ConcurrentHashMap为什么线程安全

发布时间:2024年01月06日


本文假设大家已经对HashMap的底层原理有所了解,接下来将在HashMap的基础上解答为什么ConcurrentHashMap是线程安全的。
还是老样子,我们将从几个核心问题出发,解答ConcurrentHashMap为何是线程安全的原因。

  1. 初始化数组时的线程安全
  2. put操作的线程安全
  3. 扩容操作的线程安全
  4. 统计容器大小的线程安全
  5. get线程安全

一、必要知识

1. 成员属性

* ---------------- Fields -------------- */

/**
 * The array of bins. Lazily initialized upon first insertion.
 * Size is always a power of two. Accessed directly by iterators.
 */
*这里要注意一下,volatile修饰了table,这样的好处是当某一个线程扩容时,另一个线程可见,
*虽然volatile对于不能保证引用类型的变量内部可见,但是这里时扩容,换了一个数组地址发生了改变,所以是可见的
transient volatile Node<K,V>[] table;

/**
 * The next table to use; non-null only while resizing.
 */
*当扩容的时候使用nextTable
private transient volatile Node<K,V>[] nextTable;

/**
 * Base counter value, used mainly when there is no contention,
 * but also as a fallback during table initialization
 * races. Updated via CAS.
 */
* 用于统计容量
private transient volatile long baseCount;

/**
 * Table initialization and resizing control.  When negative, the
 * table is being initialized or resized: -1 for initialization,
 * else -(1 + the number of active resizing threads).  Otherwise,
 * when table is null, holds the initial table size to use upon
 * creation, or 0 for default. After initialization, holds the
 * next element count value upon which to resize the table.
 */
*控制标识符,用来控制table的初始化和扩容的操作,不同的值有不同的含义 
*当为负数时:-1代表正在初始化,-N代表有N-1个线程正在 进行扩容 
*当为0时:代表当时的table还没有被初始化 
*当为正数时:当初始化或扩容完成后,为 下一次的扩容的阈值大小
private transient volatile int sizeCtl;

/**
 * The next table index (plus one) to split while resizing.
 */
private transient volatile int transferIndex;

/**
 * Spinlock (locked via CAS) used when resizing and/or creating CounterCells.
 */
private transient volatile int cellsBusy;

/**
 * Table of counter cells. When non-null, size is a power of 2.
 */
private transient volatile CounterCell[] counterCells;

// views
private transient KeySetView<K,V> keySet;
private transient ValuesView<K,V> values;
private transient EntrySetView<K,V> entrySet;

2. Node存储结构

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
    //key的hash值
    final int hash;
    final K key;
    //val和next都会在扩容时发生变化,所以加上volatile来保持可见性和禁止重排序,
   //保证了读的可见性,所以读的方法,并没有加锁。
    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;
    }

    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; }
    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)));
    }

    /**
     * Virtualized support for map.get(); overridden in subclasses.
     */
    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;
    }
}

比较重要的点就是在它的成员属性加了volatile关键字,保证了可见性和有序性。

3. TreeNode

树化节点

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);
    }
    ......

4. TreeBin

static final class TreeBin<K,V> extends Node<K,V> {
    //指向TreeNode列表和根节点
    TreeNode<K,V> root;
    volatile TreeNode<K,V> first;
    volatile Thread waiter;
    volatile int lockState;
    // values for lockState
    //读写锁状态
    static final int WRITER = 1; // set while holding write lock    获取写锁的状态
    static final int WAITER = 2; // set when waiting for write lock    等待写锁的状态
    static final int READER = 4; // increment value for setting read lock    增加数据时读锁的状态

    /**
     * Tie-breaking utility for ordering insertions when equal
     * hashCodes and non-comparable. We don't require a total
     * order, just a consistent insertion rule to maintain
     * equivalence across rebalancings. Tie-breaking further than
     * necessary simplifies testing a bit.
     */
    static int tieBreakOrder(Object a, Object b) {
        int d;
        if (a == null || b == null ||
            (d = a.getClass().getName().
             compareTo(b.getClass().getName())) == 0)
            d = (System.identityHashCode(a) <= System.identityHashCode(b) ?
                 -1 : 1);
        return d;
    }

    /**
     * Creates bin with initial set of nodes headed by b.
     */
    TreeBin(TreeNode<K,V> b) {
        super(TREEBIN, null, null, null);
        this.first = b;
    ………………………………
}

TreeBin从字面含义中可以理解为存储树形结构的容器,而树形结构就是指TreeNode,所以TreeBin就是封装TreeNode的容器,它提供转换黑红树的一些条件和锁的控制。

二、源码解析

1. 初始化数组时的线程安全

entry数组的初始化并不是在构造函数里面,而是在第一次调用put方法的时候检测是否初始化了,如果没有那么进行初始化。(这里和hashmap是一样的)

private final Node<K,V>[] initTable() {
  Node<K,V>[] tab; int sc;
  //【每次循环都获取最新的Node数组引用】
  while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
    //sizeCtl是一个标记位,若为-1也就是小于0,代表有线程在进行初始化工作了
    if ((sc = sizeCtl) < 0)
      //【让出CPU时间片】
      Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
    //【CAS操作,将本实例的sizeCtl变量设置为-1】
    else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
      //如果CAS操作成功了,代表本线程将负责初始化工作
      try {
        //再检查一遍数组是否为空
        if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
          //在初始化Map时,sizeCtl代表数组大小,默认16
          //所以此时n默认为16
          int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
          @SuppressWarnings("unchecked")
          //Node数组
          Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
          //将其赋值给table变量
          table = tab = nt;
          //通过位运算,n减去n二进制右移2位,相当于乘以0.75
          //例如16经过运算为12,与乘0.75一样,只不过位运算更快
          sc = n - (n >>> 2);
        }
      } finally {
        //将计算后的sc(12)直接赋值给sizeCtl,表示达到12长度就扩容
        //由于这里只会有一个线程在执行,直接赋值即可,没有线程安全问题
        //只需要保证可见性
        sizeCtl = sc;
      }
      break;
    }
  }
  return tab;
}

使用cas自旋+标记位(标记位必然是volatile的) 来确保只有一个线程能够初始化。

2. put操作的线程安全

final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
  if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
  //对key的hashCode进行散列
  int hash = spread(key.hashCode());
  int binCount = 0;
  //【一个无限循环,直到put操作完成后退出循环】
  for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
    Node<K,V> f; int n, i, fh;
    //当Node数组为空时进行初始化
    if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
      tab = initTable();
    //Unsafe类volatile的方式取出hashCode散列后通过与运算得出的Node数组下标值对应的Node对象
    //【此时的Node对象若为空,则代表还未有线程对此Node进行插入操作】
    else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
      //直接CAS方式插入数据
      if (casTabAt(tab, i, null,
                   new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
        //【插入成功,退出循环】
        break;                   // no lock when adding to empty bin
    }
    //【查看是否在扩容,先不看,扩容再介绍】
    else if ((fh = f.hash) == MOVED)
      //【帮助扩容】
      tab = helpTransfer(tab, f);
    else {
      V oldVal = null;
      //对Node对象进行加锁,插入到当前结点的拉链后面
      synchronized (f) {
        //二次确认此Node对象还是原来的那一个
        if (tabAt(tab, i) == f) {
          if (fh >= 0) {
            binCount = 1;
            //【无限循环,直到完成put】
            for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
              K ek;
              //和HashMap一样,先比较hash,再比较equals
              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;
              if ((e = e.next) == null) {
                //和链表头Node节点不冲突,就将其初始化为新Node作为上一个Node节点的next
                //形成链表结构
                pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
                                          value, null);
                break;
              }
            }
          }
          ...
}

如果当前数组中Node结点为空,那么cas尝试加入,成功则结束,如果不成功,再一次循环。如果正在扩容,那么帮助扩容,整个map扩容完成后才能够put。在进行put的时候会把当前的Node结点锁住,也就是把这个桶给锁了,然后再put保证安全插入。

3. 扩容操作的线程安全

private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
  int n = tab.length, stride;
  //根据机器CPU核心数来计算,一条线程负责Node数组中多长的迁移量
  if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
    //本线程分到的迁移量
    //假设为16(默认也为16)
    stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
  //nextTab若为空代表线程是第一个进行迁移的
  //初始化迁移后的新Node数组
  if (nextTab == null) {            // initiating
    try {
      @SuppressWarnings("unchecked")
      //这里n为旧数组长度,左移一位相当于乘以2
      //例如原数组长度16,新数组长度则为32
      Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1];
      nextTab = nt;
    } catch (Throwable ex) {      // try to cope with OOME
      sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
      return;
    }
    //设置nextTable变量为新数组
    nextTable = nextTab;
    //假设为16
    transferIndex = n;
  }
  //假设为32
  int nextn = nextTab.length;
  //【标示Node对象,此对象的hash变量为-1】
  //【在get或者put时若遇到此Node,则可以知道当前Map正在迁移】
  //【传入nextTab对象】
  ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
  boolean advance = true;
  boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
  for (int i = 0, bound = 0;;) {
    Node<K,V> f; int fh;
    while (advance) {
      int nextIndex, nextBound;
      //i为当前正在处理的Node数组下标,每次处理一个Node节点就会自减1
      if (--i >= bound || finishing)
        advance = false;
      //假设nextIndex=16
      else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
        i = -1;
        advance = false;
      }
      //由以上假设,nextBound就为0
      //且将nextIndex设置为0
      else if (U.compareAndSwapInt
               (this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
                nextBound = (nextIndex > stride ?
                             nextIndex - stride : 0))) {
        //bound=0
        bound = nextBound;
        //i=16-1=15
        i = nextIndex - 1;
        advance = false;
      }
    }
    if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
      int sc;
      if (finishing) {
        nextTable = null;
        table = nextTab;
        sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
        return;
      }
      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
      }
    }
    //此时i=15,取出Node数组下标为15的那个Node,若为空则不需要迁移
    //直接设置占位标示,代表此Node已处理完成
    else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
      advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
    //【检测此Node的hash是否为MOVED,MOVED是一个常量-1,也就是上面说的占位Node的hash】
    //【如果是占位Node,证明此节点已经处理过了,跳过i=15的处理,继续循环】
    else if ((fh = f.hash) == MOVED)
      advance = true; // already processed
    else {
      //【锁住这个Node,开始迁移这个桶】
      synchronized (f) {
        //确认Node是原先的Node
        if (tabAt(tab, i) == f) {
          //ln为lowNode,低位Node,hn为highNode,高位Node
          //这两个概念下面以图来说明
          Node<K,V> ln, hn;
          if (fh >= 0) {
            //此时fh与原来Node数组长度进行与运算
            //如果高X位为0,此时runBit=0
            //如果高X位为1,此时runBit=1
            int runBit = fh & n;
            Node<K,V> lastRun = f;
            for (Node<K,V> p = f.next; p != null; p = p.next) {
              //这里的Node,都是同一Node链表中的Node对象
              int b = p.hash & n;
              if (b != runBit) {
                runBit = b;
                lastRun = p;
              }
            }
            //正如上面所说,runBit=0,表示此Node为低位Node
            if (runBit == 0) {
              ln = lastRun;
              hn = null;
            }
            else {
              //Node为高位Node
              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;
              //若hash和n与运算为0,证明为低位Node,原理同上
              if ((ph & n) == 0)
                ln = new Node<K,V>(ph, pk, pv, ln);
              //这里将高位Node与地位Node都各自组成了两个链表
              else
                hn = new Node<K,V>(ph, pk, pv, hn);
            }
            //【将低位Node设置到新Node数组中,下标为原来的位置】
            setTabAt(nextTab, i, ln);
            //【将高位Node设置到新Node数组中,下标为原来的位置加上原Node数组长度】
            setTabAt(nextTab, i + n, hn);
            //【将此Node设置为占位Node,代表处理完成,这里最后才会把原table的Node结点置为fwd,也就是说,如果get的时候发现时fwd,那么说明此node已经迁移完了,那么也就可以通过fwd找到新的数组中的位置。】
            setTabAt(tab, i, fwd);
            //继续循环
            advance = true;
          }
          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;
                    }
                }
                //【链表放入TreeBin会转为红黑树】
                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;
            }
        }
      }
    }
  }
}

第一点说明:区分ln(低位Node)、hn(高位Node)
举个例:如果一开始容量是16,那么8和24在一个桶里面,那么如果要是扩容成32,那么8和24就在不同的桶里面了,因为每次只会扩容为原来的两倍,所以原来桶里面的元素只会在扩容后的固定两个桶里面。所以可以分成两个桶直接插入到新的map里面。

第二点说明:红黑树桶仍然会更具高低位转为两个拉链,如果两个拉链超过了最小树化的长度,那么会放入到TreeBin中,TreeBin负责把拉链转为红黑树。

4. 统计容器大小的线程安全

整体使用的是高并发累加器的思想(如果不了解,可以在我之前的博客里找到)。

//计数,并检查长度是否达到阈值
private final void addCount(long x, int check) {
  //【计数桶】
  CounterCell[] as; long b, s;
  //【如果counterCells不为null,则代表已经初始化了,直接进入if语句块】
  //【若竞争不严重,counterCells有可能还未初始化,为null,先尝试CAS操作递增baseCount值】
  if ((as = counterCells) != null ||
      !U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
    //进入此语句块有两种可能
    //1.counterCells被初始化完成了,不为null
    //2.CAS操作递增baseCount值失败了,说明有竞争
    CounterCell a; long v; int m;
    //标志是否存在竞争
    boolean uncontended = true;
    //1.先判断计数桶是否还没初始化,则as=null,进入语句块
    //2.判断计数桶长度是否为空或,若是进入语句块
    //3.这里做了一个线程变量随机数,与上桶大小-1,若桶的这个位置为空,进入语句块
    //4.到这里说明桶已经初始化了,且随机的这个位置不为空,尝试CAS操作使桶加1,失败进入语句块
    if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
        (a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
        !(uncontended =
          U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) {
      fullAddCount(x, uncontended);
      return;
    }
    if (check <= 1)
      return;
    //统计容器大小
    s = sumCount();
  }
  ...
}
//出现竞争,导致CAS失败
private final void fullAddCount(long x, boolean wasUncontended) {
  int h;
  if ((h = ThreadLocalRandom.getProbe()) == 0) {
    ThreadLocalRandom.localInit();      // force initialization
    h = ThreadLocalRandom.getProbe();
    wasUncontended = true;
  }
  boolean collide = false;                // True if last slot nonempty
  for (;;) {
    CounterCell[] as; CounterCell a; int n; long v;
    //计数桶初始化好了,一定是走这个if语句块
    if ((as = counterCells) != null && (n = as.length) > 0) {
      //从计数桶数组随机选一个计数桶,若为null表示该桶位还没线程递增过
      if ((a = as[(n - 1) & h]) == null) {
        //查看计数桶busy状态是否被标识
        if (cellsBusy == 0) {            // Try to attach new Cell
          //若不busy,直接new一个计数桶
          CounterCell r = new CounterCell(x); // Optimistic create
          //CAS操作,标示计数桶busy中
          if (cellsBusy == 0 &&
              U.compareAndSwapInt(this, CELLSBUSY, 0, 1)) {
            boolean created = false;
            try {               // Recheck under lock
              CounterCell[] rs; int m, j;
              //在锁下再检查一次计数桶为null
              if ((rs = counterCells) != null &&
                  (m = rs.length) > 0 &&
                  rs[j = (m - 1) & h] == null) {
                //将刚刚创建的计数桶赋值给对应位置
                rs[j] = r;
                created = true;
              }
            } finally {
              //标示不busy了
              cellsBusy = 0;
            }
            if (created)
              break;
            continue;           // Slot is now non-empty
          }
        }
        collide = false;
      }
      else if (!wasUncontended)       // CAS already known to fail
        wasUncontended = true;      // Continue after rehash
      //走到这里代表计数桶不为null,尝试递增计数桶
      else if (U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))
        break;
      else if (counterCells != as || n >= NCPU)
        collide = false;            // At max size or stale
      //若CAS操作失败了,到了这里,会先进入一次,然后再走一次刚刚的for循环
      //若是第二次for循环,collide=true,则不会走进去
      else if (!collide)
        collide = true;
      //计数桶扩容,一个线程若走了两次for循环,也就是进行了多次CAS操作递增计数桶失败了
      //则进行计数桶扩容,CAS标示计数桶busy中
      else if (cellsBusy == 0 &&
               U.compareAndSwapInt(this, CELLSBUSY, 0, 1)) {
        try {
          //确认计数桶还是同一个
          if (counterCells == as) {// Expand table unless stale
            //将长度扩大到2倍
            CounterCell[] rs = new CounterCell[n << 1];
            //遍历旧计数桶,将引用直接搬过来
            for (int i = 0; i < n; ++i)
              rs[i] = as[i];
            //赋值
            counterCells = rs;
          }
        } finally {
          //取消busy状态
          cellsBusy = 0;
        }
        collide = false;
        continue;                   // Retry with expanded table
      }
      h = ThreadLocalRandom.advanceProbe(h);
    }
    else if (cellsBusy == 0 && counterCells == as &&
             U.compareAndSwapInt(this, CELLSBUSY, 0, 1)) {
      //初始化计数桶…
                //若有线程同时初始化计数桶,由于CAS操作只有一个线程进入这里
                boolean init = false;
                try {                           // Initialize table
                    //再次确认计数桶为空
                    if (counterCells == as) {
                        //【初始化一个长度为2的计数桶】
                        CounterCell[] rs = new CounterCell[2];
                        //h为一个随机数,与上1则代表结果为0、1中随机的一个
                        //也就是在0、1下标中随便选一个计数桶,x=1,放入1的值代表增加1个容量
                        rs[h & 1] = new CounterCell(x);
                        //将初始化好的计数桶赋值给ConcurrentHashMap
                        counterCells = rs;
                        init = true;
                    }
                } finally {
                    //最后将busy标识设置为0,表示不busy了
                    cellsBusy = 0;
                }
                if (init)
                    break;
    }
    else if (U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, v = baseCount, v + x))
      break;                          // Fall back on using base
  }
}

计数桶
计数桶初始长度为2,在竞争大的时候不够用,就会对计数桶进行扩容,两个问题:

  • 什么条件下会进行计数桶扩容
    在CAS操作递增计数桶失败了3次之后,会进行扩容计数桶操作,注意此时同时进行了两次随机定位计数桶来进行CAS递增的,所以此时可以保证大概率是因为计数桶不够用了,才会进行计数桶扩容
  • 扩容操作是怎么样的
    计数桶长度增加到两倍长度,数据直接遍历迁移过来,由于计数桶不像HashMap数据结构那么复杂,有hash算法的影响,加上计数桶只是存放一个long类型的计数值而已,所以直接赋值引用即可。

5. get线程安全

所有的get操作都是无锁的,所以说这些数据需要是volatile的。

public V get(Object key) {
  Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
  int h = spread(key.hashCode());
  //此过程与HashMap的get操作无异,不多赘述
  if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
      (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
    if ((eh = e.hash) == h) {
      if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
        return e.val;
    }
    //【当hash<0,有可能是在迁移,使用fwd占位Node去查找新table中的数据】
    else if (eh < 0)
      return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
    while ((e = e.next) != null) {
      if (e.hash == h &&
          ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
        return e.val;
    }
  }
  return null;
}

eh<0的情况详细分析,同时也分析在写的时候读的情况。
这里eh只会等于-1,map在进行扩容,最终到新的table上面去寻找。如果到新table上发现时链表,那么直接可以线性查找,如果是一个TreeBin的话,也就是说这个桶还在转换,由链表转为红黑树,由于红黑树结点有一个next属性,也就是说,在没有构造完成红黑树之前,还是会进行线性查找(TreeBin的find方法),如果构造完成了的话,那么就不是TreeBin,而是TreeNode。

文章来源:https://blog.csdn.net/flyingmylife/article/details/135428992
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