ConcurrentHashMap

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在我们介绍的这么多集合类中只有Hashtable、Stack、Vector这3个集合类是线程安全的,也就是我们不需要添加额外的代码就可以在多线程环境中使用。当然我们也可以通过添加额外的代码使一个非线程安全的集合类,变成线程安全的。主要的方式有两种。

下面代码将创建一个线程安全的HashMap集合

Map<String, String> hashMap = Collections.synchronizedMap(new HashMap<String, String>());

实际上在我们进行多线程开发时,如果需要使用集合时一般不会采用上述的实现方式。而是直接使用一种新的集合实现我们的逻辑,也就是我们今天要分享的ConcurrentHashMap集合。顾名思义这个集合的特性就是保证线程安全的,除此之外,ConcurrentHashMap集合的底层实现还考虑了对性能的优化。

那我们废话不多说,我们直接分析ConcurrentHashMap集合的底层源码。首先还是看一下ConcurrentHashMap集合的初始化代码。

public ConcurrentHashMap() {
}

ConcurrentHashMap集合的无参构造方法只是定义了一个空方法并没有任何实现。在一点和其它集合类的初始化有很大的不同。由于ConcurrentHashMap集合的特性是保证线程安全的。并且我们知道如果在使用集合时发生线程安全问题,那么十有八九的原因是发生在添加元素和删除元素时的。也就是集合中的对应的put方法和remove方法。所以接下来我们的重点就是详细分析ConcurrentHashMap集合中的put方法和remove方法的底层实现。

public V put(K key, V value) {
return putVal(key, value, false);
}
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
    // 这一点和HashMap不同在HashMap中是可以将null做为key和value保存到集合中的而在ConcurrentHashMap集合中都不允许这一点倒是和Hashtable集合一样
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
int hash = spread(key.hashCode()); // 计算key的hashCode
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) { // 循环遍历底层数组
Node<K,V> f; int n, i, fh;
if (tab == null || (n = tab.length) == 0) // 如果数组为空说明是第一次调用put方法
tab = initTable(); // 初始化底层数组只有集合为空时才会执行初始化
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null))) // 通过CAS无锁算法创建新的节点 该方法为native方法我们无法查看它的源码
break;
}
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
else {            // 如果代码执行到这里说明底层数组对应的索引位置已经存储了元素,所以要通过遍历链表来确认新元素保存到哪里了
V oldVal = null;             // 因为在处理链表时可能会有多个线程同时操作,所以这里添加了同步。这里要特别注意一下只有多个线程同是操作的是链表时才会加锁,而在Hashtable中而不是这样处理的它是将整个集合添加了锁,这也就是ConcurrentHashMap集合对多线程优化的具体提现,也就是分段加锁
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
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;
}
}
}
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) {
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
addCount(1L, binCount);
return null;
}
public V remove(Object key) {
return replaceNode(key, null, null);
}
final V replaceNode(Object key, V value, Object cv) {
int hash = spread(key.hashCode()); // 同样要计算key的hashCode
for (Node<K,V>[] tab = table;;) { // 循环遍历底层数组直到找到和参数key相同的元素
Node<K,V> f; int n, i, fh;
if (tab == null || (n = tab.length) == 0 ||
(f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) // 如果key对应的数组索引位置为空说明当前数组索引中没有保存任何元素,直接退出循环
break;
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
boolean validated = false;             // 这里同步的原因和put方法是一样的也是因为要遍历链表中的元素了,并且删除对应的元素时,还要更改当前元素的前驱节点和后继节点 所以为了避免多个线程同时删除链表中的元素于是添加了同步
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
if (fh >= 0) {
validated = true;
for (Node<K,V> e = f, pred = null;;) {
K ek;
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
V ev = e.val;
if (cv == null || cv == ev ||
(ev != null && cv.equals(ev))) {
oldVal = ev;
if (value != null)
e.val = value;
else if (pred != null)
pred.next = e.next;
else
setTabAt(tab, i, e.next);
}
break;
}
pred = e;
if ((e = e.next) == null)
break;
}
}
else if (f instanceof TreeBin) {
validated = true;
TreeBin<K,V> t = (TreeBin<K,V>)f;
TreeNode<K,V> r, p;
if ((r = t.root) != null &&
(p = r.findTreeNode(hash, key, null)) != null) {
V pv = p.val;
if (cv == null || cv == pv ||
(pv != null && cv.equals(pv))) {
oldVal = pv;
if (value != null)
p.val = value;
else if (t.removeTreeNode(p))
setTabAt(tab, i, untreeify(t.first));
}
}
}
}
}
if (validated) {
if (oldVal != null) {
if (value == null)
addCount(-1L, -1);
return oldVal;
}
break;
}
}
}
return null;
}