浅析Java中ConcurrentHashMap的存储流程

public class ConcurrentHashMapTest {
    public static void main(String[] args) {
        ConcurrentHashMap<String, String> map = new ConcurrentHashMap<>();
        map.put("test1", "1");
        map.put("test2", "2");
        map.put("test3", "3");
        map.remove("test1");
        System.out.println(map.get("test1"));
        System.out.println(map.get("test2"));
    }
}

public ConcurrentHashMap() {}

public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {
    // 假如哥们传进来入参小于0
    if (initialCapacity < 0)
        // 直接抛出异常，说明哥们在搞笑
        throw new IllegalArgumentException();
    // 用传进来的数值与 MAXIMUM_CAPACITY >>> 1 进行对比
    // 若大于则使用MAXIMUM_CAPACITY
    // 小于则使用距离initialCapacity最近的2次幂
    int cap = ((initialCapacity >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ?
               MAXIMUM_CAPACITY :
               tableSizeFor(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1));
    this.sizeCtl = cap;
}

// 根据传进的C的数值,找到其距离最近的2次幂
private static final int tableSizeFor(int c) {
    int n = c - 1;
    n |= n >>> 1;
    n |= n >>> 2;
    n |= n >>> 4;
    n |= n >>> 8;
    n |= n >>> 16;
    return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}

public V put(K key, V value) {
    // 在调用put方法时，会调用putVal，第三个参数默认传递为false
    // 在调用putIfAbsent时，会调用putVal方法，第三个参数传递的为true
    // 如果传递为false，代表key一致时，直接覆盖数据
    // 如果传递为true，代表key一致时，什么都不做，key不存在，正常添加（Redis，setnx）
    return putVal(key, value, false);
}

final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
    // 如果当前的key或者value是空的话,直接抛出异常
    if (key == null || value == null){
        throw new NullPointerException();
    }
    // 获取其下标
    int hash = spread(key.hashCode());
    int binCount = 0;
}

// 作用：用高16位与低16位进行^运算,让高位的数值可以进行计算
// 为什么原来的高位没有办法计算呢？
// 我们后面的 (n - 1) & hash 的数据,&数据如下：
// 00000000 00000000 00000000 01010101
// 0000000  00000000 00000000 00011111
// 我们这里看到,如果高16位不与低16位^运算的话,那么基本我们的高位永远也参加不了计算
// 为什么需要&HASH_BITS:
// 保证最终的结果大于0,因为如果结果小于0的话，代表不同的意义：
// static final int MOVED     = -1; // 代表当前hash位置的数据正在扩容！
// static final int TREEBIN   = -2; // 代表当前hash位置下挂载的是一个红黑树
// static final int RESERVED  = -3; // 预留当前索引位置……
static final int spread(int h) {
    return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS;
}

// tab指向table，标准的Doug Lea写法
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
    Node<K,V> f; 
    int n, i, fh;
    // 如果当前的数组为空或者他的数组长度为0
    // 则进行初始化
    if (tab == null || (n = tab.length) == 0){
        tab = initTable();
    }
}


// sizeCtl：是数组在初始化和扩容操作时的一个控制变量
// -1：代表当前数组正在初始化
// 小于-1：低16位代表当前数组正在扩容的线程个数（如果1个线程扩容，值为-2，如果2个线程扩容，值为-3）
// 0：代表数组还没初始化
// 大于0：代表当前数组的扩容阈值，或者是当前数组的初始化大小
private final Node<K,V>[] initTable() {
    // 经典引用
    Node<K,V>[] tab; 
    int sc;
    // 当前的初始化没有完成时,会一直进行该while循环
    while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
        // 如果小于0,代表当前数组正在扩容或者初始化
        // 当前线程等待一下
        if ((sc = sizeCtl) < 0)
            Thread.yield(); 
        // 尝试将SIZECTL从SC更改为-1
        // CAS修改，线程安全，保证只有一个线程执行数组初始化
        else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
            try {
                // 更改成功,再次判断一下(参考DCL)
                // 防止下面sizeCtl = sc刚赋值完,正好有线程走到这一步,不做限制的话就会重新初始化了
                if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
                    // 判断当前的sc是否大于0(sc=SIZECTL)
                    // 大于0：n = sc
                    // 小于等于0：n = DEFAULT_CAPACITY
                    // 一般我们只要不传入入参,这里基本走DEFAULT_CAPACITY的扩容
                    int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
                    // 扩容即可
                    Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
                    // table、tab赋值
                    table = tab = nt;
                    // 这里有点意思
                    // 将sc赋值成(n - 1/4n) = 0.75N
                    // 这里0.75是不是很熟悉，负载因子
                    sc = n - (n >>> 2);
                }
            } finally {
                // 将上面的扩容阈值赋予sizeCtl
                sizeCtl = sc;
            }
            // 结束循环
            break;
        }
    }
    return tab;
}

// 如果当前数组该下标没有数据,直接插入即可
if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
    // CAS将当前的hash、key、value组装成一个Node,插入当前数组i位置
    // 插入成功结束即可
    if (casTabAt(tab, i, null, new Node<K,V>(hash, key, value, null))){
        break;
    }      
}

// 基于我们上面说的(n - 1) & hash算出下标
// 返回当前数组下该下标的数据
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);
}

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);
}

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
    // 当前的hash值
    final int hash;
    // key
    final K key;
    // value
    volatile V val;
    // 下一个节点(用来连链表的)
    volatile Node<K,V> next;
}

// 判断当前位置数据是否正在扩容……
if ((fh = f.hash) == MOVED)
    // 如果在扩容,则当前线程帮助其扩容
    tab = helpTransfer(tab, f);

else {
    V oldVal = null;
    // 锁当前的数组下标i的数组块
    synchronized (f) {
        // 看一下当前数组的i位置是不是等于f
        // 相当于再次校验一次(DCL)
        if (tabAt(tab, i) == f) {
            // static final int MOVED     = -1; // 代表当前hash位置的数据正在扩容！
		   // static final int TREEBIN   = -2; // 代表当前hash位置下挂载的是一个红黑树
		   // static final int RESERVED  = -3; // 预留当前索引位置……
            // fh = f.hash
            // 判断下当前的fh是否大于0,也就是不是上面三种情况
            if (fh >= 0) {
                // 记录当前链表下面挂了几个
                binCount = 1;
                // 获取当前的数组节点,没循环一次binCount加一
                for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
                    K ek;
                    // 如果当前数组下标的hash和我们入参的hash一样,代表重复数据
                    if (e.hash == hash &&
                        // 如果当前的key也等于原始的key
                        // 或者是根据equals判断出来的相等(因为有一些可能重写了equals方法)
                        ((ek = e.key) == key ||
                         (ek != null && key.equals(ek)))) {
                        // 将当前老的数据赋值给oldVal
                        oldVal = e.val;
                        // 这里的onlyIfAbsent我们之前也聊过
                        // 如果传递为false，代表key一致时，直接覆盖数据
   					  // 如果传递为true，代表key一致时，什么都不做，key不存在，正常添加（Redis，setnx）
                        if (!onlyIfAbsent)
                            // 覆盖数据
                            e.val = value;
                        break;
                    }
                    // 这里就不是相同的数据了,需要挂链表下面了
                    // 先获取数组最上面的数据
                    Node<K,V> pred = e;
                    // 判断下当前的下一个数据是不是空指针
                    // 不是空指针的话,继续指向下一个指针
                    if ((e = e.next) == null) {
                        // 直到最后的时候,创建一个节点挂上去
                        pred.next = new Node<K,V>(hash, key,value, null);
                        break;
                    }
                }
            }
}

 // 如果上面不成立的话,也就是当前的数组下面是一个红黑树
 // 需要将当前的数据放到红黑树里面
else if (f instanceof TreeBin) {
    Node<K,V> p;
    binCount = 2;
    // 将当前数据放入到红黑树中
    if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key, value)) != null) {
        // 记录一下老数据
        oldVal = p.val;
        // 这里的onlyIfAbsent我们之前也聊过
        // 如果传递为false，代表key一致时，直接覆盖数据
        // 如果传递为true，代表key一致时，什么都不做，key不存在，正常添加（Redis，setnx）
        if (!onlyIfAbsent)
            // 覆盖数据
            p.val = value;
    }
}

// 如果当前的链表上的数据不等于0
if (binCount != 0) {
    // 当前列表下的数据长度大于8
    // 这里需要注意,大于8的话并不是立即转成红黑树,还需要判断当前数组的长度
    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
        treeifyBin(tab, i);
    if (oldVal != null)
        return oldVal;
    break;
}
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

private final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int index) {
    Node<K,V> b; int n, sc;
    // 如果当前的数组不为空
    if (tab != null) {
        // 如果当前的数组长度小于64,则没必要转成红黑树
        // 直接扩容即可
        if ((n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
            tryPresize(n << 1);
        // 后面的是转成红黑树的代码
        // 我们下一章在分析
        else if ((b = tabAt(tab, index)) != null && b.hash >= 0) {
            synchronized (b) {
                if (tabAt(tab, index) == b) {
                    TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
                    for (Node<K,V> e = b; e != null; e = e.next) {
                        TreeNode<K,V> p = new TreeNode<K,V>(e.hash, e.key, e.val, null, null);
                        if ((p.prev = tl) == null){
                            hd = p;
                        }
                        else{
                            tl.next = p;
                        }
                        tl = p;
                    }
                    setTabAt(tab, index, new TreeBin<K,V>(hd));
                }
            }
        }
    }
}