ConcurrentHashMap 存储结构源码解析

引言

思考：HashTable是线程安全的，为什么不推荐使用？

HashTable是一个线程安全的类，它使用synchronized来锁住整张Hash表来实现线程安全，即每次锁住整张表让线程独占，相当于所有线程进行读写时都去竞争一把锁，导致效率非常低下。

1 ConcurrentHashMap 1.7

在JDK1.7中ConcurrentHashMap采用了数组+分段锁的方式实现。

Segment(分段锁)-减少锁的粒度

ConcurrentHashMap中的分段锁称为Segment，它即类似于HashMap的结构，即内部拥有一个Entry数组，数组中的每个元素又是一个链表,同时又是一个ReentrantLock（Segment继承了ReentrantLock）。

1.存储结构

Java 7 版本 ConcurrentHashMap 的存储结构如图：

ConcurrnetHashMap 由很多个 Segment 组合，而每一个 Segment 是一个类似于 HashMap 的结构，所以每一个 HashMap 的内部可以进行扩容。但是 Segment 的个数一旦初始化就不能改变，默认 Segment 的个数是 16 个，所以可以认为 ConcurrentHashMap 默认支持最多 16 个线程并发。

2. 初始化

通过 ConcurrentHashMap 的无参构造探寻 ConcurrentHashMap 的初始化流程。

/**
    * Creates a new, empty map with a default initial capacity (16),
    * load factor (0.75) and concurrencyLevel (16).
    */
   public ConcurrentHashMap() {
       this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR, DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL);
   }

无参构造中调用了有参构造，传入了三个参数的默认值，他们的值是。

/**
    * 默认初始化容量,这个容量指的是Segment 的大小
    */
   static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
/**
* 默认负载因子
*/
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
/**
* 默认并发级别，并发级别指的是Segment桶的个数，默认是16个并发大小
*/
static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;
Segment下面entryset数组的大小是用DEFAULT_INITIAL_CAPACITY/DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL求出来的。

Segment下面entryset数组的大小是用DEFAULT_INITIAL_CAPACITY/DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL求出来的。

接着看下这个有参构造函数的内部实现逻辑。

@SuppressWarnings("unchecked")
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,float loadFactor, int concurrencyLevel) {
   // 参数校验
   if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
       throw new IllegalArgumentException();
   // 校验并发级别大小，大于 1<<16，重置为 65536
   if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS)
       concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS;
   // Find power-of-two sizes best matching arguments
   // 2的多少次方
   int sshift = 0;//控制segment数组的大小
   int ssize = 1;
   // 这个循环可以找到 concurrencyLevel 之上最近的 2的次方值
   while (ssize < concurrencyLevel) {
       ++sshift;//代表ssize左移的次数
       ssize <<= 1;
   }
   // 记录段偏移量
   this.segmentShift = 32 - sshift;
   // 记录段掩码
   this.segmentMask = ssize - 1;
   // 设置容量   判断初始容量是否超过允许的最大容量
   if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
       initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
   // c = 容量 / ssize ，默认 16 / 16 = 1，这里是计算每个 Segment 中的类似于 HashMap 的容量
  //求entrySet数组的大小，这个地方需要保证entrySet数组的大小至少可以存储下initialCapacity的容量，假设initialCapacity为33，ssize为16，那么c=2,所以if语句是true，那么c=3,MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY初始值是2，所以if语句成立，那么cap=4，所以每一个segment的容量初始为4，segment为16，16*4>33成立，entrySet数组的大小也需要是2的幂次方
   int c = initialCapacity / ssize;
   if (c * ssize < initialCapacity)
       ++c;
   int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY;
   //Segment 中的类似于 HashMap 的容量至少是2或者2的倍数
   while (cap < c)
       cap <<= 1;
   // create segments and segments[0]
   // 创建 Segment 数组，设置 segments[0]
   Segment<K,V> s0 = new Segment<K,V>(loadFactor, (int)(cap * loadFactor),
                        (HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap]);
   Segment<K,V>[] ss = (Segment<K,V>[])new Segment[ssize];
   UNSAFE.putOrderedObject(ss, SBASE, s0); // ordered write of segments[0]
   this.segments = ss;
}

总结一下在 Java 7 中 ConcurrnetHashMap 的初始化逻辑。

• 必要参数校验。

• 校验并发级别 concurrencyLevel 大小，如果大于最大值，重置为最大值。无参构造默认值是 16.

• 寻找并发级别 concurrencyLevel 之上最近的 2 的幂次方值，作为初始化容量大小，默认是 16。

• 记录 segmentShift 偏移量，这个值为【容量 = 2 的N次方】中的 N，在后面 Put 时计算位置时会用到。默认是 32 - sshift = 28.

• 记录 segmentMask，默认是 ssize - 1 = 16 -1 = 15.

• 初始化 segments[0]，默认大小为 2，负载因子 0.75，扩容阀值是 2*0.75=1.5，插入第二个值时才会进行扩容。

计算segment数组容量的大小。

计算entrySet数组的大小。

初始化segment数组，其中生成一个s0对象放在数组的第0个位置

为什么首先需要一个s0存储到数组的第一个位置？

因为初始化数组完成后数组元素都还是null值，以后每一次添加一个元素的话，需要封装为entrySet对象，还需要对entrySet数组的大小重新计算，如果把第一次的计算结果全部存储到S0中，那么以后的话只需要直接拿来使用即可，不需要重新计算。虽然Segment对象不同，但是对象中属性内容其实是一样的。

Segment数组的长度第一次已经确定，以后不会在改变，扩容是局部扩容，只对setrySet数组的容量进行扩容。

3. put

接着上面的初始化参数继续查看 put 方法源码。

/**
* Maps the specified key to the specified value in this table.
* Neither the key nor the value can be null.
*
* <p> The value can be retrieved by calling the <tt>get</tt> method
* with a key that is equal to the original key.
*
* @param key key with which the specified value is to be associated
* @param value value to be associated with the specified key
* @return the previous value associated with <tt>key</tt>, or
*         <tt>null</tt> if there was no mapping for <tt>key</tt>
* @throws NullPointerException if the specified key or value is null
*/
public V put(K key, V value) {
   Segment<K,V> s;
   if (value == null)
       throw new NullPointerException();
   int hash = hash(key);
   // hash 值无符号右移 28位（初始化时获得），然后与 segmentMask=15 做与运算
   // 其实也就是把高4位与segmentMask（1111）做与运算
// this.segmentMask = ssize - 1;
//对hash值进行右移segmentShift位，计算元素对应segment中数组下表的位置
//把hash右移segmentShift，相当于只要hash值的高32-segmentShift位，右移的目的是保留了hash值的高位。然后和segmentMask与操作计算元素在segment数组中的下表
int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
//使用unsafe对象获取数组中第j个位置的值，后面加上的是偏移量
if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject          // nonvolatile; recheck
(segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) //  in ensureSegment
// 如果查找到的 Segment 为空，初始化
s = ensureSegment(j);
//插入segment对象
return s.put(key, hash, value, false);
}
/**
Returns the segment for the given index, creating it and
recording in segment table (via CAS) if not already present.
@param k the index
@return the segment
*/
@SuppressWarnings("unchecked")
private Segment<K,V> ensureSegment(int k) {
final Segment<K,V>[] ss = this.segments;
long u = (k << SSHIFT) + SBASE; // raw offset
Segment<K,V> seg;
// 判断 u 位置的 Segment 是否为null
if ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u)) == null) {
Segment<K,V> proto = ss[0]; // use segment 0 as prototype
// 获取0号 segment 里的 HashEntry<K,V> 初始化长度
int cap = proto.table.length;
// 获取0号 segment 里的 hash 表里的扩容负载因子，所有的 segment 的 loadFactor 是相同的
float lf = proto.loadFactor;
// 计算扩容阀值
int threshold = (int)(cap * lf);
// 创建一个 cap 容量的 HashEntry 数组
HashEntry<K,V>[] tab = (HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap];
if ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u)) == null) { // recheck
// 再次检查 u 位置的 Segment 是否为null，因为这时可能有其他线程进行了操作
Segment<K,V> s = new Segment<K,V>(lf, threshold, tab);
// 自旋检查 u 位置的 Segment 是否为null
while ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u))
== null) {
// 使用CAS 赋值，只会成功一次
if (UNSAFE.compareAndSwapObject(ss, u, null, seg = s))
break;
}
}
}
return seg;
}

/*Returns the segment for the given index, creating it and
recording in segment table (via CAS) if not already present.

@param k the index
@return the segment
*/
@SuppressWarnings("unchecked")
private Segment<K,V> ensureSegment(int k) {
final Segment<K,V>[] ss = this.segments;
long u = (k << SSHIFT) + SBASE; // raw offset
Segment<K,V> seg;
// 判断 u 位置的 Segment 是否为null
if ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u)) == null) {
Segment<K,V> proto = ss[0]; // use segment 0 as prototype
// 获取0号 segment 里的 HashEntry<K,V> 初始化长度
int cap = proto.table.length;
// 获取0号 segment 里的 hash 表里的扩容负载因子，所有的 segment 的 loadFactor 是相同的
float lf = proto.loadFactor;
// 计算扩容阀值
int threshold = (int)(cap * lf);
// 创建一个 cap 容量的 HashEntry 数组
HashEntry<K,V>[] tab = (HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap];
if ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u)) == null) { // recheck
// 再次检查 u 位置的 Segment 是否为null，因为这时可能有其他线程进行了操作
Segment<K,V> s = new Segment<K,V>(lf, threshold, tab);
// 自旋检查 u 位置的 Segment 是否为null
while ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u))
== null) {
// 使用CAS 赋值，只会成功一次
if (UNSAFE.compareAndSwapObject(ss, u, null, seg = s))
break;
}
}
}
return seg;
}

上面的源码分析了 ConcurrentHashMap 在 put 一个数据时的处理流程，下面梳理下具体流程。

计算要 put 的 key 的位置，获取指定位置的 Segment。

• 如果指定位置的 Segment 为空，则初始化这个 Segment.

• 初始化 Segment 流程：

• 检查计算得到的位置的 Segment 是否为null.

• 为 null 继续初始化，使用 Segment[0] 的容量和负载因子创建一个 HashEntry 数组。

• 再次检查计算得到的指定位置的 Segment 是否为null.

• 使用创建的 HashEntry 数组初始化这个 Segment.

• 自旋判断计算得到的指定位置的 Segment 是否为null，使用 CAS 在这个位置赋值为 Segment.

Segment.put 插入 key,value 值。

上面探究了获取 Segment 段和初始化 Segment 段的操作。最后一行的 Segment 的 put 方法还没有查看，继续分析。

final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
   // 获取 ReentrantLock 独占锁，获取不到，scanAndLockForPut 获取。
   HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null : scanAndLockForPut(key, hash, value);
   V oldValue;
   try {
       HashEntry<K,V>[] tab = table;
       // 计算要put的数据位置
       int index = (tab.length - 1) & hash;
       // CAS 获取 index 坐标的值
       HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index);
       for (HashEntry<K,V> e = first;;) {
           if (e != null) {
               // 检查是否 key 已经存在，如果存在，则遍历链表寻找位置，找到后替换 value
               K k;
               if ((k = e.key) == key ||
                   (e.hash == hash && key.equals(k))) {
                   oldValue = e.value;
                   if (!onlyIfAbsent) {
                       e.value = value;
                       ++modCount;
                   }
                   break;
               }
               e = e.next;
           }
           else {
               // first 有值没说明 index 位置已经有值了，有冲突，链表头插法。
               if (node != null)
                   node.setNext(first);
               else
                   node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first);
               int c = count + 1;
               // 容量大于扩容阀值，小于最大容量，进行扩容
               if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)
                   rehash(node);
               else
                   // index 位置赋值 node，node 可能是一个元素，也可能是一个链表的表头
                   setEntryAt(tab, index, node);
               ++modCount;
               count = c;
               oldValue = null;
               break;
           }
       }
   } finally {
       unlock();
   }
   return oldValue;
}

由于 Segment 继承了 ReentrantLock，所以 Segment 内部可以很方便的获取锁，put 流程就用到了这个功能。

• tryLock() 获取锁，获取不到使用 scanAndLockForPut 方法继续获取。

• 计算 put 的数据要放入的 index 位置，然后获取这个位置上的 HashEntry 。

• 遍历 put 新元素，为什么要遍历？因为这里获取的 HashEntry 可能是一个空元素，也可能是链表已存在，所以要区别对待。

如果这个位置上的 HashEntry 不存在：

如果当前容量大于扩容阀值，小于最大容量，进行扩容。

直接头插法插入。

如果这个位置上的 HashEntry 存在：

判断链表当前元素 Key 和 hash 值是否和要 put 的 key 和 hash 值一致。一致则替换值

不一致，获取链表下一个节点，直到发现相同进行值替换，或者链表表里完毕没有相同的。

如果当前容量大于扩容阀值，小于最大容量，进行扩容。

直接链表头插法插入。

• 如果要插入的位置之前已经存在，替换后返回旧值，否则返回 null.

这里面的第一步中的 scanAndLockForPut 操作这里没有介绍，这个方法做的操作就是不断的自旋 tryLock() 获取锁。当自旋次数大于指定次数时，使用 lock() 阻塞获取锁。在自旋时顺表获取下 hash 位置的 HashEntry。

private HashEntry<K,V> scanAndLockForPut(K key, int hash, V value) {
   HashEntry<K,V> first = entryForHash(this, hash);
   HashEntry<K,V> e = first;
   HashEntry<K,V> node = null;
   int retries = -1; // negative while locating node
   // 自旋获取锁
   while (!tryLock()) {
       HashEntry<K,V> f; // to recheck first below
       if (retries < 0) {
           if (e == null) {
               if (node == null) // speculatively create node
                   node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, null);
               retries = 0;
           }
           else if (key.equals(e.key))
               retries = 0;
           else
               e = e.next;
       }
       else if (++retries > MAX_SCAN_RETRIES) {
           // 自旋达到指定次数后，阻塞等到只到获取到锁
           lock();
           break;
       }
       else if ((retries & 1) == 0 &&
                (f = entryForHash(this, hash)) != first) {
           e = first = f; // re-traverse if entry changed
           retries = -1;
       }
   }
   return node;
}

4. 扩容 rehash

ConcurrentHashMap 的扩容只会扩容到原来的两倍。老数组里的数据移动到新的数组时，位置要么不变，要么变为 index+ oldSize，参数里的 node 会在扩容之后使用链表头插法插入到指定位置。

private void rehash(HashEntry<K,V> node) {
   HashEntry<K,V>[] oldTable = table;
   // 老容量
   int oldCapacity = oldTable.length;
   // 新容量，扩大两倍
   int newCapacity = oldCapacity << 1;
   // 新的扩容阀值
   threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
   // 创建新的数组
   HashEntry<K,V>[] newTable = (HashEntry<K,V>[]) new HashEntry[newCapacity];
   // 新的掩码，默认2扩容后是4，-1是3，二进制就是11。
   int sizeMask = newCapacity - 1;
   for (int i = 0; i < oldCapacity ; i++) {
       // 遍历老数组
       HashEntry<K,V> e = oldTable[i];
       if (e != null) {
           HashEntry<K,V> next = e.next;
           // 计算新的位置，新的位置只可能是不便或者是老的位置+老的容量。
           int idx = e.hash & sizeMask;
           if (next == null)   //  Single node on list
               // 如果当前位置还不是链表，只是一个元素，直接赋值
               newTable[idx] = e;
           else { // Reuse consecutive sequence at same slot
               // 如果是链表了
               HashEntry<K,V> lastRun = e;
               int lastIdx = idx;
               // 新的位置只可能是不便或者是老的位置+老的容量。
               // 遍历结束后，lastRun 后面的元素位置都是相同的
               for (HashEntry<K,V> last = next; last != null; last = last.next) {
                   int k = last.hash & sizeMask;
                   if (k != lastIdx) {
                       lastIdx = k;
                       lastRun = last;
                   }
               }
               // ，lastRun 后面的元素位置都是相同的，直接作为链表赋值到新位置。
               newTable[lastIdx] = lastRun;
               // Clone remaining nodes
               for (HashEntry<K,V> p = e; p != lastRun; p = p.next) {
                   // 遍历剩余元素，头插法到指定 k 位置。
                   V v = p.value;
                   int h = p.hash;
                   int k = h & sizeMask;
                   HashEntry<K,V> n = newTable[k];
                   newTable[k] = new HashEntry<K,V>(h, p.key, v, n);
               }
           }
       }
   }
   // 头插法插入新的节点
   int nodeIndex = node.hash & sizeMask; // add the new node
   node.setNext(newTable[nodeIndex]);
   newTable[nodeIndex] = node;
   table = newTable;
}

有些同学可能会对最后的两个 for 循环有疑惑，这里第一个 for 是为了寻找这样一个节点，这个节点后面的所有 next 节点的新位置都是相同的。然后把这个作为一个链表赋值到新位置。第二个 for 循环是为了把剩余的元素通过头插法插入到指定位置链表。这样实现的原因可能是基于概率统计，有深入研究的同学可以发表下意见。

5. get

到这里就很简单了，get 方法只需要两步即可。

• 计算得到 key 的存放位置。

• 遍历指定位置查找相同 key 的 value 值。

public V get(Object key) {
   Segment<K,V> s; // manually integrate access methods to reduce overhead
   HashEntry<K,V>[] tab;
   int h = hash(key);
   long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;
   // 计算得到 key 的存放位置
   if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null &&
       (tab = s.table) != null) {
       for (HashEntry<K,V> e = (HashEntry<K,V>) UNSAFE.getObjectVolatile
                (tab, ((long)(((tab.length - 1) & h)) << TSHIFT) + TBASE);
            e != null; e = e.next) {
           // 如果是链表，遍历查找到相同 key 的 value。
           K k;
           if ((k = e.key) == key || (e.hash == h && key.equals(k)))
               return e.value;
       }
   }
   return null;
}

2 ConcurrentHashMap 1.8

1. 存储结构

可以发现 Java8 的 ConcurrentHashMap 相对于 Java7 来说变化比较大，不再是之前的 Segment 数组 + HashEntry 数组 + 链表，而是 Node 数组 + 链表 / 红黑树。当冲突链表达到一定长度时，链表会转换成红黑树。

补充：CAS

CAS（Compare-and-Swap/Exchange），即比较并替换，是一种实现并发常用到的技术。

CAS核心算法：执行函数：CAS(V，E，N)

V表示准备要被更新的变量 （内存的值）      

E表示我们提供的 期望的值 （期望的原值）

N表示新值 ，准备更新V的值 （新值）

算法思路：V是共享变量，我们拿着自己准备的这个E，去跟V去比较，如果E == V ，说明当前没有其它线程在操作，所以，我们把N 这个值 写入对象的 V 变量中。如果 E ！= V ，说明我们准备的这个E，已经过时了，所以我们要重新准备一个最新的E ，去跟V 比较，比较成功后才能更新 V的值为N。

如果多个线程同时使用CAS操作一个变量的时候，只有一个线程能够修改成功。其余的线程提供的期望值已经与共享变量的值不一样了，所以均会失败。

   由于CAS操作属于乐观派，它总是认为自己能够操作成功，所以操作失败的线程将会再次发起操作，而不是被OS挂起。所以说，即使CAS操作没有使用同步锁，其它线程也能够知道对共享变量的影响。

因为其它线程没有被挂起，并且将会再次发起修改尝试，所以无锁操作即CAS操作天生免疫死锁。

另外一点需要知道的是，CAS是系统原语，CAS操作是一条CPU的原子指令，所以不会有线程安全问题。

ABA问题：E和E2对比相同是不能保证百分百保证，其他线程没有在自己线程执行计算的过程里抢锁成功过。有可能其他线程操作后新E值和旧E值一样！

ABA问题解决：在E对象里加个操作次数变量就行，每次判断时对比两个，E和操作次数就OK了，因为ABA问题中就算E相同操作次数也绝不相同

2. 初始化 initTable

/**
* Initializes table, using the size recorded in sizeCtl.
*/
private final Node<K,V>[] initTable() {
   Node<K,V>[] tab; int sc;
   while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
       //如果 sizeCtl < 0 ,说明另外的线程执行CAS 成功，正在进行初始化。
       if ((sc = sizeCtl) < 0)
           // 让出 CPU 使用权
           Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
       else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
           try {
               if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
                   int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
                   @SuppressWarnings("unchecked")
                   Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
                   table = tab = nt;
                   sc = n - (n >>> 2);
               }
           } finally {
               sizeCtl = sc;
           }
           break;
       }
   }
   return tab;
}

从源码中可以发现 ConcurrentHashMap 的初始化是通过自旋和 CAS 操作完成的。里面需要注意的是变量 sizeCtl ，它的值决定着当前的初始化状态。

• -1 说明正在初始化

• -N 说明有N-1个线程正在进行扩容

• 表示 table 初始化大小，如果 table 没有初始化

• 表示 table 容量，如果 table已经初始化。

3. put

直接过一遍 put 源码。

public V put(K key, V value) {
   return putVal(key, value, false);
}
/** Implementation for put and putIfAbsent */
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
// key 和 value 不能为空
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
// f = 目标位置元素
Node<K,V> f; int n, i, fh;// fh 后面存放目标位置的元素 hash 值
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
// 数组桶为空，初始化数组桶（自旋+CAS)
tab = initTable();
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
// 桶内为空，CAS 放入，不加锁，成功了就直接 break 跳出
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;
// 使用 synchronized 加锁加入节点
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
// 说明是链表
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
// 循环加入新的或者覆盖节点
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) {
// 红黑树
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;
}

/** Implementation for put and putIfAbsent */
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
// key 和 value 不能为空
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
// f = 目标位置元素
Node<K,V> f; int n, i, fh;// fh 后面存放目标位置的元素 hash 值
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
// 数组桶为空，初始化数组桶（自旋+CAS)
tab = initTable();
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
// 桶内为空，CAS 放入，不加锁，成功了就直接 break 跳出
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;
// 使用 synchronized 加锁加入节点
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
// 说明是链表
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
// 循环加入新的或者覆盖节点
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) {
// 红黑树
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;
}

• 根据 key 计算出 hashcode 。

• 判断是否需要进行初始化。

• 即为当前 key 定位出的 Node，如果为空表示当前位置可以写入数据，利用 CAS 尝试写入，失败则自旋保证成功。

• 如果当前位置的 hashcode == MOVED == -1,则需要进行扩容。

• 如果都不满足，则利用 synchronized 锁写入数据。

• 如果数量大于 TREEIFY_THRESHOLD 则要转换为红黑树。

4. get

get 流程比较简单，直接过一遍源码。

public V get(Object key) {
   Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
   // key 所在的 hash 位置
   int h = spread(key.hashCode());
   if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
       (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
       // 如果指定位置元素存在，头结点hash值相同
       if ((eh = e.hash) == h) {
           if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
               // key hash 值相等，key值相同，直接返回元素 value
               return e.val;
       }
       else if (eh < 0)
           // 头结点hash值小于0，说明正在扩容或者是红黑树，find查找
           return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
       while ((e = e.next) != null) {
           // 是链表，遍历查找
           if (e.hash == h &&
               ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
               return e.val;
       }
   }
   return null;
}

总结一下 get 过程：

• 根据 hash 值计算位置。

• 查找到指定位置，如果头节点就是要找的，直接返回它的 value.

• 如果头节点 hash 值小于 0 ，说明正在扩容或者是红黑树，查找之。

• 如果是链表，遍历查找之。

3 总结

Java7 中 ConcurrentHashMap 使用的分段锁，也就是每一个 Segment 上同时只有一个线程可以操作，每一个 Segment 都是一个类似 HashMap 数组的结构，它可以扩容，它的冲突会转化为链表。但是 Segment 的个数一但初始化就不能改变。

Java8 中的 ConcurrentHashMap 使用的 Synchronized 锁加 CAS 的机制。结构也由 Java7 中的 Segment 数组 + HashEntry 数组 + 链表 进化成了 Node 数组 + 链表 / 红黑树，Node 是类似于一个 HashEntry 的结构。它的冲突再达到一定大小时会转化成红黑树，在冲突小于一定数量时又退回链表。

来源：https://juejin.cn/post/7155514875354021902