一、1.7中数据结构
Segment数组 + HashEntry数组 + Reentrantlock
Segment对象：
Segment中继承了Reentrantlock锁
在执行put方法前，会先进行tryLock(),如果获取锁失败，会进行代码预热（创建一个HashEntry对象）
如果重试了一定次数后，还是获取不到锁，就调用lock（）进行阻塞
索引的求取：
针对Segment数组的下标，会对Hash值进行右移，让高位参与运算再&segmentMask
而对Segment[i]里面的HashEntry数组定位，则是直接使用Hash值&数组长度-1
扩容：
首先会找到最后连续相同存放同一个下标的元素lastRun，然后直接将lastRun的元素转移到新数组中
接着再去转移剩下的元素
二、1.8中数据结构
Node数组 + 链表 + 红黑树 + Synchronized
数据结构
当数组中某一个位置的元素个数大于8并且数组的元素个数>64,此时会将链表转红黑树，以此来优化链表过长问题
Hash值含义：
MOVED = -1; 代表当前位置已经转移过了
TREEBIN = -2; 代表当前元素是红黑树
HASH_BITS = 0x7fffffff; Hash值大于0就是链表
sizeCtl：
sizeCtl = -1,代表数组正在初始化
sizeCtl > 0 ：如果数组没有初始化，就代表数组的大小；如果已经初始化过，就代表是下次扩容的阈值。
sizeCtl = 0 ：默认值，表示数组使用默认大小。
三、1.8 源码解析
3.1 put方法
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
// 计算hash值
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
// 初始化table数组
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();
// tab[i] 为空，使用CAS进行赋值
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
// 如果当前节点hash值=-1，说明数组正在扩容，当前线程会去协助扩容
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
// 给tab[i]的对象进行加锁操作
synchronized (f) {
// 再次判断元素是否被更改过
if (tabAt(tab, i) == f) {
// hash大于0,当前元素就是链表
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
// hash值相同、key相同，根据需要替换value或记录旧值
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
Node<K,V> pred = e;
// 遍历链表，插入尾部
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
// 当前元素是红黑树
else if (f instanceof TreeBin) {
Node<K,V> p;
binCount = 2;
// 添加都红黑树中,如果有key重复，就返回旧值，否则就插入成功
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
if (binCount != 0) {
// 判断是否需要树化操作
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
// size个数累加
addCount(1L, binCount);
return null;
}
初始化table数组：
private final Node<K,V>[] initTable() {
Node<K,V>[] tab; int sc;
// 数组为空，数组长度为0
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
// sizeCtl < 0说明有线程在初始化了
if ((sc = sizeCtl) < 0)
Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
// 使用CAS修改sizeCtl的值，修改成功就会进行初始化操作
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
try {
if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
// 第一个线程进来，sc的值是0，将使用默认值给数组长度赋值
int n = (sc > 0) sc : DEFAULT_CAPACITY;
@SuppressWarnings("unchecked")
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
table = tab = nt;
// 这里就是计算数组的阈值 n=16 sc = 16-4 =12
sc = n - (n >>> 2);
}
} finally {
// 将计算好的阈值赋值给sizeCtl
sizeCtl = sc;
}
break;
}
}
return tab;
}
addCount()：
private final void addCount(long x, int check) {
CounterCell[] as; long b, s;
// cell数组已经初始化过，或者使用CAS对baseCount累加失败
if ((as = counterCells) != null ||
!U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
CounterCell a; long v; int m;
boolean uncontended = true;
// as == null || (m = as.length - 1) < 0 都表示cell数组没有初始化
// a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null 数组的某个位置也是空的
// 使用CAS对数组中value进行累加，失败后将调用fullAddCount
if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
(a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
!(uncontended =
U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) {
fullAddCount(x, uncontended);
return;
}
if (check <= 1)
return;
s = sumCount(); // 统计数组中所有元素个数
}
// 这个分支就是判断需不需要进行扩容
if (check >= 0) {
Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
// 此时的sizeCtl就是阈值数
// 如果当前元素个数>=阈值，就会进行扩容操作
while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
(n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {
int rs = resizeStamp(n);// 这个就是扩容的标识，会得到一个负数
// sc<0 说明数组正在扩容中，当前线程要么终止操作，要么协助扩容
if (sc < 0) {
//条件一：(sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs
// true->说明当前线程获取到的扩容唯一标识戳 非 本批次扩容
// false->说明当前线程获取到的扩容唯一标识戳 是 本批次扩容
//条件二： sc == (rs << 16 ) + 1,协助扩容的线程会对sc+1操作
// true-> 表示扩容完毕，当前线程不需要再参与进来了
// false->扩容还在进行中，当前线程可以参与
//条件三： sc == (rs<<16) + MAX_RESIZERS
// true-> 表示当前参与并发扩容的线程达到了最大值 65535 - 1
// false->表示当前线程可以参与进来
//条件四：(nt = nextTable) == null
// true->表示本次扩容结束
// false->扩容正在进行中
//条件五： transferIndex <= 0
// 说明转移的下标已经达到最小值了，没有要转移的元素了
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
transferIndex <= 0)
break;
// 修改sc+1成功，意味着当前线程可以参与扩容
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
transfer(tab, nt);
}
// 这里会对sizeCtl的值进行更改，改成负数，标识正在扩容
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
transfer(tab, null);
s = sumCount();
}
}
}
helpTransfer:
final Node<K,V>[] helpTransfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V> f) {
// nextTab就是扩容产生的新数组 sc就是sizeCtl
Node<K,V>[] nextTab; int sc;
// 条件1：tab !=null 此时肯定会成立
// 条件2：当前节点时fwd类型的 这里和外部的hash =-1对应
// 条件3：nextTab不为空，这个也是成立的
if (tab != null && (f instanceof ForwardingNode) &&
(nextTab = ((ForwardingNode<K,V>)f).nextTable) != null) {
// 获取扩容标识
int rs = resizeStamp(tab.length);
// nextTab == nextTable
// 这里有两种情况要区分：1、nextTable为空，说明扩容完成了
// 2.nextTab != nextTable,说明扩容又执行了，当前的值是过期的
// table == tab
// 这里也是区分两种情况：1.table == tab相等，扩容进行中
// 2. table != tab,扩容结束了
// sizeCtl<0 扩容还在进行中
// sizeCtl>0 扩容已经结束啦，sizeCtl代表下次扩容的阈值
while (nextTab == nextTable && table == tab &&
(sc = sizeCtl) < 0) {
// 此段逻辑参考上面方法
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || transferIndex <= 0)
break;
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1)) {
transfer(tab, nextTab);
break;
}
}
return nextTab;
}
return table;
}
transfer:
private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
// n =旧数组的长度
// stride = 每个线程要转移的元素范围
int n = tab.length, stride;
// 计算范围大小
if ((stride = (NCPU > 1) (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
// nextTab==null 说明是第一个线程进来扩容，需要进行初始化操作
if (nextTab == null) { // initiating
try {
// 生成一个新的数组，长度是旧数组的两倍
@SuppressWarnings("unchecked")
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1];
nextTab = nt; //赋值
} catch (Throwable ex) { // try to cope with OOME
sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
nextTable = nextTab;
// 记录要迁移的元素位置
transferIndex = n;
}
// 新数组的长度
int nextn = nextTab.length;
// fwd这个类型就代表当前位置已经转移完毕
ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
// 是否还要往前查找需要转移的元素
boolean advance = true;
// 当前线程是否已经完成需要处理的任务
boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
// i=标识当前正在转移的元素位置
// bound = 表示当前要转移的最大的位置
for (int i = 0, bound = 0;;) {
//f=tab[i]的元素
// fh = f.hash值
Node<K,V> f; int fh;
while (advance) {
int nextIndex, nextBound;
// --i>=bound
// 为true：当前线程要转移的元素还没有完成，--i就等于让线程去转移下一个桶位的元素
// 为false：要么转移完了，要么就是任务完成了
if (--i >= bound || finishing)
advance = false;
//前置条件：当前线程任务已完成 或 者未分配
//条件成立：表示要转移的桶位都分配完毕了，设置当前线程的i变量为-1 跳出循环后，执行退出迁移任务相关的程序
//条件不成立：表示还有桶位尚未分配，还有元素可分配
else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
i = -1;
advance = false;
}
//进入这个分支：1、当前线程需要分配任务区间 2.全局范围内还有桶位尚未迁移
//为true：说明给当前线程分配转移区间完成
//为false：和其它线程发生了竞争，本次分配失败
else if (U.compareAndSwapInt
(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
nextBound = (nextIndex > stride ?
nextIndex - stride : 0))) {
bound = nextBound;
i = nextIndex - 1;
advance = false;
}
}
// i<0 需要转移的元素都完成了
if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
int sc;
// finishing=true 说明当前线程完成了任务
if (finishing) {
nextTable = null;
//新数组赋值到table全局变量
table = nextTab;
// 计算新的阈值，并给sizeCtl赋值
sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
return;
}
//如果当前线程完成了任务，就让sizeCtl记录的线程数-1
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
// 条件如果成立，说明还有其它线程在扩容,就继续回到上面获取任务来继续转移元素
if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
return;
finishing = advance = true;
i = n; // recheck before commit
}
}
// 条件成立，就给当前位置设置fwd元素
else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
// 条件成立，说明当前位置已有其它线程转移过了
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
advance = true; // already processed
else {
//进入这个分支，就说明当前位置确实需要转移了
// 给f进行加锁
synchronized (f) {
// 再次检查元素是否有变动
if (tabAt(tab, i) == f) {
// ln 低位链表
// hn 高位链表
Node<K,V> ln, hn;
// 链表的hash值>=0
if (fh >= 0) {
// 这里就是获取最后连续放在同一个位置的元素
int runBit = fh & n;
Node<K,V> lastRun = f;
for (Node<K,V> p = f.next; p != null; p = p.next) {
int b = p.hash & n;
if (b != runBit) {
runBit = b;
lastRun = p;
}
}
// 给低位链表赋值
if (runBit == 0) {
ln = lastRun;
hn = null;
}
// 给高位链表赋值
else {
hn = lastRun;
ln = null;
}
for (Node<K,V> p = f; p != lastRun; p = p.next) {
int ph = p.hash; K pk = p.key; V pv = p.val;
if ((ph & n) == 0)// 这个判断跟上面是结合起来的，这里只会进一个分支
ln = new Node<K,V>(ph, pk, pv, ln);
else
hn = new Node<K,V>(ph, pk, pv, hn);
}
setTabAt(nextTab, i, ln);
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
setTabAt(tab, i, fwd);
advance = true;
}
// 红黑树的处理在这
else if (f instanceof TreeBin) {
TreeBin<K,V> t = (TreeBin<K,V>)f;
TreeNode<K,V> lo = null, loTail = null;
TreeNode<K,V> hi = null, hiTail = null;
int lc = 0, hc = 0;
for (Node<K,V> e = t.first; e != null; e = e.next) {
int h = e.hash;
TreeNode<K,V> p = new TreeNode<K,V>
(h, e.key, e.val, null, null);
if ((h & n) == 0) { // 低位
if ((p.prev = loTail) == null)
lo = p;
else
loTail.next = p;
loTail = p;
++lc;
}
else { //高位
if ((p.prev = hiTail) == null)
hi = p;
else
hiTail.next = p;
hiTail = p;
++hc;
}
}
ln = (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) untreeify(lo) :
(hc != 0) new TreeBin<K,V>(lo) : t;
hn = (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) untreeify(hi) :
(lc != 0) new TreeBin<K,V>(hi) : t;
setTabAt(nextTab, i, ln);
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
setTabAt(tab, i, fwd);
advance = true;
}
}
}
}
}
}
get:
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) {
// hash值相同，key也相同，就将值返回
if ((eh = e.hash) == h) {
if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
return e.val;
}
// 1.当前数组正在经历扩容 如果已经转移了，就会存放fwd
// 2.当前位置是TreeBin
else if (eh < 0)
return (p = e.find(h, key)) != null p.val : null;
//遍历整个链表进行查寻
while ((e = e.next) != null) {
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
return e.val;
}
}
return null;
}
find 的 ForwardingNode实现：
Node<K,V> find(int h, Object k) {
// loop to avoid arbitrarily deep recursion on forwarding nodes
outer: for (Node<K,V>[] tab = nextTable;;) {
// e = tab[i]元素
// n = 数组长度
Node<K,V> e; int n;
// 找不到返回空
if (k == null || tab == null || (n = tab.length) == 0 ||
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) == null)
return null;
for (;;) {
// eh =hash ek=key
int eh; K ek;
// 找到元素后返回值
if ((eh = e.hash) == h &&
((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))
return e;
if (eh < 0) {
//如果再次拿到Fwd节点，就继续遍历新的nextTable
if (e instanceof ForwardingNode) {
tab = ((ForwardingNode<K,V>)e).nextTable;
continue outer;
}
// 这里就是TreeBin的find方法
else
return e.find(h, k);
}
//最后没有找到也返回null
if ((e = e.next) == null)
return null;
}
}
}
find TreeBin实现：
final Node<K,V> find(int h, Object k) {
if (k != null) {
for (Node<K,V> e = first; e != null; ) {
int s; K ek;
if (((s = lockState) & (WAITER|WRITER)) != 0) {
// 找到元素后直接返回
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))
return e;
e = e.next;
}
else if (U.compareAndSwapInt(this, LOCKSTATE, s,
s + READER)) {
TreeNode<K,V> r, p;
try {
//进行查询
p = ((r = root) == null null :
r.findTreeNode(h, k, null));
} finally {
Thread w;
if (U.getAndAddInt(this, LOCKSTATE, -READER) ==
(READER|WAITER) && (w = waiter) != null)
//让等待的线程进行唤醒
LockSupport.unpark(w);
}
return p;
}
}
}
return null;
}