目录1、TreeBin内部类分析2、treeifyBin方法分析3、find方法分析总结
前一章是get、remove方法分析，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;}
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！
自己选择的路，跪着也要把它走完。
