曾經在 [高併發Java 五]JDK併發包1 中提到過ConcurrentHashMap，只是簡單的提到了下ConcurrentHashMap的優點，以及大概的實現原理。

　　而本文則重點介紹ConcurrentHashMap實現的細節。

　　HashMap就不介紹了，具體請檢視JDK7與JDK8中HashMap的實現

　　HashTable是一個執行緒安全的類，它使用synchronized來鎖住整張Hash表來實現執行緒安全，即每次鎖住整張表讓執行緒獨佔。ConcurrentHashMap允許多個修改操作併發進行，其關鍵在於使用了鎖分離技術。它使用了多個鎖來控制對hash表的不同部分進行的修改。ConcurrentHashMap內部使用段(Segment)來表示這些不同的部分，每個段其實就是一個小的Hashtable，它們有自己的鎖。只要多個修改操作發生在不同的段上，它們就可以併發進行。

　　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，操作完畢後，又按順序釋放所有段的鎖。這裡“按順序”是很重要的，否則極有可能出現死鎖，在ConcurrentHashMap內部，段陣列是final的，並且其成員變數實際上也是final的，但是，僅僅是將陣列宣告為final的並不保證陣列成員也是final的，這需要實現上的保證。這可以確保不會出現死鎖，因為獲得鎖的順序是固定的。

實現原理

　　ConcurrentHashMap使用分段鎖技術，將資料分成一段一段的儲存，然後給每一段資料配一把鎖，當一個執行緒佔用鎖訪問其中一個段資料的時候，其他段的資料也能被其他執行緒訪問，能夠實現真正的併發訪問。如下圖是ConcurrentHashMap的內部結構圖：
　

從圖中可以看到，ConcurrentHashMap內部分為很多個Segment，每一個Segment擁有一把鎖，然後每個Segment（繼承ReentrantLock）

static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable

　　Segment繼承了ReentrantLock，表明每個segment都可以當做一個鎖。（ReentrantLock前文已經提到，不瞭解的話就把當做synchronized的替代者吧）這樣對每個segment中的資料需要同步操作的話都是使用每個segment容器物件自身的鎖來實現。只有對全域性需要改變時鎖定的是所有的segment。

　　Segment下面包含很多個HashEntry列表陣列。對於一個key，需要經過三次（為什麼要hash三次下文會詳細講解）hash操作，才能最終定位這個元素的位置，這三次hash分別為：

1. 對於一個key，先進行一次hash操作，得到hash值h1，也即h1 = hash1(key)；
2. 將得到的h1的高几位進行第二次hash，得到hash值h2，也即h2 = hash2(h1高几位)，通過h2能夠確定該元素的放在哪個Segment；
3. 將得到的h1進行第三次hash，得到hash值h3，也即h3 = hash3(h1)，通過h3能夠確定該元素放置在哪個HashEntry。

ConcurrentHashMap中主要實體類就是三個：ConcurrentHashMap（整個Hash表）,Segment（桶），HashEntry（節點），對應上面的圖可以看出之間的關係

/** 
* 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併發進行，讀操作並不需要加鎖。如果使用傳統的技術，如HashMap中的實現，如果允許可以在hash鏈的中間新增或刪除元素，讀操作不加鎖將得到不一致的資料。ConcurrentHashMap實現技術是保證HashEntry幾乎是不可變的。HashEntry代表每個hash鏈中的一個節點，其結構如下所示

static final class HashEntry<K,V> {  
     final K key;  
     final int hash;  
     volatile V value;  
     volatile HashEntry<K,V> next;  
 }

　　在JDK 1.6中，HashEntry中的next指標也定義為final，並且每次插入將新新增節點作為鏈的頭節點（同HashMap實現），而且每次刪除一個節點時，會將刪除節點之前的所有節點 拷貝一份組成一個新的鏈，而將當前節點的上一個節點的next指向當前節點的下一個節點，從而在刪除以後 有兩條鏈存在，因而可以保證即使在同一條鏈中，有一個執行緒在刪除，而另一個執行緒在遍歷，它們都能工作良好，因為遍歷的執行緒能繼續使用原有的鏈。因而這種實現是一種更加細粒度的happens-before關係，即如果遍歷執行緒在刪除執行緒結束後開始，則它能看到刪除後的變化，如果它發生在刪除執行緒正在執行中間，則它會使用原有的鏈，而不會等到刪除執行緒結束後再執行，即看不到刪除執行緒的影響。如果這不符合你的需求，還是乖乖的用Hashtable或HashMap的synchronized版本，Collections.synchronizedMap()做的包裝。

　　而HashMap中的Entry只有key是final的
　　

static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final K key;
        V value;
        Entry<K,V> next;
        int hash;

　　不變 模式（immutable）是多執行緒安全裡最簡單的一種保障方式。因為你拿他沒有辦法，想改變它也沒有機會。
不變模式主要通過final關鍵字來限定的。在JMM中final關鍵字還有特殊的語義。Final域使得確保初始化安全性（initialization safety）成為可能，初始化安全性讓不可變形物件不需要同步就能自由地被訪問和共享。

初始化

先看看ConcurrentHashMap的初始化做了哪些事情，建構函式的原始碼如下：

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;
        int ssize = 1;
        while (ssize < concurrencyLevel) {
            ++sshift;
            ssize <<= 1;
        }
        this.segmentShift = 32 - sshift;
        this.segmentMask = ssize - 1;
        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;
    }

傳入的引數有initialCapacity，loadFactor，concurrencyLevel這三個。

• initialCapacity表示新建立的這個ConcurrentHashMap的初始容量，也就是上面的結構圖中的Entry數量。預設值為static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
• loadFactor表示負載因子，就是當ConcurrentHashMap中的元素個數大於loadFactor * 最大容量時就需要rehash，擴容。預設值為static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
• concurrencyLevel表示併發級別，這個值用來確定Segment的個數，Segment的個數是大於等於concurrencyLevel的第一個2的n次方的數。比如，如果concurrencyLevel為12，13，14，15，16這些數，則Segment的數目為16(2的4次方)。預設值為static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;。理想情況下ConcurrentHashMap的真正的併發訪問量能夠達到concurrencyLevel，因為有concurrencyLevel個Segment，假如有concurrencyLevel個執行緒需要訪問Map，並且需要訪問的資料都恰好分別落在不同的Segment中，則這些執行緒能夠無競爭地自由訪問（因為他們不需要競爭同一把鎖），達到同時訪問的效果。這也是為什麼這個引數起名為“併發級別”的原因。

初始化的一些動作：

1. 驗證引數的合法性，如果不合法，直接丟擲異常。
2. concurrencyLevel也就是Segment的個數不能超過規定的最大Segment的個數，預設值為static final int MAX_SEGMENTS = 1 << 16;，如果超過這個值，設定為這個值。
3. 然後使用迴圈找到大於等於concurrencyLevel的第一個2的n次方的數ssize，這個數就是Segment陣列的大小，並記錄一共向左按位移動的次數sshift，並令segmentShift = 32 - sshift，並且segmentMask的值等於ssize - 1，segmentMask的各個二進位制位都為1，目的是之後可以通過key的hash值與這個值做&運算確定Segment的索引。
4. 檢查給的容量值是否大於允許的最大容量值，如果大於該值，設定為該值。最大容量值為static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;。
5. 然後計算每個Segment平均應該放置多少個元素，這個值c是向上取整的值。比如初始容量為15，Segment個數為4，則每個Segment平均需要放置4個元素。
6. 最後建立一個Segment例項，將其當做Segment陣列的第一個元素。

put操作

put操作的原始碼如下：

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;
      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);
  }

操作步驟如下：

1. 判斷value是否為null，如果為null，直接丟擲異常。
2. key通過一次hash運算得到一個hash值。(這個hash運算下文詳說)
3. 將得到hash值向右按位移動segmentShift位，然後再與segmentMask做&運算得到segment的索引j。
   在初始化的時候我們說過segmentShift的值等於32-sshift，例如concurrencyLevel等於16，則sshift等於4，則segmentShift為28。hash值是一個32位的整數，將其向右移動28位就變成這個樣子：
   0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 xxxx，然後再用這個值與segmentMask做&運算，也就是取最後四位的值。這個值確定Segment的索引。
4. 使用Unsafe的方式從Segment陣列中獲取該索引對應的Segment物件。
5. 向這個Segment物件中put值，這個put操作也基本是一樣的步驟（通過&運算獲取HashEntry的索引，然後set）。

final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
            HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null :
                scanAndLockForPut(key, hash, value);
            V oldValue;
            try {
                HashEntry<K,V>[] tab = table;
                int index = (tab.length - 1) & hash;
                HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index);
                for (HashEntry<K,V> e = first;;) {
                    if (e != null) {
                        K k;
                        if ((k = e.key) == key ||
                            (e.hash == hash && key.equals(k))) {
                            oldValue = e.value;
                            if (!onlyIfAbsent) {
                                e.value = value;
                                ++modCount;
                            }
                            break;
                        }
                        e = e.next;
                    }
                    else {
                        if (node != null)
                            node.setNext(first);
                        else
                            node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first);
                        int c = count + 1;
                        if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)
                            rehash(node);
                        else
                            setEntryAt(tab, index, node);
                        ++modCount;
                        count = c;
                        oldValue = null;
                        break;
                    }
                }
            } finally {
                unlock();
            }
            return oldValue;
        }

put操作是要加鎖的。

get操作

get操作的原始碼如下：

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 &&
            (tab = s.table) != null) {
            for (HashEntry<K,V> e = (HashEntry<K,V>) UNSAFE.getObjectVolatile
                     (tab, ((long)(((tab.length - 1) & h)) << TSHIFT) + TBASE);
                 e != null; e = e.next) {
                K k;
                if ((k = e.key) == key || (e.hash == h && key.equals(k)))
                    return e.value;
            }
        }
        return null;
    }

操作步驟為：

1. 和put操作一樣，先通過key進行兩次hash確定應該去哪個Segment中取資料。
2. 使用Unsafe獲取對應的Segment，然後再進行一次&運算得到HashEntry連結串列的位置，然後從連結串列頭開始遍歷整個連結串列（因為Hash可能會有碰撞，所以用一個連結串列儲存），如果找到對應的key，則返回對應的value值，如果連結串列遍歷完都沒有找到對應的key，則說明Map中不包含該key，返回null。

值得注意的是，get操作是不需要加鎖的（如果value為null，會呼叫readValueUnderLock，只有這個步驟會加鎖），通過前面提到的volatile和final來確保資料安全。

size操作

　　size操作與put和get操作最大的區別在於，size操作需要遍歷所有的Segment才能算出整個Map的大小，而put和get都只關心一個Segment。假設我們當前遍歷的Segment為SA，那麼在遍歷SA過程中其他的Segment比如SB可能會被修改，於是這一次運算出來的size值可能並不是Map當前的真正大小。所以一個比較簡單的辦法就是計算Map大小的時候所有的Segment都Lock住，不能更新(包含put，remove等等)資料，計算完之後再Unlock。這是普通人能夠想到的方案，但是牛逼的作者還有一個更好的Idea：先給3次機會，不lock所有的Segment，遍歷所有Segment，累加各個Segment的大小得到整個Map的大小，如果某相鄰的兩次計算獲取的所有Segment的更新的次數（每個Segment都有一個modCount變數，這個變數在Segment中的Entry被修改時會加一，通過這個值可以得到每個Segment的更新操作的次數）是一樣的，說明計算過程中沒有更新操作，則直接返回這個值。如果這三次不加鎖的計算過程中Map的更新次數有變化，則之後的計算先對所有的Segment加鎖，再遍歷所有Segment計算Map大小，最後再解鎖所有Segment。原始碼如下：

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 (;;) {
                if (retries++ == RETRIES_BEFORE_LOCK) {
                    for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
                        ensureSegment(j).lock(); // force creation
                }
                sum = 0L;
                size = 0;
                overflow = false;
                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;
                    }
                }
                if (sum == last)
                    break;
                last = sum;
            }
        } finally {
            if (retries > RETRIES_BEFORE_LOCK) {
                for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
                    segmentAt(segments, j).unlock();
            }
        }
        return overflow ? Integer.MAX_VALUE : size;
    }

舉個例子：

一個Map有4個Segment，標記為S1，S2，S3，S4，現在我們要獲取Map的size。計算過程是這樣的：第一次計算，不對S1，S2，S3，S4加鎖，遍歷所有的Segment，假設每個Segment的大小分別為1，2，3，4，更新操作次數分別為：2，2，3，1，則這次計算可以得到Map的總大小為1+2+3+4=10，總共更新操作次數為2+2+3+1=8；第二次計算，不對S1,S2,S3,S4加鎖，遍歷所有Segment，假設這次每個Segment的大小變成了2，2，3，4，更新次數分別為3，2，3，1，因為兩次計算得到的Map更新次數不一致(第一次是8，第二次是9)則可以斷定這段時間Map資料被更新，則此時應該再試一次；第三次計算，不對S1，S2，S3，S4加鎖，遍歷所有Segment，假設每個Segment的更新操作次數還是為3，2，3，1，則因為第二次計算和第三次計算得到的Map的更新操作的次數是一致的，就能說明第二次計算和第三次計算這段時間內Map資料沒有被更新，此時可以直接返回第三次計算得到的Map的大小。最壞的情況：第三次計算得到的資料更新次數和第二次也不一樣，則只能先對所有Segment加鎖再計算最後解鎖。

containsValue操作

containsValue操作採用了和size操作一樣的想法:

public boolean containsValue(Object value) {
        // Same idea as size()
        if (value == null)
            throw new NullPointerException();
        final Segment<K,V>[] segments = this.segments;
        boolean found = false;
        long last = 0;
        int retries = -1;
        try {
            outer: for (;;) {
                if (retries++ == RETRIES_BEFORE_LOCK) {
                    for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
                        ensureSegment(j).lock(); // force creation
                }
                long hashSum = 0L;
                int sum = 0;
                for (int j = 0; j < segments.length; ++j) {
                    HashEntry<K,V>[] tab;
                    Segment<K,V> seg = segmentAt(segments, j);
                    if (seg != null && (tab = seg.table) != null) {
                        for (int i = 0 ; i < tab.length; i++) {
                            HashEntry<K,V> e;
                            for (e = entryAt(tab, i); e != null; e = e.next) {
                                V v = e.value;
                                if (v != null && value.equals(v)) {
                                    found = true;
                                    break outer;
                                }
                            }
                        }
                        sum += seg.modCount;
                    }
                }
                if (retries > 0 && sum == last)
                    break;
                last = sum;
            }
        } finally {
            if (retries > RETRIES_BEFORE_LOCK) {
                for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
                    segmentAt(segments, j).unlock();
            }
        }
        return found;
    }

關於hash

看看hash的原始碼：

private int hash(Object k) {
        int h = hashSeed;

        if ((0 != h) && (k instanceof String)) {
            return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
        }

        h ^= k.hashCode();

        // Spread bits to regularize both segment and index locations,
        // using variant of single-word Wang/Jenkins hash.
        h += (h <<  15) ^ 0xffffcd7d;
        h ^= (h >>> 10);
        h += (h <<   3);
        h ^= (h >>>  6);
        h += (h <<   2) + (h << 14);
        return h ^ (h >>> 16);
    }

原始碼中的註釋是這樣的：

Applies a supplemental hash function to a given hashCode, which defends against poor quality hash functions. This is critical because ConcurrentHashMap uses power-of-two length hash tables, that otherwise encounter collisions for hashCodes that do not differ in lower or upper bits.

　　這裡用到了Wang/Jenkins hash演算法的變種，主要的目的是為了減少雜湊衝突，使元素能夠均勻的分佈在不同的Segment上，從而提高容器的存取效率。假如雜湊的質量差到極點，那麼所有的元素都在一個Segment中，不僅存取元素緩慢，分段鎖也會失去意義。

舉個簡單的例子：

System.out.println(Integer.parseInt("0001111", 2) & 15);
System.out.println(Integer.parseInt("0011111", 2) & 15);
System.out.println(Integer.parseInt("0111111", 2) & 15);
System.out.println(Integer.parseInt("1111111", 2) & 15);

　　這些數字得到的hash值都是一樣的，全是15，所以如果不進行第一次預hash，發生衝突的機率還是很大的，但是如果我們先把上例中的二進位制數字使用hash()函式先進行一次預hash，得到的結果是這樣的：

0100｜0111｜0110｜0111｜1101｜1010｜0100｜1110 1111｜0111｜0100｜0011｜0000｜0001｜1011｜1000 0111｜0111｜0110｜1001｜0100｜0110｜0011｜1110 1000｜0011｜0000｜0000｜1100｜1000｜0001｜1010

上面這個例子引用自: InfoQ

可以看到每一位的資料都散開了，並且ConcurrentHashMap中是使用預hash值的高位參與運算的。比如之前說的先將hash值向右按位移動28位，再與15做&運算，得到的結果都別為：4，15，7，8，沒有衝突！

注意事項

• ConcurrentHashMap中的key和value值都不能為null，HashMap中key可以為null，HashTable中key不能為null。
• ConcurrentHashMap是執行緒安全的類並不能保證使用了ConcurrentHashMap的操作都是執行緒安全的！
• ConcurrentHashMap的get操作不需要加鎖，put操作需要加鎖