JDK 7 与JDK 8 对比
ConcurrentHashMap JDK 7 与JDK 8 对比
CHM in JDK 7
可见，整个
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;
}
具体的插入过程就不提了，注意区分插入的桶位置存在与不存在
private HashEntry<K,V> scanAndLockForPut(K key, int hash, V value) {
HashEntry<K,V> first = entryForHash(this, hash);
HashEntry<K,V> e = first;
HashEntry<K,V> node = null;
int retries = -1; // negative while locating node
while (!tryLock()) {
HashEntry<K,V> f; // to recheck first below
if (retries < 0) {
if (e == null) {
if (node == null) // speculatively create node
node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, null);
retries = 0;
}
else if (key.equals(e.key))
retries = 0;
else
e = e.next;
}
else if (++retries > MAX_SCAN_RETRIES) {
lock();
break;
}
else if ((retries & 1) == 0 &&
(f = entryForHash(this, hash)) != first) {
e = first = f; // re-traverse if entry changed
retries = -1;
}
}
return node;
}
可见是自旋执行
本线程插入完毕之后，调用
CHM in JDK 8
虽然
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;
}
该方法的步骤简述如下：
- 计算
key 的哈希码； - 检查哈希桶数组是否为空，若为空，调用
initTable() 方法初始化； - 调用
tabAt() 方法获得哈希码对应到哈希桶数组的下标，并获取该桶的头结点f ； - 若
f 为空（即为空桶） ，调用casTabAt() 方法，通过CAS 操作（Unsafe.compareAndSwapObject()）将新元素插入为头节点。若CAS 失败，说明有并发操作，重试之； - 若
f 不为空，但是其hash 值为MOVED （即-1 ） ，说明其他线程触发了扩容操作，调用helpTransfer() 方法参与扩容； - 若均不符合
4 和5 步骤的条件，说明可以正常插入，用synchronized 关键字在f 上加锁，并在对应桶的链表或红黑树上插入新元素； - 最后判断是否要将链表转换为红黑树，如果需要，调用
treeifyBin() 方法转换之。
通过上面的分析，我们可以总结出，
-
锁分离的粒度细化了，从
Segment 级别细化到了哈希桶级别。也就是说，在插入元素不发生哈希冲突的情况下，就不必加锁。 -
在插入桶的头结点时使用无锁的
CAS 操作，效率很高。 -
虽然我们也可以让
Node 类继承ReentrantLock 并执行f.lock()/unlock() 操作，但从JDK 6 开始，JVM 对内置的synchronized 关键字做了大量优化，synchronized 不再是重量级锁的代名词，而是会由无锁状态开始，随着并发程度的提升而膨胀成偏向锁、轻量级锁，再到重量级锁（其中包含适应性自旋过程） 。在锁粒度细化的前提下，发生争用的概率降低，synchronized 膨胀成重量级锁的机会也不多，故可以省去线程被挂起和唤醒（上下文切换）的大量开销。