ConcurrentHashMap原理详解(太细了)

一、什么是ConcurrentHashMap

ConcurrentHashMap和HashMap一样，是一个存放键值对的容器。使用hash算法来获取值的地址，因此时间复杂度是O(1)。查询非常快。
同时，ConcurrentHashMap是线程安全的HashMap。专门用于多线程环境。

二、ConcurrentHashMap和HashMap以及Hashtable的区别

2.1 HashMap

HashMap是线程不安全的，因为HashMap中操作都没有加锁，因此在多线程环境下会导致数据覆盖之类的问题，所以，在多线程中使用HashMap是会抛出异常的。

2.2 HashTable

HashTable是线程安全的,但是HashTable只是单纯的在put()方法上加上synchronized。保证插入时阻塞其他线程的插入操作。虽然安全，但因为设计简单，所以性能低下。

2.3 ConcurrentHashMap

ConcurrentHashMap是线程安全的，ConcurrentHashMap并非锁住整个方法，而是通过原子操作和局部加锁的方法保证了多线程的线程安全，且尽可能减少了性能损耗。

由此可见，HashTable可真是一无是处…

三、ConcurrentHashMap原理

这一节专门介绍ConcurrentHashMap是如何保证线程安全的。如果想详细了解ConcurrentHashMap的数据结构，请参考HashMap。

3.1 volatile修饰的节点数组

请看源码

//ConcurrentHashMap使用volatile修饰节点数组，保证其可见性，禁止指令重排。
transient volatile Node<K,V>[] table;

再看看HashMap是怎么做的

//HashMap没有用volatile修饰节点数组。
transient Node<K,V&gt;[] table;

显然，HashMap并不是为多线程环境设计的。

3.2 ConcurrentHashMap的put()方法

//put()方法直接调用putVal()方法
public V put(K key, V value) {
 return putVal(key, value, false);
}
//所以直接看putVal()方法。
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&gt;[] tab = table;;) {
        Node<K,V&gt; f; int n, i, fh;
        if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
            tab = initTable();
        else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) &amp; hash)) == null) {
            if (casTabAt(tab, i, null,
                         new Node<K,V&gt;(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 &gt;= 0) {
                        binCount = 1;
                        for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
                            K ek;
                            if (e.hash == hash &amp;&amp;
                                ((ek = e.key) == key ||
                                 (ek != null &amp;&amp; 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;
}

我来给大家讲解一下步骤把。

public V put(K key, V value) {

首先，put()方法是没有用synchronized修饰的。

for (Node<K,V>[] tab = table;;)

新插入一个节点时，首先会进入一个死循环，
情商高的就会说，这是一个乐观锁
进入乐观锁后，

if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
    tab = initTable();

如果tab未被初始化，则先将tab初始化。此时，这轮循环结束，因为被乐观锁锁住，开始下一轮循环。
第二轮循环，此时tab已经被初始化了，所以跳过。

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
}

接下来通过key的hash值来判断table中是否存在相同的key，如果不存在，执行casTabAt()方法。
注意，这个操作时不加锁的，看到里面的那行注释了么// no lock when adding to empty bin。位置为空时不加锁。
这里其实是利用了一个CAS操作。

CAS(Compare-And-Swap)：比较并交换

这里就插播一个小知识，CAS就是通过一个原子操作，用预期值去和实际值做对比，如果实际值和预期相同，则做更新操作。
如果预期值和实际不同，我们就认为，其他线程更新了这个值，此时不做更新操作。
而且这整个流程是原子性的，所以只要实际值和预期值相同，就能保证这次更新不会被其他线程影响。

好了，我们继续。
既然这里用了CAS操作去更新值，那么就存在两者情况。

1. 实际值和预期值相同
   相同时，直接将值插入，因为此时是线程安全的。好了，这时插入操作完成。使用break;跳出了乐观锁。循环结束。
2. 实际值和预期值不同
   不同时，不进行操作，因为此时这个值已经被其他线程修改过了，此时这轮操作就结束了，因为还被乐观锁锁住，进入第三轮循环。

第三轮循环中，前面的判断又会重新执行一次，我就跳过不说了，进入后面的判断。

 else if ((fh = f.hash) == MOVED)
    tab = helpTransfer(tab, f);

这里判断的是tab的状态，MOVED表示在扩容中，如果在扩容中，帮助其扩容。帮助完了后就会进行第四轮循环。
终于，来到了最后一轮循环。

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 &amp;&amp;
                        ((ek = e.key) == key ||
                         (ek != null &amp;&amp; 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;
    }
}

上面的判断都不满足时，就会进入最后的分支，这条分支表示，key的hash值位置不为null(之前的判断是hash值为null时直接做插入操作)，表示发生了hash冲突，此时节点就要通过链表的形式存储这个插入的新值。Node类是有next字段的，用来指向链表的下一个位置，新节点就往这插。

synchronized (f) {

看，终于加排它锁了，只有在发生hash冲突的时候才加了排它锁。

if (tabAt(tab, i) == f) {
	if (fh >= 0) {

重新判断当前节点是不是第二轮判断过的节点，如果不是，表示节点被其他线程改过了，进入下一轮循环，
如果是，再次判断是否在扩容中，如果是，进入下一轮循环，
如果不是，其他线程没改过，继续走，

for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {

for循环，循环遍历这个节点上的链表，

if (e.hash == hash &&
    ((ek = e.key) == key ||
     (ek != null && key.equals(ek)))) {
    oldVal = e.val;
    if (!onlyIfAbsent)
        e.val = value;
    break;
}

找到一个hash值相同，且key也完全相同的节点，更新这个节点。
如果找不到

if ((e = e.next) == null) {
	pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
                              value, null);
    break;
}

往链表最后插入这个新节点。因为在排他锁中，这些操作都可以直接操作。终于到这插入就基本完成了。

总结

做插入操作时，首先进入乐观锁，
然后，在乐观锁中判断容器是否初始化，
如果没初始化则初始化容器，
如果已经初始化，则判断该hash位置的节点是否为空，如果为空，则通过CAS操作进行插入。
如果该节点不为空，再判断容器是否在扩容中，如果在扩容，则帮助其扩容。
如果没有扩容，则进行最后一步，先加锁，然后找到hash值相同的那个节点(hash冲突)，
循环判断这个节点上的链表，决定做覆盖操作还是插入操作。
循环结束，插入完毕。

3.3 ConcurrentHashMap的get()方法

//ConcurrentHashMap的get()方法是不加锁的，方法内部也没加锁。
public V get(Object key)

看上面这代码，ConcurrentHashMap的get()方法是不加锁的，为什么可以不加锁？因为table有volatile关键字修饰，保证每次获取值都是最新的。

//Hashtable的get()是加锁的，所以性能差。
public synchronized V get(Object key) 

再看看Hashtable，差距啊。

四、使用场景

嗯，多线程环境下，更新少，查询多时使用的话，性能比较高。
乐观锁嘛，认为更新操作时不会被其他线程影响。所以时候再更新少的情况下性能高。

对你有帮助吗？点个赞吧~

代码007普通

打赏 收藏 海报 链接