ConcurrentHashMap的扩容机制(jdk1.8)
ConcurrentHashMap相关的文章网上有很多,而关于ConcurrentHashMap扩容机制是很关键的点,尤其是在并发的情况下实现数组的扩容的问题经常会碰到,看到这篇写的具有代表性,详细讲解了ConcurrentHashMap是如何在并发情况扩容的。
转自简书:占小狼http://www.jianshu.com/u/90ab66c248e6
什么情况会触发扩容
当往hashMap中成功插入一个key/value节点时,有可能触发扩容动作:
1、如果新增节点之后,所在链表的元素个数达到了阈值 8,则会调用treeifyBin
方法把链表转换成红黑树,不过在结构转换之前,会对数组长度进行判断,实现如下:
![](http://upload-images.jianshu.io/upload_images/2184951-4073dae738451fa1.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)
如果数组长度n小于阈值MIN_TREEIFY_CAPACITY
,默认是64,则会调用tryPresize
方法把数组长度扩大到原来的两倍,并触发transfer
方法,重新调整节点的位置。
![](http://upload-images.jianshu.io/upload_images/2184951-c78970f8aff43a74.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)
2、新增节点之后,会调用addCount
方法记录元素个数,并检查是否需要进行扩容,当数组元素个数达到阈值时,会触发transfer
方法,重新调整节点的位置。
![](http://upload-images.jianshu.io/upload_images/2184951-3e1931b61dc804fb.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)
transfer实现
transfer
方法实现了在并发的情况下,高效的从原始组数往新数组中移动元素,假设扩容之前节点的分布如下,这里区分蓝色节点和红色节点,是为了后续更好的分析:
![](http://upload-images.jianshu.io/upload_images/2184951-8566ed56aa3a1a9c.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)
在上图中,第14个槽位插入新节点之后,链表元素个数已经达到了8,且数组长度为16,优先通过扩容来缓解链表过长的问题,实现如下:
1、根据当前数组长度n,新建一个两倍长度的数组nextTable
;
![](http://upload-images.jianshu.io/upload_images/2184951-f3165276cfd79a23.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)
2、初始化ForwardingNode
节点,其中保存了新数组nextTable
的引用,在处理完每个槽位的节点之后当做占位节点,表示该槽位已经处理过了;
![](http://upload-images.jianshu.io/upload_images/2184951-3484ef20cbc2c7e6.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)
3、通过for
自循环处理每个槽位中的链表元素,默认advace
为真,通过CAS设置transferIndex
属性值,并初始化i
和bound
值,i
指当前处理的槽位序号,bound
指需要处理的槽位边界,先处理槽位15的节点;
![](http://upload-images.jianshu.io/upload_images/2184951-3c4e5dc1be928d93.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)
4、在当前假设条件下,槽位15中没有节点,则通过CAS插入在第二步中初始化的ForwardingNode
节点,用于告诉其它线程该槽位已经处理过了;
![](http://upload-images.jianshu.io/upload_images/2184951-c96e02b437097f16.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)
5、如果槽位15已经被线程A处理了,那么线程B处理到这个节点时,取到该节点的hash值应该为MOVED
,值为-1
,则直接跳过,继续处理下一个槽位14的节点;
![](http://upload-images.jianshu.io/upload_images/2184951-45fc2b3e99030c62.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)
6、处理槽位14的节点,是一个链表结构,先定义两个变量节点ln
和hn
,按我的理解应该是lowNode
和highNode
,分别保存hash值的第X位为0和1的节点,具体实现如下:
![](http://upload-images.jianshu.io/upload_images/2184951-4b7b87d7848d5403.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)
使用fn&n
可以快速把链表中的元素区分成两类,A类是hash值的第X位为0,B类是hash值的第X位为1,并通过lastRun
记录最后需要处理的节点,A类和B类节点可以分散到新数组的槽位14和30中,在原数组的槽位14中,蓝色节点第X为0,红色节点第X为1,把链表拉平显示如下:
![](http://upload-images.jianshu.io/upload_images/2184951-5e60c316353e8a8f.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)
1、通过遍历链表,记录runBit
和lastRun
,分别为1和节点6,所以设置hn
为节点6,ln
为null;
2、重新遍历链表,以lastRun
节点为终止条件,根据第X位的值分别构造ln链表和hn链表:
ln链:和原来链表相比,顺序已经不一样了
![](http://upload-images.jianshu.io/upload_images/2184951-00e946e7b274a8af.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)
hn链:
![](http://upload-images.jianshu.io/upload_images/2184951-bcc2a0170ec52d9d.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)
通过CAS把ln链表设置到新数组的i位置,hn链表设置到i+n的位置;
7、如果该槽位是红黑树结构,则构造树节点lo
和hi
,遍历红黑树中的节点,同样根据hash&n
算法,把节点分为两类,分别插入到lo
和hi
为头的链表中,根据lo
和hi
链表中的元素个数分别生成ln
和hn
节点,其中ln
节点的生成逻辑如下:
(1)如果lo
链表的元素个数小于等于UNTREEIFY_THRESHOLD
,默认为6,则通过untreeify
方法把树节点链表转化成普通节点链表;
(2)否则判断hi
链表中的元素个数是否等于0:如果等于0,表示lo
链表中包含了所有原始节点,则设置原始红黑树给ln
,否则根据lo
链表重新构造红黑树。
![](http://upload-images.jianshu.io/upload_images/2184951-068339720dccf9e7.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)
最后,同样的通过CAS把ln
设置到新数组的i
位置,hn
设置到i+n
位置。
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