java集合之ConcurrentHashMap解析与源码解读 详细点

<think>嗯，用户让我详细介绍Java中的ConcurrentHashMap，包括解析和源码解读，而且要详细一点。首先，我得确定用户的需求。可能他们正在学习Java集合框架，特别是并发相关的部分，需要深入理解ConcurrentHashMap的实现原理和源码结构。用户可能已经了解过HashMap和Hashtable，现在想了解为什么ConcurrentHashMap在并发环境下更好，以及它的内部机制是怎样的。 接下来，我需要回顾一下ConcurrentHashMap的基本概念。它是Java并发包中的一个线程安全的哈希表，相比Hashtable和Collections.synchronizedMap()，它通过分段锁或CAS操作来提高并发性能。在Java 8之前，ConcurrentHashMap使用分段锁，而Java 8之后改用了CAS和synchronized来优化。 然后，我应该考虑结构部分。ConcurrentHashMap在Java 8中的结构类似于HashMap，使用数组+链表+红黑树。但线程安全的实现方式不同。需要解释Node节点结构，特别是作为链表和红黑树节点的不同实现，比如TreeNode和TreeBin。 接下来是核心方法解析，比如putVal()方法。这里要详细说明如何计算哈希，如何初始化表，如何通过CAS插入节点，处理哈希冲突，链表转红黑树的条件，以及扩容机制。扩容部分涉及到transfer()方法，如何多线程协助扩容，以及如何保证线程安全。 然后需要讨论并发控制机制，比如在Java 8中使用的CAS、volatile变量和synchronized同步块。要解释sizeCtl字段的作用，以及不同的状态值代表的意义，比如初始化或扩容时的负数。 源码解读部分可能需要具体展示一些关键代码，比如putVal()方法的步骤，初始化数组的过程，处理节点的不同情况（链表、红黑树），以及扩容时的操作。同时，要指出ConcurrentHashMap如何通过自旋和CAS来避免阻塞，提高并发效率。 还需要比较不同Java版本中的实现差异，比如分段锁和CAS+synchronized的区别，以及为什么Java 8做出了这样的改变。可能用户对版本变化感兴趣，或者需要优化现有的代码。 另外，要注意用户可能存在的疑问点，比如ConcurrentHashMap的迭代器弱一致性，为什么在并发环境下size()方法的结果不准确，以及如何实现高并发的读写操作。这些都需要在解析中涵盖。 最后，总结ConcurrentHashMap的优势，比如高并发性能、避免全局锁、动态扩展等，以及适用场景，比如高并发环境下的缓存、计数器等。同时，提醒使用时的注意事项，如合理设置初始容量和负载因子，避免频繁扩容。 在组织内容时，需要分块讲解，先总体结构，再深入源码，逐步拆解关键方法，结合代码示例和流程图（如果有的话），但用户这里只需要文字描述。要确保语言清晰，逻辑连贯，覆盖用户可能关心的各个方面，并避免过于冗长，但保持详细。需要检查是否有遗漏的重要点，比如并发安全的具体实现细节，或者与其他容器的对比，但用户主要关注ConcurrentHashMap本身，所以可能不需要太多比较，除非必要。 总之，我需要从概述、数据结构、核心方法、并发控制、源码解析、版本差异、注意事项等方面展开，确保用户能够全面理解ConcurrentHashMap的实现原理和源码细节。</think>### ConcurrentHashMap 解析与源码解读 ConcurrentHashMap 是 Java 并发包（`java.util.concurrent`）中设计最复杂的集合之一，用于解决 `HashMap` 线程不安全及 `Hashtable` 性能低下的问题。它通过 **分段锁（Java 7）** 或 **CAS + synchronized（Java 8+）** 实现高并发下的线程安全。 --- #### **一、核心设计思想** 1. **线程安全与性能平衡** - 避免全局锁（如 `Hashtable` 的 `synchronized` 方法），通过细粒度锁或无锁操作提高并发度。 - Java 8 后抛弃分段锁，改用 **CAS（Compare And Swap）** + **synchronized 块**，优化哈希冲突场景。 2. **数据结构（Java 8+）** - **数组 + 链表 + 红黑树**（类似 `HashMap`，但所有操作线程安全）。 - `Node<K,V>` 节点：链表节点（普通键值对）。 - `TreeNode<K,V>`：红黑树节点（当链表长度 ≥8 时转换）。 - `TreeBin<K,V>`：红黑树的容器，维护树的根节点。 --- #### **二、核心方法源码解析** ##### **1. putVal() 方法** ```java final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) { // 1. 计算哈希值（保证不为负） int hash = spread(key.hashCode()); int binCount = 0; for (Node<K,V>[] tab = table;;) { Node<K,V> f; int n, i, fh; // 2. 如果表未初始化，则初始化 if (tab == null || (n = tab.length) == 0) tab = initTable(); // 3. 计算桶位置，若桶为空，CAS 插入新节点 else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) { if (casTabAt(tab, i, null, new Node<>(hash, key, value))) break; } // 4. 如果桶处于扩容状态，协助扩容 else if ((fh = f.hash) == MOVED) tab = helpTransfer(tab, f); // 5. 处理哈希冲突（链表或红黑树） else { synchronized (f) { // 锁住当前桶的头节点 // 处理链表插入或树节点插入 // ... // 链表长度超过阈值则转换为红黑树 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) treeifyBin(tab, i); } } } // 6. 更新 size，可能触发扩容 addCount(1L, binCount); return null; } ``` **关键点：** - **CAS 初始化桶**：通过 `tabAt()` 和 `casTabAt()` 保证原子性。 - **锁粒度细化**：仅锁住单个桶的头节点（`synchronized(f)`），而非整个表。 - **协助扩容**：当发现桶处于扩容状态（`fh == MOVED`），当前线程会协助数据迁移。 --- ##### **2. get() 方法** ```java public V get(Object key) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek; int h = spread(key.hashCode()); if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) { // 直接查找头节点 if ((eh = e.hash) == h) { if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))) return e.val; } // 处理红黑树或 ForwardingNode else if (eh < 0) return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null; // 遍历链表 while ((e = e.next) != null) { // ... } } return null; } ``` **关键点：** - **无锁读操作**：使用 `volatile` 保证 `table` 和 `Node.val` 的可见性。 - **处理特殊节点**：如 `ForwardingNode`（扩容期间）和 `TreeBin`（红黑树根节点）。 --- #### **三、并发控制机制** 1. **sizeCtl 字段** - 控制表的初始化和扩容，不同状态值含义： - **-1**：表正在初始化。 - **-N**：有 `N-1` 个线程在协助扩容。 - **正数**：表未初始化时为初始容量；初始化后为扩容阈值。 2. **扩容（transfer() 方法）** - 多线程协作迁移数据，每个线程负责一段桶区间。 - 使用 `ForwardingNode` 标记已迁移的桶，防止重复处理。 --- #### **四、Java 7 vs Java 8 实现对比** | 特性 | Java 7 | Java 8 | |--------------------|------------------------------------|--------------------------------------------| | 数据结构 | Segment 分段锁（数组 + 链表） | 数组 + 链表 + 红黑树（锁单个桶） | | 并发度 | 固定分段数（默认 16） | 动态根据桶数量调整 | | 锁机制 | ReentrantLock 分段锁 | CAS + synchronized（更细粒度） | | 哈希冲突处理 | 仅链表 | 链表转红黑树（优化长链表性能） | --- #### **五、注意事项** 1. **弱一致性迭代器** - 迭代器反映创建时的数据状态，不保证后续修改可见。 2. **size() 的近似值** - 返回的是一个估计值（基于 `LongAdder` 实现），适合监控而非精确控制。 3. **扩容代价** - 高并发写入可能导致频繁扩容，建议预设合理初始容量。 --- #### **六、适用场景** - 高并发读写的缓存（如 `Guava Cache` 底层实现）。 - 需要线程安全的键值对存储，且对性能要求较高。 --- 通过以上分析，ConcurrentHashMap 在保证线程安全的同时，通过细粒度锁和无锁操作极大提升了并发性能，是 Java 并发编程中的重要工具。