java梳理-【转】深入分析ConcurrentHashMap

方腾飞大神的聊聊并发系列写的太好了，本文属于其中之一，原文地址：http://ifeve.com/concurrenthashmap/ 原文如下：

术语定义

哈希算法(hash algorithm):是一种将任意内容的输入转换成相同长度输出的加密方式，其输出被称为哈希值。
哈希表(hash table):根据设定的哈希函数H(key)和处理冲突方法将一组关键字映象到一个有限的地址区间上，并以关键字在地址区间中的象作为记录在表中的存储位置，这种表称为哈希表或散列，所得存储位置称为哈希地址或散列地址。线程不安全的HashMap因为多线程环境下，使用Hashmap进行put操作会引起死循环，导致CPU利用率接近100%，所以在并发情况下不能使用HashMap。

final HashMap<String, String> map = new HashMap<String, String>(2);

Thread t = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {

map.put(UUID.randomUUID().toString(), "");
}

}, "ftf" + i).start();
}
}
}, "ftf");

t.start();
t.join();

效率低下的HashTable容器

HashTable容器使用synchronized来保证线程安全，但在线程竞争激烈的情况下HashTable的效率非常低下。因为当一个线程访问HashTable的同步方法时，其他线程访问HashTable的同步方法时，可能会进入阻塞或轮询状态。如线程1使用put进行添加元素，线程2不但不能使用put方法添加元素，并且也不能使用get方法来获取元素，所以竞争越激烈效率越低。

ConcurrentHashMap的锁分段技术

HashTable容器在竞争激烈的并发环境下表现出效率低下的原因，是因为所有访问HashTable的线程都必须竞争同一把锁，那假如容器里有多把锁，每一把锁用于锁容器其中一部分数据，那么当多线程访问容器里不同数据段的数据时，线程间就不会存在锁竞争，从而可以有效的提高并发访问效率，这就是ConcurrentHashMap所使用的锁分段技术，首先将数据分成一段一段的存储，然后给每一段数据配一把锁，当一个线程占用锁访问其中一个段数据的时候，其他段的数据也能被其他线程访问。

ConcurrentHashMap的结构

我们通过ConcurrentHashMap的类图来分析ConcurrentHashMap的结构。


ConcurrentHashMap是由Segment数组结构和HashEntry数组结构组成。Segment是一种可重入锁ReentrantLock，在ConcurrentHashMap里扮演锁的角色，HashEntry则用于存储键值对数据。一个ConcurrentHashMap里包含一个Segment数组，Segment的结构和HashMap类似，是一种数组和链表结构， 一个Segment里包含一个HashEntry数组，每个HashEntry是一个链表结构的元素， 每个Segment守护者一个HashEntry数组里的元素,当对HashEntry数组的数据进行修改时，必须首先获得它对应的Segment锁。



ConcurrentHashMap的初始化ConcurrentHashMap初始化方法是通过initialCapacity，loadFactor, concurrencyLevel几个参数来初始化segments数组，段偏移量segmentShift，段掩码segmentMask和每个segment里的HashEntry数组。初始化segments数组。让我们来看一下初始化segmentShift，segmentMask和segments数组的源代码。

由上面的代码可知segments数组的长度ssize通过concurrencyLevel计算得出。为了能通过按位与的哈希算法来定位segments数组的索引，必须保证segments数组的长度是2的N次方（power-of-two size），所以必须计算出一个是大于或等于concurrencyLevel的最小的2的N次方值来作为segments数组的长度。假如concurrencyLevel等于14，15或16，ssize都会等于16，即容器里锁的个数也是16。注意concurrencyLevel的最大大小是65535，意味着segments数组的长度最大为65536，对应的二进制是16位。初始化segmentShift和segmentMask。这两个全局变量在定位segment时的哈希算法里需要使用，sshift等于ssize从1向左移位的次数，在默认情况下concurrencyLevel等于16，1需要向左移位移动4次，所以sshift等于4。segmentShift用于定位参与hash运算的位数，segmentShift等于32减sshift，所以等于28，这里之所以用32是因为ConcurrentHashMap里的hash()方法输出的最大数是32位的，后面的测试中我们可以看到这点。segmentMask是哈希运算的掩码，等于ssize减1，即15，掩码的二进制各个位的值都是1。因为ssize的最大长度是65536，所以segmentShift最大值是16，segmentMask最大值是65535，对应的二进制是16位，每个位都是1。初始化每个Segment。输入参数initialCapacity是ConcurrentHashMap的初始化容量，loadfactor是每个segment的负载因子，在构造方法里需要通过这两个参数来初始化数组中的每个segment。

上面代码中的变量cap就是segment里HashEntry数组的长度，它等于initialCapacity除以ssize的倍数c，如果c大于1，就会取大于等于c的2的N次方值，所以cap不是1，就是2的N次方。segment的容量threshold＝(int)cap*loadFactor，默认情况下initialCapacity等于16，loadfactor等于0.75，通过运算cap等于1，threshold等于零。

定位Segment

既然ConcurrentHashMap使用分段锁Segment来保护不同段的数据，那么在插入和获取元素的时候，必须先通过哈希算法定位到Segment。可以看到ConcurrentHashMap会首先使用Wang/Jenkins hash的变种算法对元素的hashCode进行一次再哈希。

private static int hash(int h) {

h += (h << 15) ^ 0xffffcd7d; h ^= (h >>> 10);

h += (h << 3); h ^= (h >>> 6);

h += (h << 2) + (h << 14); return h ^ (h >>> 16);

}

再哈希，其目的是为了减少哈希冲突，使元素能够均匀的分布在不同的Segment上，从而提高容器的存取效率。假如哈希的质量差到极点，那么所有的元素都在一个Segment中，不仅存取元素缓慢，分段锁也会失去意义。我做了一个测试，不通过再哈希而直接执行哈希计算。

System.out.println(Integer.parseInt("0001111", 2) & 15);
System.out.println(Integer.parseInt("0011111", 2) & 15);
System.out.println(Integer.parseInt("0111111", 2) & 15);
System.out.println(Integer.parseInt("1111111", 2) & 15);

计算后输出的哈希值全是15，通过这个例子可以发现如果不进行再哈希，哈希冲突会非常严重，因为只要低位一样，无论高位是什么数，其哈希值总是一样。我们再把上面的二进制数据进行再哈希后结果如下，为了方便阅读，不足32位的高位补了0，每隔四位用竖线分割下。

0100｜0111｜0110｜0111｜1101｜1010｜0100｜1110
1111｜0111｜0100｜0011｜0000｜0001｜1011｜1000
0111｜0111｜0110｜1001｜0100｜0110｜0011｜1110
1000｜0011｜0000｜0000｜1100｜1000｜0001｜1010

可以发现每一位的数据都散列开了，通过这种再哈希能让数字的每一位都能参加到哈希运算当中，从而减少哈希冲突。ConcurrentHashMap通过以下哈希算法定位segment。默认情况下segmentShift为28，segmentMask为15，再哈希后的数最大是32位二进制数据，向右无符号移动28位，意思是让高4位参与到hash运算中， (hash >>> segmentShift) & segmentMask的运算结果分别是4，15，7和8，可以看到hash值没有发生冲突。

final Segment<K,V> segmentFor(int hash) {
return segments[(hash >>> segmentShift) & segmentMask];
}

ConcurrentHashMap的get操作

Segment的get操作实现非常简单和高效。先经过一次再哈希，然后使用这个哈希值通过哈希运算定位到segment，再通过哈希算法定位到元素，代码如下：

public V get(Object key) {
int hash = hash(key.hashCode());
return segmentFor(hash).get(key, hash);
}

get操作的高效之处在于整个get过程不需要加锁，除非读到的值是空的才会加锁重读，我们知道HashTable容器的get方法是需要加锁的，那么ConcurrentHashMap的get操作是如何做到不加锁的呢？原因是它的get方法里将要使用的共享变量都定义成volatile，如用于统计当前Segement大小的count字段和用于存储值的HashEntry的value。定义成volatile的变量，能够在线程之间保持可见性，能够被多线程同时读，并且保证不会读到过期的值，但是只能被单线程写（有一种情况可以被多线程写，就是写入的值不依赖于原值），在get操作里只需要读不需要写共享变量count和value，所以可以不用加锁。之所以不会读到过期的值，是根据java内存模型的happen before原则，对volatile字段的写入操作先于读操作，即使两个线程同时修改和获取volatile变量，get操作也能拿到最新的值，这是用volatile替换锁的经典应用场景。

transient volatile int count;
volatile V value;

在定位元素的代码里我们可以发现定位HashEntry和定位Segment的哈希算法虽然一样，都与数组的长度减去一相与，但是相与的值不一样，定位Segment使用的是元素的hashcode通过再哈希后得到的值的高位，而定位HashEntry直接使用的是再哈希后的值。其目的是避免两次哈希后的值一样，导致元素虽然在Segment里散列开了，但是却没有在HashEntry里散列开。

hash >>> segmentShift) & segmentMask//定位Segment所使用的hash算法
int index = hash & (tab.length - 1);// 定位HashEntry所使用的hash算法

ConcurrentHashMap的Put操作由于put方法里需要对共享变量进行写入操作，所以为了线程安全，在操作共享变量时必须得加锁。Put方法首先定位到Segment，然后在Segment里进行插入操作。插入操作需要经历两个步骤，第一步判断是否需要对Segment里的HashEntry数组进行扩容，第二步定位添加元素的位置然后放在HashEntry数组里。是否需要扩容。在插入元素前会先判断Segment里的HashEntry数组是否超过容量（threshold），如果超过阀值，数组进行扩容。值得一提的是，Segment的扩容判断比HashMap更恰当，因为HashMap是在插入元素后判断元素是否已经到达容量的，如果到达了就进行扩容，但是很有可能扩容之后没有新元素插入，这时HashMap就进行了一次无效的扩容。如何扩容。扩容的时候首先会创建一个两倍于原容量的数组，然后将原数组里的元素进行再hash后插入到新的数组里。为了高效ConcurrentHashMap不会对整个容器进行扩容，而只对某个segment进行扩容。

ConcurrentHashMap的size操作

如果我们要统计整个ConcurrentHashMap里元素的大小，就必须统计所有Segment里元素的大小后求和。Segment里的全局变量count是一个volatile变量，那么在多线程场景下，我们是不是直接把所有Segment的count相加就可以得到整个ConcurrentHashMap大小了呢？不是的，虽然相加时可以获取每个Segment的count的最新值，但是拿到之后可能累加前使用的count发生了变化，那么统计结果就不准了。所以最安全的做法，是在统计size的时候把所有Segment的put，remove和clean方法全部锁住，但是这种做法显然非常低效。因为在累加count操作过程中，之前累加过的count发生变化的几率非常小，所以ConcurrentHashMap的做法是先尝试2次通过不锁住Segment的方式来统计各个Segment大小，如果统计的过程中，容器的count发生了变化，则再采用加锁的方式来统计所有Segment的大小。那么ConcurrentHashMap是如何判断在统计的时候容器是否发生了变化呢？使用modCount变量，在put , remove和clean方法里操作元素前都会将变量modCount进行加1，那么在统计size前后比较modCount是否发生变化，从而得知容器的大小是否发生变化。********************学习笔记开始************************沿着大神的思路，先看结构图，脑子有个大概直观印象，就是ConcurrentHashMap 有多个段（可以理解为hash子表）。 我们再来具体了解一下Segment的数据结构：static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable {
transient volatile int count;
transient int modCount;
transient int threshold;
transient volatile HashEntry<K,V>[] table;
final float loadFactor;
}
　详细解释一下Segment里面的成员变量的意义：count：Segment中元素的数量，volatile修饰以保证读取操作能够读取到几乎最新的修改
modCount：对table的大小造成影响的操作的数量（比如put或者remove操作）
threshold：阈值，Segment里面元素的数量超过这个值依旧就会对Segment进行扩容
table：链表数组，数组中的每一个元素代表了一个链表的头部
loadFactor：负载因子，用于确定threshold
Segment中的元素是以HashEntry的形式存放在链表数组中的，结构跟hashmap的entry类似。 static final class HashEntry<K,V> { final int hash; final K key; volatile V value; volatile HashEntry<K,V> next;
HashEntry(int hash, K key, V value, HashEntry<K,V> next) { this.hash = hash; this.key = key; this.value = value; this.next = next; }不同的是除了vlaue之外的，其它值都是final的。
再看初始化的过程：这块对于我来说比较难懂，因为我对位运算转成二进制不太适应。关于再hash的算法，jdk1.7跟之前大神的1.6不太一样，增加了字符串的单独判断,其它一样。

private int hash(Object k) {
int h = hashSeed;
if ((0 != h) && (k instanceof String)) {
return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
}
h ^= k.hashCode();
// Spread bits to regularize both segment and index locations,
// using variant of single-word Wang/Jenkins hash.
h += (h <<  15) ^ 0xffffcd7d;
h ^= (h >>> 10);
h += (h <<   3);
h ^= (h >>>  6);
h += (h <<   2) + (h << 14);
return h ^ (h >>> 16);
}

关于上面推到的过程见上图。无符号右移28位，就是一共32位，右移28位前面补0，就是这个样子：0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 xxxx 只剩最高4位参与运算，这个值确定Segment的索引。关于get操作，源码如下：

先通过key进行两次hash确定应该去哪个Segment中取数据。
使用Unsafe获取对应的Segment，然后再进行一次&运算得到HashEntry链表的位置，然后从链表头开始遍历整个链表（因为Hash可能会有碰撞，所以用一个链表保存），如果找到对应的key，则返回对应的value值，如果链表遍历完都没有找到对应的key，则说明Map中不包含该key，返回null。
put操作：

1判断value是否为null，如果为null，直接抛出异常。 2key通过一次hash运算得到一个hash值。(这个hash运算下文详说)
3.通过之前介绍的计算取到高四位作为segment索引，判断索引是否为空。 4.在段里添加。

这put操作可以结合图去理解更好： 段里操作要获取锁node为null，未获取锁则调用scanAndLockForPut，先定位找不到再创建新节点，找到返回null( a new node if key not found, else null).接下来根据key的hash值计算key在table中的索引。获取第一个对应bucket的第一个HashEntry。判断该hashentry是否为空，不为空遍历去找找到后覆盖旧值并修改modCount.如果找不到相等的元素，则插入新值。其中node之前初始化了，则插入链表头部。否则新建节点。判断是否扩容，插入新节点到index位置。 remove()public V remove(Object key) { int hash = hash(key); Segment<K,V> s = segmentForHash(hash); return s == null ? null : s.remove(key, hash, null); } 整个操作是先定位到段，然后委托给段的remove操作。当多个删除操作并发进行时，只要它们所在的段不相同，它们就可以同时进行。

请求锁，然后根据hash计算元素所在table的索引，根据索引获取hashentry,如果pred==null即为该节点为头节点，直接删除该节点，否则，前一节点指向该节点的next，等于删除该节点。size()

ConcurrentHashMap 的高并发性主要来自于三个方面：用分离锁实现多个线程间的更深层次的共享访问。
用 HashEntery 对象的不变性来降低执行读操作的线程在遍历链表期间对加锁的需求。
通过对同一个 Volatile 变量的写 / 读访问，协调不同线程间读 / 写操作的内存可见性。
常见场景是读多写少的，ConcurrentHashMap 性能优化的优势更加明显。参考：http://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3932905.htmlhttp://www.cnblogs.com/ITtangtang/p/3948786.html