摘要：再哈希，其目的是為了減少哈希沖突，使元素能夠均勻的分布在不同的上，從而提高容器的存取效率。我們?cè)侔焉厦娴亩M(jìn)制數(shù)據(jù)進(jìn)行再哈希后結(jié)果如下，為了方便閱讀，不足位的高位補(bǔ)了，每隔四位用豎線分割下。通過(guò)以下哈希算法定位。
哪有什么天生如此只是我們天天堅(jiān)持。
一、背景
線程不安全的HashMap
因?yàn)槎嗑€程環(huán)境下，使用Hashmap進(jìn)行put操作會(huì)引起死循環(huán)，導(dǎo)致CPU利用率接近100%，所以在并發(fā)情況下不能使用HashMap。
效率低下的HashTable容器
HashTable容器使用synchronized來(lái)保證線程安全，但在線程競(jìng)爭(zhēng)激烈的情況下HashTable的效率非常低下。因?yàn)楫?dāng)一個(gè)線程訪問(wèn)HashTable的同步方法時(shí)，其他線程訪問(wèn)HashTable的同步方法時(shí)，可能會(huì)進(jìn)入阻塞或輪詢狀態(tài)。如線程1使用put進(jìn)行添加元素，線程2不但不能使用put方法添加元素，并且也不能使用get方法來(lái)獲取元素，所以競(jìng)爭(zhēng)越激烈效率越低。
鎖分段技術(shù)
HashTable容器在競(jìng)爭(zhēng)激烈的并發(fā)環(huán)境下表現(xiàn)出效率低下的原因，是因?yàn)樗性L問(wèn)HashTable的線程都必須競(jìng)爭(zhēng)同一把鎖，那假如容器里有多把鎖，每一把鎖用于鎖容器其中一部分?jǐn)?shù)據(jù)，那么當(dāng)多線程訪問(wèn)容器里不同數(shù)據(jù)段的數(shù)據(jù)時(shí)，線程間就不會(huì)存在鎖競(jìng)爭(zhēng)，從而可以有效的提高并發(fā)訪問(wèn)效率，
這就是ConcurrentHashMap所使用的鎖分段技術(shù)，首先將數(shù)據(jù)分成一段一段的存儲(chǔ)，然后給每一段數(shù)據(jù)配一把鎖，當(dāng)一個(gè)線程占用鎖訪問(wèn)其中一個(gè)段數(shù)據(jù)的時(shí)候，其他段的數(shù)據(jù)也能被其他線程訪問(wèn)。有些方法需要跨段，比如size()和containsValue()，它們可能需要鎖定整個(gè)表而而不僅僅是某個(gè)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(huì)出現(xiàn)死鎖，因?yàn)?strong>獲得鎖的順序是固定的。
oncurrentHashMap是由Segment數(shù)組結(jié)構(gòu)和HashEntry數(shù)組結(jié)構(gòu)組成。Segment是一種可重入鎖ReentrantLock，在ConcurrentHashMap里扮演鎖的角色，HashEntry則用于存儲(chǔ)鍵值對(duì)數(shù)據(jù)。一個(gè)ConcurrentHashMap里包含一個(gè)Segment數(shù)組，Segment的結(jié)構(gòu)和HashMap類(lèi)似，是一種數(shù)組和鏈表結(jié)構(gòu)， 一個(gè)Segment里包含一個(gè)HashEntry數(shù)組，每個(gè)HashEntry是一個(gè)鏈表結(jié)構(gòu)的元素， 每個(gè)Segment守護(hù)者一個(gè)HashEntry數(shù)組里的元素,當(dāng)對(duì)HashEntry數(shù)組的數(shù)據(jù)進(jìn)行修改時(shí)，必須首先獲得它對(duì)應(yīng)的Segment鎖。
二、應(yīng)用場(chǎng)景
當(dāng)有一個(gè)大數(shù)組時(shí)需要在多個(gè)線程共享時(shí)就可以考慮是否把它給分層多個(gè)節(jié)點(diǎn)了，避免大鎖。并可以考慮通過(guò)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(jì)數(shù)據(jù)表的事務(wù)時(shí)（事務(wù)某種意義上也是同步機(jī)制的體現(xiàn)），可以把一個(gè)表看成一個(gè)需要同步的數(shù)組，如果操作的表數(shù)據(jù)太多時(shí)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(1.7及之前)中主要實(shí)體類(lèi)就是三個(gè)：ConcurrentHashMap（整個(gè)Hash表）,Segment（桶），HashEntry（節(jié)點(diǎn)），對(duì)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[] segments;
不變(Immutable)和易變(Volatile)
ConcurrentHashMap完全允許多個(gè)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(gè)hash鏈中的一個(gè)節(jié)點(diǎn)，其結(jié)構(gòu)如下所示：
static final class HashEntry {
final K key;
final int hash;
volatile V value;
final HashEntry next;
}
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(kāi)始。
對(duì)于put操作，可以一律添加到Hash鏈的頭部。
但是對(duì)于remove操作，可能需要從中間刪除一個(gè)節(jié)點(diǎn)，這就需要將要?jiǎng)h除節(jié)點(diǎn)的前面所有節(jié)點(diǎn)整個(gè)復(fù)制一遍，最后一個(gè)節(jié)點(diǎn)指向要?jiǎng)h除結(jié)點(diǎn)的下一個(gè)結(jié)點(diǎn)。這在講解刪除操作時(shí)還會(huì)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(gè)段hash槽的的個(gè)數(shù)都是2^n，這使得通過(guò)位運(yùn)算就可以定位段和段中hash槽的位置。當(dāng)并發(fā)級(jí)別為默認(rèn)值16時(shí)，也就是段的個(gè)數(shù)，hash值的高4位決定分配在哪個(gè)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(gè)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(duì)hash值重新再hash一次。（這段似乎有點(diǎn)多余了 ）
定位操作：
final Segment segmentFor(int hash) {
return segments[(hash >>> segmentShift) & segmentMask];
}
既然ConcurrentHashMap使用分段鎖Segment來(lái)保護(hù)不同段的數(shù)據(jù)，那么在插入和獲取元素的時(shí)候，必須先通過(guò)哈希算法定位到Segment?？梢钥吹紺oncurrentHashMap會(huì)首先使用Wang/Jenkins hash的變種算法對(duì)元素的hashCode進(jìn)行一次再哈希。
再哈希，其目的是為了減少哈希沖突，使元素能夠均勻的分布在不同的Segment上，從而提高容器的存取效率。假如哈希的質(zhì)量差到極點(diǎn)，那么所有的元素都在一個(gè)Segment中，不僅存取元素緩慢，分段鎖也會(huì)失去意義。我做了一個(gè)測(cè)試，不通過(guò)再哈希而直接執(zhí)行哈希計(jì)算:
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);
計(jì)算后輸出的哈希值全是15，通過(guò)這個(gè)例子可以發(fā)現(xiàn)如果不進(jìn)行再哈希，哈希沖突會(huì)非常嚴(yán)重，因?yàn)橹灰臀灰粯樱瑹o(wú)論高位是什么數(shù)，其哈希值總是一樣。我們?cè)侔焉厦娴亩M(jìn)制數(shù)據(jù)進(jìn)行再哈希后結(jié)果如下，為了方便閱讀，不足32位的高位補(bǔ)了0，每隔四位用豎線分割下。
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
可以發(fā)現(xiàn)每一位的數(shù)據(jù)都散列開(kāi)了，通過(guò)這種再哈希能讓數(shù)字的每一位都能參加到哈希運(yùn)算當(dāng)中，從而減少哈希沖突。ConcurrentHashMap通過(guò)以下哈希算法定位segment。
默認(rèn)情況下segmentShift為28，segmentMask為15，再哈希后的數(shù)最大是32位二進(jìn)制數(shù)據(jù)，向右無(wú)符號(hào)移動(dòng)28位，意思是讓高4位參與到hash運(yùn)算中， (hash >>> segmentShift) & segmentMask的運(yùn)算結(jié)果分別是4，15，7和8，可以看到hash值沒(méi)有發(fā)生沖突。
final Segment segmentFor(int hash) {
return segments[(hash >>> segmentShift) & segmentMask];
}
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
所有的成員都是final的，其中segmentMask和segmentShift主要是為了定位段，參見(jiàn)上面的segmentFor方法。
關(guān)于Hash表的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，這里不想做過(guò)多的探討。
Hash表的一個(gè)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(gè)hash鏈中。與HashMap不同的是，ConcurrentHashMap使用多個(gè)子Hash表，也就是段(Segment)。
每個(gè)Segment相當(dāng)于一個(gè)子Hash表，它的數(shù)據(jù)成員如下：
static final class Segment extends ReentrantLock implements Serializable {
/**
* The number of elements in this segment"s region.
*/
transient volatileint count;
/**
* Number of updates that alter the size of the table. This is
* used during bulk-read methods to make sure they see a
* consistent snapshot: If modCounts change during a traversal
* of segments computing size or checking containsValue, then
* we might have an inconsistent view of state so (usually)
* must retry.
*/
transient int modCount;
/**
* The table is rehashed when its size exceeds this threshold.
* (The value of this field is always (int)(capacity *
* loadFactor).)
*/
transient int threshold;
/**
* The per-segment table.
*/
transient volatile HashEntry[] table;
/**
* The load factor for the hash table. Even though this value
* is same for all segments, it is replicated to avoid needing
* links to outer object.
* @serial
*/
final float loadFactor;
}
count用來(lái)統(tǒng)計(jì)該段數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)，它是volatile，它用來(lái)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(xiě)count值，每次讀取操作開(kāi)始都要讀取count的值。
這利用了 Java 5中對(duì)volatile語(yǔ)義的增強(qiáng)，對(duì)同一個(gè)volatile變量的寫(xiě)和讀存在happens-before關(guān)系。
modCount統(tǒng)計(jì)段結(jié)構(gòu)改變的次數(shù)，主要是為了檢測(cè)對(duì)多個(gè)段進(jìn)行遍歷過(guò)程中某個(gè)段是否發(fā)生改變，在講述跨段操作時(shí)會(huì)還會(huì)詳述。
threashold用來(lái)表示需要進(jìn)行rehash的界限值。
table數(shù)組存儲(chǔ)段中節(jié)點(diǎn)，每個(gè)數(shù)組元素是個(gè)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。
刪除操作remove(key)
public V remove(Object key) {
hash = hash(key.hashCode());
return segmentFor(hash).remove(key, hash, null);
}
整個(gè)操作是先定位到段，然后委托給段的remove操作。當(dāng)多個(gè)刪除操作并發(fā)進(jìn)行時(shí)，只要它們所在的段不相同，它們就可以同時(shí)進(jìn)行。
下面是Segment的remove方法實(shí)現(xiàn)：
V remove(Object key, int hash, Object value) {
lock();
try {
int c = count - 1;
HashEntry[] tab = table;
int index = hash & (tab.length - 1);
HashEntry first = tab[index];
HashEntry e = first;
while (e != null && (e.hash != hash || !key.equals(e.key)))
e = e.next;
V oldValue = null;
if (e != null) {
V v = e.value;
if (value == null || value.equals(v)) {
oldValue = v;
// All entries following removed node can stay
// in list, but all preceding ones need to be
// cloned.
++modCount;
HashEntry newFirst = e.next;
*for (HashEntry p = first; p != e; p = p.next)
*newFirst = new HashEntry(p.key, p.hash,
newFirst, p.value);
tab[index] = newFirst;
count = c; // write-volatile
}
}
return oldValue;
} finally {
unlock();
}
}
整個(gè)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?jiǎng)h除的節(jié)點(diǎn)e。
接下來(lái)，如果不存在這個(gè)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(gè)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(gè)for循環(huán)是做什么用的呢？（*號(hào)標(biāo)記）從代碼來(lái)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(gè)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(lái)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(lái)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(wèn)不需要同步從而節(jié)省時(shí)間有關(guān)
下面是個(gè)示意圖:
刪除元素之前：
刪除元素3之后：
第二個(gè)圖其實(shí)有點(diǎn)問(wèn)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(lái)結(jié)點(diǎn)順序相反，還好這不影響我們的討論。
整個(gè)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?jiǎng)h除的結(jié)點(diǎn)存在時(shí)，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(duì)段所做的結(jié)構(gòu)性修改。
第二，remove執(zhí)行的開(kāi)始就將table賦給一個(gè)局部變量tab，這是因?yàn)閠able是 volatile變量，讀寫(xiě)volatile變量的開(kāi)銷(xiāo)很大。編譯器也不能對(duì)volatile變量的讀寫(xiě)做任何優(yōu)化，直接多次訪問(wèn)非volatile實(shí)例變量沒(méi)有多大影響，編譯器會(huì)做相應(yīng)優(yōu)化。
，
`
get操作
ConcurrentHashMap的get操作是直接委托給Segment的get方法，直接看Segment的get方法：
V get(Object key, int hash) {
if (count != 0) { // read-volatile 當(dāng)前桶的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)是否為0
HashEntry e = getFirst(hash); 得到頭節(jié)點(diǎn)
while (e != null) {
if (e.hash == hash && key.equals(e.key)) {
V v = e.value;
if (v != null)
return v;
return readValueUnderLock(e); // recheck
}
e = e.next;
}
}
returnnull;
}
get操作不需要鎖。
除非讀到的值是空的才會(huì)加鎖重讀，我們知道HashTable容器的get方法是需要加鎖的，那么ConcurrentHashMap的get操作是如何做到不加鎖的呢？原因是它的get方法里將要使用的共享變量都定義成volatile
第一步是訪問(wèn)count變量，這是一個(gè)volatile變量，由于所有的修改操作在進(jìn)行結(jié)構(gòu)修改時(shí)都會(huì)在最后一步寫(xiě)count 變量，通過(guò)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(duì)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(lái)就是根據(jù)hash和key對(duì)hash鏈進(jìn)行遍歷找到要獲取的結(jié)點(diǎn)，如果沒(méi)有找到，直接訪回null。對(duì)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(guò)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(guò)時(shí)的頭結(jié)點(diǎn)，例如，當(dāng)執(zhí)行g(shù)et方法時(shí)，剛執(zhí)行完getFirst(hash)之后，另一個(gè)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(guò)對(duì)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)?put的時(shí)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)?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(yǔ)句：tab[index] = new HashEntry(key, hash, first, value)，在這條語(yǔ)句中，HashEntry構(gòu)造函數(shù)中對(duì)value的賦值以及對(duì)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(shí)，可能是一個(gè)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(xiě)或?qū)懞笞x都會(huì)引起數(shù)據(jù)的不一致，所以這里要對(duì)這個(gè)e重新上鎖再讀一遍，以保證得到的是正確值。
V readValueUnderLock(HashEntry e) {
lock();
try {
return e.value;
} finally {
unlock();
}
}
如用于統(tǒng)計(jì)當(dāng)前Segement大小的count字段和用于存儲(chǔ)值的HashEntry的value。定義成volatile的變量，能夠在線程之間保持可見(jiàn)性，能夠被多線程同時(shí)讀，并且保證不會(huì)讀到過(guò)期的值，但是只能被單線程寫(xiě)（有一種情況可以被多線程寫(xiě)，就是寫(xiě)入的值不依賴于原值），在get操作里只需要讀不需要寫(xiě)共享變量count和value，所以可以不用加鎖。之所以不會(huì)讀到過(guò)期的值，是根據(jù)java內(nèi)存模型的happen before原則，對(duì)volatile字段的寫(xiě)入操作先于讀操作，即使兩個(gè)線程同時(shí)修改和獲取volatile變量，get操作也能拿到最新的值，這是用volatile替換鎖的經(jīng)典應(yīng)用場(chǎng)景
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：
V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
lock();
try {
int c = count;
if (c++ > threshold) // ensure capacity
rehash();
HashEntry[] tab = table;
int index = hash & (tab.length - 1);
HashEntry first = tab[index];
HashEntry e = first;
while (e != null && (e.hash != hash || !key.equals(e.key)))
e = e.next;
V oldValue;
if (e != null) {
oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent)
e.value = value;
}
else {
oldValue = null;
++modCount;
tab[index] = new HashEntry(key, hash, first, value);
count = c; // write-volatile
}
return oldValue;
} finally {
unlock();
}
}
該方法也是在持有段鎖(鎖定整個(gè)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(gè)判斷是否超限的語(yǔ)句以確保容量不足時(shí)能夠rehash。
接著是找是否存在同樣一個(gè)key的結(jié)點(diǎn)，如果存在就直接替換這個(gè)結(jié)點(diǎn)的值。否則創(chuàng)建一個(gè)新的結(jié)點(diǎn)并添加到hash鏈的頭部，這時(shí)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(lái)segment里面才是真正的hashtable，即每個(gè)segment是一個(gè)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(gè)位置，之后得到的entry就是這個(gè)鏈的第一個(gè)節(jié)點(diǎn)，如果e!=null，說(shuō)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(gè)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(gè)新entry插入到鏈頭，剩下的就非常容易理解了
由于put方法里需要對(duì)共享變量進(jìn)行寫(xiě)入操作，所以為了線程安全，在操作共享變量時(shí)必須得加鎖。
Put方法首先定位到Segment，然后在Segment里進(jìn)行插入操作。插入操作需要經(jīng)歷兩個(gè)步驟，第一步判斷是否需要對(duì)Segment里的HashEntry數(shù)組進(jìn)行擴(kuò)容，第二步定位添加元素的位置然后放在HashEntry數(shù)組里。
是否需要擴(kuò)容。在插入元素前會(huì)先判斷Segment里的HashEntry數(shù)組是否超過(guò)容量（threshold），如果超過(guò)閥值，數(shù)組進(jìn)行擴(kuò)容。值得一提的是，Segment的擴(kuò)容判斷比HashMap更恰當(dāng)，因?yàn)镠ashMap是在插入元素后判斷元素是否已經(jīng)到達(dá)容量的，如果到達(dá)了就進(jìn)行擴(kuò)容，但是很有可能擴(kuò)容之后沒(méi)有新元素插入，這時(shí)HashMap就進(jìn)行了一次無(wú)效的擴(kuò)容。
`如何擴(kuò)容?擴(kuò)容的時(shí)候首先會(huì)創(chuàng)建一個(gè)兩倍于原容量的數(shù)組，然后將原數(shù)組里的元素進(jìn)行再hash后插入到新的數(shù)組里。為了高效ConcurrentHashMap不會(huì)對(duì)整個(gè)容器進(jìn)行擴(kuò)容，而只對(duì)某個(gè)segment進(jìn)行擴(kuò)容。
另一個(gè)操作是containsKey，這個(gè)實(shí)現(xiàn)就要簡(jiǎn)單得多了，因?yàn)樗恍枰x取值：
boolean containsKey(Object key, int hash) {
if (count != 0) { // read-volatile
HashEntry e = getFirst(hash);
while (e != null) {
if (e.hash == hash && key.equals(e.key))
returntrue;
e = e.next;
}
}
return false;
}
size()操作
如果我們要統(tǒng)計(jì)整個(gè)ConcurrentHashMap里元素的大小，就必須統(tǒng)計(jì)所有Segment里元素的大小后求和。
Segment里的全局變量count是一個(gè)volatile變量，那么在多線程場(chǎng)景下，我們是不是直接把所有Segment的count相加就可以得到整個(gè)ConcurrentHashMap大小了呢？
不是的，雖然相加時(shí)可以獲取每個(gè)Segment的count的最新值，但是拿到之后可能累加前使用的count發(fā)生了變化，那么統(tǒng)計(jì)結(jié)果就不準(zhǔn)了。所以最安全的做法，是在統(tǒng)計(jì)size的時(shí)候把所有Segment的put，remove和clean方法全部鎖住，但是這種做法顯然非常低效。
因?yàn)樵诶奂觕ount操作過(guò)程中，之前累加過(guò)的count發(fā)生變化的幾率非常小，所以ConcurrentHashMap的做法是先嘗試2次通過(guò)不鎖住Segment的方式來(lái)統(tǒng)計(jì)各個(gè)Segment大小，如果統(tǒng)計(jì)的過(guò)程中，容器的count發(fā)生了變化，則再采用加鎖的方式來(lái)統(tǒng)計(jì)所有Segment的大小。
那么ConcurrentHashMap是如何判斷在統(tǒng)計(jì)的時(shí)候容器是否發(fā)生了變化呢？
使用modCount變量，在put , remove和clean方法里操作元素前都會(huì)將變量modCount進(jìn)行加1，那么在統(tǒng)計(jì)size前后比較modCount是否發(fā)生變化，從而得知容器的大小是否發(fā)生變化。
其他資料: ConcurrentHashMap
