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1. ConcurrentHashMap的整体架构
如图，这是ConcurrentHashMap在jdk1.8中的存储结构，它是由数据，单项链表，红黑树来构成，当我们去初始化一个ConcurrentHashMap实例的时候，默认会初始化一个长度等于16的数组，由于ConcurrentHashMap它的核心仍然是Hash表，所以必然会存在Hash冲突的问题，所以ConcurrentHashMap采用链式寻址的方式，来解决Hash表的冲突，当Hash冲突比较多的时候，会造成链表长度较长的问题，这种会使得ConcurrentHashMap中的一个数组元素的查询复杂度会增加，所以在jdk1.8里面，引入了红黑树的机制，当数组长度大于64并且链表长度大于等于8的时候，单向链表会转化成红黑树，另外随着ConcurrentHashMap的一个动态扩容，一旦链表的长度小于8，红黑树会退化成单向链表
2. ConcurrentHashMap的基本功能
ConcurrentHashMap本质上是一个HashMap，因此功能和HashMap是一样的，但是ConcurrentHashMap在HashMap的基础上提供了并发安全的一个实现。并发安全的主要实现主要通过对于Node节点去加锁，来保证数据更新的安全性
3. ConcurrentHashMap在性能方面的优化
如何在并发性能和数据安全性之间去做好平衡，在很多地方都有类似的设计，比如说cpu的三级缓存，mysql的buffer_poor,Synchronized的一个锁升级等等，ConcurrentHashMap也做了类似一个优化，主要体现在几个方面
- 在jdk1.8里面ConcurrentHashMap锁的粒度，是数组中的某一个节点，而在jdk1.7里面。它锁定的是Segment，锁的范围要更大，所以性能上它会更低。
- 引入红黑树这样一个机制，去降低了数据查询的时间复杂度，红黑树的时间复杂度实是O(logn)
如图,当数组长度不够的时候，ConcurrentHashMap它需要对数组进行扩容,而在扩容时间上，ConcurrentHashMap引入了多线程并发扩容的一个实现，简单来说多个线程对原始数组进行分片，分片之后，每个线程去负责一个分片的数据迁移，从而去整体的提升了扩容过程中的数据迁移的一个效率
- ConcurrentHashMap它有一个size()方法来获取总的元素个数，而在多线程并发场景中，在保证原子性的前提下去实现元素个数的累加，性能是非常低的，所以ConcurrentHashMap这个方面做了两个优化
- (1)
如图，当线程竞争不激烈的时候，直接采用CAS的方式，来实现元素个数的一个递增
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(2) 如果线程竞争化比较激烈的情况下，使用一个数组来维护元素个数，如果要增加总的元素个数的时候，直接从数组中随机选择一个，在通过CAS算法来实现原子递增,它的核心思想是引入数组来实现并发更新的一个负载