè)圖其實(shí)有點(diǎn)問題，復(fù)制的結(jié)點(diǎn)中應(yīng)該是值為2的結(jié)點(diǎn)在前面，值為1的結(jié)點(diǎn)在后面，也就是剛好和原來結(jié)點(diǎn)順序相反，還好這不影響我們的討論。
?
整個(gè)remove實(shí)現(xiàn)并不復(fù)雜，但是需要注意如下幾點(diǎn)。第一，當(dāng)要?jiǎng)h除的結(jié)點(diǎn)存在時(shí)，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(jié)構(gòu)性修改。第二，remove執(zhí)行的開始就將table賦給一個(gè)局部變量tab，這是因?yàn)閠able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(yōu)化，直接多次訪問非volatile實(shí)例變量沒有多大影響，編譯器會(huì)做相應(yīng)優(yōu)化。
?
?
接下來看put操作，同樣地put操作也是委托給段的put方法。下面是段的put方法：
Java代碼??該方法也是在持有段鎖的情況下執(zhí)行的，首先判斷是否需要rehash，需要就先rehash。接著是找是否存在同樣一個(gè)key的結(jié)點(diǎn)，如果存在就直接替換這個(gè)結(jié)點(diǎn)的值。否則創(chuàng)建一個(gè)新的結(jié)點(diǎn)并添加到hash鏈的頭部，這時(shí)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(diào)用了rehash方法，reash方法實(shí)現(xiàn)得也很精巧，主要利用了table的大小為2^n，這里就不介紹了。
?
修改操作還有putAll和replace。putAll就是多次調(diào)用put方法，沒什么好說的。replace甚至不用做結(jié)構(gòu)上的更改，實(shí)現(xiàn)要比put和delete要簡單得多，理解了put和delete，理解replace就不在話下了，這里也不介紹了。
?
?
獲取操作
?
首先看下get操作，同樣ConcurrentHashMap的get操作是直接委托給Segment的get方法，直接看Segment的get方法：
?
Java代碼???
get操作不需要鎖。第一步是訪問count變量，這是一個(gè)volatile變量，由于所有的修改操作在進(jìn)行結(jié)構(gòu)修改時(shí)都會(huì)在最后一步寫count變量，通過這種機(jī)制保證get操作能夠得到幾乎最新的結(jié)構(gòu)更新。對于非結(jié)構(gòu)更新，也就是結(jié)點(diǎn)值的改變，由于HashEntry的value變量是volatile的，也能保證讀取到最新的值。接下來就是對hash鏈進(jìn)行遍歷找到要獲取的結(jié)點(diǎn)，如果沒有找到，直接訪回null。對hash鏈進(jìn)行遍歷不需要加鎖的原因在于鏈指針next是final的。但是頭指針卻不是final的，這是通過getFirst(hash)方法返回，也就是存在table數(shù)組中的值。這使得getFirst(hash)可能返回過時(shí)的頭結(jié)點(diǎn)，例如，當(dāng)執(zhí)行g(shù)et方法時(shí)，剛執(zhí)行完getFirst(hash)之后，另一個(gè)線程執(zhí)行了刪除操作并更新頭結(jié)點(diǎn)，這就導(dǎo)致get方法中返回的頭結(jié)點(diǎn)不是最新的。這是可以允許，通過對count變量的協(xié)調(diào)機(jī)制，get能讀取到幾乎最新的數(shù)據(jù)，雖然可能不是最新的。要得到最新的數(shù)據(jù)，只有采用完全的同步。
?
最后，如果找到了所求的結(jié)點(diǎn)，判斷它的值如果非空就直接返回，否則在有鎖的狀態(tài)下再讀一次。這似乎有些費(fèi)解，理論上結(jié)點(diǎn)的值不可能為空，這是因?yàn)閜ut的時(shí)候就進(jìn)行了判斷，如果為空就要拋NullPointerException。空值的唯一源頭就是HashEntry中的默認(rèn)值，因?yàn)镠ashEntry中的value不是final的，非同步讀取有可能讀取到空值。仔細(xì)看下put操作的語句：tab[index] = new HashEntry<K,V>(key, hash, first, value)，在這條語句中，HashEntry構(gòu)造函數(shù)中對value的賦值以及對tab[index]的賦值可能被重新排序，這就可能導(dǎo)致結(jié)點(diǎn)的值為空。這種情況應(yīng)當(dāng)很罕見，一旦發(fā)生這種情況，ConcurrentHashMap采取的方式是在持有鎖的情況下再讀一遍，這能夠保證讀到最新的值，并且一定不會(huì)為空值。
?
Java代碼???
另一個(gè)操作是containsKey，這個(gè)實(shí)現(xiàn)就要簡單得多了，因?yàn)樗恍枰x取值：
Java代碼???
跨段操作?
?
有些操作需要涉及到多個(gè)段，比如說size(), containsValaue()。先來看下size()方法：
?
Java代碼???
size方法主要思路是先在沒有鎖的情況下對所有段大小求和，如果不能成功（這是因?yàn)楸闅v過程中可能有其它線程正在對已經(jīng)遍歷過的段進(jìn)行結(jié)構(gòu)性更新），最多執(zhí)行RETRIES_BEFORE_LOCK次，如果還不成功就在持有所有段鎖的情況下再對所有段大小求和。在沒有鎖的情況下主要是利用Segment中的modCount進(jìn)行檢測，在遍歷過程中保存每個(gè)Segment的modCount，遍歷完成之后再檢測每個(gè)Segment的modCount有沒有改變，如果有改變表示有其它線程正在對Segment進(jìn)行結(jié)構(gòu)性并發(fā)更新，需要重新計(jì)算。
?
?
其實(shí)這種方式是存在問題的，在第一個(gè)內(nèi)層for循環(huán)中，在這兩條語句sum += segments[i].count; mcsum += mc[i] = segments[i].modCount;之間，其它線程可能正在對Segment進(jìn)行結(jié)構(gòu)性的修改，導(dǎo)致segments[i].count和segments[i].modCount讀取的數(shù)據(jù)并不一致。這可能使size()方法返回任何時(shí)候都不曾存在的大小，很奇怪javadoc居然沒有明確標(biāo)出這一點(diǎn)，可能是因?yàn)檫@個(gè)時(shí)間窗口太小了吧。size()的實(shí)現(xiàn)還有一點(diǎn)需要注意，必須要先segments[i].count，才能segments[i].modCount，這是因?yàn)閟egment[i].count是對volatile變量的訪問，接下來segments[i].modCount才能得到幾乎最新的值（前面我已經(jīng)說了為什么只是“幾乎”了）。這點(diǎn)在containsValue方法中得到了淋漓盡致的展現(xiàn)：
?
?
Java代碼??同樣注意內(nèi)層的第一個(gè)for循環(huán)，里面有語句int c = segments[i].count; 但是c卻從來沒有被使用過，即使如此，編譯器也不能做優(yōu)化將這條語句去掉，因?yàn)榇嬖趯olatile變量count的讀取，這條語句存在的唯一目的就是保證segments[i].modCount讀取到幾乎最新的值。關(guān)于containsValue方法的其它部分就不分析了，它和size方法差不多。
?
?
跨段方法中還有一個(gè)isEmpty()方法，其實(shí)現(xiàn)比size()方法還要簡單，也不介紹了。最后簡單地介紹下迭代方法，如keySet(), values(), entrySet()方法，這些方法都返回相應(yīng)的迭代器，所有迭代器都繼承于Hash_Iterator類(提交時(shí)居然提醒我不能包含sh It，只得加了下劃線)，里實(shí)現(xiàn)了主要的方法。其結(jié)構(gòu)是：
?
Java代碼???
?nextSegmentIndex是段的索引，nextTableIndex是nextSegmentIndex對應(yīng)段中中hash鏈的索引，currentTable是nextSegmentIndex對應(yīng)段的table。調(diào)用next方法時(shí)主要是調(diào)用了advance方法：
?
?
Java代碼??不想再多介紹了，唯一需要注意的是跳到下一個(gè)段時(shí)，一定要先讀取下一個(gè)段的count變量。?
?
這種迭代方式的主要效果是不會(huì)拋出ConcurrentModificationException。一旦獲取到下一個(gè)段的table，也就意味著這個(gè)段的頭結(jié)點(diǎn)在迭代過程中就確定了，在迭代過程中就不能反映對這個(gè)段節(jié)點(diǎn)并發(fā)的刪除和添加，對于節(jié)點(diǎn)的更新是能夠反映的，因?yàn)楣?jié)點(diǎn)的值是一個(gè)volatile變量。
?
結(jié)束語
?
ConcurrentHashMap是一個(gè)支持高并發(fā)的高性能的HashMap實(shí)現(xiàn)，它支持完全并發(fā)的讀以及一定程度并發(fā)的寫。ConcurrentHashMap的實(shí)現(xiàn)也是很精巧，充分利用了最新的JMM規(guī)范，值得學(xué)習(xí)，卻不值得模仿。最后由于本人水平有限，對大師的作品難免有誤解，如果存在，還望大牛們不吝指出。
?
?
?
?
參考文章：
http://www.ibm.com/developerworks/java/library/j-jtp08223/，這個(gè)是討論的是Doug Lea's util.concurrent包中的ConcurrentHashMap的實(shí)現(xiàn)，不過大致思想是一致的。
?
http://floatingpoint.tinou.com/2008/09/performance-optimization-in-concurrenthashmap.html
// 以下是源博主對疑問的解釋：
其實(shí)這種方式是存在問題的，在第一個(gè)內(nèi)層for循環(huán)中，在這兩條語句sum += segments[i].count; mcsum += mc[i] = segments[i].modCount;之間，其它線程可能正在對Segment進(jìn)行結(jié)構(gòu)性的修改，導(dǎo)致segments[i].count和segments[i].modCount讀取的數(shù)據(jù)并不一致。這可能使size()方法返回任何時(shí)候都不曾存在的大小，很奇怪javadoc居然沒有明確標(biāo)出這一點(diǎn)，可能是因?yàn)檫@個(gè)時(shí)間窗口太小了吧。size()的實(shí)現(xiàn)還有一點(diǎn)需要注意，必須要先segments[i].count，才能segments[i].modCount，這是因?yàn)閟egment[i].count是對volatile變量的訪問，接下來segments[i].modCount才能得到幾乎最新的值（前面我已經(jīng)說了為什么只是“幾乎”了）。?
樓主寫的非常好，又使我明白的不少東西。這個(gè)地方還是不理解，為什么需要首先調(diào)用一次volatile變量才使的modCount幾乎可以得到最新的值??
寫volatile變量和它之前的讀寫操作是不能reorder的，讀volatile變量和它之后的讀寫操作也是不能reorder的。?
修改modCount發(fā)生在修改count之前，由于count是volatile變量，修改modCount不能和寫count的操作reorder，讀取count和它之后的操作，比如讀取modCount，不能reorder。有了這兩個(gè)不能reorder才能保證讀取了count之后，能讀到線程在寫count之前的寫入的modCount值，這個(gè)modCount值是幾乎最新的。?
如果在讀modCount之前不讀count，讀modCount甚至可能會(huì)reorder到寫modCount之前。?
用reorder解釋總是太復(fù)雜了，不如用happens-before來得簡潔。當(dāng)一個(gè)線程I對count的讀時(shí)，它讀到的值必定是另一個(gè)線程，假設(shè)是線程II，最近對count的寫。這個(gè)兩個(gè)操作存在happens-before關(guān)系，即線程II對count的寫happens-before線程I對count的讀，記作：II：W(count) < I：R(count)。單線程的happens-before規(guī)則，又有II：W(modCount) < II：(count)（查看源代碼會(huì)發(fā)現(xiàn)在寫count之前必定有寫modCount），以及 I：R(count) < I：R(modCount)，根據(jù)傳遞規(guī)則有，II：(modCount) < I：(modCount)，這就是說線程I至少能夠讀取到線程II寫count之前的modCount值。我曾經(jīng)寫了一篇關(guān)于happens-before的文章，有些表達(dá)可能有誤，但大致還是對的，http://www.iteye.com/topic/260515。?
不理解的話，也只能告訴你結(jié)論了，如果沒有對count的寫的話（對volatile的寫是一種同步操作），讀modCount可能讀到很久很久很久以前的值（初始值0都有可能）。?
期待高人做更簡潔的解釋吧。
currenthashmap雖然是線程安全的，但是對于安全對象的發(fā)布也要注意：
如下問題：
public class TestClass{
? private ConcurrentHashMap<String,Integer> map=new ConcurrentHashMap<String,Integer>();
?public void add(String key){
Integer value=map.get(key);
if(value==null){
map.put(key,1);
}else{
map.put(key,value+1)
}
}
}
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的hashmap与concurrenthashmap源码解析的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇： 用ghost为服务器装系统,Ghost详
- 下一篇： Xilinx UltraScale