黑马并发编程JUC总结

• 9.JUC
• • Semaphore
  • • 定义
    • 原理
    • • acquire
      • release
  • CountDownLatch
  • • 为什么需要用到CountDownLatch？
    • 定义
    • 为什么加载的时候需要使用到countDownLock？
    • 商品问题如果并发执行完且获取结果再继续执行？
    • 那么CountDownLatch有什么问题?
• 10.线程安全类
• • 分类
  • ConcurrentMap就能保证原子性了吗？
  • Hashmap并发死链
  • • 为什么会造成并发死链？
  • JDK8版本ConcurrentHashMap重要源码
  • • 属性分析
    • 重要方法
    • 构造方法
    • get
    • put
    • • initTable初始化table
      • addCount
      • size
      • trantsfer
  • JDK7版本
  • • 初始化
    • put
    • • rehash
      • get
      • size
  • LinkedBlockingQueue
  • • 入队
    • 出队
    • 好处在哪？
    • put
    • take
    • Linked和Array的比较
  • CopyOnWriteArrayList
  • • 原理
    • put的问题是什么？

9.JUC

Semaphore

为什么需要用到Semaphore？

限流

Sdmaphore的场景？

秒杀商品的时候，不能够让那些没有秒杀成功的线程进入，只有占了坑位的才可以使用，这里可以用redis来记录这个Semaphre

Semaphore的原理？

AQS+state进行分析

定义

信号量，相当于就是停车位限制流量。

• acquire：拿到位置
• release：释放位置

@Slf4j(topic = "c.test")
public class MyTestSemaphore {
    public static void main(String[] args) {
        Semaphore semaphore = new Semaphore(3);
        for(int i=0;i<10;i++){

            new Thread(()->{
                try {
                    semaphore.acquire();
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                log.debug("running");
                Sleeper.sleep(1);

                log.debug("end");
                semaphore.release();
            }).start();



        }
    }
}

原理

其实都是AQS的原理

acquire

• acquire调用了sync（nonfairSync）的acquireSharedInterruptibly(1);尝试上锁tryAcquireShared(arg)
• 调用nonfairTryAcquireShared(int acquires)，每次都是-1，直到信号量小于1的时候（相当于就是AQS的state==0的时候）直接返回这个remaining。
• 如果得到返回值是<0，那么就把对应线程送进阻塞队列。基本和lock操作一样。

public final void acquireSharedInterruptibly(int arg)
            throws InterruptedException {
        if (Thread.interrupted())
            throw new InterruptedException();
        if (tryAcquireShared(arg) < 0)
            doAcquireSharedInterruptibly(arg);
    }

static final class NonfairSync extends Sync {
        private static final long serialVersionUID = -2694183684443567898L;

        NonfairSync(int permits) {
            super(permits);
        }

    //尝试获取锁
        protected int tryAcquireShared(int acquires) {
            return nonfairTryAcquireShared(acquires);
        }
    }

//非公平获取锁
final int nonfairTryAcquireShared(int acquires) {
            for (;;) {
                int available = getState();
                int remaining = available - acquires;//直接就是-1
                if (remaining < 0 ||
                    compareAndSetState(available, remaining))
                    return remaining;
            }
        }

release

• release->调用releaseShare（包括了tryReleaseShared和doReleaseShared）
• 处理逻辑相似，但是tryReleaseShared是把state+1而不是-1，原因就是信号量的state的意思是有多少坑位可以使用，也就是只要有坑位，那么线程就能获取锁。(代码非常简洁)

 protected final boolean tryReleaseShared(int releases) {
            for (;;) {
                int current = getState();
                int next = current + releases;//坑位+1《释放了一个
                if (next < current) // overflow
                    throw new Error("Maximum permit count exceeded");
                if (compareAndSetState(current, next))
                    return true;
            }
        }

总结：acquire调用acquireSharedInterruptibly（可被中断）。然后就是模板tryAcquireShare和doAcquireSharedInterruptibly（和doAcquire差不多的逻辑，但是多了一个唤醒共享setHeadAndProgation）锁的方法（读锁）。

CountDownLatch

为什么需要用到CountDownLatch？

应用场景：一个线程需要等待多个线程结果的时候。或者需要等待其它线程运行完之后

定义

他就是一个倒计时锁，await之后需要等待countDown到0的时候才会解锁。

@Slf4j(topic = "c.test")
public class TestCountDownLock {
    public static void main(String[] args) {
        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(3);

        new Thread(()->{
            log.debug("begin1");
            Sleeper.sleep(1);
            log.debug("end2");
            countDownLatch.countDown();
        },"t1").start();

        new Thread(()->{
            log.debug("begin2");
            Sleeper.sleep(1);
            log.debug("end2");

            countDownLatch.countDown();
        },"t2").start();

        new Thread(()->{

            log.debug("begin3");
            Sleeper.sleep(2);
            log.debug("end3");
            countDownLatch.countDown();

        },"t3").start();

        try {
            countDownLatch.await();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        log.debug("结束");
    }


}

join同样可以完成功能，但是万一线程阻塞了，那么就会导致最后的join一直处于等待，需要进行特殊的处理。但是CountDownLatch能够进行倒计时，只要倒计时结束，那么就会结束主线程的阻塞

public static void main(String[] args) {
        ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(4);
        CountDownLatch countDownLatch=new CountDownLatch(3);
        service.submit(()->{
            log.debug("begin1");
            Sleeper.sleep(1);
            log.debug("end1");
            countDownLatch.countDown();
        },"t1");



        service.submit(()->{
            log.debug("begin2");
            Sleeper.sleep(1);
            log.debug("end2");
            countDownLatch.countDown();
        },"t2");
        service.submit(()->{
            log.debug("begin3");
            Sleeper.sleep(1);
            log.debug("end3");
            countDownLatch.countDown();
        },"t3");
        service.submit(()->{
            log.debug("await");
            try {
                countDownLatch.await();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            log.debug("解锁");
        },"t4");
    }

游戏案例

为什么加载的时候需要使用到countDownLock？

原因就是多方面，多文件需要加载，需要全部文件和配置初始化之后才能够进行开始，所以可以使用CountDown来记录最终需要等待的文件以及线程数。在谷粒商城的获取商品信息、快递信息的时候都会用到这种方式来提高访问的速度，并发执行，并且通过countDown来记录要执行完任务的个数才能够继续往下面执行。也可以使用join或者是future的getAll来进行阻塞。

public static void test6(){
        String[] a=new String[10];
        Random random = new Random();
        ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(10);
        CountDownLatch countDownLatch=new CountDownLatch(10);

        for(int j=0;j<10;j++){
            int k=j;
            service.submit(()->{
                for(int i=0;i<=100;i++){
                    try {
                        Thread.sleep(random.nextInt(100));
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                    a[k]=i+"%";
                    System.out.print("\r"+Arrays.toString(a));
                }
                countDownLatch.countDown();
            },"t"+j);
        }

        try {
            countDownLatch.await();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        log.debug("游戏开始");

    }

商品问题如果并发执行完且获取结果再继续执行？

还是需要future的get处理。没有结果通常使用countdownlatch

那么CountDownLatch有什么问题?

问题就是它不能够重置countdown的数量，也就是多次循环的话每次都要new一个，而不能够重用对象。

解决办法就是CyclicBarrier，能够重用，而且可以执行最终的方法。

线程数有什么要求？

必须和循环任务数相同，不然就会多个任务被线程开启。假设3线程，3次循环，两个任务，那么就会取出第一次，第二次任务执行，还会取出循环的下一次任务执行。因为线程多。

@Slf4j(topic = "c.test")
public class TestCycleBarrier1 {
    public static void main(String[] args) {
        CyclicBarrier cyclicBarrier = new CyclicBarrier(2,()->{
            log.debug("结束");
        });
        ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(2);
        for(int i=0;i<3;i++){
            service.submit(()->{
                log.debug("开始....");
                Sleeper.sleep(1);
                try {
                    cyclicBarrier.await();
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                } catch (BrokenBarrierException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            },"t1");

            service.submit(()->{
                log.debug("开始....");
                Sleeper.sleep(2);
                try {
                    cyclicBarrier.await();
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                } catch (BrokenBarrierException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            },"t1");
        }
    }
}

10.线程安全类

分类

有什么分类？

blocking：阻塞+锁

copyAndWrite：拷贝方式保证安全，但是代价太大

Concurrent：并发CAS来进行修改，fast-fail一旦修改立刻停止，fast-still修改仍然遍历，有弱一致性（数据是脏的）。

HashTable和Vector是以前的安全类，方法上加锁，还有一个修饰synchronizedMap这个是把map放进去之后加锁，调用的仍然是map的方法。

ConcurrentMap就能保证原子性了吗？

很明显就是不能，原因map内部安全的源码实际上就是拿出了map的一行出来锁住，但是问题就是仅仅只是一个方法的时候是可以保证线程安全， 两个的话那么完全就是不行。比如两个线程computeIfAbsent同时computeIfAbsent，都是获取到同一个值，最后put以最后修改的为主。

那么怎么把getvaqlue修改value变成一个原子操作？

可以通过computeIfAbsent，相当于就是直接取出那一行锁住一行，并且如果没有这个key就会新创建一个，然后再通过累加器LongAdder来完成原子累加。那么为什么不能put？很简单同一个map两个方法交错就会出现线程安全的问题。但是LongAdder和map已经分开，那么就算交错了，也需要获取到锁的时候才能够对value进行修改。而且Longadder是get和put基本上是一个原子操作CAS。

(map, words) -> {
                    for (String word : words) {

                        // 如果缺少一个 key，则计算生成一个 value , 然后将  key value 放入 map
                        //                  a      0
                        LongAdder value = map.computeIfAbsent(word, (key) -> new LongAdder());
                        // 执行累加
                        value.increment(); // 2

                        /*// 检查 key 有没有
                        Integer counter = map.get(word);
                        int newValue = counter == null ? 1 : counter + 1;
                        // 没有 则 put
                        map.put(word, newValue);*/
                    }
                }

源码部分

//computeIfAbsent部分
Node<K,V> r = new ReservationNode<K,V>();//取出一行
                synchronized (r) {//锁上
                    if (casTabAt(tab, i, null, r)) {
                        binCount = 1;
                        Node<K,V> node = null;
                        try {
                            if ((val = mappingFunction.apply(key)) != null)//null就创建
                                node = new Node<K,V>(h, key, val, null);
                        } finally {
                            setTabAt(tab, i, node);
                        }
                    }
                }

Hashmap并发死链

为什么会造成并发死链？

（只有jdk7下面才会出现，why？）

因为每次数据数据数量到达容量的3/4的时候，那么这个时候出现拉链情况的次数就会越来越多，导致比较次数增加，查找速度减慢，就会进行扩容，分散数据到各个位置。桶下标会重新进行计算。

案例的意思其实就就是扩容的时候16去了别地方，而且1和35的位置发生了变化。导致第二个同时进来扩容的线程无法正确转移。

• 第一个线程和第二个线程都是，现在第一个线程执行扩容，e是1->35>16 ->null,e.next是35->16->null扩容之后16走了，而且1先进新的数组，35后进，因为e是一个引用，e一直指向的都是1节点，但是节点1变成了1->null而不是1->35->16。所以e现在指向的是是1->null,e.next很自然就是35->1->null，切换到线程2就会死链，为什么会这样？
• 原因就是把1送到新链之后，接着下一个e赋值35，35节点后面的next还是1，相当于就是1和35反复交换位置。

JDK8版本ConcurrentHashMap重要源码

属性分析

• sizeCtl下一次扩容的阈值，初始是-1，扩容为-(1+线程数)
• Node:链表节点
• TreeNode：红黑树节点
• TreeBin：红黑树节点头，防止hash攻击
• ForwardingNode：表示节点已经被迁移到新的数组
• table：数组
• nextTable：迁移的新数组

重要方法

• tabAt：获取某个节点
• casTabAt：CAS方式修改节点的值
• setTableAt：直接修改

构造方法

• 懒惰式初始化，就算是计算了size，但是不用到那么也还是不会进行对数组的初始化
• 而且size的计算是initalCapacity（初始化容量）/loadFacor（负载因子）。但是最后还是会通过tableSizeFor（size）来把size改成2^n。并且不能超过最大的容量
• 容量必须>=并发度。

 public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
                             float loadFactor, int concurrencyLevel) {
        if (!(loadFactor > 0.0f) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
            throw new IllegalArgumentException();
        if (initialCapacity < concurrencyLevel) //容量必须大于等于并发度 ，不然就需要修改
            initialCapacity = concurrencyLevel;   // as estimated threads
        long size = (long)(1.0 + (long)initialCapacity / loadFactor);//计算实际容量大小，因为初始化容量必须只能占3/4或者是loadFactor
        int cap = (size >= (long)MAXIMUM_CAPACITY) ?
            MAXIMUM_CAPACITY : tableSizeFor((int)size);//计算最后的容量
        this.sizeCtl = cap;
    }

get

• 首先就是重新计算传过来的key的hash为正整数（因为要在数组上遍历）spread
• 接着就是如果table不是空，那么就取出对应h与n-1相与下标的节点（保证不超过n-1，二进制分析），接着对比节点hash是不是等于key计算出来的那个，如果是那么就再次比较key是不是和节点相等，如果是那么就返回val。（获取新h（hash），取出节点，对比节点的hash（数组同一个位置的h相同，因为计算的h就是数组的下标，也叫作数组的hash），然后对比key是不是相同）
• 如果key也不相同那么查看是不是ForwardingNode（不能访问，只能去新数组nextTable中访问），或者是Treebin
• 最后如果都不是那么说明节点可能在链表中，再次遍历链表。

public V get(Object key) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
        int h = spread(key.hashCode());//key的hash取正整数（数组下标）
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {//取出节点
            if ((eh = e.hash) == h) {//判断取出节点的hash是不是和h相同
                if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))//对比key成功返回
                    return e.val;
            }
            else if (eh < 0)//如果是负数，可能就是fnode或者是treebin
                return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;//去到对应位置查找
            while ((e = e.next) != null) {//如果都不是那么就遍历链表看看在不在下面
                if (e.hash == h &&
                    ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
                    return e.val;
            }
        }
        return null;
    }

put

• onlyIfAbsent是表示要不要覆盖写新值，false就是要new一个新的
• ConcurrentHashMap的key和value都不能为空
• 计算数组hash值，然后看看table存不存在，如果不存在那么就调用initTable。如果存在那么就取出数组的hash位置节点
• 取出的第一个节点是头结点，如果是空的，那么就new一个，并且赋值
• 如果头结点不是null，且节点是一个正在迁移的节点，那么线程就会调用helpTranfer来帮助正在迁移的线程迁移点。
• 如果头节点不是空，那么就上锁（锁就是头结点本身），然后再次取出头结点，看看头结点有没有被其它线程修改
• 然后就是for循环遍历链表对比key和hash，如果有那么就CAS更新节点，如果没有那么就new一个节点放到链表尾
• 如果头结点是红黑树节点，那么就去查询红黑树。
• 如果节点数量大于8那么就构建红黑树
• 最后就是addCount与容量相关

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

    /** Implementation for put and putIfAbsent */
    final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
        if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();//key和value不能为空
        int hash = spread(key.hashCode());//计算正整数hash（数组下标）
        int binCount = 0;
        for (Node<K,V>[] tab = table;;) {//进入无限循环
            Node<K,V> f; int n, i, fh;
            if (tab == null || (n = tab.length) == 0)//如果是null那么就初始化table
                tab = initTable();
            else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {//取出头结点，如果是null
                if (casTabAt(tab, i, null,
                             new Node<K,V>(hash, key, value, null)))//CAS创建头结点
                    break;                   // no lock when adding to empty bin
            }
            else if ((fh = f.hash) == MOVED)//如果是forwardingNode，那么线程帮助其他线程去转移节点，帮助扩容
                tab = helpTransfer(tab, f);
            else {
                V oldVal = null;
                synchronized (f) {//锁上当前行
                    if (tabAt(tab, i) == f) {//再次取出数组的节点看看有没有被改变。
                        if (fh >= 0) {//如果fh是正数说明是链表里面的
                            binCount = 1;//记录节点个数
                            for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
                                K ek;
                                if (e.hash == hash &&
                                    ((ek = e.key) == key ||
                                     (ek != null && key.equals(ek)))) {//如果key和hash相同那么赋值新值。
                                    oldVal = e.val;
                                    if (!onlyIfAbsent)//如果是onlyIfAbsent=false直接覆盖旧值
                                        e.val = value;
                                    break;
                                }
                                Node<K,V> pred = e;
                                if ((e = e.next) == null) {//如果找不到那么就接到后面去。
                                    pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
                                                              value, null);
                                    break;
                                }
                            }
                        }
                        else if (f instanceof TreeBin) {//如果是红黑树节点，那么就遍历红黑树
                            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;
                            }
                        }
                    }
                }
                if (binCount != 0) {//如果binCount>=8那么就进行树化 
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
                        treeifyBin(tab, i);
                    if (oldVal != null)
                        return oldVal;
                    break;
                }
            }
        }
        addCount(1L, binCount);
        return null;
    }

initTable初始化table

• 从第二个判断开始说，先把sizeCtl修改为-1，告诉其他线程正在创建表
• 再次判断表是不是空的，如果是空的，那么就创建表，并且设置好下次扩容的阈值交给sizeCtl
• 第一次判断的意思是如果还有其他线程想要进来，那么发现乐观锁(U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)已经被使用了，那么就进入下一次循环，发现sizeCtl是-1也就是有线程正在创建表，那么就yield放弃cpu使用权相当于就进入阻塞，下一次苏醒进入创建的时候发现这个时候table已经不是null了，再次回到循环，然后回到while循环的时候结束。

private final Node<K,V>[] initTable() {
        Node<K,V>[] tab; int sc;
        while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
            if ((sc = sizeCtl) < 0)
                Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
            else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
                try {
                    //防止多个线程进来创建表。所以在第一个线程创建之后，其它线程都会判断table是不是空，如果不是那么就去到while结束循环
                    if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
                        int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;//如果sc旧值不是-1那么就直接使用原来的sizeCtl，如果是-1那么就使用默认的容量
                        @SuppressWarnings("unchecked")
                        Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
                        table = tab = nt;
                        sc = n - (n >>> 2);//超过阈值扩容的阈值
                    }
                } finally {
                    sizeCtl = sc;//阈值赋值给sizeCtl
                }
                break;
            }
        }
        return tab;
    }

addCount

作用是什么?就是给hashMap的baseCount+1。并且检查是否需要扩容

为什么会有竞争？因为put方法里面是以节点为单位的上锁，也就是每次锁住一行提高锁的粒度，并且增加并发度

• 首先判断就是cells是否存在，cell是否存在，如果其中一个不存在都要调用fullAddCount来创建
• 如果存在,且发现有竞争，那么直接修改cellValue相当于就是通过cells数组来组合计算最后的cell值。因为这个时候可能会有很多线程同时想要修改对应的baseCount，那么就可以先计算到一个cell里最后再汇总。（知识来源LongAdder的累加处理）
• 如果没有竞争可以直接修改baseCount的值。
• 接着就是s=sumCount()计算节点有多少个，如果发现节点大于阈值那么就会进行扩容操作，并且把sizeCtl设置为负数，然后transger来创建新数组扩容。其它线程进入发现sizeCtl是负数那么就帮助扩容。

拓展

compareAndSwapLong(a,b,c,d)

a:对象

b：对象的偏移值，也就是属性的位置，比如Long里面的long x属性的位置

c：旧值

d：想要赋予的值

基本上可以在c中看出来偏移的位置的属性，比如U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)中第三个参数就是baseCount，那么我们修改的就是baseCount的值

private final void addCount(long x, int check) {
        CounterCell[] as; long b, s;
        if ((as = counterCells) != null ||//发现有竞争那么就要通过Cells来计算baseCount
            !U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {//没有竞争直接加给当前对象的baseCount的偏移值，也就是对象的size的位置
            CounterCell a; long v; int m;
            boolean uncontended = true;
            if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||//如果发现cells是空的那么就要创建
                (a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||//如果发现节点是空那么就创建cell
                !(uncontended =
                  U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) {//如果都有那么就直接赋值给cellvalue这里的cellvalue是a里面的偏移值，因为a是个Long类。相当于就是其中一个cell
                fullAddCount(x, uncontended);//创建cells和cell
                return;
            }
            if (check <= 1)
                return;
            s = sumCount();//计算节点个数
        }
        if (check >= 0) {
            Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
            while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&//如果大于阈值那么就要进行扩容
                   (n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {
                int rs = resizeStamp(n);
                if (sc < 0) {//如果线程发现其它线程正在扩容那么就帮助扩容
                    if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
                        sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
                        transferIndex <= 0)
                        break;
                    if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
                        transfer(tab, nt);
                }
                else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,//设置sizeCtl为负数也就是扩容或者创建状态
                                             (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
                    transfer(tab, null);//进行扩容转移。
                s = sumCount();
            }
        }
    }

size

• 这里就可以size调用的是sumCount
• 而且sumCount（）调用的是baseCount，然后进行累加的操作。
• 但它并不是一个精确的值，在多线程下可能有线程减，有线程增加节点。

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

final long sumCount() {
        CounterCell[] as = counterCells; CounterCell a;
        long sum = baseCount;
        if (as != null) {
            for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
                if ((a = as[i]) != null)
                    sum += a.value;
            }
        }
        return sum;
    }

trantsfer

作用？扩容转移节点

• 首先就是创建扩容数组*2
• 然后就是遍历数组，如果发现tab节点是null说明处理完，那么就设置为forwardingNode也就是迁移节点标签
• 如果本来就是forwardingnode那么就跳过下面的锁定头结点f执行迁移
• 锁定

private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
        int n = tab.length, stride;
        if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
            stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
        if (nextTab == null) {            // initiating
            try {
                @SuppressWarnings("unchecked")
                Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1];//扩容数组
                nextTab = nt;
            } catch (Throwable ex) {      // try to cope with OOME
                sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
                return;
            }
            nextTable = nextTab;
            transferIndex = n;
        }
        int nextn = nextTab.length;
        ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
        boolean advance = true;
        boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
        for (int i = 0, bound = 0;;) {//遍历数组，进行处理。
            Node<K,V> f; int fh;
            while (advance) {
                int nextIndex, nextBound;
                if (--i >= bound || finishing)
                    advance = false;
                else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
                    i = -1;
                    advance = false;
                }
                else if (U.compareAndSwapInt
                         (this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
                          nextBound = (nextIndex > stride ?
                                       nextIndex - stride : 0))) {
                    bound = nextBound;
                    i = nextIndex - 1;
                    advance = false;
                }
            }
            if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
                int sc;
                if (finishing) {
                    nextTable = null;
                    table = nextTab;
                    sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
                    return;
                }
                if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
                    if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
                        return;
                    finishing = advance = true;
                    i = n; // recheck before commit
                }
            }
            else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)//如果头结点处理完，那么就把原来的节点设置为forWardingNode
                advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);//fwd就是forWardingNode
            else if ((fh = f.hash) == MOVED)//如果是forwarding那么就跳过
                advance = true; // already processed
            else {
                synchronized (f) {//锁定首节点进行转移处理
                    if (tabAt(tab, i) == f) {
                        Node<K,V> ln, hn;
                        if (fh >= 0) {//如果是普通节点那么就扩容
                            int runBit = fh & n;
                            Node<K,V> lastRun = f;
                            for (Node<K,V> p = f.next; p != null; p = p.next) {
                                int b = p.hash & n;
                                if (b != runBit) {
                                    runBit = b;
                                    lastRun = p;
                                }
                            }
                            if (runBit == 0) {
                                ln = lastRun;
                                hn = null;
                            }
                            else {
                                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;
                                if ((ph & n) == 0)
                                    ln = new Node<K,V>(ph, pk, pv, ln);
                                else
                                    hn = new Node<K,V>(ph, pk, pv, hn);
                            }
                            setTabAt(nextTab, i, ln);
                            setTabAt(nextTab, i + n, hn);
                            setTabAt(tab, i, fwd);
                            advance = true;
                        }
                        else if (f instanceof TreeBin) {//红黑树节点处理转移
                            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;
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }

JDK7版本

初始化

• 第一个就是Segment存储着HashEntry也就是一个键值对，而且每次都会先初始化Segment。占用很大的内存。
• 然后segmentShift和segmentMask的作用是什么？其实就是shift用来记录要hash右移的位数，mask就像是子网掩码那样与hash右移之后的高位进行相与，得到的那个值就是数组segment上面的下标。

public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
                             float loadFactor, int concurrencyLevel) {
        if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
            throw new IllegalArgumentException();
        if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS)
            concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS;
        // Find power-of-two sizes best matching arguments
        int sshift = 0;//hash高位保留多少位
        int ssize = 1;//数组大小
        while (ssize < concurrencyLevel) {//初始化大小是16
            ++sshift;
            ssize <<= 1;
        }
        this.segmentShift = 32 - sshift;//hash右移多少位
        this.segmentMask = ssize - 1;//对应多少个hash的高位
        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
        int c = initialCapacity / ssize;
        if (c * ssize < initialCapacity)
            ++c;
        int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY;
        while (cap < c)
            cap <<= 1;
        // create segments and segments[0]
        Segment<K,V> s0 =
            new Segment<K,V>(loadFactor, (int)(cap * loadFactor),
                             (HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap]);
        Segment<K,V>[] ss = (Segment<K,V>[])new Segment[ssize];
        UNSAFE.putOrderedObject(ss, SBASE, s0); // ordered write of segments[0]
        this.segments = ss;
    }

put

和JDK8有什么不同？这里加锁使用的是Segment，因为segment就是ReentrantLock。而且锁里面就是小哈希表，可以通过hash在数组中找到节点。问题是segment和hashEntry使用同一个Entry？很明显不是，segment使用的是hash右移segmentShift位然后与segmentMask进行相与得到的位置，但是小hash表使用的是直接hash。

• 调用的是segment内部的put操作放进小hash
• 然后segment调用tryLock尝试锁住并且修改小hash。并且只会尝试64次，失败就进行阻塞，期间会创建新节点
• lock成功之后就会获取table和对应的头结点，并且对比key和hash看看是不是对应的节点，如果是那么就设置新值
• 如果不是那么就继续循环下去访问下一个节点，并且对比设置
• 如果访问到最后发现没有，那么就看看tryLock期间有没有创建节点，如果有那么node.next=first相当于就是连接上链表头部，没有就自己创建连接到头部
• 然后检查节点个数是不是大于阈值如果是那么就进行扩容rehash
• 最后就是解锁

public V put(K key, V value) {
        Segment<K,V> s;
        if (value == null)
            throw new NullPointerException();
        int hash = hash(key);
        int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;//求segment的位置
        if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject          // nonvolatile; recheck
             (segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) //  in ensureSegment
            s = ensureSegment(j);
        return s.put(key, hash, value, false);//调用segment的put方法设置key和value
    }

 final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
            HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null ://尝试加锁
                scanAndLockForPut(key, hash, value);//失败还可以尝试64次并且创建要加入的节点
            V oldValue;
            try {
                HashEntry<K,V>[] tab = table;
                int index = (tab.length - 1) & hash;//求小hash表对应的下标
                HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index);//取出该节点
                for (HashEntry<K,V> e = first;;) {//遍历链表
                    if (e != null) {
                        K k;
                        if ((k = e.key) == key ||
                            (e.hash == hash && key.equals(k))) {//对比hash和key
                            oldValue = e.value;//赋值新值
                            if (!onlyIfAbsent) {
                                e.value = value;
                                ++modCount;
                            }
                            break;
                        }
                        e = e.next;
                    }
                    else {//如果链表没有，那么就创建新节点加入
                        if (node != null)//在tryLock期间创建
                            node.setNext(first);//直接加入
                        else//没有创建那么就创建节点
                            node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first);
                        int c = count + 1;
                        if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)//如果大于阈值那么就要扩容
                            rehash(node);
                        else
                            setEntryAt(tab, index, node);//修改头结点为新的节点
                        ++modCount;
                        count = c;
                        oldValue = null;
                        break;
                    }
                }
            } finally {
                //解锁
                unlock();
            }
            return oldValue;
        }

rehash

• 这里扩容并不是直接搬运节点，先遍历数组
• 然后得到头结点，如果没有下一个节点那么就直接搬运
• 如果那么就要遍历下面的节点，然后找到那些hash已经发生变化的最后有一个节点，然后把这个节点搬运到lastIdx的位置上。其它节点根据hash创建新节点搬运到其它位置，把链表拆散。那么为什么计算出来的k是不同的呢？原因是扩容之后二进制+1，那么相当于就是2->4从10到11那么hash&size是不是也就发生了改变。

 private void rehash(HashEntry<K,V> node) {
          
            HashEntry<K,V>[] oldTable = table;
            int oldCapacity = oldTable.length;
            int newCapacity = oldCapacity << 1;//扩容操作
            threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);//重新计算阈值
            HashEntry<K,V>[] newTable =
                (HashEntry<K,V>[]) new HashEntry[newCapacity];
            int sizeMask = newCapacity - 1;
            for (int i = 0; i < oldCapacity ; i++) {//遍历旧table
                HashEntry<K,V> e = oldTable[i];
                if (e != null) {//如果节点不是null，那么进行迁移
                    HashEntry<K,V> next = e.next;
                    int idx = e.hash & sizeMask ;
                    if (next == null)   //如果节点的下一个节点是空的，那么可以直接搬运
                        newTable[idx] = e;
                    else { // 如果有多个节点，就要判断哪些节点的hash值发生了改变
                        HashEntry<K,V> lastRun = e;
                        int lastIdx = idx;
                        for (HashEntry<K,V> last = next;
                             last != null;
                             last = last.next) {
                            int k = last.hash & sizeMask;
                            if (k != lastIdx) {//如果下标发生改变，那么就记录下来
                                lastIdx = k;//记录最后改变的那个节点的值
                                lastRun = last;//记录最后一个节点
                            }
                        }
                        newTable[lastIdx] = lastRun;//把最后改变的节点赋值给新表的同一个位置，说明剩下来的这些节点的hash没有发生改变
                        // Clone remaining nodes
                        //创建数组新的位置来保存不同的节点
                        for (HashEntry<K,V> p = e; p != lastRun; p = p.next) {
                            V v = p.value;
                            int h = p.hash;
                            int k = h & sizeMask;
                            HashEntry<K,V> n = newTable[k];
                            newTable[k] = new HashEntry<K,V>(h, p.key, v, n);
                        }
                    }
                }
            }
            int nodeIndex = node.hash & sizeMask; //扩容之后加入新的节点
            node.setNext(newTable[nodeIndex]);
            newTable[nodeIndex] = node;
            table = newTable;
        }

那么什么时候加入新节点？

扩容之后.

get

和jdk8的异同？都是没有加锁，但是遍历方式不同。先找到锁，然后再找到锁的table，最后计算出hash找到table中的节点，取出并且遍历链表找到对应节点。

 public V get(Object key) {
        Segment<K,V> s; // manually integrate access methods to reduce overhead
        HashEntry<K,V>[] tab;
        int h = hash(key);
        long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;
        if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null &&//取出segment,使用unsafe方法保证可见性
            (tab = s.table) != null) {//取出table
            for (HashEntry<K,V> e = (HashEntry<K,V>) UNSAFE.getObjectVolatile
                     (tab, ((long)(((tab.length - 1) & h)) << TSHIFT) + TBASE);//取出节点并且进行遍历
                 e != null; e = e.next) {
                K k;
                if ((k = e.key) == key || (e.hash == h && key.equals(k)))
                    return e.value;//如果有对应的key那么就返回
            }
        }
        return null;
    }

size

和jdk8的不同？jdk8使用的是cells方式来进行的累加保证弱一致性。jdk7是使用的多次循环，2次之内如果结果相同那么就返回，否则继续遍历，超过遍历三次之后加锁之后再进行元素大小计算。

public int size() {
        // Try a few times to get accurate count. On failure due to
        // continuous async changes in table, resort to locking.
        final Segment<K,V>[] segments = this.segments;
        int size;
        boolean overflow; // true if size overflows 32 bits
        long sum;         // sum of modCounts
        long last = 0L;   // previous sum
        int retries = -1; // first iteration isn't retry
        try {
            for (;;) {
                //如果超过3次加锁
                if (retries++ == RETRIES_BEFORE_LOCK) {
                    for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
                        ensureSegment(j).lock(); // force creation
                }
                sum = 0L;
                size = 0;
                overflow = false;
                //遍历segment获取count和modCount修改次数
                for (int j = 0; j < segments.length; ++j) {
                    Segment<K,V> seg = segmentAt(segments, j);
                    if (seg != null) {
                        sum += seg.modCount;
                        int c = seg.count;
                        if (c < 0 || (size += c) < 0)
                            overflow = true;
                    }
                }
                //如果sum等于前一个值那么就结束相当于两次结果相同
                if (sum == last)
                    break;
                last = sum;//记录当前sum
            }
        } finally {
            //解锁
            if (retries > RETRIES_BEFORE_LOCK) {
                for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
                    segmentAt(segments, j).unlock();
            }
        }
        return overflow ? Integer.MAX_VALUE : size;
    }

LinkedBlockingQueue

入队

• 直接就是last=last.next=node，意思就是连接新节点，然后last指向新节点

出队

• 先是h临时指向head，然后first=h.next指向下一个节点
• 然后就是h.next=h指向自己方便垃圾回收
• 然后head=first相当于就是重新设置头结点
• 然后head的item设置为为空，因为head是一个占位点

好处在哪？

• 使用了两把锁一个占位节点
• 生产者一把，消费者一把保证两个不同操作的并发度高
• 而且只有两个节点的时候或者是大于两个节点的时候，putLock保护last节点，takeLock保护head节点，主要就是防止put和take这些操作的并发性问题。
• 只有一个节点的时候take会被阻塞

阻塞队列会出现什么并发性问题？

如果队列只剩下一个位置的时候刚好两个线程通过判断，那么就会导致溢出或者是取不出的问题。

put

• 不能加入空节点
• 如果满了就阻塞
• 如果消费品小于容量最大值的时候就唤醒一个生产者，如果还有空位可以生产，那么就唤醒生产者
• 如果是只有一个消费品的时候那么就是唤醒消费者线程

 public void put(E e) throws InterruptedException {
        if (e == null) throw new NullPointerException();
        
        int c = -1;
        Node<E> node = new Node(e);
        final ReentrantLock putLock = this.putLock;
        final AtomicInteger count = this.count;
        putLock.lockInterruptibly();
        try {
            
            while (count.get() == capacity) {
                notFull.await();
            }
            enqueue(node);
            c = count.getAndIncrement();
            if (c + 1 < capacity)
                notFull.signal();
        } finally {
            putLock.unlock();
        }
        if (c == 0)
            signalNotEmpty();
    }

take

分析一样，基本上

• 当没有消费品的时候阻塞
• 当消费品大于1的时候继续唤醒消费者，也就是如果还有消费品那么就唤醒消费者
• 当消费品到达容量的时候唤醒生产者

public E take() throws InterruptedException {
        E x;
        int c = -1;
        final AtomicInteger count = this.count;
        final ReentrantLock takeLock = this.takeLock;
        takeLock.lockInterruptibly();
        try {
            while (count.get() == 0) {
                notEmpty.await();
            }
            x = dequeue();
            c = count.getAndDecrement();
            if (c > 1)
                notEmpty.signal();
        } finally {
            takeLock.unlock();
        }
        if (c == capacity)
            signalNotFull();
        return x;
    }

总结：消费者叫醒自己的队列，生产者也是。每次只叫醒一个，防止竞争的消耗。而且只要生产满了，那么就会阻塞。用完了阻塞消费者。但是总有一边会有一个生产者或者是消费者

Linked和Array的比较

链表 数组

有界限 强制有界限

懒惰 初始化好了

每次需要new节点 需要提前初始化节点

2把锁 1把

dummy的好处？

可以让两把锁锁住不同对象防止竞争

CopyOnWriteArrayList

原理

其实就是每次写的时候都copy一份新的在新的上面改变，然后赋值给当前。

put的问题是什么？

如果这个时候有读线程get，但是切换到写线程把旧的给换成新的数组，那么get就会获取到错误的数据

get并不会加锁。但是写的时候就会加锁。而且写能和读一起进行。实现了弱一致性。