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解析ConcurrentHashMap: 預(yù)熱(內(nèi)部一些小方法分析)

 更新時間:2021年06月10日 15:43:48   作者:興趣使然の草帽路飛  
ConcurrentHashMap是由Segment數(shù)組結(jié)構(gòu)和HashEntry數(shù)組結(jié)構(gòu)組成。Segment的結(jié)構(gòu)和HashMap類似,是一種數(shù)組和鏈表結(jié)構(gòu),今天給大家普及java面試常見問題---ConcurrentHashMap知識,一起看看吧

前面一篇文章中介紹了并發(fā)HashMap的主要成員屬性,內(nèi)部類和構(gòu)造函數(shù)

下面在正式分析并發(fā)HashMap成員方法之前,先分析一些內(nèi)部類中的字方法函數(shù):

首先來看下ConcurrentHashMap內(nèi)部類Node中的hash成員屬性值的計算方法spread(int h):

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
    final int hash;// 該屬性是通過spread(int h)方法計算得到~
    final K key;
    volatile V val;
    volatile Node<K,V> next;
    Node(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
        this.hash = hash;
        this.key = key;
        this.val = val;
        this.next = next;
    }
    ...
}

1、spread(int h)方法

/**
 * 計算Node節(jié)點hash值的算法:參數(shù)h為hash值
 * eg: 
 * h二進制為 --> 	 		 		 1100 0011 1010 0101 0001 1100 0001 1110
 * (h >>> 16) -->  					0000 0000 0000 0000 1100 0011 1010 0101 
 * (h ^ (h >>> 16)) -->				1100 0011 1010 0101 1101 1111 1011 1011
 * 注:(h ^ (h >>> 16)) 目的是讓h的高16位也參與尋址計算,使得到的hash值更分散,減少hash沖突產(chǎn)生~
 * ------------------------------------------------------------------------------
 * HASH_BITS -->					0111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111
 * (h ^ (h >>> 16)) -->				1100 0011 1010 0101 1101 1111 1011 1011
 * (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS --> 0100 0011 1010 0101 1101 1111 1011 1011
 * 注: (h ^ (h >>> 16))得到的結(jié)果再& HASH_BITS,目的是為了讓得到的hash值結(jié)果始終是一個正數(shù)
 */
static final int spread(int h) {
    // 讓原來的hash值異或^原來hash值的右移16位,再與&上HASH_BITS(0x7fffffff: 二進制為31個1)
    return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS;
}

下面介紹tabAt(Node<K,V>[] tab, int i)方法:獲取 tab(Node[]) 數(shù)組指定下標(biāo) i 的Node節(jié)點。

2、tabAt方法

/**
 * 獲取 tab(Node[]) 數(shù)組指定下標(biāo) i 的Node節(jié)點
 * Node<K,V>[] tab:表示Node[]數(shù)組
 * int i:表示數(shù)組下標(biāo)
 */
static final <K,V> Node<K,V> tabAt(Node<K,V>[] tab, int i) {
    // ((long)i << ASHIFT) + ABASE 的作用:請看下面的分析描述~
    return (Node<K,V>)U.getObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE);
}

在分析((long)i << ASHIFT) + ABASE時,先復(fù)習(xí)一下上一篇文章:ConcurrentHashMap源碼解析_01 成員屬性、內(nèi)部類、構(gòu)造方法分析中介紹到的一些屬性字段的含義:

// Node數(shù)組的class對象
Class<?> ak = Node[].class;
// U.arrayBaseOffset(ak):根據(jù)as獲取Node[]數(shù)組第一個元素的偏移地址ABASE
ABASE = U.arrayBaseOffset(ak);
// scale:表示數(shù)組中每一個單元所占用的空間大小,即scale表示Node[]數(shù)組中每一個單元所占用的空間
int scale = U.arrayIndexScale(ak);// scale必須為2的次冪數(shù)
// numberOfLeadingZeros(scale) 根據(jù)scale,返回當(dāng)前數(shù)值轉(zhuǎn)換為二進制后,從高位到地位開始統(tǒng)計,統(tǒng)計有多少個0連續(xù)在一塊:eg, 8轉(zhuǎn)換二進制=>1000 則 numberOfLeadingZeros(8)的結(jié)果就是28,為什么呢?因為Integer是32位,1000占4位,那么前面就有32-4個0,即連續(xù)最長的0的個數(shù)為28個
// 4轉(zhuǎn)換二進制=>100 則 numberOfLeadingZeros(8)的結(jié)果就是29
// ASHIFT = 31 - Integer.numberOfLeadingZeros(4) = 2 那么ASHIFT的作用是什么呢?其實它有數(shù)組尋址的一個作用:
// 拿到下標(biāo)為5的Node[]數(shù)組元素的偏移地址(存儲地址):假設(shè)此時 根據(jù)scale計算得到的ASHIFT = 2
// ABASE + (5 << ASHIFT) == ABASE + (5 << 2) == ABASE + 5 * scale(乘法運算效率低),就得到了下標(biāo)為5的數(shù)組元素的偏移地址
ASHIFT = 31 - Integer.numberOfLeadingZeros(scale);

由上面的幾個屬性字段的復(fù)習(xí)介紹,不難得出:

((long)i << ASHIFT) + ABASE 就是得到當(dāng)前Node[] 數(shù)組下標(biāo)為i的節(jié)點對象的偏移地址。

然后再通過(Node<K,V>)U.getObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE) 方法,根據(jù)Node[]目標(biāo)節(jié)點Node的偏移地址兩個參數(shù),得到下標(biāo)為i的Node節(jié)點對象。

雖然這樣很繞,不如,但是直接根據(jù)偏移地址去尋找數(shù)組元素效率較高~

3、casTabAt方法

/**
 * 通過CAS的方式去向Node數(shù)組指定位置i設(shè)置節(jié)點值,設(shè)置成功返回true,否則返回false
 * Node<K,V>[] tab:表示Node[]數(shù)組
 * int i:表示數(shù)組下標(biāo)
 * Node<K,V> c:期望節(jié)點值
 * Node<K,V> v:要設(shè)置的節(jié)點值
 */
static final <K,V> boolean casTabAt(Node<K,V>[] tab, int i,
                                    Node<K,V> c, Node<K,V> v) {
    // 調(diào)用Unsafe的比較并交換去設(shè)置Node[]數(shù)組指定位置的節(jié)點值,參數(shù)如下:
    // tab:Node[]數(shù)組
    // ((long)i << ASHIFT) + ABASE:下標(biāo)為i數(shù)組桶的偏移地址
    // c:期望節(jié)點值
    // v:要設(shè)置的節(jié)點值
    return U.compareAndSwapObject(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, c, v);
}

4、setTabAt方法

/**
 * 根據(jù)數(shù)組下標(biāo)i,設(shè)置Node[]數(shù)組指定下標(biāo)位置的節(jié)點值:
 * Node<K,V>[] tab:表示Node[]數(shù)組
 * int i:表示數(shù)組下標(biāo)
 * Node<K,V> v:要設(shè)置的節(jié)點值
 */
static final <K,V> void setTabAt(Node<K,V>[] tab, int i, Node<K,V> v) {
    // ((long)i << ASHIFT) + ABASE:下標(biāo)為i數(shù)組桶的偏移地址
    U.putObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, v);
}

5、resizeStamp方法

/**
 * table數(shù)組擴容時,計算出一個擴容標(biāo)識戳,當(dāng)需要并發(fā)擴容時,當(dāng)前線程必須拿到擴容標(biāo)識戳才能參與擴容:
 */
static final int resizeStamp(int n) {
    // RESIZE_STAMP_BITS:固定值16,與擴容相關(guān),計算擴容時會根據(jù)該屬性值生成一個擴容標(biāo)識戳
    return Integer.numberOfLeadingZeros(n) | (1 << (RESIZE_STAMP_BITS - 1));
}
=

舉例子分析一下:

當(dāng)我們需要table容量從16 庫容到32時:Integer.numberOfLeadingZeros(16) 會得到,怎么得來的呢?

  • numberOfLeadingZeros(n) 根據(jù)傳入的n,返回當(dāng)前數(shù)值轉(zhuǎn)換為二進制后,從高位到地位開始統(tǒng)計,統(tǒng)計有多少個0連續(xù)在一塊:
  • eg:16 轉(zhuǎn)換二進制 => 1 0000 則 numberOfLeadingZeros(16)的結(jié)果就是 27,因為Integer是32位,1 0000占5位,那么前面就有(32 - 5)個0,即連續(xù)最長的0的個數(shù)為27個。
  • (1 << (RESIZE_STAMP_BITS - 1)):其中RESIZE_STAMP_BITS是一個固定值16,與擴容相關(guān),計算擴容時會根據(jù)該屬性值生成一個擴容標(biāo)識戳。

下面就來計算一下:

// 從16擴容到32
16 -> 32 
// 用A表示:
numberOfLeadingZeros(16) => 1 0000 => 27 => 0000 0000 0001 1011
// 用B表示:
(1 << (RESIZE_STAMP_BITS - 1)) => (1 << (16 - 1) => 1000 0000 0000 0000 => 32768
// A | B 
Integer.numberOfLeadingZeros(n) | (1 << (RESIZE_STAMP_BITS - 1)) 
-----------------------------------------------------------------
0000 0000 0001 1011  ---> A
1000 0000 0000 0000  ---> B
-------------------  ---> | 按位或                             
1000 0000 0001 1011  ---> 計算得到擴容標(biāo)識戳

6、tableSizeFor方法

/**
 * 根據(jù)c,計算得到大于等于c的,最小2的次冪數(shù),該方法在HashMap源碼中分析過~
 * eg:c = 28 ,則計算得到的返回結(jié)果為 32
 * c = 28 ==> n=27 => 0b 11011
 *
 * 11011 | 01101 => 11111 ---- n |= n >>> 1
 * 11111 | 00111 => 11111 ---- n |= n >>> 2
 * ....
 * => 11111 + 1 = 100000 = 32
 */
private static final int tableSizeFor(int c) {
    int n = c - 1;
    n |= n >>> 1;
    n |= n >>> 2;
    n |= n >>> 4;
    n |= n >>> 8;
    n |= n >>> 16;
    return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}

7、構(gòu)造方法(復(fù)習(xí))

復(fù)習(xí)一下上一篇文章中的并發(fā)HashMap的構(gòu)造方法:

// 無慘構(gòu)造
public ConcurrentHashMap() {
}
// 指定初始化容量
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {
    if (initialCapacity < 0)
        throw new IllegalArgumentException();
    int cap = ((initialCapacity >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ?
            MAXIMUM_CAPACITY :
            tableSizeFor(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1));
    /**
     * sizeCtl > 0
     * 當(dāng)目前table未初始化時,sizeCtl表示初始化容量
     */
    this.sizeCtl = cap;
}
// 根據(jù)一個Map集合來初始化
public ConcurrentHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
    // sizeCtl設(shè)置為默認容量值
    this.sizeCtl = DEFAULT_CAPACITY;
    putAll(m);
}
// 指定初始化容量,和負載因子
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
    this(initialCapacity, loadFactor, 1);
}
// 指定初始化容量,和負載因子,并發(fā)級別
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
                         float loadFactor, int concurrencyLevel) {
    if (!(loadFactor > 0.0f) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
        throw new IllegalArgumentException();
    // 當(dāng)指定的初始化容量initialCapacity小于并發(fā)級別concurrencyLevel時
    if (initialCapacity < concurrencyLevel) 
        // 初始化容量值設(shè)置為并發(fā)級別的值。
        // 即,JDK1.8以后并發(fā)級別由散列表長度決定
        initialCapacity = concurrencyLevel; 
    // 根據(jù)初始化容量和負載因子,去計算size
    long size = (long)(1.0 + (long)initialCapacity / loadFactor);
    // 根據(jù)size重新計算數(shù)組初始化容量
    int cap = (size >= (long)MAXIMUM_CAPACITY) ?
            MAXIMUM_CAPACITY : tableSizeFor((int)size);
    /**
     * sizeCtl > 0
     * 當(dāng)目前table未初始化時,sizeCtl表示初始化容量
     */
    this.sizeCtl = cap;
}

8、總結(jié)

預(yù)熱結(jié)束后,下一篇文章就是并發(fā)Map比較重點的地方了,即put()寫入操作原理~

也希望大家多多關(guān)注腳本之家的其他內(nèi)容!

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