HashMap底层源码剖析

ConcurrentHashMap底层实现

1、ConcurrentHashMap和HashTable区别

　　ConcurrentHashMap融合了hashtable和hashMap二者的优势；

　　hashTable是做了同步的，hashMap没有同步，所以hashMap在单线程情况下效率高，hashTable在多线程情况下，同步操作能保证程序执行的正确性；

　　但是hashTable每次同步执行都要锁住整个结构；

　　

　　ConcurrentHashMap锁的方式是稍微细粒度的（分段锁机制），ConcurrentHashMap将hash表分为16个桶（默认值）；

2、JDK1.7和JDK1.8底层实现的区别

（1）底层数据结构

<jdk1.7>：

　　数组（Segment） + 数组（HashEntry） + 链表（HashEntry节点）

　　底层一个Segments数组，存储一个Segments对象，一个Segments中储存一个Entry数组，存储的每个Entry对象又是一个链表头结点。

　　

<jdk1.8>：

　　Node数组+链表 / 红黑树： 类似hashMap<jdk1.8>

　　Node数组使用来存放树或者链表的头结点，当一个链表中的数量到达一个数目时，会使查询速率降低，所以到达一定阈值时，会将一个链表转换为一个红黑二叉树，通告查询的速率。

　　

　　ConcurrentHashMap取消了Segment分段锁的机制，从而实现一段数据进行加锁，减少了并发，CAS（读）+synchronized（写）

（2）主要属性

  <jdk1.7>：

　　两个主要的内部类：

　　　　HashEntry 定义的节点，里面存储的数据和下一个节点，在此不分析
　　　  class Segment内部类，继承ReentrantLock，有一个HashEntry数组，用来存储链表头结点

int  count ；    //此对象中存放的HashEntry个数
int threshold ； //扩容阈值
volatile HashEntry<K,V>[] table;   //储存entry的数组，每一个entry都是链表的头部
float loadFactor;    //加载因子

 v  get（Object key, int hash）； 获取相应元素
//注意：此方法并不加锁，因为只是读操作，
 V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent)
//注意：此方法加锁

  <jdk1.8>：

//外部类的基本属性
volatile Node<K,V>[] table;      // Node数组用于存放链表或者树的头结点
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;    // 链表转红黑树的阈值 > 8 时
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;  // 红黑树转链表的阈值  <= 6 时
static final int TREEBIN   = -2;           // 树根节点的hash值
static final float LOAD_FACTOR = 0.75f;    // 负载因子
static final int DEFAULT_CAPACITY = 16;    // 默认大小为16
//内部类
class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
    int hash;
   final K key;
   volatile V val;
   volatile Node<K,V> next;
}
//jdk1.8中虽然不在使用分段锁，但是仍然有Segment这个类，但是没有实际作用

更详细可以参照：https://blog.csdn.net/qq_41884976/article/details/89532816　　

3、ConcurrentHashMap底层put方法实现的核心逻辑

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());// 得到 hash 值
    int binCount = 0;   // 用于记录相应链表的长度
    for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
        Node<K,V> f; int n, i, fh;
        // 如果数组"空"，进行数组初始化
        if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
            // 初始化数组
            tab = initTable();

        // 找该 hash 值对应的数组下标，得到第一个节点 f
        else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
            // 如果数组该位置为空，
            //    用一次 CAS 操作将新new出来的 Node节点放入数组i下标位置
            //          如果 CAS 失败，那就是有并发操作，进到下一个循环
            if (casTabAt(tab, i, null,
                         new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
                break;          // no lock when adding to empty bin
        }
        // hash 居然可以等于 MOVED，这个需要到后面才能看明白，不过从名字上也能猜到，肯定是因为在扩容
         else if ((fh = f.hash) == MOVED)
            // 帮助数据迁移，这个等到看完数据迁移部分的介绍后，再理解这个就很简单了
            tab = helpTransfer(tab, f);

        else { // 到这里就是说，f 是该位置的头结点，而且不为空

            V oldVal = null;
            // 获取链表头结点监视器对象
            synchronized (f) {
                if (tabAt(tab, i) == f) {
                    if (fh >= 0) { // 头结点的 hash 值大于 0，说明是链表
                        // 用于累加，记录链表的长度
                        binCount = 1;
                        // 遍历链表
                        for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
                            K ek;
                            // 如果发现了"相等"的 key，判断是否要进行值覆盖，然后也就可以 break 了
                            if (e.hash == hash &&
                                ((ek = e.key) == key ||
                                 (ek != null && key.equals(ek)))) {
                                oldVal = e.val;
                                if (!onlyIfAbsent)
                                    e.val = value;
                                break;
                            }
                            // 到了链表的最末端，将这个新值放到链表的最后面
                            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) { // 红黑树
                        Node<K,V> p;
                        binCount = 2;
                        // 调用红黑树的插值方法插入新节点
                        if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
                                                       value)) != null) {
                            oldVal = p.val;
                            if (!onlyIfAbsent)
                                p.val = value;
                        }
                    }
                }
            }
            // binCount != 0 说明上面在做链表操作
            if (binCount != 0) {
                // 判断是否要将链表转换为红黑树，临界值： 8
                if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
                    // 如果当前数组的长度小于 64，那么会进行数组扩容，而不是转换为红黑树
                    treeifyBin(tab, i);   // 如果超过64，会转成红黑树
                if (oldVal != null)
                    return oldVal;
                break;
            }
        }
    }
    //
    addCount(1L, binCount);
    return null;
}

对于putVal函数的流程大体如下：

　　①判断存储的key，value是否为空，若为空，则抛出异常；

　　②计算key的hash值，随后进入无限循环，该无限循环可以确保成功插入数据，若table表为空或者长度为0，则初始化table表；

　　③根据key的hash值取出table表中的结点元素，若取出的结点元素为空（该桶为空），则使用CAS将key，value，hash值生成的结点放入桶中；

　　④若该节点的hash值为MOVED，则对该桶中的结点进行转移；

　　⑤对桶中的第一个结点进行加锁，对该桶进行遍历，桶中的结点的hash值与key值与给定的hash值和key值相等，则根据标识选择是否进行更新操作（用给定的value值替换该结点的value值），若遍历完桶仍没有找到hash值与key值和指定的hash值与key值相等的结点，则直接新生一个结点并赋值为之前最后一个结点的下一个结点；

　　⑥若binCount值达到红黑树转化的阈值，则将桶中的结构转化为红黑树存储，最后，增加binCount的值；

4、ConcurrentHashMap底层get方法实现的核心逻辑

    public V get(Object key) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
　　　　　//计算key的hash值
        int h = spread(key.hashCode());
　　　　　//表不为空并且表的长度大于0并且key所在的桶不为空
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
　　　　　　　//表中的元素的hash值与key的hash相等
            if ((eh = e.hash) == h) {
　　　　　　　　　　//键相等
                if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
                    return e.val;
            }
　　　　　　　//结点hash值小于0
            else if (eh < 0)
　　　　　　　　　　//在桶中查找
                return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
　　　　　　　//对于结点hash值大于0的情况
            while ((e = e.next) != null) {
                if (e.hash == h &&
                    ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
                    return e.val;
            }
        }
        return null;
    }

get函数根据key的hash值来计算在哪个桶中，再遍历桶，查找元素，若找到则返回该结点，否则，返回null；