ConcurrentSkipListMap说实话，之前还真没注意过，还是看JUC才看到，利用skiplist跳表结构来实现一种有序的map，之前看到的map都是无序。在学习前还是要好好了解下什么是skiplist跳表，的确很不错，利用空间换时间，复杂度为logN，跳表的原理参考http://kenby.iteye.com/blog/1187303，
讲的不错，一定要多看几遍，理解不了skiplist，看这个类估计也勉强。
ConcurrentSkipListMap的特点：1.线程安全有序map；2.复杂度logN；3.无锁的map，所以并发量应该比之前的map好些，具体没测。
ConcurrentSkipListMap的结构，看个眼熟先：
*
* Head nodes Index nodes
* +-+ right +-+ +-+
* |2|---------------->| |--------------------->| |->null
* +-+ +-+ +-+
* | down | |
* v v v
* +-+ +-+ +-+ +-+ +-+ +-+
* |1|----------->| |->| |------>| |----------->| |------>| |->null
* +-+ +-+ +-+ +-+ +-+ +-+
* v | | | | |
* Nodes next v v v v v
* +-+ +-+ +-+ +-+ +-+ +-+ +-+ +-+ +-+ +-+ +-+ +-+
* | |->|A|->|B|->|C|->|D|->|E|->|F|->|G|->|H|->|I|->|J|->|K|->null
* +-+ +-+ +-+ +-+ +-+ +-+ +-+ +-+ +-+ +-+ +-+ +-+
*
3种节点：Node，Index，HeadIndex，过会再看，还有个东西：
* Notation guide for local variables
* Node: b, n, f for predecessor, node, successor
* Index: q, r, d for index node, right, down.
* t for another index node
* Head: h
* Levels: j
* Keys: k, key
* Values: v, value
* Comparisons: c
这是类中一些变量的说明，因为用的是lock-free list，所以在做各种操作时n多检查，看起来真累。
看下3中节点，Node节点先：
static final class Node<K,V> {
final K key;
volatile Object value;
volatile Node<K,V> next;
/**
* 正常节点
*/
Node(K key, Object value, Node<K,V> next) {
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
/**
* 标记节点，value指向自己.主要是删除一个节点的时候会在该节点后面追加一个标记节点
*/
Node(Node<K,V> next) {
this.key = null;
this.value = this;
this.next = next;
}
/**
* compareAndSet value field
*/
boolean casValue(Object cmp, Object val) {
return UNSAFE.compareAndSwapObject(this, valueOffset, cmp, val);
}
/**
* compareAndSet next field
*/
boolean casNext(Node<K,V> cmp, Node<K,V> val) {
return UNSAFE.compareAndSwapObject(this, nextOffset, cmp, val);
}
/**
* 是否标记节点，没看到地方用这个
*/
boolean isMarker() {
return value == this;
}
/**
* 最底层有序list的头结点
* Object BASE_HEADER = new Object()
*/
boolean isBaseHeader() {
return value == BASE_HEADER;
}
/**
* 当前节点的后面追加一个标记节点，删除的时候会把当前节点和标记节点一起删除
*/
boolean appendMarker(Node<K,V> f) {
return casNext(f, new Node<K,V>(f));
}
/**
* 是否还记得b,n,f变量，b是当前节点的前驱，n是当前节点，f是后一个节点
* 帮助删除方法？就是如果当前节点后面已经有标记节点那就casnext替换删除，如果没有那就追加一个标记节点
*/
void helpDelete(Node<K,V> b, Node<K,V> f) {
/*
* Rechecking links and then doing only one of the
* help-out stages per call tends to minimize CAS
* interference among helping threads.
*/
if (f == next && this == b.next) {
if (f == null || f.value != f) // 当前节点后面一个节点不是标记，那就追加一个标记
appendMarker(f);
else
b.casNext(this, f.next);
}
}
/**
* 返回节点的value，如果头结点或标记节点返回null
*/
V getValidValue() {
Object v = value;
if (v == this || v == BASE_HEADER)
return null;
return (V)v;
}
/**
* Creates and returns a new SimpleImmutableEntry holding current
* mapping if this node holds a valid value, else null.
* @return new entry or null
*/
AbstractMap.SimpleImmutableEntry<K,V> createSnapshot() {
V v = getValidValue();
if (v == null)
return null;
return new AbstractMap.SimpleImmutableEntry<K,V>(key, v);
}
// UNSAFE的一些，看起来应该不会陌生了
private static final sun.misc.Unsafe UNSAFE;
private static final long valueOffset;
private static final long nextOffset;
static {
try {
UNSAFE = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();
Class k = Node.class;
valueOffset = UNSAFE.objectFieldOffset
(k.getDeclaredField("value"));
nextOffset = UNSAFE.objectFieldOffset
(k.getDeclaredField("next"));
} catch (Exception e) {
throw new Error(e);
}
}
}最重要的应该是helpDelete方法吧。javadoc里面有个解释删除一个节点的过程：
* Here's the sequence of events for a deletion of node n with
* predecessor b and successor f, initially:
*
* +------+ +------+ +------+
* ... | b |------>| n |----->| f | ...
* +------+ +------+ +------+
*
* 1. CAS n's value field from non-null to null.
* From this point on, no public operations encountering
* the node consider this mapping to exist. However, other
* ongoing insertions and deletions might still modify
* n's next pointer.
*
* 2. CAS n's next pointer to point to a new marker node.
* From this point on, no other nodes can be appended to n.
* which avoids deletion errors in CAS-based linked lists.
*
* +------+ +------+ +------+ +------+
* ... | b |------>| n |----->|marker|------>| f | ...
* +------+ +------+ +------+ +------+
*
* 3. CAS b's next pointer over both n and its marker.
* From this point on, no new traversals will encounter n,
* and it can eventually be GCed.
* +------+ +------+
* ... | b |----------------------------------->| f | ...
* +------+ +------+
这个应该都能看懂，就是在要删除的节点后面追加一个标记节点，然后删除的时候将当前节点和标记节点一起从list中断开链接，这其中的操作都是cas操作。
看下Index节点，index节点就是skiplist的层次节点，有down，有right，因为持有的节点值不同和处理方式不同，所以跟node不能抽象：
static class Index<K,V> {
final Node<K,V> node;
final Index<K,V> down;
volatile Index<K,V> right;
/**
* Creates index node with given values.
*/
Index(Node<K,V> node, Index<K,V> down, Index<K,V> right) {
this.node = node;
this.down = down;
this.right = right;
}
/**
* compareAndSet right field
*/
final boolean casRight(Index<K,V> cmp, Index<K,V> val) {
return UNSAFE.compareAndSwapObject(this, rightOffset, cmp, val);
}
/**
* 节点是否被删除，因为删除一个index的时候会把index持有的node节点的value cas设置成null
*/
final boolean indexesDeletedNode() {
return node.value == null;
}
/**
* link一个新的后继index，判断了当前index是否被删除，如果是被删除的index，再link就没有意义了
*/
final boolean link(Index<K,V> succ, Index<K,V> newSucc) {
Node<K,V> n = node;
newSucc.right = succ;
return n.value != null && casRight(succ, newSucc);
}
/**
* unlink后继index，如果当前是要删除的，就失败
*/
final boolean unlink(Index<K,V> succ) {
return !indexesDeletedNode() && casRight(succ, succ.right);
}
// Unsafe mechanics
private static final sun.misc.Unsafe UNSAFE;
private static final long rightOffset;
static {
try {
UNSAFE = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();
Class k = Index.class;
rightOffset = UNSAFE.objectFieldOffset
(k.getDeclaredField("right"));
} catch (Exception e) {
throw new Error(e);
}
}
}HeadIndex继承Index，比index多了个level，skiplist每层的head：
static final class HeadIndex<K,V> extends Index<K,V> {
final int level;
HeadIndex(Node<K,V> node, Index<K,V> down, Index<K,V> right, int level) {
super(node, down, right);
this.level = level;
}
}看下最常用的2个构造：
//headIndex的node节点的value
private static final Object BASE_HEADER = new Object();
/**
* skipList跳表的最上层第一个入口
*/
private transient volatile HeadIndex<K,V> head;
/**
* 比较器，构造时可以传入，否则为null，使用key默认
*/
private final Comparator<? super K> comparator;
/**
* 随机数种子
*/
private transient int randomSeed;
//根据构造传入comparator，如果没有，就是用key的默认比较
public ConcurrentSkipListMap() {
this.comparator = null;
initialize();
}
public ConcurrentSkipListMap(Comparator<? super K> comparator) {
this.comparator = comparator;
initialize();
}
//构造调用初始化
final void initialize() {
keySet = null;
entrySet = null;
values = null;
descendingMap = null;
randomSeed = seedGenerator.nextInt() | 0x0100; // ensure nonzero
//这个最重要，head代表整个skiplist入口，构造的时候，新建第一层，index的down和right都null
head = new HeadIndex<K,V>(new Node<K,V>(null, BASE_HEADER, null),
null, null, 1);
}
//cas设置head，还是unsafe的底层
private boolean casHead(HeadIndex<K,V> cmp, HeadIndex<K,V> val) {
return UNSAFE.compareAndSwapObject(this, headOffset, cmp, val);
}ConcurrentSkipListMap是不支持key、value为null的。接下来看几个常用的方法，跟一下流程。
put方法：
public V put(K key, V value) {
if (value == null)
throw new NullPointerException();
return doPut(key, value, false); //这里的是false，容许重复，ConcurrentSkipListSet内部使用ConcurrentSkipListMap保存数据，更新的时候用的是true
}
private V doPut(K kkey, V value, boolean onlyIfAbsent) {
Comparable<? super K> key = comparable(kkey);
for (;;) {
Node<K,V> b = findPredecessor(key); //找到base-level的key节点的前驱node节点，然后顺手删除一些节点
Node<K,V> n = b.next; //还记得b、n、f的意思，b是前驱节点，n是当前节点，f是后继节点
for (;;) {
if (n != null) {
Node<K,V> f = n.next;
if (n != b.next) // skiplistmap是无锁list，所以关键操作都会检查，这里说明存在race，那就break，重新开始
break;
Object v = n.value;
if (v == null) { // value为null说明n被删除
n.helpDelete(b, f); //n被删除，那就helpdelete，标记-删除，然后重试
break;
}
if (v == n || b.value == null) // 标记删除，如果n的value跟n一样，那就是标记节点，说明b是被删除的，那就重试
break;
int c = key.compareTo(n.key); //上面检查暂时没问题，那就比较key
if (c > 0) { 如果要put的key比当前n的大，说明b、n、f需要往后移一个位置，让后重试
b = n;
n = f;
continue;
}
if (c == 0) { //key相同
if (onlyIfAbsent || n.casValue(v, value)) // 如果入参为true，不容许替换，那就返回，false容许替换，那就替换value值
return (V)v;
else
break; // 替换失败就重试
}
// else c < 0; fall through
}
Node<K,V> z = new Node<K,V>(kkey, value, n); //这里新建z指向n
if (!b.casNext(n, z))
break; // casnext操作b的next由n指向新插入的z，失败就重试
//在base-level插入新的node后，skiplist跳表需要将新建的node的随机插入其他层，保证i层存在的话，i-1层肯定存在，都是跳表的东西
int level = randomLevel(); //随机生成的level
if (level > 0) //如果level大于0那就插入
insertIndex(z, level);
return null;
}
}
}
//就是如果你构造提供了比较，那么排序的时候key比较就使用你提供的，没有就使用默认的自然排序
private Comparable<? super K> comparable(Object key)
throws ClassCastException {
if (key == null)
throw new NullPointerException();
if (comparator != null)
return new ComparableUsingComparator<K>((K)key, comparator);
else
return (Comparable<? super K>)key;
}
/**
* Compares using comparator or natural ordering. Used when the
* ComparableUsingComparator approach doesn't apply.
*/
int compare(K k1, K k2) throws ClassCastException {
Comparator<? super K> cmp = comparator;
if (cmp != null)
return cmp.compare(k1, k2);
else
return ((Comparable<? super K>)k1).compareTo(k2);
}
//找到base-level的key节点的前驱node节点，然后顺手删除一些节点
//基本上就是从head开始向右找，找到比给定的大的，就从大的index的前驱往下找
private Node<K,V> findPredecessor(Comparable<? super K> key) {
if (key == null)
throw new NullPointerException(); // don't postpone errors
for (;;) {
Index<K,V> q = head; //从head开始
Index<K,V> r = q.right; //head的right
for (;;) {
if (r != null) { //r不为null就向右找
Node<K,V> n = r.node;
K k = n.key;
if (n.value == null) { //value为null，则表示节点已经删除
if (!q.unlink(r)) //节点已经删除，那就从链表中unlink掉
break; // restart 失败就重试
r = q.right; // reread 节点删除后，重置r节点
continue;
}
if (key.compareTo(k) > 0) { //key大于当前节点的key，就一直往右移动
q = r;
r = r.right;
continue;
}
}
Index<K,V> d = q.down; //上面找到了一个q节点，这个q的right的key比要找的key大，所以往down开始找
if (d != null) {
q = d; //这里就相当于往下移动了一层，然后继续for循环找
r = d.right;
} else
return q.node; //如果d为null，说明找到了base-level那一层了，那就返回吧
}
}
}
//随机生成的level，0-31
private int randomLevel() {
int x = randomSeed;
x ^= x << 13;
x ^= x >>> 17;
randomSeed = x ^= x << 5;
if ((x & 0x80000001) != 0) // &一半的机会返回0
return 0;
int level = 1;
while (((x >>>= 1) & 1) != 0) ++level; //向右移位，在上面一半机会不为0的情况下，&再来一半机会为1，层数越高，机会越小,这样可以保证没那么多数据量还生成n多层
return level;
}
//在随机生成的level插入index节点
private void insertIndex(Node<K,V> z, int level) {
HeadIndex<K,V> h = head;
int max = h.level;
if (level <= max) { //如果随机生成的level比head的小
Index<K,V> idx = null;
//生成一个idx链表，每个down指向下一层的，假如放在3层，那就生成3个index，3层的down指向2层的，2层指向1层，1层的指向null，所有的index的node指向新插入的node
for (int i = 1; i <= level; ++i)
idx = new Index<K,V>(z, idx, null);
//将index链表插入skiplist
addIndex(idx, h, level);
} else { // Add a new level
level = max + 1; //如果随机的level大于已经有的跳表层级，那就增加一层
Index<K,V>[] idxs = (Index<K,V>[])new Index[level+1];
Index<K,V> idx = null;
for (int i = 1; i <= level; ++i)
idxs[i] = idx = new Index<K,V>(z, idx, null); //一个index数组
HeadIndex<K,V> oldh;
int k;
for (;;) {
oldh = head; //原有的head和层级
int oldLevel = oldh.level;
if (level <= oldLevel) { // 这里可能有其他线程已经添加了一层了，所以不需要再新增一层
k = level;
break;
}
//下面是将新创建一个headIndex，并将down指向原来的headindex，right指向数组对应j的index，层级j
HeadIndex<K,V> newh = oldh;
Node<K,V> oldbase = oldh.node;
for (int j = oldLevel+1; j <= level; ++j)
newh = new HeadIndex<K,V>(oldbase, newh, idxs[j], j);
if (casHead(oldh, newh)) { //cas替换跳表的head
k = oldLevel;
break;
}
}
addIndex(idxs[k], oldh, k); //在for循环里面是新增层级的添加index，这里就是其他层级的index添加
}
}
/**
* 将indexs插入skiplist
*/
private void addIndex(Index<K,V> idx, HeadIndex<K,V> h, int indexLevel) {
// Track next level to insert in case of retries
int insertionLevel = indexLevel;
Comparable<? super K> key = comparable(idx.node.key);
if (key == null) throw new NullPointerException();
// 过程类似findPredecessor
for (;;) {
int j = h.level;
Index<K,V> q = h;
Index<K,V> r = q.right;
Index<K,V> t = idx;
for (;;) {
if (r != null) { //往右寻找key的位置
Node<K,V> n = r.node;
// compare before deletion check avoids needing recheck
int c = key.compareTo(n.key);
if (n.value == null) { //n删除，前驱节点断开当前节点n
if (!q.unlink(r))
break;
r = q.right;
continue;
}
if (c > 0) {
q = r;
r = r.right;
continue;
}
}
if (j == insertionLevel) { //在某层找到了位置，就看下跳表的层级j和待插入的层次是否一样
// 待插入index是删除的，return
if (t.indexesDeletedNode()) {
findNode(key); // findNode方法会返回key的node，会顺手删除一些节点
return;
}
if (!q.link(r, t)) //待插入index没被删除，那就把前驱节点的right换成待插入的，失败就重试
break; // restart
if (--insertionLevel == 0) { //待插入的为0了，那就是不需要再插入了
// need final deletion check before return
if (t.indexesDeletedNode()) //这里最后再检查下待插入index是否删除了
findNode(key);
return;
}
}
if (--j >= insertionLevel && j < indexLevel)
t = t.down; //这里就是待插入的index指向down，下次再插入的index就是待插入index下一层了
q = q.down; //基本就是一层结束，然后down到下一层
r = q.right;
}
}
}
//返回key的node，过程类似findPredecessor
private Node<K,V> findNode(Comparable<? super K> key) {
for (;;) {
Node<K,V> b = findPredecessor(key);
Node<K,V> n = b.next;
for (;;) {
if (n == null)
return null;
Node<K,V> f = n.next;
if (n != b.next) // inconsistent read
break;
Object v = n.value;
if (v == null) { // n is deleted
n.helpDelete(b, f);
break;
}
if (v == n || b.value == null) // b is deleted
break;
int c = key.compareTo(n.key);
if (c == 0)
return n;
if (c < 0)
return null;
b = n;
n = f;
}
}
}put方法基本就是现在base-level上找到前驱节点，然后插入节点，然后随机生成要插入的层级，如果比当前的小，就直接创建从上到下的index链，分别插入对应层级，如果大于当前，那么当前的就层级加1，然后生成数组，每个元素对应对应层级的链表，新创建一个headIndex，down指向原来的head，right指向数组对应的层级，最后用数组的对应的层级加入跳表对应的层级。代码看不懂，就多看，多想，真没其他好办法。
看下get()方法：
public V get(Object key) {
return doGet(key);
}
private V doGet(Object okey) {
Comparable<? super K> key = comparable(okey);
/*
* 容许重试
*/
for (;;) {
Node<K,V> n = findNode(key);
if (n == null)
return null;
Object v = n.value;
if (v != null)
return (V)v;
}
}我看的这个jdk版本doGet方法有的不一样，直接使用findNode获得node，没有像参考里面那哥们看的那版把所有find的过程都写在doGet的for()里面。
remove()方法：
public V remove(Object key) {
return doRemove(key, null);
}
final V doRemove(Object okey, Object value) {
Comparable<? super K> key = comparable(okey);
for (;;) {
Node<K,V> b = findPredecessor(key);
Node<K,V> n = b.next;
for (;;) {
if (n == null)
return null;
Node<K,V> f = n.next;
if (n != b.next) // inconsistent read
break;
Object v = n.value;
if (v == null) { // n is deleted
n.helpDelete(b, f);
break;
}
if (v == n || b.value == null) // b is deleted
break;
int c = key.compareTo(n.key);
if (c < 0)
return null;
if (c > 0) {
b = n;
n = f;
continue;
}
if (value != null && !value.equals(v))
return null;
if (!n.casValue(v, null)) //设置value为null，之前一直看到检测value==null来判断节点是否被删除
break;
if (!n.appendMarker(f) || !b.casNext(n, f))
findNode(key); // Retry via findNode
else {
findPredecessor(key); // Clean index
if (head.right == null)
tryReduceLevel(); //right==null时有可能需要减少层级
}
return (V)v;
}
}
}
//减少层级，就是如果最高的连着3层都没有right都没有链接index，那就尝试cashead减少一层，然后recheck之前的head的right是否null，
//有可能有race导致这会又不会null，那就再casHead设置回来
private void tryReduceLevel() {
HeadIndex<K,V> h = head;
HeadIndex<K,V> d;
HeadIndex<K,V> e;
if (h.level > 3 &&
(d = (HeadIndex<K,V>)h.down) != null &&
(e = (HeadIndex<K,V>)d.down) != null &&
e.right == null &&
d.right == null &&
h.right == null &&
casHead(h, d) && // try to set
h.right != null) // recheck
casHead(d, h); // try to backout
}最后看下size()，javadoc直接因为是无锁的list， 说结果不一定准，所以这个方法不一定有用，太任性了:
public int size() {
long count = 0;
for (Node<K,V> n = findFirst(); n != null; n = n.next) {
if (n.getValidValue() != null)
++count;
}
return (count >= Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE : (int) count;
}
Node<K,V> findFirst() {
for (;;) {
Node<K,V> b = head.node;
Node<K,V> n = b.next;
if (n == null)
return null;
if (n.value != null)
return n; //直接找到第一个value不为null的就return
n.helpDelete(b, n.next);
}
}看代码也能看出来，找到第一个value不为null的，然后从这个开始累加，因为free-lock，并发线程多的话，节点变动频繁，悲剧估计会经常发生。
ConcurrentSkipListMap的其他方法不想看了，都差不多。这个类看起来真累，主要是因为是跳表结构的，不太熟悉，而且又用的是lock-free的，所以在做各种操作的时候，总是检查链表的结构啊，节点是否被删除啊这些，没事还帮着清理下删除的node。
ConcurrentSkipListSet初始化的时候持有ConcurrentSkipListMap变量，然后add的时候：
public boolean add(E e) {
return m.putIfAbsent(e, Boolean.TRUE) == null;
}最后到ConcurrentSkipListMap：
public V putIfAbsent(K key, V value) {
if (value == null)
throw new NullPointerException();
return doPut(key, value, true);
}还记得skiplistmap的put是doput(key,value,false)，最后一个putIfAbsent决定如果key对应的node存在是否还要替换，true不替换，false替换。skiplistset直接返回值。skiplistSet中其他的方法都类似的。