ConcurreentHashMap的实现原理与使用

ConcurrentHashMap是线程安全且高效的HashMap。

为什么要使用ConcurrentHashMap

在并发编程中使用HashMap可能导致程序死循环。而使用线程安全的HashTable效率又非常低下，基于以上两个原因，便有了ConcurrentHashMap的登场机会。

1. 线程不安全的HashMap

   在多线程环境下，使用HashMap进行put操作会引起死循环，导致CPU利用率接近100%，所以在并发情况下不能使用HashMap。

   HashMap在并发执行put操作时会引起死循环，是因为多线程会导致HashMap的Entry链表形成环形数据结构，一旦形成环形数据结构，Entry的next节点永远不为空，，就会产生死循环获取Entry。

2. 效率低下的HashTable

   HashTable容器使用了synchronized来保证线程安全，但在线程竞争激烈的情况下HashTable的效率非常低下。因为当一个线程访问HashTable的同步方法，其他线程也访问HashTable的同步方法时，会进入阻塞或轮询状态。

3. ConcurrentHashMap的锁分段技术可有效提升并发访问率

   容器里有很多把锁，每一把锁用于锁容器中其中一部分数据，那么当多线程访问容器里不同数据段的数据时，线程间就不会存在锁竞争，从而可以有效提高并发访问效率，这就是ConcurrentHashMap所使用的锁分段技术。

ConcurrentHashMap的结构

ConcurrentHashMap是由Segment数组结构和HashEntry数据结构组成。Segment是一种可重入锁（ReentrantLock），在ConcurrentHashMap里扮演锁的角色；HashEntry则用于存储键值对数据。

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ConcurrentHashMap的操作

1. get操作

   Segment的get操作实现非常简单和高效。先经过一次再散列，然后使用这个散列值通过散列运算定位到Segment，再通过散列算法定位到元素：

    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 &&
               (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;
       }
   

2. put操作

   由于put操作方法里需要对共享变量进行写操作，所以为了线程安全，在操作共享变量时必须加锁。

   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;
           for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
               Node<K,V> f; int n, i, fh;
               if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
                   tab = initTable();
               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
               }
               else if ((fh = f.hash) == MOVED)
                   tab = helpTransfer(tab, f);
               else {
                   V oldVal = null;
                   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;
       }
   

(1)是否需要扩容

在插入元素前先会先判断Segment里的HashEntry数组是否超过容量（threshold），如果超过阈值，则对数组进行扩容

(2)如何扩容

在扩容的时候，首先会创建一个容量是原来容量两倍的数组，然后对原数组里的元素进行再散列后插入到新的数组里。为了高效，ConcurrentHashMap不会对整个容器进行扩容，而只对某个segment进行扩容。

3. size操作

   如果要统计整个ConcurrentHashMap里元素的大小，就必须统计所有Segment里的元素的大小后求和。

   public int size() {
           long n = sumCount();
           return ((n < 0L) ? 0 :
                   (n > (long)Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE :
                   (int)n);
       }