concurrenthashmap为什么是线程安全

一、HashMap和ConcurrentHashMap的对比

我们用一段代码证明下HashMap的线程不安全，以及ConcurrentHashMap的线程安全性。代码逻辑很简单，开启10000个线程，每个线程做很简单的操作，就是put一个key，然后删除一个key，理论上线程安全的情况下，最后map的size()肯定为0。

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Map<Object,Object> myMap=new HashMap<>();
        // ConcurrentHashMap myMap=new ConcurrentHashMap();
        for (int i = 0; i <10000 ; i++) {
            new Thread(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                        double a=Math.random();
                        myMap.put(a,a);
                        myMap.remove(a);
                }
            }).start();
        }
        Thread.sleep(15000l);//多休眠下，保证上面的线程操作完毕。
        System.out.println(myMap.size());

这里显示Map的size=13，但是实际上map里还有一个key。 同样的代码我们用ConcurrentHashMap来运行下，结果map ==0

这里也就证明了ConcurrentHashMap是线程安全的，我们接下来从源码分析下ConcurrentHashMap是如何保证线程安全的，本次源码jdk版本为1.8。

二、ConcurrentHashMap源码分析

3.1 ConcurrentHashMap的基础属性

//默认最大的容量 
private static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//默认初始化的容量
private static final int DEFAULT_CAPACITY = 16;
//最大的数组可能长度
static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;
//默认的并发级别，目前并没有用，只是为了保持兼容性
private static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;
//和hashMap一样，负载因子
private static final float LOAD_FACTOR = 0.75f;
//和HashMap一样，链表转换为红黑树的阈值，默认是8
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
//红黑树转换链表的阀值，默认是6
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
//进行链表转换最少需要的数组长度，如果没有达到这个数字，只能进行扩容
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
//table扩容时, 每个线程最少迁移table的槽位个数
private static final int MIN_TRANSFER_STRIDE = 16;
//感觉是用来计算偏移量和线程数量的标记
private static int RESIZE_STAMP_BITS = 16;
//能够调整的最大线程数量
private static final int MAX_RESIZERS = (1 << (32 - RESIZE_STAMP_BITS)) - 1;
//记录偏移量
private static final int RESIZE_STAMP_SHIFT = 32 - RESIZE_STAMP_BITS;
//值为-1, 当Node.hash为MOVED时, 代表着table正在扩容
static final int MOVED     = -1;
//TREEBIN, 置为-2, 代表此元素后接红黑树
static final int TREEBIN   = -2;
//感觉是占位符，目前没看出来明显的作用
static final int RESERVED  = -3;
//主要用来计算Hash值的
static final int HASH_BITS = 0x7fffffff; 
//节点数组
transient volatile Node<K,V>[] table;
//table迁移过程临时变量, 在迁移过程中将元素全部迁移到nextTable上
private transient volatile Node<K,V>[] nextTable;
//基础计数器
private transient volatile long baseCount;
//table扩容和初始化的标记，不同的值代表不同的含义，默认为0，表示未初始化
//-1: table正在初始化;小于-1，表示table正在扩容；大于0，表示初始化完成后下次扩容的大小
private transient volatile int sizeCtl;
//table容量从n扩到2n时, 是从索引n->1的元素开始迁移, transferIndex代表当前已经迁移的元素下标
private transient volatile int transferIndex;
//扩容时候，CAS锁标记
private transient volatile int cellsBusy;
//计数器表，大小是2次幂
private transient volatile CounterCell[] counterCells;

上面就是ConcurrentHashMap的基本属性，我们大部分和HashMap一样，只是增加了部分属性，后面我们来分析增加的部分属性是起到如何的作用的。

2.2 ConcurrentHashMap的常用方法属性

put方法

final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
        //key和value不允许为null
        if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
        //计算hash值
        int hash = spread(key.hashCode());
        int binCount = 0;
        for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
            Node<K,V> f; int n, i, fh;
            //如果table没有初始化，进行初始化
            if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
                tab = initTable();
            //计算数组的位置    
            else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
                //如果该位置为空，构造新节点添加即可
                if (casTabAt(tab, i, null,
                             new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
                    break;                   // no lock when adding to empty bin
            }//如果正在扩容
            else if ((fh = f.hash) == MOVED)
            //帮着一起扩容
                tab = helpTransfer(tab, f);
            else {
            //开始真正的插入
                V oldVal = null;
                synchronized (f) {
                    if (tabAt(tab, i) == f) {
                    //如果已经初始化完成了
                        if (fh >= 0) {
                            binCount = 1;
                            for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
                                K ek;
                                //这里key相同直接覆盖原来的节点
                                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;
                                //否则添加到节点的最后面
                                if ((e = e.next) == null) {
                                    pred.next = new Node<K,V>(hash, key,  value, null);
                                    break;
                                }
                            }
                        }//如果节点是树节点，就进行树节点添加操作
                        else if (f instanceof TreeBin) {
                            Node<K,V> p;
                            binCount = 2;
                            if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,alue)) != null) {
                                oldVal = p.val;
                                if (!onlyIfAbsent)
                                    p.val = value;
                            }
                        }
                    }
                }//判断节点是否要转换成红黑树
                if (binCount != 0) {
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
                        treeifyBin(tab, i);//红黑树转换
                    if (oldVal != null)
                        return oldVal;
                    break;
                }
            }
        }
        //计数器，采用CAS计算size大小，并且检查是否需要扩容
        addCount(1L, binCount);
        return null;
    }

我们发现ConcurrentHashMap的put方法和HashMap的逻辑相差不大，主要是新增了线程安全部分，在添加元素时候，采用synchronized来保证线程安全，然后计算size的时候采用CAS操作进行计算。整个put流程比较简单，总结下就是：

1.判断key和vaule是否为空，如果为空，直接抛出异常。

2.判断table数组是否已经初始化完毕，如果没有初始化，进行初始化。

3.计算key的hash值，如果该位置为空，直接构造节点放入。

4.如果table正在扩容，进入帮助扩容方法。

5.最后开启同步锁，进行插入操作，如果开启了覆盖选项，直接覆盖，否则，构造节点添加到尾部，如果节点数超过红黑树阈值，进行红黑树转换。如果当前节点是树节点，进行树插入操作。

6.最后统计size大小，并计算是否需要扩容。

get方法

public V get(Object key) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
        //计算hash值
        int h = spread(key.hashCode());
        //如果table已经初始化，并且计算hash值的索引位置node不为空
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
            //如果hash相等，key相等，直接返回该节点的value
            if ((eh = e.hash) == h) {
                if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
                    return e.val;
            }//如果hash值为负值表示正在扩容，这个时候查的是ForwardingNode的find方法来定位到节点。
            else if (eh < 0)
                return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
            //循环遍历链表，查询key和hash值相等的节点。
            while ((e = e.next) != null) {
                if (e.hash == h &&
                    ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
                    return e.val;
            }
        }
        return null;
    }

get方法比较简单，主要流程如下：

1.直接计算hash值，查找的节点如果key和hash值相等，直接返回该节点的value就行。

2.如果table正在扩容，就调用ForwardingNode的find方法查找节点。

3.如果没有扩容，直接循环遍历链表，查找到key和hash值一样的节点值即可。

ConcurrentHashMap的扩容

ConcurrentHashMap的扩容相对于HashMap的扩容相对复杂，因为涉及到了多线程操作，这里扩容方法主要是transfer，我们来分析下这个方法的源码，研究下是如何扩容的。

private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
        int n = tab.length, stride;
        //保证每个线程扩容最少是16,
        if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
            stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
        if (nextTab == null) {            // initiating
            try {
            //扩容2倍
                @SuppressWarnings("unchecked")
                Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1];
                nextTab = nt;
            } catch (Throwable ex) {      // try to cope with OOME
                //出现异常情况就不扩容了。
                sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
                return;
            }
            //用新数组对象接收
            nextTable = nextTab;
            //初始化扩容下表为原数组的长度
            transferIndex = n;
        }
        int nextn = nextTab.length;
        //扩容期间的过渡节点
        ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
        boolean advance = true;
        boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
        
        for (int i = 0, bound = 0;;) {
            Node<K,V> f; int fh;
            while (advance) {
                int nextIndex, nextBound;
                //如果该线程已经完成了
                if (--i >= bound || finishing)
                    advance = false;
                //设置扩容转移下标，如果下标小于0，说明已经没有区间可以操作了，线程可以退出了
                else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
                    i = -1;
                    advance = false;
                }CAS操作设置区间
                else if (U.compareAndSwapInt
                         (this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
                          nextBound = (nextIndex > stride ?
                                       nextIndex - stride : 0))) {
                    bound = nextBound;
                    i = nextIndex - 1;
                    advance = false;
                }
            }
            //如果计算的区间小于0了，说明区间分配已经完成，没有剩余区间分配了
            if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
                int sc;
                if (finishing) {//如果扩容完成了，进行收尾工作
                    nextTable = null;//清空临时数组
                    table = nextTab;//赋值原数组
                    sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);//重新赋值sizeCtl
                    return;
                }//如果扩容还在进行，自己任务完成就进行sizeCtl-1，这里是因为，扩容是通过helpTransfer()和addCount()方法来调用的，在调用transfer()真正扩容之前，sizeCtl都会+1，所以这里每个线程完成后就进行-1。
                if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
                //这里应该是判断扩容是否结束
                    if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
                        return;
                    //结束，赋值状态
                    finishing = advance = true;
                    i = n; // recheck before commit
                }
            }//如果在table中没找到，就用过渡节点
            else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
                //成功设置就进入下一个节点
                advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
            else if ((fh = f.hash) == MOVED)
                //如果节点不为空，并且该位置的hash值为-1，表示已经处理了，直接进入下一个循环即可
                advance = true; // already processed
            else {
            //这里说明老table该位置不为null，也没有被处理过，进行真正的处理逻辑。进行同步锁
                synchronized (f) {
                    if (tabAt(tab, i) == f) {
                        Node<K,V> ln, hn;
                        //如果hash值大于0
                        if (fh >= 0) {
                        //为运算结果
                            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;
                                //这里的逻辑和hashMap是一样的，都是采用2个链表进行处理，具体分析可以查看我分析HashMap的文章
                                if ((ph & n) == 0)
                                    ln = new Node<K,V>(ph, pk, pv, ln);
                                else
                                    hn = new Node<K,V>(ph, pk, pv, hn);
                            }
                            setTabAt(nextTab, i, ln);
                            setTabAt(nextTab, i + n, hn);
                            setTabAt(tab, i, fwd);
                            advance = true;
                        }//如果是树节点，执行树节点的扩容数据转移
                        else if (f instanceof TreeBin) {
                            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);
                                //也是通过位运算判断两个链表的位置    
                                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;
                                }
                            }
                            //这里判断是否进行树转换
                            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;
                           //这里把新处理的链表赋值到新数组中
                            setTabAt(nextTab, i, ln);
                            setTabAt(nextTab, i + n, hn);
                            setTabAt(tab, i, fwd);
                            advance = true;
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }

ConcurrentHashMap的扩容还是比较复杂，复杂主要表现在，控制多线程扩容层面上，扩容的源码我没有解析的很细，一方面是确实比较复杂，本人有某些地方也不是太明白,另一方面是我觉得我们研究主要是弄懂其思想，能搞明白关键代码和关键思路即可,只要不是重新实现一套类似的功能，我想就不用纠结其全部细节了。总结下ConcurrentHashMap的扩容步骤如下：

1.获取线程扩容处理步长，最少是16，也就是单个线程处理扩容的节点个数。

2.新建一个原来容量2倍的数组，构造过渡节点，用于扩容期间的查询操作。

3.进行死循环进行转移节点，主要根据finishing变量判断是否扩容结束，在扩容期间通过给不同的线程设置不同的下表索引进行扩容操作，就是不同的线程，操作的数组分段不一样，同时利用synchronized同步锁锁住操作的节点，保证了线程安全。

4.真正进行节点在新数组的位置是和HashMap扩容逻辑一样的，通过位运算计算出新链表是否位于原位置或者位于原位置+扩容的长度位置，具体分析可以查看我的这篇文章。

三、总结

1.ConcurrentHashMap大部分的逻辑代码和HashMap是一样的，主要通过synchronized和来保证节点插入扩容的线程安全，这里肯定有同学会问，为啥使用synchronized呢？而不用采取乐观锁，或者lock呢？我个人觉得可能原因有2点：

a.乐观锁比较适用于竞争冲突比较少的场景，如果冲突比较多，那么就会导致不停的重试，这样反而性能更低。

b.synchronized在经历了优化之后，其实性能已经和lock没啥差异了，某些场景可能还比lock快。所以，我觉得这是采用synchronized来同步的原因。

2.ConcurrentHashMap的扩容核心逻辑主要是给不同的线程分配不同的数组下标，然后每个线程处理各自下表区间的节点。同时处理节点复用了hashMap的逻辑，通过位运行，可以知道节点扩容后的位置，要么在原位置，要么在原位置+oldlength位置,最后直接赋值即可。

Atas ialah kandungan terperinci concurrenthashmap为什么是线程安全. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!