解析ConcurrentHashMap: 红黑树的代理类(TreeBin)

前一章是get、remove方法分析，喜欢的朋友点击查看。本篇为ConcurrentHashMap源码系列的最后一篇，来分析一下TreeBin 红黑树代理节点的源码：

1、TreeBin内部类分析

TreeBin是红黑树的代理，对红黑树不太了解的，可以参考：

static final class TreeBin<K,V> extends Node<K,V> {
    // 红黑树根节点
    TreeNode<K,V> root;
    // 链表的头节点
    volatile TreeNode<K,V> first;
    // 等待者线程（当前lockState是读锁状态）
    volatile Thread waiter;
    /**
     * 锁的状态：
     * 1.写锁状态 写是独占状态，以散列表来看，真正进入到TreeBin中的写线程 同一时刻只能有一个线程。
     * 2.读锁状态 读锁是共享，同一时刻可以有多个线程 同时进入到 TreeBin对象中获取数据。 每一个线程 都会给 lockStat + 4
     * 3.等待者状态（写线程在等待），当TreeBin中有读线程目前正在读取数据时，写线程无法修改数据，那么就将lockState的最低2位设置为 0b 10 ：即，换算成十进制就是WAITER = 2;
     */
    volatile int lockState;
    // values for lockState（lockstate的值）
    static final int WRITER = 1; // set while holding write lock 写锁状态
    static final int WAITER = 2; // set when waiting for write lock 等待者状态（写线程在等待）
    static final int READER = 4; // increment value for setting read lock 读锁状态
    /**
     * TreeBin构造方法：
     */
    TreeBin(TreeNode<K,V> b) {
        // 设置当前节点hash为-2 表示此节点是TreeBin节点
        super(TREEBIN, null, null, null);
        // 使用first 引用 treeNode链表
        this.first = b;
        // r 红黑树的根节点引用
        TreeNode<K,V> r = null;
        // x表示遍历的当前节点
        for (TreeNode<K,V> x = b, next; x != null; x = next) {
            next = (TreeNode<K,V>)x.next;
            // 强制设置当前插入节点的左右子树为null
            x.left = x.right = null;
            // ----------------------------------------------------------------------
            // CASE1：
            // 条件成立：说明当前红黑树是一个空树，那么设置插入元素为根节点
            // 第一次循环，r一定是null
            if (r == null) {
                // 根节点的父节点 一定为 null
                x.parent = null;
                // 颜色改为黑色
                x.red = false;
                // 让r引用x所指向的对象。
                r = x;
            }
			// ----------------------------------------------------------------------
            // CASE2：r != null
            else {
                // 非第一次循环，都会来带else分支，此时红黑树根节点已经有数据了
                // k 表示 插入节点的key
                K k = x.key;
                // h 表示 插入节点的hash
                int h = x.hash;
                // kc 表示 插入节点key的class类型
                Class<?> kc = null;
                // p 表示 为查找插入节点的父节点的一个临时节点
                TreeNode<K,V> p = r;
                // 这里的for循环，就是一个查找并插入的过程
                for (;;) {
                    // dir (-1, 1)
                    // -1 表示插入节点的hash值大于 当前p节点的hash
                    // 1 表示插入节点的hash值 小于 当前p节点的hash
                    // ph p表示 为查找插入节点的父节点的一个临时节点的hash
                    int dir, ph;
                    // 临时节点 key
                    K pk = p.key;
                    // 插入节点的hash值 小于 当前节点
                    if ((ph = p.hash) > h)
                        // 插入节点可能需要插入到当前节点的左子节点 或者 继续在左子树上查找
                        dir = -1;
                    // 插入节点的hash值 大于 当前节点
                    else if (ph < h)
                        // 插入节点可能需要插入到当前节点的右子节点 或者 继续在右子树上查找
                        dir = 1;
                    // 如果执行到 CASE3，说明当前插入节点的hash 与 当前节点的hash一致，会在case3 做出最终排序。最终
                    // 拿到的dir 一定不是0，（-1， 1）
                    else if ((kc == null &&
                              (kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
                             (dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0)
                        dir = tieBreakOrder(k, pk);
                    // xp 想要表示的是 插入节点的 父节点
                    TreeNode<K,V> xp = p;
                    // 条件成立：说明当前p节点 即为插入节点的父节点
                    // 条件不成立：说明p节点 底下还有层次，需要将p指向 p的左子节点 或者 右子节点，表示继续向下搜索。
                    if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
                        // 设置插入节点的父节点 为 当前节点
                        x.parent = xp;
                        // 小于P节点，需要插入到P节点的左子节点
                        if (dir <= 0)
                            xp.left = x;
                            // 大于P节点，需要插入到P节点的右子节点
                        else
                            xp.right = x;
                        // 插入节点后，红黑树性质 可能会被破坏，所以需要调用 平衡方法
                        r = balanceInsertion(r, x);
                        break;
                    }
                }
            }
        }
        // 将r 赋值给 TreeBin对象的 root引用。
        this.root = r;
        assert checkInvariants(root);
    }
    /**
     * Acquires write lock for tree restructuring.
     * 加锁：基于CAS的方式更新LOCKSTATE的值，期望值是0，更新值是WRITER（1，写锁）
     */
    private final void lockRoot() {
        // 条件成立：说明lockState 并不是 0，说明此时有其它读线程在treeBin红黑树中读取数据。
        if (!U.compareAndSwapInt(this, LOCKSTATE, 0, WRITER))
            // 竞争锁的过程
            contendedLock(); // offload to separate method
    }
    /**
     * Releases write lock for tree restructuring.
     * 释放锁
     */
    private final void unlockRoot() {
        // lockstate置为0
        lockState = 0;
    }
    /**
     * Possibly blocks awaiting root lock.
     */
    private final void contendedLock() {
        boolean waiting = false;
        // 表示lock值
        int s;
        for (;;) {
            // ~WAITER = 11111....01
            // 条件成立：说明目前TreeBin中没有读线程在访问 红黑树
            // 条件不成立：有线程在访问红黑树
            if (((s = lockState) & ~WAITER) == 0) {
                // 条件成立：说明写线程 抢占锁成功
                if (U.compareAndSwapInt(this, LOCKSTATE, s, WRITER)) {
                    if (waiting)
                        // 设置TreeBin对象waiter 引用为null
                        waiter = null;
                    return;
                }
            }
            // lock & 0000...10 = 0, 条件成立：说明lock 中 waiter 标志位 为0，此时当前线程可以设置为1了，然后将当前线程挂起。
            else if ((s & WAITER) == 0) {
                if (U.compareAndSwapInt(this, LOCKSTATE, s, s | WAITER)) {
                    waiting = true;
                    waiter = Thread.currentThread();
                }
            }
            // 条件成立：说明当前线程在CASE2中已经将 treeBin.waiter 设置为了当前线程，并且将lockState 中表示 等待者标记位的地方 设置为了1
            // 这个时候，就让当前线程 挂起。。
            else if (waiting)
                LockSupport.park(this);
        }
    }
    /**
     * Finds or adds a node.
     * @return null if added
     */
    final TreeNode<K,V> putTreeVal(int h, K k, V v) {
        Class<?> kc = null;
        boolean searched = false;
        for (TreeNode<K,V> p = root;;) {
            int dir, ph; K pk;
            if (p == null) {
                first = root = new TreeNode<K,V>(h, k, v, null, null);
                break;
            }
            else if ((ph = p.hash) > h)
                dir = -1;
            else if (ph < h)
                dir = 1;
            else if ((pk = p.key) == k || (pk != null && k.equals(pk)))
                return p;
            else if ((kc == null &&
                      (kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
                     (dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0) {
                if (!searched) {
                    TreeNode<K,V> q, ch;
                    searched = true;
                    if (((ch = p.left) != null &&
                         (q = ch.findTreeNode(h, k, kc)) != null) ||
                        ((ch = p.right) != null &&
                         (q = ch.findTreeNode(h, k, kc)) != null))
                        return q;
                }
                dir = tieBreakOrder(k, pk);
            }
            TreeNode<K,V> xp = p;
            if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
                // 当前循环节点xp 即为 x 节点的爸爸
                // x 表示插入节点
                // f 老的头结点
                TreeNode<K,V> x, f = first;
                first = x = new TreeNode<K,V>(h, k, v, f, xp);
                // 条件成立：说明链表有数据
                if (f != null)
                    // 设置老的头结点的前置引用为 当前的头结点。
                    f.prev = x;
                if (dir <= 0)
                    xp.left = x;
                else
                    xp.right = x;

                if (!xp.red)
                    x.red = true;
                else {
                    // 表示 当前新插入节点后，新插入节点 与 父节点 形成 “红红相连”
                    lockRoot();
                    try {
                        // 平衡红黑树，使其再次符合规范。
                        root = balanceInsertion(root, x);
                    } finally {
                        unlockRoot();
                    }
                }
                break;
            }
        }
        assert checkInvariants(root);
        return null;
    }
}

2、treeifyBin方法分析

treeifyBin：TreeBin的成员方法，转换链表为红黑树的方法：

/**
 * 将链表转换成红黑树
 */
private final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int index) {
    // b：
    // n: tab的长度
    // sc: sizeCtl
    Node<K,V> b; int n, sc;
    if (tab != null) {
        // ---------------------------------------------------------------------------
        // CASE1:
        // 条件成立：说明当前table数组长度未达到 64，此时不进行树化操作，而进行扩容操作。
        if ((n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
            // table进行扩容
            tryPresize(n << 1);
        // ---------------------------------------------------------------------------
        // CASE2:
        // 条件成立：说明当前桶位有数据，且是普通node数据。
        else if ((b = tabAt(tab, index)) != null && b.hash >= 0) {
			// 给头元素b加锁
            synchronized (b) {
                // 条件成立：表示加锁没问题，b没有被其他线程修改过
                if (tabAt(tab, index) == b) {
                    // 下面的for循环逻辑，目的就是把桶位中的单链表转换成双向链表，便于树化~
					// hd指向双向列表的头部，tl指向双向链表的尾部
                    TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
                    for (Node<K,V> e = b; e != null; e = e.next) {
                        TreeNode<K,V> p =
                            new TreeNode<K,V>(e.hash, e.key, e.val,
                                              null, null);
                        if ((p.prev = tl) == null)
                            hd = p;
                        else
                            tl.next = p;
                        tl = p;
                    }
					// 把node单链表转换的双向链表转换成TreeBin对象
                    setTabAt(tab, index, new TreeBin<K,V>(hd));
                }
            }
        }
    }
}

3、find方法分析

find：TreeBin中的查找方法。

final Node<K,V> find(int h, Object k) {
    if (k != null) {
        // e 表示循环迭代的当前节点：迭代的是first引用的链表
        for (Node<K,V> e = first; e != null; ) {
            // s 保存的是lock临时状态
            // ek 链表当前节点 的key
            int s; K ek;
            // ----------------------------------------------------------------------
            // CASE1：
            // (WAITER|WRITER) => 0010 | 0001 => 0011
            // lockState & 0011 != 0 条件成立：说明当前TreeBin有等待者线程 或者 目前有写操作线程正在加锁
            if (((s = lockState) & (WAITER|WRITER)) != 0) {
                if (e.hash == h &&
                    ((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))
                    return e;
                e = e.next;
            }
            // ----------------------------------------------------------------------
            // CASE2：
            // 前置条件：当前TreeBin中 等待者线程 或者 写线程 都没有
            // 条件成立：说明添加读锁成功
            else if (U.compareAndSwapInt(this, LOCKSTATE, s,
                                         s + READER)) {
                TreeNode<K,V> r, p;
                try {
                    // 查询操作
                    p = ((r = root) == null ? null :
                         r.findTreeNode(h, k, null));
                } finally {
                    // w 表示等待者线程
                    Thread w;
                    // U.getAndAddInt(this, LOCKSTATE, -READER) == (READER|WAITER)
                    // 1.当前线程查询红黑树结束，释放当前线程的读锁 就是让 lockstate 值 - 4
                    // (READER|WAITER) = 0110 => 表示当前只有一个线程在读，且“有一个线程在等待”
                    // 当前读线程为 TreeBin中的最后一个读线程。
                    // 2.(w = waiter) != null 说明有一个写线程在等待读操作全部结束。
                    if (U.getAndAddInt(this, LOCKSTATE, -READER) ==
                        (READER|WAITER) && (w = waiter) != null)
                        // 使用unpark 让 写线程 恢复运行状态。
                        LockSupport.unpark(w);
                }
                return p;
            }
        }
    }
    return null;
}

三、总结

到此为止，ConcurrentHashMap的源码分析就告一段落了，祝大家变得更强~也希望大家多多关注我们的其他内容！