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p.val : null; // 遍历链表查找 while ((e e.next) ! null) { if (e.hash h ((ek e.key) key || (ek ! null key.equals(ek)))) return e.val; } } return null; }2.2 关键步骤详解步骤1hash值的计算与分发spread()方法不仅仅是简单的hashCode()调用它进行了一次再散列static final int spread(int h) { return (h ^ (h 16)) HASH_BITS; }这个过程称为扰动函数目的是将高位特征分散到低位减少hash冲突。步骤2数组下标的定位通过(n - 1) h计算数组下标这实际上是对数组长度取模的优化版本要求数组长度n必须是2的幂ConcurrentHashMap保证这一点位运算比取模运算%快得多步骤3volatile读获取桶首节点tabAt()方法使用Unsafe类进行volatile读static final K,V NodeK,V tabAt(NodeK,V[] tab, int i) { return (NodeK,V)U.getObjectVolatile(tab, ((long)i ASHIFT) ABASE); }关键点volatile读保证了内存可见性确保读线程能看到最新的数据。三、数据结构与内存可见性保证3.1 Node节点的设计static class NodeK,V implements Map.EntryK,V { final int hash; final K key; volatile V val; // volatile保证值的可见性 volatile NodeK,V next; // volatile保证next指针的可见性 Node(int hash, K key, V val, NodeK,V next) { this.hash hash; this.key key; this.val val; this.next next; } // 其他方法... }设计精妙之处key和hash是final的创建后不可变val和next是volatile的保证多线程下的可见性这种设计使得读操作无需锁即可看到正确的数据3.2 红黑树节点TreeNode当链表长度超过阈值默认为8时链表会转换为红黑树static final class TreeNodeK,V extends NodeK,V { TreeNodeK,V parent; // 红黑树父节点 TreeNodeK,V left; // 左子节点 TreeNodeK,V right; // 右子节点 TreeNodeK,V prev; // 前驱节点用于删除 boolean red; // 红色标记 TreeNode(int hash, K key, V val, NodeK,V next, TreeNodeK,V parent) { super(hash, key, val, next); this.parent parent; } // 查找方法 final NodeK,V find(int h, Object k) { // 红黑树查找逻辑 } }四、核心问题无锁get如何应对并发修改4.1 链表遍历的安全性对于链表结构即使有线程在并发修改如插入或删除节点get操作仍然是安全的next指针的volatile保证当添加新节点时新节点的next指向当前头节点然后通过CAS将桶首指针指向新节点。这个过程中get线程要么看到旧链表要么看到新链表不会看到中间不一致状态。节点的不可变性已存在的节点不会被修改除了删除时的标记新节点创建后就不可变。4.2 红黑树查找的并发安全性这是最复杂的部分红黑树在平衡操作旋转时会修改多个节点的父子指针关系。那么get操作如何保证不会看到不一致的树结构解决方案一TreeBin的设计static final class TreeBinK,V extends NodeK,V { TreeNodeK,V root; // 红黑树根节点 volatile TreeNodeK,V first; // 链表头节点 volatile Thread waiter; // 等待线程 volatile int lockState; // 锁状态 // 查找方法在持有读锁或乐观读的情况下进行 final NodeK,V find(int h, Object k) { if (k ! null) { for (NodeK,V e first; e ! null; ) { int s; K ek; // 检查锁状态 if (((s lockState) (WAITER|WRITER)) ! 0) { // 有写操作正在进行使用链表方式查找 if (e.hash h ((ek e.key) k || (ek ! null k.equals(ek)))) return e; e e.next; } else if (U.compareAndSwapInt(this, LOCKSTATE, s, s READER)) { // 成功获取读锁进行树查找 TreeNodeK,V r, p; try { p ((r root) null ? null : r.findTreeNode(h, k, null)); } finally { Thread w; // 释放读锁 if (U.getAndAddInt(this, LOCKSTATE, -READER) (READER|WAITER) (w waiter) ! null) LockSupport.unpark(w); } return p; } } } return null; } }解决方案二读写分离思想TreeBin内部维护了两个视图链表视图所有节点仍以链表形式连接通过next指针树视图红黑树结构通过left/right/parent指针当进行树平衡操作时写线程进行旋转操作需要获取写锁读线程检查到有写操作时退化为链表查找读线程获取读锁后可以进行树查找解决方案三CAS与乐观读TreeBin使用CAS操作管理锁状态实现了乐观读机制首先尝试乐观读不获取锁如果检测到有写操作退化为链表查找否则尝试获取读锁进行树查找4.3 扩容期间的get操作ConcurrentHashMap支持并发扩容get操作在扩容期间仍然可以正常进行// ForwardingNode的find方法 NodeK,V find(int h, Object k) { // loop to avoid arbitrarily deep recursion on forwarding nodes outer: for (NodeK,V[] tab nextTable;;) { NodeK,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 ((ForwardingNodeK,V)e).nextTable; continue outer; } else return e.find(h, k); } if ((e e.next) null) return null; } } }关键机制ForwardingNode是一个特殊节点当某个桶被迁移后原位置会被替换为ForwardingNode。get操作遇到这个节点时会转到新表nextTable中继续查找。五、性能优化细节5.1 内存屏障的使用ConcurrentHashMap大量使用Unsafe类来插入内存屏障确保指令顺序和内存可见性getObjectVolatile相当于volatile读compareAndSwapObjectCAS操作包含完整的内存屏障5.2 局部变量优化注意get方法中大量使用局部变量NodeK,V[] tab; NodeK,V e, p; int n, eh; K ek;这样做的好处减少对堆内存的访问次数编译器可以进行更好的优化避免多线程下的重复计算5.3 短路判断优化代码中多次使用短路逻辑判断if ((ek e.key) key || (ek ! null key.equals(ek)))先进行引用相等判断如果不相等再进行equals比较这种优化在热点路径上能显著提升性能。六、实际应用建议6.1 何时使用ConcurrentHashMap读多写少的场景最合适需要高并发访问的缓存需要线程安全的计数器等6.2 使用注意事项不要依赖size()的精确性size()方法返回的是估计值迭代器弱一致性迭代器反映的是创建时的状态key和value不能为null设计如此避免二义性6.3 性能调优参数concurrencyLevel在JDK8中已变为兼容性参数实际作用不大initialCapacity初始容量根据预估数据量设置loadFactor负载因子默认0.75七、总结ConcurrentHashMap的get()方法无锁设计是Java并发编程的杰作它通过多种技术手段的结合实现了高效且安全的并发读取volatile语义保证内存可见性CAS操作实现无锁的原子更新不可变对象Node节点的key和hash不可变精细化的锁设计TreeBin的读写锁分离安全的数据结构转换链表与树的安全转换这种设计充分体现了读无锁写最小锁的并发优化思想为高并发场景下的数据访问提供了优秀的解决方案。理解这些底层机制不仅有助于我们更好地使用ConcurrentHashMap也能为设计自己的并发数据结构提供宝贵的参考。ConcurrentHashMap get操作流程图往期免费源码对应视频免费获取--SpringBootVue宠物商城网站系统(❁´◡❁)您的点赞➕评论➕收藏⭐➕关注是作者创作的最大动力 支持我点赞收藏⭐️留言关注欢迎留言讨论源码 调试运行 问题答疑 有兴趣可以联系我学习知识需费心整理归纳更费神。源码免费人人喜码农福利等你领常来我家多看看网址扣棣编程感谢支持常陪伴点赞关注别忘记山高路远坑又深大军纵横任驰奔谁敢横刀立马行唯有点赞关注成⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇点击此处获取源码⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇