ConcurrentHashMap源码分析(03)-扩容方法
2018-12-11 本文已影响14人
juconcurrent
addCount()
在分析到putVal()最后的时候，有调用addCount()方法，这个方法又是做什么用的呢？从字面意思来看是增加元素的数量，我们来看一下。
private final void addCount(long x, int check) {
CounterCell[] as; long b, s;
// 这儿是统计ConcurrentHashMap里面节点个数的地方
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))) {
fullAddCount(x, uncontended);
return;
}
if (check <= 1)
return;
s = sumCount();
}
// check就是binCount，该值在`putVal()`里面一定是>=0的，所以这个条件一定会为true
if (check >= 0) {
Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
// 这儿是自旋，需同时满足下面的条件
// 1. 第一个条件是元素个数超过数组的容量
// 2. 第二个条件是`table`不为null
// 3. 第三个条件是`table`的长度不能超过最大容量
while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
(n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {
int rs = resizeStamp(n);
// 该判断表示已经有线程在进行扩容操作了
if (sc < 0) {
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
transferIndex <= 0)
break;
// 该判断表示当前线程是否加入辅助扩容。若失败，则进行自旋操作
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
transfer(tab, nt);
}
// 该判断表示当前线程是否是扩容操作的第一个线程
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
transfer(tab, null);
s = sumCount();
}
}
}
resizeStamp()
在addCount()我们有看到resizeStamp()这个方法，我们进一步来分析一下。
/**
* The number of bits used for generation stamp in sizeCtl.
* Must be at least 6 for 32bit arrays.
*/
private static int RESIZE_STAMP_BITS = 16;
/**
* The bit shift for recording size stamp in sizeCtl.
*/
private static final int RESIZE_STAMP_SHIFT = 32 - RESIZE_STAMP_BITS;
static final int resizeStamp(int n) {
return Integer.numberOfLeadingZeros(n) | (1 << (RESIZE_STAMP_BITS - 1));
}
可以看到这个方法的返回一个与table容量n大小有关的扩容标记，而n是2的幂次，可得知返回值rs对于不同容量大小的table值必然不相同。经过rs << RESIZE_STAMP_SHIFT变为负数后再赋值给sizeCtl，那么在扩容时sizeCtl值的意义便如下表所示：
| 高RESIZE_STAMP_BITS位 | 低RESIZE_STAMP_SHIFT位 |
|---|---|
| 扩容标记 | 并行扩容线程数 |
【说明】：
Integer.numberOfLeadingZeros(n)用于获取当前int从高位到低位第一个1前面0的个数。
transfer()
接下来进入我们分析的主要地方，transfer()，该方法用于扩容。这个方法非常得核心，也非常得复杂，楼主分析下来只对基本的逻辑进行了了解，更深层次的为什么却没有深究。
/**
* Moves and/or copies the nodes in each bin to new table. See
* above for explanation.
*/
private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
int n = tab.length, stride;
// stride表示每个线程处理的槽个数。同时基于性能考虑，stride不能比16小。
if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
if (nextTab == null) { // initiating，这个判断用以初始化操作
try {
// 数组扩容为原来的两倍
@SuppressWarnings("unchecked")
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1];
nextTab = nt;
} catch (Throwable ex) { // try to cope with OOME
// 数组扩容的时候有可能出现OOME，这时需要将sizeCtl设置为Integer.MAX_VALUE，用以表示这个异常
sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
// 扩容之后的数组赋值给nextTable
nextTable = nextTab;
// transferIndex用以标识扩容总的进度，默认设置为原数组长度。
// 因为扩容时候的元素迁移是从最末的元素开始的，所以迁移的时候下标是递减的，从下面的`--i`就能看出来了
transferIndex = n;
}
int nextn = nextTab.length;
// 扩容时准备的特殊节点
ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
// 用于表示table里面单个元素是否迁移完毕，初始为true是为了进入while循环。
// 1. true表示还未迁移完
// 2. false表示已经迁移完
boolean advance = true;
// 用于表示table里面的所有元素是否迁移完毕
boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
// 这儿又是自旋，bound表示槽的边界
for (int i = 0, bound = 0;;) {
Node<K,V> f; int fh;
while (advance) {
int nextIndex, nextBound;
// 倒序迁移老表元素的下标已达到槽的边界，或者整个table已经迁移完毕，说明迁移完成了
if (--i >= bound || finishing)
advance = false;
// 扩容总进度<=0，说明迁移完成了
else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
i = -1;
advance = false;
}
// 1. transferIndex减去每个线程处理的槽个数，将这个值设置为即将迁移的边界
// 2. 设置待迁移元素的下标
else if (U.compareAndSwapInt
(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
nextBound = (nextIndex > stride ?
nextIndex - stride : 0))) {
bound = nextBound;
i = nextIndex - 1;
advance = false;
}
}
// 1. 个人感觉只有第一个条件可能会满足，后面两个条件应该不会被满足
// 2. 至于为什么不满足，楼主目前没有发现触发的位置，若有人知晓，可留言告诉我
// 3. i < 0表示所有元素都迁移完了
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
}
}
// 数组元素所在的位置没有值，则直接设置ForwordNode
else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
// 数组元素所在位置节点为ForwordNode，表示已经被迁移过了
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
advance = true; // already processed
// 其他情况，需要对元素首节点进行加锁，然后将该元素所在槽里面的每个节点都进行迁移
else {
synchronized (f) {
// 这儿多判断一次，是否为了防止可能出现的remove()操作
if (tabAt(tab, i) == f) {
Node<K,V> ln, hn;
if (fh >= 0) { // hash值是非负数，表示节点类型为链表
// runBit有两个作用
// 1. 用于生成lastRun，lastRun及之后节点扩容之后的hash值是一样的
// 2. 通过runBit是否为0，判断lastRun应该放置在高位还是低位。若是0，放在低位；若是1，放在高位
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;
}
// 再次遍历所有节点，低位节点放在原位置，高位节点放在原位置+原数组长度
// 这儿的遍历为了提高性能，只遍历到lastRun为止
// 从上面的逻辑我们知道lastRun及后面的元素，其runBit相同
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);
}
setTabAt(nextTab, i, ln);
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
setTabAt(tab, i, fwd);
advance = true;
}
else if (f instanceof TreeBin) { // hash值是负数，且节点类型为TreeBin，说明是红黑树
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;
}
}
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;
}
}
}
}
}
}
helpTransfer()
putVal()方法里面有一个地方用于辅助扩容，我们再来回顾一下代码。
// ...
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
// ...
我们进一步分析这个方法，以加深我们的理解。
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;
}
这个方法和addCount()扩容逻辑非常相似，最终都会调用tansfer()。
总结
- 扩容由单一线程进行创建并设置nextTable，扩容为原来的两倍
- 对
ConcurrentHashMap进行新增或删除的时候，如果判断节点类型为ForwardingNode，则说明有线程正在扩容，则当前线程协助一起进行扩容，扩容完成之后再进行新增或删除操作 - 扩容的时候，元素节点可能需要进行迁移（挪位置），迁移的顺序是倒序的
- 扩容的时候，为了避免线程切换和资源竞争的性能开销，每个线程最少被分配为16个槽进行迁移
- 每个槽的迁移是单线程的，但是槽的范围却是多线程的，在没有迁移完成所有槽之前每个线程需要重复获取迁移槽范围，直至所有槽迁移完成
- 迁移过程中sizeCtl用于记录参与扩容线程的数量，全部迁移完成后sizeCtl更新为新table的扩容阈值
