JDK1.8对ConcurrentHashMap的优化

ConcurrentHashMap在1.8中的优化：

1. 取消segments字段，直接采用transient volatile HashEntry<K,V>[] table保存数据，采用table数组元素作为锁，从而实现了对每一行数据进行加锁，进一步减少并发冲突的概率。
2. 将原先table数组＋单向链表的数据结构，变更为table数组＋单向链表＋红黑树的结构。对于hash表来说，最核心的能力在于将key hash之后能均匀的分布在数组中。如果hash之后散列的很均匀，那么table数组中的每个队列长度主要为0或者1。但实际情况并非总是如此理想，虽然ConcurrentHashMap类默认的加载因子为0.75，但是在数据量过大或者运气不佳的情况下，还是会存在一些队列长度过长的情况，如果还是采用单向列表方式，那么查询某个节点的时间复杂度为O(n)；因此，对于个数超过8(默认值)的列表，jdk1.8中采用了红黑树的结构，那么查询的时间复杂度可以降低到O(logN)，可以改进性能。

final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
    if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
    int hash = spread(key.hashCode());
    int binCount = 0;
    for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
        Node<K,V> f; int n, i, fh;
        // 如果table为空，初始化；否则，根据hash值计算得到数组索引i，如果tab[i]为空，直接新建节点Node即可。注：tab[i]实质为链表或者红黑树的首节点。
        if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
            tab = initTable();
        else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
            if (casTabAt(tab, i, null,
                         new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
                break;                   // no lock when adding to empty bin
        }
        // 如果tab[i]不为空并且hash值为MOVED，说明该链表正在进行transfer操作，返回扩容完成后的table。
        else if ((fh = f.hash) == MOVED)
            tab = helpTransfer(tab, f);
        else {
            V oldVal = null;
            // 针对首个节点进行加锁操作，而不是segment，进一步减少线程冲突
            synchronized (f) {
                if (tabAt(tab, i) == f) {
                    if (fh >= 0) {
                        binCount = 1;
                        for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
                            K ek;
                            // 如果在链表中找到值为key的节点e，直接设置e.val = value即可。
                            if (e.hash == hash &&
                                ((ek = e.key) == key ||
                                 (ek != null && key.equals(ek)))) {
                                oldVal = e.val;
                                if (!onlyIfAbsent)
                                    e.val = value;
                                break;
                            }
                            // 如果没有找到值为key的节点，直接新建Node并加入链表即可。
                            Node<K,V> pred = e;
                            if ((e = e.next) == null) {
                                pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
                                                          value, null);
                                break;
                            }
                        }
                    }
                    // 如果首节点为TreeBin类型，说明为红黑树结构，执行putTreeVal操作。
                    else if (f instanceof TreeBin) {
                        Node<K,V> p;
                        binCount = 2;
                        if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
                                                       value)) != null) {
                            oldVal = p.val;
                            if (!onlyIfAbsent)
                                p.val = value;
                        }
                    }
                }
            }
            if (binCount != 0) {
                // 如果节点数>＝8，那么转换链表结构为红黑树结构。
                if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
                    treeifyBin(tab, i);
                if (oldVal != null)
                    return oldVal;
                break;
            }
        }
    }
    // 计数增加1，有可能触发transfer操作(扩容)。
    addCount(1L, binCount);
    return null;
}