JDK 1.7之 ConcurrentHashMap 源码分析

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JDK 1.5 引入了 ConcurrentHashMap 。

ConcurrentHashMap是线程安全且高效的HashMap。

HashTable容器使用synchronized来保证线程安全，但是在线程竞争激烈的情况下，HashTable的效率非常低。

当一个线程访问 HashTable 的同步方法时，其他线程也无法访问其他的同步方法，这样效率就很低下。

ConcurrentHashMap它采锁分段技术 来保证高效的并发操作！

ConcurrentHashMap把容器分为多个 segment（片段） ，每个片段有一把锁，当多线程访问容器里不同数据段的数据时，线程间就不会存在竞争关系；一个线程占用锁访问一个segment的数据时，并不影响另外的线程访问其他segment中的数据。

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从下面两张图就可以看出 ConcurrentHashMap 的内部结构！

（图片转自网络，侵删）

对比于JDK1.7中的HashMap的结构，ConcurrentHashMap将数组每个元素作为一个segment–片段。

Segment的结构与HashMap类似，每个片段对应一个table数组和链表结构！

一个Segment里面包含一个HashEntry数组，每个HashEntry是一个链表结构，当对HashEntry数组的数据进行修改时，必须首先获得与它对应的Segment锁！

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Segment & HashEntry

    /**     * The segments, each of which is a specialized hash table.     */    final Segment<K,V>[] segments;

    // 集成 ReentrantLock    static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable {        private static final long serialVersionUID = 2249069246763182397L;        static final int MAX_SCAN_RETRIES =            Runtime.getRuntime().availableProcessors() > 1 ? 64 : 1;        // 每一个segment对应一个HashEntry数组        transient volatile HashEntry<K,V>[] table;        // 总的元素个数        transient int count;        // 修改次数        transient int modCount;        // 阈值        transient int threshold;        // 加载因子        final float loadFactor;        // 构造函数        Segment(float lf, int threshold, HashEntry<K,V>[] tab) {            this.loadFactor = lf;            this.threshold = threshold;            this.table = tab;        }        // 往segment添加一个元素        final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {            // ...        }        // 扩容数组，变为之前的两倍，重新打包之前的数据，然后把新的节点添加进去        @SuppressWarnings("unchecked")        private void rehash(HashEntry<K,V> node) {            // ...        }        //         private HashEntry<K,V> scanAndLockForPut(K key, int hash, V value) {            // ...        }        //         private void scanAndLock(Object key, int hash) {            // ...        }        // 当value为空或者key，value值都匹配到了删除节点        final V remove(Object key, int hash, Object value) {            // ...        }        // 根据key替换节点的值        final boolean replace(K key, int hash, V oldValue, V newValue) {            // ...        }        // 根据key替换节点的值        final V replace(K key, int hash, V value) {            // ...        }        // 清空segment中的元素节点        final void clear() {            // ...        }    }

    /**     * ConcurrentHashMap list entry. Note that this is never exported     * out as a user-visible Map.Entry.     */    static final class HashEntry<K,V> {        final int hash;        final K key;        volatile V value;        volatile HashEntry<K,V> next;        HashEntry(int hash, K key, V value, HashEntry<K,V> next) {            this.hash = hash;            this.key = key;            this.value = value;            this.next = next;        }        /**         * Sets next field with volatile write semantics.  (See above         * about use of putOrderedObject.)         */        final void setNext(HashEntry<K,V> n) {            UNSAFE.putOrderedObject(this, nextOffset, n);        }        // Unsafe mechanics        static final sun.misc.Unsafe UNSAFE;        static final long nextOffset;        static {            try {                UNSAFE = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();                Class k = HashEntry.class;                nextOffset = UNSAFE.objectFieldOffset                    (k.getDeclaredField("next"));            } catch (Exception e) {                throw new Error(e);            }        }    }

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构造函数

// 默认初始容量static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;// 默认加载因子static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;// 默认segment层级static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;// 最大容量static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;// segment最小容量static final int MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY = 2;// 一个segment最大容量static final int MAX_SEGMENTS = 1 << 16;// 锁之前重试次数static final int RETRIES_BEFORE_LOCK = 2;

public ConcurrentHashMap() {        this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR, DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL);    }

public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {        this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR, DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL);    }

public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {        this(initialCapacity, loadFactor, DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL);    }

@SuppressWarnings("unchecked")    public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,                             float loadFactor, int concurrencyLevel) {        if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)            throw new IllegalArgumentException();        if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS)            concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS;        // Find power-of-two sizes best matching arguments        //         int sshift = 0;        // segment数组的长度是由concurrentLevel计算来的，segment数组的长度是2的N次方，        // 默认concurrencyLevel = 16, 所以ssize在默认情况下也是16,此时 sshift = 4        // sshift相当于ssize从1向左移的次数        int ssize = 1;        while (ssize < concurrencyLevel) {            ++sshift;             ssize <<= 1;        }        // 段偏移量，默认值情况下此时segmentShift = 28        this.segmentShift = 32 - sshift;        // 散列算法的掩码，默认值情况下segmentMask = 15        this.segmentMask = ssize - 1;        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;        int c = initialCapacity / ssize;        if (c * ssize < initialCapacity)            ++c;        int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY;        while (cap < c)            cap <<= 1;        // create segments and segments[0]        Segment<K,V> s0 =            new Segment<K,V>(loadFactor, (int)(cap * loadFactor),                             (HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap]);        // 创建ssize长度的Segment数组        Segment<K,V>[] ss = (Segment<K,V>[])new Segment[ssize];        UNSAFE.putOrderedObject(ss, SBASE, s0); // ordered write of segments[0]        this.segments = ss;    }

• initialCapacity 表示创建ConcurrentHashMap的初始容量。默认值是16

• loadFactor 表示加载因子。当 ConcurrentHashMap中元素个数 > 最大容量 * loadFactor 时就需要进行扩容。

• concurrencyLevel 表示并发的级别，也可以理解为segment数组的长度。Segment数组的长度 大于等于concurrencyLevel的第一个2的n次方。

• 理想情况下，有concurrentLevel个线程同时访问不同的segment数据，这样这些线程之间互不干扰，达到了最高并发级别！

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put

添加元素分为两步：

1. 定位到segment
2. 判断是否需要对segment中的HashEntry数组进行扩容，然后再在segment中进行插入操作

    public void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m) {        for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet())            put(e.getKey(), e.getValue());    }

    @SuppressWarnings("unchecked")    public V putIfAbsent(K key, V value) {        Segment<K,V> s;        if (value == null)            throw new NullPointerException();        int hash = hash(key);        int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;        if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject             (segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null)            s = ensureSegment(j);        return s.put(key, hash, value, true);    }

    @SuppressWarnings("unchecked")    public V put(K key, V value) {        Segment<K,V> s;        if (value == null) // 不允许value为空            throw new NullPointerException();        int hash = hash(key); // 计算hash值        int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask; // 定位属于哪个segment中        if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject          // nonvolatile; recheck             (segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) //  in ensureSegment            s = ensureSegment(j);        return s.put(key, hash, value, false); // 将键值对保存到对应的segment中    }

ConcurrentHashMap使用分段锁的机制来保护不同Segment的数据，那么插入和获取元素的时候，就需要先定位到Segment。

hash

    // ?    private transient final int hashSeed = randomHashSeed(this);    private static int randomHashSeed(ConcurrentHashMap instance) {        if (sun.misc.VM.isBooted() && Holder.ALTERNATIVE_HASHING) {            return sun.misc.Hashing.randomHashSeed(instance);        }        return 0;    }

    private int hash(Object k) {        int h = hashSeed;        if ((0 != h) && (k instanceof String)) {            return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);        }        h ^= k.hashCode();        // 此处使用的是Wang/Jenkins hash的变种算法！        h += (h <<  15) ^ 0xffffcd7d;        h ^= (h >>> 10);        h += (h <<   3);        h ^= (h >>>  6);        h += (h <<   2) + (h << 14);        return h ^ (h >>> 16);    }

此散列算法目的就是减少冲突，使元素能够比较均匀的分散到各个Segment中，从而提高整个容器的效率。

计算得到散列的hash值之后，就定位Segment数组中的哪个片段了。、

(hash >>> segmentShift) & segmentMask

默认情况下，segmentShift = 28， segmentMask = 15。
首先hash右移28位，让高四位参与运算。然后在于segmentMask进行与操作。就得到了segment数组的下标。

举例：

hash(key)运算得到的值是一个32位的整数。

默认情况下，this.segmentShift = 32 - sshift = 32 - 4 = 28。

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ensureSegment

这个函数的目的就是找到对应的segment。

    @SuppressWarnings("unchecked")    private Segment<K,V> ensureSegment(int k) {        final Segment<K,V>[] ss = this.segments;        long u = (k << SSHIFT) + SBASE; // raw offset        Segment<K,V> seg;        if ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u)) == null) {            Segment<K,V> proto = ss[0]; // use segment 0 as prototype            int cap = proto.table.length;            float lf = proto.loadFactor;            int threshold = (int)(cap * lf);            HashEntry<K,V>[] tab = (HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap];            if ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u))                == null) { // recheck                Segment<K,V> s = new Segment<K,V>(lf, threshold, tab);                while ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u))                       == null) {                    if (UNSAFE.compareAndSwapObject(ss, u, null, seg = s))                        break;                }            }        }        return seg;    }

找到了对应的segment之后，就可以往里面put值了

return s.put(key, hash, value, false);

Segment#put()

    final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {            HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null :                    scanAndLockForPut(key, hash, value);            V oldValue;            try {                // 每一个segment对应一个HashEntry数组                HashEntry<K,V>[] tab = table;                // 计算对应HashEntry数组的下标                // 每个segment中数组的长度都是2的N次方，所以这里经过运算之后，取的是hash的低几位数据                int index = (tab.length - 1) & hash;                // 定位到HashEntry数组中的某个结点（对应链表的表头结点）                HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index);                // 遍历链表                for (HashEntry<K,V> e = first;;) {                    if (e != null) { // 如果链表不为空                        K k;                        if ((k = e.key) == key ||                            (e.hash == hash && key.equals(k))) {                            oldValue = e.value;                            if (!onlyIfAbsent) {                                e.value = value;                                ++modCount;                            }                            break;                        }                        e = e.next;                    }                    else { // 如果链表为空（表头为空）                        if (node != null)                            // 将新节点插入链表作为表头                            node.setNext(first);                        else                            // 根据key value 创建结点并插入链表                            node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first);                        int c = count + 1;                        // 判断元素个数是否超过了阈值或者segment中数组的长度超过了MAXIMUM_CAPACITY，如果满足条件则rehash扩容！                        if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)                            rehash(node);                        else // 不需要扩容时，将node放到数组（HashEntry[]）中对应的位置                            setEntryAt(tab, index, node);                        ++modCount;                        count = c;                        oldValue = null;                        break;                    }                }            } finally {                unlock(); // 解锁            }            return oldValue; // 返回旧value值        }

rehash

下面来看当需要扩容的时候：

        /**         * 两倍于之前的容量         */        @SuppressWarnings("unchecked")        private void rehash(HashEntry<K,V> node) {            HashEntry<K,V>[] oldTable = table;            int oldCapacity = oldTable.length;            // 扩大1倍（左移一位）            int newCapacity = oldCapacity << 1;            // 计算新的阈值            threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);            // 创建新的数组            HashEntry<K,V>[] newTable =                (HashEntry<K,V>[]) new HashEntry[newCapacity];            // mask            int sizeMask = newCapacity - 1;            // 遍历旧数组数据            for (int i = 0; i < oldCapacity ; i++) {                HashEntry<K,V> e = oldTable[i]; // 对应一个链表的表头结点                if (e != null) {                    HashEntry<K,V> next = e.next;                    // 计算e对应的这条链表在新数组中对应的下标                    int idx = e.hash & sizeMask;                     if (next == null)   //  只有一个结点时直接放入（新的）数组中                        newTable[idx] = e;                    else { // 链表有多个结点时：                        HashEntry<K,V> lastRun = e; // 就链表的表头结点做为新链表的尾结点                        int lastIdx = idx;                        for (HashEntry<K,V> last = next;                             last != null;                             last = last.next) {                            // 旧数组中一个链表中的数据并不一定在新数组中属于同一个链表，所以这里需要每次都重新计算                            int k = last.hash & sizeMask;                            if (k != lastIdx) {                                lastIdx = k;                                lastRun = last;                            }                        }                        // lastRun（和之后的元素）插入数组中。                        newTable[lastIdx] = lastRun;                        // 从（旧链表）头结点向后遍历，遍历到最后一组不同于前面hash值的组头。                        for (HashEntry<K,V> p = e; p != lastRun; p = p.next) {                            V v = p.value;                            int h = p.hash;                            int k = h & sizeMask;                            HashEntry<K,V> n = newTable[k];                            newTable[k] = new HashEntry<K,V>(h, p.key, v, n); // 拼接链表                        }                    }                }            }            // 将之前的旧数据都添加到新的结构中之后，才会插入新的结点（依旧是插入表头）            int nodeIndex = node.hash & sizeMask; // add the new node            node.setNext(newTable[nodeIndex]);            newTable[nodeIndex] = node;            table = newTable;        }

以一条旧链表数据为例：

细心的朋友可以发现，这里并不一定遍历所有的链表元素，因为当后面的节点进过运算在新数据中的hash一样的话，只需要把这一组的头结点插入，后面的节点就会被带入其中。

所以，下面的for循环操作的是链表中lastRun节点之前的节点

for (HashEntry<K,V> p = e; p != lastRun; p = p.next) 

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get

• 首先找到对应的segment

• 然后找到segment中对应HashEntry链表

• 遍历链表即可

    public V get(Object key) {        Segment<K,V> s; // manually integrate access methods to reduce overhead        HashEntry<K,V>[] tab;        int h = hash(key);        // 首先计算出segment数组的下标  （(h >>> segmentShift) & segmentMask)）        long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;        if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null &&            (tab = s.table) != null) { // 根据下标找到segment            // 然后(tab.length - 1) & h) 得到对应HashEntry数组的下标            // 遍历链表            for (HashEntry<K,V> e = (HashEntry<K,V>) UNSAFE.getObjectVolatile                     (tab, ((long)(((tab.length - 1) & h)) << TSHIFT) + TBASE);                 e != null; e = e.next) {                K k;                if ((k = e.key) == key || (e.hash == h && key.equals(k)))                    return e.value;            }        }        return null;    }

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remove

public V remove(Object key) {        // 计算hash值        int hash = hash(key);        // 根据hash值找到对应的segment        Segment<K,V> s = segmentForHash(hash);        // 调用Segment.remove 函数        return s == null ? null : s.remove(key, hash, null);    }

public boolean remove(Object key, Object value) {        int hash = hash(key);        Segment<K,V> s;        return value != null && (s = segmentForHash(hash)) != null &&            s.remove(key, hash, value) != null;    }

Segment#remove

        /**         * Remove; match on key only if value null, else match both.         */        final V remove(Object key, int hash, Object value) {            if (!tryLock())                scanAndLock(key, hash);            V oldValue = null;            try {                HashEntry<K,V>[] tab = table;                // 计算HashEntry数组下标                int index = (tab.length - 1) & hash;                // 找到头结点                HashEntry<K,V> e = entryAt(tab, index);                HashEntry<K,V> pred = null;                while (e != null) {                    K k;                    HashEntry<K,V> next = e.next;                    if ((k = e.key) == key ||                        (e.hash == hash && key.equals(k))) { // 找到对应节点                        V v = e.value;                        if (value == null || value == v || value.equals(v)) {                            if (pred == null)                                // 当pred为空时，表示要移除的是链表的表头节点，重新设置链表                                setEntryAt(tab, index, next);                            else                                pred.setNext(next);                            ++modCount;                            --count;                            // 记录旧value值                            oldValue = v;                        }                        break;                    }                    pred = e;                    e = next;                }            } finally {                unlock();            }            return oldValue;        }

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replace

替换元素的值

public boolean replace(K key, V oldValue, V newValue) {        int hash = hash(key);        // oldValue或者newValue为空时，抛出空指针异常        if (oldValue == null || newValue == null)            throw new NullPointerException();        // 找到segment        Segment<K,V> s = segmentForHash(hash);        // 调用Segment.replace        return s != null && s.replace(key, hash, oldValue, newValue);    }

public V replace(K key, V value) {        int hash = hash(key);        if (value == null)            throw new NullPointerException();        Segment<K,V> s = segmentForHash(hash);        // 调用Segment.replace        return s == null ? null : s.replace(key, hash, value);    }

Segment#replace

final boolean replace(K key, int hash, V oldValue, V newValue) {            if (!tryLock())                scanAndLock(key, hash);            boolean replaced = false;            try {                HashEntry<K,V> e;                // entryForHash 用来找到链表头，然后for循环遍历链表                for (e = entryForHash(this, hash); e != null; e = e.next) {                    K k;                    if ((k = e.key) == key ||                        (e.hash == hash && key.equals(k))) {                        // 当oldValue对应上了数据时，才会用newValue替换，然后返回true                        if (oldValue.equals(e.value)) {                            e.value = newValue;                            ++modCount;                            replaced = true;                        }                        break;                    }                }            } finally {                unlock();            }            return replaced;        }

final V replace(K key, int hash, V value) {            if (!tryLock())                scanAndLock(key, hash);            V oldValue = null;            try {                HashEntry<K,V> e;                for (e = entryForHash(this, hash); e != null; e = e.next) {                    K k;                    if ((k = e.key) == key ||                        (e.hash == hash && key.equals(k))) {                        // 这里没有判断value值，直接替换为新value值，返回旧value值                        oldValue = e.value;                        e.value = value;                        ++modCount;                        break;                    }                }            } finally {                unlock();            }            return oldValue;        }

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contains

判断是否包含key值对应的数据（节点）

1- 找到segment
2- 找到HashEntry
3- 遍历链表

    @SuppressWarnings("unchecked")    public boolean containsKey(Object key) {        Segment<K,V> s; // same as get() except no need for volatile value read        HashEntry<K,V>[] tab;        int h = hash(key);        long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;        // 找到对应的segment分组数据        if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null &&            (tab = s.table) != null) {            // 找到对应链表并遍历            for (HashEntry<K,V> e = (HashEntry<K,V>) UNSAFE.getObjectVolatile                     (tab, ((long)(((tab.length - 1) & h)) << TSHIFT) + TBASE);                 e != null; e = e.next) {                K k;                // 判断                if ((k = e.key) == key || (e.hash == h && key.equals(k)))                    return true;            }        }        return false;    }

判断是否包含value值对应的数据（节点）

    public boolean contains(Object value) {        return containsValue(value);    }

    public boolean containsValue(Object value) {        // Same idea as size()        if (value == null)            throw new NullPointerException();        final Segment<K,V>[] segments = this.segments;        boolean found = false;        long last = 0;        // 重试次数        int retries = -1;        try {            outer: for (;;) { // 死循环                // 当重试次数等于3次时，直接遍历每个segment并上锁。                if (retries++ == RETRIES_BEFORE_LOCK) {                    for (int j = 0; j < segments.length; ++j)                        ensureSegment(j).lock(); // force creation                }                long hashSum = 0L;                int sum = 0;                // 遍历segment数组                for (int j = 0; j < segments.length; ++j) {                    HashEntry<K,V>[] tab;                    Segment<K,V> seg = segmentAt(segments, j);                    if (seg != null && (tab = seg.table) != null) {                        // 遍历某个segment对应的HashEntry数组                        for (int i = 0 ; i < tab.length; i++) {                            HashEntry<K,V> e;                            // 遍历HshEntry对应的链表                            for (e = entryAt(tab, i); e != null; e = e.next) {                                V v = e.value;                                // 如果找到了跳出outer循环                                if (v != null && value.equals(v)) {                                    found = true;                                    break outer;                                }                            }                        }                        // 记录总的修改次数                        sum += seg.modCount;                    }                }                // 如果前后两次得到的修改次数一致，就表示查找过程中没有其他线程修改元素，这是跳出循环                if (retries > 0 && sum == last)                    break;                // last保存上一次加起来的总修改次数                last = sum;            }        } finally {            if (retries > RETRIES_BEFORE_LOCK) {                for (int j = 0; j < segments.length; ++j)                    segmentAt(segments, j).unlock();            }        }        return found;    }

在判断是否存在包含某个value时，有可能会出现另外一个线程插入一个节点，后者修改了一个节点的value数据。

所以为了保证准确定，该函数允许有三次机会去不加锁遍历segment，如果前后两次遍历segment之后发现modeCound总数是一样的，则表示前后过程中没有数据被修改，则可以使用遍历过程中的结果返回。

如果三次遍历之后，发现前后modeCount数据不一致，则直接遍历所有的segment并加锁，然后进行判断

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clear

 public void clear() {        final Segment<K,V>[] segments = this.segments;        // 遍历所有的segment清空        for (int j = 0; j < segments.length; ++j) {            Segment<K,V> s = segmentAt(segments, j);            if (s != null)                s.clear();        }    }

Segment#clear

    final void clear() {            lock(); // 上锁            try {                HashEntry<K,V>[] tab = table;                for (int i = 0; i < tab.length ; i++)                    setEntryAt(tab, i, null); // 置空                ++modCount;                count = 0;            } finally {                unlock(); // 解锁            }        }

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size

计算 size 的思想类似于 containValue

    public int size() {        //         final Segment<K,V>[] segments = this.segments;        int size;        boolean overflow; // true if size overflows 32 bits        long sum;         // sum of modCounts        long last = 0L;   // previous sum        int retries = -1; // first iteration isn't retry        try {            // 死循环            for (;;) {                // 当重试次数等于3次时，直接遍历每个segment并上锁。                if (retries++ == RETRIES_BEFORE_LOCK) {                    for (int j = 0; j < segments.length; ++j)                        ensureSegment(j).lock(); // force creation                }                sum = 0L;                size = 0;                // 遍历segment数组                for (int j = 0; j < segments.length; ++j) {                    Segment<K,V> seg = segmentAt(segments, j);                    if (seg != null) {                        sum += seg.modCount;                        // 判断是否数据溢出                        // 注意这里计算元素总个数  （size += c）                        if (c < 0 || (size += c) < 0)                            overflow = true;                    }                }                // 如果前后两次数据一致，则可以跳出循环                if (sum == last)                    break;                last = sum;            }        } finally {            if (retries > RETRIES_BEFORE_LOCK) {                for (int j = 0; j < segments.length; ++j)                    segmentAt(segments, j).unlock();            }        }        // 返回总元素个数        return overflow ? Integer.MAX_VALUE : size;    }

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参考

https://my.oschina.net/hosee/blog/639352
http://blog.csdn.net/javazejian/article/details/76167357
https://my.oschina.net/hosee/blog/607677
http://www.importnew.com/22007.html
http://blog.csdn.net/xuefeng0707/article/details/40834595
http://www.cnblogs.com/ITtangtang/p/3948786.html
http://www.importnew.com/21781.html
http://www.importnew.com/15845.html