Java中ThreadLocalMap解决Hash冲突的实现方式

threadlocalmap解决哈希冲突的主要方式是使用线性探测法（linear probing）。这种方法通过线性探测来寻找空槽位，以应对哈希冲突。以下是详细的解决方案：

1. 线性探测法

线性探测法在发生哈希冲突时，通过检查数组中的下一个位置来找到空的槽位。如果当前槽位已被占用，它将继续检查下一个槽位，直到找到空槽位或合适的槽位为止。

2.threadlocalmap实现中的哈希冲突解决

threadlocalmap通过以下方法来处理哈希冲突：

• 计算索引：

  • 使用threadlocal的哈希码来计算在entry数组中的索引。
  • 该索引由threadlocal实例的threadlocalhashcode和数组长度（减去 1）按位与运算得到。

• 线性探测：

  • 如果计算出的索引位置已经被占用（即已有entry对象），threadlocalmap会通过线性探测法检查数组中的下一个位置，直到找到一个空槽位或适合的槽位。
  • 使用nextindex方法来实现线性探测，它将当前位置增加 1，循环回到数组的开头。

• 处理过时条目：

  • 如果在探测过程中遇到entry的键为null（即过时的条目），threadlocalmap会调用expungestaleentry方法来清理这些过时条目，并将当前条目插入到合适的位置。

关键代码解析

以下是threadlocalmap中处理哈希冲突的相关代码：

static class threadlocalmap {

    // 存储条目的数组
    private entry[] table;
    
    // 存储条目的数量
    private int size = 0;
    
    // 定义初始容量
    private static final int initial_capacity = 16;

    // 构造函数
    threadlocalmap(threadlocal firstkey, object firstvalue) {
        table = new entry[initial_capacity];
        int i = firstkey.threadlocalhashcode & (initial_capacity - 1);
        table[i] = new entry(firstkey, firstvalue);
        size = 1;
    }

    // 线性探测法获取 entry
    private entry getentry(threadlocal key) {
        int i = key.threadlocalhashcode & (table.length - 1);
        entry e = table[i];
        if (e != null && e.get() == key)
            return e;
        else
            return getentryaftermiss(key, i, e);
    }

    // 线性探测法后处理
    private entry getentryaftermiss(threadlocal key, int i, entry e) {
        entry[] tab = table;
        int len = tab.length;

        while (e != null) {
            threadlocal k = e.get();
            if (k == key)
                return e;
            if (k == null)
                expungestaleentry(i);
            else
                i = nextindex(i, len);
            e = tab[i];
        }
        return null;
    }

    // 设置值
    private void set(threadlocal key, object value) {
        entry[] tab = table;
        int len = tab.length;
        int i = key.threadlocalhashcode & (len - 1);

        for (entry e = tab[i]; e != null; e = tab[i = nextindex(i, len)]) {
            threadlocal k = e.get();

            if (k == key) {
                e.value = value;
                return;
            }

            if (k == null) {
                replacestaleentry(key, value, i);
                return;
            }
        }

        tab[i] = new entry(key, value);
        int sz = ++size;
        if (!cleansomeslots(i, sz) && sz >= threshold)
            rehash();
    }

    // 获取下一个索引
    private int nextindex(int i, int len) {
        return ((i + 1 < len) ? i + 1 : 0);
    }

    // 替换过时条目
    private void replacestaleentry(threadlocal key, object value, int staleslot) {
        entry[] tab = table;
        int len = tab.length;
        entry e;

        int slottoexpunge = staleslot;
        for (int i = previndex(staleslot, len);
             (e = tab[i]) != null;
             i = previndex(i, len)) {
            if (e.get() == null)
                slottoexpunge = i;
        }

        for (int i = nextindex(staleslot, len);
             (e = tab[i]) != null;
             i = nextindex(i, len)) {
            threadlocal k = e.get();

            if (k == key) {
                e.value = value;

                tab[i] = tab[staleslot];
                tab[staleslot] = e;

                if (slottoexpunge == staleslot)
                    slottoexpunge = i;
                cleansomeslots(expungestaleentry(slottoexpunge), len);
                return;
            }

            if (k == null && slottoexpunge == staleslot)
                slottoexpunge = i;
        }

        tab[staleslot].value = null;
        tab[staleslot] = new entry(key, value);

        if (slottoexpunge != staleslot)
            cleansomeslots(expungestaleentry(slottoexpunge), len);
    }

    // 处理过时条目
    private int expungestaleentry(int staleslot) {
        entry[] tab = table;
        int len = tab.length;

        tab[staleslot].value = null;
        tab[staleslot] = null;
        size--;

        entry e;
        int i;
        for (i = nextindex(staleslot, len);
             (e = tab[i]) != null;
             i = nextindex(i, len)) {
            if (e.get() == null) {
                e.value = null;
                tab[i] = null;
                size--;
            } else {
                int h = e.get().threadlocalhashcode & (len - 1);
                if (h != i) {
                    tab[i] = null;

                    while (tab[h] != null)
                        h = nextindex(h, len);
                    tab[h] = e;
                }
            }
        }
        return i;
    }

    // 清理某些槽位
    private boolean cleansomeslots(int i, int n) {
        boolean removed = false;
        entry[] tab = table;
        int len = tab.length;
        do {
            i = nextindex(i, len);
            entry e = tab[i];
            if (e != null && e.get() == null) {
                n = len;
                removed = true;
                i = expungestaleentry(i);
            }
        } while ((n >>>= 1) != 0);
        return removed;
    }

    // 重新哈希
    private void rehash() {
        expungestaleentries();

        if (size >= threshold - threshold / 4)
            resize();
    }

    private void expungestaleentries() {
        entry[] tab = table;
        int len = tab.length;
        for (int j = 0; j < len; j++) {
            entry e = tab[j];
            if (e != null && e.get() == null)
                expungestaleentry(j);
        }
    }

    private void resize() {
        entry[] oldtab = table;
        int oldlen = oldtab.length;
        int newlen = oldlen * 2;
        entry[] newtab = new entry[newlen];
        int count = 0;

        for (int j = 0; j < oldlen; ++j) {
            entry e = oldtab[j];
            if (e != null) {
                threadlocal k = e.get();
                if (k == null) {
                    e.value = null;
                } else {
                    int h = k.threadlocalhashcode & (newlen - 1);
                    while (newtab[h] != null)
                        h = nextindex(h, newlen);
                    newtab[h] = e;
                    count++;
                }
            }
        }

        setthreshold(newlen);
        size = count;
        table = newtab;
    }
}

重要细节

• 计算索引：

  • i = key.threadlocalhashcode & (len - 1);使用threadlocal的哈希码和表长度减去 1 的按位与运算来计算索引。

• 线性探测：

  • nextindex(i, len)方法计算下一个索引位置，用于探测冲突。
  • 如果发生冲突，会在table数组中继续查找，直到找到空槽位。

• 清理和重哈希：

  • 使用expungestaleentry方法清理过时的条目。
  • resize()方法扩展数组并重新分配条目，以减少冲突并提高性能。

总结

threadlocalmap使用线性探测法解决hash冲突

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