ConcurrentHashMap
ConcurrentHashMap的结构：
JDK1.7：ConcurrentHashMap是由Segment数组结构和HashEntry数组结构组成。Segmen使用ReentrantLock加锁。HashEntry则用于存储键值对数据。一个ConcurrentHashMap里包含一个Segment数组，每个Segment里包含一个HashEntry数组，我们称之为table，每个HashEntry是一个链表结构的元素。对一个Segment里的Node[]数组的不同的元素如果要put操作的话，其实都是要竞争一个锁，串行化来处理的。
JDK1.8：取消了segment数组，直接用table保存数据，锁的粒度更小，减少并发冲突的概率。存储数据时采用了链表+红黑树的形式。锁粒度是针对的数组里的每个元素，每个元素的处理会加一把锁，不同的元素就会有不同的锁。
put()方法
为了解决线程安全的问题，ConcurrentHashMap使用了synchronzied和CAS的方式。
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
//计算key的hash值,把hash值的高低16位都考虑到后面的hash取模算法中。
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
//table是null的话，此时就要初始化这个table，初始化一个table数组，默认的大小就是16。
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();
//tab中索引为i的位置的元素为null，则直接使用CAS将值插入即可。
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
}
//扩容操作
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
//当前为链表，在链表中插入新的键值对。
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
//找到hash值相同的key,覆盖旧值即可。
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;
//如果到链表末尾仍未找到，则直接将新值插入到链表末尾即可。
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
//当前为红黑树，将新的键值对插入到红黑树中
else if (f instanceof TreeBin) {
Node<K,V> p;
binCount = 2;
//找到hash值相同的key,覆盖旧值即可。
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
//插入完键值对后再根据实际大小看是否需要转换成红黑树
if (binCount != 0) {
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
//对当前容量大小进行检查，如果超过了临界值（实际大小*加载因子）就需要扩容
addCount(1L, binCount);
return null;
}
hash算法：
static final int spread(int h) {
return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS;
}
将key的hashCode的低16位于高16位进行异或运算，这样不仅能够使得hash值能够分散能够均匀减小hash冲突的概率，另外只用到了异或运算，在性能开销上也能兼顾，做到平衡的trade-off。
get()方法
public V get(Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
//计算key的hash值。
int h = spread(key.hashCode());
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
//table[i]桶节点的key与查找的key相同，则直接返回。
if ((eh = e.hash) == h) {
if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
return e.val;
}
//当前节点hash小于0说明为树节点，在红黑树中查找即可。
else if (eh < 0)
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
while ((e = e.next) != null) {
//从链表中查找，查找到则返回该节点的value，否则就返回null即可。
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
return e.val;
}
}
return null;
}
transfer()方法
private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
int n = tab.length, stride;
if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
if (nextTab == null) { // initiating
try {
@SuppressWarnings("unchecked")
//新建Node数组，容量为之前的两倍
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1];
nextTab = nt;
} catch (Throwable ex) { // try to cope with OOME
sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
nextTable = nextTab;
transferIndex = n;
}
int nextn = nextTab.length;
//新建forwardingNode引用,可理解为占位符
ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
boolean advance = true;
boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
for (int i = 0, bound = 0;;) {
Node<K,V> f; int fh;
while (advance) {
int nextIndex, nextBound;
if (--i >= bound || finishing)
advance = false;
else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
i = -1;
advance = false;
}
else if (U.compareAndSwapInt
(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
nextBound = (nextIndex > stride ?
nextIndex - stride : 0))) {
bound = nextBound;
i = nextIndex - 1;
advance = false;
}
}
//将原数组中的元素复制到新数组中去
if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
int sc;
if (finishing) {
nextTable = null;
table = nextTab;
sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
return;
}
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
return;
finishing = advance = true;
i = n; // recheck before commit
}
}
//当前数组中第i个元素为null，用CAS设置成特殊节点forwardingNod
else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
//如果遍历到ForwardingNode节点 说明这个点已经被处理过了 直接跳过
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
advance = true; // already processed
else {
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
Node<K,V> ln, hn;
if (fh >= 0) {
//处理当前节点为链表的头结点的情况，构造两个链表，一个是原链表 另一个是原链表的反序排列
int runBit = fh & n;
Node<K,V> lastRun = f;
for (Node<K,V> p = f.next; p != null; p = p.next) {
int b = p.hash & n;
if (b != runBit) {
runBit = b;
lastRun = p;
}
}
if (runBit == 0) {
ln = lastRun;
hn = null;
}
else {
hn = lastRun;
ln = null;
}
for (Node<K,V> p = f; p != lastRun; p = p.next) {
int ph = p.hash; K pk = p.key; V pv = p.val;
if ((ph & n) == 0)
ln = new Node<K,V>(ph, pk, pv, ln);
else
hn = new Node<K,V>(ph, pk, pv, hn);
}
//在nextTable的i位置上插入一个链表
setTabAt(nextTab, i, ln);
//在nextTable的i+n的位置上插入另一个链表
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
//在table的i位置上插入forwardNode节点 表示已经处理过该节点
setTabAt(tab, i, fwd);
//设置advance为true 返回到上面的while循环中 就可以执行i--操作
advance = true;
}
//处理当前节点是TreeBin时的情况
else if (f instanceof TreeBin) {
TreeBin<K,V> t = (TreeBin<K,V>)f;
TreeNode<K,V> lo = null, loTail = null;
TreeNode<K,V> hi = null, hiTail = null;
int lc = 0, hc = 0;
for (Node<K,V> e = t.first; e != null; e = e.next) {
int h = e.hash;
TreeNode<K,V> p = new TreeNode<K,V>
(h, e.key, e.val, null, null);
if ((h & n) == 0) {
if ((p.prev = loTail) == null)
lo = p;
else
loTail.next = p;
loTail = p;
++lc;
}
else {
if ((p.prev = hiTail) == null)
hi = p;
else
hiTail.next = p;
hiTail = p;
++hc;
}
}
ln = (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) ? untreeify(lo) :
(hc != 0) ? new TreeBin<K,V>(lo) : t;
hn = (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) ? untreeify(hi) :
(lc != 0) ? new TreeBin<K,V>(hi) : t;
setTabAt(nextTab, i, ln);
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
setTabAt(tab, i, fwd);
advance = true;
}
}
}
}
}
}
扩容操作：
1、构建一个nextTable，为原来容量的两倍。
2、将原来table中的元素复制到nextTable中， 根据运算得到当前遍历的数组的位置i，然后利用tabAt方法获得i位置的元素再进行判断。
3、如果这个位置为空，就在原table中的i位置放入forwardNode节点。
4、如果这个位置是Node节点（fh>=0），如果它是一个链表的头节点，就构造一个反序链表，把他们分别放在nextTable的i和i+n的位置上。
5、如果这个位置是TreeBin节点（fh<0），也做一个反序处理，并且判断是否需要untreefi，把处理的结果分别放在nextTable的i和i+n的位置上。
6、遍历过所有的节点以后就完成了复制工作，这时让nextTable作为新的table，并且更新sizeCtl为新容量的0.75倍 ，完成扩容。