首先思考几个问题：
-
ConcurrentHashMap是如何实现扩容机制的？ -
多线程辅助扩容？如何分配扩容迁移任务？
源码分析：
public V put(K key, V value) {
return putVal(key, value, false);
}
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
// 1. 哈希值高低位扰动
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
// 2. tab 为空 初始化 懒汉模式
tab = initTable();
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
// 3. tab不为null，则通过(n - 1) & hash 计算 tab对应索引下标，找到node
// node为null说明没有发生hash冲突，cas 设置新节点node到tab的对应位置，成功则结束循环
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
// 4. 发现哈希值为MOVED时，
// 说明数组正在扩容，帮助扩容，这个节点只可能是ForwardingNode
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
// 5.正常情况下发生哈希冲突
V oldVal = null;
synchronized (f) {
// 再次检查i位置的节点是否还是f
// 如果有变动则重新循环
if (tabAt(tab, i) == f) {
if (fh >= 0) {
// 6. fh>=0 是链表
binCount = 1;
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
// 链表中已经有hash相等且（key地址相等 or key值相等）
// 则判断是否需要替换
// put onlyIfAbsent=false，新值替换旧值
// putIfAbsent onlyIfAbsent=true,新值不替换旧值
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
// 解决hash冲突的方式
// 链表法，新节点放在了链表尾部（尾插法），这里和jdk1.7不一样
Node<K,V> pred = e;
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
else if (f instanceof TreeBin) {
// 7.红黑树
Node<K,V> p;
binCount = 2;
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
// putTreeVal的返回值是已经存在的节点
// p != null 说明 key已经存在，看是否需要替换value
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
if (binCount != 0) {
// 8. binCount，链表的长度>=8时 可能变为红黑树，也可能是扩容
// 数组长度小于64时，是扩容数组
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
// 若旧值不为null，则说明是替换，不需要后面的addCount
return oldVal;
break;
}
}
}
// 9. 元素数量+1
addCount(1L, binCount);
return null;
}
?技术点：
1、懒汉模式 ，需要的时候才初始化数组
2、(fh = f.hash) == MOVED 即ForwardingNode节点。
? ? ? ? 1）代表正在扩容
? ? ? ? 2）get 获取数据时，从新数组获取?
3、synchronized锁住头节点，fh > 0 代表链表；f?instanceof TreeBin 代表红黑树
4、addCount利用了LongAddr类的原理。下次再说这个类
5、这的循环好好理解一下，以后自己代码会不会用上。这很多源码都用到循环，好好理解（有些我也不懂）
6、初始化前，sizeCtl存的是初始容量；初始化完成，sizeCtl又被赋值为扩容阈值，当前容量的 3/4，也代表释放锁；初始化时，sizeCtl相当于一把自旋锁，有且只有一个线程能将其cas修改为-1，代表获取锁。
7、真正迁移干活的时候用synchronized锁住头节点；
重点理解helpTransfer(tab, f)源码
//扩容状态下其他线程对集合进行插入、修改、删除、合并、compute等操作时遇到 ForwardingNode 节点会调用该帮助扩容方法 (ForwardingNode 后面介绍)
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);
//此处的 琢磨琢磨三个条件判断
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;
}
知识点：
1、int rs = resizeStamp(tab.length);
/**
* 返回值作为正在扩容的数据表的size即n的一个标志，rs可以反推出n
* Returns the stamp bits for resizing a table of size n.
* Must be negative when shifted left by RESIZE_STAMP_SHIFT.
*
*/
static final int resizeStamp(int n) {
return Integer.numberOfLeadingZeros(n) | (1 << (RESIZE_STAMP_BITS - 1));
}
Integer.numberOfLeadingZeros(n)的作用是获取 n 的二进制从左往右连续的 0 的个数，比如?
2的二进制10从左往右有30个连续的0 4的二进制100从左往右有29个连续的0 8的二进制1000从左往右有28个连续的0 16的二进制10000从左往右有27个连续的0 （int有32位，左边不足的补0）
所以resizeStamp计算过程示例：?
n=2, resizeStamp=30+32768=32798,二进制:1000 0000 0001 1110 n=4, resizeStamp=29+32768=32797,二进制:1000 0000 0001 1101 n=8, resizeStamp=28+32768=32796,二进制:1000 0000 0001 1100 n=16, resizeStamp=27+32768=32795,二进制:1000 0000 0001 1011返回值作为正在扩容数组的长度 n 的一个标志位？的确可以，比如 32798 是 n=4 的扩容标志位，
32-（32797-32768）可反推出 n=4。
(sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs好多地方讲解还是没理解，希望以后再看看
sc此时的值就是sizeCtl，此时sizeCtl的值是多少呢，那一刻赋值的？
这个bug在Java 12及之后的版本修复了，所以下面来看一下这块改成了什么。JDK12对比
transfer 元素迁移?
private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
int n = tab.length, stride;
// 单核不拆分，下面讨论多核的情况
// 计算步长，拆分任务n >>> 3 = n / 2^3
// 先将n分为8份，然后等分给每个cpu，若最后计算的步长小于最小步长16，则设置为16
if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
if (nextTab == null) { // initiating
try {
// 扩容 2倍
@SuppressWarnings("unchecked")
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;
}
nextTable = nextTab;
// transferIndex 记录迁移进度
transferIndex = n;
}
int nextn = nextTab.length;
ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
// 从后面的迁移逻辑看到 迁移复制元素是逆序迁移
// advance= true 则代表可继续向前一个位置迁移复制元素
boolean advance = true;
// 是否所有线程都全部迁移完毕，true则可以将nextTab赋值给table了
boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
// i 代表当前线程正在迁移的数组位置，bound代表它本次可以迁移的范围下限
for (int i = 0, bound = 0;;) {
Node<K,V> f; int fh;
while (advance) {
int nextIndex, nextBound;
// （1）两种情况不需要继续向前一个位置迁移复制元素（逆序）：
// ①i每次自减1，i>=bound说明本批次迁移未完成，不需要继续向前推进。
// ②finishing标志为true，说明所有线程分配的迁移任务都已经完成了，则不需要向前推进。
// 若 --i < bound，说明当前批次的迁移任务完成，可继续分配新范围的任务
// 也就是一个线程可以多次分到任务，能者多劳。
if (--i >= bound || finishing)
// 向前一个位置迁移复制元素
advance = false;
//(2) 每次执行，都会把 transferIndex 最新的值同步给 nextIndex
else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
//若 transferIndex小于等于0，则说明原数组中所有位置的迁移任务都分配完毕（不代表所有位置都迁移完毕）
//于是，需要跳出while循环，并把 i设为 -1，
// 以跳到（4）判断正在处理的线程是否完成自己负责范围内迁移工作。
i = -1;
advance = false;
}
else if (U.compareAndSwapInt
(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
nextBound = (nextIndex > stride ?
nextIndex - stride : 0))) {
//（3）cas 设置TRANSFERINDEX，分配任务范围[nextBound,nextIndex)，任务的长度是stride
// 举例，假设 n=64，即初始的transferIndex=64，stride=16
// nextIndex=transferIndex=64，nextBound=nextIndex-stride=48
// bound=48
// i=63
// 从后往前复制
bound = nextBound;
i = nextIndex - 1;
advance = false; // 本次任务分配完成，结束循环
}
}
// （4）i已经越界了，整个数组的迁移任务已经全部分配完毕
if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
int sc;
if (finishing) {
// 扩容完毕
// nextTable置为空
nextTable = null;
// 新数组赋值给旧数组
table = nextTab;
// sizeCtl 设置为新的数组长度的 3/4.即 3/4 *2n
sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
return;
}
// 到这，说明所有的迁移任务都分配完了
// 当前线程也已经完成了自己的迁移任务（无论参与了几次迁移），
// 则sc-1，表明参与扩容的线程数减1
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
// 迁移开始时，会设置 sc=(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2
// 每当有一个线程参与迁移，sc 就会加 1。
// 因此，这里就是去校验当前 sc 是否和初始值相等。
if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
// 不相等，当前线程扩容任务结束。
return;
// 相等，说明还有一个线程还在扩容迁移（不一定是触发扩容的第一个线程）
// 则当前线程会从后向前检查一遍，哪些位置的节点没有复制完，就帮忙一起复制。
// 一圈扫描下来，肯定是全部迁移完毕了，则finishing可提前设置为true。
finishing = advance = true;
i = n; // recheck before commit
}
}
else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
// （5）若i的位置元素为空，就把占位节点设置为fwd标志。
// 设置成功，advance置为true，向前推进复制
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
// （6）若当前位置的头结点是 ForwardingNode ，则说明这个位置的所有节点已经迁移完成，
// 可以继续向前迁移复制其他位置的节点
advance = true; // already processed
else {
// （7）对tab[i]进行迁移，可能是链表 or 红黑树
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
Node<K,V> ln, hn;
if (fh >= 0) {
// 链表
int runBit = fh & n;
Node<K,V> lastRun = f;
// lastRun并不是一条链表的最后一个，一条链表的节点可以分为两类，
// 在循环中寻找lastRun的满足条件是链表中最后一个与前一个节点runBit不相等的节点作为lastRun，
// 而此时lastRun后面可能还有节点，但runBit都是和lastRun相等的节点。
// 这里找lastRun和java7是一样的
for (Node<K,V> p = f.next; p != null; p = p.next) {
// 计算p的位置
int b = p.hash & n;
if (b != runBit) {
// 和runBit不是同一位置
runBit = b;
lastRun = p;
}
}
// hash & n=0为低位节点，hash & n!=0为高位节点。
// 判断找到的lastRun是低位节点还是高位节点
if (runBit == 0) {
ln = lastRun;
hn = null;
}
else {
hn = lastRun;
ln = null;
}
// lastRun之前的结点因为fh&n不确定，所以全部需要再hash分配。
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) {
// 是红黑树，
// 原理上和链表迁移的过程差不多，也是将节点分成高位节点和低位节点
TreeBin<K,V> t = (TreeBin<K,V>)f;
// lo低位树头节点，loTail低位树尾节点
// hi高位树头节点，hiTail高位树尾节点
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;
// 尾插法
loTail = p;
++lc;
}
else {
if ((p.prev = hiTail) == null)
hi = p;
else
hiTail.next = p;
hiTail = p;
++hc;
}
}
// 低位节点的个数 <= UNTREEIFY_THRESHOLD=6, 则树退为链表
// 否则判断是否有高位节点，无，则原先那棵树t就是一棵低位树，直接赋值给ln
// 有高位节点，则低位节点重新树化。
// 高位节点的判断同理
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;
}
}
}
}
}
}
知识点：
1、利用CPU数量控制分配线程；stride 最少16桶；每个线程的桶的范围的控制?
2、transferIndex 记录迁移进度，首次就是数组的长度n。transferIndex<0分配线程任务完成（最后一个线程执行完，再算扩容完成）；
3、advance= true 则代表可继续向前一个位置迁移复制元素。
4、i 代表当前线程正在迁移的数组位置（当前线程数组下标），bound代表它本次可以迁移的范围下限（下面有盗图）
5、while (advance)循环就办了一件事，当前线程下层次递进迁移链表或红黑树，--i;此时又一个线程进入while(advance)循环（一直想着多线程过来咋办），执行nextIndex = transferIndex) <= 0
6、迁移开始时，会设置 sc=(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2；(sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT说明扩容已经完成；
7、lastRun节点的寻找（看下面的盗图）
8、ln和hn拆分的高低链表
画图
多线程如何分配任务
普通链表如何迁移
什么是 lastRun 节点?
hash桶迁移中以及迁移后如何处理存取请求?
?
多线程迁移任务完成后的操作
写到这感觉sizeCtl挺重要的，也许我没理解清楚。
参考路径：ConcurrentHashMap1.8 - 扩容详解_ZOKEKAI的博客-CSDN博客_concurrenthashmap 扩容