死磕 java集合之ConcurrentHashMap源码分析（三）
删除元素
删除元素跟添加元素一样，都是先找到元素所在的桶，然后采用分段锁的思想锁住整个桶，再进行操作。
public V remove(Object key) { // 调用替换节点方法 return replaceNode(key, null, null);}
final V replaceNode(Object key, V value, Object cv) { // 计算hash int hash = spread(key.hashCode()); // 自旋 for (Node<K,V>[] tab = table;;) { Node<K,V> f; int n, i, fh; if (tab == null || (n = tab.length) == 0 || (f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) // 如果目标key所在的桶不存在，跳出循环返回null break; else if ((fh = f.hash) == MOVED) // 如果正在扩容中，协助扩容 tab = helpTransfer(tab, f); else { V oldVal = null; // 标记是否处理过 boolean validated = false; synchronized (f) { // 再次验证当前桶第一个元素是否被修改过 if (tabAt(tab, i) == f) { if (fh >= 0) { // fh>=0表示是链表节点 validated = true; // 遍历链表寻找目标节点 for (Node<K,V> e = f, pred = null;;) { K ek; if (e.hash == hash && ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))) { // 找到了目标节点 V ev = e.val; // 检查目标节点旧value是否等于cv if (cv == null || cv == ev || (ev != null && cv.equals(ev))) { oldVal = ev; if (value != null) // 如果value不为空则替换旧值 e.val = value; else if (pred != null) // 如果前置节点不为空 // 删除当前节点 pred.next = e.next; else // 如果前置节点为空 // 说明是桶中第一个元素，删除之 setTabAt(tab, i, e.next); } break; } pred = e; // 遍历到链表尾部还没找到元素，跳出循环 if ((e = e.next) == null) break; } } else if (f instanceof TreeBin) { // 如果是树节点 validated = true; TreeBin<K,V> t = (TreeBin<K,V>)f; TreeNode<K,V> r, p; // 遍历树找到了目标节点 if ((r = t.root) != null && (p = r.findTreeNode(hash, key, null)) != null) { V pv = p.val; // 检查目标节点旧value是否等于cv if (cv == null || cv == pv || (pv != null && cv.equals(pv))) { oldVal = pv; if (value != null) // 如果value不为空则替换旧值 p.val = value; else if (t.removeTreeNode(p)) // 如果value为空则删除元素 // 如果删除后树的元素个数较少则退化成链表 // t.removeTreeNode(p)这个方法返回true表示删除节点后树的元素个数较少 setTabAt(tab, i, untreeify(t.first)); } } } } } // 如果处理过，不管有没有找到元素都返回 if (validated) { // 如果找到了元素，返回其旧值 if (oldVal != null) { // 如果要替换的值为空，元素个数减1 if (value == null) addCount(-1L, -1); return oldVal; } break; } } } // 没找到元素返回空 return null;}（1）计算hash；
（2）如果所在的桶不存在，表示没有找到目标元素，返回；
（3）如果正在扩容，则协助扩容完成后再进行删除操作；
（4）如果是以链表形式存储的，则遍历整个链表查找元素，找到之后再删除；
（5）如果是以树形式存储的，则遍历树查找元素，找到之后再删除；
（6）如果是以树形式存储的，删除元素之后树较小，则退化成链表；
（7）如果确实删除了元素，则整个map元素个数减1，并返回旧值；
（8）如果没有删除元素，则返回null；
获取元素
获取元素，根据目标key所在桶的第一个元素的不同采用不同的方式获取元素，关键点在于find()方法的重写。
public V get(Object key) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek; // 计算hash int h = spread(key.hashCode()); // 如果元素所在的桶存在且里面有元素 if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) { // 如果第一个元素就是要找的元素，直接返回 if ((eh = e.hash) == h) { if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))) return e.val; } else if (eh < 0) // hash小于0，说明是树或者正在扩容 // 使用find寻找元素，find的寻找方式依据Node的不同子类有不同的实现方式 return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
// 遍历整个链表寻找元素 while ((e = e.next) != null) { if (e.hash == h && ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))) return e.val; } } return null;}（1）hash到元素所在的桶；
（2）如果桶中第一个元素就是该找的元素，直接返回；
（3）如果是树或者正在迁移元素，则调用各自Node子类的find()方法寻找元素；
（4）如果是链表，遍历整个链表寻找元素；
（5）获取元素没有加锁；
获取元素个数
元素个数的存储也是采用分段的思想，获取元素个数时需要把所有段加起来。
public int size() { // 调用sumCount()计算元素个数 long n = sumCount(); return ((n < 0L) ? 0 : (n > (long)Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE : (int)n);}
final long sumCount() { // 计算CounterCell所有段及baseCount的数量之和 CounterCell[] as = counterCells; CounterCell a; long sum = baseCount; if (as != null) { for (int i = 0; i < as.length; ++i) { if ((a = as[i]) != null) sum += a.value; } } return sum;}（1）元素的个数依据不同的线程存在在不同的段里；（见addCounter()分析）
（2）计算CounterCell所有段及baseCount的数量之和；
（3）获取元素个数没有加锁；
总结
（1）ConcurrentHashMap是HashMap的线程安全版本；
（2）ConcurrentHashMap采用（数组 + 链表 + 红黑树）的结构存储元素；
（3）ConcurrentHashMap相比于同样线程安全的HashTable，效率要高很多；
（4）ConcurrentHashMap采用的锁有 synchronized，CAS，自旋锁，分段锁，volatile等；
（5）ConcurrentHashMap中没有threshold和loadFactor这两个字段，而是采用sizeCtl来控制；
（6）sizeCtl = -1，表示正在进行初始化；
（7）sizeCtl = 0，默认值，表示后续在真正初始化的时候使用默认容量；
（8）sizeCtl > 0，在初始化之前存储的是传入的容量，在初始化或扩容后存储的是下一次的扩容门槛；
（9）sizeCtl = (resizeStamp << 16) + (1 + nThreads)，表示正在进行扩容，高位存储扩容邮戳，低位存储扩容线程数加1；
（10）更新操作时如果正在进行扩容，当前线程协助扩容；
（11）更新操作会采用synchronized锁住当前桶的第一个元素，这是分段锁的思想；
（12）整个扩容过程都是通过CAS控制sizeCtl这个字段来进行的，这很关键；
（13）迁移完元素的桶会放置一个ForwardingNode节点，以标识该桶迁移完毕；
（14）元素个数的存储也是采用的分段思想，类似于LongAdder的实现；
（15）元素个数的更新会把不同的线程hash到不同的段上，减少资源争用；
（16）元素个数的更新如果还是出现多个线程同时更新一个段，则会扩容段（CounterCell）；
（17）获取元素个数是把所有的段（包括baseCount和CounterCell）相加起来得到的；
（18）查询操作是不会加锁的，所以ConcurrentHashMap不是强一致性的；
（19）ConcurrentHashMap中不能存储key或value为null的元素；
彩蛋——值得学习的技术
ConcurrentHashMap中有哪些值得学习的技术呢？
我认为有以下几点：
（1）CAS + 自旋，乐观锁的思想，减少线程上下文切换的时间；
（2）分段锁的思想，减少同一把锁争用带来的低效问题；
（3）CounterCell，分段存储元素个数，减少多线程同时更新一个字段带来的低效；
（4）@sun.misc.Contended（CounterCell上的注解），避免伪共享；（p.s.伪共享我们后面也会讲的^^）
（5）多线程协同进行扩容；
（6）你还学到了哪些呢？
彩蛋——不能解决的问题
ConcurrentHashMap不能解决什么问题呢？
请看下面的例子：
private static final Map<Integer, Integer> map = new ConcurrentHashMap<>();
public void unsafeUpdate(Integer key, Integer value) { Integer oldValue = map.get(key); if (oldValue == null) { map.put(key, value); }}这里如果有多个线程同时调用unsafeUpdate()这个方法，ConcurrentHashMap还能保证线程安全吗？
答案是不能。因为get()之后if之前可能有其它线程已经put()了这个元素，这时候再put()就把那个线程put()的元素覆盖了。
那怎么修改呢？
答案也很简单，使用putIfAbsent()方法，它会保证元素不存在时才插入元素，如下：
public void safeUpdate(Integer key, Integer value) { map.putIfAbsent(key, value);}那么，如果上面oldValue不是跟null比较，而是跟一个特定的值比如1进行比较怎么办？也就是下面这样：
public void unsafeUpdate(Integer key, Integer value) { Integer oldValue = map.get(key); if (oldValue == 1) { map.put(key, value); }}这样的话就没办法使用putIfAbsent()方法了。
其实，ConcurrentHashMap还提供了另一个方法叫replace(K key, V oldValue, V newValue)可以解决这个问题。
replace(K key, V oldValue, V newValue)这个方法可不能乱用，如果传入的newValue是null，则会删除元素。
public void safeUpdate(Integer key, Integer value) { map.replace(key, 1, value);}那么，如果if之后不是简单的put()操作，而是还有其它业务操作，之后才是put()，比如下面这样，这该怎么办呢？
public void unsafeUpdate(Integer key, Integer value) { Integer oldValue = map.get(key); if (oldValue == 1) { System.out.println(System.currentTimeMillis()); /** * 其它业务操作 */ System.out.println(System.currentTimeMillis());
map.put(key, value); }}这时候就没办法使用ConcurrentHashMap提供的方法了，只能业务自己来保证线程安全了，比如下面这样：
public void safeUpdate(Integer key, Integer value) { synchronized (map) { Integer oldValue = map.get(key); if (oldValue == null) { System.out.println(System.currentTimeMillis()); /** * 其它业务操作 */ System.out.println(System.currentTimeMillis());
map.put(key, value); } }}这样虽然不太友好，但是最起码能保证业务逻辑是正确的。
当然，这里使用ConcurrentHashMap的意义也就不大了，可以换成普通的HashMap了。
上面只是举一个简单的例子，我们不能听说ConcurrentHashMap是线程安全的，就认为它无论什么情况下都是线程安全的，还是那句话尽信书不如无书。
腾讯云开发者
