前言
我们都知道HashMap在多线程情况下，在put的时候，插入的元素超过了容量（由负载因子决定）的范围就会触发扩容操作，就是rehash，这个会重新将原数组的内容重新hash到新的扩容数组中，在多线程的环境下，存在同时其他的元素也在进行put操作，如果hash值相同，可能出现同时在同一数组下用链表表示，造成闭环，导致在get时会出现死循环，所以HashMap是线程不安全的。
我们来了解另一个键值存储集合HashTable，它是线程安全的，它在所有涉及到多线程操作的都加上了synchronized关键字来锁住整个table，这就意味着所有的线程都在竞争一把锁，在多线程的环境下，它是安全的，但是无疑是效率低下的。
其实HashTable有很多的优化空间，锁住整个table这么粗暴的方法可以变相的柔和点，比如在多线程的环境下，对不同的数据集进行操作时其实根本就不需要去竞争一个锁，因为他们不同hash值，不会因为rehash造成线程不安全，所以互不影响，这就是锁分离技术，将锁的粒度降低，利用多个锁来控制多个小的table
ConcurrentHashMap
JDK1.7的实现
在JDK1.7版本中，ConcurrentHashMap的数据结构是由一个Segment数组和多个HashEntry组成，如下图所示：
Segment数组的意义就是将一个大的table分割成多个小的table来进行加锁，也就是上面的提到的锁分离技术，而每一个Segment元素存储的是HashEntry数组+链表，这个和HashMap的数据存储结构一样
初始化
ConcurrentHashMap的初始化是会通过位与运算来初始化Segment的大小，用ssize来表示，如下所示
int size =1;
while(size < concurrencyLevel) {
++a;
size <<=1;
}
如上所示，因为ssize用位于运算来计算（ ssize <<=1 ），所以Segment的大小取值都是以2的N次方，无关concurrencyLevel的取值，当然concurrencyLevel最大只能用16位的二进制来表示，即65536，换句话说，Segment的大小最多65536个，没有指定concurrencyLevel元素初始化，Segment的大小ssize默认为16
每一个Segment元素下的HashEntry的初始化也是按照位于运算来计算，用cap来表示，如下所示
int cap =1;
while(cap < c)
cap <<=1;
如上所示，HashEntry大小的计算也是2的N次方（cap <<=1）， cap的初始值为1，所以HashEntry最小的容量为2
put操作
对于ConcurrentHashMap的数据插入，这里要进行两次Hash去定位数据的存储位置
static class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable { } 从上Segment的继承体系可以看出，Segment实现了ReentrantLock,也就带有锁的功能，当执行put操作时，会进行第一次key的hash来定位Segment的位置，如果该Segment还没有初始化，即通过CAS操作进行赋值，然后进行第二次hash操作，找到相应的HashEntry的位置，这里会利用继承过来的锁的特性，在将数据插入指定的HashEntry位置时（链表的尾端），会通过继承ReentrantLock的tryLock（）方法尝试去获取锁，如果获取成功就直接插入相应的位置，如果已经有线程获取该Segment的锁，那当前线程会以自旋的方式去继续的调用tryLock（）方法去获取锁，超过指定次数就挂起，等待唤醒
get操作
ConcurrentHashMap的get操作跟HashMap类似，只是ConcurrentHashMap第一次需要经过一次hash定位到Segment的位置，然后再hash定位到指定的HashEntry，遍历该HashEntry下的链表进行对比，成功就返回，不成功就返回null
size操作
计算ConcurrentHashMap的元素大小是一个有趣的问题，因为他是并发操作的，就是在你计算size的时候，他还在并发的插入数据，可能会导致你计算出来的size和你实际的size有相差（在你return size的时候，插入了多个数据），要解决这个问题，JDK1.7版本用两种方案
for(;;) {
if(retries++ == RETRIES_BEFORE_LOCK) {
for(int j = 0 ; j < segments.length; ++j) ensureSegment(j).lock(); // force creation
}
sum = 0L;
size = 0 ;
overflow = false ;
for ( int j = 0 ; j < segments.length; ++j) {
Segment<K,V> seg = segmentAt(segments, j);
if (seg != null ) { sum += seg.modCount; int c = seg.count; if (c < 0 || (size += c) < 0 )
overflow = true ;
} }
if (sum == last) break ;
last = sum; } }
finally {
if (retries > RETRIES_BEFORE_LOCK) {
for ( int j = 0 ; j < segments.length; ++j)
segmentAt(segments, j).unlock();
}
}
- 第一种方案他会使用不加锁的模式去尝试多次计算ConcurrentHashMap的size，最多三次，比较前后两次计算的结果，结果一致就认为当前没有元素加入，计算的结果是准确的
- 第二种方案是如果第一种方案不符合，他就会给每个Segment加上锁，然后计算ConcurrentHashMap的size返回
JDK1.8的实现
JDK1.8的实现已经摒弃了Segment的概念，而是直接用Node数组+链表+红黑树的数据结构来实现，并发控制使用Synchronized和CAS来操作，整个看起来就像是优化过且线程安全的HashMap，虽然在JDK1.8中还能看到Segment的数据结构，但是已经简化了属性，只是为了兼容旧版本
说明：ConcurrentHashMap的数据结构（数组+链表+红黑树），桶中的结构可能是链表，也可能是红黑树，红黑树是为了提高查找效率。
在深入JDK1.8的put和get实现之前要知道一些常量设计和数据结构，这些是构成ConcurrentHashMap实现结构的基础，下面看一下基本属性：
// node数组最大容量：2^30=1073741824
private static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30 ; // 默认初始值，必须是2的幕数 private static final int DEFAULT_CAPACITY = 16 ; //数组可能最大值，需要与toArray（）相关方法关联 static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8 ; //并发级别，遗留下来的，为兼容以前的版本 private static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16 ; // 负载因子 private static final float LOAD_FACTOR = 0 .75f; // 链表转红黑树阀值,> 8 链表转换为红黑树 static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8 ; //树转链表阀值，小于等于6（tranfer时，lc、hc=0两个计数器分别++记录原bin、新binTreeNode数量，<=UNTREEIFY_THRESHOLD 则untreeify(lo)） static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6 ; static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64 ; private static final int MIN_TRANSFER_STRIDE = 16 ; private static int RESIZE_STAMP_BITS = 16 ; // 2^15-1，help resize的最大线程数 private static final int MAX_RESIZERS = ( 1 << ( 32 - RESIZE_STAMP_BITS)) - 1 ; // 32-16=16，sizeCtl中记录size大小的偏移量 private static final int RESIZE_STAMP_SHIFT = 32 - RESIZE_STAMP_BITS; // forwarding nodes的hash值 static final int MOVED = - 1 ; // 树根节点的hash值 static final int TREEBIN = - 2 ; // ReservationNode的hash值 static final int RESERVED = - 3 ; // 可用处理器数量 static final int NCPU = Runtime.getRuntime().availableProcessors(); //存放node的数组 transient volatile Node<K,V>[] table; /*控制标识符，用来控制table的初始化和扩容的操作，不同的值有不同的含义 *当为负数时：- 1 代表正在初始化，-N代表有N- 1 个线程正在 进行扩容 *当为 0 时：代表当时的table还没有被初始化 *当为正数时：表示初始化或者下一次进行扩容的大小 */ private transient volatile int sizeCtl; 基本属性定义了ConcurrentHashMap的一些边界以及操作时的一些控制，下面看一些内部的一些结构组成，这些是整个ConcurrentHashMap整个数据结构的核心
Node
Node是ConcurrentHashMap存储结构的基本单元，继承于HashMap中的Entry，用于存储数据，源代码如下
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { //链表的数据结构 final int hash; final K key; //val和next都会在扩容时发生变化，所以加上volatile来保持可见性和禁止重排序 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; } public final K getKey() { return key; } public final V getValue() { return val; } public final int hashCode() { return key.hashCode() ^ val.hashCode(); } public final String toString(){ return key + "=" + val; } //不允许更新value public final V setValue(V value) { throw new UnsupportedOperationException(); } public final boolean equals(Object o) { Object k, v, u; Map.Entry<?,?> e; return ((o instanceof Map.Entry) && (k = (e = (Map.Entry<?,?>)o).getKey()) != null && (v = e.getValue()) != null && (k == key || k.equals(key)) && (v == (u = val) || v.equals(u))); } //用于map中的get（）方法，子类重写 Node<K,V> find( int h, Object k) { Node<K,V> e = this ; if (k != null ) { do { K ek; if (e.hash == h && ((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek)))) return e; } while ((e