ConcurrentHashMap的并发优化：Java 8中红黑树与CAS的精细化控制

各位朋友，大家好！今天我们来深入探讨Java 8中ConcurrentHashMap的并发优化策略，重点分析红黑树的应用以及CAS操作的精细化控制。ConcurrentHashMap作为高并发场景下的利器，其设计精妙之处值得我们细细品味。

1. ConcurrentHashMap的演进：从Segment到Node

在Java 7及之前，ConcurrentHashMap采用分段锁（Segment）机制。整个Map被分割成多个Segment，每个Segment相当于一个小的HashMap，拥有独立的锁。这样，并发访问不同Segment的数据时，线程之间不会产生锁竞争，从而提高了并发性能。

// Java 7 ConcurrentHashMap的结构示意
class ConcurrentHashMap<K, V> {
    final Segment<K,V>[] segments;

    static final class Segment<K, V> extends ReentrantLock implements Serializable {
        transient volatile HashEntry<K,V>[] table;
        // ...
    }

    static final class HashEntry<K, V> {
        final K key;
        volatile V value;
        final HashEntry<K, V> next;
        // ...
    }
}

然而，分段锁机制也存在一些问题：

锁的粒度仍然较粗: 即使将Map分成多个Segment，每个Segment内部仍然使用一把锁，当多个线程同时访问同一个Segment时，仍然会发生锁竞争。
Segment数量的限制: Segment的数量在初始化时就固定了，无法动态调整，这限制了其在高并发场景下的扩展性。

Java 8对ConcurrentHashMap进行了重大的改进，彻底抛弃了Segment的概念，采用了更加精细化的锁机制，以及红黑树来优化哈希冲突的处理。

2. Java 8 ConcurrentHashMap的核心结构：Node + CAS + 红黑树

Java 8的ConcurrentHashMap不再基于Segment，而是直接基于Node数组：

// Java 8 ConcurrentHashMap的核心结构示意
class ConcurrentHashMap<K, V> {
    transient volatile Node<K,V>[] table;
    private transient volatile int sizeCtl;
    // ...

    static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final int hash;
        final K key;
        volatile V val;
        volatile Node<K,V> next;
        // ...
    }
}

Node: 是存储键值对的基本单元，类似于Java 7中的HashEntry。注意val 和 next 都是 volatile 修饰的，保证了可见性。
table: Node数组，是ConcurrentHashMap存储数据的核心容器。
sizeCtl: 控制table初始化和扩容的关键变量。

3. CAS操作的精细化控制

Java 8 ConcurrentHashMap 广泛使用了CAS (Compare and Swap) 操作来保证并发安全性，而不是粗暴地使用锁。 CAS是一种无锁算法，它尝试原子地更新一个变量，只有当变量的当前值与期望值相等时，才会将变量更新为新值。

ConcurrentHashMap中使用CAS操作的地方包括：

初始化table: 多个线程可能同时尝试初始化table，sizeCtl 变量用于控制初始化过程，只有当一个线程成功使用CAS将sizeCtl设置为-1时，它才能执行初始化操作。

private final Node<K,V>[] initTable() {
    Node<K,V>[] tab; int sc;
    while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
        if ((sc = sizeCtl) < 0)
            Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
        else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
            try {
                if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
                    int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
                    @SuppressWarnings("unchecked")
                    Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
                    table = tab = nt;
                    sc = n - (n >>> 2);
                }
            } finally {
                sizeCtl = sc;
            }
            break;
        }
    }
    return tab;
}

添加新的Node: 当需要在table的某个位置添加新的Node时，会首先尝试使用CAS操作将该位置设置为新的Node。如果CAS操作失败，说明有其他线程已经修改了该位置，当前线程需要重新尝试。

final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
    // ...
    for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
        Node<K,V> f; int n, i, fh;
        if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
            tab = initTable();
        else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & h)) == null) {
            if (casTabAt(tab, i, null, new Node<K,V>(h, key, value, null))) // 使用CAS插入新节点
                break;                   // no lock when adding first node
        }
        // ...
    }
    // ...
}

static final <K,V> boolean casTabAt(Node<K,V>[] tab, int i,
                                        Node<K,V> c, Node<K,V> v) {
    return U.compareAndSwapObject(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, c, v);
}

扩容: ConcurrentHashMap会动态扩容，以保证性能。扩容过程中，需要将旧table中的数据迁移到新的table中。这个过程也是通过CAS操作来保证并发安全的。

private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
    // ...
    while (advance) {
        int nextIndex, nextBound;
        if ((nextIndex = nextIndex()) >= nextBound || nextIndex < 0 ||
            sizeCtl == RESIZE_STAMP) {
            advance = false;
        } else if ((f = tabAt(tab, i = nextIndex)) == null)
            advance = casTabAt(tab, i, null, new ForwardingNode<K,V>(nextTab)); // 使用CAS设置ForwardingNode
        // ...
    }
    // ...
}

CAS的优势：

减少锁竞争: CAS操作避免了线程阻塞，减少了锁竞争，提高了并发性能。
更细粒度的并发控制: CAS操作允许对单个变量进行原子更新，提供了更细粒度的并发控制。

4. 红黑树的应用：解决哈希冲突

当多个key的hash值冲突时，会在table的同一个位置形成链表。在链表长度较短时，可以通过遍历链表来查找key。但是，当链表长度过长时，查找效率会大大降低，时间复杂度为O(n)。

为了解决这个问题，Java 8 ConcurrentHashMap引入了红黑树。当链表长度超过一定阈值（TREEIFY_THRESHOLD = 8）时，会将链表转换为红黑树。红黑树是一种自平衡的二叉搜索树，其查找、插入、删除操作的时间复杂度均为O(log n)。

// 链表转换为红黑树的过程
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int index) {
    Node<K,V> b; int n, sc;
    if (tab != null) {
        if ((n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
            tryPresize(n << 1);
        else if ((b = tabAt(tab, index)) != null && lockTable(tab, index)) {
            Node<K,V> hd = null, tl = null;
            for (Node<K,V> p = b; p != null; p = p.next) {
                TreeNode<K,V> t = new TreeNode<K,V>(p.hash, p.key, p.val, null, null);
                if ((tl = t.prev = tl) == null)
                    hd = t;
                else
                    t.prev.next = t;
            }
            setTabAt(tab, index, new TreeBin<K,V>(hd));
            unlockTable(tab, index);
        }
    }
}

红黑树的优势：

提高查找效率: 将链表转换为红黑树，可以将查找的时间复杂度从O(n)降低到O(log n)。
平衡性能和空间: 红黑树是一种平衡树，可以有效地避免树的退化，保证查找效率。

5. sizeCtl变量的作用

sizeCtl 是 ConcurrentHashMap 中一个非常关键的控制变量，它在不同的状态下代表不同的含义：

小于0: 表示table正在初始化或者扩容。
- -1: 表示table正在初始化。
- -(1 + nThreads): 表示有nThreads个线程正在进行扩容操作。
等于0: 表示table还没有被初始化，默认容量为DEFAULT_CAPACITY。
正数: 表示下次扩容的阈值，即当table中的元素个数达到这个阈值时，就会触发扩容。实际上是 table.length * loadFactor。

sizeCtl变量在ConcurrentHashMap的初始化、扩容等操作中起着至关重要的作用，通过CAS操作来保证这些操作的并发安全性。

6. put操作的流程详解

为了更好地理解ConcurrentHashMap的并发优化策略，我们来详细分析一下put操作的流程：

计算key的hash值: 根据key的hashCode()方法计算hash值。
检查table是否初始化: 如果table为null，则调用initTable()方法进行初始化。
定位到table中的位置: 根据hash值计算出key在table中的索引位置。
判断该位置是否为空:
- 如果为空，则使用CAS操作将新的Node添加到该位置。
- 如果不为空，则需要处理哈希冲突。
处理哈希冲突:
- 如果该位置的Node是一个ForwardingNode，表示table正在扩容，则当前线程需要协助扩容。
- 如果该位置的Node是一个普通的Node，则需要遍历链表，查找key是否已经存在。
  - 如果key已经存在，则根据onlyIfAbsent参数决定是否更新value。
  - 如果key不存在，则将新的Node添加到链表的末尾。
  - 如果链表长度超过TREEIFY_THRESHOLD，则将链表转换为红黑树。
增加size: 如果成功添加了新的Node，则需要增加size，并判断是否需要扩容。

可以用表格来总结put操作的流程

步骤	条件	操作
1		计算 Key 的 Hash 值
2	table == null	`initTable()` 初始化 table
3	定位到的 table[i] == null	CAS 插入新节点
4	table[i] instanceof ForwardingNode	协助扩容 `helpTransfer()`
5	table[i] instanceof TreeNode	红黑树操作 `putTreeVal()`
6	table[i] 是普通 Node 链表，并且 Key 存在	根据 `onlyIfAbsent` 参数决定是否更新 Value
7	table[i] 是普通 Node 链表，并且 Key 不存在	尾插法插入新节点
8	插入新节点后，链表长度超过 `TREEIFY_THRESHOLD`（8），且 table 长度大于 `MIN_TREEIFY_CAPACITY`（64）	`treeifyBin()` 将链表转换为红黑树
9		`addCount()` 增加 Map 的 Size，并检查是否需要扩容

7. get操作的流程详解

get操作相对简单，流程如下：

计算key的hash值: 根据key的hashCode()方法计算hash值。
定位到table中的位置: 根据hash值计算出key在table中的索引位置。
判断该位置是否为空: 如果为空，则直接返回null。
处理哈希冲突:
- 如果该位置的Node是一个ForwardingNode，表示table正在扩容，则到新的table中查找。
- 如果该位置的Node是一个普通的Node，则需要遍历链表，查找key。
- 如果该位置的Node是一个TreeNode，则在红黑树中查找key。

总的来说 get 流程可以概括为：

计算 Key 的 Hash 值
定位到 table 数组的索引位置
如果 table[i] 为空，直接返回 null
如果 table[i] 是 ForwardingNode，则到新的 table 中查找
如果 table[i] 是 TreeNode，则在红黑树中查找
否则，遍历链表查找

由于Node的val属性是volatile修饰的，所以get操作可以保证读取到的value是最新的。

8. 总结：精细化控制带来的高性能

Java 8 ConcurrentHashMap通过以下策略实现了高性能的并发控制：

Node + CAS: 使用Node作为基本存储单元，并使用CAS操作来保证并发安全性，减少了锁竞争。
红黑树: 使用红黑树来解决哈希冲突，提高了查找效率。
sizeCtl: 使用sizeCtl变量来控制table的初始化和扩容，保证了并发安全性。
volatile: 使用volatile 保证了线程间的可见性。

这些精细化的控制策略使得Java 8 ConcurrentHashMap在高并发场景下具有出色的性能。

9. 思考：优化的代价与权衡

ConcurrentHashMap的优化并非没有代价。红黑树的引入增加了空间复杂度，CAS操作虽然避免了阻塞，但在竞争激烈的情况下，可能会导致CPU空转。因此，在使用ConcurrentHashMap时，需要根据实际场景进行权衡，选择合适的初始化容量和负载因子，以达到最佳的性能。

10. 最后：并发编程的艺术

ConcurrentHashMap的设计充分体现了并发编程的艺术，它巧妙地利用了CAS、volatile、红黑树等技术，实现了高效、安全的并发访问。深入理解ConcurrentHashMap的实现原理，可以帮助我们更好地掌握并发编程的技巧，编写出更加健壮、高效的并发程序。掌握这些知识，能帮助你更好的理解并发编程。

ConcurrentHashMap的并发优化：Java 8中红黑树与CAS的精细化控制

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