ConcurrentHashMap是如何实现线程安全的你知道吗

目录

• 1. 前言
• 2. ConcurrentHashMap 是如何实现线程安全的
• 2.1. 初始化数据结构时的线程安全
• 2.2. put 操作时的线程安全
• 2.3. get 操作时的线程安全
• 2.4. 扩容操作时的线程安全
• 3. 什么情况下 ConcurrentHashMap 会进行扩容操作

1. 前言

我们知道，在日常开发中使用的 HashMap 是线程不安全的，而线程安全类 HashTable 和 SynchronizedMap 只是简单的在方法上加锁实现了线程安全，效率低下，所以在线程安全的环境下我们通常会使用 ConcurrentHashMap，那么 ConcurrentHashMap 又是如何实现线程安全的呢?

2. ConcurrentHashMap 是如何实现线程安全的

针对这个问题，可以从以下几个方面来阅读源码予以解答

2.1. 初始化数据结构时的线程安全

在 JDK 1.8 中，初始化 ConcurrentHashMap 的时候这个 Node[] 数组是还未初始化的，会等到第一次 put() 方法调用时才初始化

final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
	if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
    int hash = spread(key.hashCode());
    int binCount = 0;
    for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
		Node<K,V> f; int n, i, fh;
		// 判断Node数组为空
		if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
			// 初始化Node数组
            tab = initTable();
        ......
}

此时会有并发问题的，如果多个线程同时调用 initTable() 初始化 Node[] 数组怎么办？

看看 Doug Lea 大师是如何处理的

private final Node<K,V>[] initTable() {
	Node<K,V>[] tab; int sc;
	// 每次循环都获取最新的Node[]数组引用
    while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
    	// sizeCtl是一个标记位，若为-1，代表有线程在进行初始化工作了
		if ((sc = sizeCtl) < 0)
			// 让出CPU时间片
			Thread.yield();
		// 此时，代表没有线程在进行初始化工作，CAS操作，将本实例的sizeCtl变量设置为-1
        else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
        	// 如果CAS操作成功了，代表本线程将负责初始化工作
        	try {
        		// 再检查一遍数组是否为空
            	if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
            		// 在初始化ConcurrentHashMap时，sizeCtl代表数组大小，默认16
          			// 所以此时n默认为16
                	int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
                    @SuppressWarnings("unchecked")
                    Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
                    // 将其赋值给table变量
                    table = tab = nt;
                    // 通过位运算，n减去n二进制右移2位，相当于乘以0.75
          			// 例如16经过运算为12，与乘0.75一样，只不过位运算更快
                    sc = n - (n >>> 2);
                }
            } finally {
            	// 将计算后的sc（12）直接赋值给sizeCtl，表示达到12长度就扩容
        		// 由于这里只会有一个线程在执行，直接赋值即可，没有线程安全问题，只需要保证可见性
            	sizeCtl = sc;
			}
            break;
		}
	}
	return tab;
}

table 变量使用了 volatile 来保证每次获取到的都是最新写入的值

transient volatile Node<K,V>[] table;

ConcurrentHashMap 源码中 sizeCtl 变量注释如下

// 表初始化和调整控件大小。如果为负值，则表正在初始化或调整大小：-1用于初始化，否则-（1+活动调整大小线程的数量）
// 否则，当table为null时，将保留创建时使用的初始表大小，默认值为0。初始化后，保存下一个要调整表大小的元素计数值
private transient volatile int sizeCtl;

在 ConcurrentHashMap 初始化时，初始化 sizeCtl

public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {
	if (initialCapacity < 0)
            throw new IllegalArgumentException();
	int cap = ((initialCapacity >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ?
			MAXIMUM_CAPACITY :
            tableSizeFor(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1));
	this.sizeCtl = cap;
}
public ConcurrentHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
	this.sizeCtl = DEFAULT_CAPACITY;
    putAll(m);
}
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
                             float loadFactor, int concurrencyLevel) {
	if (!(loadFactor > 0.0f) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
		throw new IllegalArgumentException();
	if (initialCapacity < concurrencyLevel)   // Use at least as many bins
        initialCapacity = concurrencyLevel;   // as estimated threads
	long size = (long)(1.0 + (long)initialCapacity / loadFactor);
    int cap = (size >= (long)MAXIMUM_CAPACITY) ?
		MAXIMUM_CAPACITY : tableSizeFor((int)size);
	this.sizeCtl = cap;
}

2.1.1. 总结

就算有多个线程同时进行 put 操作，在初始化 Node[] 数组时，使用了 CAS 操作来决定到底是哪个线程有资格进行初始化，其他线程只能等待。

用到的并发技巧如下：

• volatile 修饰 sizeCtl 变量：它是一个标记位，用来告诉其他线程这个坑位有没有线程在进行初始化工作，其线程间的可见性由 volatile 保证
• CAS 操作：CAS 操作保证了设置 sizeCtl 标记位的原子性，保证了在多线程同时进行初始化 Node[] 数组时，只有一个线程能成功

2.2. put 操作时的线程安全

public V put(K key, V value) {
	return putVal(key, value, false);
}

final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
	// K,V 都不能为空
	if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
	// 取得 key 的 hash 值
	int hash = spread(key.hashCode());
	// 用来计算在这个节点总共有多少个元素，用来控制扩容或者转换为树
	int binCount = 0;
	// 数组的遍历，自旋插入结点，直到成功
	for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
		Node<K,V> f; int n, i, fh;
		// 当Node[]数组为空时，进行初始化
		if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
			tab = initTable();
		// Unsafe类volatile的方式取出hashCode散列后通过与运算得出的Node[]数组下标值对应的Node对象
    	// 此时 Node 位置若为 null，则表示还没有线程在此 Node 位置进行插入操作，说明本次操作是第一次
		else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
			// 如果这个位置没有元素的话，则通过 CAS 的方式插入数据
			if (casTabAt(tab, i, null,
					// 创建一个 Node 添加到数组中，null 表示的是下一个节点为空
					new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
				// 插入成功，退出循环
                break;
		}
		// 如果检测到某个节点的 hash 值是 MOVED，则表示正在进行数组扩容
		else if ((fh = f.hash) == MOVED)
			// 帮助扩容
			tab = helpTransfer(tab, f);
		// 此时，说明已经有线程对Node[]进行了插入操作，后面的插入很有可能会发生Hash冲突
        else {
			V oldVal = null;
			// ----------------synchronized----------------
            synchronized (f) {
            	// 二次确认此Node对象还是原来的那一个
                if (tabAt(tab, i) == f) {
                	// ----------------table[i]是链表结点----------------
                    if (fh >= 0) {
                    	// 记录结点数，超过阈值后，需要转为红黑树，提高查找效率
                    	binCount = 1;
                        // 遍历这个链表
                        for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
                        	K ek;
                            // 要存的元素的 hash 值和 key 跟要存储的位置的节点的相同的时候，替换掉该节点的 value 即可
                            if (e.hash == hash &&
                            	((ek = e.key) == key ||
                                (ek != null && key.equals(ek)))) {
                                oldVal = e.val;
                                if (!onlyIfAbsent)
                                	e.val = value;
                                break;
                            }
                            // 到了链表的最末端，将新值放到链表的最末端
                            Node<K,V> pred = e;
                            // 如果不是同样的 hash，同样的 key 的时候，则判断该节点的下一个节点是否为空
                            if ((e = e.next) == null) {
                            	// ----------------“尾插法”插入新结点----------------
                               	pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
                                                              value, null);
                                break;
                            }
						}
					}
					// ----------------table[i]是红黑树结点----------------
                    else if (f instanceof TreeBin) {
                    	Node<K,V> p;
                        binCount = 2;
                        // 调用putTreeVal方法，将该元素添加到树中去
                        if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
                                                           value)) != null) {
                        	oldVal = p.val;
                            if (!onlyIfAbsent)
                            	p.val = value;
                        }
					}
				}
			}
			if (binCount != 0) {
				// 当在同一个节点的数目达到8个的时候，则扩张数组或将给节点的数据转为tree
				if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
					// 链表 -> 红黑树 转换
                	treeifyBin(tab, i);
                // 表明本次put操作只是替换了旧值，不用更改计数值
                if (oldVal != null)
                	return oldVal;
                break;
			}
		}
	}
	addCount(1L, binCount);// 计数值加1
	return null;
}

值得关注的是 tabAt(tab, i) 方法，其使用 Unsafe 类 volatile 的操作 volatile 式地查看值，保证每次获取到的值都是 最新 的

static final <K,V> Node<K,V> tabAt(Node<K,V>[] tab, int i) {
	return (Node<K,V>)U.getObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE);
}

虽然上面的 table 变量加了 volatile，但也只能保证其引用的可见性，并不能确保其数组中的对象是否是最新的，所以需要 Unsafe 类 volatile 式地拿到最新的 Node

2.2.1. 总结

put() 方法的核心思想：由于其减小了锁的粒度，若 Hash 完美不冲突的情况下，可同时支持 n 个线程同时 put 操作，n 为 Node 数组大小，在默认大小 16 下，可以支持最大同时 16 个线程无竞争同时操作且线程安全

当 Hash 冲突严重时，Node 链表越来越长，将导致严重的锁竞争，此时会进行扩容，将 Node 进行再散列，下面会介绍扩容的线程安全性。

总结一下用到的并发技巧

• 减小锁粒度：将 Node 链表的头节点作为锁，若在默认大小 16 情况下，将有 16 把锁，大大减小了锁竞争（上下文切换），就像开头所说，将串行的部分最大化缩小，在理想情况下线程的 put 操作都为并行操作。同时直接锁住头节点，保证了线程安全
• 使用了 volatile 修饰 table 变量，并使用 Unsafe 的 getObjectVolatile() 方法拿到最新的 Node
• CAS 操作：如果上述拿到的最新的 Node 为 null，则说明还没有任何线程在此 Node 位置进行插入操作，说明本次操作是第一次
• synchronized 同步锁：如果此时拿到的最新的 Node 不为 null，则说明已经有线程在此 Node 位置进行了插入操作，此时就产生了 hash 冲突；此时的 synchronized 同步锁就起到了关键作用，防止在多线程的情况下发生数据覆盖（线程不安全），接着在 synchronized 同步锁的管理下按照相应的规则执行操作

当 hash 值相同并 key 值也相同时，则替换掉原 value

否则，将数据插入链表或红黑树相应的节点

2.3. get 操作时的线程安全

对于 get 操作其实没有线程安全的问题，只有可见性的问题，只需要确保 get 的数据是线程之间可见的即可

public V get(Object key) {
	Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
	// 重新计算key的hash值
	int h = spread(key.hashCode());
	// table不能为null，且table[i]不能为空
	if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
        // 检查头结点，table[i]就是待查找的项，直接返回
        if ((eh = e.hash) == h) {
        	if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
            	return e.val;
        }
        // hash值<0, 说明遇到特殊结点(非链表结点), 调用find()方法查找
        else if (eh < 0)
        	// 调用节点对象的find方法查找值
        	return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
        // 按链表方式查找
       	while ((e = e.next) != null) {
        	if (e.hash == h &&
            	((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
            	return e.val;
		}
	}
	return null;
}

在 get 操作中除了增加了迁移的判断以外，基本与 HashMap 的 get 操作无异，这里不多赘述，值得一提的是这里使用了 tabAt() 方法 Unsafe 类 volatile 的方式去获取 Node[] 数组中的 Node，保证获得到的 Node 是最新的

static final <K,V> Node<K,V> tabAt(Node<K,V>[] tab, int i) {
    return (Node<K,V>)U.getObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE);
}

2.4. 扩容操作时的线程安全

在扩容时，ConcurrentHashMap 支持多线程并发扩容，在扩容过程中同时支持 get 查数据，若有线程 put 数据，还会帮助一起扩容，这种无阻塞算法，将并行最大化的设计，堪称一绝

private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
	int n = tab.length, stride;
	// stride可理解成“步长”，即“数据迁移”时，每个线程要负责旧table中的多少个桶，根据几核的CPU决定“步长”
    if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
    	// 本线程分到的迁移量，假设为16（默认也为16）
    	stride = MIN_TRANSFER_STRIDE;
    // 说明第一次扩容
    if (nextTab == null) {
        try {
        	@SuppressWarnings("unchecked")
        	// 创建新table数组，扩大一倍为 32,n还为16
            Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1];
            nextTab = nt;
        } catch (Throwable ex) {
        	// 将表示容量的sizeCtl 设置为最大值，然后返回
            sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
            return;
        }
        nextTable = nextTab;
        // 表示当前线程要进行数据迁移的桶区间
		transferIndex = n;
	}
	int nextn = nextTab.length;
	// 在get或者put时若遇到此 Node，则可以知道当前Node正在迁移
	// ForwardingNode结点，当旧table的某个桶中的所有结点都迁移完后，用该结点占据这个桶
    ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
    // 标识一个桶的迁移工作是否完成，advance == true 表示可以进行下一个位置的迁移
    boolean advance = true;
    // 最后一个数据迁移的线程将该值置为true，并进行本轮扩容的收尾工作
    boolean finishing = false;
   	// i标识桶索引, bound标识边界
    for (int i = 0, bound = 0;;) {
    	Node<K,V> f; int fh;
        // 每一次自旋前的预处理，主要是为了定位本轮处理的桶区间
   		// 正常情况下，预处理完成后：i == transferIndex-1：右边界
    	// bound == transferIndex-stride：左边界
        while (advance) {
        	int nextIndex, nextBound;
            if (--i >= bound || finishing)
            	advance = false;
             else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
             	i = -1;
                 advance = false;
             }
             else if (U.compareAndSwapInt
             		(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
                          nextBound = (nextIndex > stride ?
                                       nextIndex - stride : 0))) {
             	bound = nextBound;
                i = nextIndex - 1;
                advance = false;
             }
        }
        // 当前是处理最后一个tranfer任务的线程或出现扩容冲突
        if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
        	int sc;
            if (finishing) {// 所有桶迁移均已完成
            	nextTable = null;
                table = nextTab;
                sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
                return;
        	}
        	// 扩容线程数减1,表示当前线程已完成自己的transfer任务
            if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
            	// 判断当前线程是否是本轮扩容中的最后一个线程，如果不是，则直接退出
            	if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
                	return;
                finishing = advance = true;
                /**
     			 * 最后一个数据迁移线程要重新检查一次旧table中的所有桶，看是否都被正确迁移到新table了：
                 * ①正常情况下，重新检查时，旧table的所有桶都应该是ForwardingNode;
                 * ②特殊情况下，比如扩容冲突(多个线程申请到了同一个transfer任务)，此时当前线程领取的任务会作废，那么最后检查时，
                 * 还要处理因为作废而没有被迁移的桶，把它们正确迁移到新table中
                 */
                i = n;
            }
		}
		// 旧桶本身为null，不用迁移，直接尝试放一个ForwardingNode
        else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
        	advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
       	// 该旧桶已经迁移完成，直接跳过
        else if ((fh = f.hash) == MOVED)
       		advance = true;
       	// 该旧桶未迁移完成，进行数据迁移
        else {
        	synchronized (f) {
            	if (tabAt(tab, i) == f) {
                	Node<K,V> ln, hn;
                	// 桶的hash>0，说明是链表迁移
                    if (fh >= 0) {
                    	/**
                         * 下面的过程会将旧桶中的链表分成两部分：ln链和hn链
                         * ln链会插入到新table的槽i中，hn链会插入到新table的槽i+n中
                         */
                    	int runBit = fh & n;
                    	// lastRun指向最后一个相邻runBit不同的结点
                        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;
                        }
                        // 以lastRun所指向的结点为分界，将链表拆成2个子链表ln、hn
                        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); // ln链表存入新桶的索引i位置
                        setTabAt(nextTab, i + n, hn); // hn链表存入新桶的索引i+n位置
                        setTabAt(tab, i, fwd); // 设置ForwardingNode占位
                        advance = true;	// 表示当前旧桶的结点已迁移完毕
					}
                    else if (f instanceof TreeBin) {
                    	/**
                         * 下面的过程会先以链表方式遍历，复制所有结点，然后根据高低位组装成两个链表；
                         * 然后看下是否需要进行红黑树转换，最后放到新table对应的桶中
                         */
                    	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;
							}
						}
						// 判断是否需要进行 红黑树 <-> 链表 的转换
                        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); // 设置ForwardingNode占位
                        advance = true; // 表示当前旧桶的结点已迁移完毕
					}
				}
			}
		}
	}
}

2.4.1. 扩容时的 get 操作

假设 Node下标为 16 的 Node 节点正在迁移扩容，突然有一个线程进来调用 get() 方法，正好 key 又散列到下标为 16 的节点，此时怎么办？

public V get(Object key) {
	Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
	// 重新计算key的hash值
	int h = spread(key.hashCode());
	// table不能为null，且table[i]不能为空
	if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
        // 检查头结点，table[i]就是待查找的项，直接返回
        if ((eh = e.hash) == h) {
        	if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
            	return e.val;
        }
        // hash值<0, 说明遇到特殊结点(非链表结点), 调用find()方法查找
        else if (eh < 0)
        	// 调用节点对象的find方法查找值
        	return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
        // 按链表方式查找
       	while ((e = e.next) != null) {
        	if (e.hash == h &&
            	((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
            	return e.val;
		}
	}
	return null;
}

在 get() 操作的源码中，会判断 Node 中的 hash 是否小于 0（eh < 0），是否还记得我们的占位 Node，其 hash 为 MOVED，为常量值 -1，所以此时判断线程正在迁移，委托给内部类 ForwardingNode 占位 Node 去查找值

// //内部类	ForwardingNode 中 find() 方法
Node<K,V> find(int h, Object k) {
	// 这里的查找，是去新Node数组中查找的
	outer: for (Node<K,V>[] tab = nextTable;;) {
		Node<K,V> e; int n;
        if (k == null || tab == null || (n = tab.length) == 0 ||
        	(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) == null)
            return null;
       	for (;;) {
        	int eh; K ek;
            if ((eh = e.hash) == h &&
            	((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))
                return e;
            if (eh < 0) {
            	if (e instanceof ForwardingNode) {
                	tab = ((ForwardingNode<K,V>)e).nextTable;
                    continue outer;
                }
                else
                	return e.find(h, k);
          	}
            if ((e = e.next) == null)
            	return null;
		}
	}
}

到这里之所以占位 Node 需要保存新 Node[] 数组的引用也是因为这个，它可以支持在迁移的过程中照样不阻塞地查找值，可谓是精妙绝伦的设计

ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);

2.4.2. 多线程协助扩容

在 put 操作时，假设正在迁移扩容，正好有一个线程进来，想要 put 值到迁移的 Node上，怎么办？

在 put() 方法中调用了 helpTransfer() 方法

// put() 方法中的代码片段，帮助扩容
tab = helpTransfer(tab, f);
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;
            // sizeCtl加 1，表示多一个线程进来协助扩容
            if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1)) {
            	transfer(tab, nextTab);
                break;
			}
		}
		return nextTab;
	}
	return table;
}

此方法涉及大量复杂的位运算，这里只是简单的说几句，此时 sizeCtl 变量用来表示 ConcurrentHashMap 正在扩容，当其准备扩容时，会将 sizeCtl 设置为一个负数

2.4.3. 总结

ConcurrentHashMap 运用各类 CAS 操作，将扩容操作的并发性能实现最大化，在扩容过程中，

• 就算有线程调用 get 查询方法，也可以安全的查询数据
• 若有线程进行 put 操作，还会协助扩容

利用 sizeCtl 标记位和各种 volatile 变量进行 CAS 操作达到多线程之间的通信、协助，在迁移扩容过程中只锁一个 Node 节点，即保证了线程安全，又提高了并发性能

3. 什么情况下 ConcurrentHashMap 会进行扩容操作

在 put 值时，发现 Node 为占位 Node（ForwardingNode）时，会协助扩容

// 在 put() 方法中的代码片段
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
	tab = helpTransfer(tab, f);

在 put 值时，检测到单链表长度大于 8 时

final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
	......

	if (binCount != 0) {
    	// TREEIFY_THRESHOLD=8，当链表长度大于8时
  		if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
      		// 调用treeifyBin方法
   	 		treeifyBin(tab, i);
  		if (oldVal != null)
  	  		return oldVal;
  		break;
	}
  ......
}

treeifyBin() 方法会将单链表转换为红黑树，增加查找效率，但在这之前，会检查数组长度，若小于 64，则会优先做扩容操作

private final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int index) {
	Node<K,V> b; int n, sc;
	if (tab != null) {
		// MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64，若数组长度小于64，则先扩容
		if ((n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
			// 扩容
        	tryPresize(n << 1);
        else if ((b = tabAt(tab, index)) != null && b.hash >= 0) {
        	synchronized (b) {
        		// 转换为红黑树的操作
            	......
            }
		}
	}
}

在每次 put 值之后，都会调用 addCount() 方法，检测 Node[] 数组大小是否达到阈值

private final void addCount(long x, int check) {
	CounterCell[] as; long b, s;
	if ((as = counterCells) != null ||
    	!U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
    	// 统计元素个数的操作
        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();
	}
	if (check >= 0) {
		Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
		// 元素个数达到阈值，进行扩容
       	while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
        	(n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {
        	int rs = resizeStamp(n);
        	// 发现sizeCtl为负数，证明有线程正在迁移扩容
            if (sc < 0) {
            	if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
                	sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
                    transferIndex <= 0)
                    break;
				if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
                	transfer(tab, nt);
			}
			// 不为负数，则为第一个迁移的线程
			else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
             							(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
				transfer(tab, null);
			s = sumCount();
		}
	}
}

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。