ConcurentHashMap为何是线程安全的，从JDK7到JDK8都做了哪些调整？

vlambda
2020-06-12

ConcurentHashMap为何是线程安全的，从JDK7到JDK8都做了哪些调整？

我们知道ConcurentHashMap是j.u.c包下面的代表集合类，不难发现在JDK版本迭代特别是从1.7升级到1.8之后，ConcurentHashMap结构发生了巨大的变化。这也成了大家热议的技术话题和高频的面试考题，那么ConcurentHashMap线程安全的机制是什么，结构都有哪些调整呢，围绕这些话题我们做了三点思考：

线程安全机制
ConcurentHashMap都是怎么实现线程安全
ConcurentHashMap的JDK1.7到1.8都有哪些实质性改变

一、线程安全机制

我们先看一个线程不安全的例子。

public static int i;
 public static void main(String[] args) throws InterruptedException { Runnable r = new Runnable() { @Override public void run() { for (int j = 0; j < 100000; j++) { i++; } } }; Thread thread1 = new Thread(r); Thread thread2 = new Thread(r); thread1.start(); thread2.start(); thread1.join(); thread2.join(); System.out.println(i); }

例子中我们定义了一个全局变量i并通过两个线程处理循环，那么结果会是我们想要的20000吗，答案是否定的。细心的同学就会发现每次的输出的结果都有不同。究其原因原来i++本身在多线程环境中并不是一个原子操作，而包含三个处理步骤：

（1）读取

（2）插入

（3）保存

试想在这三个步骤中若线程A的读取i然后执行i+1，若被切换走此时线程B再被cpu执行，那么获取的结果就不是2，因为并没有执行保存处理。虽然两者都执行了i+1但前者没有保存后者就无法看到其+1的结果。这也是最典型的共享变量引发的运行结果错误的线程安全问题。

所以我们给出线程安全的定义：

在多线程的机制下，比如调用处理某类中的方法，不管用什么方式调用或者何种方式交替执行都无须任何同步处理，我们就认为该类处理是线程安全的。所以线程安全的机制在于首先是多线程环境（多线程才有线程调度和协调问题）其次在于无须考虑线程调度和协调同步而又能获取正确的结果。

基于这方面考虑，我们讨论JDK中的并发类都是如何实现线程安全的。

二、ConcurentHashMap都是怎么实现线程安全

我们知道synchronized、hashtable、ConcurentHashMap都是线程安全的操作和类。那么ConcurentHashMap是如何实现线程安全的呢，它与hashtable都有哪些区别？我们从jdk1.8的源码开始分析：

Node存储结点

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash; final K key; volatile V val; volatile Node<K,V> next; // ...}

可以看到node结点也是实现了map.Entry接口的子类，也通过k-v形式存储处理数据，并通过volatile保证其内存可见性。

putVal方法

由于putVal是put方法中的引用，我们先看看putVal的源码：

final V putVal(K var1, V var2, boolean var3) { if (var1 != null && var2 != null) {      int var4 = spread(var1.hashCode());//计算hash值 int var5 = 0;      Node[] var6 = this.table;//定义node数组
 while (true) { int var8; while (var6 == null || (var8 = var6.length) == 0) {          var6 = this.initTable();//为空就定义新的数组 }
 Node var7; int var9; if ((var7 = tabAt(var6, var9 = var8 - 1 & var4)) == null) {        //位置为空就用cas填充newNode if (casTabAt(var6, var9, (Node) null, new Node(var4, var1, var2, (Node) null))) { break; } } else { int var10 = var7.hash;         //注意-1值扩容 if (var7.hash == -1) { var6 = this.helpTransfer(var6, var7); } else { Object var11 = null;            //使用synchronized锁住var7槽点，保证线程安全                        synchronized (var7) { if (tabAt(var6, var9) == var7) { if (var10 < 0) {                //红黑树的情况 if (var7 instanceof TreeBin) { var5 = 2; TreeNode var18; if ((var18 = ((TreeBin) var7).putTreeVal(var4, var1, var2)) != null) { var11 = var18.val; if (!var3) { var18.val = var2; } } } } else { var5 = 1; Node var13 = var7; //判断链表是否存在，然后覆盖处理 while (true) { if (var13.hash == var4) { Object var14 = var13.key; if (var13.key == var1 || var14 != null && var1.equals(var14)) { var11 = var13.val; if (!var3) { var13.val = var2; } break; } }
 Node var15 = var13;                    //新值添加到链表最后 if ((var13 = var13.next) == null) { var15.next = new Node(var4, var1, var2, (Node) null); break; }
 ++var5; } } } }
 if (var5 != 0) {            //检查把链表转化为红黑树的情况 if (var5 >= 8) { this.treeifyBin(var6, var9); }
 if (var11 != null) { return var11; } break; } } } }
 this.addCount(1L, var5); return null;    } else {//无结点情况抛出NPE      throw new NullPointerException(); } }

通过上面的putVal方法可知，putVal会根据Node[]是否初始化、为空、扩容、链表、红黑树情况做不同的处理。我们先用图分析concurenthashMap结构：

不难看出图中有三类结点：

第一、空白结点，表示该槽点还没有被填充；

第二、绿色拉链法结构，在槽中会首先填入一个结点然后再计算有相同hash值通过链表形式往后续延伸；

第三、红黑树结点，根节点为黑树。这是一种特殊的BST查找树，相比较其他的平衡树，它在减少查找时hash碰撞上比其他的二叉查找树更少（自动平衡）因此提高了查找效率。其时间复杂度保持在O(long(n)。

而它保证线程安全的结构是node+synchronized+cas。

get方法

我们再看下get方法的源码：

public V get(Object var1) {    int var8 = spread(var1.hashCode());//计算hash值    Node[] var2 = this.table;//定义node数组 Node var3; int var5; if (this.table != null && (var5 = var2.length) > 0 && (var3 = tabAt(var2, var5 - 1 & var8)) != null) { int var6 = var3.hash; Object var7; if (var3.hash == var8) { var7 = var3.key;        //如果找到的是结点值则直接返回         if (var3.key == var1 || var7 != null && var1.equals(var7)) { return var3.val; } }       //在扩容或者红黑树用find查找 else if (var6 < 0) { Node var4; return (var4 = var3.find(var8, var1)) != null ? var4.val : null; }       //遍历链表查找 while ((var3 = var3.next) != null) { if (var3.hash == var8) { var7 = var3.key; if (var3.key == var1 || var7 != null && var1.equals(var7)) { return var3.val; } } } }
 return null; }

我们看到get方法获取val的思路：

计算hash值并通过该值找到对应的槽点；
如果node数组为空就直接返回null，否则判断该节点是否是var1我们想要的入参值，若是就直接返回对应结点的val；
若查找的是红黑树或者扩容，则通过find方法继续查找；
最后查找的是链表，遍历链表获取val。

三、ConcurentHashMap的JDK1.7到1.8都有哪些实质性改变

通过上面jdk1.8的ConcurentHashMap结构我们不难发现其结构是：数组+链表+红黑树，那么jdk1.7版的是哪些呢？我们看下jdk1.7对应的结构图：

我们看到该结构是segment结点组成的数组。segment继承了

ReentrantLock。我们可以理解为一个个分段锁，而这个锁都是相互独立的。相比较hashtable使用synchronized锁住整个对象，segment锁的粒度更加细，保证线程安全的性能提升。

从图中可以看到segment结点组成的数组默认为16。不难得出这与jdk1.8版本相比较在以下方面有出入：

特点	jdk1.7版	jdk1.8
结构	segment	链表+数组+红黑树
线程安全机制	segment分段锁(继承的是ReentrantLock)	node+cas+synchronied
hash碰撞处理	拉链法处理	先用拉链法处理，超过一定阈值后转化为红黑树，自动平衡
并发量	默认16,segment个数	数组容量
效率（时间复杂度）	链表处理效率	使用BST红黑树O(nlog(n))

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