关于ConcurrentHashMap扩容的一个问题

ConcurrentHashMap在扩容的时候有这么一行代码

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这里为什么要右移3

在扩容时,ConcurrentHashMap使用无符号右移3位(即除以8)的原因是为了将元素均匀地分布到新的扩容表中。

ConcurrentHashMap的内部数据结构是一个数组,用于存储键值对的节点。当需要扩容时,会创建一个容量更大的新数组,并将旧数组中的元素重新分配到新数组中。

通过无符号右移3位(即除以8),可以将原始索引的低3位(也就是二进制表示的后3位)作为目标新索引的高3位来计算。这样做的好处是能够保持相对均匀的哈希分布。

无符号右移3位相当于将原始索引除以8,这将使得索引的变化更加平滑,减少了哈希碰撞的可能性。同时,通过在新索引的高3位中包含一部分原始索引的信息,可以确保原始哈希值的某些特征在扩容后仍然保持不变,从而提高了查询性能。

总的来说,通过无符号右移3位进行扩容可以实现更好的负载均衡,减少哈希碰撞的影响,并保持一定程度上的哈希特征一致性。这有助于提高ConcurrentHashMap的性能和并发度。

【以下回答由 GPT 生成】

ConcurrentHashMap在扩容时使用右移操作的目的是为了通过对key的哈希值进行位运算,来确定元素应该存放在新表的位置。

在ConcurrentHashMap中,扩容时会创建一个新的表,并将原有表中的元素重新分配到新表中。在分配元素的过程中,会根据元素的哈希值和新表的长度进行计算,并得到一个槽位的索引。右移操作就是用来计算这个索引的。

具体步骤如下: 1. 首先,哈希值经过一个取反的操作,是为了使得哈希值的高位也参与计算。这是因为ConcurrentHashMap在计算哈希值时,使用的是一种称为"spread"的操作,通过对哈希值的高位和低位进行异或运算,来增加哈希值的随机性和分布性。 int h = key.hashCode(); h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12); h ^= (h >>> 7) ^ (h >>> 4);

  1. 然后,通过对哈希值和新表的长度进行位与(&)运算,得到新表中的槽位索引。这个操作相当于对哈希值取模,但是使用位与运算的方式效率更高。新表的长度总是2的幂,因此位与运算的结果范围正好是0到新表长度-1的整数。 int index = h & (newTable.length - 1);

这样通过右移操作和位与运算,就可以将元素按照哈希值分布到新表中的不同槽位上,保证元素的均匀分布和快速查找。

这里是相关代码示例:

static final int resizeStamp(int n) {
    return Integer.numberOfLeadingZeros(n) | (1 << (RESIZE_STAMP_BITS - 1));
}

final Node<K,V>[] rehash() {
    // ...
    Node<K,V>[] oldTable = table;
    int oldCapacity = oldTable.length;
    int newCapacity = oldCapacity << 1; // 新表的长度是旧表的两倍

    // ...
    Node<K,V>[] newTable = (Node<K,V>[]) new Node[newCapacity];

    // ...

    // 重新分配元素到新表
    for (int j = 0; j < oldCapacity; ++j) {
         Node<K,V> e;
         if ((e = oldTable[j]) != null) {
            // ...
            int newIndex = e.hash & (newCapacity - 1);

            // ...
            newTable[newIndex] = e;
        }
    }
    // ...
    return newTable;
}

请注意,以上是ConcurrentHashMap扩容过程中的简化示例代码,并不包括所有细节。实际的ConcurrentHashMap源代码中还有很多其他的逻辑和处理,但以上代码片段展示了右移操作的目的和意义。



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