ConcurrentHashMap原理详解(太细了)
一、什么是ConcurrentHashMap
ConcurrentHashMap和HashMap一样，是一个存放键值对的容器。使用hash算法来获取值的地址，因此时间复杂度是O(1)。查询非常快。
同时，ConcurrentHashMap是线程安全的HashMap。专门用于多线程环境。
二、ConcurrentHashMap和HashMap以及Hashtable的区别
2.1 HashMap
HashMap是线程不安全的，因为HashMap中操作都没有加锁，因此在多线程环境下会导致数据覆盖之类的问题，所以，在多线程中使用HashMap是会抛出异常的。
2.2 HashTable
HashTable是线程安全的,但是HashTable只是单纯的在put()方法上加上synchronized。保证插入时阻塞其他线程的插入操作。虽然安全，但因为设计简单，所以性能低下。
2.3 ConcurrentHashMap
ConcurrentHashMap是线程安全的，ConcurrentHashMap并非锁住整个方法，而是通过原子操作和局部加锁的方法保证了多线程的线程安全，且尽可能减少了性能损耗。
由此可见，HashTable可真是一无是处…
三、ConcurrentHashMap原理
这一节专门介绍ConcurrentHashMap是如何保证线程安全的。如果想详细了解ConcurrentHashMap的数据结构，请参考HashMap。
3.1 volatile修饰的节点数组
请看源码
//ConcurrentHashMap使用volatile修饰节点数组，保证其可见性，禁止指令重排。
transient volatile Node<K,V>[] table;
再看看HashMap是怎么做的
//HashMap没有用volatile修饰节点数组。
transient Node<K,V>[] table;
显然，HashMap并不是为多线程环境设计的。
3.2 ConcurrentHashMap的put()方法
//put()方法直接调用putVal()方法
public V put(K key, V value) {
return putVal(key, value, false);
}
//所以直接看putVal()方法。
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
Node<K,V> pred = e;
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
else if (f instanceof TreeBin) {
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) {
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
addCount(1L, binCount);
return null;
}
我来给大家讲解一下步骤把。
public V put(K key, V value) {
首先，put()方法是没有用synchronized修饰的。
for (Node<K,V>[] tab = table;;)
新插入一个节点时，首先会进入一个死循环，
情商高的就会说，这是一个乐观锁
进入乐观锁后，
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();
如果tab未被初始化，则先将tab初始化。此时，这轮循环结束，因为被乐观锁锁住，开始下一轮循环。
第二轮循环，此时tab已经被初始化了，所以跳过。
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
接下来通过key的hash值来判断table中是否存在相同的key，如果不存在，执行casTabAt()方法。
注意，这个操作时不加锁的，看到里面的那行注释了么// no lock when adding to empty bin。位置为空时不加锁。
这里其实是利用了一个CAS操作。
CAS(Compare-And-Swap)：比较并交换
这里就插播一个小知识，CAS就是通过一个原子操作，用预期值去和实际值做对比，如果实际值和预期相同，则做更新操作。
如果预期值和实际不同，我们就认为，其他线程更新了这个值，此时不做更新操作。
而且这整个流程是原子性的，所以只要实际值和预期值相同，就能保证这次更新不会被其他线程影响。
好了，我们继续。
既然这里用了CAS操作去更新值，那么就存在两者情况。
- 实际值和预期值相同
相同时，直接将值插入，因为此时是线程安全的。好了，这时插入操作完成。使用break;跳出了乐观锁。循环结束。 - 实际值和预期值不同
不同时，不进行操作，因为此时这个值已经被其他线程修改过了，此时这轮操作就结束了，因为还被乐观锁锁住，进入第三轮循环。
第三轮循环中，前面的判断又会重新执行一次，我就跳过不说了，进入后面的判断。
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
这里判断的是tab的状态，MOVED表示在扩容中，如果在扩容中，帮助其扩容。帮助完了后就会进行第四轮循环。
终于，来到了最后一轮循环。
else {
V oldVal = null;
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
Node<K,V> pred = e;
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
else if (f instanceof TreeBin) {
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) {
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
上面的判断都不满足时，就会进入最后的分支，这条分支表示，key的hash值位置不为null(之前的判断是hash值为null时直接做插入操作)，表示发生了hash冲突，此时节点就要通过链表的形式存储这个插入的新值。Node类是有next字段的，用来指向链表的下一个位置，新节点就往这插。
synchronized (f) {
看，终于加排它锁了，只有在发生hash冲突的时候才加了排它锁。
if (tabAt(tab, i) == f) {
if (fh >= 0) {
重新判断当前节点是不是第二轮判断过的节点，如果不是，表示节点被其他线程改过了，进入下一轮循环，
如果是，再次判断是否在扩容中，如果是，进入下一轮循环，
如果不是，其他线程没改过，继续走，
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
for循环，循环遍历这个节点上的链表，
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
找到一个hash值相同，且key也完全相同的节点，更新这个节点。
如果找不到
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
往链表最后插入这个新节点。因为在排他锁中，这些操作都可以直接操作。终于到这插入就基本完成了。
总结
做插入操作时，首先进入乐观锁，
然后，在乐观锁中判断容器是否初始化，
如果没初始化则初始化容器，
如果已经初始化，则判断该hash位置的节点是否为空，如果为空，则通过CAS操作进行插入。
如果该节点不为空，再判断容器是否在扩容中，如果在扩容，则帮助其扩容。
如果没有扩容，则进行最后一步，先加锁，然后找到hash值相同的那个节点(hash冲突)，
循环判断这个节点上的链表，决定做覆盖操作还是插入操作。
循环结束，插入完毕。
3.3 ConcurrentHashMap的get()方法
//ConcurrentHashMap的get()方法是不加锁的，方法内部也没加锁。
public V get(Object key)
看上面这代码，ConcurrentHashMap的get()方法是不加锁的，为什么可以不加锁？因为table有volatile关键字修饰，保证每次获取值都是最新的。
//Hashtable的get()是加锁的，所以性能差。
public synchronized V get(Object key)
再看看Hashtable，差距啊。
四、使用场景
嗯，多线程环境下，更新少，查询多时使用的话，性能比较高。
乐观锁嘛，认为更新操作时不会被其他线程影响。所以时候再更新少的情况下性能高。
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