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ConcurrentHashMap解析

曾经研究过jkd1.5新特性，其中ConcurrentHashMap就是其中之一，其特点：

• 效率比Hashtable高，并发性比hashmap好。结合了两者的特点。

  集合是编程中最常用的数据结构。而谈到并发，几乎总是离不开集合这类高级数据结构的支持。比如两个线程需要同时访问一个中间临界区（Queue），比如常会用缓存作为外部文件的副本（HashMap）。这篇文章主要分析jdk1.5的3种并发集合类型（concurrent，copyonright，queue）中的ConcurrentHashMap，让我们从原理上细致的了解它们，能够让我们在深度项目开发中获益非浅。

  在tiger之前，我们使用得最多的数据结构之一就是HashMap和Hashtable。大家都知道，HashMap中未进行同步考虑，而Hashtable则使用了synchronized，带来的直接影响就是可选择，我们可以在单线程时使用HashMap提高效率，而多线程时用Hashtable来保证安全。

  当我们享受着jdk带来的便利时，同样承受它带来的不幸恶果。通过分析Hashtable就知道，synchronized是针对整张Hash表的，即每次锁住整张表让线程独占，安全的背后是巨大的浪费，慧眼独具的DougLee立马拿出了解决方案—-ConcurrentHashMap。

ConcurrentHashMap和Hashtable主要区别就是围绕着锁的粒度以及如何锁。如图

• 左边便是Hashtable的实现方式—锁整个hash表；
• 右边则是ConcurrentHashMap的实现方式—锁桶（或段）。

  ConcurrentHashMap将hash表分为16个桶（默认值），诸如get,put,remove等常用操作只锁当前需要用到的桶。试想，原来只能一个线程进入，现在却能同时16个写线程进入（写线程才需要锁定，而读线程几乎不受限制，之后会提到），并发性的提升是显而易见的。

  更令人惊讶的是ConcurrentHashMap的读取并发，因为在读取的大多数时候都没有用到锁定，所以读取操作几乎是完全的并发操作，而写操作锁定的粒度又非常细，比起之前又更加快速（这一点在桶更多时表现得更明显些）。只有在求size等操作时才需要锁定整个表。

  而在迭代时，ConcurrentHashMap使用了不同于传统集合的快速失败迭代器（见之前的文章《JAVA API备忘—集合》）的另一种迭代方式，我们称为弱一致迭代器。在这种迭代方式中，当iterator被创建后集合再发生改变就不再是抛出 ConcurrentModificationException，取而代之的是在改变时new新的数据从而不影响原有的数 据，iterator完成后再将头指针替换为新的数据，这样iterator线程可以使用原来老的数据，而写线程也可以并发的完成改变，更重要的，这保证了多个线程并发执行的连续性和扩展性，是性能提升的关键。

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  接下来，让我们看看ConcurrentHashMap中的几个重要方法（get、put、remove），心里知道了实现机制后，使用起来就更加有底气。（请注意，这里分析的方法都是针对桶的，因为ConcurrentHashMap的最大改进就是将粒度细化到了桶上）

  ConcurrentHashMap中主要实体类就是三个：ConcurrentHashMap（整个Hash表）,Segment（桶），HashEntry（节点），对应上面的图可以看出之间的关系。

1、get 方法

  首先判断了当前桶的数据个数是 否为0，为0自然不可能get到什么，只有返回null，这样做避免了不必要的搜索，也用最小的代价避免出错。然后得到头节点之后，就是根据hash和key逐个判断是否是指定的值，如果是并且值非空就说明找到了，直接返回；

  程序非常简单，但有一个令人困惑的地方，这句​​return readValueUnderLock(e)​​​到底是用来干什么的呢？研究它的代码，在锁定之后返回一个值。但这里已经有一句V v = e.value得到了节点的值，这句​​return readValueUnderLock(e)​​是否多此一举？事实上，这里完全是为了并发考虑的，这里当v为空时，可能是一个线程正在改变节点，而之前的 get操作都未进行锁定，根据bernstein条件，读后写或写后读都会引起数据的不一致，所以这里要对这个e重新上锁再读一遍，以保证得到的是正确值，这里不得不佩服Doug Lee思维的严密性。

  整个get操作只有很少的情况会锁定，相对于之前的Hashtable，并发是不可避免的啊！

V get(Object key, int hash) {  
    if (count != 0) { // read-volatile  
        HashEntry<K,V> e = getFirst(hash);  
        while (e != null) {  
            if (e.hash == hash && key.equals(e.key)) {  
                V v = e.value;  
                if (v != null)  
                    return v;  
                return readValueUnderLock(e); // recheck  
            }  
            e = e.next;  
        }  
    }  
    return null;  
}  

V readValueUnderLock(HashEntry<K,V> e) {  
    lock();  
    try {  
        return e.value;  
    } finally

2、put 方法

  put 操作一上来就锁定了整个segment，这当然是为了并发的安全，修改数据是不能并发进行的，必须得有个判断是否超限的语句以确保容量不足时能够 rehash，而比较难懂的是这句int index = hash & (tab.length - 1)，原来segment里面才是真正的hashtable，即每个segment是一个传统意义上的hashtable,如上图，从两者的结构就可以看出区别，这里就是找出需要的entry在table的哪一个位置，之后得到的entry就是这个链的第一个节点，如果e!=null，说明找到了，这是就要替换节点的值（onlyIfAbsent == false），否则，我们需要new一个entry，它的后继是first，而让tab[index]指向它，什么意思呢？实际上就是将这个新entry 插入到链头，剩下的就非常容易理解了。

V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {  
    lock();  
    try {  
        int c = count;  
        if (c++ > threshold) // ensure capacity  
            rehash();  
        HashEntry<K,V>[] tab = table;  
        int index = hash & (tab.length - 1);  
        HashEntry<K,V> first = tab[index];  
        HashEntry<K,V> e = first;  
        while (e != null && (e.hash != hash || !key.equals(e.key)))  
            e = e.next;  

        V oldValue;  
        if (e != null) {  
            oldValue = e.value;  
            if (!onlyIfAbsent)  
                e.value = value;  
        }  
        else {  
            oldValue = null;  
            ++modCount;  
            tab[index] = new HashEntry<K,V>(key, hash, first, value);  
            count = c; // write-volatile  
        }  
        return oldValue;  
    } finally

3、remove方法

  remove 操作非常类似put，但要注意一点区别，中间那个for循环是做什么用的呢？（*号标记）从代码来看，就是将定位之后的所有entry克隆并拼回前面去， 但有必要吗？每次删除一个元素就要将那之前的元素克隆一遍？这点其实是由entry的不变性来决定的，仔细观察entry定义，发现除了value，其他 所有属性都是用final来修饰的，这意味着在第一次设置了next域之后便不能再改变它，取而代之的是将它之前的节点全都克隆一次。至于entry为什么要设置为不变性，这跟不变性的访问不需要同步从而节省时间有关，关于不变性的更多内容，请参阅之前的文章《线程高级—线程的一些编程技巧》

V remove(Object key, int hash, Object value) {  
    lock();  
    try {  
        int c = count - 1;  
        HashEntry<K,V>[] tab = table;  
        int index = hash & (tab.length - 1);  
        HashEntry<K,V> first = tab[index];  
        HashEntry<K,V> e = first;  
        while (e != null && (e.hash != hash || !key.equals(e.key)))  
            e = e.next;  

        V oldValue = null;  
        if (e != null) {  
            V v = e.value;  
            if (value == null || value.equals(v)) {  
                oldValue = v;  
                // All entries following removed node can stay  
                // in list, but all preceding ones need to be  
                // cloned.  
                ++modCount;  
                HashEntry<K,V> newFirst = e.next;  
                for (HashEntry<K,V> p = first; p != e; p = p.next)  
                    newFirst = new HashEntry<K,V>(p.key, p.hash,  
                                                  newFirst, p.value);  
                tab[index] = newFirst;  
                count = c; // write-volatile  
            }  
        }  
        return oldValue;  
    } finally {  
        unlock();  
    }  
}  

static final class HashEntry<K,V> {  
    final K key;  
    final int hash;  
    volatile V value;  
    final HashEntry<K,V> next;  

    HashEntry(K key, int hash, HashEntry<K,V> next, V value) {  
        this.key = key;  
        this.hash = hash;  
        this.next = next;  
        this.value = value;  
    }  

　　@SuppressWarnings("unchecked")  
　　static final <K,V> HashEntry<K,V>[] newArray(int i) {  
    　　return new