ConcurrentHashMap

ConcurrentHashMap JDK7

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

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。 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。
计算ConcurrentHashMap的元素大小JDK1.7版本用两种方案 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
        如果第一种方案不符合，就给每个Segment加上锁，然后计算ConcurrentHashMap的size返回

ConcurrentHashMap JDK8

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。

public V put(K key, V value) {

return putVal(key, value, false);

}

/** Implementation for put and putIfAbsent */

final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {

if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();

int hash = spread(key.hashCode()); //两次hash，减少hash冲突，可以均匀分布

int binCount = 0;

for (Node<K,V>[] tab = table;;) { //对这个table进行迭代

Node<K,V> f; int n, i, fh;

//这里就是上面构造方法没有进行初始化，在这里进行判断，为null就调用initTable进行初始化，属于懒汉模式初始化

if (tab == null || (n = tab.length) == 0)

tab = initTable();

else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {//如果i位置没有数据，就直接无锁插入

if (casTabAt(tab, i, null,

new Node<K,V>(hash, key, value, null)))

break;                   // no lock when adding to empty bin

}

else if ((fh = f.hash) == MOVED)//如果在进行扩容，则先进行扩容操作

tab = helpTransfer(tab, f);

else {

V oldVal = null;

//如果以上条件都不满足，那就要进行加锁操作，也就是存在hash冲突，锁住链表或者红黑树的头结点

synchronized (f) {

if (tabAt(tab, i) == f) {

if (fh >= 0) { //表示该节点是链表结构

binCount = 1;

for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {

K ek;

//这里涉及到相同的key进行put就会覆盖原先的value

if (e.hash == hash &&

((ek = e.key) == key ||

(ek != null && key.equals(ek)))) {

oldVal = e.val;

if (!onlyIfAbsent)

e.val = value;

break;

}

Node<K,V> pred = e;

if ((e = e.next) == null) {  //插入链表尾部

pred.next = new Node<K,V>(hash, key,

value, null);

break;

}

}

}

else if (f instanceof TreeBin) {//红黑树结构

Node<K,V> p;

binCount = 2;

//红黑树结构旋转插入

if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,

value)) != null) {

oldVal = p.val;

if (!onlyIfAbsent)

p.val = value;

}

}

}

}

if (binCount != 0) { //如果链表的长度大于8时就会进行红黑树的转换

if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)

treeifyBin(tab, i);

if (oldVal != null)

return oldVal;

break;

}

}

}

addCount(1L, binCount);//统计size，并且检查是否需要扩容

return null;

}

putValue的过程
如果没有初始化就先调用initTable（）方法来进行初始化过程

如果没有hash冲突就直接CAS插入

如果还在进行扩容操作就先进行扩容

如果存在hash冲突，就加锁来保证线程安全，这里有两种情况，一种是链表形式就直接遍历到尾端插入，一种是红黑树就按照红黑树结构插入，

最后一个如果该链表的数量大于阈值8，就要先转换成黑红树的结构，break再一次进入循环 如果添加成功就调用addCount（）方法统计size，并且检查是否需要扩容 扩容过程有点复杂，主要涉及到多线程并发扩容。ForwardingNode的作用就是支持扩容操作，将已处理的节点和空节点置为ForwardingNode，并发处理时多个线程经过ForwardingNode就表示已经遍历了，就往后遍历。

在JDK1.8版本中，对于size的计算，在扩容和addCount()方法就已经有处理了，JDK1.7是在调用size()方法才去计算，其实在并发集合中去计算size是没有多大的意义的，因为size是实时在变的，只能计算某一刻的大小，但是某一刻太快了，人的感知是一个时间段，所以并不是很精确。