首先推荐下几篇不错的文章：
1、Java7/8 中的 HashMap 和 ConcurrentHashMap 全解析
这篇文章要好好读一读，全文主要包括四个部分：Java7中的HashMap和ConcurrentHashMap以及Java8中的HashMap和ConcurrentHashMap，能够很清晰的认识到HashMap和ConcurrentHashMap之间的区别、Java8在哪些地方做出了改进。
这篇文章也是本文主要参考的文章，全文分析了Java7中主要ConcurrentHashMap部分。
本文主要偏重于讲ConcurrentHashMap的源码分析，至于它和HashMap的对比，后面复习Java基础集合容器时会专门的再进行讲解。这里不再做过多的赘述，但是这两者之间的对比是很重要的。另外会再写文章对Java1.7中的ConcurrentHashMap和Java1.8中的ConcurrentHashMap的区别进行讲解：Java7/8 中的 HashMap 和 ConcurrentHashMap 全解析
1、为什么要使用ConcurrentHashMap？
在并发编程中使用HashMap可能导致程序死循环。而使用线程安全的HashTable效率又非常低下，基于以上两个原因，便有了ConcurrentHashMap的登场机会。
- 1、线程不安全的HashMap
HashMap在并发执行put操作时会发生死循环，是因为多线程会导致HashMap的Entry链表形成环型数据结构，一旦形成环型数据结构，Entry的next节点永远不为空，就会产生死循环获取Entry。
- 2、效率低下的HashTable
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的效率会非常低下。因为当一个线程访问HashTable的同步方法，其他线程也访问HashTable的同步方法时，会进入阻塞或者轮询状态。如线程1使用put进行元素的添加，线程2不但不能使用put方法添加元素，也不能使用get方法来获取元素，所以竞争越激烈效率越低。
- 3、ConcurrentHashMap的锁分段机制可有效提高并发访问率
HashTable容器在竞争激烈的情况下表现出效率低下的原因是所有访问HashTable的线程都必须竞争同一把锁，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地存储，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。
2、ConcurrentHashMap的实现
ConcurrentHashMap是由Segment数组结构和HashEntry数组结构组成的。
Segment在ConcurrentHashMap中扮演锁的角色是一种可重入锁（ReentranLock）。
HashEntry则用于存储键值对数据。
一个ConcurrentHashMap包含一个Segment数组，其结构是：数组+链表的形式。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守护着一个HashEntry数组里的元素，当对HashEntry数组的数据进行修改时，必须首先获得与它对应的Segment锁。
看下ConcurrentHashMap源码中（JDK1.7）主要的成员变量、方法和内部类：
2.1、ConcurrentHashMap中主要的成员变量、成员方法和内部类
public class ConcurrentHashMap<K, V> extends AbstractMap<K, V>
implements ConcurrentMap<K, V>, Serializable {
// 默认初始化容量
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
// 默认加载因子
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
// 默认并发级别
static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;
// 集合最大容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
// 分段锁的最小数量
static final int MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY = 2;
// 分段锁的最大数量
static final int MAX_SEGMENTS = 1 << 16;
// 加锁前的重试次数
static final int RETRIES_BEFORE_LOCK = 2;
// 分段锁的掩码值
final int segmentMask;
// 分段锁的移位值
final int segmentShift;
// 分段锁数组
final Segment<K,V>[] segments;
private static class Holder {
// ...
}
static final class HashEntry<K,V> {
// ...
}
static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable {
transient volatile HashEntry<K,V>[] table;
// ...
}
// 获取ConcurrentHashMap中元素的个数
public int size() {}
// 获取元素
public V get(Object key) {}
// 设置元素
public V put(K key, V value) {}
// ...
}其中Segment数组代表分段锁集合；并发级别则代表分段锁的数量(也意味有多少线程可以同时操作)；初始化容量代表整个容器的容量；加载因子代表容器元素可以达到多满的一种程度。
2.2、分段锁的内部结构
Segment是ConcurrentHashMap的内部类，它继承了ReentrantLock。
public class ConcurrentHashMap<K, V> extends AbstractMap<K, V> implements ConcurrentMap<K, V>, Serializable {
// 分段锁
static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable {
// 自旋最大次数
static final int MAX_SCAN_RETRIES = Runtime.getRuntime().availableProcessors() > 1 ? 64 : 1;
// 哈希表
transient volatile HashEntry<K,V>[] table;
// 元素总数
transient int count;
// 修改次数
transient int modCount;
// 元素阀值
transient int threshold;
// 加载因子
final float loadFactor;
// 构造函数
Segment(float lf, int threshold, HashEntry<K,V>[] tab) {
this.loadFactor = lf;
this.threshold = threshold;
this.table = tab;
}
// 省略以下内容
...
}
}Segment是ConcurrentHashMap的静态内部类，可以看到它继承自ReentrantLock，因此它在本质上是一个锁。它在内部持有一个HashEntry数组(哈希表)，并且保证所有对该数组的增删改查方法都是线程安全的，具体是怎样实现的后面会讲到。
所有对ConcurrentHashMap的增删改查操作都可以委托Segment来进行，因此ConcurrentHashMap能够保证在多线程环境下是安全的。又因为不同的Segment是不同的锁，所以多线程可以同时操作不同的Segment，也就意味着多线程可以同时操作ConcurrentHashMap，这样就能避免HashTable的缺陷，从而极大的提高性能。
2.3、ConcurrentHashMap的初始化
ConcurrentHashMap初始化方法是通过 initialCapacity、loadFactor 和 concurrencyLevel等几个参数来初始化 segment数组、段偏移量segmentShift、段掩码 segmentMask 和每个 segment 里的 HashEntry 数组。
// 核心构造器
@SuppressWarnings("unchecked")
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, int concurrencyLevel) {
if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0) {
throw new IllegalArgumentException();
}
// 确保并发级别不大于限定值
if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS) {
concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS;
}
int sshift = 0;
int ssize = 1;
// 保证ssize为2的幂, 且是最接近的大于等于并发级别的数
while (ssize < concurrencyLevel) {
++sshift;
ssize <<= 1;
}
// 计算分段锁的移位值
this.segmentShift = 32 - sshift;
// 计算分段锁的掩码值
this.segmentMask = ssize - 1;
// 总的初始容量不能大于限定值
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) {
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
}
// 获取每个分段锁的初始容量
int c = initialCapacity / ssize;
// 分段锁容量总和不小于初始总容量
if (c * ssize < initialCapacity) {
++c;
}
int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY;
// 保证cap为2的幂, 且是最接近的大于等于c的数
while (cap < c) {
cap <<= 1;
}
// 新建一个Segment对象模版
Segment<K,V> s0 = new Segment<K,V>(loadFactor, (int)(cap * loadFactor), (HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap]);
// 新建指定大小的分段锁数组
Segment<K,V>[] ss = (Segment<K,V>[])new Segment[ssize];
// 使用UnSafe给数组第0个元素赋值
UNSAFE.putOrderedObject(ss, SBASE, s0);
this.segments = ss;
}2.4、如何定位Segment(锁)和元素
主要通过segmentForHash方法获取分段锁的位置，再根据entryForHash方法获取元素的位置。
// 根据哈希码获取分段锁
@SuppressWarnings("unchecked")
private Segment<K,V> segmentForHash(int h) {
long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;
return (Segment<K,V>) UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u);
}
// 根据哈希码获取元素
@SuppressWarnings("unchecked")
static final <K,V> HashEntry<K,V> entryForHash(Segment<K,V> seg, int h) {
HashEntry<K,V>[] tab;
return (seg == null || (tab = seg.table) == null) ? null :
(HashEntry<K,V>) UNSAFE.getObjectVolatile(tab, ((long)(((tab.length - 1) & h)) << TSHIFT) + TBASE);
}在JDK1.7中是通过UnSafe来获取数组元素的，因此这里比JDK1.6多了些计算数组元素偏移量的代码，这些代码我们暂时不关注，现在我们只需知道下面这两点：
a. 通过哈希码计算分段锁在数组中的下标：(h >>> segmentShift) & segmentMask。
b. 通过哈希码计算元素在数组中的下标：(tab.length - 1) & h。
现在我们假设传给构造器的两个参数为initialCapacity=128, concurrencyLevel=16。根据计算可以得到ssize=16, sshift=4，segmentShift=28，segmentMask=15。
同样，算得每个分段锁内的HashEntry数组的长度为8，所以tab.length-1=7。根据这些值，我们通过下图来解释如何根据同一个哈希码来定位分段锁和元素。
可以看到分段锁和元素的定位都是通过元素的哈希码来决定的。定位分段锁是取哈希码的高位值(从32位处取起)，定位元素是取的哈希码的低位值。现在有个问题，它们一个从32位的左端取起，一个从32位的右端取起，那么会在某个时刻产生冲突吗？
我们在成员变量里可以找到MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30，MAX_SEGMENTS = 1 << 16，这说明定位分段锁和定位元素使用的总的位数不超过30，并且定位分段锁使用的位数不超过16，所以至少还隔着2位的空余，因此是不会产生冲突的。
2.5、查找元素get操作
Segment的get操作实现非常简单高效。先经过一次散列，然后使用这个散列值通过散列运算定位到Segment，再通过散列算法定位到元素。共需要两次散列运算。
get操作的高效在于整个get过程都不用加锁，除非读到的值是空才会加锁重读。get方法中使用的共享变量都定义成了volatile类型。
// 根据key获取value
public V get(Object key) {
Segment<K,V> s;
HashEntry<K,V>[] tab;
// 使用哈希函数计算哈希码
int h = hash(key);
// 根据哈希码计算分段锁的索引
long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;
// 获取分段锁和对应的哈希表
if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null && (tab = s.table) != null) {
// 根据哈希码获取链表头节点, 再对链表进行遍历
for (HashEntry<K,V> e = (HashEntry<K,V>) UNSAFE.getObjectVolatile
(tab, ((long)(((tab.length - 1) & h)) << TSHIFT) + TBASE);
e != null; e = e.next) {
K k;
// 根据key和hash找到对应元素后返回value值
if ((k = e.key) == key || (e.hash == h && key.equals(k))) {
return e.value;
}
}
}
return null;
}在JDK1.6中分段锁的get方法是通过下标来访问数组元素的，而在JDK1.7中是通过UnSafe的getObjectVolatile方法来读取数组中的元素。
为什么要这样做？
我们知道虽然Segment对象持有的HashEntry数组引用是volatile类型的，但是数组内的元素引用不是volatile类型的，因此多线程对数组元素的修改是不安全的，可能会在数组中读取到尚未构造完成的对象。
在JDK1.6中是通过第二次加锁读取来保证安全的，而JDK1.7中通过UnSafe的getObjectVolatile方法来读取同样也是为了保证这一点。使用getObjectVolatile方法读取数组元素需要先获得元素在数组中的偏移量，在这里根据哈希码计算得到分段锁在数组中的偏移量为u，然后通过偏移量u来尝试读取分段锁。由于分段锁数组在构造时没进行初始化，因此可能读出来一个空值，所以需要先进行判断。
在确定分段锁和它内部的哈希表都不为空之后，再通过哈希码读取HashEntry数组的元素，根据上面的结构图可以看到，这时获得的是链表的头结点。之后再从头到尾的对链表进行遍历查找，如果找到对应的值就将其返回，否则就返回null。以上就是整个查找元素的过程。
2.6、插入元素put操作
由于put方法里需要对共享变量进行写操作，所以为了线程安全，在操作共享变量时必须加锁。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：
1、判断是否需要对Segment里的HashEntry数组进行扩容；
2、定位添加元素的位置，然后将其放在HashEntry数组中。
- 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），如果超过阈值，则对数组进行扩容。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是否已经到达容量的，如果达到了就进行扩容，但是很有可能扩容之后没有新元素再插入，这时HashMap就进行了一次无效的扩容。
- 如何扩容？
在扩容的时候，首先会创建一个容量是原来容量两倍的数组，然后将原来数组里的元素进行再散列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扩容。
// 向集合中添加键值对(若存在则替换)
@SuppressWarnings("unchecked")
public V put(K key, V value) {
Segment<K,V> s;
// 传入的value不能为空
if (value == null) throw new NullPointerException();
// 使用哈希函数计算哈希码
int hash = hash(key);
// 根据哈希码计算分段锁的下标
int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
// 根据下标去尝试获取分段锁
if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject(segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) {
// 获得的分段锁为空就去构造一个
s = ensureSegment(j);
}
// 调用分段锁的put方法
return s.put(key, hash, value, false);
}
// 向集合添加键值对(不存在才添加)
@SuppressWarnings("unchecked")
public V putIfAbsent(K key, V value) {
Segment<K,V> s;
// 传入的value不能为空
if (value == null) throw new NullPointerException();
// 使用哈希函数计算哈希码
int hash = hash(key);
// 根据哈希码计算分段锁的下标
int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
// 根据下标去尝试获取分段锁
if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject(segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) {
// 获得的分段锁为空就去构造一个
s = ensureSegment(j);
}
// 调用分段锁的put方法
return s.put(key, hash, value, true);
}ConcurrentHashMap中有两个添加键值对的方法，通过put方法添加时如果存在则会进行覆盖，通过putIfAbsent方法添加时如果存在则不进行覆盖，这两个方法都是调用分段锁的put方法来完成操作，只是传入的最后一个参数不同而已。在上面代码中我们可以看到首先是根据key的哈希码来计算出分段锁在数组中的下标，然后根据下标使用UnSafe类getObject方法来读取分段锁。
由于在构造ConcurrentHashMap时没有对Segment数组中的元素初始化，所以可能读到一个空值，这时会先通过ensureSegment方法新建一个分段锁。获取到分段锁之后再调用它的put方法完成添加操作，下面我们来看看具体是怎样操作的。
// 添加键值对
final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
// 尝试获取锁, 若失败则进行自旋
HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null : scanAndLockForPut(key, hash, value);
V oldValue;
try {
HashEntry<K,V>[] tab = table;
// 计算元素在数组中的下标
int index = (tab.length - 1) & hash;
// 根据下标获取链表头结点
HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index);
for (HashEntry<K,V> e = first;;) {
// 遍历链表寻找该元素, 找到则进行替换
if (e != null) {
K k;
if ((k = e.key) == key || (e.hash == hash && key.equals(k))) {
oldValue = e.value;
// 根据参数决定是否替换旧值
if (!onlyIfAbsent) {
e.value = value;
++modCount;
}
break;
}
e = e.next;
// 没找到则在链表添加一个结点
} else {
// 将node结点插入链表头部
if (node != null) {
node.setNext(first);
} else {
node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first);
}
// 插入结点后将元素总是加1
int c = count + 1;
// 元素超过阀值则进行扩容
if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY) {
rehash(node);
// 否则就将哈希表指定下标替换为node结点
} else {
setEntryAt(tab, index, node);
}
++modCount;
count = c;
oldValue = null;
break;
}
}
} finally {
unlock();
}
return oldValue;
}为保证线程安全，分段锁中的put操作是需要进行加锁的，所以线程一开始就会去获取锁，如果获取成功就继续执行，若获取失败则调用scanAndLockForPut方法进行自旋，在自旋过程中会先去扫描哈希表去查找指定的key，如果key不存在就会新建一个HashEntry返回，这样在获取到锁之后就不必再去新建了，为的是在等待锁的过程中顺便做些事情，不至于白白浪费时间，可见作者的良苦用心。
具体自旋方法我们后面再细讲，现在先把关注点拉回来，线程在成功获取到锁之后会根据计算到的下标，获取指定下标的元素。此时获取到的是链表的头结点，如果头结点不为空就对链表进行遍历查找，找到之后再根据onlyIfAbsent参数的值决定是否进行替换。
如果遍历没找到就会新建一个HashEntry指向头结点，此时如果自旋时创建了HashEntry，则直接将它的next指向当前头结点，如果自旋时没有创建就在这里新建一个HashEntry并指向头结点。
在向链表添加元素之后检查元素总数是否超过阀值，如果超过就调用rehash进行扩容，没超过的话就直接将数组对应下标的元素引用指向新添加的node。setEntryAt方法内部是通过调用UnSafe的putOrderedObject方法来更改数组元素引用的，这样就保证了其他线程在读取时可以读到最新的值。
2.7、删除元素的操作
// 删除指定元素(找到对应元素后直接删除)
public V remove(Object key) {
// 使用哈希函数计算哈希码
int hash = hash(key);
// 根据哈希码获取分段锁的索引
Segment<K,V> s = segmentForHash(hash);
// 调用分段锁的remove方法
return s == null ? null : s.remove(key, hash, null);
}
// 删除指定元素(查找值等于给定值才删除)
public boolean remove(Object key, Object value) {
// 使用哈希函数计算哈希码
int hash = hash(key);
Segment<K,V> s;
// 确保分段锁不为空才调用remove方法
return value != null && (s = segmentForHash(hash)) != null && s.remove(key, hash, value) != null;
}ConcurrentHashMap提供了两种删除操作，一种是找到后直接删除，一种是找到后先比较再删除。这两种删除方法都是先根据key的哈希码找到对应的分段锁后，再通过调用分段锁的remove方法完成删除操作。下面我们来看看分段锁的remove方法。
// 删除指定元素
final V remove(Object key, int hash, Object value) {
// 尝试获取锁, 若失败则进行自旋
if (!tryLock()) {
scanAndLock(key, hash);
}
V oldValue = null;
try {
HashEntry<K,V>[] tab = table;
// 计算元素在数组中的下标
int index = (tab.length - 1) & hash;
// 根据下标取得数组元素(链表头结点)
HashEntry<K,V> e = entryAt(tab, index);
HashEntry<K,V> pred = null;
// 遍历链表寻找要删除的元素
while (e != null) {
K k;
// next指向当前结点的后继结点
HashEntry<K,V> next = e.next;
// 根据key和hash寻找对应结点
if ((k = e.key) == key || (e.hash == hash && key.equals(k))) {
V v = e.value;
// 传入的value不等于v就跳过, 其他情况就进行删除操作
if (value == null || value == v || value.equals(v)) {
// 如果pred为空则代表要删除的结点为头结点
if (pred == null) {
// 重新设置链表头结点
setEntryAt(tab, index, next);
} else {
// 设置pred结点的后继为next结点
pred.setNext(next);
}
++modCount;
--count;
// 记录元素删除之前的值
oldValue = v;
}
break;
}
// 若e不是要找的结点就将pred引用指向它
pred = e;
// 检查下一个结点
e = next;
}
} finally {
unlock();
}
return oldValue;
}2.8、替换元素的操作
// 替换指定元素(CAS操作)
public boolean replace(K key, V oldValue, V newValue) {
// 使用哈希函数计算哈希码
int hash = hash(key);
// 保证oldValue和newValue不为空
if (oldValue == null || newValue == null) throw new NullPointerException();
// 根据哈希码获取分段锁的索引
Segment<K,V> s = segmentForHash(hash);
// 调用分段锁的replace方法
return s != null && s.replace(key, hash, oldValue, newValue);
}
// 替换元素操作(CAS操作)
final boolean replace(K key, int hash, V oldValue, V newValue) {
// 尝试获取锁, 若失败则进行自旋
if (!tryLock()) {
scanAndLock(key, hash);
}
boolean replaced = false;
try {
HashEntry<K,V> e;
// 通过hash直接找到头结点然后对链表遍历
for (e = entryForHash(this, hash); e != null; e = e.next) {
K k;
// 根据key和hash找到要替换的结点
if ((k = e.key) == key || (e.hash == hash && key.equals(k))) {
// 如果指定的当前值正确则进行替换
if (oldValue.equals(e.value)) {
e.value = newValue;
++modCount;
replaced = true;
}
// 否则不进行任何操作直接返回
break;
}
}
} finally {
unlock();
}
return replaced;
}ConcurrentHashMap同样提供了两种替换操作，一种是找到后直接替换，另一种是找到后先比较再替换(CAS操作)。这两种操作的实现大致是相同的，只是CAS操作在替换前多了一层比较操作，因此我们只需简单了解其中一种操作即可。
这里拿CAS操作进行分析，还是老套路，首先根据key的哈希码找到对应的分段锁，然后调用它的replace方法。进入分段锁中的replace方法后需要先去获取锁，如果获取失败则进行自旋，如果获取成功则进行下一步。
首先根据hash码获取链表头结点，然后根据key和hash进行遍历查找，找到了对应的元素之后，比较给定的oldValue是否是当前值，如果不是则放弃修改，如果是则用新值进行替换。由于HashEntry对象的value域是volatile类型的，因此可以直接替换。
2.9、自旋操作
// 自旋等待获取锁(put操作)
private HashEntry<K,V> scanAndLockForPut(K key, int hash, V value) {
// 根据哈希码获取头结点
HashEntry<K,V> first = entryForHash(this, hash);
HashEntry<K,V> e = first;
HashEntry<K,V> node = null;
int retries = -1;
// 在while循环内自旋
while (!tryLock()) {
HashEntry<K,V> f;
if (retries < 0) {
// 如果头结点为空就新建一个node
if (e == null) {
if (node == null) {
node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, null);
}
retries = 0;
// 否则就遍历链表定位该结点
} else if (key.equals(e.key)) {
retries = 0;
} else {
e = e.next;
}
// retries每次在这加1, 并判断是否超过最大值
} else if (++retries > MAX_SCAN_RETRIES) {
lock();
break;
// retries为偶数时去判断first有没有改变
} else if ((retries & 1) == 0 && (f = entryForHash(this, hash)) != first) {
e = first = f;
retries = -1;
}
}
return node;
}
// 自旋等待获取锁(remove和replace操作)
private void scanAndLock(Object key, int hash) {
// 根据哈希码获取链表头结点
HashEntry<K,V> first = entryForHash(this, hash);
HashEntry<K,V> e = first;
int retries = -1;
// 在while循环里自旋
while (!tryLock()) {
HashEntry<K,V> f;
if (retries < 0) {
// 遍历链表定位到该结点
if (e == null || key.equals(e.key)) {
retries = 0;
} else {
e = e.next;
}
// retries每次在这加1, 并判断是否超过最大值
} else if (++retries > MAX_SCAN_RETRIES) {
lock();
break;
// retries为偶数时去判断first有没有改变
} else if ((retries & 1) == 0 && (f = entryForHash(this, hash)) != first) {
e = first = f;
retries = -1;
}
}
}2.10、哈希表的扩容操作
// 再哈希
@SuppressWarnings("unchecked")
private void rehash(HashEntry<K,V> node) {
// 获取旧哈希表的引用
HashEntry<K,V>[] oldTable = table;
// 获取旧哈希表的容量
int oldCapacity = oldTable.length;
// 计算新哈希表的容量(为旧哈希表的2倍)
int newCapacity = oldCapacity << 1;
// 计算新的元素阀值
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
// 新建一个HashEntry数组
HashEntry<K,V>[] newTable = (HashEntry<K,V>[]) new HashEntry[newCapacity];
// 生成新的掩码值
int sizeMask = newCapacity - 1;
// 遍历旧表的所有元素
for (int i = 0; i < oldCapacity ; i++) {
// 取得链表头结点
HashEntry<K,V> e = oldTable[i];
if (e != null) {
HashEntry<K,V> next = e.next;
// 计算元素在新表中的索引
int idx = e.hash & sizeMask;
// next为空表明链表只有一个结点
if (next == null) {
// 直接把该结点放到新表中
newTable[idx] = e;
}else {
HashEntry<K,V> lastRun = e;
int lastIdx = idx;
// 定位lastRun结点, 将lastRun之后的结点直接放到新表中
for (HashEntry<K,V> last = next; last != null; last = last.next) {
int k = last.hash & sizeMask;
if (k != lastIdx) {
lastIdx = k;
lastRun = last;
}
}
newTable[lastIdx] = lastRun;
// 遍历在链表lastRun结点之前的元素, 将它们依次复制到新表中
for (HashEntry<K,V> p = e; p != lastRun; p = p.next) {
V v = p.value;
int h = p.hash;
int k = h & sizeMask;
HashEntry<K,V> n = newTable[k];
newTable[k] = new HashEntry<K,V>(h, p.key, v, n);
}
}
}
}
// 计算传入结点在新表中的下标
int nodeIndex = node.hash & sizeMask;
// 将传入结点添加到链表头结点
node.setNext(newTable[nodeIndex]);
// 将新表指定下标元素换成传入结点
newTable[nodeIndex] = node;
// 将哈希表引用指向新表
table = newTable;
}rehash方法在put方法中被调用，我们知道在put方法时会新建元素并添加到哈希数组中，随着元素的增多发生哈希冲突的可能性越大，哈希表的性能也会随之下降。因此每次put操作时都会检查元素总数是否超过阀值，如果超过则调用rehash方法进行扩容。因为数组长度一旦确定则不能再被改变，因此需要新建一个数组来替换原先的数组。
从代码中可以知道新创建的数组长度为原数组的2倍(oldCapacity << 1)。创建好新数组后需要将旧数组中的所有元素移到新数组中，因此需要计算每个元素在新数组中的下标。计算新下标的过程如下图所示。
我们知道下标直接取的是哈希码的后几位，由于新数组的容量是直接用旧数组容量右移1位得来的，因此掩码位数向右增加1位，取到的哈希码位数也向右增加1位。如上图，若旧的掩码值为111，则元素下标为101，扩容后新的掩码值为1111，则计算出元素的新下标为0101。
由于同一条链表上的元素下标是相同的，现在假设链表所有元素的下标为101，在扩容后该链表元素的新下标只有0101或1101这两种情况，因此数组扩容会打乱原先的链表并将链表元素分成两批。
在计算出新下标后需要将元素移动到新数组中，在HashMap中通过直接修改next引用导致了多线程的死锁。虽然在ConcurrentHashMap中通过加锁避免了这种情况，但是我们知道next域是volatile类型的，它的改动能立马被读线程读取到，因此为保证线程安全采用复制元素来迁移数组。
但是对链表中每个元素都进行复制有点影响性能，作者发现链表尾部有许多元素的next是不变的，它们在新数组中的下标是相同的，因此可以考虑整体移动这部分元素。具统计实际操作中只有1/6的元素是必须复制的，所以整体移动链表尾部元素(lastRun后面的元素)是可以提升一定性能的。
本博客所有文章除特别声明外，均采用 CC BY-SA 4.0 协议 ，转载请注明出处！