JDK源码阅读(7)：ConcurrentHashMap类阅读笔记

ConcurrentHashMap

public class ConcurrentHashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
    implements ConcurrentMap<K,V>, Serializable {
    ...
}

1. 一些重要参数

1.1 MAXIMUM_CAPACITY参数

/**
 * The largest possible table capacity.  This value must be
 * exactly 1<<30 to stay within Java array allocation and indexing
 * bounds for power of two table sizes, and is further required
 * because the top two bits of 32bit hash fields are used for
 * control purposes.
 */
private static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

MAXIMUM_CAPACITY参数表示map的最大容量，默认为1 << 30。

1.2 DEFAULT_CAPACITY参数

/**
 * The default initial table capacity.  Must be a power of 2
 * (i.e., at least 1) and at most MAXIMUM_CAPACITY.
 */
private static final int DEFAULT_CAPACITY = 16;

DEFAULT_CAPACITY参数表示map的默认容量，为16。

1.3 MAX_ARRAY_SIZE参数

/**
 * The largest possible (non-power of two) array size.
 * Needed by toArray and related methods.
 */
static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;

MAX_ARRAY_SIZE参数表示map的数组最大长度，在toArray()及其相关方法中可能用到。大小为Integer.MAX_VALUE - 8。

1.4 DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL参数

/**
 * The default concurrency level for this table. Unused but
 * defined for compatibility with previous versions of this class.
 */
private static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;

DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL参数表示默认并发级别。在笔者当前使用版本JDK13中已经被弃用，但为了和先前版本兼容，保留这个参数。

1.5 LOAD_FACTOR参数

/**
 * The load factor for this table. Overrides of this value in
 * constructors affect only the initial table capacity.  The
 * actual floating point value isn't normally used -- it is
 * simpler to use expressions such as {@code n - (n >>> 2)} for
 * the associated resizing threshold.
 */
private static final float LOAD_FACTOR = 0.75f;

LOAD_FACTOR参数表示加载因子，默认和HashMap一样，是0.75。

1.6 TREEIFY_THRESHOLD参数

/**
 * The bin count threshold for using a tree rather than list for a
 * bin.  Bins are converted to trees when adding an element to a
 * bin with at least this many nodes. The value must be greater
 * than 2, and should be at least 8 to mesh with assumptions in
 * tree removal about conversion back to plain bins upon
 * shrinkage.
 */
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

TREEIFY_THRESHOLD参数表示数组中链表转换为红黑树的阈值，他被用于与一个链表的长度进行比较。

1.7 UNTREEIFY_THRESHOLD参数

/**
 * The bin count threshold for untreeifying a (split) bin during a
 * resize operation. Should be less than TREEIFY_THRESHOLD, and at
 * most 6 to mesh with shrinkage detection under removal.
 */
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

UNTREEIFY_THRESHOLD参数表示数组中红黑树转变成链表的阈值，他被用于与一个红黑树的大小进行比较。

1.8 MIN_TREEIFY_CAPACITY参数

/**
 * The smallest table capacity for which bins may be treeified.
 * (Otherwise the table is resized if too many nodes in a bin.)
 * The value should be at least 4 * TREEIFY_THRESHOLD to avoid
 * conflicts between resizing and treeification thresholds.
 */
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

MIN_TREEIFY_CAPACITY参数表示将链表树化的哈希表最小容量。只有当整个ConcurrentHashMap的容量大于这个值时，具体的链表才可能发生树化。如果没有大于这个值，将进行扩容而非树化。（扩容也会减少单个链表中的元素数量）。

1.9 MIN_TRANSFER_STRIDE参数

/**
 * Minimum number of rebinnings per transfer step. Ranges are
 * subdivided to allow multiple resizer threads.  This value
 * serves as a lower bound to avoid resizers encountering
 * excessive memory contention.  The value should be at least
 * DEFAULT_CAPACITY.STR
 */
private static final int MIN_TRANSFER_STRIDE = 16;

在扩容操作中，transfer这个步骤允许多线程并发进行，MIN_TRANSFER_STRIDE参数表示进行一次transfer操作中一个工作线程的最小任务量。即最少要处理的连续哈希桶的数目，默认为16，即最少要对连续的16个哈希桶进行transfer操作，详见下文transfer()方法的解析。

1.10 RESIZE_STAMP_BITS参数（未理解）

/**
 * The number of bits used for generation stamp in sizeCtl.
 * Must be at least 6 for 32bit arrays.
 */
private static final int RESIZE_STAMP_BITS = 16;

RESIZE_STAMP_BITS参数用于生成在每次扩容中都唯一的生成戳。

1.11 MAX_RESIZERS参数（未理解）

/**
 * The maximum number of threads that can help resize.
 * Must fit in 32 - RESIZE_STAMP_BITS bits.
 */
private static final int MAX_RESIZERS = (1 << (32 - RESIZE_STAMP_BITS)) - 1;

这个参数定义了resize时工作线程的最大数量，但这个计算方法我不明白。MAX_RESIZERS = (1 << (32 - RESIZE_STAMP_BITS)) - 1;

1.12 RESIZE_STAMP_SHIFT参数（未理解）

/**
 * The bit shift for recording size stamp in sizeCtl.
 */
private static final int RESIZE_STAMP_SHIFT = 32 - RESIZE_STAMP_BITS;

这个参数定义了sizeCtl中记录大小标记的位移位，但这个计算方法我不明白。MAX_RESIZERS = 32 - RESIZE_STAMP_BITS;

1.13 特殊节点的hash状态参数

/*
 * Encodings for Node hash fields. See above for explanation.
 */
static final int MOVED     = -1; // hash for forwarding nodes
static final int TREEBIN   = -2; // hash for roots of trees
static final int RESERVED  = -3; // hash for transient reservations

正常情况下hash的值都应该是正数，如果是负数说明当前是一个不正常的、特殊的节点。

• hash值为-1时，代表当前节点是一个Forwarding Node。
  • ForwardingNode是一种临时节点，在扩容进行中才会出现，并且它不存储实际的数据。
  • 如果旧数组的一个hash桶中全部的节点都迁移到新数组中，旧数组就在这个hash桶中放置一个ForwardingNode.
  • 读操作或者迭代读时碰到ForwardingNode时，将操作转发到扩容后的新的table数组上去执行，写操作碰见它时，则尝试帮助扩容。
• hash值为-2时，代表当前节点是一个TreeBin。
  • TreeBin是ConcurrentHashMap中用于代理操作TreeNode的特殊节点，持有存储实际数据的红黑树的根节点。
  • 因为红黑树进行写入操作，整个树的结构可能会有很大的变化，这个对读线程有很大的影响，所以TreeBin还要维护一个简单读写锁，这是相对HashMap，这个类新引入这种特殊节点的重要原因。
• hash值为-3时，代表当前节点是一个保留节点，即占位符。
  • 一般情况下不会出现。

1.14 HASH_BITS参数

static final int HASH_BITS = 0x7fffffff; // usable bits of normal node hash

HASH_BITS在HashTable中也见到过，通过和它的位运算，可以将负数的哈希值转变为正数。

1.15 NCPU参数

/** Number of CPUS, to place bounds on some sizings */
static final int NCPU = Runtime.getRuntime().availableProcessors();

NCPU参数可以获取当前JVM能使用的处理器内核数。

2. 一些重要属性

值得关注的是，ConcurrentHashMap中的关键属性基本都是volatile变量。

2.1 table属性

/**
 * The array of bins. Lazily initialized upon first insertion.
 * Size is always a power of two. Accessed directly by iterators.
 */
transient volatile Node<K,V>[] table;

table属性用于存节点，是桶的集合。

2.2 nextTable属性

/**
 * The next table to use; non-null only while resizing.
 */
private transient volatile Node<K,V>[] nextTable;

nextTable属性表示下一个要使用的数组，辅助resize操作，也仅在resize时非空。

2.3 baseCount属性

/**
 * Base counter value, used mainly when there is no contention,
 * but also as a fallback during table initialization
 * races. Updated via CAS.
 */
private transient volatile long baseCount;

baseCount属性是在没有争用现象时的基本计数器值，也在初始化表的竞争中使用。

2.4 sizeCtl属性

/**
 * Table initialization and resizing control.  When negative, the
 * table is being initialized or resized: -1 for initialization,
 * else -(1 + the number of active resizing threads).  Otherwise,
 * when table is null, holds the initial table size to use upon
 * creation, or 0 for default. After initialization, holds the
 * next element count value upon which to resize the table.
 */
private transient volatile int sizeCtl;

sizeCtl属性在表初始化和resize操作控制中发挥作用。

• 当sizeCtl为负数，说明表正在进行初始化或resize操作。
  • 表初始化时为 -1。
  • 表resize时为-(1+扩容线程数)。
• 当sizeCtl为正数。
  • 表为null时为初始表大小或 0。
  • 表不为null时为需进行resize的下一个计数值。

2.5 transferIndex属性

/**
 * The next table index (plus one) to split while resizing.
 */
private transient volatile int transferIndex;

resize中要拆分的下一个表索引。

2.6 cellsBusy属性

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

在resize过程和/或创建CounterCells过程中使用的自旋锁。

2.7 counterCells数组

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

显然，这是CounterCell的数组，即计数单元的数组。

3. 内部类

3.1 Node内部类

Node内部类是ConcurrentHashMap类中普通节点的抽象。

/**
 * Key-value entry.  This class is never exported out as a
 * user-mutable Map.Entry (i.e., one supporting setValue; see
 * MapEntry below), but can be used for read-only traversals used
 * in bulk tasks.  Subclasses of Node with a negative hash field
 * are special, and contain null keys and values (but are never
 * exported).  Otherwise, keys and vals are never null.
 */
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
    final int hash;
    final K key;
    volatile V val;
    volatile Node<K,V> next;

    Node(int hash, K key, V val) {
        this.hash = hash;
        this.key = key;
        this.val = val;
    }

    Node(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
        this(hash, key, val);
        this.next = next;
    }

    public final K getKey()     { return key; }
    public final V getValue()   { return val; }
    public final int hashCode() { return key.hashCode() ^ val.hashCode(); }
    public final String toString() {
        return Helpers.mapEntryToString(key, val);
    }
    public final V setValue(V value) {
        throw new UnsupportedOperationException();
    }

    public final boolean equals(Object o) {
        Object k, v, u; Map.Entry<?,?> e;
        return ((o instanceof Map.Entry) &&
                (k = (e = (Map.Entry<?,?>)o).getKey()) != null &&
                (v = e.getValue()) != null &&
                (k == key || k.equals(key)) &&
                (v == (u = val) || v.equals(u)));
    }

    /**
     * Virtualized support for map.get(); overridden in subclasses.
     */
    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;
    }
}

意义

Node内部类作为ConcurrentHashMap节点的实现。

hashCode()的实现

注意hashCode()的实现方式：Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);

find()

这里Node内部类的find()方法其实不会在一般的业务方法如get()中被调用，因为在那些地方会直接遍历。这个方法会在ForwardingNode类的find()方法中被调用。

4. 工具方法

4.1 spread方法

/**
 * Spreads (XORs) higher bits of hash to lower and also forces top
 * bit to 0. Because the table uses power-of-two masking, sets of
 * hashes that vary only in bits above the current mask will
 * always collide. (Among known examples are sets of Float keys
 * holding consecutive whole numbers in small tables.)  So we
 * apply a transform that spreads the impact of higher bits
 * downward. There is a tradeoff between speed, utility, and
 * quality of bit-spreading. Because many common sets of hashes
 * are already reasonably distributed (so don't benefit from
 * spreading), and because we use trees to handle large sets of
 * collisions in bins, we just XOR some shifted bits in the
 * cheapest possible way to reduce systematic lossage, as well as
 * to incorporate impact of the highest bits that would otherwise
 * never be used in index calculations because of table bounds.
 */
static final int spread(int h) {
    return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS;
}

通过取高位再进行掩码计算（保证哈希值为正），来减少哈希冲突。

这个方法就是所谓的扰动方法。

4.2 tableSizeFor方法

/**
 * Returns a power of two table size for the given desired capacity.
 * See Hackers Delight, sec 3.2
 */
private static final int tableSizeFor(int c) {
    int n = -1 >>> Integer.numberOfLeadingZeros(c - 1);
    return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}

tableSizeFor方法用于计算参数c对应的resize阈值。往往出现为下面的语句。

4.3 comparableClassFor方法

/**
 * Returns x's Class if it is of the form "class C implements
 * Comparable<C>", else null.
 */
static Class<?> comparableClassFor(Object x) {
    if (x instanceof Comparable) {
        Class<?> c; Type[] ts, as; ParameterizedType p;
        // 如果是String 直接返回
        if ((c = x.getClass()) == String.class)
            return c;
        if ((ts = c.getGenericInterfaces()) != null) {
            for (Type t : ts) {
                if ((t instanceof ParameterizedType) &&
                    ((p = (ParameterizedType)t).getRawType() ==
                     Comparable.class) &&
                    (as = p.getActualTypeArguments()) != null &&
                    as.length == 1 && as[0] == c) // type arg is c
                    return c;
            }
        }
    }
    return null;
}

如果参数x是一个Comparable接口的实现类，那么返回它的类型。

4.4 compareComparables方法

/**
 * Returns k.compareTo(x) if x matches kc (k's screened comparable
 * class), else 0.
 */
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"}) // for cast to Comparable
static int compareComparables(Class<?> kc, Object k, Object x) {
    return (x == null || x.getClass() != kc ? 0 :
            ((Comparable)k).compareTo(x));
}

如果对象x匹配k的可比类kc，那么返回k.compareTo(x)，否则返回0。

4.5 列表元素访问方法

4.5.1 tabAt方法

static final <K,V> Node<K,V> tabAt(Node<K,V>[] tab, int i) {
    return (Node<K,V>)U.getReferenceAcquire(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE);
}

tabAt()方法可以获得在 i 位置上的 Node 节点。

4.5.2 casTabAt方法

static final <K,V> boolean casTabAt(Node<K,V>[] tab, int i,
                                    Node<K,V> c, Node<K,V> v) {
    return U.compareAndSetReference(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, c, v);
}

casTabAt()方法可以以CAS的方式更新 i 位置上的 Node 节点

4.5.3 setTabAt方法

static final <K,V> void setTabAt(Node<K,V>[] tab, int i, Node<K,V> v) {
    U.putReferenceRelease(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, v);
}

setTabAt方法可以设置在 i 位置上的 Node 节点。

注：像Unsafe.getReferenceAcquire()方法和Unsafe.putReferenceRelease()方法这样的方法实际上是Unsafe中volatile方法的发行版本。如后者是putReferenceVolatile()的发行版本。

4.6 initTable方法

private final Node<K,V>[] initTable() {
    Node<K,V>[] tab; int sc;
    while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
        if ((sc = sizeCtl) < 0)
            // 如果sizeCtl属性小于0，说明正在初始化或resize，自旋
            Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
        else if (U.compareAndSetInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {// 如果SIZECTL仍是sc，则置为-1.表示进入初始化
            try {
                if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
                    // 获取初始大小（sc为正时即为初始大小）
                    int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
                    // 创建一个node数组
                    @SuppressWarnings("unchecked")
                    Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
                    // 为table属性赋值
                    table = tab = nt;
                    sc = n - (n >>> 2);
                }
            } finally {
                // 最后记得更新sizeCtl
                sizeCtl = sc;
            }
            break;
        }
    }
    return tab;
}

initTable()方法可以初始化一个空表。

4.7 hashCode方法

public int hashCode() {
    int h = 0;
    Node<K,V>[] t;
    if ((t = table) != null) {
        Traverser<K,V> it = new Traverser<K,V>(t, t.length, 0, t.length);
        for (Node<K,V> p; (p = it.advance()) != null; )
            h += p.key.hashCode() ^ p.val.hashCode();
    }
    return h;
}

hashCode()方法就是遍历每个键值对，令他们的键和值的哈希码相异或，再全部叠加起来。

4.8 addCount方法

addCount()方法会在ConcurrentHashMap元素数量变化时被调用，两个参数中第一个为数量变化值，第二个为控制是否需要扩容检查的参数。

private final void addCount(long x, int check) {
    // 创建计数单元CounterCell
    CounterCell[] cs; long b, s;
    /**
    	1.如果counterCells为null：
    	那么说明之前没有发生过并发冲突，随后会执行U.compareAndSetLong(...,b+x)，直接更新了计数值baseCount。而这个本地方法执行成功会返回true，取反后为false。那么整个这个if判断两个条件都为false，不执行if块内内容。
    	2.如果couterCells不为null：
    	那么说明之前发生过并发冲突，需要下面的if块处理。这里if的第一个条件为ture，第二个条件的更新方法就不会执行。
    */
    if ((cs = counterCells) != null
        || !U.compareAndSetLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
        // 进入if块，说明曾发生过并发冲突，那么要把值加到CounterCell中
        CounterCell c; long v; int m;
        boolean uncontended = true;

        if (cs == null // cs在并发中又变成了null
            || (m = cs.length - 1) < 0 // cs长度小于1
            || (c = cs[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null // 对应的CouterCell为null
            || !(uncontended = U.compareAndSetLong(c, CELLVALUE, v = c.value, v + x))) {// 尝试更新找到的计数单元c的值
            // 如果更新失败。一般就是上面的最后一个条件中的方法返回了false，取反后为true
          	// 说明CounterCells数组中出现了并发冲突，可能涉及该数组的扩容，调用fullAddCount方法
            fullAddCount(x, uncontended);
            return;
        }
        if (check <= 1)// 如果无需检查，直接返回
            return;
        // 计数，存到s中，下面用于做检查
        s = sumCount();
    }
    // 检查是否需要扩容
    if (check >= 0) {
        Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
        while (s >= (long)(sc = sizeCtl) // 元素数量大于扩容阈值：需要扩容
               && (tab = table) != null // 表不为空
               && (n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {// 表长度未达上限
            int rs = resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT;
            // 如果正在执行resize
            if (sc < 0) {
                // 一些放弃帮助扩容的条件
                if (sc == rs + MAX_RESIZERS || sc == rs + 1 ||
                    (nt = nextTable) == null || transferIndex <= 0)
                    break;
                // 将sc+1，表示一个新线程加入帮助扩容
                if (U.compareAndSetInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
                    transfer(tab, nt);
            }
            // 当前没在执行resize，尝试成为第一个进入扩容的线程。将sc设置为rs+2
            else if (U.compareAndSetInt(this, SIZECTL, sc, rs + 2))
                transfer(tab, null);
            // 重新计算元素数量
            s = sumCount();
        }
    }
}

详细的逻辑看代码注释，这里单独讲几个点。

• 第一个if的判断条件的使用很精彩，根据CounterCells数组是否为null来检查是该直接把值加到baseCount上还是加到对应的CounterCell中。
• 注意在CounterCells数组中找到槽位置的方式：c = cs[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null。
• check参数小于等于1时，不用做检查就退出。大于1时，要在addCount的主逻辑结束之后在检查需不需要做扩容。在put方法调用addCount时，传入的check参数其实是put过程中遍历到的节点数量，这样逻辑就连通了：假如原先就只有一个节点或为空，就不需要考虑是否需要再检查扩容；否则就要在addCoumt中检查。

4.9 helpTransfer方法

helpTransfer方法可以在节点正在resize时协助数据迁移并返回新数组。在put、remove等业务方法中都有调用这个方法。

/**
 * Helps transfer if a resize is in progress.
 */
final Node<K,V>[] helpTransfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V> f) {
    Node<K,V>[] nextTab; int sc;
    // 进入方法主逻辑需要同时满足三个条件
    if (tab != null// 表不空
            && (f instanceof ForwardingNode)// f 是一个Forwarding Node
            && (nextTab = ((ForwardingNode<K,V>)f).nextTable) != null) // nextTable不空
    {
        // 计算出本次resize时的标记“戳”
        int rs = resizeStamp(tab.length) << RESIZE_STAMP_SHIFT;

        while (nextTab == nextTable // nextTab不变
               && table == tab // table不变
               && (sc = sizeCtl) < 0) // sizeCtl保持小于0（正在resize）
        {
            if (sc == rs + MAX_RESIZERS // 工作线程数量已满
                || sc == rs + 1 // 在addCount方法中，假如有第一个扩容线程，sc=rs+2。假如变成rs+1，说明扩容结束。
                || transferIndex <= 0) // 如果transferIndex小于等于0，实际说明扩容工作已完成，已进入下标调整。
                break;
            // 令sc++，进入扩容
            if (U.compareAndSetInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1)) {
                transfer(tab, nextTab);
                break;
            }
        }
        // 返回新表
        return nextTab;
    }
    // 返回原表
    return table;
}

4.10 transfer方法

transfer将方法的功能是将每个 bin 中的节点移动和/或复制到新表。 在addCount()和helpTransfer()中都有调用，是扩容工作的核心实现类。

下面例子中若出现具体数字，以传入tab的length为16为准。

private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
  	// 定义n为表长。
    int n = tab.length, stride;
    /**
      stride表示一次transfer中一个工作线程的任务量，即要处理的连续哈希桶的数目。
      初始化stride：假如可用CPU核数大于1，初始化为(n >>> 3) / NCPU，否则初始化为n。
      假如初始化后的stride小于MIN_TRANSFER_STRIDE，把他置为这个最小值。
    */
    if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
        stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range

    if (nextTab == null) { // nextTab未初始化，就要先初始化这个数组
        try {
            @SuppressWarnings("unchecked")‘
            // 创建nextTab数组，长度为原数组长度*2
            Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1];
            nextTab = nt;
        } catch (Throwable ex) {
            // 创建新数组失败，sizeCtl就设为int的最大值
            sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
            return;
        }
        // 这个数组赋值给nextTable
        nextTable = nextTab;
        // 更新转移下标
        transferIndex = n;
    }
    int nextn = nextTab.length;
    // 创建ForwardingNode fwd,传入nextTab作为参数
    ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
    // 首次推进为 true，如果等于 true，说明需要再次推进一个下标（i--），反之，如果是 false，那么就不能推进下标，需要将当前的下标处理完毕才能继续推进
    boolean advance = true;
    // 标记是否已经扩容完成
    boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
    /**
      又是一个for循环自旋，处理每个槽位中的链表元素
    */
    for (int i = 0, bound = 0;;) {
        Node<K,V> f; int fh;
        /**
          这个while循环通过CAS不断尝试为当前线程分配任务，直到分配成功或任务队列已经被全部分配完毕。
          如果线程已经被分配过bucket区域，那么会通过--i指向下一个待处理桶然后退出循环。
    	*/
        while (advance) {
            int nextIndex, nextBound;
            // --i表示进入下一个待处理的bucket。自减后大于等于bound，表明当前线程已经分配过bucket，advance=false
            if (--i >= bound || finishing)
                advance = false;
            // 所有bucket已经被分配完毕，为nextIndex赋值。
            else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
                i = -1;
                advance = false;
            }
            // CAS修改TRANSFERINDEX，为线程分配任务。
            // 处理的节点区间为(nextBound,nextINdex)
            else if (U.compareAndSetInt
                     (this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
                      nextBound = (nextIndex > stride ?
                                   nextIndex - stride : 0))) {
                bound = nextBound;
                i = nextIndex - 1;
                advance = false;
            }
        }

        // 处理过程
        // CASE1：旧数组已遍历完成，当前线程已经处理完所有负责的bucket
        if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
            int sc;
            // 扩容已完成
            if (finishing) {
                // 删除这个成员变量nextTable
                nextTable = null;
                // 更新数组
                table = nextTab;
                // 更新扩容阈值
                sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
                return;
            }
            // 使用 CAS 操作对 sizeCtl 的低16位进行减 1，代表做完了属于自己的任务
            if (U.compareAndSetInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
                if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
                    return;
                // 如果上面的if没有执行，即 (sc - 2) == resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT
                // 说明当前已经没有扩容线程了，扩容结束了
                finishing = advance = true;
                i = n; // recheck before commit
            }
        }
        // CASE2：节点i处为空，那么放入刚刚初始化的ForwardingNode
        else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
            advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
        // CASE3：该位置现在的哈希值就是MOVED，是一个ForwardingNode，说明已经被其他线程处理过，那么要求继续推进
        else if ((fh = f.hash) == MOVED)
            advance = true; // already processed
        // CASE4：执行转移
        else {
            // 锁住头节点
            synchronized (f) {
                // 再次检查
                if (tabAt(tab, i) == f) {
                    Node<K,V> ln, hn;
                    // 槽中头节点是一个链表头节点
                    if (fh >= 0) {
                        // 先计算好当前的fh * n
                        int runBit = fh & n;
                        // 存储遍历最终位置的lastRun
                        Node<K,V> lastRun = f;
                        // 遍历链表
                        for (Node<K,V> p = f.next; p != null; p = p.next) {
                            int b = p.hash & n;
                            // 如果遍历过程中出现hash&n出现了变化，需要更新runBit和lastRun
                            if (b != runBit) {
                                runBit = b;
                                lastRun = p;
                            }
                        }

                        //如果lastRun引用的是低位链表，令ln为lastRun
                        if (runBit == 0) {
                            ln = lastRun;
                            hn = null;
                        }
                        // 如果lastRUn引用的是高位链表，令hn为lastRun
                        else {
                            hn = lastRun;
                            ln = null;
                        }

                        // 遍历链表，把hash&n为0的放在低位链表中,不为0的放在高位链表中
                        // 循环跳出条件：当前循环结点!=lastRun
                        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)
                                ln = new Node<K,V>(ph, pk, pv, ln);
                            else
                                hn = new Node<K,V>(ph, pk, pv, hn);
                        }
                        // 低位链表的位置不变
                        setTabAt(nextTab, i, ln);
                        // 高位链表的位置是：原位置 + n
                        setTabAt(nextTab, i + n, hn);
                        // 标记当前桶已迁移
                        setTabAt(tab, i, fwd);
                        // advance为true，返回上面进行--i操作
                        advance = true;
                    }
                    // 槽中头节点是一个树节点
                    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) {
                                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 = (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;
                    }
                    // 槽中头节点是一个保留占位节点
                    else if (f instanceof ReservationNode)
                        throw new IllegalStateException("Recursive update");
                }
            }
        }
    }
}

transfer()方法是ConcurrentHashMap执行扩容操作的核心方法，他的扩容转移操作其实类似于HashMap，都是将原链表分裂为两个链表。

但也有很多实现细节上的不同，详见源码注释。

4.11 resizeStamp方法

/**
 * Returns the stamp bits for resizing a table of size n.
 * Must be negative when shifted left by RESIZE_STAMP_SHIFT.
 */
static final int resizeStamp(int n) {
    return Integer.numberOfLeadingZeros(n) | (1 << (RESIZE_STAMP_BITS - 1));
}

resizeStamp(int n)方法可以在扩容一个大小为n的table时，计算stamp bits

5. 业务方法

5.1 构造方法

// 默认构造方法
public ConcurrentHashMap() {
}

// 仅提供初始容量的构造方法
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {
    this(initialCapacity, LOAD_FACTOR, 1);
}

// 提供map的构造方法
public ConcurrentHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
    this.sizeCtl = DEFAULT_CAPACITY;
    putAll(m);
}

// 提供默认容量和加载因子的构造方法
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
    this(initialCapacity, loadFactor, 1);
}

// 提供默认容量、加载因子和并发更新线程数的构造方法。
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
                         float loadFactor, int concurrencyLevel) {
    if (!(loadFactor > 0.0f) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
        throw new IllegalArgumentException();
    // 如果初始容量比并发更新线程数还要小，那为它赋新值
    if (initialCapacity < concurrencyLevel)   // Use at least as many bins
        initialCapacity = concurrencyLevel;   // as estimated threads
    long size = (long)(1.0 + (long)initialCapacity / loadFactor);
    // cap赋值为最大容量或扩容阈值
    int cap = (size >= (long)MAXIMUM_CAPACITY) ?
        MAXIMUM_CAPACITY : tableSizeFor((int)size);
    this.sizeCtl = cap;
}

5.2 size方法

// 计数单元数组
private transient volatile CounterCell[] counterCells;

public int size() {
    // 调用sumCount()
    long n = sumCount();
    return ((n < 0L) ? 0 :
            (n > (long)Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE :
            (int)n);
}

final long sumCount() {
    // 获得计数单元数组
    CounterCell[] cs = counterCells;
    long sum = baseCount;
    if (cs != null) {
        // 所有计数单元中的值加起来
        for (CounterCell c : cs)
            if (c != null)
                sum += c.value;
    }
    return sum;
}

// 非常简单的一个计数单元，仅有一个volatile型的计数器value
@jdk.internal.vm.annotation.Contended // 这个注解可以保证当前类的对象独享缓存行
static final class CounterCell {
    // 只提供了构造器，没有提供get/set方法，也就是value的值在初始化时确定，后续不再更改
    volatile long value;
    CounterCell(long x) { value = x; }
}

size()方法的实现是首先获取baseCount，这是无争用时获取的计数器值。再将计数单元数组中的计数值累加在上面。他有以下几个保证线程安全的举措：

• 将counterCells数组和CounterCell类中的value变量设为volatile。
• 没有为CounterCell类中的value变量设置get/set方法。

那么CounterCells数组是怎么被创建和初始化的呢，baseCount是怎么增加的呢。后续结合到那些改变了size的业务方法，如put()等方法的源码，我们再来做解释。

5.3 isEmpty方法

public boolean isEmpty() {
    return sumCount() <= 0L; // ignore transient negative values
}

sumCount()方法见5.2

5.4 get方法

public V get(Object key) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
    // 计算哈希值
    int h = spread(key.hashCode());
    if ((tab = table) != null // 表不为空
        	&& (n = tab.length) > 0 // 表长度不为0
			&& (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {// 指定位置不为null
        // 首位置即为要找的key
        if ((eh = e.hash) == h) {
            if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
                return e.val;
        }

        else if (eh < 0)// 当前链表头哈希值小于0，说明是一个特殊节点
            // 调用特殊节点e的find方法
            return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
        // 一个正常节点，正常链表，正常遍历
        while ((e = e.next) != null) {
            if (e.hash == h &&
                ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
                return e.val;
        }
    }
    return null;
}

注意，首先我们计算出所要查找的key在哈希表中的散列位置。然后根据找到的节点的哈希值的不同，来做不同的处理。

• 如果哈希值时所要找到的值，直接返回。
• 如果哈希值小于0，代表当前节点是一个特殊节点。可参考1.13 特殊节点的hash状态参数。这样的话就会去调用特殊节点的find()方法，如ForwardingNode类和TreeNode类的find()方法。
• 如果哈希值大于等于0，遍历当前链表查找。

5.5 containsKey方法

public boolean containsKey(Object key) {
    return get(key) != null;
}

5.6 containsValue方法

public boolean containsValue(Object value) {
    if (value == null)
        throw new NullPointerException();
    Node<K,V>[] t;
    if ((t = table) != null) {
        Traverser<K,V> it = new Traverser<K,V>(t, t.length, 0, t.length);
        for (Node<K,V> p; (p = it.advance()) != null; ) {
            V v;
            if ((v = p.val) == value || (v != null && value.equals(v)))
                return true;
        }
    }
    return false;
}

Traverser类封装了containsValue方法的遍历逻辑，代码较为复杂，这里暂且按下不表。

5.7 put方法

public V put(K key, V value) {
    return putVal(key, value, false);
}

final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
    // 判空
    if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
    // 计算哈希值
    int hash = spread(key.hashCode());
    // 当前桶的计数器
    int binCount = 0;
    // 自旋插入节点，直到成功
    for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
        Node<K,V> f; int n, i, fh; K fk; V fv;
        // CASE1：表为空则先调用初始化方法
        if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
            tab = initTable();
        // CASE2：如果散列位置节点为空，向空位置插入时是无锁的
        else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
            // 尝试把要put的键值对直接put到这里
            if (casTabAt(tab, i, null, new Node<K,V>(hash, key, value)))
                break;// 退出
        }
        // CASE3：如果散列位置节点哈希值为-1，即为一个Forwarding Node，调用helperTransfer()
        else if ((fh = f.hash) == MOVED)
            // 协助转移数据并获取新数组
            tab = helpTransfer(tab, f);
        // CASE4：如果onlyIfAbsent为true，且头节点即为所需节点，直接返回它
        else if (onlyIfAbsent
                 && fh == hash
                 && ((fk = f.key) == key || (fk != null && key.equals(fk)))
                 && (fv = f.val) != null)
            return fv;
        // CASE5：找到了指定位置，并且不为空（出现了哈希冲突）。
        else {
            V oldVal = null;
            synchronized (f) {// 锁住当前节点（链表头）
                if (tabAt(tab, i) == f) {// 再判断一下f是不是头节点，防止它被别的线程已经修改了
                    // if-不是一个特殊节点
                    if (fh >= 0) {
                        binCount = 1;
                        for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {// 注意遍历过程中令计数器自增
                            K ek;
                            // 在遍历的过程中找到了想要插入的值，看情况返回
                            if (e.hash == hash &&
                                ((ek = e.key) == key ||
                                 (ek != null && key.equals(ek)))) {
                                oldVal = e.val;
                                if (!onlyIfAbsent)
                                    e.val = value;
                                break;
                            }
                            // 如果到了尾部，就插入由当前key-value构建的新节点
                            Node<K,V> pred = e;
                            if ((e = e.next) == null) {
                                pred.next = new Node<K,V>(hash, key, value);
                                break;
                            }
                        }
                    }
                    // elseIf-是一个树节点
                    else if (f instanceof TreeBin) {
                        Node<K,V> p;
                        binCount = 2;
                        if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
                                                              value)) != null) {
                            oldVal = p.val;
                            if (!onlyIfAbsent)
                                p.val = value;
                        }
                    }
                    // else-如果是一个保留节点
                    else if (f instanceof ReservationNode)
                        throw new IllegalStateException("Recursive update");
                }
            }
            // 插入完成后，检查一下需不需要把当前链表树化
            if (binCount != 0) {
                if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
                    treeifyBin(tab, i);
                if (oldVal != null)
                    return oldVal;
                break;
            }
        }
    }
    // 计数器加一
    addCount(1L, binCount);
    // 返回null
    return null;
}

具体逻辑见注释，解释得很详细。

putVal方法会用一个for循环保持自旋，不断尝试插入要求插入的键值对。循环内有以下几个CASE，体现为if-else块中的五个分支。

• 表为空。调用初始化方法。
• 散列位置为空。无锁地直接put。
• 散列位置是一个ForwardingNode，调用helpTransfer。
• 散列位置头即为当前键，且onlyIfAbsent为true，直接返回。
• 散列位置不为空，说明出现了哈希冲突。

注意在遍历过程中对binCount的更新，最终用addCount()令对象加一，并用binCount作为check参数。

5.8 remove方法

public V remove(Object key) {
    return replaceNode(key, null, null);
}

final V replaceNode(Object key, V value, Object cv) {
    int hash = spread(key.hashCode());
    // 自旋
    for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
        Node<K,V> f; int n, i, fh;
        // CASE1：可以直接退出的情况：数组为空或散列结果位置为null。
        if (tab == null
            || (n = tab.length) == 0
            || (f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null)
            break;
        // CASE2：节点正在移动，协助移动
        else if ((fh = f.hash) == MOVED)
            tab = helpTransfer(tab, f);
        // CASE3：出现哈希冲突，要在链表中查找
        else {
            V oldVal = null;
            boolean validated = false;
            // 锁住头节点
            synchronized (f) {// 内部具体逻辑不再赘述，类似于上面的put方法
                if (tabAt(tab, i) == f) {
                    if (fh >= 0) {
                        validated = true;
                        // e 表示当前循环处理结点，pred 表示当前循环节点的上一个节点
                        for (Node<K,V> e = f, pred = null;;) {
                            K ek;
                            // 找到
                            if (e.hash == hash &&
                                ((ek = e.key) == key ||
                                 (ek != null && key.equals(ek)))) {
                                V ev = e.val;
                                if (cv == null || cv == ev ||
                                    (ev != null && cv.equals(ev))) {
                                    oldVal = ev;
                                    if (value != null)
                                        e.val = value;
                                    else if (pred != null)
                                        pred.next = e.next;
                                    else
                                        setTabAt(tab, i, e.next);
                                }
                                break;
                            }
                            pred = e;
                            if ((e = e.next) == null)
                                break;
                        }
                    }
                    else if (f instanceof TreeBin) {
                        validated = true;
                        TreeBin<K,V> t = (TreeBin<K,V>)f;
                        TreeNode<K,V> r, p;
                        if ((r = t.root) != null &&
                            (p = r.findTreeNode(hash, key, null)) != null) {
                            V pv = p.val;
                            if (cv == null || cv == pv ||
                                (pv != null && cv.equals(pv))) {
                                oldVal = pv;
                                if (value != null)
                                    p.val = value;
                                else if (t.removeTreeNode(p))
                                    setTabAt(tab, i, untreeify(t.first));
                            }
                        }
                    }
                    else if (f instanceof ReservationNode)
                        throw new IllegalStateException("Recursive update");
                }
            }
            if (validated) {
                if (oldVal != null) {
                    // 如果是一次删除，元素个数减一
                    if (value == null)
                        addCount(-1L, -1);
                    return oldVal;
                }
                break;
            }
        }
    }
    return null;
}

关键还是在于锁住链表头来实现线程安全。逻辑直接看源码即可。