(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：

  1. 使用线程安全的java.util.Hashtable作为替代。
  2. 使用java.util.Collections.synchronizedMap方法，将已有的HashMap对象包装为线程安全的。
  3. 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。

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：

  1. 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。
  2. 然后新建一个节点C，并使其next指针指向节点B。（见图1）
  3. 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<Node>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：

  1. 将A的next指针指向D
  2. 将B的next指针指向C
  3. 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&lt;&gt;();

    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》