解析ConcurrentHashMap: 预热(内部一些小方法分析)

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
    final int hash;// 该属性是通过spread(int h)方法计算得到~
    final K key;
    volatile V val;
    volatile Node<K,V> next;
    Node(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
        this.hash = hash;
        this.key = key;
        this.val = val;
        this.next = next;
    }
    ...
}

/**
 * 计算Node节点hash值的算法：参数h为hash值
 * eg: 
 * h二进制为 --> 	 		 		 1100 0011 1010 0101 0001 1100 0001 1110
 * (h >>> 16) -->  					0000 0000 0000 0000 1100 0011 1010 0101 
 * (h ^ (h >>> 16)) -->				1100 0011 1010 0101 1101 1111 1011 1011
 * 注：(h ^ (h >>> 16)) 目的是让h的高16位也参与寻址计算，使得到的hash值更分散，减少hash冲突产生~
 * ------------------------------------------------------------------------------
 * HASH_BITS -->					0111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111
 * (h ^ (h >>> 16)) -->				1100 0011 1010 0101 1101 1111 1011 1011
 * (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS --> 0100 0011 1010 0101 1101 1111 1011 1011
 * 注： (h ^ (h >>> 16))得到的结果再& HASH_BITS，目的是为了让得到的hash值结果始终是一个正数
 */
static final int spread(int h) {
    // 让原来的hash值异或^原来hash值的右移16位，再与&上HASH_BITS(0x7fffffff: 二进制为31个1)
    return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS;
}

/**
 * 获取 tab(Node[]) 数组指定下标 i 的Node节点
 * Node<K,V>[] tab：表示Node[]数组
 * int i：表示数组下标
 */
static final <K,V> Node<K,V> tabAt(Node<K,V>[] tab, int i) {
    // ((long)i << ASHIFT) + ABASE 的作用：请看下面的分析描述~
    return (Node<K,V>)U.getObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE);
}

// Node数组的class对象
Class<?> ak = Node[].class;
// U.arrayBaseOffset(ak)：根据as获取Node[]数组第一个元素的偏移地址ABASE
ABASE = U.arrayBaseOffset(ak);
// scale：表示数组中每一个单元所占用的空间大小，即scale表示Node[]数组中每一个单元所占用的空间
int scale = U.arrayIndexScale(ak);// scale必须为2的次幂数
// numberOfLeadingZeros(scale) 根据scale，返回当前数值转换为二进制后，从高位到地位开始统计，统计有多少个0连续在一块：eg, 8转换二进制=>1000 则 numberOfLeadingZeros(8)的结果就是28，为什么呢？因为Integer是32位，1000占4位，那么前面就有32-4个0，即连续最长的0的个数为28个
// 4转换二进制=>100 则 numberOfLeadingZeros(8)的结果就是29
// ASHIFT = 31 - Integer.numberOfLeadingZeros(4) = 2 那么ASHIFT的作用是什么呢？其实它有数组寻址的一个作用：
// 拿到下标为5的Node[]数组元素的偏移地址(存储地址)：假设此时 根据scale计算得到的ASHIFT = 2
// ABASE + (5 << ASHIFT) == ABASE + (5 << 2) == ABASE + 5 * scale(乘法运算效率低)，就得到了下标为5的数组元素的偏移地址
ASHIFT = 31 - Integer.numberOfLeadingZeros(scale);

/**
 * 通过CAS的方式去向Node数组指定位置i设置节点值，设置成功返回true，否则返回false
 * Node<K,V>[] tab：表示Node[]数组
 * int i：表示数组下标
 * Node<K,V> c：期望节点值
 * Node<K,V> v：要设置的节点值
 */
static final <K,V> boolean casTabAt(Node<K,V>[] tab, int i,
                                    Node<K,V> c, Node<K,V> v) {
    // 调用Unsafe的比较并交换去设置Node[]数组指定位置的节点值，参数如下：
    // tab：Node[]数组
    // ((long)i << ASHIFT) + ABASE：下标为i数组桶的偏移地址
    // c：期望节点值
    // v：要设置的节点值
    return U.compareAndSwapObject(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, c, v);
}

/**
 * 根据数组下标i，设置Node[]数组指定下标位置的节点值：
 * Node<K,V>[] tab：表示Node[]数组
 * int i：表示数组下标
 * Node<K,V> v：要设置的节点值
 */
static final <K,V> void setTabAt(Node<K,V>[] tab, int i, Node<K,V> v) {
    // ((long)i << ASHIFT) + ABASE：下标为i数组桶的偏移地址
    U.putObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, v);
}

/**
 * table数组扩容时，计算出一个扩容标识戳，当需要并发扩容时，当前线程必须拿到扩容标识戳才能参与扩容：
 */
static final int resizeStamp(int n) {
    // RESIZE_STAMP_BITS：固定值16，与扩容相关，计算扩容时会根据该属性值生成一个扩容标识戳
    return Integer.numberOfLeadingZeros(n) | (1 << (RESIZE_STAMP_BITS - 1));
}
=

// 从16扩容到32
16 -> 32 
// 用A表示：
numberOfLeadingZeros(16) => 1 0000 => 27 => 0000 0000 0001 1011
// 用B表示：
(1 << (RESIZE_STAMP_BITS - 1)) => (1 << (16 - 1) => 1000 0000 0000 0000 => 32768
// A | B 
Integer.numberOfLeadingZeros(n) | (1 << (RESIZE_STAMP_BITS - 1)) 
-----------------------------------------------------------------
0000 0000 0001 1011  ---> A
1000 0000 0000 0000  ---> B
-------------------  ---> | 按位或                             
1000 0000 0001 1011  ---> 计算得到扩容标识戳

/**
 * 根据c,计算得到大于等于c的，最小2的次幂数，该方法在HashMap源码中分析过~
 * eg：c = 28 ，则计算得到的返回结果为 32
 * c = 28 ==> n=27 => 0b 11011
 *
 * 11011 | 01101 => 11111 ---- n |= n >>> 1
 * 11111 | 00111 => 11111 ---- n |= n >>> 2
 * ....
 * => 11111 + 1 = 100000 = 32
 */
private static final int tableSizeFor(int c) {
    int n = c - 1;
    n |= n >>> 1;
    n |= n >>> 2;
    n |= n >>> 4;
    n |= n >>> 8;
    n |= n >>> 16;
    return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}

// 无惨构造
public ConcurrentHashMap() {
}
// 指定初始化容量
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {
    if (initialCapacity < 0)
        throw new IllegalArgumentException();
    int cap = ((initialCapacity >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ?
            MAXIMUM_CAPACITY :
            tableSizeFor(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1));
    /**
     * sizeCtl > 0
     * 当目前table未初始化时，sizeCtl表示初始化容量
     */
    this.sizeCtl = cap;
}
// 根据一个Map集合来初始化
public ConcurrentHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
    // sizeCtl设置为默认容量值
    this.sizeCtl = DEFAULT_CAPACITY;
    putAll(m);
}
// 指定初始化容量，和负载因子
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
    this(initialCapacity, loadFactor, 1);
}
// 指定初始化容量，和负载因子，并发级别
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
                         float loadFactor, int concurrencyLevel) {
    if (!(loadFactor > 0.0f) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
        throw new IllegalArgumentException();
    // 当指定的初始化容量initialCapacity小于并发级别concurrencyLevel时
    if (initialCapacity < concurrencyLevel) 
        // 初始化容量值设置为并发级别的值。
        // 即，JDK1.8以后并发级别由散列表长度决定
        initialCapacity = concurrencyLevel; 
    // 根据初始化容量和负载因子，去计算size
    long size = (long)(1.0 + (long)initialCapacity / loadFactor);
    // 根据size重新计算数组初始化容量
    int cap = (size >= (long)MAXIMUM_CAPACITY) ?
            MAXIMUM_CAPACITY : tableSizeFor((int)size);
    /**
     * sizeCtl > 0
     * 当目前table未初始化时，sizeCtl表示初始化容量
     */
    this.sizeCtl = cap;
}