ConcurrentHashMap为了高并发而设计，相比于HashTable和HashMap有更多优势。HashTable是同步的，在多线程环境下，能保证程序执行的正确性，每次同步执行的时候都要锁住整个结构。HashMap不是同步的，在单线程情况下效率高。
ConcurrentHashMap锁方式是稍微细粒度的，内部采用分离锁的设计。它默认将Hash表分为16个分段，get，put，remove等常用操作只锁当前需要用到的分段。对于每个Segment，采用final和volatile关键字。
concurrenthashmap采用了二次hash的方式，第一次hash将key映射到对应的segment，而第二次hash则是映射到segment的不同桶中。
原来只能一个线程进入，现在却能同时16个写线程进入，写线程需要锁定，读线程几乎不受限制，并发性是显而易见的。只有size等操作才需要锁定整个表。
定义
ConcurrentHashMap继承AbstractMap，实现了ConcurrentMap,Serializable接口。ConcurrentMap继承了Map，添加了一些原子性方法，如putIfAbsent，remove，replace等。
数据结构
ConcurrentHashMap是由Segment数组结构，HashEntry数组结构和链表组成。Segment是可重入锁ReentrantLock，扮演锁角色。每个Segment的结构和HashMap类似，数组加链表存储结构。
HashEntry的key，hash采用final，可以避免并发修改问题，HashEntry链的尾部是不能修改的，而next和value采用volatile，可以避免使用同步造成的并发性能灾难。
Segment<K,V>
Segment是ConcurrentHashMap的内部类，继承ReentrantLock，实现了Serializable接口。操作基本上都在Segment上，Segment中的table是一个HashEntry数组，数据就存放到这个数组中。看到这里对比下HashMap的存储结构，就大概能明白。具体方法在接下来的ConcurrentHashMap的具体方法中讲解。
初始化
ConcurrentHashMap初始化是通过initialCapacity，loadFactor，concurrencyLevel等参数来初始化Segment数组，段偏移量segmentShift，段掩码segmentMask和每个segment里的HashEntry数组。
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
float loadFactor, int concurrencyLevel) {
//校验参数
if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
throw new IllegalArgumentException();
//并发级别数大于最大Segment数量
if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS)
concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS;
// Find power-of-two sizes best matching arguments
int sshift = 0;
int ssize = 1;
while (ssize < concurrencyLevel) {
++sshift;
ssize <<= 1;
}
this.segmentShift = 32 - sshift;
this.segmentMask = ssize - 1;
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
int c = initialCapacity / ssize;
if (c * ssize < initialCapacity)
++c;
int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY;
while (cap < c)
cap <<= 1;
// create segments and segments[0]
Segment<K,V> s0 =
new Segment<K,V>(loadFactor, (int)(cap * loadFactor),
(HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap]);
Segment<K,V>[] ss = (Segment<K,V>[])new Segment[ssize];
UNSAFE.putOrderedObject(ss, SBASE, s0); // ordered write of segments[0]
this.segments = ss;
}
segments数组的长度ssize通过concurrencyLevel计算得出。为了能通过按位与的哈希算法来定位segments数组的索引，必须保证segments数组的长度是2的N次方（power-of-two size），所以必须计算出一个是大于或等于concurrencyLevel的最小的2的N次方值来作为segments数组的长度。假如concurrencyLevel等于14，15或16，ssize都会等于16，即容器里锁的个数也是16。注意concurrencyLevel的最大大小是65535，意味着segments数组的长度最大为65536，对应的二进制是16位。
初始化segmentShift和segmentMask。 这两个全局变量在定位segment时的哈希算法里需要使用，sshift等于ssize从1向左移位的次数，在默认情况下concurrencyLevel等于16，1需要向左移位移动4次，所以sshift等于4。segmentShift用于定位参与hash运算的位数，segmentShift等于32减sshift，所以等于28，这里之所以用32是因为ConcurrentHashMap里的hash()方法输出的最大数是32位的，后面的测试中我们可以看到这点。segmentMask是哈希运算的掩码，等于ssize减1，即15，掩码的二进制各个位的值都是1。因为ssize的最大长度是65536，所以segmentShift最大值是16，segmentMask最大值是65535，对应的二进制是16位，每个位都是1。
初始化每个Segment。输入参数initialCapacity是ConcurrentHashMap的初始化容量，loadfactor是每个segment的负载因子，在构造方法里需要通过这两个参数来初始化数组中的每个segment。
变量cap就是segment里HashEntry数组的长度，它等于initialCapacity除以ssize的倍数c，如果c大于1，就会取大于等于c的2的N次方值，所以cap不是1，就是2的N次方。segment的容量threshold＝(int)cap*loadFactor，默认情况下initialCapacity等于16，loadfactor等于0.75，通过运算cap等于1，threshold等于零。
put(key,value)方法
public V put(K key, V value) {
Segment<K,V> s;
if (value == null)
throw new NullPointerException();
//计算key的哈希值
int hash = hash(key);
//定位segment需要用到这个计算的数值
int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject // nonvolatile; recheck
(segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) // in ensureSegment
//获取指定segment，若不存在新建一个，并记录在Segment数组中
s = ensureSegment(j);
//put方法，在Segment内部类中实现
return s.put(key, hash, value, false);
}
Segment内部类中的put方法：
final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
//tryLock(): 如果锁可用, 则获取锁, 并立即返回true, 否则返回false。
//该方法和lock()的区别在于, tryLock()只是"试图"获取锁, 如果锁不可用, 不会导致当前线程被禁用, 当前线程仍然继续往下执行代码。而lock()方法则是一定要获取到锁, 如果锁不可用, 就一直等待, 在未获得锁之前,当前线程并不继续向下执行。
//scanAndLockForPut扫描指定key的节点，并获取锁，如果不存在就新建一个HashEntry
HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null :
scanAndLockForPut(key, hash, value);
V oldValue;
try {
HashEntry<K,V>[] tab = table;
int index = (tab.length - 1) & hash;
HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index);
for (HashEntry<K,V> e = first;;) {
if (e != null) {
K k;
if ((k = e.key) == key ||
(e.hash == hash && key.equals(k))) {
oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent) {
e.value = value;
++modCount;
}
break;
}
e = e.next;
}
else {
if (node != null)
node.setNext(first);
else
node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first);
int c = count + 1;
if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)
rehash(node);
else
setEntryAt(tab, index, node);
++modCount;
count = c;
oldValue = null;
break;
}
}
} finally {
unlock();
}
return oldValue;
}
put操作开始，首先定位到Segment，为了线程安全，锁定当前Segment；然后在Segment里进行插入操作，首先判断是否需要扩容，然后在定位添加元素的位置放在HashEntry数组里。
扩容：在插入元素前会先判断Segment里的HashEntry数组是否超过容量（threshold），如果超过阀值，数组进行扩容。值得一提的是，Segment的扩容判断比HashMap更恰当，因为HashMap是在插入元素后判断元素是否已经到达容量的，如果到达了就进行扩容，但是很有可能扩容之后没有新元素插入，这时HashMap就进行了一次无效的扩容。
扩容的时候首先会创建一个两倍于原容量的数组，然后将原数组里的元素进行再hash后插入到新的数组里。为了高效ConcurrentHashMap不会对整个容器进行扩容，而只对某个segment进行扩容。
get(key)方法
public V get(Object key) {
Segment<K,V> s; // manually integrate access methods to reduce overhead
HashEntry<K,V>[] tab;
int h = hash(key);
long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;
if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null &&
(tab = s.table) != null) {
for (HashEntry<K,V> e = (HashEntry<K,V>) UNSAFE.getObjectVolatile
(tab, ((long)(((tab.length - 1) & h)) << TSHIFT) + TBASE);
e != null; e = e.next) {
K k;
if ((k = e.key) == key || (e.hash == h && key.equals(k)))
return e.value;
}
}
return null;
}
size()方法
我们要统计整个ConcurrentHashMap里元素的大小，就必须统计所有Segment里元素的大小后求和。Segment里的全局变量count是一个volatile变量，那么在多线程场景下，我们是不是直接把所有Segment的count相加就可以得到整个ConcurrentHashMap大小了呢？不是的，虽然相加时可以获取每个Segment的count的最新值，但是拿到之后可能累加前使用的count发生了变化，那么统计结果就不准了。所以最安全的做法，是在统计size的时候把所有Segment的put，remove和clean方法全部锁住，但是这种做法显然非常低效。
因为在累加count操作过程中，之前累加过的count发生变化的几率非常小，所以ConcurrentHashMap的做法是先尝试2次通过不锁住Segment的方式来统计各个Segment大小，如果统计的过程中，容器的count发生了变化，则再采用加锁的方式来统计所有Segment的大小。
迭代
ConcurrentHashMap使用了不同于传统集合的快速失败迭代器的另一种迭代方式，我们称为弱一致迭代器。在这种迭代方式中，当iterator被创建后集合再发生改变就不再是抛出 ConcurrentModificationException，取而代之的是在改变时new新的数据从而不影响原有的数 据，iterator完成后再将头指针替换为新的数据，这样iterator线程可以使用原来老的数据，而写线程也可以并发的完成改变，更重要的，这保证了多个线程并发执行的连续性和扩展性，是性能提升的关键。
源码分析
jdk1.7.0_71
//默认容量
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
//默认负载因子
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//并发级别
static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;
//最大容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//每个segment最小容量
static final int MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY = 2;
//最大segment数量
static final int MAX_SEGMENTS = 1 << 16;
//lock之前尝试的次数
static final int RETRIES_BEFORE_LOCK = 2;
//计算哈希值时候用到
private transient final int hashSeed = randomHashSeed(this);
//segment的掩码值,用于计算key所在segments索引值
final int segmentMask;
//segment的偏移值,用于计算key所在segments索引值
final int segmentShift;
//segment数组,其内部是由HashEntry数组实现,正因为有了多个segment，才提高了并发度
final Segment<K,V>[] segments;
//
transient Set<K> keySet;
//
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
//
transient Collection<V> values;
Holder 静态内部类,存放一些在虚拟机启动后才能初始化的值
容量阈值，初始化hashSeed的时候会用到该值
static final int ALTERNATIVE_HASHING;
static静态块
获取系统变量jdk.map.althashing.threshold
ConcurrentHashMap(int initialCapacity,float loadFactor, int concurrencyLevel) 构造
传入的参数有initialCapacity，loadFactor，concurrencyLevel这三个。
- initialCapacity表示新创建的这个ConcurrentHashMap的初始容量，也就是上面的结构图中的Entry数量。默认值为static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
- loadFactor表示负载因子，就是当ConcurrentHashMap中的元素个数大于loadFactor * 最大容量时就需要rehash，扩容。默认值为static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
- concurrencyLevel表示并发级别，这个值用来确定Segment的个数，Segment的个数是大于等于concurrencyLevel的第一个2的n次方的数。比如，如果concurrencyLevel为12，13，14，15，16这些数，则Segment的数目为16(2的4次方)。默认值为static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;。理想情况下ConcurrentHashMap的真正的并发访问量能够达到concurrencyLevel，因为有concurrencyLevel个Segment，假如有concurrencyLevel个线程需要访问Map，并且需要访问的数据都恰好分别落在不同的Segment中，则这些线程能够无竞争地自由访问（因为他们不需要竞争同一把锁），达到同时访问的效果。这也是为什么这个参数起名为“并发级别”的原因。
初始化的一些动作：
- 验证参数的合法性，如果不合法，直接抛出异常。
- concurrencyLevel也就是Segment的个数不能超过规定的最大Segment的个数，默认值为static final int MAX_SEGMENTS = 1 << 16;，如果超过这个值，设置为这个值。
- 然后使用循环找到大于等于concurrencyLevel的第一个2的n次方的数ssize，这个数就是Segment数组的大小，并记录一共向左按位移动的次数sshift，并令segmentShift = 32 - sshift，并且segmentMask的值等于ssize - 1，segmentMask的各个二进制位都为1，目的是之后可以通过key的hash值与这个值做&运算确定Segment的索引。
- 检查给的容量值是否大于允许的最大容量值，如果大于该值，设置为该值。最大容量值为static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;。
- 然后计算每个Segment平均应该放置多少个元素，这个值c是向上取整的值。比如初始容量为15，Segment个数为4，则每个Segment平均需要放置4个元素。
- 最后创建一个Segment实例，将其当做Segment数组的第一个元素。
if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
throw new IllegalArgumentException();
if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS)
concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS;
// Find power-of-two sizes best matching arguments
int sshift = 0;
int ssize = 1;
while (ssize < concurrencyLevel) {
++sshift;
ssize <<= 1;
}
this.segmentShift = 32 - sshift;
this.segmentMask = ssize - 1;
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
int c = initialCapacity / ssize;
if (c * ssize < initialCapacity)
++c;
int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY;
while (cap < c)
cap <<= 1;
// create segments and segments[0]
Segment<K,V> s0 =
new Segment<K,V>(loadFactor, (int)(cap * loadFactor),
(HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap]);
Segment<K,V>[] ss = (Segment<K,V>[])new Segment[ssize];
UNSAFE.putOrderedObject(ss, SBASE, s0); // ordered write of segments[0]
this.segments = ss;
ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) 指定初始容量和负载因子
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
this(initialCapacity, loadFactor, DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL);
}
ConcurrentHashMap(int initialCapacity) 指定初始容量
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR, DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL);
}
ConcurrentHashMap(int initialCapacity) 空构造
public ConcurrentHashMap() {
this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR, DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL);
}
ConcurrentHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) 使用map初始化
public ConcurrentHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {}
isEmpty() 是否为空
//为了避免错误统计,会把每个segment的modCount都加起来进行判断
public boolean isEmpty() {}
size() 返回大小
public int size() {}
get(Object key) 根据key获取value
public V get(Object key) {}
containsKey(Object key) 是否包含key
public boolean containsKey(Object key) {}
containsValue(Object value) 是否包含value
//思路和size()相同
public boolean containsValue(Object value){}
put(K key, V value)
public V put(K key, V value) {}
putIfAbsent(K key, V value) 如果不存在对应的key,就放进去
public V putIfAbsent(K key, V value) {}
putAll(Map<? extends K, ? extends V> m) 把指定map放进去
public void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m){}
remove(Object key) 删除
public V remove(Object key){}
remove(Object key, Object value)删除
public boolean remove(Object key, Object value){}
replace(K key, V oldValue, V newValue) 替换
public boolean replace(K key, V oldValue, V newValue) {}
replace(K key, V value) 替换
public V replace(K key, V value){}
clear() 清空
public void clear(){}
Segment<K,V> (--重要--)
//最大的尝试加锁的次数
static final int MAX_SCAN_RETRIES =Runtime.getRuntime().availableProcessors() > 1 ? 64 : 1;
//每个segment存放数据的table
transient volatile HashEntry<K,V>[] table;
//segment元素的数量
transient int count;
//segment的修改数
transient int modCount;
//扩容的临界值
transient int threshold;
//负载因子
final float loadFactor;
put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent)
final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
//加锁
//修改
//解锁
}
参考
http://my.oschina.net/indestiny/blog/209458
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