(本文由onetwogoo投稿)

在《疫苗：Java HashMap的死循环》中，我们看到，java.util.HashMap并不能直接应用于多线程环境。对于多线程环境中应用HashMap，主要有以下几种选择：

使用线程安全的java.util.Hashtable作为替代。
使用java.util.Collections.synchronizedMap方法，将已有的HashMap对象包装为线程安全的。
使用java.util.concurrent.ConcurrentHashMap类作为替代，它具有非常好的性能。

而以上几种方法在实现的具体细节上，都或多或少地用到了互斥锁。互斥锁会造成线程阻塞，降低运行效率，并有可能产生死锁、优先级翻转等一系列问题。

CAS(Compare And Swap)是一种底层硬件提供的功能，它可以将判断并更改一个值的操作原子化。关于CAS的一些应用，《无锁队列的实现》一文中有很详细的介绍。

目录

Java中的原子操作无锁链表的实现无锁HashMap的难点与突破实现细节初始化下标操作插入操作查找操作删除操作参考文献

Java中的原子操作

在java.util.concurrent.atomic包中，Java为我们提供了很多方便的原子类型，它们底层完全基于CAS操作。

例如我们希望实现一个全局公用的计数器，那么可以：

private AtomicInteger counter = new AtomicInteger(3);

public void addCounter() {
for (;;) {
int oldValue = counter.get();
int newValue = oldValue + 1;
if (counter.compareAndSet(oldValue, newValue))
return;
}
}

其中，compareAndSet方法会检查counter现有的值是否为oldValue，如果是，则将其设置为新值newValue，操作成功并返回true；否则操作失败并返回false。

当计算counter新值时，若其他线程将counter的值改变，compareAndSwap就会失败。此时我们只需在外面加一层循环，不断尝试这个过程，那么最终一定会成功将counter值+1。（其实AtomicInteger已经为常用的+1/-1操作定义了incrementAndGet与decrementAndGet方法，以后我们只需简单调用它即可）

除了AtomicInteger外，java.util.concurrent.atomic包还提供了AtomicReference和AtomicReferenceArray类型，它们分别代表原子性的引用和原子性的引用数组（引用的数组）。

无锁链表的实现

在实现无锁HashMap之前，让我们先来看一下比较简单的无锁链表的实现方法。

以插入操作为例：

首先我们需要找到待插入位置前面的节点A和后面的节点B。
然后新建一个节点C，并使其next指针指向节点B。（见图1）
最后使节点A的next指针指向节点C。（见图2）

但在操作中途，有可能其他线程在A与B直接也插入了一些节点（假设为D），如果我们不做任何判断，可能造成其他线程插入节点的丢失。（见图3）我们可以利用CAS操作，在为节点A的next指针赋值时，判断其是否仍然指向B，如果节点A的next指针发生了变化则重试整个插入操作。大致代码如下：

private void listInsert(Node head, Node c) {
for (;;) {
Node a = findInsertionPlace(head), b = a.next.get();
c.next.set(b);
if (a.next.compareAndSwap(b,c))
return;
}
}

(Node类的next字段为AtomicReference类型，即指向Node类型的原子性引用)

无锁链表的查找操作与普通链表没有区别。而其删除操作，则需要找到待删除节点前方的节点A和后方的节点B，利用CAS操作验证并更新节点A的next指针，使其指向节点B。

无锁HashMap的难点与突破

HashMap主要有插入、删除、查找以及ReHash四种基本操作。一个典型的HashMap实现，会用到一个数组，数组的每项元素为一个节点的链表。对于此链表，我们可以利用上文提到的操作方法，执行插入、删除以及查找操作，但对于ReHash操作则比较困难。

如图4，在ReHash过程中，一个典型的操作是遍历旧表中的每个节点，计算其在新表中的位置，然后将其移动至新表中。期间我们需要操纵3次指针：

将A的next指针指向D
将B的next指针指向C
将C的next指针指向E

而这三次指针操作必须同时完成，才能保证移动操作的原子性。但我们不难看出，CAS操作每次只能保证一个变量的值被原子性地验证并更新，无法满足同时验证并更新三个指针的需求。

于是我们不妨换一个思路，既然移动节点的操作如此困难，我们可以使所有节点始终保持有序状态，从而避免了移动操作。在典型的HashMap实现中，数组的长度始终保持为2i，而从Hash值映射为数组下标的过程，只是简单地对数组长度执行取模运算（即仅保留Hash二进制的后i位）。当ReHash时，数组长度加倍变为2i+1，旧数组第j项链表中的每个节点，要么移动到新数组中第j项，要么移动到新数组中第j+2i项，而它们的唯一区别在于Hash值第i+1位的不同（第i+1位为0则仍为第j项，否则为第j+2i项）。

如图5，我们将所有节点按照Hash值的翻转位序（如1101->1011）由小到大排列。当数组大小为8时，2、18在一个组内；3、11、27在另一个组内。每组的开始，插入一个哨兵节点，以方便后续操作。为了使哨兵节点正确排在组的最前方，我们将正常节点Hash的最高位（翻转后变为最低位）置为1，而哨兵节点不设置这一位。

当数组扩容至16时（见图6），第二组分裂为一个只含3的组和一个含有11、27的组，但节点之间的相对顺序并未改变。这样在ReHash时，我们就不需要移动节点了。

实现细节

由于扩容时数组的复制会占用大量的时间，这里我们采用了将整个数组分块，懒惰建立的方法。这样，当访问到某下标时，仅需判断此下标所在块是否已建立完毕（如果没有则建立）。

另外定义size为当前已使用的下标范围，其初始值为2，数组扩容时仅需将size加倍即可；定义count代表目前HashMap中包含的总节点个数（不算哨兵节点）。

初始时，数组中除第0项外，所有项都为null。第0项指向一个仅有一个哨兵节点的链表，代表整条链的起点。初始时全貌见图7，其中浅绿色代表当前未使用的下标范围，虚线箭头代表逻辑上存在，但实际未建立的块。

初始化下标操作

数组中为null的项都认为处于未初始化状态，初始化某个下标即代表建立其对应的哨兵节点。初始化是递归进行的，即若其父下标未初始化，则先初始化其父下标。（一个下标的父下标是其移除最高二进制位后得到的下标）大致代码如下：

private void initializeBucket(int bucketIdx) {
int parentIdx = bucketIdx ^ Integer.highestOneBit(bucketIdx);
if (getBucket(parentIdx) == null)
initializeBucket(parentIdx);

Node dummy = new Node();
dummy.hash = Integer.reverse(bucketIdx);
dummy.next = new AtomicReference<>();

setBucket(bucketIdx, listInsert(getBucket(parentIdx), dummy));
}

其中getBucket即封装过的获取数组某下标内容的方法，setBucket同理。listInsert将从指定位置开始查找适合插入的位置插入给定的节点，若链表中已存在hash相同的节点则返回那个已存在的节点；否则返回新插入的节点。

插入操作

首先用HashMap的size对键的hashCode取模，得到应插入的数组下标。
然后判断该下标处是否为null，如果为null则初始化此下标。
构造一个新的节点，并插入到适当位置，注意节点中的hash值应为原hashCode经过位翻转并将最低位置1之后的值。
将节点个数计数器加1，若加1后节点过多，则仅需将size改为size*2，代表对数组扩容（ReHash）。

查找操作

找出待查找节点在数组中的下标。
判断该下标处是否为null，如果为null则返回查找失败。
从相应位置进入链表，顺次寻找，直至找出待查找节点或超出本组节点范围。

删除操作

找出应删除节点在数组中的下标。
判断该下标处是否为null，如果为null则初始化此下标。
找到待删除节点，并从链表中删除。（注意由于哨兵节点的存在，任何正常元素只被其唯一的前驱节点所引用，不存在被前驱节点与数组中指针同时引用的情况，从而不会出现需要同时修改多个指针的情况）
将节点个数计数器减1。

参考文献

《Split-Ordered Lists: Lock-Free Extensible Hash Tables》

转载于酷壳CoolShell 无删改 仅以此纪念陈皓(左耳朵耗子)