在多线程的情况下我们都知道尽可能不要加锁，程序一旦加锁非常影响性能，而ConcurrentHashMap大量的使用了cas操作来避免加锁带来的性能开销，而使用cas就需要用到Unsafe类
一、Unsafe
1. 简介
Unsafe类相当于是一个java语言中的后门类，提供了硬件级别的原子操作，所以在一些并发编程中被大量使用。jdk已经作出说明，该类对程序员而言不是一个安全操作，在后续的jdk升级过程中，可能会禁用该类。所以这个类的使用是一把双刃剑，实际项目中谨慎使用，以免造成jdk升级不兼容问题。
2. 存在的风险
- Unsafe有可能在未来的Jdk版本移除或者不允许Java应用代码使用，这一点可能导致使用了Unsafe的应用无法运行在高版本的Jdk。
- Unsafe的不少方法中必须提供原始地址(内存地址)和被替换对象的地址，偏移量要自己计算，一旦出现问题就是JVM崩溃级别的异常，会导致整个JVM实例崩溃，表现为应用程序直接crash掉。
- Unsafe提供的直接内存访问的方法中使用的内存不受JVM管理(无法被GC)，需要手动管理，一旦出现疏忽很有可能成为内存泄漏的源头。
3. 使用的Unsafe Api
- arrayBaseOffset：获取数组的基础偏移量
- arrayIndexScale：获取数组中元素的偏移间隔，要获取对应所以的元素，将索引号和该值相乘，获得数组中指定角标元素的偏移量
- getObjectVolatile：获取对象上的属性值或者数组中的元素
- getObject：获取对象上的属性值或者数组中的元素（已过时）
- putOrderedObject：设置对象的属性值或者数组中某个角标的元素，但不保证线程可见性，相对putObjectVolatile效率提高3倍以上，更高效
- putObjectVolatile：设置对象的属性值或者数组中某个角标的元素
- putObject：设置对象的属性值或者数组中某个角标的元素（已过时）
4. 代码演示
代码语言：javascript复制public class Test02 {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Integer[] arr = {2,5,1,8,10};
//获取Unsafe对象
Unsafe unsafe = getUnsafe();
//获取Integer[]的基础偏移量
int baseOffset = unsafe.arrayBaseOffset(Integer[].class);
//获取Integer[]中元素的偏移间隔
int indexScale = unsafe.arrayIndexScale(Integer[].class);
//获取数组中索引为2的元素对象
Object o = unsafe.getObjectVolatile(arr, (2 * indexScale) baseOffset);
System.out.println(o); //1
//设置数组中索引为2的元素值为100
unsafe.putOrderedObject(arr,(2 * indexScale) baseOffset,100);
System.out.println(Arrays.toString(arr));//[2, 5, 100, 8, 10]
}
//反射获取Unsafe对象
public static Unsafe getUnsafe() throws Exception {
Field theUnsafe = Unsafe.class.getDeclaredField("theUnsafe");
theUnsafe.setAccessible(true);
return (Unsafe) theUnsafe.get(null);
}
}数组基础偏移量BASE
元素偏移间隔 = 数组内单个元素的大小
获取数组内对应角标元素 = 基础偏移量 (对应位数 * 偏移间隔)
二、jdk1.7容器初始化
1. 源码解析
无参构造
代码语言：javascript复制//空参构造
public ConcurrentHashMap() {
//调用本类的带参构造
//DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16
//DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f
//int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16
this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR, DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL);
}三个参数的构造：一些非核心逻辑的代码已经省略//initialCapacity 定义ConcurrentHashMap存放元素的容量
//concurrencyLevel 定义ConcurrentHashMap中Segment[]的大小
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
float loadFactor, int concurrencyLevel) {
int sshift = 0;
int ssize = 1;
//计算Segment[]的大小，保证是2的幂次方数
while (ssize < concurrencyLevel) {
sshift;
ssize <<= 1;
}
//这两个值用于后面计算Segment[]的角标
this.segmentShift = 32 - sshift;
this.segmentMask = ssize - 1;
//计算每个Segment中存储元素的个数
int c = initialCapacity / ssize;
if (c * ssize < initialCapacity)
c;
//最小Segment中存储元素的个数为2
int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY;
矫正每个Segment中存储元素的个数，保证是2的幂次方，最小为2
while (cap < c)
cap <<= 1;
//创建一个Segment对象，作为其他Segment对象的模板
Segment<K,V> s0 =
new Segment<K,V>(loadFactor, (int)(cap * loadFactor),
(HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap]);
Segment<K,V>[] ss = (Segment<K,V>[])new Segment[ssize];
//利用Unsafe类，将创建的Segment对象存入0角标位置
UNSAFE.putOrderedObject(ss, SBASE, s0); // ordered write of segments[0]
this.segments = ss;
}综上：ConcurrentHashMap中保存了一个默认长度为16的Segment[]，每个Segment元素中保存了一个默认长度为2的HashEntry[]，我们添加的元素，是存入对应的Segment中的HashEntry[]中。所以ConcurrentHashMap中默认元素的长度是32个，而不是16个
2. 图解
1.7的ConcurrentHashMap的内部是Segment数组，segment数组的默认长度是16，由DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL参数为默认，每个Segment里又有HashEntry[]数组，实际数据就存在HashEntry对象里，HashEntry[]默认长度为2
3. Segment是什么？
代码语言：javascript复制static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable {
...
}我们发现Segment是继承自ReentrantLock的，学过线程的兄弟都知道，它可以实现同步操作，从而保证多线程下的安全。因为每个Segment之间的锁互不影响，所以我们也将ConcurrentHashMap中的这种锁机制称之为分段锁，这比HashTable的线程安全操作高效的多。4. HashEntry是什么？
在获取HashEntry角标是通过key的hash值的低位进行获取，高位为Segment角标，这样就做到了一个hash获取两个数组的角标
代码语言：javascript复制//ConcurrentHashMap中真正存储数据的对象
static final class HashEntry<K,V> {
final int hash; //通过运算，得到的键的hash值
final K key; // 存入的键
volatile V value; //存入的值
volatile HashEntry<K,V> next; //记录下一个元素，形成单向链表
HashEntry(int hash, K key, V value, HashEntry<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
}三、jdk1.7容器初始化
1. 源码分析
代码语言：javascript复制1.1. ConcurrentHashMap的put方法public V put(K key, V value) {
Segment<K,V> s;
if (value == null)
throw new NullPointerException();
//基于key，计算hash值
int hash = hash(key);
//因为一个键要计算两个数组的索引，为了避免冲突，这里取高位计算Segment[]的索引
int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
//判断该索引位的Segment对象是否创建，没有就创建
if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject // nonvolatile; recheck
(segments, (j << SSHIFT) SBASE)) == null) // in ensureSegment
s = ensureSegment(j);
//调用Segmetn的put方法实现元素添加
return s.put(key, hash, value, false);
}1.2. ConcurrentHashMap的ensureSegment方法//创建对应索引位的Segment对象，并返回
private Segment<K,V> ensureSegment(int k) {
final Segment<K,V>[] ss = this.segments;
long u = (k << SSHIFT) SBASE; // raw offset
Segment<K,V> seg;
//获取，如果为null，即创建
if ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u)) == null) {
//以0角标位的Segment为模板
Segment<K,V> proto = ss[0]; // use segment 0 as prototype
int cap = proto.table.length;
float lf = proto.loadFactor;
int threshold = (int)(cap * lf);
HashEntry<K,V>[] tab = (HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap];
//获取，如果为null，即创建
if ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u))
== null) { // recheck
//创建
Segment<K,V> s = new Segment<K,V>(lf, threshold, tab);
//自旋方式，将创建的Segment对象放到Segment[]中，确保线程安全
while ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u))
== null) {
if (UNSAFE.compareAndSwapObject(ss, u, null, seg = s))
break;
}
}
}
//返回
return seg;
}1.3. Segment的put方法final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
//尝试获取锁，获取成功，node为null，代码向下执行
//如果有其他线程占据锁对象，那么去做别的事情，而不是一直等待，提升效率
//scanAndLockForPut 稍后分析
HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null :
scanAndLockForPut(key, hash, value);
V oldValue;
try {
HashEntry<K,V>[] tab = table;
//取hash的低位，计算HashEntry[]的索引
int index = (tab.length - 1) & hash;
//获取索引位的元素对象
HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index);
for (HashEntry<K,V> e = first;;) {
//获取的元素对象不为空
if (e != null) {
K k;
//如果是重复元素，覆盖原值
if ((k = e.key) == key ||
(e.hash == hash && key.equals(k))) {
oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent) {
e.value = value;
modCount;
}
break;
}
//如果不是重复元素，获取链表的下一个元素，继续循环遍历链表
e = e.next;
}
else { //如果获取到的元素为空
//当前添加的键值对的HashEntry对象已经创建
if (node != null)
node.setNext(first); //头插法关联即可
else
//创建当前添加的键值对的HashEntry对象
node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first);
//添加的元素数量递增
int c = count 1;
//判断是否需要扩容
if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)
//需要扩容
rehash(node);
else
//不需要扩容
//将当前添加的元素对象，存入数组角标位，完成头插法添加元素
setEntryAt(tab, index, node);
modCount;
count = c;
oldValue = null;
break;
}
}
} finally {
//释放锁
unlock();
}
return oldValue;
}1.4. Segment的scanAndLockForPut方法该方法在线程没有获取到锁的情况下，去完成HashEntry对象的创建，提升效率，但是这个操作个人感觉有点累赘了。
代码语言：javascript复制private HashEntry<K,V> scanAndLockForPut(K key, int hash, V value) {
//获取头部元素
HashEntry<K,V> first = entryForHash(this, hash);
HashEntry<K,V> e = first;
HashEntry<K,V> node = null；
int retries = -1; // negative while locating node
while (!tryLock()) {
//获取锁失败
HashEntry<K,V> f; // to recheck first below
if (retries < 0) {
//没有下一个节点，并且也不是重复元素，创建HashEntry对象，不再遍历
if (e == null) {
if (node == null) // speculatively create node
node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, null);
retries = 0;
}
else if (key.equals(e.key))
//重复元素，不创建HashEntry对象，不再遍历
retries = 0;
else
//继续遍历下一个节点
e = e.next;
}
else if ( retries > MAX_SCAN_RETRIES) {
//如果尝试获取锁的次数过多，直接阻塞
//MAX_SCAN_RETRIES会根据可用cpu核数来确定
lock();
break;
}
else if ((retries & 1) == 0 &&
(f = entryForHash(this, hash)) != first) {
//如果期间有别的线程获取锁，重新遍历
e = first = f; // re-traverse if entry changed
retries = -1;
}
}
return node;
}2. 模拟多线程的代码流程
这里“通话”和“重地”的哈希值是一样的，那么他们添加时，会存入同一个Segment对象，必然会存在锁竞争
代码语言：javascript复制public static void main(String[] args) throws Exception {
final ConcurrentHashMap chm = new ConcurrentHashMap();
new Thread(){
@Override
public void run() {
chm.put("通话","11");
System.out.println("-----------");
}
}.start();
//让第一个线程先启动，进入put方法
Thread.sleep(1000);
new Thread(){
@Override
public void run() {
chm.put("重地","22");
System.out.println("===========");
}
}.start();
}2.1. 多线程环境下的条件断点设置
2.2. 运行结果会发现两个线程，分别停在不同的断点位置，这就是多线程锁互斥产生的结果
然后就可以分别让不同的线程向下执行，查看代码走向了。
四. jdk1.7扩容安全
1. 源码分析
代码语言：javascript复制private void rehash(HashEntry<K,V> node) {
HashEntry<K,V>[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
//两倍容量
int newCapacity = oldCapacity << 1;
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
//基于新容量，创建HashEntry数组
HashEntry<K,V>[] newTable =
(HashEntry<K,V>[]) new HashEntry[newCapacity];
int sizeMask = newCapacity - 1;
//实现数据迁移
for (int i = 0; i < oldCapacity ; i ) {
HashEntry<K,V> e = oldTable[i];
if (e != null) {
HashEntry<K,V> next = e.next;
int idx = e.hash & sizeMask;
if (next == null) // Single node on list
//原位置只有一个元素，直接放到新数组即可
newTable[idx] = e;
else { // Reuse consecutive sequence at same slot
//=========图一=====================
HashEntry<K,V> lastRun = e;
int lastIdx = idx;
for (HashEntry<K,V> last = next;
last != null;
last = last.next) {
int k = last.hash & sizeMask;
if (k != lastIdx) {
lastIdx = k;
lastRun = last;
}
}
//=========图一=====================
//=========图二=====================
newTable[lastIdx] = lastRun;
//=========图二=====================
// Clone remaining nodes
//=========图三=====================
for (HashEntry<K,V> p = e; p != lastRun; p = p.next) {
V v = p.value;
int h = p.hash;
int k = h & sizeMask;
HashEntry<K,V> n = newTable[k];
//这里旧的HashEntry不会放到新数组
//而是基于原来的数据创建了一个新的HashEntry对象，放入新数组
newTable[k] = new HashEntry<K,V>(h, p.key, v, n);
}
//=========图三=====================
}
}
}
//采用头插法，将新元素加入到数组中
int nodeIndex = node.hash & sizeMask; // add the new node
node.setNext(newTable[nodeIndex]);
newTable[nodeIndex] = node;
table = newTable;
}2. 图解
图一：
图二：
图三：
五. jdk1.7集合长度获取
源码分析
代码语言：javascript复制public int size() {
// Try a few times to get accurate count. On failure due to
// continuous async changes in table, resort to locking.
final Segment<K,V>[] segments = this.segments;
int size;
boolean overflow; // true if size overflows 32 bits
long sum; // sum of modCounts
long last = 0L; // previous sum
int retries = -1; // first iteration isn't retry
try {
for (;;) {
//当第5次走到这个地方时，会将整个Segment[]的所有Segment对象锁住
if (retries == RETRIES_BEFORE_LOCK) {
for (int j = 0; j < segments.length; j)
ensureSegment(j).lock(); // force creation
}
sum = 0L;
size = 0;
overflow = false;
for (int j = 0; j < segments.length; j) {
Segment<K,V> seg = segmentAt(segments, j);
if (seg != null) {
//累加所有Segment的操作次数
sum = seg.modCount;
int c = seg.count;
//累加所有segment中的元素个数 size =c
if (c < 0 || (size = c) < 0)
overflow = true;
}
}
//当这次累加值和上一次累加值一样，证明没有进行新的增删改操作，返回sum
//第一次last为0，如果有元素的话，这个for循环最少循环两次的
if (sum == last)
break;
//记录累加的值
last = sum;
}
} finally {
//如果之前有锁住，解锁
if (retries > RETRIES_BEFORE_LOCK) {
for (int j = 0; j < segments.length; j)
segmentAt(segments, j).unlock();
}
}
//溢出，返回int的最大值，否则返回累加的size
return overflow ? Integer.MAX_VALUE : size;
}
