如何进行ConcurrentHashMap内部实现，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

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ConcurrentHashMap可以说是目前使用最多的并发数据结构之一，作为如此核心的基本组件，不仅仅要满足我们功能的需求，更要满足性能的需求。而实现一个高性能的线程安全的HashMap也绝非易事。

ConcurrentHashMap作为JDK8的内部实现，一个成功的典范，有着诸多可以让我们学习和致敬的地方。

我全局在项目中搜索这个类的时候，发现大量项目代码和源码都用到了，为什么他会这么吃香呢?到底是道德的....呸。

下面我们就来扒一扒，ConcurrentHashMap的内部实现，来体会一下它的精妙之处吧!

ConcurrentHashMap的内部数据结构

在JDK8中，  ConcurrentHashMap的内部实现发生了天翻地覆的变化。这里依据JDK8，来介绍一下ConcurrentHashMap的内部实现。

从静态数据结构上说，ConcurrentHashMap包含以下内容：

int sizeCtl

这是一个多功能的字段，可以用来记录参与Map扩展的线程数量，也用来记录新的table的扩容阈值

CounterCell[] counterCells

用来记录元素的个数，这是一个数组，使用数组来记录，是因为避免多线程竞争时，可能产生的冲突。使用了数组，那么多个线程同时修改数量时，极有可能实际操作数组中不同的单元，从而减少竞争。

Node[] table

实际存放Map内容的地方，一个map实际上就是一个Node数组，每个Node里包含了key和value的信息。

Node[] nextTable

当table需要扩充时，会把新的数据填充到nextTable中，也就是说nextTable是扩充后的Map。

以上就是ConcurrentHashMap的核心元素，其中最值得注意的便是Node，Node并非想象中如此简单，下面的图展示了Node的类族结构：

可以看到，在Map中的Node并非简单的Node对象，实际上，它有可能是Node对象，也有可能是一个Treebin或者ForwardingNode。

那什么时候是Node，什么时候是TreeBin，什么时候又是一个ForwardingNode呢?

其实在绝大部分场景中，使用的依然是Node，从Node数据结构中，不难看出，Node其实是一个链表，也就是说，一个正常的Map可能是长这样的:

上图中，绿色部分表示Node数组，里面的元素是Node，也就是链表的头部，当两个元素在数据中的位置发生冲突时，就将它们通过链表的形式，放在一个槽位中。

当数组槽位对应的是一个链表时，在一个链表中查找key只能使用简单的遍历，这在数据不多时，还是可以接受的，当冲突数据比较多少，这种简单的遍历就有点慢了。

因此，在具体实现中，当链表的长度大于等于8时，会将链表树状化，也就是变成一颗红黑树。如下图所示，其中一个槽位就变成了一颗树，这就是TreeBin(在TreeBin中使用TreeNode构造整科树)。

 

当数组容量快满时，即超过75%的容量时，数组还需要进行扩容，在扩容过程中，如果老的数组已经完成了复制，那么就会将老数组中的元素使用ForwardingNode对象替代，表示当前槽位的数据已经处理了，不需要再处理了，这样，当有多个线程同时参与扩容时，就不会冲突。

put()方法的实现

现在来看一下作为一个HashMap最为重要的方法put()：

• public V put(K key, V value)

它负责将给定的key和value对存入HashMap，它的工作主要有以下几个步骤：

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2. 如果没有初始化数组，则尝试初始化数组

3. 如果当前正在扩容，则参与帮助扩容(调用helpTransfer()方法)

4. 将给定的key,value 放入对应的槽位

5. 统计元素总数

6. 触发扩容操作

根据以上主要4个步骤，来依次详细说明一下：

如果没有初始化数组，则尝试初始化数组

初始化数据会生成一个Node数组:

Node[] nt = (Node[])new Node[n];

默认情况下，n为16。同时设置sizeCtl为·n - (n >>> 2);  这意味着sizeCtl为n的75%，表示Map的size，也就是说ConcurrentHashMap的负载因子是0.75。(为了避免冲突，Map的容量是数组的75%，超过这个阈值，就会扩容)

如果当前正在扩容，则参与帮助扩容

else if ((fh = f.hash) == MOVED)     tab = helpTransfer(tab, f);

如果一个节点的hash是MOVE，则表示这是一个ForwardingNode，也就是当前正在扩容中，为了尽快完成扩容，当前线程就会参与到扩容的工作中，而不是等待扩容操作完成，如此紧密细致的操作，恰恰是ConcurrentHashMap高性能的原因。

而代码中的f.hash==MOVE语义上等同于f instanceof  ForwardingNode，但是使用整数相等的判断的效率要远远高于instanceof，所以，这里也是一处对性能的极限优化。

将给定的key,value 放入对应的槽位

在大部分情况下，应该会走到这一步，也就是将key和value放入数组中。在这个操作中会使用大概如下操作：

Node f; synchronized (f) {      if(所在槽位是一个链表)          插入链表      else if(所在槽位是红黑树)          插入树      if(链表长度大于8[TREEIFY_THRESHOLD])          将链表树状化 }

可以看到，这使用了synchronized关键字，锁住了Node对象。由于在绝大部分情况下，不同线程大概率会操作不同的Node，因此这里的竞争应该不会太大。

并且随着数组规模越来越大，竞争的概率会越来越小，因此ConcurrentHashMap有了极好的并行性。

统计元素总数

为了有一个高性能的size()方法，ConcurrentHashMap使用了单独的方法来统计元素总数，元素数量统计在CounterCell数组中：

CounterCell[] counterCells; @sun.misc.Contended static final class CounterCell {     volatile long value;     CounterCell(long x) { value = x; } }

CounterCell使用伪共享优化，具有很高的读写性能。counterCells中所有的成员的value相加，就是整个Map的大小。这里使用数组，也是为了防止冲突。

如果简单使用一个变量，那么多线程累加一个计数器时，难免要有竞争，现在分散到一个数组中，这种竞争就小了很多，对并发就更加友好了。

累加的主要逻辑如下：

if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||     //不同线程映射到不同的数组元素，防止冲突     (a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||     //使用CAS直接增加对应的数据     !(uncontended =       U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x)))     //如果有竞争，在这里会重试，如果竞争严重还会将CounterCell[]数组扩容，以减少竞争

触发扩容操作

最后，ConcurrentHashMap还会检查是否需要扩容，它会检查当前Map的大小是否超过了阈值，如果超过了，还会进行扩容。

ConcurrentHashMap的扩容过程非常巧妙，它并没有完全打乱当前已有的元素位置，而是在数组扩容2倍后，将一半的元素移动到新的空间中。

所有的元素根据高位是否为1分为low节点和high节点：

//n是数组长度，数组长度是2的幂次方，因此一定是100 1000 10000 100000这种二进制数字 //这里将low节点串一起， high节点串一起 if ((ph & n) == 0)     ln = new Node(ph, pk, pv, ln); else     hn = new Node(ph, pk, pv, hn);

接着，重新放置这些元素的位置：

//low节点留在当前位置 setTabAt(nextTab, i, ln); //high节点放到扩容后的新位置，新位置距离老位置n setTabAt(nextTab, i + n, hn); //扩容完成，用ForwardingNode填充 setTabAt(tab, i, fwd);

下图显示了 从8扩充到16时的可能得一种扩容情况，注意，新的位置总是在老位置的后面n个槽位(n为原数组大小)

这样做的好处是，每个元素的位置不需要重新计算，进行查找时，由于总是会对n-1(一定是一个类似于1111 11111  111111这样的二进制数)按位与，因此，high类的节点自然就会出现在+n的位置上。

get()方法的实现

与put()方法相比，get()方法就比较简单了。步骤如下：

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2. 根据hash值 得到对应的槽位 (n - 1) & h

3. 如果当前槽位第一个元素key就和请求的一样，直接返回

4. 否则调用Node的find()方法查找

5. 对于ForwardingNode 使用的是 ForwardingNode.find()

6. 对于红黑树 使用的是TreeBin.find()

7. 对于链表型的槽位，依次顺序查找对应的key

ConcurrentHashMap可以说是并发设计的典范，在JDK8中，ConcurrentHashMap可以说是再一次脱胎换骨，全新的架构和实现带来了飞一般的体验(JDK7中的ConcurrentHashMap还是采用比较骨板的segment实现的)，细细品读，还是有不少的收获。

关于如何进行ConcurrentHashMap内部实现问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。

本文标题：如何进行ConcurrentHashMap内部实现
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