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ConcurrentHashMap
思考：HashTable 是线程平安的，为什么不举荐应用？
HashTable 是一个线程平安的类，它应用 synchronized 来锁住整张 Hash 表来实现线程平安，即每次锁住整张表让线程独占，相当于所有线程进行读写时都去竞争一把锁，导致效率十分低下。
1 ConcurrentHashMap 1.7
在 JDK1.7 中 ConcurrentHashMap 采纳了数组 + 分段锁的形式实现。
Segment(分段锁)- 缩小锁的粒度
ConcurrentHashMap 中的分段锁称为 Segment，它即相似于 HashMap 的构造，即外部领有一个 Entry 数组，数组中的每个元素又是一个链表, 同时又是一个 ReentrantLock（Segment 继承了 ReentrantLock）。
1. 存储构造
Java 7 版本 ConcurrentHashMap 的存储构造如图：
ConcurrnetHashMap 由很多个 Segment 组合，而每一个 Segment 是一个相似于 HashMap 的构造，所以每一个 HashMap 的外部能够进行扩容。然而 Segment 的个数一旦 初始化就不能扭转，默认 Segment 的个数是 16 个，所以能够认为 ConcurrentHashMap 默认反对最多 16 个线程并发。
2. 初始化
通过 ConcurrentHashMap 的无参结构探寻 ConcurrentHashMap 的初始化流程。
/**
* Creates a new, empty map with a default initial capacity (16),
* load factor (0.75) and concurrencyLevel (16).
*/
public ConcurrentHashMap() {this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR, DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL);
}无参结构中调用了有参结构，传入了三个参数的默认值，他们的值是。
/**
* 默认初始化容量, 这个容量指的是 Segment 的大小
*/
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
/**
* 默认负载因子
*/
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
/**
* 默认并发级别，并发级别指的是 Segment 桶的个数，默认是 16 个并发大小
*/
static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;
Segment 上面 entryset 数组的大小是用 DEFAULT_INITIAL_CAPACITY/DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL 求进去的。接着看下这个有参构造函数的外部实现逻辑。
@SuppressWarnings("unchecked")
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,float loadFactor, int concurrencyLevel) {
// 参数校验
if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
throw new IllegalArgumentException();
// 校验并发级别大小，大于 1<<16，重置为 65536
if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS)
concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS;
// Find power-of-two sizes best matching arguments
// 2 的多少次方
int sshift = 0;// 管制 segment 数组的大小
int ssize = 1;
// 这个循环能够找到 concurrencyLevel 之上最近的 2 的次方值
while (ssize < concurrencyLevel) {
++sshift;// 代表 ssize 左移的次数
ssize <<= 1;
}
// 记录段偏移量
this.segmentShift = 32 - sshift;
// 记录段掩码
this.segmentMask = ssize - 1;
// 设置容量 判断初始容量是否超过容许的最大容量
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
// c = 容量 / ssize，默认 16 / 16 = 1，这里是计算每个 Segment 中的相似于 HashMap 的容量
// 求 entrySet 数组的大小，这个中央须要保障 entrySet 数组的大小至多能够存储下 initialCapacity 的容量，假如 initialCapacity 为 33，ssize 为 16，那么 c =2, 所以 if 语句是 true，那么 c =3,MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY 初始值是 2，所以 if 语句成立，那么 cap=4，所以每一个 segment 的容量初始为 4，segment 为 16，16*4>33 成立，entrySet 数组的大小也须要是 2 的幂次方
int c = initialCapacity / ssize;
if (c * ssize < initialCapacity)
++c;
int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY;
//Segment 中的相似于 HashMap 的容量至多是 2 或者 2 的倍数
while (cap < c)
cap <<= 1;
// create segments and segments[0]
// 创立 Segment 数组，设置 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;
}总结一下在 Java 7 中 ConcurrnetHashMap 的初始化逻辑。
- 必要参数校验。
- 校验并发级别 concurrencyLevel 大小，如果大于最大值，重置为最大值。无参结构 默认值是 16.
- 寻找并发级别 concurrencyLevel 之上最近的 2 的幂次方 值，作为初始化容量大小，默认是 16。
- 记录 segmentShift 偏移量，这个值为【容量 = 2 的 N 次方】中的 N，在前面 Put 时计算地位时会用到。默认是 32 – sshift = 28.
- 记录 segmentMask，默认是 ssize – 1 = 16 -1 = 15.
- 初始化 segments[0]，默认大小为 2，负载因子 0.75，扩容阀值是 2*0.75=1.5，插入第二个值时才会进行扩容。
- 计算 segment 数组容量的大小。
- 计算 entrySet 数组的大小。
- 初始化 segment 数组，其中生成一个 s0 对象放在数组的第 0 个地位
- 为什么首先须要一个 s0 存储到数组的第一个地位？
因为初始化数组实现后数组元素都还是 null 值，当前每一次增加一个元素的话，须要封装为 entrySet 对象，还须要对 entrySet 数组的大小从新计算，如果把第一次的计算结果全副存储到 S0 中，那么当前的话只须要间接拿来应用即可，不须要从新计算。尽管 Segment 对象不同，然而对象中属性内容其实是一样的。
- Segment 数组的长度第一次曾经确定，当前不会在扭转，扩容是部分扩容，只对 setrySet 数组的容量进行扩容。
3. put
接着下面的初始化参数持续查看 put 办法源码。
/**
* Maps the specified key to the specified value in this table.
* Neither the key nor the value can be null.
*
* <p> The value can be retrieved by calling the <tt>get</tt> method
* with a key that is equal to the original key.
*
* @param key key with which the specified value is to be associated
* @param value value to be associated with the specified key
* @return the previous value associated with <tt>key</tt>, or
* <tt>null</tt> if there was no mapping for <tt>key</tt>
* @throws NullPointerException if the specified key or value is null
*/
public V put(K key, V value) {
Segment<K,V> s;
if (value == null)
throw new NullPointerException();
int hash = hash(key);
// hash 值无符号右移 28 位（初始化时取得），而后与 segmentMask=15 做与运算
// 其实也就是把高 4 位与 segmentMask（1111）做与运算
// this.segmentMask = ssize - 1;
// 对 hash 值进行右移 segmentShift 位，计算元素对应 segment 中数组下表的地位
// 把 hash 右移 segmentShift，相当于只有 hash 值的高 32-segmentShift 位，右移的目标是保留了 hash 值的高位。而后和 segmentMask 与操作计算元素在 segment 数组中的下表
int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
// 应用 unsafe 对象获取数组中第 j 个地位的值，前面加上的是偏移量
if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject // nonvolatile; recheck
(segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) // in ensureSegment
// 如果查找到的 Segment 为空，初始化
s = ensureSegment(j);
// 插入 segment 对象
return s.put(key, hash, value, false);
}
/**
* Returns the segment for the given index, creating it and
* recording in segment table (via CAS) if not already present.
*
* @param k the index
* @return the segment
*/
@SuppressWarnings("unchecked")
private Segment<K,V> ensureSegment(int k) {final Segment<K,V>[] ss = this.segments;
long u = (k << SSHIFT) + SBASE; // raw offset
Segment<K,V> seg;
// 判断 u 地位的 Segment 是否为 null
if ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u)) == null) {Segment<K,V> proto = ss[0]; // use segment 0 as prototype
// 获取 0 号 segment 里的 HashEntry<K,V> 初始化长度
int cap = proto.table.length;
// 获取 0 号 segment 里的 hash 表里的扩容负载因子，所有的 segment 的 loadFactor 是雷同的
float lf = proto.loadFactor;
// 计算扩容阀值
int threshold = (int)(cap * lf);
// 创立一个 cap 容量的 HashEntry 数组
HashEntry<K,V>[] tab = (HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap];
if ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u)) == null) { // recheck
// 再次查看 u 地位的 Segment 是否为 null，因为这时可能有其余线程进行了操作
Segment<K,V> s = new Segment<K,V>(lf, threshold, tab);
// 自旋查看 u 地位的 Segment 是否为 null
while ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u))
== null) {
// 应用 CAS 赋值，只会胜利一次
if (UNSAFE.compareAndSwapObject(ss, u, null, seg = s))
break;
}
}
}
return seg;
}下面的源码剖析了 ConcurrentHashMap 在 put 一个数据时的解决流程，上面梳理下具体流程。
- 计算要 put 的 key 的地位，获取指定地位的 Segment。
-
如果指定地位的 Segment 为空，则初始化这个 Segment.
初始化 Segment 流程：
- 查看计算失去的地位的 Segment 是否为 null.
- 为 null 持续初始化，应用 Segment[0] 的容量和负载因子创立一个 HashEntry 数组。
- 再次查看计算失去的指定地位的 Segment 是否为 null.
- 应用创立的 HashEntry 数组初始化这个 Segment.
- 自旋判断计算失去的指定地位的 Segment 是否为 null，应用 CAS 在这个地位赋值为 Segment.
- Segment.put 插入 key,value 值。
下面探索了获取 Segment 段和初始化 Segment 段的操作。最初一行的 Segment 的 put 办法还没有查看，持续剖析。
final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
// 获取 ReentrantLock 独占锁，获取不到，scanAndLockForPut 获取。HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null : scanAndLockForPut(key, hash, value);
V oldValue;
try {HashEntry<K,V>[] tab = table;
// 计算要 put 的数据地位
int index = (tab.length - 1) & hash;
// CAS 获取 index 坐标的值
HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index);
for (HashEntry<K,V> e = first;;) {if (e != null) {
// 查看是否 key 曾经存在，如果存在，则遍历链表寻找地位，找到后替换 value
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 {
// first 有值没阐明 index 地位曾经有值了，有抵触，链表头插法。if (node != null)
node.setNext(first);
else
node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first);
int c = count + 1;
// 容量大于扩容阀值，小于最大容量，进行扩容
if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)
rehash(node);
else
// index 地位赋值 node，node 可能是一个元素，也可能是一个链表的表头
setEntryAt(tab, index, node);
++modCount;
count = c;
oldValue = null;
break;
}
}
} finally {unlock();
}
return oldValue;
}因为 Segment 继承了 ReentrantLock，所以 Segment 外部能够很不便的获取锁，put 流程就用到了这个性能。
- tryLock() 获取锁，获取不到应用
scanAndLockForPut办法持续获取。 - 计算 put 的数据要放入的 index 地位，而后获取这个地位上的 HashEntry。
-
遍历 put 新元素，为什么要遍历？因为这里获取的 HashEntry 可能是一个空元素，也可能是链表已存在，所以要区别对待。
如果这个地位上的 HashEntry 不存在：
- 如果以后容量大于扩容阀值，小于最大容量，进行扩容。
- 间接头插法插入。
如果这个地位上的 HashEntry 存在：
- 判断链表以后元素 Key 和 hash 值是否和要 put 的 key 和 hash 值统一。统一则替换值
-
不统一，获取链表下一个节点，直到发现雷同进行值替换，或者链表表里结束没有雷同的。
- 如果以后容量大于扩容阀值，小于最大容量，进行扩容。
- 间接链表头插法插入。
- 如果要插入的地位之前曾经存在，替换后返回旧值，否则返回 null.
这外面的第一步中的 scanAndLockForPut 操作这里没有介绍，这个办法做的操作就是一直的自旋 tryLock() 获取锁。当自旋次数大于指定次数时，应用 lock() 阻塞获取锁。在自旋时顺表获取下 hash 地位的 HashEntry。
private HashEntry<K,V> scanAndLockForPut(K key, int hash, V value) {HashEntry<K,V> first = entryForHash(this, hash);
HashEntry<K,V> e = first;
HashEntry<K,V> node = null;
int retries = -1; // negative while locating node
// 自旋获取锁
while (!tryLock()) {
HashEntry<K,V> f; // to recheck first below
if (retries < 0) {if (e == null) {if (node == null) // speculatively create node
node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, null);
retries = 0;
}
else if (key.equals(e.key))
retries = 0;
else
e = e.next;
}
else if (++retries > MAX_SCAN_RETRIES) {
// 自旋达到指定次数后，阻塞等到只到获取到锁
lock();
break;
}
else if ((retries & 1) == 0 &&
(f = entryForHash(this, hash)) != first) {
e = first = f; // re-traverse if entry changed
retries = -1;
}
}
return node;
}
4. 扩容 rehash
ConcurrentHashMap 的扩容只会扩容到原来的两倍。老数组里的数据挪动到新的数组时，地位要么不变，要么变为 index+ oldSize，参数里的 node 会在扩容之后应用链表 头插法 插入到指定地位。
private void rehash(HashEntry<K,V> node) {HashEntry<K,V>[] oldTable = table;
// 老容量
int oldCapacity = oldTable.length;
// 新容量，扩充两倍
int newCapacity = oldCapacity << 1;
// 新的扩容阀值
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
// 创立新的数组
HashEntry<K,V>[] newTable = (HashEntry<K,V>[]) new HashEntry[newCapacity];
// 新的掩码，默认 2 扩容后是 4，- 1 是 3，二进制就是 11。int sizeMask = newCapacity - 1;
for (int i = 0; i < oldCapacity ; i++) {
// 遍历老数组
HashEntry<K,V> e = oldTable[i];
if (e != null) {
HashEntry<K,V> next = e.next;
// 计算新的地位，新的地位只可能是不便或者是老的地位 + 老的容量。int idx = e.hash & sizeMask;
if (next == null) // Single node on list
// 如果以后地位还不是链表，只是一个元素，间接赋值
newTable[idx] = e;
else { // Reuse consecutive sequence at same slot
// 如果是链表了
HashEntry<K,V> lastRun = e;
int lastIdx = idx;
// 新的地位只可能是不便或者是老的地位 + 老的容量。// 遍历完结后，lastRun 前面的元素地位都是雷同的
for (HashEntry<K,V> last = next; last != null; last = last.next) {
int k = last.hash & sizeMask;
if (k != lastIdx) {
lastIdx = k;
lastRun = last;
}
}
//，lastRun 前面的元素地位都是雷同的，间接作为链表赋值到新地位。newTable[lastIdx] = lastRun;
// Clone remaining nodes
for (HashEntry<K,V> p = e; p != lastRun; p = p.next) {
// 遍历残余元素，头插法到指定 k 地位。V v = p.value;
int h = p.hash;
int k = h & sizeMask;
HashEntry<K,V> n = newTable[k];
newTable[k] = new HashEntry<K,V>(h, p.key, v, n);
}
}
}
}
// 头插法插入新的节点
int nodeIndex = node.hash & sizeMask; // add the new node
node.setNext(newTable[nodeIndex]);
newTable[nodeIndex] = node;
table = newTable;
}有些同学可能会对最初的两个 for 循环有纳闷，这里第一个 for 是为了寻找这样一个节点，这个节点前面的所有 next 节点的新地位都是雷同的。而后把这个作为一个链表赋值到新地位。第二个 for 循环是为了把残余的元素通过头插法插入到指定地位链表。这样实现的起因可能是基于概率统计，有深入研究的同学能够发表下意见。
5. get
到这里就很简略了，get 办法只须要两步即可。
- 计算失去 key 的寄存地位。
- 遍历指定地位查找雷同 key 的 value 值。
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;
// 计算失去 key 的寄存地位
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) {
// 如果是链表，遍历查找到雷同 key 的 value。K k;
if ((k = e.key) == key || (e.hash == h && key.equals(k)))
return e.value;
}
}
return null;
}2 ConcurrentHashMap 1.8
1. 存储构造
能够发现 Java8 的 ConcurrentHashMap 绝对于 Java7 来说变动比拟大，不再是之前的 Segment 数组 + HashEntry 数组 + 链表，而是 Node 数组 + 链表 / 红黑树。当抵触链表达到肯定长度时，链表会转换成红黑树。
补充：CAS
CAS（Compare-and-Swap/Exchange），即比拟并替换，是一种实现并发罕用到的技术。
CAS 外围算法：执行函数：CAS(V，E，N)
V 示意筹备要被更新的变量（内存的值）E 示意咱们提供的 冀望的值（冀望的原值）N 示意新值，筹备更新 V 的值（新值）算法思路：V 是共享变量，咱们拿着本人筹备的这个 E，去跟 V 去比拟，如果 E == V，阐明以后没有其它线程在操作，所以，咱们把 N 这个值 写入对象的 V 变量中。如果 E！= V，阐明咱们筹备的这个 E，曾经过期了，所以咱们要从新筹备一个最新的 E，去跟 V 比拟，比拟胜利后能力更新 V 的值为 N。
如果多个线程同时应用 CAS 操作一个变量的时候，只有一个线程可能批改胜利。其余的线程提供的期望值曾经与共享变量的值不一样了，所以均会失败。
因为 CAS 操作属于乐观派，它总是认为本人可能操作胜利，所以操作失败的线程将会再次发动操作，而不是被 OS 挂起。所以说，即便 CAS 操作没有应用同步锁，其它线程也可能晓得对共享变量的影响。因为其它线程没有被挂起，并且将会再次发动批改尝试，所以无锁操作即 CAS 操作天生免疫死锁。另外一点须要晓得的是，CAS 是零碎原语，CAS 操作是一条 CPU 的原子指令，所以不会有线程平安问题。ABA 问题：E 和 E2 比照雷同是不能保障百分百保障，其余线程没有在本人线程执行计算的过程里抢锁胜利过。有可能其余线程操作后新 E 值和旧 E 值一样！
ABA 问题解决：在 E 对象里加个操作次数变量就行，每次判断时比照两个，E 和操作次数就 OK 了，因为 ABA 问题中就算 E 雷同操作次数也绝不雷同
2. 初始化 initTable
/**
* Initializes table, using the size recorded in sizeCtl.
*/
private final Node<K,V>[] initTable() {Node<K,V>[] tab; int sc;
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
// 如果 sizeCtl < 0 , 阐明另外的线程执行 CAS 胜利，正在进行初始化。if ((sc = sizeCtl) < 0)
// 让出 CPU 使用权
Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
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;
sc = n - (n >>> 2);
}
} finally {sizeCtl = sc;}
break;
}
}
return tab;
}从源码中能够发现 ConcurrentHashMap 的初始化是通过 自旋和 CAS 操作实现的。外面须要留神的是变量 sizeCtl，它的值决定着以后的初始化状态。
- -1 阐明正在初始化
- -N 阐明有 N - 1 个线程正在进行扩容
- 示意 table 初始化大小，如果 table 没有初始化
- 示意 table 容量，如果 table 曾经初始化。
3. put
间接过一遍 put 源码。
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) {
// key 和 value 不能为空
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
// f = 指标地位元素
Node<K,V> f; int n, i, fh;// fh 前面寄存指标地位的元素 hash 值
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
// 数组桶为空，初始化数组桶（自旋 +CAS)
tab = initTable();
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
// 桶内为空，CAS 放入，不加锁，胜利了就间接 break 跳出
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)
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
// 应用 synchronized 加锁退出节点
synchronized (f) {if (tabAt(tab, i) == f) {
// 阐明是链表
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
// 循环退出新的或者笼罩节点
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
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) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
else if (f instanceof TreeBin) {
// 红黑树
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) {if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
addCount(1L, binCount);
return null;
}- 依据 key 计算出 hashcode。
- 判断是否须要进行初始化。
- 即为以后 key 定位出的 Node，如果为空示意以后地位能够写入数据，利用 CAS 尝试写入，失败则自旋保障胜利。
- 如果以后地位的
hashcode == MOVED == -1, 则须要进行扩容。 - 如果都不满足，则利用 synchronized 锁写入数据。
- 如果数量大于
TREEIFY_THRESHOLD则要转换为红黑树。
4. get
get 流程比较简单，间接过一遍源码。
public V get(Object key) {Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
// key 所在的 hash 地位
int h = spread(key.hashCode());
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
// 如果指定地位元素存在，头结点 hash 值雷同
if ((eh = e.hash) == h) {if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
// key hash 值相等，key 值雷同，间接返回元素 value
return e.val;
}
else if (eh < 0)
// 头结点 hash 值小于 0，阐明正在扩容或者是红黑树，find 查找
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
while ((e = e.next) != null) {
// 是链表，遍历查找
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
return e.val;
}
}
return null;
}总结一下 get 过程：
- 依据 hash 值计算地位。
- 查找到指定地位，如果头节点就是要找的，间接返回它的 value.
- 如果头节点 hash 值小于 0，阐明正在扩容或者是红黑树，查找之。
- 如果是链表，遍历查找之。
3 总结
Java7 中 ConcurrentHashMap 应用的 分段锁，也就是每一个 Segment 上同时只有一个线程能够操作，每一个 Segment 都是一个相似 HashMap 数组的构造，它能够扩容，它的抵触会转化为链表。然而 Segment 的个数一但初始化就不能扭转。
Java8 中的 ConcurrentHashMap 应用的 Synchronized 锁加 CAS 的机制。构造也由 Java7 中的 Segment 数组 + HashEntry 数组 + 链表 进化成了 Node 数组 + 链表 / 红黑树，Node 是相似于一个 HashEntry 的构造。它的抵触再达到肯定大小时会转化成红黑树，在抵触小于肯定数量时又退回链表。
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正文完
