Part1HashMap、ConcurrentHashMap

HashMap常见的不安全问题及原因

• 非原子操作

++ modCount 等非原子操作存在且没有任何加锁机制会导致线程不安全问题；

• 扩容取值

扩容期间会创建新的table在数据转储期间，可能会有取到null的可能；

• 碰撞丢失

多线程情况下，若同时对一个bucket 进行put操作可能会出现覆盖情况；

• 可见性问题

HashMap中没有可见性volatile关键字修饰，多线程情况下不能保证可见性；

• 死循环

JDK1.7 扩容期间，头插法也可能导致出现循环链表，即NodeA.next = NodeB ; NodeB.next = NodeA 在取值时则会发生死循环；

ConcurrentHashMap在JDK1.8中的升级

Java 7 版本的 ConcurrentHashMap

从图中我们可以看出，在 ConcurrentHashMap 内部进行了 Segment 分段，Segment 继承了 ReentrantLock，可以理解为一把锁，各个 Segment 之间都是相互独立上锁的，互不影响分段锁。相比于之前的 Hashtable 每次操作都需要把整个对象锁住而言，大大提高了并发效率。因为它的锁与锁之间是独立的，而不是整个对象只有一把锁。

每个 Segment 的底层数据结构与 HashMap 类似的HashEntry（所以1.7中的put操作需要进行两次Hash，先找到Segment再找到HashEntry，并使用 tryLock + 自旋的方式尝试插入数据），仍然是数组和链表组成的拉链法结构。默认有 0~15 共 16 个 Segment，所以最多可以同时支持 16 个线程并发操作（操作分别分布在不同的 Segment 上）。16 这个默认值可以在初始化的时候设置为其他值，但是一旦确认初始化以后，是不可以扩容的。

获取Map的size时，依次执行两种方案，尝试不加锁获取两次，若不变则说明size准确；否则执行方案二 加锁情况下直接获取size；

Java 8 版本的 ConcurrentHashMap

在 Java 8 中，几乎完全重写了 ConcurrentHashMap，代码量从原来 Java 7 中的 1000 多行，变成了现在的 6000 多行，取消了Segment，使用 Node [] + 链表 + 红黑树，放弃了ReentrantLock的使用采用了`Synchronized + CAS + volatile（Node 的 value属性） 锁机制能适应更高的并发和更高效的锁机制，也依赖于Java团队对Synchronized锁的优化。

获取Map的size时，sumCount函数在每次操作时已经记录好了，所以直接返回；但既然是高并发容器，size并没有多大意义，瞬时值；

图中的节点有三种类型。

第一种是最简单的，空着的位置代表当前还没有元素来填充。第二种就是和 HashMap 非常类似的拉链法结构，在每一个槽中会首先填入第一个节点，但是后续如果计算出相同的 Hash 值，就用链表的形式往后进行延伸。第三种结构就是红黑树结构，这是 Java 7 的 ConcurrentHashMap 中所没有的结构，在此之前我们可能也很少接触这样的数据结构。当第二种情况的链表长度大于某一个阈值（默认为 8），且同时满足一定的容量要求的时候，ConcurrentHashMap 便会把这个链表从链表的形式转化为红黑树的形式，目的是进一步提高它的查找性能。所以，Java 8 的一个重要变化就是引入了红黑树的设计，由于红黑树并不是一种常见的数据结构，所以我们在此简要介绍一下红黑树的特点。

红黑树是每个节点都带有颜色属性的自平衡的二叉查找树，颜色为红色或黑色，红黑树的本质是对二叉查找树 BST 的一种平衡策略，我们可以理解为是一种平衡二叉查找树，查找效率高，会自动平衡，防止极端不平衡从而影响查找效率的情况发生。

由于自平衡的特点，即左右子树高度几乎一致，所以其查找性能近似于二分查找，时间复杂度是 O(log(n)) 级别；反观链表，它的时间复杂度就不一样了，如果发生了最坏的情况，可能需要遍历整个链表才能找到目标元素，时间复杂度为 O(n)，远远大于红黑树的 O(log(n))，尤其是在节点越来越多的情况下，O(log(n)) 体现出的优势会更加明显。

红黑树的一些其他特点：

• 每个节点要么是红色，要么是黑色，但根节点永远是黑色的。
• 红色节点不能连续，也就是说，红色节点的子和父都不能是红色的。
• 从任一节点到其每个叶子节点的路径都包含相同数量的黑色节点。

正是由于这些规则和要求的限制，红黑树保证了较高的查找效率，所以现在就可以理解为什么 Java 8 的 ConcurrentHashMap 要引入红黑树了。好处就是避免在极端的情况下冲突链表变得很长，在查询的时候，效率会非常慢。而红黑树具有自平衡的特点，所以，即便是极端情况下，也可以保证查询效率在 O(log(n))。

事实上，链表长度超过 8 就转为红黑树的设计，更多的是为了防止用户自己实现了不好的哈希算法时导致链表过长，从而导致查询效率低，而此时转为红黑树更多的是一种保底策略，用来保证极端情况下查询的效率。

通常如果 hash 算法正常的话，那么链表的长度也不会很长，那么红黑树也不会带来明显的查询时间上的优势，反而会增加空间负担。所以通常情况下，并没有必要转为红黑树，所以就选择了概率非常小，小于千万分之一概率，也就是长度为 8 的概率，把长度 8 作为转化的默认阈值。

所以如果平时开发中发现 HashMap 或是 ConcurrentHashMap 内部出现了红黑树的结构，这个时候往往就说明我们的哈希算法出了问题，需要留意是不是我们实现了效果不好的 hashCode 方法，并对此进行改进，以便减少冲突。

源码分析

• putVal方法，关键词：CAS、helpTransfer、synchronized、addCount

final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
  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;
      //如果数组是空的，就进行初始化
      if (tab == null || (n = tab.length) == 0) {
          tab = initTable();
      }
      // 找该 hash 值对应的数组下标
      else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
          //如果该位置是空的，就用 CAS 的方式放入新值
          if (casTabAt(tab, i, null,
                  new Node<K, V>(hash, key, value, null))) {
              break;
          }
      }
      //hash值等于 MOVED 代表在扩容
      else if ((fh = f.hash) == MOVED) {
          tab = helpTransfer(tab, f);
      }
      //槽点上是有值的情况
      else {
          V oldVal = null;
          //用 synchronized 锁住当前槽点，保证并发安全
          synchronized (f) {
              if (tabAt(tab, i) == f) {
                  //如果是链表的形式
                  if (fh >= 0) {
                      binCount = 1;
                      //遍历链表
                      for (Node<K, V> e = f; ; ++binCount) {
                          K ek;
                          //如果发现该 key 已存在，就判断是否需要进行覆盖，然后返回
                          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;
                          //到了链表的尾部也没有发现该 key，说明之前不存在，就把新值添加到链表的最后
                          if ((e = e.next) == null) {
                              pred.next = new Node<K, V>(hash, key,
                                      value, null);
                              break;
                          }
                      }
                  }
                  //如果是红黑树的形式
                  else if (f instanceof TreeBin) {
                      Node<K, V> p;
                      binCount = 2;
                      //调用 putTreeVal 方法往红黑树里增加数据
                      if ((p = ((TreeBin<K, V>) f).putTreeVal(hash, key,
                              value)) != null) {
                          oldVal = p.val;
                          if (!onlyIfAbsent) {
                              p.val = value;
                          }
                      }
                  }
              }
          }
          if (binCount != 0) {
              //检查是否满足条件并把链表转换为红黑树的形式，默认的 TREEIFY_THRESHOLD 阈值是 8
              if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD) {
                  treeifyBin(tab, i);
              }
              //putVal 的返回是添加前的旧值，所以返回 oldVal
              if (oldVal != null) {
                  return oldVal;
              }
              break;
          }
      }
  }
  addCount(1L, binCount);
  return null;
 }

putVal方法中会逐步根据当前槽点是未初始化、空、扩容、链表、红黑树等不同情况做出不同的处理。当第一次put 会对数组进行初始化，bucket为空则CAS操作赋值，不为空则判断是链表还是红黑树进行赋值操作，若此时数组正在扩容则调用helpTransfer进行多线程并发扩容操作，最后返回oldValue 并对操作调用addCount记录（size相关）；

• getVal源码分析

public V get(Object key) {
  Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
  //计算 hash 值
  int h = spread(key.hashCode());
  //如果整个数组是空的，或者当前槽点的数据是空的，说明 key 对应的 value 不存在，直接返回 null
  if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
          (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
      //判断头结点是否就是我们需要的节点，如果是则直接返回
      if ((eh = e.hash) == h) {
          if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
              return e.val;
      }
      //如果头结点 hash 值小于 0，说明是红黑树或者正在扩容，就用对应的 find 方法来查找
      else if (eh < 0)
          return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
      //遍历链表来查找
      while ((e = e.next) != null) {
          if (e.hash == h &&
                  ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
              return e.val;
      }
  }
  return null;
}

get过程：

1. 计算 Hash 值，并由此值找到对应的bucket；
2. 如果数组是空的或者该位置为 null，那么直接返回 null 就可以了；
3. 如果该位置处的节点刚好就是我们需要的，直接返回该节点的值；
4. 如果该位置节点是红黑树或者正在扩容，就用 find 方法继续查找；
5. 否则那就是链表，就进行遍历链表查找。

总结

• 数据结构：Java 7 采用 Segment 分段锁来实现，而 Java 8 中的 ConcurrentHashMap 使用数组 + 链表 + 红黑树
• 并发度：Java 7 中，每个 Segment 独立加锁，最大并发个数就是 Segment 的个数，默认是 16。但是到了 Java 8 中，锁粒度更细，理想情况下 table 数组元素的个数（也就是数组长度）就是其支持并发的最大个数，并发度比之前有提高。
• 并发原理：Java 7 采用 Segment 分段锁来保证安全，而 Segment 是继承自 ReentrantLock。Java 8 中放弃了 Segment 的设计，采用 Node + CAS + synchronized 保证线程安全。
• Hash碰撞：Java 7 在 Hash 冲突时，会使用拉链法，也就是链表的形式。Java 8 先使用拉链法，在链表长度超过一定阈值时，将链表转换为红黑树，来提高查找效率。

1CopyOnWriteArrayList / Set

其实在 CopyOnWriteArrayList 出现之前，我们已经有了 ArrayList 和 LinkedList 作为 List 的数组和链表的实现，而且也有了线程安全的 Vector 和 Collections.synchronizedList() 可以使用。

Vector和HashTable类似仅仅是对方法增加synchronized 上对象锁，并发效率比较低；并且，前面这几种 List 在迭代期间不允许编辑，如果在迭代期间进行添加或删除元素等操作，则会抛出 ConcurrentModificationException 异常，这样的特点也在很多情况下给使用者带来了麻烦。所以从 JDK1.5 开始，Java 并发包里提供了使用 CopyOnWrite 机制实现的并发容器 CopyOnWriteArrayList 作为主要的并发 List，CopyOnWrite 的并发集合还包括 CopyOnWriteArraySet，其底层正是利用 CopyOnWriteArrayList 实现的。所以今天我们以 CopyOnWriteArrayList 为突破口，来看一下 CopyOnWrite 容器的特点。

适用场景

• 读快写慢

在很多应用场景中，读操作可能会远远多于写操作。比如，有些系统级别的信息，往往只需要加载或者修改很少的次数，但是会被系统内所有模块频繁的访问。对于这种场景，我们最希望看到的就是读操作可以尽可能的快，而写即使慢一些也没关系。

• 读多写少

黑名单是最典型的场景，假如我们有一个搜索网站，用户在这个网站的搜索框中，输入关键字搜索内容，但是某些关键字不允许被搜索。这些不能被搜索的关键字会被放在一个黑名单中，黑名单并不需要实时更新，可能每天晚上更新一次就可以了。当用户搜索时，会检查当前关键字在不在黑名单中，如果在，则提示不能搜索。这种读多写少的场景也很适合使用 CopyOnWrite 集合。

读写规则

• 读写锁的规则

读写锁的思想是：读读共享、其他都互斥（写写互斥、读写互斥、写读互斥），原因是由于读操作不会修改原有的数据，因此并发读并不会有安全问题；而写操作是危险的，所以当写操作发生时，不允许有读操作加入，也不允许第二个写线程加入。

• 对读写锁规则的升级

CopyOnWriteArrayList 的思想比读写锁的思想又更进一步。为了将读取的性能发挥到极致，CopyOnWriteArrayList 读取是完全不用加锁的，更厉害的是，写入也不会阻塞读取操作，也就是说你可以在写入的同时进行读取，只有写入和写入之间需要进行同步，也就是不允许多个写入同时发生，但是在写入发生时允许读取同时发生。这样一来，读操作的性能就会大幅度提升。

特点

• CopyOnWrite的含义

从 CopyOnWriteArrayList 的名字就能看出它是满足 CopyOnWrite 的 ArrayList，CopyOnWrite 的意思是说，当容器需要被修改的时候，不直接修改当前容器，而是先将当前容器进行 Copy，复制出一个新的容器 （和MySQL中的快照读机制类似），然后修改新的容器，完成修改之后，再将原容器的引用指向新的容器。这样就完成了整个修改过程。

这样做的好处是，CopyOnWriteArrayList 利用了“数组不变性”原理，因为容器每次修改都是创建新副本，所以对于旧容器来说，其实是不可变的，也是线程安全的，无需进一步的同步操作。我们可以对 CopyOnWrite 容器进行并发的读，而不需要加锁，因为当前容器不会添加任何元素，也不会有修改。

CopyOnWriteArrayList 的所有修改操作（add，set等）都是通过创建底层数组的新副本来实现的，所以 CopyOnWrite 容器也是一种读写分离的思想体现，读和写使用不同的容器。

• 迭代期间允许修改集合内容

我们知道 ArrayList 在迭代期间如果修改集合的内容，会抛出 ConcurrentModificationException 异常。让我们来分析一下 ArrayList 会抛出异常的原因。

在 ArrayList 源码里的 ListItr 的 next 方法中有一个 checkForComodification 方法，代码如下：

final void checkForComodification() {
  if (modCount != expectedModCount)
      throw new ConcurrentModificationException();
}

这里会首先检查 modCount 是否等于 expectedModCount。modCount 是保存修改次数，每次我们调用 add、remove 或 trimToSize 等方法时它会增加，expectedModCount 是迭代器的变量，当我们创建迭代器时会初始化并记录当时的 modCount。后面迭代期间如果发现 modCount 和 expectedModCount 不一致，就说明有人修改了集合的内容，就会抛出异常。而CopyOnWriteArrayList不会抛异常，参见源码分析COWIterator；

缺点

这些缺点不仅是针对 CopyOnWriteArrayList，其实同样也适用于其他的 CopyOnWrite 容器：

• 内存占用问题

因为 CopyOnWrite 的写时复制机制，所以在进行写操作的时候，内存里会同时驻扎两个对象的内存，这一点会占用额外的内存空间。

• 在元素较多或者复杂的情况下，复制的开销很大

复制过程不仅会占用双倍内存，还需要消耗 CPU 等资源，会降低整体性能。

• 脏读问题

由于 CopyOnWrite 容器的修改是先修改副本，所以这次修改对于其他线程来说，并不是实时能看到的，只有在修改完之后才能体现出来。如果你希望写入的的数据马上能被其他线程看到，CopyOnWrite 容器是不适用的。

源码分析

• 数据结构

/** 可重入锁对象 */
final transient ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
 
/** CopyOnWriteArrayList底层由数组实现，volatile修饰，保证数组的可见性 */
private transient volatile Object[] array;
 
/**
* 得到数组
*/
final Object[] getArray() {
    return array;
}
 
/**
* 设置数组
*/
final void setArray(Object[] a) {
    array = a;
}
 
/**
* 初始化CopyOnWriteArrayList相当于初始化数组
*/
public CopyOnWriteArrayList() {
    setArray(new Object[0]);
}
`
(javascript:void(0); "复制代码")[](https://common.cnblogs.com/images/copycode.gif)
这个类中首先会有一个 ReentrantLock 锁，用来保证修改操作的线程安全。下面被命名为 array 的 Object[] 数组是被 volatile 修饰的，可以保证数组的可见性，这正是存储元素的数组，同样，我们可以从 getArray()、setArray 以及它的构造方法看出，CopyOnWriteArrayList 的底层正是利用数组实现的，这也符合它的名字。
add方法
(javascript:void(0); "复制代码")[](https://common.cnblogs.com/images/copycode.gif)
`
public boolean add(E e) {
  
    // 加锁
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    lock.lock();
    try {
 
        // 得到原数组的长度和元素
        Object[] elements = getArray();
        int len = elements.length;
 
        // 复制出一个新数组
        Object[] newElements = Arrays.copyOf(elements, len + 1);
 
        // 添加时，将新元素添加到新数组中
        newElements[len] = e;
 
        // 将volatile Object[] array 的指向替换成新数组
        setArray(newElements);
        return true;
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}

上面的步骤实现了 CopyOnWrite 的思想：写操作是在原来容器的拷贝上进行的，并且在读取数据的时候不会锁住 list。而且可以看到，如果对容器拷贝操作的过程中有新的读线程进来，那么读到的还是旧的数据，因为在那个时候对象的引用还没有被更改。

• get方法

public E get(int index) {
    return get(getArray(), index);
}
final Object[] getArray() {
    return array;
}
private E get(Object[] a, int index) {
    return (E) a[index];
}

get方法十分普通，没有任何锁相关内容，主要是保证读取效率；

• 迭代器 COWIterator 类

这个迭代器有两个重要的属性，分别是 Object[] snapshot 和 int cursor。其中 snapshot 代表数组的快照，也就是创建迭代器那个时刻的数组情况，而 cursor 则是迭代器的游标。迭代器的构造方法如下：

private COWIterator(Object[] elements, int initialCursor) {
    cursor = initialCursor;
    snapshot = elements;
}

可以看出，迭代器在被构建的时候，会把当时的 elements 赋值给 snapshot，而之后的迭代器所有的操作都基于 snapshot 数组进行的，比如：

public E next() {
    if (! hasNext())
        throw new NoSuchElementException();
    return (E) snapshot[cursor++];
}

在 next 方法中可以看到，返回的内容是 snapshot 对象，所以，后续就算原数组被修改，这个 snapshot 既不会感知到，也不会影响执行；