通过HashMap的实现原理可以知道，HashMap在并发情况下的扩容操作，会出现链表造成闭环，导致在get时会出现死循环，因此HashMap是线程不安全的，但是HashMap的实现原理和源码对于学习ConcurrentHashMap有很大的帮助，可以先看看这篇来预热一下HashMap源码解析(JDK1.8),我们先来看下JDK1.7的设计。
ConcurrentHashMap—JDK1.7
ConcurrentHashMap在1.7中采用了分段锁的设计如图：
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一个ConcurrentHashMap由多个segment组成，每一个segment都包含了一个HashEntry数组，这个数组我们可以理解为一个加锁的HashMap， 每一个segment包含了对自己的HashMap的操作，比如get，put，replace等操作，这些操作发生的时候，对自己的HashMap进行锁定。由于每一个segment写操作只锁定自己的HashMap，所以可能存在多个线程同时写的情况，性能无疑好于整个HashMap锁定的情况，分段锁大大的提高了高并发环境下的处理能力。
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
put操作
static class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable
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
try {
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。
ConcurrentHashMap—JDK1.8
1.8中放弃了一个HashMap被一个Segment封装加上锁的复杂设计，取而代之的是在HashMap的每个Node上增加CAS + Synchronized来保证并发安全进行实现，结构如下：
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重要属性
transient volatile Node<K,V>[] table;
private transient volatile Node<K,V>[] nextTable;
private transient volatile long baseCount;
private transient volatile int sizeCtl;
table：用来存放Node节点数据的，默认为null，默认大小为16的数组，每次扩容时大小总是2的幂次方；
nextTable：扩容时新生成的数据，数组为table的两倍；
Node：节点，保存key-value的数据结构；
ForwardingNode：一个特殊的Node节点，hash值为-1，其中存储nextTable的引用。只有table发生扩容的时候，ForwardingNode才会发挥作用，作为一个占位符放在table中表示当前节点为null或则已经被移动
sizeCtl：控制标识符，用来控制table初始化和扩容操作的，在不同的地方有不同的用途，其值也不同，所代表的含义也不同 负数代表正在进行初始化或扩容操作-1代表正在初始化
-N 表示有N-1个线程正在进行扩容操作
正数或0代表hash表还没有被初始化，这个数值表示初始化或下一次进行扩容的大小
初始化： initTable()
初始化方法initTable()在ConcurrentHashMap初始化时不会立即执行，通常是在插入的时候，例如put、merge、compute、computeIfAbsent、computeIfPresent操作时。
private final Node<K,V>[] initTable() {
Node<K,V>[] tab; int sc;
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
//sizeCtl < 0 表示有其他线程在初始化，该线程必须挂起
if ((sc = sizeCtl) < 0)
Thread.yield();
// 如果该线程获取了初始化的权利，则用CAS将sizeCtl设置为-1，表示本线程正在初始化
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
// 进行初始化
try {
if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
@SuppressWarnings("unchecked")
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
table = tab = nt;
// 下次扩容的大小
sc = n - (n >>> 2); ///相当于0.75*n 设置一个扩容的阈值
}
} finally {
sizeCtl = sc;
}
break;
}
}
return tab;
}
初始化方法initTable()的关键就在于sizeCtl，sizeCtl默认为0，如果ConcurrentHashMap实例化时有传参数，sizeCtl会是一个2的幂次方的值。所以执行第一次put操作的线程会执行Unsafe.compareAndSwapInt方法修改sizeCtl为-1，有且只有一个线程能够修改成功，其它线程判断sizeCtl的值来执行Thread.yield()让出CPU时间片等待table初始化完成。
put操作
public V put(K key, V value) {
return putVal(key, value, false);
}
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
//key、value均不能为null
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
//计算hash值
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
// table为null，进行初始化工作
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();
//如果i位置没有节点，则直接插入，不需要加锁
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
}
// 有线程正在进行扩容操作，则先帮助扩容
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
//对该节点进行加锁处理（hash值相同的链表的头节点），对性能有点儿影响
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
//fh > 0 表示为链表，将该节点插入到链表尾部
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
//hash 和 key 都一样，替换value
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
oldVal = e.val;
//putIfAbsent()
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
Node<K,V> pred = e;
//链表尾部 直接插入
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
//树节点，按照树的插入操作进行插入
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) {
// 如果链表长度已经达到临界值8 就需要把链表转换为树结构
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
//size + 1
addCount(1L, binCount);
return null;
}
put方法流程如下：
1.计算hash值，循环table
2.判断table是否为null，是的话就去初始化
3.根据hash值获取节点的位置i，若该位置为空，则直接插入，这个过程没有用锁而是用的CAS
4.如果有线程正在进行扩容操作，则先帮助扩容
5.最后锁住头结点，进行增加操作，该过程和HashMap的put类似，可以参考文章开头的链接。
get操作
public V get(Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
// 计算hash
int h = spread(key.hashCode());
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
// 搜索到的节点key与传入的key相同且不为null,直接返回这个节点
if ((eh = e.hash) == h) {
if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
return e.val;
}
// 树
else if (eh < 0)
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
// 链表，遍历
while ((e = e.next) != null) {
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
return e.val;
}
}
return null;
}
get操作的整个逻辑非常清楚：
1.计算hash值
2.判断table是否为空，如果为空，直接返回null
3.根据hash值获取table中的Node节点（tabAt(tab, (n - 1) & h)），然后根据链表或者树形方式找到相对应的节点，返回其value值。
整个get过程没用锁，用的是CAS.
扩容操作addCount
当ConcurrentHashMap中table元素个数达到了容量阈值（sizeCtl）时，则需要进行扩容操作。在put操作时最后一个会调用addCount(long x, int check)，该方法主要做两个工作：1.更新baseCount；2.检测是否需要扩容操作。如下：
private final void addCount(long x, int check) {
CounterCell[] as; long b, s;
if ((as = counterCells) != null ||
!U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
CounterCell a; long v; int m;
boolean uncontended = true;
if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
(a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
!(uncontended =
U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) {
fullAddCount(x, uncontended);
return;
}
if (check <= 1)
return;
s = sumCount();
}
if (check >= 0) {
Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
(n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {
int rs = resizeStamp(n);
if (sc < 0) {
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
transferIndex <= 0)
break;
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
transfer(tab, nt);
}
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
transfer(tab, null);
s = sumCount();
}
}
}
transfer()方法为ConcurrentHashMap扩容操作的核心方法。由于ConcurrentHashMap支持多线程扩容，而且也没有进行加锁，所以实现会变得有点儿复杂。整个扩容操作分为两步：
1.构建一个nextTable，其大小为原来大小的两倍，这个步骤是在单线程环境下完成的
2.将原来table里面的内容复制到nextTable中，这个步骤是允许多线程操作的，所以性能得到提升，减少了扩容的时间消耗
size()计算
在JDK1.8中为了更好地统计size，ConcurrentHashMap提供了baseCount、counterCells两个辅助变量和一个CounterCell辅助内部类。
@sun.misc.Contended static final class CounterCell {
volatile long value;
CounterCell(long x) { value = x; }
}
//ConcurrentHashMap中元素个数,但返回的不一定是当前Map的真实元素个数。基于CAS无锁更新
private transient volatile long baseCount;
private transient volatile CounterCell[] counterCells;
size()方法定义如下：
public int size() {
long n = sumCount();
return ((n < 0L) ? 0 :
(n > (long)Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE :
(int)n);
}
final long sumCount() {
CounterCell[] as = counterCells; CounterCell a;
long sum = baseCount;
if (as != null) {
for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
//遍历，所有counter求和
if ((a = as[i]) != null)
sum += a.value;
}
}
return sum;
}
通过上述size()逻辑可以知道：size = baseCount + counterCells[0...n-1].value，我们通过增加一个元素的逻辑代码来看这两个变量的含义。
private final void addCount(long x, int check) {
CounterCell[] as; long b, s;
// s = b + x，完成baseCount++操作；
if ((as = counterCells) != null ||
!U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
CounterCell a; long v; int m;
boolean uncontended = true;
if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
(a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
!(uncontended =
U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) {
// 多线程CAS发生失败时执行
fullAddCount(x, uncontended);
return;
}
if (check <= 1)
return;
s = sumCount();
}
// 检查是否进行扩容
}
在并发量很高时，如果存在两个线程同时执行CAS修改baseCount值，则失败的线程会继续执行方法体中的逻辑，使用CounterCell记录元素个数的变化；
如果通过CAS设置cellsBusy字段失败的话，则继续尝试通过CAS修改baseCount字段，如果修改baseCount字段成功的话，就退出循环，否则继续循环插入CounterCell对象；
所以在1.8中的size实现比1.7简单多，因为元素个数保存baseCount中，部分元素的变化个数保存在CounterCell数组中，实现如下：
通过累加baseCount和CounterCell数组中的数量，即可得到元素的总个数；
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