ConcurrentHashMap 的 size 方法原理分析
原创： 许光明 杏仁技术站 1周前
作者 | 许光明
杏仁后端工程师。少青年程序员，关注服务端技术和农药。
前言
JAVA 语言提供了大量丰富的集合, 比如 List, Set, Map 等。其中 Map 是一个常用的一个数据结构，HashMap 是基于 Hash 算法实现 Map 接口而被广泛使用的集类。HashMap 里面是一个数组，然后数组中每个元素是一个单向链表。但是 HashMap 并不是线程安全的, 在多线程场景下使用存在并发和死循环问题。HashMap 结构如图所示：
线程安全的解决方案
线程安全的 Map 的实现有 HashTable 和 ConcurrentHashMap 等。HashTable 对集合读写操作通过 Synchronized 同步保障线程安全, 整个集合只有一把锁, 对集合的操作只能串行执行，性能不高。ConcurrentHashMap 是另一个线程安全的 Map, 通常来说他的性能优于 HashTable。 ConcurrentHashMap 的实现在 JDK1.7 和 JDK 1.8 有所不同。
在 JDK1.7 版本中，ConcurrentHashMap 的数据结构是由一个 Segment 数组和多个 HashEntry 组成。简单理解就是ConcurrentHashMap 是一个 Segment 数组，Segment 通过继承 ReentrantLock 来进行加锁，所以每次需要加锁的操作锁住的是一个 Segment，这样只要保证每个 Segment 是线程安全的，也就实现了全局的线程安全。
JDK1.8 的实现已经摒弃了 Segment 的概念，而是直接用 Node 数组 + 链表 + 红黑树的数据结构来实现，并发控制使用 Synchronized 和 CAS 来操作，整个看起来就像是优化过且线程安全的 HashMap，虽然在 JDK1.8 中还能看到 Segment 的数据结构，但是已经简化了属性，只是为了兼容旧版本。 通过 HashMap 查找的时候，根据 hash 值能够快速定位到数组的具体下标，如果发生 Hash 碰撞，需要顺着链表一个个比较下去才能找到我们需要的，时间复杂度取决于链表的长度，为 O(n)。为了降低这部分的开销，在 Java8 中，当链表中的元素超过了 8 个以后，会将链表转换为红黑树，在这些位置进行查找的时候可以降低时间复杂度为 O(logN)。
如何计算 ConcurrentHashMap Size
由上面分析可知，ConcurrentHashMap 更适合作为线程安全的 Map。在实际的项目过程中，我们通常需要获取集合类的长度， 那么计算 ConcurrentHashMap 的元素大小就是一个有趣的问题，因为他是并发操作的，就是在你计算 size 的时候，它还在并发的插入数据，可能会导致你计算出来的 size 和你实际的 size 有差距。本文主要分析下 JDK1.8 的实现。 关于 JDK1.7 简单提一下。
在 JDK1.7 中，第一种方案他会使用不加锁的模式去尝试多次计算 ConcurrentHashMap 的 size，最多三次，比较前后两次计算的结果，结果一致就认为当前没有元素加入，计算的结果是准确的。 第二种方案是如果第一种方案不符合，他就会给每个 Segment 加上锁，然后计算 ConcurrentHashMap 的 size 返回。其源码实现:
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 { for (;;) { if (retries++ == RETRIES_BEFORE_LOCK) { for (int j = 0; j < segments.length; ++j) ensureSegment(j).lock(); // force creation } sum = 0L; size = 0; overflow = false; for (int j = 0; j < segments.length; ++j) { Segment<K,V> seg = segmentAt(segments, j); if (seg != null) { sum += seg.modCount; int c = seg.count; if (c < 0 || (size += c) < 0) overflow = true; } } if (sum == last) break; last = sum; } } finally { if (retries > RETRIES_BEFORE_LOCK) { for (int j = 0; j < segments.length; ++j) segmentAt(segments, j).unlock(); } } return overflow ? Integer.MAX_VALUE : size; }JDK1.8 实现相比 JDK 1.7 简单很多，只有一种方案，我们直接看 size() 代码：
public int size() { long n = sumCount(); return ((n < 0L) ? 0 : (n > (long)Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE : (int)n); }最大值是 Integer 类型的最大值，但是 Map 的 size 可能超过 MAX_VALUE， 所以还有一个方法 mappingCount()，JDK 的建议使用 mappingCount() 而不是size()。mappingCount() 的代码如下：
public long mappingCount() { long n = sumCount(); return (n < 0L) ? 0L : n; // ignore transient negative values }以上可以看出，无论是 size() 还是 mappingCount(), 计算大小的核心方法都是 sumCount()。sumCount() 的代码如下:
final long sumCount() { CounterCell[] as = counterCells; CounterCell a; long sum = baseCount; if (as != null) { for (int i = 0; i < as.length; ++i) { if ((a = as[i]) != null) sum += a.value; } } return sum; }分析一下 sumCount() 代码。ConcurrentHashMap 提供了 baseCount、counterCells 两个辅助变量和一个 CounterCell 辅助内部类。sumCount() 就是迭代 counterCells 来统计 sum 的过程。 put 操作时，肯定会影响 size()，在 put() 方法最后会调用 addCount() 方法。
addCount() 代码如下：
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如果 counterCells == null, 则对 baseCount 做 CAS 自增操作。
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如果并发导致 baseCount CAS 失败了使用 counterCells。
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如果counterCells CAS 失败了，在 fullAddCount 方法中，会继续死循环操作，直到成功。
然后，CounterCell 这个类到底是什么？我们会发现它使用了 @sun.misc.Contended 标记的类，内部包含一个 volatile 变量。@sun.misc.Contended 这个注解标识着这个类防止需要防止 "伪共享"。那么，什么又是伪共享呢？
缓存系统中是以缓存行（cache line）为单位存储的。缓存行是2的整数幂个连续字节，一般为32-256个字节。最常见的缓存行大小是64个字节。当多线程修改互相独立的变量时，如果这些变量共享同一个缓存行，就会无意中影响彼此的性能，这就是伪共享。
CounterCell 代码如下：
@sun.misc.Contended static final class CounterCell { volatile long value; CounterCell(long x) { value = x; } } 总结
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JDK1.7 和 JDK1.8 对 size 的计算是不一样的。 1.7 中是先不加锁计算三次，如果三次结果不一样在加锁。
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JDK1.8 size 是通过对 baseCount 和 counterCell 进行 CAS 计算，最终通过 baseCount 和 遍历 CounterCell 数组得出 size。
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JDK 8 推荐使用mappingCount 方法，因为这个方法的返回值是 long 类型，不会因为 size 方法是 int 类型限制最大值。
全文完
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来源：oschina
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