面试：为了进阿里，死磕了ConcurrentHashMap源码和面试题(一)

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前言

在平时中集合使用中，当涉及多线程开发时，如果使用HashMap可能会导致死锁问题，使用HashTable效率又不高。而ConcurrentHashMap在保持同步同时并发效率比较高，ConcurrentHashmap是最好的选择，那面试中也会被常常问到，那可能的问题是：

ConcurrentHashMap的实现原理
- ConcurrentHashMap1.7和1.8的区别？
- ConcurrentHashMap使用什么技术来保证线程安全
ConcurrentHashMap的put()方法
- ConcurrentHashmap 不支持 key 或者 value 为 null 的原因？
- put()方法如何实现线程安全呢？
ConcurrentHashMap扩容机制
ConcurrentHashMap的get方法是否要加锁，为什么？
其他问题
- 为什么使用ConcurrentHashMap
- ConcurrentHashMap迭代器是强一致性还是弱一致性？HashMap呢？
- JDK1.7与JDK1.8中ConcurrentHashMap的区别

ConcurrentHashMap的实现原理

ConcurrentHashMap的出现主要为了解决hashmap在并发环境下不安全，JDK1.8ConcurrentHashMap的设计与实现非常精巧，大量的利用了volatile，CAS等乐观锁技术来减少锁竞争对于性能的影响，ConcurrentHashMap保证线程安全的方案是：

JDK1.8：synchronized+CAS+HashEntry+红黑树；
JDK1.7：ReentrantLock+Segment+HashEntry。

JDK7 ConcurrentHashMap

在JDK1.7中ConcurrentHashMap由Segment(分段锁)数组结构和HashEntry数组组成，且主要通过Segment(分段锁)段技术实现线程安全。

Segment是一种可重入锁，是一种数组和链表的结构，一个Segment中包含一个HashEntry数组，每个HashEntry又是一个链表结构，因此在ConcurrentHashMap查询一个元素的过程需要进行两次Hash操作，如下所示：

第一次Hash定位到Segment，
第二次Hash定位到元素所在的链表的头部

正是通过Segment分段锁技术，将数据分成一段一段的存储，然后给每一段数据配一把锁，当一个线程占用锁访问其中一个段数据的时候，其他段的数据也能被其他线程访问，能够实现真正的并发访问。

这样结构会使Hash的过程要比普通的HashMap要长，影响性能，但写操作的时候可以只对元素所在的Segment进行加锁即可，不会影响到其他的Segment，ConcurrentHashMap提升了并发能力。

JDK8 ConcurrentHashMap

在JDK8ConcurrentHashMap内部机构：数组+链表+红黑树，Java 8在链表长度超过一定阈值(8)时将链表（寻址时间复杂度为O(N)）转换为红黑树（寻址时间复杂度为O(long(N)))，结构基本上与功能和JDK8的HashMap一样，只不过ConcurrentHashMap保证线程安全性。

但在JDK1.8中摒弃了Segment分段锁的数据结构，基于CAS操作保证数据的获取以及使用synchronized关键字对相应数据段加锁来实现线程安全，这进一步提高了并发性。（CAS原理详情《面试：为了进阿里，又把并发CAS（Compare and Swap）实现重新精读一遍》)）

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final int hash;
        final K key;
        volatile V val;  //使用了volatile属性
        volatile Node<K,V> next;  //使用了volatile属性
    	...
    }

ConcurrentHashMap采用Node类作为基本的存储单元，每个键值对(key-value)都存储在一个Node中，使用了volatile关键字修饰value和next，保证并发的可见性。其中Node子类有：

ForwardingNode：扩容节点，只是在扩容阶段使用的节点，主要作为一个标记，在处理并发时起着关键作用，有了ForwardingNodes，也是ConcurrentHashMap有了分段的特性，提高了并发效率
TreeBin：TreeNode的代理节点，用于维护TreeNodes，ConcurrentHashMap的红黑树存放的是TreeBin
TreeNode：用于树结构中，红黑树的节点（当链表长度大于8时转化为红黑树），此节点不能直接放入桶内，只能是作为红黑树的节点
ReservationNode：保留结点

ConcurrentHashMap中查找元素、替换元素和赋值元素都是基于sun.misc.Unsafe中原子操作实现多并发的无锁化操作。

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

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

ConcurrentHashMap的put()方法

ConcurrentHashMap的put的流程步骤

如果key或者value为null，则抛出空指针异常，和HashMap不同的是HashMap单线程是允许为Null；

if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();

for的死循环，为了实现CAS的无锁化更新，如果table为null或者table的长度为0，则初始化table，调用initTable()方法（第一次put数据，调用默认参数实现，其中重要的sizeCtl参数）。

    //计算索引的第一步，传入键值的hash值
    int hash = spread(key.hashCode());
    int binCount = 0; //保存当前节点的长度
    for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
        Node<K,V> f; int n, i, fh; K fk; V fv;
        if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
            tab = initTable(); //初始化Hash表
        ...
    }

确定元素在Hash表的索引

通过hash算法可以将元素分散到哈希桶中。在ConcurrentHashMap中通过如下方法确定数组索引：

第一步：
```
static final int spread(int h) {
        return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS; 
    }
```
第二步：(length-1) & (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS);

通过tableAt()方法找到位置tab[i]的Node,当Node为null时为没有hash冲突的话，使用casTabAt()方法CAS操作将元素插入到Hash表中，ConcurrentHashmap使用CAS无锁化操作，这样在高并发hash冲突低的情况下，性能良好。

else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
	            //利用CAS操作将元素插入到Hash表中
                if (casTabAt(tab, i, null, new Node<K,V>(hash, key, value)))
                    break;  // no lock when adding to empty bin(插入null的节点，无需加锁)
            }

当f不为null时，说明发生了hash冲突，当f.hash == MOVED==-1 时，说明ConcurrentHashmap正在发生resize操作,使用helpTransfer()方法帮助正在进行resize操作。

else if ((fh = f.hash) == MOVED) //f.hash == -1 
        //hash为-1 说明是一个forwarding nodes节点，表明正在扩容
        tab = helpTransfer(tab, f);

以上情况都不满足的时，使用synchronized同步块上锁当前节点Node ,并判断有没有线程对数组进行了修改，如果没有则进行：

遍历该链表并统计该链表长度binCount，查找是否有和key相同的节点，如果有则将查找到节点的val值替换为新的value值，并返回旧的value值，否则根据key，value，hash创建新Node并将其放在链表的尾部
如果Node f是TreeBin的类型，则使用红黑树的方式进行插入。然后则退出synchronized(f)锁住的代码块

//当前节点加锁
 synchronized (f) {
 //判断下有没有线程对数组进行了修改
 if (tabAt(tab, i) == f) {
       //如果hash值是大于等于0的说明是链表
        if (fh >= 0) {
              binCount = 1;
              for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
                    K ek;
                   //插入的元素键值的hash值有节点中元素的hash值相同，替换当前元素的值
                      if (e.hash == hash &&
                           ((ek = e.key) == key ||
                            (ek != null && key.equals(ek)))) {
                            oldVal = e.val;
                            if (!onlyIfAbsent)
                                //替换当前元素的值
                                e.val = value;
                            break;
                        }
                     Node<K,V> pred = e;
                      //如果循环到链表结尾还没发现，那么进行插入操作
                     if ((e = e.next) == null) {
                            pred.next = new Node<K,V>(hash, key, value);
                            break;
                   		}
            	}
     	 }else if (f instanceof TreeBin) { //节点为树
                        Node<K,V> p;
                        binCount = 2;
                        if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
                                                       value)) != null) {
                            oldVal = p.val;
                            if (!onlyIfAbsent)
                                //替换旧值
                                p.val = value;
                        }
                    }
                    else if (f instanceof ReservationNode)
                        throw new IllegalStateException("Recursive update");
                }
            }

执行完synchronized(f)同步代码块之后会先检查binCount,如果大于等于TREEIFY_THRESHOLD = 8则进行treeifyBin操作尝试将该链表转换为红黑树。

if (binCount != 0) {
              //如果节点长度大于8,转化为树
              if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
                   treeifyBin(tab, i);
              if (oldVal != null)
                   return oldVal; 
               break;
         }

执行了一个addCount方法,主要用于统计数量以及决定是否需要扩容.
```
addCount(1L, binCount);
```

ConcurrentHashmap 不支持 key 或者 value 为 null 的原因？

ConcurrentHashmap和hashMap不同的是，concurrentHashMap的key和value都不允许为null，

因为concurrenthashmap它们是用于多线程的，并发的，如果map.get(key)得到了null，不能判断到底是映射的value是null,还是因为没有找到对应的key而为空，

而用于单线程状态的hashmap却可以用containKey（key） 去判断到底是否包含了这个null。

put()方法如何实现线程安全呢？

在第一次put数据时，调用initTable()方法

 /**  
 * Hash表的初始化和调整大小的控制标志。为负数，Hash表正在初始化或者扩容;  
 * (-1表示正在初始化,-N表示有N-1个线程在进行扩容)  
 * 否则，当表为null时，保存创建时使用的初始化大小或者默认0;  
 * 初始化以后保存下一个调整大小的尺寸。  
 */  
 private transient volatile int sizeCtl;  
     //第一次put，初始化数组  
     private final Node<K,V>[] initTable() {  
         Node<K,V>[] tab; int sc;  
         while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {  
             //如果已经有别的线程在初始化了，这里等待一下  
             if ((sc = sizeCtl) < 0)  
             Thread.yield(); // lost initialization race; just spin  
             //-1 表示正在初始化  
             else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {  
             ...  
         } finally {  
            sizeCtl = sc;  
         }  
            break;  
         }  
     }  
     return tab;  
 }

使用sizeCtl参数作为控制标志的作用，当在从插入元素时，才会初始化Hash表。在开始初始化的时候，

首先判断sizeCtl的值，如果sizeCtl < 0，说明有线程在初始化，当前线程便放弃初始化操作。否则，将**SIZECTL设置为-1**，Hash表进行初始化。
初始化成功以后，将sizeCtl的值设置为当前的容量值

在不存在hash冲突的时

else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {  
     //利用CAS操作将元素插入到Hash表中  
     if (casTabAt(tab, i, null, new Node<K,V>(hash, key, value)))  
     break;  // no lock when adding to empty bin(插入null的节点，无需加锁)  
 }

(f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null中使用tabAt原子操作获取数组，并利用casTabAt(tab, i, null, new Node<K,V>(hash, key, value))CAS操作将元素插入到Hash表中

在存在hash冲突时，先把当前节点使用关键字synchronized加锁，然后再使用tabAt()原子操作判断下有没有线程对数组进行了修改，最后再进行其他操作。

为什么要锁住更新操作的代码块?

因为发生了哈希冲突，当前线程正在f所在的链表上进行更新操作，假如此时另外一个线程也需要到这个链表上进行更新操作，则需要等待当前线程更新完后再执行

//当前节点加锁  
synchronized (f) {  
     //这里判断下有没有线程对数组进行了修改  
     if (tabAt(tab, i) == f) {  
     ......//do something  
 }
}

由于篇幅过于长，分成两部分来讲讲，接下来的内容请看《面试：为了进阿里，死磕了ConcurrentHashMap源码和面试题(二)》

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