jdk源码->集合->ConcurrentHashMap

类的属性

public class ConcurrentHashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
    implements ConcurrentMap<K,V>, Serializable {
    private static final long serialVersionUID = 7249069246763182397L;
    // 表的最大容量
    private static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
    // 默认表的大小
    private static final int DEFAULT_CAPACITY = 16;
    // 最大数组大小
    static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;
    // 默认并发数
    private static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;
    // 装载因子
    private static final float LOAD_FACTOR = 0.75f;
    // 链表转化为红黑树的阈值
    static fial int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
    // 红黑树转化为链表的阈值
    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
    //当数组长度还未超过64,优先数组的扩容,否则将链表转为红黑树
    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
    //扩容时任务的最小转移节点数
    private static final int MIN_TRANSFER_STRIDE = 16;
    // sizeCtl中记录stamp的位数
    private static int RESIZE_STAMP_BITS = 16;
    // 进行扩容所允许的最大线程数
    private static final int MAX_RESIZERS = (1 << (32 - RESIZE_STAMP_BITS)) - 1;
    // 记录sizeCtl中的大小所需要进行的偏移位数
    private static final int RESIZE_STAMP_SHIFT = 32 - RESIZE_STAMP_BITS;
    // 一系列的标识
    static final int MOVED     = -1; // 结点扩容时，设置的占位结点的hash值
    static final int TREEBIN   = -2; // 链表已经转化为了红黑树，那么桶中第一个元素的hash值(也就是数组中的结点)设置为TREEBIN
    static final int RESERVED  = -3; // hash for transient reservations
    static final int HASH_BITS = 0x7fffffff; // 即为int的最大值：2的31次幂-1
    //
    /** Number of CPUS, to place bounds on some sizings */
    // 获取可用的CPU个数
    static final int NCPU = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
    //
    /** For serialization compatibility. */
    // 进行序列化的属性
    private static final ObjectStreamField[] serialPersistentFields = {
        new ObjectStreamField("segments", Segment[].class),
        new ObjectStreamField("segmentMask", Integer.TYPE),
        new ObjectStreamField("segmentShift", Integer.TYPE)
    };

    // volatile修饰table，保证对table[i]的修改对其他线程是可见的
    transient volatile Node<K,V>[] table;
    // 下一个表
    private transient volatile Node<K,V>[] nextTable;
    //
    /**
     * Base counter value, used mainly when there is no contention,
     * but also as a fallback during table initialization
     * races. Updated via CAS.
     */
    // 基本计数
    private transient volatile long baseCount;
    /**
    sizeCtl是一个控制标志符：
    负数代表正在进行初始化或扩容操作
    -1代表正在初始化
    -N 表示有N-1个线程正在进行扩容操作
    正数或0代表hash表还没有被初始化，这个数值表示初始化或下一次进行扩容的大小，这一点类似于扩容阈值的概念。还后面可以看到，它的值始终是当前ConcurrentHashMap容量的0.75倍，这与loadfactor是对应的
    **/
    private transient volatile int sizeCtl;

    /**
     * The next table index (plus one) to split while resizing.
     */
    // 扩容时用到，初始时为table.length，表示从索引 0 到transferIndex的节点还未转移
    private transient volatile int transferIndex;

    /**
     * Spinlock (locked via CAS) used when resizing and/or creating CounterCells.
     */
    // 旋转锁
    private transient volatile int cellsBusy;

    /**
     * Table of counter cells. When non-null, size is a power of 2.
     */
    // counterCell表
    private transient volatile CounterCell[] counterCells;

    // views
    // 视图
    private transient KeySetView<K,V> keySet;
    private transient ValuesView<K,V> values;
    private transient EntrySetView<K,V> entrySet;

    // Unsafe 静态块
    private static final sun.misc.Unsafe U;
    private static final long SIZECTL;
    private static final long TRANSFERINDEX;
    private static final long BASECOUNT;
    private static final long CELLSBUSY;
    private static final long CELLVALUE;
    private static final long ABASE; //node数组第一个结点的地址
    private static final int ASHIFT; //node数组结点相对第一个结点的偏移地址

    static {
        try {
            U = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();
            Class<?> k = ConcurrentHashMap.class;
            //获取ConcurrentHashMap这个对象字段sizeCtl在内存中的偏移量
            SIZECTL = U.objectFieldOffset
                (k.getDeclaredField("sizeCtl"));
            TRANSFERINDEX = U.objectFieldOffset
                (k.getDeclaredField("transferIndex"));
            BASECOUNT = U.objectFieldOffset
                (k.getDeclaredField("baseCount"));
            CELLSBUSY = U.objectFieldOffset
                (k.getDeclaredField("cellsBusy"));
            Class<?> ck = CounterCell.class;
            CELLVALUE = U.objectFieldOffset
                (ck.getDeclaredField("value"));
            Class<?> ak = Node[].class;
            //可以获取数组第一个元素的偏移地址
            ABASE = U.arrayBaseOffset(ak);
            int scale = U.arrayIndexScale(ak);
            if ((scale & (scale - 1)) != 0)
                throw new Error("data type scale not a power of two");
            ASHIFT = 31 - Integer.numberOfLeadingZeros(scale);
        } catch (Exception e) {
            throw new Error(e);
        }
    }
}

内部结点类

Node结点

    //最基础的结点，后面三种都继承与它，hash，key，val，next都可以在初始化的时候指定
    static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final int hash;
        final K key;
        //保证在更新结点的值后对其他线程可见
        volatile V val;
        //保证在更新结点的next域后对其他线程可见，例如：put方法在尾部添加结点
        volatile Node<K,V> next;

        Node(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
            this.hash = hash;
            this.key = key;
            this.val = val;
            this.next = next;
        }
        //在其子类结点中，find方法都将被重写，对于不同的结构(链表，红黑树，空结点)都有不同的find实现
        Node<K,V> find(int h, Object k) {
            Node<K,V> e = this;
            if (k != null) {
                do {
                    K ek;
                    if (e.hash == h &&
                        ((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
            return null;
        }

ForwardingNode结点

    //在扩容时，设置的一个空结点(占位结点)
    static final class ForwardingNode<K,V> extends Node<K,V> {
        final Node<K,V>[] nextTable;
        ForwardingNode(Node<K,V>[] tab) {
            //ForwardingNode的属性不能指定，其hash设计为了MOVED
            super(MOVED, null, null, null);
            this.nextTable = tab;
        }
        //ForwardingNode的find方法,去newTable中查找
        Node<K,V> find(int h, Object k) {
            // loop to avoid arbitrarily deep recursion on forwarding nodes
            outer: for (Node<K,V>[] tab = nextTable;;) {
                Node<K,V> e; int n;
                if (k == null || tab == null || (n = tab.length) == 0 ||
                    (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) == null)
                    return null;
                for (;;) {
                    int eh; K ek;
                    if ((eh = e.hash) == h &&
                        ((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))
                        return e;
                    if (eh < 0) {
                        if (e instanceof ForwardingNode) {
                            tab = ((ForwardingNode<K,V>)e).nextTable;
                            continue outer;
                        }
                        else
                            return e.find(h, k);
                    }
                    if ((e = e.next) == null)
                        return null;
                }
            }
        }
    }

TreeNode结点

    //链表转换为红黑树的时候，先将链表中的所有Node转换为Treeode，也就是说TreeNode是保存key-value键值对的红黑树结点，但此时红黑树尚未建立，需要TreeBin
    static final class TreeNode<K,V> extends Node<K,V> {
        TreeNode<K,V> parent;  // red-black tree links
        TreeNode<K,V> left;
        TreeNode<K,V> right;
        TreeNode<K,V> prev;    // needed to unlink next upon deletion
        boolean red;

        TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next,
                 TreeNode<K,V> parent) {
            //属性可以指定
            super(hash, key, val, next);
            this.parent = parent;
        }

        Node<K,V> find(int h, Object k) {
            return findTreeNode(h, k, null);
        }

        //红黑树的实际find方法
        final TreeNode<K,V> findTreeNode(int h, Object k, Class<?> kc) {
            if (k != null) {
                TreeNode<K,V> p = this;
                do  {
                    int ph, dir; K pk; TreeNode<K,V> q;
                    TreeNode<K,V> pl = p.left, pr = p.right;
                    if ((ph = p.hash) > h)
                        p = pl;
                    else if (ph < h)
                        p = pr;
                    else if ((pk = p.key) == k || (pk != null && k.equals(pk)))
                        return p;
                    else if (pl == null)
                        p = pr;
                    else if (pr == null)
                        p = pl;
                    else if ((kc != null ||
                              (kc = comparableClassFor(k)) != null) &&
                             (dir = compareComparables(kc, k, pk)) != 0)
                        p = (dir < 0) ? pl : pr;
                    else if ((q = pr.findTreeNode(h, k, kc)) != null)
                        return q;
                    else
                        p = pl;
                } while (p != null);
            }
            return null;
        }
    }

TreeBin结点

    //TreeBin不负责包装key-value键值对，它代替了TreeNode的根节点，也就是说在实际的ConcurrentHashMap“数组”中，存放的是TreeBin对象
    static final class TreeBin<K,V> extends Node<K,V> {
            TreeNode<K,V> root;
           volatile TreeNode<K,V> first;
           volatile Thread waiter;
           volatile int lockState;
          // values for lockState
           static final int WRITER = 1; // set while holding write lock
           static final int WAITER = 2; // set when waiting for write lock
           static final int READER = 4; // increment value for setting read lock

           //实例化TreeBin时传入TreeNode的根节点，构造TreeBin的作用是：将还是链表结构的TreeNode转换为了红黑树
           TreeBin(TreeNode<K,V> b) {
           //无法指定属性，TreeBin专属hashTREEBIN
            super(TREEBIN, null, null, null);
            this.first = b;
            TreeNode<K,V> r = null;
            for (TreeNode<K,V> x = b, next; x != null; x = next) {
                next = (TreeNode<K,V>)x.next;
                x.left = x.right = null;
                if (r == null) {
                    x.parent = null;
                    x.red = false;
                    r = x;
                }
                else {
                    K k = x.key;
                    int h = x.hash;
                    Class<?> kc = null;
                    for (TreeNode<K,V> p = r;;) {
                        int dir, ph;
                        K pk = p.key;
                        if ((ph = p.hash) > h)
                            dir = -1;
                        else if (ph < h)
                            dir = 1;
                        else if ((kc == null &&
                                  (kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
                                 (dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0)
                            dir = tieBreakOrder(k, pk);
                            TreeNode<K,V> xp = p;
                        if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
                            x.parent = xp;
                            if (dir <= 0)
                                xp.left = x;
                            else
                                xp.right = x;
                            r = balanceInsertion(r, x);
                            break;
                        }
                    }
                }
            }
            this.root = r;
            assert checkInvariants(root);
        }
        //TreeBin的find方法主要用来进行同步控制，实质还是调用TreeNode的find方法
        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) {
                        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 {
                            p = ((r = root) == null ? null :
                                 r.findTreeNode(h, k, null));
                        } finally {
                            Thread w;
                            if (U.getAndAddInt(this, LOCKSTATE, -READER) ==
                                (READER|WAITER) && (w = waiter) != null)
                                LockSupport.unpark(w);
                        }
                        return p;
                    }
                }
            }
            return null;
        }
    }

构造函数

ConcurrentHashMap()

public ConcurrentHashMap() {
    }

ConcurrentHashMap(int)

    public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {
        if (initialCapacity < 0) // 初始容量小于0，抛出异常
            throw new IllegalArgumentException();
        // 最接近initialCapacity的2的次幂值作为容量
        int cap = ((initialCapacity >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ?
                   MAXIMUM_CAPACITY :
                   tableSizeFor(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1));
        // 初始化 sizeCtl为正，尚未初始化，其数值为容量大小
        this.sizeCtl = cap;
    }

ConcurrentHashMap(int, float, int)型构造函数

    public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
                             float loadFactor, int concurrencyLevel) {
        if (!(loadFactor > 0.0f) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0) // 合法性判断
            throw new IllegalArgumentException();
        if (initialCapacity < concurrencyLevel)
            //并发级别要小于等于桶的个数
            initialCapacity = concurrencyLevel;
        long size = (long)(1.0 + (long)initialCapacity / loadFactor);
        int cap = (size >= (long)MAXIMUM_CAPACITY) ?
            MAXIMUM_CAPACITY : tableSizeFor((int)size);
        this.sizeCtl = cap;
    }

核心函数分析

putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent)

final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
        //合法性检验
        if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
        //hash = (key.hashCode ^ (key.hashCode >>> 16)) & HASH_BITS
        int hash = spread(key.hashCode());
        int binCount = 0;
        //不断自旋，因为在initTable和casTabAt用到了compareAndSwapInt、compareAndSwapObject等CAS操作，同步线程竞争的时候，一些尝试就会失败，所以这边要加一个for循环，在失败后继续put结点
        for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
            Node<K,V> f; int n, i, fh;
            // 表为空或者表的长度为0
            if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
                // 初始化表
                tab = initTable();
            else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) { // 表中key对应的桶为空
                if (casTabAt(tab, i, null,
                             new Node<K,V>(hash, key, value, null))) // CAS操作，实例化一个结点放在该桶中
                    break;                   // no lock when adding to empty bin
            }
            else if ((fh = f.hash) == MOVED) //说明该结点正在扩容中
                // 去帮助扩容
                tab = helpTransfer(tab, f);
            else {
                V oldVal = null;
                synchronized (f) { // 有点分段锁的味道，只是锁住了tab[i]
                //这个判断是非常重要的，有可能在获得该桶的锁之前，正在进行在扩容，获得该桶的锁之后，桶中只有ForwardingNode，如果是这种情况，if判断失败，上述for循环继续put
                    if (tabAt(tab, i) == f) {
                        if (fh >= 0) { // 该table表中该结点的hash值大于0
                            // binCount赋值为1
                            binCount = 1;
                            for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) { // 无限循环
                                K ek;
                                if (e.hash == hash &&
                                    ((ek = e.key) == key ||
                                     (ek != null && key.equals(ek)))) { // 判断key是否相等
                                    // 记住该结点的val值
                                    oldVal = e.val;
                                    if (!onlyIfAbsent) // 进行判断
                                        // 将指定的value保存至结点，即进行了结点值的更新
                                        e.val = value;
                                    break;
                                }
                                // 保存当前结点
                                Node<K,V> pred = e;
                                if ((e = e.next) == null) { // 移向链表中的下一个结点，如果为null，就实例化一个结点尾插

                                    pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
                                                              value, null);
                                    // 退出循环
                                    break;
                                }
                            }
                        }
                        else if (f instanceof TreeBin) { // 结点为红黑树结点类型
                            Node<K,V> p;
                            // binCount赋值为2
                            binCount = 2;
                            if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
                                                           value)) != null) { // 将hash、key、value放入红黑树
                                // 保存结点的val
                                oldVal = p.val;
                                if (!onlyIfAbsent) // 判断
                                    // 赋值结点value值
                                    p.val = value;
                            }
                        }
                    }
                }
                if (binCount != 0) { // binCount不为0
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD) // 如果binCount大于等于转化为红黑树的阈值
                        // 进行转化
                        treeifyBin(tab, i);
                    if (oldVal != null) // 旧值不为空
                        // 返回旧值
                        return oldVal;
                    break;
                }
            }
        }
        // 增加binCount的数量
        addCount(1L, binCount);
        return null;
    }

put流程：

1. 计算当前key的hash值，根据hash值计算索引 i （i=(table.length - 1) & hash）；
2. 如果当前table为null，说明是第一次进行put操作，调用initTable()初始化table；
3. 如果索引 i 位置的节点 f 为空，则直接把当前值作为新的节点直接插入到索引 i 位置；
4. 如果节点 f 的hash为-1（f.hash == MOVED(-1)），说明当前节点处于移动状态（或者说是其他线程正在对 f 节点进行转移/扩容操作），此时调用helpTransfer(tab, f)帮助转移/扩容；
5. 如果不属于上述条件，说明已经有元素存储到索引 i 处，此时需要对索引 i 处的节点 f 进行 put or update 操作，首先使用内置锁 synchronized 对节点 f 进行加锁：
   
   如果f.hash>=0，说明 i 位置是一个链表，并且节点 f 是这个链表的头节点，则对 f 节点进行遍历，此时分两种情况：
   
   --如果链表中某个节点e的hash与当前key的hash相同，则对这个节点e的value进行修改操作。
   
   --如果遍历到链表尾都没有找到与当前key的hash相同的节点，则把当前K-V作为一个新的节点插入到这个链表尾部。
6. 如果节点 f 是TreeBin节点(f instanceof TreeBin)，说明索引 i 位置的节点是一个红黑树，则调用putTreeVal方法找到一个已存在的节点进行修改，或者是把当前K-V放入一个新的节点（put or update）。
7. 完成插入后，如果索引 i 处是一个链表，并且在插入新的节点后节点数>8，则调用treeifyBin把链表转换为红黑树。
   
   最后，调用addCount更新元素数量

Node<K,V>[] initTable()

    private final Node<K,V>[] initTable() {
        Node<K,V>[] tab; int sc;
        while ((tab = table) == null || tab.length == 0) { // 不断循环
            i ((sc = sizeCtl) < 0f) // sizeCtl小于0，正在初始化，则进行线程让步等待
                Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
            else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) { // CAS操作，比较sizeCtl的值与sc是否相等，相等则用-1替换
                try {
                    if ((tab = table) == null || tab.length == 0) { // table表为空或者大小为0
                        // sc的值即容量设定值是否大于0，若是，则n为sc，否则，n为默认初始容量
                        int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
                        @SuppressWarnings("unchecked")
                        // 实例化结点数组
                        Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
                        // 内部table引用指向该数组
                        table = tab = nt;
                        // sc为n * 0.75
                        sc = n - (n >>> 2);
                    }
                } finally {
                    // 设置sizeCtl的值
                    sizeCtl = sc;
                }
                break;
            }
        }
        // 返回table表
        return tab;
    }

tabAt(Node<K,V>[] tab, int i)

/*
 *i为什么要等于((long)i << ASHIFT) + ABASE呢,计算偏移量
 *ASHIFT是指tab[i]中第i个元素在相对数组第一个元素于的偏移量，而ABASE就算第一数组的内存素的偏移地址
 *所以呢，((long)i << ASHIFT) + ABASE就算i最后的地址，因此tabAt函数拿到的是table[i]的最新值
*/
static final <K,V> Node<K,V> tabAt(Node<K,V>[] tab, int i) {
        return (Node<K,V>)U.getObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE);
    }

casTabAt(Node<K,V>[] tab, int i, Node<K,V> c, Node<K,V> v)

//compareAndSwapObject的作用就算tab[i]和c比较，如果相等就tab[i]=v否则tab[i]=c;
    static final <K,V> boolean casTabAt(Node<K,V>[] tab, int i,
                                        Node<K,V> c, Node<K,V> v) {
        return U.compareAndSwapObject(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, c, v);
    }

helpTransfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V> f)

//帮助其他线程进行转移操作
final Node<K,V>[] helpTransfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V> f) {
    Node<K,V>[] nextTab; int sc;
    if (tab != null && (f instanceof ForwardingNode) &&
        (nextTab = ((ForwardingNode<K,V>)f).nextTable) != null) {
        //计算操作栈校验码
        int rs = resizeStamp(tab.length);
        while (nextTab == nextTable && table == tab &&
               (sc = sizeCtl) < 0) {
            if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
                sc == rs + MAX_RESIZERS || transferIndex <= 0)//不需要帮助转移，跳出
                break;
            if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1)) {//每当一个线程来帮助扩容，SIZECTL就+1
                transfer(tab, nextTab);
                break;
            }
        }
        return nextTab;
    }
    return table;
}

transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab)

private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
    int n = tab.length, stride;
//转移幅度( tab.length/(NCPU*8) )，最小为16
    if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
        stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
    if (nextTab == null) {            // initiating
        try {
          //根据当前数组长度,新建一个两倍长度的数组nextTab
            Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1];
            nextTab = nt;
        } catch (Throwable ex) {      // try to cope with OOME
            sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
            return;
        }
        nextTable = nextTab;
        transferIndex = n;//初始为table的最后一个索引
    }
    int nextn = nextTab.length;
//初始化ForwardingNode节点,持有nextTab的引用,在处理完每个节点之后当做占位节点，表示该槽位已经处理过了
    ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
    boolean advance = true;//一个标志位，可以控制任务领取和任务完成
    boolean finishing = false;  //本线程的任务是否完成
    //自旋移动每个节点，从transferIndex开始移动stride个节点到新的table。
    //i：当前处理的Node索引；bound：需要处理节点的索引边界
    for (int i = 0, bound = 0;;) {
        Node<K,V> f; int fh;
        while (advance) {
          //nextIndex:下一个要处理的结点索引；nextBound:下一个要处理的结点索引边界
            int nextIndex, nextBound;
            //本地线程任务尚未达到边界，则继续执行，如果完成了任务，则进行其他if判断
            if (--i >= bound || finishing)
                advance = false;
           //查看是否还有扩容任务，如果没有就置i等于-1，break while(advance)循环
            else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
                i = -1;
                advance = false;
            }
          //控制任务领取：每次线程领取扩容任务后，需要更新transferIndex的值(transferIndex-stride)。
            //CAS修改transferIndex，并更新索引边界，防止领取重复的任务
            else if (U.compareAndSwapInt
                     (this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
                      nextBound = (nextIndex > stride ?
                                   nextIndex - stride : 0))) {
                bound = nextBound;
                i = nextIndex - 1;
                advance = false;
            }
        }
        //本地线程已经完成任务
        if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
            int sc;
            //最后只有一个线程完成收尾工作
            if (finishing) {
                nextTable = null;
                table = nextTab;
                sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);//1.5*n：扩容阈值设置为原来容量的1.5倍  依然相当于现在容量的0.75倍
                //终于return
                return;
            }
            //CAS进行将SIZECTL自减
            if (U.compareAndSapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
                if ((sc - 2) != resizeStawmp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
                    return;
                //在前面helpTransfer中每来一个线程帮助扩容SIZECTL就+1，线程完毕就-1，所以当所有线程都执行完毕后，SIZRCTL就恢复了初始值resizeStawmp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT+2，也就宣布扩容完毕了，finishing=true
                finishing = advance = true;
                i = n; // recheck before commit
            }
        }
        else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
            advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);//i位置节点为空，替换为ForwardingNode节点，用于通知其他线程该位置已经处理
        else if ((fh = f.hash) == MOVED)//节点已经被其他线程处理过，继续处理下一个节点
            advance = true; // already processed
        else {
            synchronized (f) {
                //判断很重要，防止该结点已经remove
                if (tabAt(tab, i) == f) {
                //两个Node引用，分别用来指向tab[i],tab[i+n]
                    Node<K,V> ln, hn;
                    if (fh >= 0) {//当前结点为链表结点
                    //链表结构的扩容过程可以见代码后面的图示分析
                        int runBit = fh & n;
                        Node<K,V> lastRun = f;
                        for (Node<K,V> p = f.next; p != null; p = p.next) {//*********1
                            int b = p.hash & n;
                            if (b != runBit) {
                                runBit = b;
                                lastRun = p;
                            }
                        }
                        if (runBit == 0) {
                            ln = lastRun;
                            hn = null;
                        }
                        else {
                            hn = lastRun;
                            ln = null;
                        }
                        for (Node<K,V> p = f; p != lastRun; p =

 p.next) {// ********2
                            int ph = p.hash; K pk = p.key; V pv = p.val;
                            if ((ph & n) == 0)
                                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;
                    }
                    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;
                    //TreeNode不仅有红黑树结构，其继承自Node，在初始化的时候也指定了next域，也是一个链表结构
                        for (Node<K,V> e = t.first; e != null; e = e.next) {
                       //下述过程与hashmap中链表扩容相同，不再累述
                            int h = e.hash;
                            TreeNode<K,V> p = new TreeNode<K,V>
                                (h, e.key, e.val, null, null);
                            if ((h & n) == 0) {
                                if ((p.prev = loTail) == null)
                                    lo = p;
                                else
                                    loTail.next = p;
                                loTail = p;
                                ++lc;
                            }
                            else {
                                if ((p.prev = hiTail) == null)
                                    hi = p;
                                else
                                    hiTail.next = p;
                                hiTail = p;
                                ++hc;
                            }
                        }
                    //ln结点的生成逻辑如下：
                    //(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。
                        ln = (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) ? untreeify(lo) :
                            (hc != 0) ? new TreeBin<K,V>(lo) : t;
                       //原理与上述相同
                        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;
                    }
                }
            }
        }
    }
}

链表的扩容过程如下：

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(X为n的最高位)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i和i+n中，假设链表拉平显示如下：

1.通过代码标记1处的遍历，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.通过代码标记2处的遍历，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

Transfer过程总结：

1. 第一个执行的线程会首先设置sizeCtl属性为一个负值，然后执行transfer(tab, null)，其他晚进来的线程会检查当前扩容是否已经完成(if(nextIndex = transferIndex) <= 0))，没完成则帮助进行扩容(U.compareAndSwapInt(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,nextBound = (nextIndex > stride ? nextIndex - stride : 0)))，完成了则直接退出。
2. 该ConcurrentHashMap的扩容操作可以允许多个线程并发执行，那么就要处理好任务的分配工作。每个线程获取一部分桶的迁移任务(nextIndex - stride)，如果当前线程的任务完成，查看是否还有未迁移的桶(if(nextIndex = transferIndex) <= 0))，若有则继续领取任务执行，若没有则退出(i=-1,advance=false)。在退出时需要检查是否还有其他线程在参与迁移工作(if sc == resizeStawmp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT+2)，如果有(即前面等式不成立)则自己什么也不做直接退出，如果没有了(advance = finishing = true,i=n)则执行最终的收尾工作(nextTable = null; table = nextTab;sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1)