面试：为了进阿里，死磕了ConcurrentHashMap源码和面试题(二)

本文主要是介绍面试：为了进阿里，死磕了ConcurrentHashMap源码和面试题(二)，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

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在上篇《面试：为了进阿里，死磕了ConcurrentHashMap源码和面试题(一)》
，研究了基础原理，以及ConcurrentHashMap数据put的流程等线程安全的，来回顾一下面试的问题点：

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

那我们接下继续看看CurrentHashMap核心内容，扩容机制。

ConcurrentHashMap的扩容机制

扩容变量

// 新 tab 的 length  
int nextn = nextTab.length;  
// 创建一个 fwd 节点，用于占位。当别的线程发现这个槽位中是 fwd 类型的节点，则跳过这个节点。  
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;  
// 完成状态，如果是 true，就结束此方法。  
boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab

因为ConcurrentHashMap支持多线程扩容，多个线程处理不同的节点，首先先计算出每个线程（CPU）处理的桶数：将 length / 8 然后除以 CPU核心数。如果得到的结果小于 16，那么就使用 16。（避免出现转移任务不均匀的现象）
```
int n = tab.length, stride;  
if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)  
 stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; 
```

新的 table 尚未初始化，进行2倍扩容

 if (nextTab == null) {            // initiating  
     try {  
         // 扩容  2 倍  
         Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>\[])new Node<?,?>[n << 1];  
         // 更新  
         nextTab = nt;  
     } catch (Throwable ex) {      // try to cope with OOME  
         // 扩容失败， sizeCtl 使用 int 最大值。  
         sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;  
         return;// 结束  
     }  
     // 更新成员变量  
     nextTable = nextTab;  
     // 更新转移下标，就是 老的 tab 的 length  
     transferIndex = n;  
 }

在死循环中，每个线程先取得自己需要转移的桶的区间：先获取CAS 修改 transferIndex，即 length - 区间值，留下剩余的区间值供后面的线程使用(i 表示下标，bound 表示当前线程可以处理的当前桶区间最小下标)。

判断--i是否大于等于bound ，正常情况下，如果大于 bound 不成立，说明该线程上次领取的任务已经完成了。那么，需要在下面继续领取任务。
transferIndex 小于等于0，说明没有区间了，i 改成 -1，推进状态变成 false，不再推进，表示，扩容结束了，当前线程可以退出了
第一次进入循环，走下面的 nextIndex 赋值操作（获取最新的转移下标）。其余情况都是：如果可以推进，将 i 减一，然后修改成不可推进。如果 i 对应的桶处理成功了，改成可以推进。

int nextIndex, nextBound;  
 if (--i >= bound || finishing)  
     //是为了防止在没有成功处理一个桶的情况下却进行了推进   
     advance = false;  
     else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {  
     i = -1;  
     advance = false;  
 } else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
         // 如果小于等于0，说明没有区间了 ，i 改成 -1，
         //推进状态变成 false，不再推进，表示，扩容结束了，当前线程可以退出了
         // 这个 -1 会在下面的 if 块里判断，从而进入完成状态判断
         i = -1;
         advance = false;
 } 
 else if (U.compareAndSwapInt  
     (this, TRANSFERINDEX, nextIndex,  
     nextBound = (nextIndex > stride ?  
     nextIndex - stride : 0))) {  
     //当前线程可以处理的最小当前区间最小下标   
     bound = nextBound;  
     //初次对i 赋值，这个就是当前线程可以处理的当前区间的最大下标  
     i = nextIndex - 1;   
     advance = false;  
 }

判断该节点是否需要进行扩容处理

是否已完成扩容
- finishing为true，完成扩容
- 如果没完成
  - 这个线程结束帮助扩容了U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)为true
(f = tabAt(tab, i)) == null,获取老 tab i 下标位置的变量，如果是 null，写入 fwd 占位，推进下个下标
(fh = f.hash) == MOVED说明别的线程已经处理过了，再次推进一个下标。

以上情况都不符合就说明，这个位置有实际值了，且不是占位符，需要对这个节点synchronized上锁，进行数据迁移

if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
            int sc;
            if (finishing) { // 如果完成了扩容
                nextTable = null;// 删除成员变量
                table = nextTab;// 更新 table
                sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1); // 更新阈值
                return;// 结束方法。
            }// 如果没完成
           // 尝试将 sc -1. 表示这个线程结束帮助扩容了，将 sc 的低 16 位减一。
            if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
                // 如果 sc - 2 等于标识符左移 16 位，说明没有线程在帮助他们扩容了
                if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)。
                    return;// 不相等，说明没结束，当前线程结束方法。
                finishing = advance = true;// 如果相等，扩容结束了，更新 finising 变量
                i = n; // 再次循环检查一下整张表
            }
        }
        // 获取老 tab i 下标位置的变量，如果是 null就写入fwd占位，再次推进一个下标
        else if ((f = tabAt(tab, i)) == null) 
            advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
        // 如果不是 null 且 hash 值是 MOVED,说明别的线程已经处理过了，再次推进一个下标。
        else if ((fh = f.hash) == MOVED)
            advance = true;  
        else {// 到这里，说明这个位置有实际值了，且不是占位符。对这个节点上锁。
            //为什么上锁，防止 putVal 的时候向链表插入数据
            synchronized (f) { 
    ....
}

扩容时，对该节点synchronized加锁,再进行处理,判断 i 下标处的桶节点是否和 f 相同:

如果 f 的 hash 值大于 0 ,是链表结构，根据当前节点和首节点的 hash &n值取于结果不同，进行处理：

相等为低位节点处理
不相等为高位节点处理

 if (fh >= 0) {
       //获取当前
       int runBit = fh & n;
      // 尾节点，且和头节点的 hash 值取于不相等
       Node<K,V> lastRun = f; 
       // 遍历这个桶
       for (Node<K,V> p = f.next; p != null; p = p.next) {
            // 取于桶中每个节点的 hash 值
            int b = p.hash & n;
            // 如果节点的 hash 值和首节点的 hash 值取于结果不同
            if (b != runBit) {
                // 更新 runBit，用于下面判断 lastRun 该赋值给 ln 还是 hn。
                 runBit = b;
                 lastRun = p; 
                  }
            }
        // 如果最后更新的 runBit 是 0 ，设置低位节点
         if (runBit == 0) {
                 ln = lastRun;
                 hn = null;
              }
         else {// 如果最后更新的 runBit 是 1， 设置高位节点
                  hn = lastRun; 
                  ln = null;
             }
         for (Node<K,V> p = f; p != lastRun; p = p.next) {
                int ph = p.hash; K pk = p.key; V pv = p.val;
                // 如果与运算结果是 0，那么就还在低位
                if ((ph & n) == 0) // 如果是0 ，那么创建低位节点
                       ln = new Node<K,V>(ph, pk, pv, ln);
                else // 1 则创建高位
                    hn = new Node<K,V>(ph, pk, pv, hn);
                }
          // 其实这里类似 hashMap 
          // 设置低位链表放在新链表的 i
          setTabAt(nextTab, i, ln);
          // 设置高位链表，在原有长度上加 n
          setTabAt(nextTab, i + n, hn);
          // 将旧的链表设置成占位符
          setTabAt(tab, i, fwd);
          // 继续向后推进
          advance = true;
    }

TreeBin 的 hash 是 -2，是红黑树结构进行处理

   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;
     // 遍历
     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);
          // 和链表相同的判断，与运算 == 0 的放在低位
          if ((h & n) == 0) {
                   if ((p.prev = loTail) == null)
                         lo = p;
                   else
                         loTail.next = p;
                   loTail = p;
                   ++lc;
             } // 不是 0 的放在高位
             else {
                   if ((p.prev = hiTail) == null)
                           hi = p;
                   else
                           hiTail.next = p;
                   hiTail = p;
                   ++hc;
                 }
          }
   // 如果树的节点数小于等于 6，那么转成链表，反之，创建一个新的树
    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;
    // 低位树
    setTabAt(nextTab, i, ln);
    // 高位数
    setTabAt(nextTab, i + n, hn);
    // 旧的设置成占位符
    setTabAt(tab, i, fwd);
    // 继续向后推进
    advance = true;
}

当ConcurrentHashMap中元素的数量达到cap * loadFactor时，就需要进行扩容。扩容主要通过transfer()方法进行，当有线程进行put操作时，如果正在进行扩容，可以通过helpTransfer()方法加入扩容。也就是说，ConcurrentHashMap支持多线程扩容，多个线程处理不同的节点，实现方式是，将Map表拆分，让每个线程处理自己的区间。如下图：

### ConcurrentHashMap的get方法是否要加锁，为什么？

public V get(Object key) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
        int h = spread(key.hashCode());
        //满足条件直接返回对应的值
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
            if ((eh = e.hash) == h) {
                if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
                    return e.val;
            }
            //e.hash<0，正在扩容
            else if (eh < 0)
                return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
            //遍历当前节点
            while ((e = e.next) != null) {
                if (e.hash == h &&
                    ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
                    return e.val;
            }
        }
        return null;
    }

ConcurrentHashMap的get方法就是从Hash表中读取数据，并不会与扩容不冲突，因此该方法也不需要同步锁，这样可提高ConcurrentHashMap 的并发性能。

------

### 总结

#### 为什么使用ConcurrentHashMap

HashMap在多线程中进行put方法有可能导致程序死循环，因为多线程可能会导致HashMap形成环形链表，(即链表的一个节点的next节点永不为null，就会产生死循环),会导致CPU的利用率接近100%，因此并发情况下不能使用HashMap。
HashTable通过使用synchronized保证线程安全，但在线程竞争激烈的情况下效率低下。因为当一个线程访问HashTable的同步方法时，其他线程只能阻塞等待占用线程操作完毕。
ConcurrentHashMap使用分段锁的思想，对于不同的数据段使用不同的锁，可以支持多个线程同时访问不同的数据段，这样线程之间就不存在锁竞争，从而提高了并发效率。

#### ConcurrentHashMap迭代器是强一致性还是弱一致性？HashMap呢？

在迭代时，ConcurrentHashMap使用了不同于传统集合的快速失败迭代器，弱一致迭代器。

在这种迭代方式中，当iterator被创建后集合再发生改变就不再是抛出ConcurrentModificationException，取而代之的是在改变时new新的数据从而不影响原有的数据，iterator完成后再将头指针替换为新的数据，

这样iterator线程可以使用原来老的数据，而写线程也可以并发的完成改变，更重要的，这保证了多个线程并发执行的连续性和扩展性，是性能提升的关键。

#### JDK1.7与JDK1.8中ConcurrentHashMap的区别

其实可以看出JDK1.8版本的ConcurrentHashMap的数据结构已经接近HashMap，

相对而言，ConcurrentHashMap只是增加了同步的操作来控制并发，从JDK1.7版本的ReentrantLock+Segment+HashEntry，到JDK1.8版本中synchronized+CAS+HashEntry+红黑树。
数据结构：取消了Segment分段锁的数据结构，取而代之的是数组+链表+红黑树的结构。
保证线程安全机制：JDK1.7采用segment的分段锁机制实现线程安全，其中segment继承自ReentrantLock。JDK1.8采用CAS+Synchronized保证线程安全。
锁的粒度：原来是对需要进行数据操作的Segment加锁，现调整为对每个数组元素加锁（Node）。
链表转化为红黑树:定位结点的hash算法简化会带来弊端,Hash冲突加剧,因此在链表节点数量大于8时，会将链表转化为红黑树进行存储。
查询时间复杂度：从原来的遍历链表O(n)，变成遍历红黑树O(logN)。

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