先做总结:

1、HashMap HashTable ConcurrentHashMap

HashMap:线程不安全

HashTable:线程安全,每个方法都加了 synchronized 修饰。类似 Collections.synchronizedMap(hashMap)

       对读写加锁,独占式,一个线程在读时其他线程必须等待,吞吐量较低,性能较为低下。

ConcurrentHashMap:利用CAS+Synchronized来保证并发的安全性。数据结构同HashMap。

2、ConcurrentHashMap如何实现线程安全?

(1)get()方法使用tabAt(Node<K, V>[], int)方法

    调用Unsafe的native方法 getObjectVolatile(Object obj, long offset);

    // 获取obj对象中offset偏移地址对应的object型field的值,支持volatile load语义,即:让缓存中的数据失效,重新从主内存加载数据

(2)put()方法

  ①需要获取数组上的Node时同样使用tabAt()方法

  ②设置数组上Node是使用casTabAt() 方法,

    casTabAt()调用Unsafe的native方法compareAndSwapObject(),CAS操作

  ③哈希冲突之后,需要操作改hash值对应的链表/红黑树,此时synchronized(该链表第一个Node)

    保证线程安全的基础上,减小了锁的粒度。

3、线程安全的容器只能保证自身的数据不被破坏,但无法保证业务的行为是否正确。

    public static void demo1() {
        final Map<String, Integer> count = new ConcurrentHashMap<>();
        final CountDownLatch endLatch = new CountDownLatch(2);
        Runnable task = new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                for (int i = 0; i < 5; i++) {
                    Integer value = count.get("a");
                    if (null == value) {
                        count.put("a", 1);
                    } else {
                        count.put("a", value + 1);
                    }
                }
                endLatch.countDown();
            }
        };
        new Thread(task).start();
        new Thread(task).start();
 
        try {
            endLatch.await();
            System.out.println(count);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

 demo1是两个线程操作ConcurrentHashMap,意图将value变为10。但是,因为多个线程用相同的key调用时,很可能会覆盖相互的结果,造成记录的次数比实际出现的次数少。

当然可以用锁解决这个问题,但是也可以使用ConcurrentMap定义的方法:

V putIfAbsent(K key, V value)
   如果key对应的value不存在,则put进去,返回null。否则不put,返回已存在的value。
 
boolean remove(Object key, Object value)
   如果key对应的值是value,则移除K-V,返回true。否则不移除,返回false。
 
boolean replace(K key, V oldValue, V newValue)
   如果key对应的当前值是oldValue,则替换为newValue,返回true。否则不替换,返回false。

修改:

public static void demo1() {
    final Map<String, Integer> count = new ConcurrentHashMap<>();
    final CountDownLatch endLatch = new CountDownLatch(2);
    Runnable task = new Runnable() {
        @Override
        public void run() {
            Integer oldValue, newValue;
            for (int i = 0; i < 5; i++) {
                while (true) {
                    oldValue = count.get("a");
                    if (null == oldValue) {
                        newValue = 1;
                        if (count.putIfAbsent("a", newValue) == null) {
                            break;
                        }
                    } else {
                        newValue = oldValue + 1;
                        if (count.replace("a", oldValue, newValue)) {
                            break;
                        }
                    }
                }
            }
            endLatch.countDown();
        }
    };
    new Thread(task).start();
    new Thread(task).start();
 
    try {
        endLatch.await();
        System.out.println(count);
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

由于ConcurrentMap中不能保存value为null的值,所以需要处理不存在和已存在两种情况,不过可以使用AtomicInteger来替代。

public static void demo1() {
    final Map<String, AtomicInteger> count = new ConcurrentHashMap<>();
    final CountDownLatch endLatch = new CountDownLatch(2);
    Runnable task = new Runnable() {
        @Override
        public void run() {
            AtomicInteger oldValue;
            for (int i = 0; i < 5; i++) {
                oldValue = count.get("a");
                if (null == oldValue) {
                    AtomicInteger zeroValue = new AtomicInteger(0);
                    oldValue = count.putIfAbsent("a", zeroValue);
                    if (null == oldValue) {
                        oldValue = zeroValue;
                    }
                }
                oldValue.incrementAndGet();
            }
            endLatch.countDown();
        }
    };
    new Thread(task).start();
    new Thread(task).start();
 
    try {
        endLatch.await();
        System.out.println(count);
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

一、属性

// 最大容量:2^30=1073741824
private static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

// 默认初始值,必须是2的幕数
private static final int DEFAULT_CAPACITY = 16;

//
static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;

//
private static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;

//
private static final float LOAD_FACTOR = 0.75f;

// 链表转红黑树阀值,> 8 链表转换为红黑树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

//树转链表阀值,小于等于6(tranfer时,lc、hc=0两个计数器分别++记录原bin、新binTreeNode数量,<=UNTREEIFY_THRESHOLD 则untreeify(lo))
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

//
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

//
private static final int MIN_TRANSFER_STRIDE = 16;

//
private static int RESIZE_STAMP_BITS = 16;

// 2^15-1,help resize的最大线程数
private static final int MAX_RESIZERS = (1 << (32 - RESIZE_STAMP_BITS)) - 1;

// 32-16=16,sizeCtl中记录size大小的偏移量
private static final int RESIZE_STAMP_SHIFT = 32 - RESIZE_STAMP_BITS;

// forwarding nodes的hash值
static final int MOVED     = -1;

// 树根节点的hash值
static final int TREEBIN   = -2;

// ReservationNode的hash值
static final int RESERVED  = -3;

// 可用处理器数量
static final int NCPU = Runtime.getRuntime().availableProcessors();

几个很重要的概念:

(1)table:用来存放Node节点数据的,默认为null,默认大小为16的数组,每次扩容时大小总是2的幂次方;

(2)nextTable:扩容时新生成的数据,数组为table的两倍;

(3)Node:节点,保存key-value的数据结构;

(4)ForwardingNode:一个特殊的Node节点,hash值为-1,其中存储nextTable的引用。只有table发生扩容的时候,ForwardingNode才会发挥作用,作为一个占位符放在table中表示当前节点为null或则已经被移动

(5)sizeCtl:控制标识符,用来控制table初始化和扩容操作的,在不同的地方有不同的用途,其值也不同,所代表的含义也不同

  1. 负数代表正在进行初始化或扩容操作
  2. -1代表正在初始化
  3. -N 表示有N-1个线程正在进行扩容操作
  4. 正数或0代表hash表还没有被初始化,这个数值表示初始化或下一次进行扩容的大小

二、构造

    public ConcurrentHashMap() {
    }

    public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {
        if (initialCapacity < 0)
            throw new IllegalArgumentException();
        int cap = ((initialCapacity >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ?
                   MAXIMUM_CAPACITY :
                   tableSizeFor(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1));
        this.sizeCtl = cap;
    }

    public ConcurrentHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
        this.sizeCtl = DEFAULT_CAPACITY;
        putAll(m);
    }

    public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
        this(initialCapacity, loadFactor, 1);
    }

    public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
                             float loadFactor, int concurrencyLevel) {
        if (!(loadFactor > 0.0f) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
            throw new IllegalArgumentException();
        if (initialCapacity < concurrencyLevel)   // Use at least as many bins
            initialCapacity = concurrencyLevel;   // as estimated threads
        long size = (long)(1.0 + (long)initialCapacity / loadFactor);
        int cap = (size >= (long)MAXIMUM_CAPACITY) ?
            MAXIMUM_CAPACITY : tableSizeFor((int)size);
        this.sizeCtl = cap;
    }

初始化: initTable()

private final Node<K,V>[] initTable() {
    Node<K,V>[] tab; int sc;
    while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
        // 初始化的"功劳"被其他线程"抢去"了
        if ((sc = sizeCtl) < 0)
            Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
        // CAS 一下,将 sizeCtl 设置为 -1,代表抢到了锁
        else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
            try {
                if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
                    // DEFAULT_CAPACITY 默认初始容量是 16
                    int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
                    // 初始化数组,长度为 16 或初始化时提供的长度
                    Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
                    // 将这个数组赋值给 table,table 是 volatile 的
                    table = tab = nt;
                    // 如果 n 为 16 的话,那么这里 sc = 12
                    // 其实就是 0.75 * n
                    sc = n - (n >>> 2);
                }
            } finally {
                // 设置 sizeCtl 为 sc,我们就当是 12 吧
                sizeCtl = sc;
            }
            break;
        }
    }
    return tab;
}

三、put()

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();
    // 得到 hash 值
    int hash = spread(key.hashCode());
    // 用于记录相应链表的长度
    int binCount = 0;
    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,后面会详细介绍
            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 操作将这个新值放入其中即可,这个 put 操作差不多就结束了,可以拉到最后面了
            //          如果 CAS 失败,那就是有并发操作,进到下一个循环就好了
            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;
            // 获取数组该位置的头结点的监视器锁
            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;
                        }
                    }
                }
            }

            if (binCount != 0) {
                // 判断是否要将链表转换为红黑树,临界值和 HashMap 一样,也是 8
                if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
                    // 这个方法和 HashMap 中稍微有一点点不同,那就是它不是一定会进行红黑树转换,
                    // 如果当前数组的长度小于 64,那么会选择进行数组扩容,而不是转换为红黑树
                    //    具体源码我们就不看了,扩容部分后面说
                    treeifyBin(tab, i);
                if (oldVal != null)
                    return oldVal;
                break;
            }
        }
    }
    // 
    addCount(1L, binCount);
    return null;
}

按照上面的源码,我们可以确定put整个流程如下:

  • 判空;ConcurrentHashMap的key、value都不允许为null
  • 计算hash。利用方法计算hash值。
  • 遍历table,进行节点插入操作,过程如下:
    • 如果table为空,则表示ConcurrentHashMap还没有初始化,则进行初始化操作:initTable()
    • 根据hash值获取节点的位置i,若该位置为空,则直接插入,这个过程是不需要加锁的。计算f位置:i=(n – 1) & hash
    • 如果检测到fh = f.hash == -1,则f是ForwardingNode节点,表示有其他线程正在进行扩容操作,则帮助线程一起进行扩容操作
    • 如果f.hash >= 0 表示是链表结构,则遍历链表,如果存在当前key节点则替换value,否则插入到链表尾部。如果f是TreeBin类型节点,则按照红黑树的方法更新或者增加节点
    • 若链表长度 > TREEIFY_THRESHOLD(默认是8),则将链表转换为红黑树结构
  • 调用addCount方法,ConcurrentHashMap的size + 1

这里整个put操作已经完成。

四、get()

    public V get(Object key) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
        // 计算hash
        int h = spread(key.hashCode());
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
                (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
            // 搜索到的节点key与传入的key相同且不为null,直接返回这个节点
            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;
            // 链表,遍历
            while ((e = e.next) != null) {
                if (e.hash == h &&
                        ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
                    return e.val;
            }
        }
        return null;
    }

get操作:

  • 计算hash值
  • 判断table是否为空,如果为空,直接返回null
  • 根据hash值获取table中的Node节点(tabAt(tab, (n – 1) & h)),然后根据链表或者树形方式找到相对应的节点,返回其value值。

五、扩容

// 首先要说明的是,方法参数 size 传进来的时候就已经翻了倍了
private final void tryPresize(int size) {
    // c:size 的 1.5 倍,再加 1,再往上取最近的 2 的 n 次方。
    int c = (size >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ? MAXIMUM_CAPACITY :
        tableSizeFor(size + (size >>> 1) + 1);
    int sc;
    while ((sc = sizeCtl) >= 0) {
        Node<K,V>[] tab = table; int n;

        // 这个 if 分支和之前说的初始化数组的代码基本上是一样的,在这里,我们可以不用管这块代码
        if (tab == null || (n = tab.length) == 0) {
            n = (sc > c) ? sc : c;
            if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
                try {
                    if (table == tab) {
                        @SuppressWarnings("unchecked")
                        Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
                        table = nt;
                        sc = n - (n >>> 2); // 0.75 * n
                    }
                } finally {
                    sizeCtl = sc;
                }
            }
        }
        else if (c <= sc || n >= MAXIMUM_CAPACITY)
            break;
        else if (tab == table) {
            // 我没看懂 rs 的真正含义是什么,不过也关系不大
            int rs = resizeStamp(n);

            if (sc < 0) {
                Node<K,V>[] nt;
                if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
                    sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
                    transferIndex <= 0)
                    break;
                // 2. 用 CAS 将 sizeCtl 加 1,然后执行 transfer 方法
                //    此时 nextTab 不为 null
                if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
                    transfer(tab, nt);
            }
            // 1. 将 sizeCtl 设置为 (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2)
            //     我是没看懂这个值真正的意义是什么?不过可以计算出来的是,结果是一个比较大的负数
            //  调用 transfer 方法,此时 nextTab 参数为 null
            else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
                                         (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
                transfer(tab, null);
        }
    }
}

这个方法的核心在于 sizeCtl 值的操作,首先将其设置为一个负数,然后执行 transfer(tab, null),再下一个循环将 sizeCtl 加 1,并执行 transfer(tab, nt),之后可能是继续 sizeCtl 加 1,并执行 transfer(tab, nt)。

所以,可能的操作就是执行 1 次 transfer(tab, null) + 多次 transfer(tab, nt),这里怎么结束循环的需要看完 transfer 源码才清楚。

private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
    int n = tab.length, stride;

    // stride 在单核下直接等于 n,多核模式下为 (n>>>3)/NCPU,最小值是 16
    // stride 可以理解为”步长“,有 n 个位置是需要进行迁移的,
    //   将这 n 个任务分为多个任务包,每个任务包有 stride 个任务
    if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
        stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range

    // 如果 nextTab 为 null,先进行一次初始化
    //    前面我们说了,外围会保证第一个发起迁移的线程调用此方法时,参数 nextTab 为 null
    //       之后参与迁移的线程调用此方法时,nextTab 不会为 null
    if (nextTab == null) {
        try {
            // 容量翻倍
            Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1];
            nextTab = nt;
        } catch (Throwable ex) {      // try to cope with OOME
            sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
            return;
        }
        // nextTable 是 ConcurrentHashMap 中的属性
        nextTable = nextTab;
        // transferIndex 也是 ConcurrentHashMap 的属性,用于控制迁移的位置
        transferIndex = n;
    }

    int nextn = nextTab.length;

    // ForwardingNode 翻译过来就是正在被迁移的 Node
    // 这个构造方法会生成一个Node,key、value 和 next 都为 null,关键是 hash 为 MOVED
    // 后面我们会看到,原数组中位置 i 处的节点完成迁移工作后,
    //    就会将位置 i 处设置为这个 ForwardingNode,用来告诉其他线程该位置已经处理过了
    //    所以它其实相当于是一个标志。
    ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);


    // advance 指的是做完了一个位置的迁移工作,可以准备做下一个位置的了
    boolean advance = true;
    boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab

    /*
     * 下面这个 for 循环,最难理解的在前面,而要看懂它们,应该先看懂后面的,然后再倒回来看
     * 
     */

    // i 是位置索引,bound 是边界,注意是从后往前
    for (int i = 0, bound = 0;;) {
        Node<K,V> f; int fh;

        // 下面这个 while 真的是不好理解
        // advance 为 true 表示可以进行下一个位置的迁移了
        //   简单理解结局:i 指向了 transferIndex,bound 指向了 transferIndex-stride
        while (advance) {
            int nextIndex, nextBound;
            if (--i >= bound || finishing)
                advance = false;

            // 将 transferIndex 值赋给 nextIndex
            // 这里 transferIndex 一旦小于等于 0,说明原数组的所有位置都有相应的线程去处理了
            else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
                i = -1;
                advance = false;
            }
            else if (U.compareAndSwapInt
                     (this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
                      nextBound = (nextIndex > stride ?
                                   nextIndex - stride : 0))) {
                // 看括号中的代码,nextBound 是这次迁移任务的边界,注意,是从后往前
                bound = nextBound;
                i = nextIndex - 1;
                advance = false;
            }
        }
        if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
            int sc;
            if (finishing) {
                // 所有的迁移操作已经完成
                nextTable = null;
                // 将新的 nextTab 赋值给 table 属性,完成迁移
                table = nextTab;
                // 重新计算 sizeCtl:n 是原数组长度,所以 sizeCtl 得出的值将是新数组长度的 0.75 倍
                sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
                return;
            }

            // 之前我们说过,sizeCtl 在迁移前会设置为 (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2
            // 然后,每有一个线程参与迁移就会将 sizeCtl 加 1,
            // 这里使用 CAS 操作对 sizeCtl 进行减 1,代表做完了属于自己的任务
            if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
                // 任务结束,方法退出
                if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
                    return;

                // 到这里,说明 (sc - 2) == resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT,
                // 也就是说,所有的迁移任务都做完了,也就会进入到上面的 if(finishing){} 分支了
                finishing = advance = true;
                i = n; // recheck before commit
            }
        }
        // 如果位置 i 处是空的,没有任何节点,那么放入刚刚初始化的 ForwardingNode ”空节点“
        else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
            advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
        // 该位置处是一个 ForwardingNode,代表该位置已经迁移过了
        else if ((fh = f.hash) == MOVED)
            advance = true; // already processed
        else {
            // 对数组该位置处的结点加锁,开始处理数组该位置处的迁移工作
            synchronized (f) {
                if (tabAt(tab, i) == f) {
                    Node<K,V> ln, hn;
                    // 头结点的 hash 大于 0,说明是链表的 Node 节点
                    if (fh >= 0) {
                        // 下面这一块和 Java7 中的 ConcurrentHashMap 迁移是差不多的,
                        // 需要将链表一分为二,
                        //   找到原链表中的 lastRun,然后 lastRun 及其之后的节点是一起进行迁移的
                        //   lastRun 之前的节点需要进行克隆,然后分到两个链表中
                        int runBit = fh & n;
                        Node<K,V> lastRun = f;
                        for (Node<K,V> p = f.next; p != null; p = p.next) {
                            int b = p.hash & n;
                            if (b != runBit) {
                                runBit = b;
                                lastRun = p;
                            }
                        }
                        if (runBit == 0) {
                            ln = lastRun;
                            hn = null;
                        }
                        else {
                            hn = lastRun;
                            ln = null;
                        }
                        for (Node<K,V> p = f; p != lastRun; p = p.next) {
                            int ph = p.hash; K pk = p.key; V pv = p.val;
                            if ((ph & n) == 0)
                                ln = new Node<K,V>(ph, pk, pv, ln);
                            else
                                hn = new Node<K,V>(ph, pk, pv, hn);
                        }
                        // 其中的一个链表放在新数组的位置 i
                        setTabAt(nextTab, i, ln);
                        // 另一个链表放在新数组的位置 i+n
                        setTabAt(nextTab, i + n, hn);
                        // 将原数组该位置处设置为 fwd,代表该位置已经处理完毕,
                        //    其他线程一旦看到该位置的 hash 值为 MOVED,就不会进行迁移了
                        setTabAt(tab, i, fwd);
                        // advance 设置为 true,代表该位置已经迁移完毕
                        advance = true;
                    }
                    else if (f instanceof TreeBin) {
                        // 红黑树的迁移
                        TreeBin<K,V> t = (TreeBin<K,V>)f;
                        TreeNode<K,V> lo = null, loTail = null;
                        TreeNode<K,V> hi = null, hiTail = null;
                        int lc = 0, hc = 0;
                        for (Node<K,V> e = t.first; e != null; e = e.next) {
                            int h = e.hash;
                            TreeNode<K,V> p = new TreeNode<K,V>
                                (h, e.key, e.val, null, null);
                            if ((h & n) == 0) {
                                if ((p.prev = loTail) == null)
                                    lo = p;
                                else
                                    loTail.next = p;
                                loTail = p;
                                ++lc;
                            }
                            else {
                                if ((p.prev = hiTail) == null)
                                    hi = p;
                                else
                                    hiTail.next = p;
                                hiTail = p;
                                ++hc;
                            }
                        }
                        // 如果一分为二后,节点数少于 8,那么将红黑树转换回链表
                        ln = (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) ? untreeify(lo) :
                            (hc != 0) ? new TreeBin<K,V>(lo) : t;
                        hn = (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) ? untreeify(hi) :
                            (lc != 0) ? new TreeBin<K,V>(hi) : t;

                        // 将 ln 放置在新数组的位置 i
                        setTabAt(nextTab, i, ln);
                        // 将 hn 放置在新数组的位置 i+n
                        setTabAt(nextTab, i + n, hn);
                        // 将原数组该位置处设置为 fwd,代表该位置已经处理完毕,
                        //    其他线程一旦看到该位置的 hash 值为 MOVED,就不会进行迁移了
                        setTabAt(tab, i, fwd);
                        // advance 设置为 true,代表该位置已经迁移完毕
                        advance = true;
                    }
                }
            }
        }
    }
} 

 

 

参考资料 / 相关推荐:

【死磕Java并发】—–J.U.C之Java并发容器:ConcurrentHashMap

ConcurrentHashMap使用示例 

ConcurrentHashMap使用示例

Java7/8 中的 HashMap 和 ConcurrentHashMap 全解析

 

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