解析ConcurrentHashMap: 红黑树的代理类(TreeBin)
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2022-07-03 17:31:39
前一章是,喜欢的朋友点击查看。本篇为concurrenthashmap源码系列的最后一篇,来分析一下treebin 红黑树代理节点的源码:1、treebin内部类分析treebin是红黑树的代理,对红...
前一章是,喜欢的朋友点击查看。本篇为concurrenthashmap源码系列的最后一篇,来分析一下treebin 红黑树代理节点的源码:
1、treebin内部类分析
treebin
是红黑树的代理,对红黑树不太了解的,可以参考:
static final class treebin<k,v> extends node<k,v> { // 红黑树根节点 treenode<k,v> root; // 链表的头节点 volatile treenode<k,v> first; // 等待者线程(当前lockstate是读锁状态) volatile thread waiter; /** * 锁的状态: * 1.写锁状态 写是独占状态,以散列表来看,真正进入到treebin中的写线程 同一时刻只能有一个线程。 * 2.读锁状态 读锁是共享,同一时刻可以有多个线程 同时进入到 treebin对象中获取数据。 每一个线程 都会给 lockstat + 4 * 3.等待者状态(写线程在等待),当treebin中有读线程目前正在读取数据时,写线程无法修改数据,那么就将lockstate的最低2位设置为 0b 10 :即,换算成十进制就是waiter = 2; */ volatile int lockstate; // values for lockstate(lockstate的值) static final int writer = 1; // set while holding write lock 写锁状态 static final int waiter = 2; // set when waiting for write lock 等待者状态(写线程在等待) static final int reader = 4; // increment value for setting read lock 读锁状态 /** * treebin构造方法: */ treebin(treenode<k,v> b) { // 设置当前节点hash为-2 表示此节点是treebin节点 super(treebin, null, null, null); // 使用first 引用 treenode链表 this.first = b; // r 红黑树的根节点引用 treenode<k,v> r = null; // x表示遍历的当前节点 for (treenode<k,v> x = b, next; x != null; x = next) { next = (treenode<k,v>)x.next; // 强制设置当前插入节点的左右子树为null x.left = x.right = null; // ---------------------------------------------------------------------- // case1: // 条件成立:说明当前红黑树是一个空树,那么设置插入元素为根节点 // 第一次循环,r一定是null if (r == null) { // 根节点的父节点 一定为 null x.parent = null; // 颜色改为黑色 x.red = false; // 让r引用x所指向的对象。 r = x; } // ---------------------------------------------------------------------- // case2:r != null else { // 非第一次循环,都会来带else分支,此时红黑树根节点已经有数据了 // k 表示 插入节点的key k k = x.key; // h 表示 插入节点的hash int h = x.hash; // kc 表示 插入节点key的class类型 class<?> kc = null; // p 表示 为查找插入节点的父节点的一个临时节点 treenode<k,v> p = r; // 这里的for循环,就是一个查找并插入的过程 for (;;) { // dir (-1, 1) // -1 表示插入节点的hash值大于 当前p节点的hash // 1 表示插入节点的hash值 小于 当前p节点的hash // ph p表示 为查找插入节点的父节点的一个临时节点的hash int dir, ph; // 临时节点 key k pk = p.key; // 插入节点的hash值 小于 当前节点 if ((ph = p.hash) > h) // 插入节点可能需要插入到当前节点的左子节点 或者 继续在左子树上查找 dir = -1; // 插入节点的hash值 大于 当前节点 else if (ph < h) // 插入节点可能需要插入到当前节点的右子节点 或者 继续在右子树上查找 dir = 1; // 如果执行到 case3,说明当前插入节点的hash 与 当前节点的hash一致,会在case3 做出最终排序。最终 // 拿到的dir 一定不是0,(-1, 1) else if ((kc == null && (kc = comparableclassfor(k)) == null) || (dir = comparecomparables(kc, k, pk)) == 0) dir = tiebreakorder(k, pk); // xp 想要表示的是 插入节点的 父节点 treenode<k,v> xp = p; // 条件成立:说明当前p节点 即为插入节点的父节点 // 条件不成立:说明p节点 底下还有层次,需要将p指向 p的左子节点 或者 右子节点,表示继续向下搜索。 if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) { // 设置插入节点的父节点 为 当前节点 x.parent = xp; // 小于p节点,需要插入到p节点的左子节点 if (dir <= 0) xp.left = x; // 大于p节点,需要插入到p节点的右子节点 else xp.right = x; // 插入节点后,红黑树性质 可能会被破坏,所以需要调用 平衡方法 r = balanceinsertion(r, x); break; } } } } // 将r 赋值给 treebin对象的 root引用。 this.root = r; assert checkinvariants(root); } /** * acquires write lock for tree restructuring. * 加锁:基于cas的方式更新lockstate的值,期望值是0,更新值是writer(1,写锁) */ private final void lockroot() { // 条件成立:说明lockstate 并不是 0,说明此时有其它读线程在treebin红黑树中读取数据。 if (!u.compareandswapint(this, lockstate, 0, writer)) // 竞争锁的过程 contendedlock(); // offload to separate method } /** * releases write lock for tree restructuring. * 释放锁 */ private final void unlockroot() { // lockstate置为0 lockstate = 0; } /** * possibly blocks awaiting root lock. */ private final void contendedlock() { boolean waiting = false; // 表示lock值 int s; for (;;) { // ~waiter = 11111....01 // 条件成立:说明目前treebin中没有读线程在访问 红黑树 // 条件不成立:有线程在访问红黑树 if (((s = lockstate) & ~waiter) == 0) { // 条件成立:说明写线程 抢占锁成功 if (u.compareandswapint(this, lockstate, s, writer)) { if (waiting) // 设置treebin对象waiter 引用为null waiter = null; return; } } // lock & 0000...10 = 0, 条件成立:说明lock 中 waiter 标志位 为0,此时当前线程可以设置为1了,然后将当前线程挂起。 else if ((s & waiter) == 0) { if (u.compareandswapint(this, lockstate, s, s | waiter)) { waiting = true; waiter = thread.currentthread(); } } // 条件成立:说明当前线程在case2中已经将 treebin.waiter 设置为了当前线程,并且将lockstate 中表示 等待者标记位的地方 设置为了1 // 这个时候,就让当前线程 挂起。。 else if (waiting) locksupport.park(this); } } /** * finds or adds a node. * @return null if added */ final treenode<k,v> puttreeval(int h, k k, v v) { class<?> kc = null; boolean searched = false; for (treenode<k,v> p = root;;) { int dir, ph; k pk; if (p == null) { first = root = new treenode<k,v>(h, k, v, null, null); break; } else if ((ph = p.hash) > h) dir = -1; else if (ph < h) dir = 1; else if ((pk = p.key) == k || (pk != null && k.equals(pk))) return p; else if ((kc == null && (kc = comparableclassfor(k)) == null) || (dir = comparecomparables(kc, k, pk)) == 0) { if (!searched) { treenode<k,v> q, ch; searched = true; if (((ch = p.left) != null && (q = ch.findtreenode(h, k, kc)) != null) || ((ch = p.right) != null && (q = ch.findtreenode(h, k, kc)) != null)) return q; } dir = tiebreakorder(k, pk); } treenode<k,v> xp = p; if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) { // 当前循环节点xp 即为 x 节点的爸爸 // x 表示插入节点 // f 老的头结点 treenode<k,v> x, f = first; first = x = new treenode<k,v>(h, k, v, f, xp); // 条件成立:说明链表有数据 if (f != null) // 设置老的头结点的前置引用为 当前的头结点。 f.prev = x; if (dir <= 0) xp.left = x; else xp.right = x; if (!xp.red) x.red = true; else { // 表示 当前新插入节点后,新插入节点 与 父节点 形成 “红红相连” lockroot(); try { // 平衡红黑树,使其再次符合规范。 root = balanceinsertion(root, x); } finally { unlockroot(); } } break; } } assert checkinvariants(root); return null; } }
2、treeifybin方法分析
treeifybin
:treebin的成员方法,转换链表为红黑树的方法:
/** * 将链表转换成红黑树 */ private final void treeifybin(node<k,v>[] tab, int index) { // b: // n: tab的长度 // sc: sizectl node<k,v> b; int n, sc; if (tab != null) { // --------------------------------------------------------------------------- // case1: // 条件成立:说明当前table数组长度未达到 64,此时不进行树化操作,而进行扩容操作。 if ((n = tab.length) < min_treeify_capacity) // table进行扩容 trypresize(n << 1); // --------------------------------------------------------------------------- // case2: // 条件成立:说明当前桶位有数据,且是普通node数据。 else if ((b = tabat(tab, index)) != null && b.hash >= 0) { // 给头元素b加锁 synchronized (b) { // 条件成立:表示加锁没问题,b没有被其他线程修改过 if (tabat(tab, index) == b) { // 下面的for循环逻辑,目的就是把桶位中的单链表转换成双向链表,便于树化~ // hd指向双向列表的头部,tl指向双向链表的尾部 treenode<k,v> hd = null, tl = null; for (node<k,v> e = b; e != null; e = e.next) { treenode<k,v> p = new treenode<k,v>(e.hash, e.key, e.val, null, null); if ((p.prev = tl) == null) hd = p; else tl.next = p; tl = p; } // 把node单链表转换的双向链表转换成treebin对象 settabat(tab, index, new treebin<k,v>(hd)); } } } } }
3、find方法分析
find
:treebin中的查找方法。
final node<k,v> find(int h, object k) { if (k != null) { // e 表示循环迭代的当前节点:迭代的是first引用的链表 for (node<k,v> e = first; e != null; ) { // s 保存的是lock临时状态 // ek 链表当前节点 的key int s; k ek; // ---------------------------------------------------------------------- // case1: // (waiter|writer) => 0010 | 0001 => 0011 // lockstate & 0011 != 0 条件成立:说明当前treebin有等待者线程 或者 目前有写操作线程正在加锁 if (((s = lockstate) & (waiter|writer)) != 0) { if (e.hash == h && ((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek)))) return e; e = e.next; } // ---------------------------------------------------------------------- // case2: // 前置条件:当前treebin中 等待者线程 或者 写线程 都没有 // 条件成立:说明添加读锁成功 else if (u.compareandswapint(this, lockstate, s, s + reader)) { treenode<k,v> r, p; try { // 查询操作 p = ((r = root) == null ? null : r.findtreenode(h, k, null)); } finally { // w 表示等待者线程 thread w; // u.getandaddint(this, lockstate, -reader) == (reader|waiter) // 1.当前线程查询红黑树结束,释放当前线程的读锁 就是让 lockstate 值 - 4 // (reader|waiter) = 0110 => 表示当前只有一个线程在读,且“有一个线程在等待” // 当前读线程为 treebin中的最后一个读线程。 // 2.(w = waiter) != null 说明有一个写线程在等待读操作全部结束。 if (u.getandaddint(this, lockstate, -reader) == (reader|waiter) && (w = waiter) != null) // 使用unpark 让 写线程 恢复运行状态。 locksupport.unpark(w); } return p; } } } return null; }
三、总结
到此为止,concurrenthashmap的源码分析就告一段落了,祝大家变得更强~也希望大家多多关注的其他内容!
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