集合是編程中最常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。而談到并發(fā)，幾乎總是離不開集合這類高級數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的支持。比如兩個線程需要同時訪問一個中間臨界區(qū)（Queue），比如常會用緩存作為外部文件的副本（HashMap）。這篇文章主要分析jdk1.5的3種并發(fā)集合類型（concurrent，copyonright，queue）中的ConcurrentHashMap，讓我們從原理上細(xì)致的了解它們，能夠讓我們在深度項(xiàng)目開發(fā)中獲益非淺。

    通過分析Hashtable就知道，synchronized是針對整張Hash表的，即每次鎖住整張表讓線程獨(dú)占，ConcurrentHashMap允許多個修改操作并發(fā)進(jìn)行，其關(guān)鍵在于使用了鎖分離技術(shù)。它使用了多個鎖來控制對hash表的不同部分進(jìn)行的修改。ConcurrentHashMap內(nèi)部使用段(Segment)來表示這些不同的部分，每個段其實(shí)就是一個小的hash table，它們有自己的鎖。只要多個修改操作發(fā)生在不同的段上，它們就可以并發(fā)進(jìn)行。
有些方法需要跨段，比如size()和containsValue()，它們可能需要鎖定整個表而而不僅僅是某個段，這需要按順序鎖定所有段，操作完畢后，又按順序釋放所有段的鎖。這里“按順序”是很重要的，否則極有可能出現(xiàn)死鎖，在ConcurrentHashMap內(nèi)部，段數(shù)組是final的，并且其成員變量實(shí)際上也是final的，但是，僅僅是將數(shù)組聲明為final的并不保證數(shù)組成員也是final的，這需要實(shí)現(xiàn)上的保證。這可以確保不會出現(xiàn)死鎖，因?yàn)楂@得鎖的順序是固定的。

 一、結(jié)構(gòu)解析

   ConcurrentHashMap和Hashtable主要區(qū)別就是圍繞著鎖的粒度以及如何鎖,可以簡單理解成把一個大的HashTable分解成多個，形成了鎖分離。如圖:

而Hashtable的實(shí)現(xiàn)方式是---鎖整個hash表

二、應(yīng)用場景

當(dāng)有一個大數(shù)組時需要在多個線程共享時就可以考慮是否把它給分層多個節(jié)點(diǎn)了，避免大鎖。并可以考慮通過hash算法進(jìn)行一些模塊定位。

其實(shí)不止用于線程，當(dāng)設(shè)計數(shù)據(jù)表的事務(wù)時（事務(wù)某種意義上也是同步機(jī)制的體現(xiàn)），可以把一個表看成一個需要同步的數(shù)組，如果操作的表數(shù)據(jù)太多時就可以考慮事務(wù)分離了（這也是為什么要避免大表的出現(xiàn)），比如把數(shù)據(jù)進(jìn)行字段拆分，水平分表等.

三、源碼解讀

 ConcurrentHashMap中主要實(shí)體類就是三個：ConcurrentHashMap（整個Hash表）,Segment（桶），HashEntry（節(jié)點(diǎn)），對應(yīng)上面的圖可以看出之間的關(guān)系

/** 
* The segments, each of which is a specialized hash table 
*/  
final Segment<K,V>[] segments; 

不變(Immutable)和易變(Volatile)
ConcurrentHashMap完全允許多個讀操作并發(fā)進(jìn)行，讀操作并不需要加鎖。如果使用傳統(tǒng)的技術(shù)，如HashMap中的實(shí)現(xiàn)，如果允許可以在hash鏈的中間添加或刪除元素，讀操作不加鎖將得到不一致的數(shù)據(jù)。ConcurrentHashMap實(shí)現(xiàn)技術(shù)是保證HashEntry幾乎是不可變的。HashEntry代表每個hash鏈中的一個節(jié)點(diǎn)，其結(jié)構(gòu)如下所示：

1. static final class HashEntry<K,V> {  
2.     final K key;  
3.     final int hash;  
4.     volatile V value;  
5.     final HashEntry<K,V> next;  
6. }  

可以看到除了value不是final的，其它值都是final的，這意味著不能從hash鏈的中間或尾部添加或刪除節(jié)點(diǎn)，因?yàn)檫@需要修改next 引用值，所有的節(jié)點(diǎn)的修改只能從頭部開始。對于put操作，可以一律添加到Hash鏈的頭部。但是對于remove操作，可能需要從中間刪除一個節(jié)點(diǎn)，這就需要將要刪除節(jié)點(diǎn)的前面所有節(jié)點(diǎn)整個復(fù)制一遍，最后一個節(jié)點(diǎn)指向要刪除結(jié)點(diǎn)的下一個結(jié)點(diǎn)。這在講解刪除操作時還會詳述。為了確保讀操作能夠看到最新的值，將value設(shè)置成volatile，這避免了加鎖。
其它
為了加快定位段以及段中hash槽的速度，每個段hash槽的的個數(shù)都是2^n，這使得通過位運(yùn)算就可以定位段和段中hash槽的位置。當(dāng)并發(fā)級別為默認(rèn)值16時，也就是段的個數(shù)，hash值的高4位決定分配在哪個段中。但是我們也不要忘記《算法導(dǎo)論》給我們的教訓(xùn)：hash槽的的個數(shù)不應(yīng)該是 2^n，這可能導(dǎo)致hash槽分配不均，這需要對hash值重新再hash一次。（這段似乎有點(diǎn)多余了 ）

這是定位段的方法：

1. final Segment<K,V> segmentFor(int hash) {  
2.     return segments[(hash >>> segmentShift) & segmentMask];  
3. } 

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
關(guān)于Hash表的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，這里不想做過多的探討。Hash表的一個很重要方面就是如何解決hash沖突，ConcurrentHashMap 和HashMap使用相同的方式，都是將hash值相同的節(jié)點(diǎn)放在一個hash鏈中。與HashMap不同的是，ConcurrentHashMap使用多個子Hash表，也就是段(Segment)。下面是ConcurrentHashMap的數(shù)據(jù)成員：

1. public class ConcurrentHashMap<K, V> extends AbstractMap<K, V>  
2.         implements ConcurrentMap<K, V>, Serializable {  
3.     /** 
4.      * Mask value for indexing into segments. The upper bits of a 
5.      * key's hash code are used to choose the segment. 
6.      */  
7.     final int segmentMask;  
8.   
9.     /** 
10.      * Shift value for indexing within segments. 
11.      */  
12.     final int segmentShift;  
13.   
14.     /** 
15.      * The segments, each of which is a specialized hash table 
16.      */  
17.     final Segment<K,V>[] segments;  
18. } 

所有的成員都是final的，其中segmentMask和segmentShift主要是為了定位段，參見上面的segmentFor方法。
每個Segment相當(dāng)于一個子Hash表，它的數(shù)據(jù)成員如下：

1.     static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable {  
2. private static final long serialVersionUID = 2249069246763182397L;  
3.         /** 
4.          * The number of elements in this segment's region. 
5.          */  
6.         transient volatile int count;  
7.   
8.         /** 
9.          * Number of updates that alter the size of the table. This is 
10.          * used during bulk-read methods to make sure they see a 
11.          * consistent snapshot: If modCounts change during a traversal 
12.          * of segments computing size or checking containsValue, then 
13.          * we might have an inconsistent view of state so (usually) 
14.          * must retry. 
15.          */  
16.         transient int modCount;  
17.   
18.         /** 
19.          * The table is rehashed when its size exceeds this threshold. 
20.          * (The value of this field is always <tt>(int)(capacity * 
21.          * loadFactor)</tt>.) 
22.          */  
23.         transient int threshold;  
24.   
25.         /** 
26.          * The per-segment table. 
27.          */  
28.         transient volatile HashEntry<K,V>[] table;  
29.   
30.         /** 
31.          * The load factor for the hash table.  Even though this value 
32.          * is same for all segments, it is replicated to avoid needing 
33.          * links to outer object. 
34.          * @serial 
35.          */  
36.         final float loadFactor;  
37. } 

count用來統(tǒng)計該段數(shù)據(jù)的個數(shù)，它是volatile(volatile 變量使用指南)，它用來協(xié)調(diào)修改和讀取操作，以保證讀取操作能夠讀取到幾乎最新的修改。協(xié)調(diào)方式是這樣的，每次修改操作做了結(jié)構(gòu)上的改變，如增加/刪除節(jié)點(diǎn)(修改節(jié)點(diǎn)的值不算結(jié)構(gòu)上的改變)，都要寫count值，每次讀取操作開始都要讀取count的值。這利用了 Java 5中對volatile語義的增強(qiáng)，對同一個volatile變量的寫和讀存在happens-before關(guān)系。modCount統(tǒng)計段結(jié)構(gòu)改變的次數(shù)，主要是為了檢測對多個段進(jìn)行遍歷過程中某個段是否發(fā)生改變，在講述跨段操作時會還會詳述。threashold用來表示需要進(jìn)行rehash的界限值。table數(shù)組存儲段中節(jié)點(diǎn)，每個數(shù)組元素是個hash鏈，用HashEntry表示。table也是volatile，這使得能夠讀取到最新的 table值而不需要同步。loadFactor表示負(fù)載因子。

先來看下刪除操作remove(key)。

1. public V remove(Object key) {  
2.  hash = hash(key.hashCode());  
3.     return segmentFor(hash).remove(key, hash, null);  
4. }  
整個操作是先定位到段，然后委托給段的remove操作。當(dāng)多個刪除操作并發(fā)進(jìn)行時，只要它們所在的段不相同，它們就可以同時進(jìn)行。下面是Segment的remove方法實(shí)現(xiàn)：
1. V remove(Object key, int hash, Object value) {  
2.     lock();  
3.     try {  
4.         int c = count - 1;  
5.         HashEntry<K,V>[] tab = table;  
6.         int index = hash & (tab.length - 1);  
7.         HashEntry<K,V> first = tab[index];  
8.         HashEntry<K,V> e = first;  
9.         while (e != null && (e.hash != hash || !key.equals(e.key)))  
10.             e = e.next;  
11.   
12.         V oldValue = null;  
13.         if (e != null) {  
14.             V v = e.value;  
15.             if (value == null || value.equals(v)) {  
16.                 oldValue = v;  
17.                 // All entries following removed node can stay  
18.                 // in list, but all preceding ones need to be  
19.                 // cloned.  
20.                 ++modCount;  
21.                 HashEntry<K,V> newFirst = e.next;  
22.                 *for (HashEntry<K,V> p = first; p != e; p = p.next)  
23.                     *newFirst = new HashEntry<K,V>(p.key, p.hash,  
24.                                                   newFirst, p.value);  
25.                 tab[index] = newFirst;  
26.                 count = c; // write-volatile  
27.             }  
28.         }  
29.         return oldValue;  
30.     } finally {  
31.         unlock();  
32.     }  
33. } 

整個操作是在持有段鎖的情況下執(zhí)行的，空白行之前的行主要是定位到要刪除的節(jié)點(diǎn)e。接下來，如果不存在這個節(jié)點(diǎn)就直接返回null，否則就要將e前面的結(jié)點(diǎn)復(fù)制一遍，尾結(jié)點(diǎn)指向e的下一個結(jié)點(diǎn)。e后面的結(jié)點(diǎn)不需要復(fù)制，它們可以重用。

中間那個for循環(huán)是做什么用的呢？（*號標(biāo)記）從代碼來看，就是將定位之后的所有entry克隆并拼回前面去，但有必要嗎？每次刪除一個元素就要將那之前的元素克隆一遍？這點(diǎn)其實(shí)是由entry的不變性來決定的，仔細(xì)觀察entry定義，發(fā)現(xiàn)除了value，其他所有屬性都是用final來修飾的，這意味著在第一次設(shè)置了next域之后便不能再改變它，取而代之的是將它之前的節(jié)點(diǎn)全都克隆一次。至于entry為什么要設(shè)置為不變性，這跟不變性的訪問不需要同步從而節(jié)省時間有關(guān)

下面是個示意圖

刪除元素之前：

刪除元素3之后：

第二個圖其實(shí)有點(diǎn)問題，復(fù)制的結(jié)點(diǎn)中應(yīng)該是值為2的結(jié)點(diǎn)在前面，值為1的結(jié)點(diǎn)在后面，也就是剛好和原來結(jié)點(diǎn)順序相反，還好這不影響我們的討論。

整個remove實(shí)現(xiàn)并不復(fù)雜，但是需要注意如下幾點(diǎn)。第一，當(dāng)要刪除的結(jié)點(diǎn)存在時，刪除的最后一步操作要將count的值減一。這必須是最后一步操作，否則讀取操作可能看不到之前對段所做的結(jié)構(gòu)性修改。第二，remove執(zhí)行的開始就將table賦給一個局部變量tab，這是因?yàn)閠able是 volatile變量，讀寫volatile變量的開銷很大。編譯器也不能對volatile變量的讀寫做任何優(yōu)化，直接多次訪問非volatile實(shí)例變量沒有多大影響，編譯器會做相應(yīng)優(yōu)化。

接下來看put操作，同樣地put操作也是委托給段的put方法。下面是段的put方法：

1. V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {  
2.     lock();  
3.     try {  
4.         int c = count;  
5.         if (c++ > threshold) // ensure capacity  
6.             rehash();  
7.         HashEntry<K,V>[] tab = table;  
8.         int index = hash & (tab.length - 1);  
9.         HashEntry<K,V> first = tab[index];  
10.         HashEntry<K,V> e = first;  
11.         while (e != null && (e.hash != hash || !key.equals(e.key)))  
12.             e = e.next;  
13.   
14.         V oldValue;  
15.         if (e != null) {  
16.             oldValue = e.value;  
17.             if (!onlyIfAbsent)  
18.                 e.value = value;  
19.         }  
20.         else {  
21.             oldValue = null;  
22.             ++modCount;  
23.             tab[index] = new HashEntry<K,V>(key, hash, first, value);  
24.             count = c; // write-volatile  
25.         }  
26.         return oldValue;  
27.     } finally {  
28.         unlock();  
29.     }  
30. } 

該方法也是在持有段鎖(鎖定整個segment)的情況下執(zhí)行的，這當(dāng)然是為了并發(fā)的安全，修改數(shù)據(jù)是不能并發(fā)進(jìn)行的，必須得有個判斷是否超限的語句以確保容量不足時能夠rehash。接著是找是否存在同樣一個key的結(jié)點(diǎn)，如果存在就直接替換這個結(jié)點(diǎn)的值。否則創(chuàng)建一個新的結(jié)點(diǎn)并添加到hash鏈的頭部，這時一定要修改modCount和count的值，同樣修改count的值一定要放在最后一步。put方法調(diào)用了rehash方法，reash方法實(shí)現(xiàn)得也很精巧，主要利用了table的大小為2^n，這里就不介紹了。而比較難懂的是這句int index = hash & (tab.length - 1)，原來segment里面才是真正的hashtable，即每個segment是一個傳統(tǒng)意義上的hashtable,如上圖，從兩者的結(jié)構(gòu)就可以看出區(qū)別，這里就是找出需要的entry在table的哪一個位置，之后得到的entry就是這個鏈的第一個節(jié)點(diǎn)，如果e!=null，說明找到了，這是就要替換節(jié)點(diǎn)的值（onlyIfAbsent == false），否則，我們需要new一個entry，它的后繼是first，而讓tab[index]指向它，什么意思呢？實(shí)際上就是將這個新entry插入到鏈頭，剩下的就非常容易理解了

修改操作還有putAll和replace。putAll就是多次調(diào)用put方法，沒什么好說的。replace甚至不用做結(jié)構(gòu)上的更改，實(shí)現(xiàn)要比put和delete要簡單得多，理解了put和delete，理解replace就不在話下了，這里也不介紹了。
獲取操作
首先看下get操作，同樣ConcurrentHashMap的get操作是直接委托給Segment的get方法，直接看Segment的get方法：

1. V get(Object key, int hash) {  
2.     if (count != 0) { // read-volatile 當(dāng)前桶的數(shù)據(jù)個數(shù)是否為0 
3.         HashEntry<K,V> e = getFirst(hash);  得到頭節(jié)點(diǎn)
4.         while (e != null) {  
5.             if (e.hash == hash && key.equals(e.key)) {  
6.                 V v = e.value;  
7.                 if (v != null)  
8.                     return v;  
9.                 return readValueUnderLock(e); // recheck  
10.             }  
11.             e = e.next;  
12.         }  
13.     }  
14.     return null;  
15. }  

get操作不需要鎖。第一步是訪問count變量，這是一個volatile變量，由于所有的修改操作在進(jìn)行結(jié)構(gòu)修改時都會在最后一步寫count 變量，通過這種機(jī)制保證get操作能夠得到幾乎最新的結(jié)構(gòu)更新。對于非結(jié)構(gòu)更新，也就是結(jié)點(diǎn)值的改變，由于HashEntry的value變量是 volatile的，也能保證讀取到最新的值。接下來就是根據(jù)hash和key對hash鏈進(jìn)行遍歷找到要獲取的結(jié)點(diǎn)，如果沒有找到，直接訪回null。對hash鏈進(jìn)行遍歷不需要加鎖的原因在于鏈指針next是final的。但是頭指針卻不是final的，這是通過getFirst(hash)方法返回，也就是存在 table數(shù)組中的值。這使得getFirst(hash)可能返回過時的頭結(jié)點(diǎn)，例如，當(dāng)執(zhí)行g(shù)et方法時，剛執(zhí)行完getFirst(hash)之后，另一個線程執(zhí)行了刪除操作并更新頭結(jié)點(diǎn)，這就導(dǎo)致get方法中返回的頭結(jié)點(diǎn)不是最新的。這是可以允許，通過對count變量的協(xié)調(diào)機(jī)制，get能讀取到幾乎最新的數(shù)據(jù)，雖然可能不是最新的。要得到最新的數(shù)據(jù)，只有采用完全的同步。

最后，如果找到了所求的結(jié)點(diǎn)，判斷它的值如果非空就直接返回，否則在有鎖的狀態(tài)下再讀一次。這似乎有些費(fèi)解，理論上結(jié)點(diǎn)的值不可能為空，這是因?yàn)?nbsp;put的時候就進(jìn)行了判斷，如果為空就要拋NullPointerException?？罩档奈ㄒ辉搭^就是HashEntry中的默認(rèn)值，因?yàn)?nbsp;HashEntry中的value不是final的，非同步讀取有可能讀取到空值。仔細(xì)看下put操作的語句：tab[index] = new HashEntry<K,V>(key, hash, first, value)，在這條語句中，HashEntry構(gòu)造函數(shù)中對value的賦值以及對tab[index]的賦值可能被重新排序，這就可能導(dǎo)致結(jié)點(diǎn)的值為空。這里當(dāng)v為空時，可能是一個線程正在改變節(jié)點(diǎn)，而之前的get操作都未進(jìn)行鎖定，根據(jù)bernstein條件，讀后寫或?qū)懞笞x都會引起數(shù)據(jù)的不一致，所以這里要對這個e重新上鎖再讀一遍，以保證得到的是正確值。

1. V readValueUnderLock(HashEntry<K,V> e) {  
2.     lock();  
3.     try {  
4.         return e.value;  
5.     } finally {  
6.         unlock();  
7.     }  
8. }

另一個操作是containsKey，這個實(shí)現(xiàn)就要簡單得多了，因?yàn)樗恍枰x取值：

1. boolean containsKey(Object key, int hash) {  
2.     if (count != 0) { // read-volatile  
3.         HashEntry<K,V> e = getFirst(hash);  
4.         while (e != null) {  
5.             if (e.hash == hash && key.equals(e.key))  
6.                 return true;  
7.             e = e.next;  
8.         }  
9.     }  
10.     return false;  
11. } 

 優(yōu)秀博文：

ConcurrentHashMap