JDK7ConcurrentHashMap结构

ConcurrentHashMap源码简单分析_HashMap
7中本质上还是采用链表+数组的形式存储键值对的。但是，为了提高并发，把原来的整个 table 划分为 n 个 Segment 。所以，从整体来看，它是一个由 Segment 组成的数组。然后，每个 Segment 里边是由 HashEntry 组成的数组，每个 HashEntry 之间又可以形成链表。我们可以把每个 Segment 看成是一个小的 HashMap，其内部结构和 HashMap 是一模一样的。

当对某个 Segment 加锁时，并不会影响到其他 Segment 的读写。每个 Segment 内部自己操作自己的数据。这样一来，我们要做的就是尽可能的让元素均匀的分布在不同的 Segment 中。最理想的状态是，所有执行的线程操作的元素都是不同的 Segment，这样就可以降低锁的竞争。

JDK8ConcurrentHashMap结构

先看put方法的源码

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) {
    if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
    int hash = spread(key.hashCode());
    int binCount = 0;
    for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
        Node<K,V> f; int n, i, fh;
        if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
        	// 首次put的时候会先去初始化hash桶
            tab = initTable();
        else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
        	// 如果该位置还为null，说明该位置上还没有记录，
        	// 则通过调用casTabAt方法来讲该新的记录插入到table的index位置上去
            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;
            // 通过synchronized关键字对table的index位置加锁
            // 当前线程只会锁住table的index位置，其他位置上没有锁住
            synchronized (f) {
                if (tabAt(tab, i) == f) {
                    if (fh >= 0) {
                    	// 判断table的index位置上的第一个节点的hashCode值，大于0 说明是一个链表
                        binCount = 1;
                        for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
                            K ek;
                            if (e.hash == hash &&
                                ((ek = e.key) == key ||
                                 (ek != null && key.equals(ek)))) {
                                // 寻找是否已经有记录的key和当前想要插入的记录是一致的，如果一致，
                                // 那么这次put的效果就是replace
                                oldVal = e.val;
                                if (!onlyIfAbsent)
                                    e.val = value;
                                break;
                            }
                            Node<K,V> pred = e;
                            if ((e = e.next) == null) {
                            	// 否则，将该记录添加到链表中去。
                                pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
                                                          value, null);
                                break;
                            }
                        }
                    }
                    else if (f instanceof TreeBin) {
                   	 // 判断table的index位置上的第一个节点的hashCode值，小于0 说明是一个红黑树
                        Node<K,V> p;
                        binCount = 2;
                        // 调用putTreeVal方法来进行插入操作
                        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;
}

可以看出put方法的逻辑是这样的

  1. 计算记录的key的hashCode
  2. 计算table的index位置，如果该位置还为null，说明该位置上还没有记录
  3. 通过调用casTabAt方法来将该新的记录插入到table的index位置上去
  4. 如果该位置不为null，通过synchronized关键字对table的index位置加锁，然后判断table的index位置上的第一个节点的hashCode值，这个值大于零则说明此处是一个链表，小于0说明是一个红黑树
  5. 执行链表或者红黑树的插入节点方法

看起来JDK8中的ConcurrentHashMap结构和HashMap结构几乎是一样的，区别就在于插入的时候会对节点进行加锁。相对于 1.7 来说，锁的粒度降低了，效率也提高了。