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摘要: 原创出处 http://cmsblogs.com/?p=2283 「小明哥」欢迎转载，保留摘要，谢谢！

ConcurrentHashMap的实现

此篇博客所有源码均来自JDK 1.8

HashMap是我们用得非常频繁的一个集合，但是由于它是非线程安全的，在多线程环境下，put操作是有可能产生死循环的，导致CPU利用率接近100%。为了解决该问题，提供了Hashtable和Collections.synchronizedMap(hashMap)两种解决方案，但是这两种方案都是对读写加锁，独占式，一个线程在读时其他线程必须等待，吞吐量较低，性能较为低下。故而Doug Lea大神给我们提供了高性能的线程安全HashMap：ConcurrentHashMap。

ConcurrentHashMap的实现

ConcurrentHashMap作为Concurrent一族，其有着高效地并发操作，相比Hashtable的笨重，ConcurrentHashMap则更胜一筹了。

在1.8版本以前，ConcurrentHashMap采用分段锁的概念，使锁更加细化，但是1.8已经改变了这种思路，而是利用CAS+Synchronized来保证并发更新的安全，当然底层采用数组+链表+红黑树的存储结构。

关于1.7和1.8的区别请参考占小狼博客：谈谈ConcurrentHashMap1.7和1.8的不同实现:http://www.jianshu.com/p/e694f1e868ec

我们从如下几个部分全面了解ConcurrentHashMap在1.8中是如何实现的：

重要概念
重要内部类
ConcurrentHashMap的初始化
put操作
get操作
size操作
扩容
红黑树转换

重要概念

ConcurrentHashMap定义了如下几个常量：

// 最大容量：2^30=1073741824
private static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

// 默认初始值，必须是2的幕数
private static final int DEFAULT_CAPACITY = 16;

//
static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;

//
private static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;

//
private static final float LOAD_FACTOR = 0.75f;

// 链表转红黑树阀值,> 8 链表转换为红黑树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

//树转链表阀值，小于等于6（tranfer时，lc、hc=0两个计数器分别++记录原bin、新binTreeNode数量，<=UNTREEIFY_THRESHOLD 则untreeify(lo)）
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

//
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

//
private static final int MIN_TRANSFER_STRIDE = 16;

//
private static int RESIZE_STAMP_BITS = 16;

// 2^15-1，help resize的最大线程数
private static final int MAX_RESIZERS = (1 << (32 - RESIZE_STAMP_BITS)) - 1;

// 32-16=16，sizeCtl中记录size大小的偏移量
private static final int RESIZE_STAMP_SHIFT = 32 - RESIZE_STAMP_BITS;

// forwarding nodes的hash值
static final int MOVED     = -1;

// 树根节点的hash值
static final int TREEBIN   = -2;

// ReservationNode的hash值
static final int RESERVED  = -3;

// 可用处理器数量
static final int NCPU = Runtime.getRuntime().availableProcessors();

上面是ConcurrentHashMap定义的常量，简单易懂，就不多阐述了。下面介绍ConcurrentHashMap几个很重要的概念。

table：用来存放Node节点数据的，默认为null，默认大小为16的数组，每次扩容时大小总是2的幂次方；
nextTable：扩容时新生成的数据，数组为table的两倍；
Node：节点，保存key-value的数据结构；
ForwardingNode：一个特殊的Node节点，hash值为-1，其中存储nextTable的引用。只有table发生扩容的时候，ForwardingNode才会发挥作用，作为一个占位符放在table中表示当前节点为null或则已经被移动
sizeCtl

：控制标识符，用来控制table初始化和扩容操作的，在不同的地方有不同的用途，其值也不同，所代表的含义也不同
- 负数代表正在进行初始化或扩容操作
- -1代表正在初始化
- -N 表示有N-1个线程正在进行扩容操作
- 正数或0代表hash表还没有被初始化，这个数值表示初始化或下一次进行扩容的大小

重要内部类

为了实现ConcurrentHashMap，Doug Lea提供了许多内部类来进行辅助实现，如Node，TreeNode,TreeBin等等。下面我们就一起来看看ConcurrentHashMap几个重要的内部类。

Node

作为ConcurrentHashMap中最核心、最重要的内部类，Node担负着重要角色：key-value键值对。所有插入ConCurrentHashMap的中数据都将会包装在Node中。定义如下：

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
    final int hash;
    final K key;
    volatile V val;             //带有volatile，保证可见性
    volatile Node<K,V> next;    //下一个节点的指针

    Node(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
        this.hash = hash;
        this.key = key;
        this.val = val;
        this.next = next;
    }

    public final K getKey()       { return key; }
    public final V getValue()     { return val; }
    public final int hashCode()   { return key.hashCode() ^ val.hashCode(); }
    public final String toString(){ return key + "=" + val; }
    /** 不允许修改value的值 */
    public final V setValue(V value) {
        throw new UnsupportedOperationException();
    }

    public final boolean equals(Object o) {
        Object k, v, u; Map.Entry<?,?> e;
        return ((o instanceof Map.Entry) &&
                (k = (e = (Map.Entry<?,?>)o).getKey()) != null &&
                (v = e.getValue()) != null &&
                (k == key || k.equals(key)) &&
                (v == (u = val) || v.equals(u)));
    }

    /**  赋值get()方法 */
    Node<K,V> find(int h, Object k) {
        Node<K,V> e = this;
        if (k != null) {
            do {
                K ek;
                if (e.hash == h &&
                        ((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
        return null;
    }
}

在Node内部类中，其属性value、next都是带有volatile的。同时其对value的setter方法进行了特殊处理，不允许直接调用其setter方法来修改value的值。最后Node还提供了find方法来赋值map.get()。

TreeNode

我们在学习HashMap的时候就知道，HashMap的核心数据结构就是链表。在ConcurrentHashMap中就不一样了，如果链表的数据过长是会转换为红黑树来处理。当它并不是直接转换，而是将这些链表的节点包装成TreeNode放在TreeBin对象中，然后由TreeBin完成红黑树的转换。所以TreeNode也必须是ConcurrentHashMap的一个核心类，其为树节点类，定义如下：

static final class TreeNode<K,V> extends Node<K,V> {
        TreeNode<K,V> parent;  // red-black tree links
        TreeNode<K,V> left;
        TreeNode<K,V> right;
        TreeNode<K,V> prev;    // needed to unlink next upon deletion
        boolean red;

        TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next,
                 TreeNode<K,V> parent) {
            super(hash, key, val, next);
            this.parent = parent;
        }


        Node<K,V> find(int h, Object k) {
            return findTreeNode(h, k, null);
        }

        //查找hash为h，key为k的节点
        final TreeNode<K,V> findTreeNode(int h, Object k, Class<?> kc) {
            if (k != null) {
                TreeNode<K,V> p = this;
                do  {
                    int ph, dir; K pk; TreeNode<K,V> q;
                    TreeNode<K,V> pl = p.left, pr = p.right;
                    if ((ph = p.hash) > h)
                        p = pl;
                    else if (ph < h)
                        p = pr;
                    else if ((pk = p.key) == k || (pk != null && k.equals(pk)))
                        return p;
                    else if (pl == null)
                        p = pr;
                    else if (pr == null)
                        p = pl;
                    else if ((kc != null ||
                            (kc = comparableClassFor(k)) != null) &&
                            (dir = compareComparables(kc, k, pk)) != 0)
                        p = (dir < 0) ? pl : pr;
                    else if ((q = pr.findTreeNode(h, k, kc)) != null)
                        return q;
                    else
                        p = pl;
                } while (p != null);
            }
            return null;
        }
    }

源码展示TreeNode继承Node，且提供了findTreeNode用来查找查找hash为h，key为k的节点。

TreeBin

该类并不负责key-value的键值对包装，它用于在链表转换为红黑树时包装TreeNode节点，也就是说ConcurrentHashMap红黑树存放是TreeBin，不是TreeNode。该类封装了一系列的方法，包括putTreeVal、lookRoot、UNlookRoot、remove、balanceInsetion、balanceDeletion。由于TreeBin的代码太长我们这里只展示构造方法（构造方法就是构造红黑树的过程）：

static final class TreeBin<K,V> extends Node<K,V> {
    TreeNode<K, V> root;
    volatile TreeNode<K, V> first;
    volatile Thread waiter;
    volatile int lockState;
    static final int WRITER = 1; // set while holding write lock
    static final int WAITER = 2; // set when waiting for write lock
    static final int READER = 4; // increment value for setting read lock

    TreeBin(TreeNode<K, V> b) {
        super(TREEBIN, null, null, null);
        this.first = b;
        TreeNode<K, V> r = null;
        for (TreeNode<K, V> x = b, next; x != null; x = next) {
            next = (TreeNode<K, V>) x.next;
            x.left = x.right = null;
            if (r == null) {
                x.parent = null;
                x.red = false;
                r = x;
            } else {
                K k = x.key;
                int h = x.hash;
                Class<?> kc = null;
                for (TreeNode<K, V> p = r; ; ) {
                    int dir, ph;
                    K pk = p.key;
                    if ((ph = p.hash) > h)
                        dir = -1;
                    else if (ph < h)
                        dir = 1;
                    else if ((kc == null &&
                            (kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
                            (dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0)
                        dir = tieBreakOrder(k, pk);
                    TreeNode<K, V> xp = p;
                    if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
                        x.parent = xp;
                        if (dir <= 0)
                            xp.left = x;
                        else
                            xp.right = x;
                        r = balanceInsertion(r, x);
                        break;
                    }
                }
            }
        }
        this.root = r;
        assert checkInvariants(root);
    }

    /** 省略很多代码 */
}

通过构造方法是不是发现了部分端倪，构造方法就是在构造一个红黑树的过程。

ForwardingNode

这是一个真正的辅助类，该类仅仅只存活在ConcurrentHashMap扩容操作时。只是一个标志节点，并且指向nextTable，它提供find方法而已。该类也是集成Node节点，其hash为-1，key、value、next均为null。如下：

static final class ForwardingNode<K,V> extends Node<K,V> {
       final Node<K,V>[] nextTable;
       ForwardingNode(Node<K,V>[] tab) {
           super(MOVED, null, null, null);
           this.nextTable = tab;
       }

       Node<K,V> find(int h, Object k) {
           // loop to avoid arbitrarily deep recursion on forwarding nodes
           outer: for (Node<K,V>[] tab = nextTable;;) {
               Node<K,V> e; int n;
               if (k == null || tab == null || (n = tab.length) == 0 ||
                       (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) == null)
                   return null;
               for (;;) {
                   int eh; K ek;
                   if ((eh = e.hash) == h &&
                           ((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))
                       return e;
                   if (eh < 0) {
                       if (e instanceof ForwardingNode) {
                           tab = ((ForwardingNode<K,V>)e).nextTable;
                           continue outer;
                       }
                       else
                           return e.find(h, k);
                   }
                   if ((e = e.next) == null)
                       return null;
               }
           }
       }
   }

构造函数

ConcurrentHashMap提供了一系列的构造函数用于创建ConcurrentHashMap对象：

public ConcurrentHashMap() {
}

public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {
    if (initialCapacity < 0)
        throw new IllegalArgumentException();
    int cap = ((initialCapacity >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ?
               MAXIMUM_CAPACITY :
               tableSizeFor(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1));
    this.sizeCtl = cap;
}

public ConcurrentHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
    this.sizeCtl = DEFAULT_CAPACITY;
    putAll(m);
}

public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
    this(initialCapacity, loadFactor, 1);
}

public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
                         float loadFactor, int concurrencyLevel) {
    if (!(loadFactor > 0.0f) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
        throw new IllegalArgumentException();
    if (initialCapacity < concurrencyLevel)   // Use at least as many bins
        initialCapacity = concurrencyLevel;   // as estimated threads
    long size = (long)(1.0 + (long)initialCapacity / loadFactor);
    int cap = (size >= (long)MAXIMUM_CAPACITY) ?
        MAXIMUM_CAPACITY : tableSizeFor((int)size);
    this.sizeCtl = cap;
}

初始化： initTable()

ConcurrentHashMap的初始化主要由initTable()方法实现，在上面的构造函数中我们可以看到，其实ConcurrentHashMap在构造函数中并没有做什么事，仅仅只是设置了一些参数而已。其真正的初始化是发生在插入的时候，例如put、merge、compute、computeIfAbsent、computeIfPresent操作时。其方法定义如下：

private final Node<K,V>[] initTable() {
    Node<K,V>[] tab; int sc;
    while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
        //sizeCtl < 0 表示有其他线程在初始化，该线程必须挂起
        if ((sc = sizeCtl) < 0)
            Thread.yield();
        // 如果该线程获取了初始化的权利，则用CAS将sizeCtl设置为-1，表示本线程正在初始化
        else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
                // 进行初始化
            try {
                if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
                    int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
                    @SuppressWarnings("unchecked")
                    Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
                    table = tab = nt;
                    // 下次扩容的大小
                    sc = n - (n >>> 2); ///相当于0.75*n 设置一个扩容的阈值
                }
            } finally {
                sizeCtl = sc;
            }
            break;
        }
    }
    return tab;
}

初始化方法initTable()的关键就在于sizeCtl，该值默认为0，如果在构造函数时有参数传入该值则为2的幂次方。该值如果 < 0，表示有其他线程正在初始化，则必须暂停该线程。如果线程获得了初始化的权限则先将sizeCtl设置为-1，防止有其他线程进入，最后将sizeCtl设置0.75 * n，表示扩容的阈值。

put操作

ConcurrentHashMap最常用的put、get操作，ConcurrentHashMap的put操作与HashMap并没有多大区别，其核心思想依然是根据hash值计算节点插入在table的位置，如果该位置为空，则直接插入，否则插入到链表或者树中。但是ConcurrentHashMap会涉及到多线程情况就会复杂很多。我们先看源代码，然后根据源代码一步一步分析：

public V put(K key, V value) {
        return putVal(key, value, false);
    }

    final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
        //key、value均不能为null
        if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
        //计算hash值
        int hash = spread(key.hashCode());
        int binCount = 0;
        for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
            Node<K,V> f; int n, i, fh;
            // table为null，进行初始化工作
            if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
                tab = initTable();
            //如果i位置没有节点，则直接插入，不需要加锁
            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
            }
            // 有线程正在进行扩容操作，则先帮助扩容
            else if ((fh = f.hash) == MOVED)
                tab = helpTransfer(tab, f);
            else {
                V oldVal = null;
                //对该节点进行加锁处理（hash值相同的链表的头节点），对性能有点儿影响
                synchronized (f) {
                    if (tabAt(tab, i) == f) {
                        //fh > 0 表示为链表，将该节点插入到链表尾部
                        if (fh >= 0) {
                            binCount = 1;
                            for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
                                K ek;
                                //hash 和 key 都一样，替换value
                                if (e.hash == hash &&
                                        ((ek = e.key) == key ||
                                                (ek != null && key.equals(ek)))) {
                                    oldVal = e.val;
                                    //putIfAbsent()
                                    if (!onlyIfAbsent)
                                        e.val = value;
                                    break;
                                }
                                Node<K,V> pred = e;
                                //链表尾部  直接插入
                                if ((e = e.next) == null) {
                                    pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
                                            value, null);
                                    break;
                                }
                            }
                        }
                        //树节点，按照树的插入操作进行插入
                        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) {
                    // 如果链表长度已经达到临界值8 就需要把链表转换为树结构
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
                        treeifyBin(tab, i);
                    if (oldVal != null)
                        return oldVal;
                    break;
                }
            }
        }

        //size + 1
        addCount(1L, binCount);
        return null;
    }

按照上面的源码，我们可以确定put整个流程如下：

判空；ConcurrentHashMap的key、value都不允许为null

计算hash。利用方法计算hash值。

static final int spread(int h) {
    return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS;
}

遍历table，进行节点插入操作，过程如下：
- 如果table为空，则表示ConcurrentHashMap还没有初始化，则进行初始化操作：initTable()
- 根据hash值获取节点的位置i，若该位置为空，则直接插入，这个过程是不需要加锁的。计算f位置：i=(n - 1) & hash
- 如果检测到fh = f.hash == -1，则f是ForwardingNode节点，表示有其他线程正在进行扩容操作，则帮助线程一起进行扩容操作
- 如果f.hash >= 0 表示是链表结构，则遍历链表，如果存在当前key节点则替换value，否则插入到链表尾部。如果f是TreeBin类型节点，则按照红黑树的方法更新或者增加节点
- 若链表长度 > TREEIFY_THRESHOLD(默认是8)，则将链表转换为红黑树结构
调用addCount方法，ConcurrentHashMap的size + 1

这里整个put操作已经完成。

get操作

ConcurrentHashMap的get操作还是挺简单的，无非就是通过hash来找key相同的节点而已，当然需要区分链表和树形两种情况。

public V get(Object key) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
    // 计算hash
    int h = spread(key.hashCode());
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
        // 搜索到的节点key与传入的key相同且不为null,直接返回这个节点
        if ((eh = e.hash) == h) {
            if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
                return e.val;
        }
        // 树
        else if (eh < 0)
            return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
        // 链表，遍历
        while ((e = e.next) != null) {
            if (e.hash == h &&
                    ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
                return e.val;
        }
    }
    return null;
}

get操作的整个逻辑非常清楚：

计算hash值
判断table是否为空，如果为空，直接返回null
根据hash值获取table中的Node节点（tabAt(tab, (n - 1) & h)），然后根据链表或者树形方式找到相对应的节点，返回其value值。

size 操作

ConcurrentHashMap的size()方法我们虽然用得不是很多，但是我们还是很有必要去了解的。ConcurrentHashMap的size()方法返回的是一个不精确的值，因为在进行统计的时候有其他线程正在进行插入和删除操作。当然为了这个不精确的值，ConcurrentHashMap也是操碎了心。

为了更好地统计size，ConcurrentHashMap提供了baseCount、counterCells两个辅助变量和一个CounterCell辅助内部类。

   @sun.misc.Contended static final class CounterCell {
       volatile long value;
       CounterCell(long x) { value = x; }
   }

//ConcurrentHashMap中元素个数,但返回的不一定是当前Map的真实元素个数。基于CAS无锁更新
   private transient volatile long baseCount;

   private transient volatile CounterCell[] counterCells;

这里我们需要清楚CounterCell 的定义

size()方法定义如下：

public int size() {
    long n = sumCount();
    return ((n < 0L) ? 0 :
            (n > (long)Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE :
            (int)n);
}

内部调用sunmCount()：

final long sumCount() {
    CounterCell[] as = counterCells; CounterCell a;
    long sum = baseCount;
    if (as != null) {
        for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
            //遍历，所有counter求和
            if ((a = as[i]) != null)
                sum += a.value;
        }
    }
    return sum;
}

sumCount()就是迭代counterCells来统计sum的过程。我们知道put操作时，肯定会影响size()，我们就来看看CouncurrentHashMap是如何为了这个不和谐的size()操碎了心。

在put()方法最后会调用addCount()方法，该方法主要做两件事，一件更新baseCount的值，第二件检测是否进行扩容，我们只看更新baseCount部分：

  private final void addCount(long x, int check) {
      CounterCell[] as; long b, s;
      // s = b + x，完成baseCount++操作；
      if ((as = counterCells) != null ||
          !U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
          CounterCell a; long v; int m;
          boolean uncontended = true;
          if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
              (a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
              !(uncontended =
                U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) {
              //  多线程CAS发生失败时执行
              fullAddCount(x, uncontended);
              return;
          }
          if (check <= 1)
              return;
          s = sumCount();
      }

// 检查是否进行扩容
  }

x == 1，如果counterCells == null，则U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)，如果并发竞争比较大可能会导致改过程失败，如果失败则最终会调用fullAddCount()方法。其实为了提高高并发的时候baseCount可见性的失败问题，又避免一直重试，JDK 8 引入了类Striped64,其中LongAdder和DoubleAdder都是基于该类实现的，而CounterCell也是基于Striped64实现的。如果counterCells ！= null，且uncontended = U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x)也失败了，同样会调用fullAddCount()方法，最后调用sumCount()计算s。

其实在1.8中，它不推荐size()方法，而是推崇mappingCount()方法，该方法的定义和size()方法基本一致：

public long mappingCount() {
    long n = sumCount();
    return (n < 0L) ? 0L : n; // ignore transient negative values
}

扩容操作

当ConcurrentHashMap中table元素个数达到了容量阈值（sizeCtl）时，则需要进行扩容操作。在put操作时最后一个会调用addCount(long x, int check)，该方法主要做两个工作：1.更新baseCount；2.检测是否需要扩容操作。如下：

private final void addCount(long x, int check) {
    CounterCell[] as; long b, s;
    // 更新baseCount

    //check >= 0 :则需要进行扩容操作
    if (check >= 0) {
        Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
        while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
                (n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {
            int rs = resizeStamp(n);
            if (sc < 0) {
                if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
                        sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
                        transferIndex <= 0)
                    break;
                if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
                    transfer(tab, nt);
            }

            //当前线程是唯一的或是第一个发起扩容的线程  此时nextTable=null
            else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
                    (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
                transfer(tab, null);
            s = sumCount();
        }
    }
}

transfer()方法为ConcurrentHashMap扩容操作的核心方法。由于ConcurrentHashMap支持多线程扩容，而且也没有进行加锁，所以实现会变得有点儿复杂。整个扩容操作分为两步：

构建一个nextTable，其大小为原来大小的两倍，这个步骤是在单线程环境下完成的
将原来table里面的内容复制到nextTable中，这个步骤是允许多线程操作的，所以性能得到提升，减少了扩容的时间消耗

我们先来看看源代码，然后再一步一步分析：

private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
      int n = tab.length, stride;
      // 每核处理的量小于16，则强制赋值16
      if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
          stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
      if (nextTab == null) {            // initiating
          try {
              @SuppressWarnings("unchecked")
              Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1];        //构建一个nextTable对象，其容量为原来容量的两倍
              nextTab = nt;
          } catch (Throwable ex) {      // try to cope with OOME
              sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
              return;
          }
          nextTable = nextTab;
          transferIndex = n;
      }
      int nextn = nextTab.length;
      // 连接点指针，用于标志位（fwd的hash值为-1，fwd.nextTable=nextTab）
      ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
      // 当advance == true时，表明该节点已经处理过了
      boolean advance = true;
      boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
      for (int i = 0, bound = 0;;) {
          Node<K,V> f; int fh;
          // 控制 --i ,遍历原hash表中的节点
          while (advance) {
              int nextIndex, nextBound;
              if (--i >= bound || finishing)
                  advance = false;
              else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
                  i = -1;
                  advance = false;
              }
              // 用CAS计算得到的transferIndex
              else if (U.compareAndSwapInt
                      (this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
                              nextBound = (nextIndex > stride ?
                                      nextIndex - stride : 0))) {
                  bound = nextBound;
                  i = nextIndex - 1;
                  advance = false;
              }
          }
          if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
              int sc;
              // 已经完成所有节点复制了
              if (finishing) {
                  nextTable = null;
                  table = nextTab;        // table 指向nextTable
                  sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);     // sizeCtl阈值为原来的1.5倍
                  return;     // 跳出死循环，
              }
              // CAS 更扩容阈值，在这里面sizectl值减一，说明新加入一个线程参与到扩容操作
              if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
                  if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
                      return;
                  finishing = advance = true;
                  i = n; // recheck before commit
              }
          }
          // 遍历的节点为null，则放入到ForwardingNode 指针节点
          else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
              advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
          // f.hash == -1 表示遍历到了ForwardingNode节点，意味着该节点已经处理过了
          // 这里是控制并发扩容的核心
          else if ((fh = f.hash) == MOVED)
              advance = true; // already processed
          else {
              // 节点加锁
              synchronized (f) {
                  // 节点复制工作
                  if (tabAt(tab, i) == f) {
                      Node<K,V> ln, hn;
                      // fh >= 0 ,表示为链表节点
                      if (fh >= 0) {
                          // 构造两个链表  一个是原链表  另一个是原链表的反序排列
                          int runBit = fh & n;
                          Node<K,V> lastRun = f;
                          for (Node<K,V> p = f.next; p != null; p = p.next) {
                              int b = p.hash & n;
                              if (b != runBit) {
                                  runBit = b;
                                  lastRun = p;
                              }
                          }
                          if (runBit == 0) {
                              ln = lastRun;
                              hn = null;
                          }
                          else {
                              hn = lastRun;
                              ln = null;
                          }
                          for (Node<K,V> p = f; p != lastRun; p = p.next) {
                              int ph = p.hash; K pk = p.key; V pv = p.val;
                              if ((ph & n) == 0)
                                  ln = new Node<K,V>(ph, pk, pv, ln);
                              else
                                  hn = new Node<K,V>(ph, pk, pv, hn);
                          }
                          // 在nextTable i 位置处插上链表
                          setTabAt(nextTab, i, ln);
                          // 在nextTable i + n 位置处插上链表
                          setTabAt(nextTab, i + n, hn);
                          // 在table i 位置处插上ForwardingNode 表示该节点已经处理过了
                          setTabAt(tab, i, fwd);
                          // advance = true 可以执行--i动作，遍历节点
                          advance = true;
                      }
                      // 如果是TreeBin，则按照红黑树进行处理，处理逻辑与上面一致
                      else if (f instanceof TreeBin) {
                          TreeBin<K,V> t = (TreeBin<K,V>)f;
                          TreeNode<K,V> lo = null, loTail = null;
                          TreeNode<K,V> hi = null, hiTail = null;
                          int lc = 0, hc = 0;
                          for (Node<K,V> e = t.first; e != null; e = e.next) {
                              int h = e.hash;
                              TreeNode<K,V> p = new TreeNode<K,V>
                                      (h, e.key, e.val, null, null);
                              if ((h & n) == 0) {
                                  if ((p.prev = loTail) == null)
                                      lo = p;
                                  else
                                      loTail.next = p;
                                  loTail = p;
                                  ++lc;
                              }
                              else {
                                  if ((p.prev = hiTail) == null)
                                      hi = p;
                                  else
                                      hiTail.next = p;
                                  hiTail = p;
                                  ++hc;
                              }
                          }

                          // 扩容后树节点个数若<=6，将树转链表
                          ln = (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) ? untreeify(lo) :
                                  (hc != 0) ? new TreeBin<K,V>(lo) : t;
                          hn = (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) ? untreeify(hi) :
                                  (lc != 0) ? new TreeBin<K,V>(hi) : t;
                          setTabAt(nextTab, i, ln);
                          setTabAt(nextTab, i + n, hn);
                          setTabAt(tab, i, fwd);
                          advance = true;
                      }
                  }
              }
          }
      }
  }

上面的源码有点儿长，稍微复杂了一些，在这里我们抛弃它多线程环境，我们从单线程角度来看：

为每个内核分任务，并保证其不小于16
检查nextTable是否为null，如果是，则初始化nextTable，使其容量为table的两倍
死循环遍历节点，知道finished：节点从table复制到nextTable中，支持并发，请思路如下：
- 如果节点 f 为null，则插入ForwardingNode（采用Unsafe.compareAndSwapObjectf方法实现），这个是触发并发扩容的关键
- 如果f为链表的头节点（fh >= 0）,则先构造一个反序链表，然后把他们分别放在nextTable的i和i + n位置，并将ForwardingNode 插入原节点位置，代表已经处理过了
- 如果f为TreeBin节点，同样也是构造一个反序，同时需要判断是否需要进行unTreeify()操作，并把处理的结果分别插入到nextTable的i 和i+nw位置，并插入ForwardingNode 节点
所有节点复制完成后，则将table指向nextTable，同时更新sizeCtl = nextTable的0.75倍，完成扩容过程

在多线程环境下，ConcurrentHashMap用两点来保证正确性：ForwardingNode和synchronized。当一个线程遍历到的节点如果是ForwardingNode，则继续往后遍历，如果不是，则将该节点加锁，防止其他线程进入，完成后设置ForwardingNode节点，以便要其他线程可以看到该节点已经处理过了，如此交叉进行，高效而又安全。

下图是扩容的过程（来自：http://blog.csdn.net/u010723709/article/details/48007881）：

[ 201703050001_24]

在put操作时如果发现fh.hash = -1，则表示正在进行扩容操作，则当前线程会协助进行扩容操作。

else if ((fh = f.hash) == MOVED)
    tab = helpTransfer(tab, f);

helpTransfer()方法为协助扩容方法，当调用该方法的时候，nextTable一定已经创建了，所以该方法主要则是进行复制工作。如下：

final Node<K,V>[] helpTransfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V> f) {
    Node<K,V>[] nextTab; int sc;
    if (tab != null && (f instanceof ForwardingNode) &&
            (nextTab = ((ForwardingNode<K,V>)f).nextTable) != null) {
        int rs = resizeStamp(tab.length);
        while (nextTab == nextTable && table == tab &&
                (sc = sizeCtl) < 0) {
            if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
                    sc == rs + MAX_RESIZERS || transferIndex <= 0)
                break;
            if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1)) {
                transfer(tab, nextTab);
                break;
            }
        }
        return nextTab;
    }
    return table;
}

转换红黑树

在put操作是，如果发现链表结构中的元素超过了TREEIFY_THRESHOLD（默认为8），则会把链表转换为红黑树，已便于提高查询效率。如下：

if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
    treeifyBin(tab, i);

调用treeifyBin方法用与将链表转换为红黑树。

private final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int index) {
        Node<K,V> b; int n, sc;
        if (tab != null) {
            if ((n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)//如果table.length<64 就扩大一倍 返回
                tryPresize(n << 1);
            else if ((b = tabAt(tab, index)) != null && b.hash >= 0) {
                synchronized (b) {
                    if (tabAt(tab, index) == b) {
                        TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
                        //构造了一个TreeBin对象 把所有Node节点包装成TreeNode放进去
                        for (Node<K,V> e = b; e != null; e = e.next) {
                            TreeNode<K,V> p =
                                new TreeNode<K,V>(e.hash, e.key, e.val,
                                                  null, null);//这里只是利用了TreeNode封装 而没有利用TreeNode的next域和parent域
                            if ((p.prev = tl) == null)
                                hd = p;
                            else
                                tl.next = p;
                            tl = p;
                        }
                        //在原来index的位置 用TreeBin替换掉原来的Node对象
                        setTabAt(tab, index, new TreeBin<K,V>(hd));
                    }
                }
            }
        }
    }

从上面源码可以看出，构建红黑树的过程是同步的，进入同步后过程如下：

根据table中index位置Node链表，重新生成一个hd为头结点的TreeNode
根据hd头结点，生成TreeBin树结构，并用TreeBin替换掉原来的Node对象。

整个红黑树的构建过程有点儿复杂，关于ConcurrentHashMap 红黑树的构建过程，我们后续分析。

【注】：ConcurrentHashMap的扩容和链表转红黑树稍微复杂点，后续另起博文分析

666. 彩蛋

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