ConCurrentHashMap是一个反对高并发汇合，罕用的汇合之一，在jdk1.8中ConCurrentHashMap的构造和操作和HashMap都很相似：
- 数据结构基于
数组+链表/红黑树。 get通过计算hash值后取模数组长度确认索引来查问元素。put办法也是先找索引地位，而后不存在就间接增加，存在雷同key就替换。- 扩容都是创立新的
table数组，原来的数据转移到新的table数组中。
惟一不同的是，HashMap不反对并发操作，ConCurrentHashMap是反对并发操作的。所以ConCurrentHashMap的设计也比HashMap也简单的多，通过浏览ConCurrentHashMap的源码，也更加理解一些并发的操作,比方：
volatile线程可见性CAS乐观锁synchronized同步锁/乐观锁
详见HashMap相干文章：
详解HashMap源码解析（上）
详解HashMap源码解析（下）
数据结构
ConCurrentHashMap是由数组+链表/红黑树组成的：
其中左侧局部是一个哈希表,通过hash算法确定元素在数组的下标:
transient volatile Node<K,V>[] table;链表是为了解决hash抵触,当发生冲突的时候。采纳链表法,将元素增加到链表的尾部。其中Node节点存储数据：
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash; final K key; volatile V val; volatile Node<K,V> next; Node(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) { this.hash = hash; this.key = key; this.val = val; this.next = next; }}Node节点蕴含：
hashhash值key值value值nextnext指针
次要属性字段
// 最大容量int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;// 初始化容量int DEFAULT_CAPACITY = 16// 管制数组初始化或者扩容，为正数时，示意数组正在初始化或者扩容。-1示意正在初始化。其余状况-n示意n线程正在扩容。private transient volatile int sizeCtl;// 装载因子float LOAD_FACTOR = 0.75f// 链表长度为 8 转成红黑树int TREEIFY_THRESHOLD = 8// 红黑树长度小于6进化成链表int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;获取数据get
public V get(Object key) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek; // 计算hash值 int h = spread(key.hashCode()); // 判断 tab 不为空并且 tab对应的下标不为空 if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) { if ((eh = e.hash) == h) { if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))) return e.val; } // eh < 0 示意遇到扩容 else if (eh < 0) return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null; // 遍历链表，直到遍历key相等的值 while ((e = e.next) != null) { if (e.hash == h && ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))) return e.val; } } return null;}获取数据流程：
- 调用
spread获取hash值,通过(n - 1) & h取余获取数组下标的数据。 - 首节点合乎就返回数据。
eh<0示意遇到了扩容，会调用正在扩容节点ForwardingNode的find办法，查找该节点，匹配就返回。- 遍历链表，匹配到数据就返回。
- 以上都不合乎，返回
null。
- 调用
get如何实现线程平安
get办法外面没有应用到锁，那是如何实现线程平安。次要应用到了volatile。
volatile
一个线程对共享变量的批改，另外一个线程可能立即看到，咱们称为可见性。
cpu运行速度比内存速度快很多，为了平衡和内存之间的速度差别，减少了cpu缓存,如果在cpu缓存中存在cpu须要数据，阐明命中了cpu缓存，就不通过拜访内存。如果不存在，则要先把内存的数据载入到cpu缓存中，在返回给cpu处理器。
在多核cpu的服务器中，每个cpu都有本人的缓存，cpu之间的缓存是不共享的。 当多个线程在不同的cpu上执行时，比方下图中，线程A操作的是cpu-1上的缓存，线程B操作的是cpu-2上的缓存，这个时候，线程A对变量V的操作对于线程B是不可见的。
然而一个变量被volatile申明，它的意思是：
通知编译器，对这个变量的读写，不能应用cpu缓存，必须从内存中读取或者写入。
下面的变量V被volatile申明，线程A在cup-1中批改了数据，会间接写到内存中，不会写入到cpu缓存中。而线程B无奈从cpu缓存读取变量，须要从主内存拉取数据。
总结:
- 应用
volatile关键字的变量会将批改的变量强制写入内存中。 - 其余线程读取变量时，会间接从内存中读取变量。
- 应用
volatile在get利用
table哈希表transient volatile Node<K,V>[] table;
应用volatile申明数组，示意援用地址是volatile而不是数组元素是volatile。
既然不是数组元素被润饰成volatile，那实现线程平安在看Node节点。
Node节点static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash; final K key; volatile V val; volatile Node<K,V> next;}
其中val和next都用了volatile润饰，在多线程环境下，线程A批改节点val或者新增节点对他人线程是可见的。
所以get办法应用无锁操作是能够保障线程平安。
既然volatile润饰数组对get操作没有成果，那加在volatile上有什么目标呢？
是为了数组在扩容的时候对其余线程具备可见性。
jdk 1.8 的get操作不应用锁，次要有两个方面：
- Node节点的
val和next都用volatile润饰，保障线程批改或者新增节点对他人线程是可见的。 volatile润饰table数组，保障数组在扩容时其它线程是具备可见性的。
- Node节点的
增加数据put
put(K key, V value)间接调用putVal(key, value, false)办法。
public V put(K key, V value) { return putVal(key, value, false);}putVal()办法：
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) { // key或者value为空，报空指针谬误 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; if (tab == null || (n = tab.length) == 0) // tab为空或者长度为0，初始化table tab = initTable(); // 应用volatile查找索引下的数据 else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) { // 索引地位没有数据，应用cas增加数据 if (casTabAt(tab, i, null, new Node<K,V>(hash, key, value, null))) break; // no lock when adding to empty bin } // MOVED示意数组正在进行数组扩容，以后进行也加入到数组复制 else if ((fh = f.hash) == MOVED) tab = helpTransfer(tab, f); else { V oldVal = null; // 数组不在扩容和也有值，阐明数据下标处有值 // 链表中有数据，应用synchronized同步锁 synchronized (f) { if (tabAt(tab, i) == f) { // 为链表 if (fh >= 0) { binCount = 1; // 遍历链表 for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) { K ek; // hash 以及key雷同，替换value值 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; // 遍历到链表尾，增加链表节点 if ((e = e.next) == null) { pred.next = new Node<K,V>(hash, key, value, null); break; } } } // 红黑树，TreeBin哈希值固定为-2 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) { // 链表转红黑树 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD) treeifyBin(tab, i); if (oldVal != null) return oldVal; break; } } } addCount(1L, binCount); return null; }增加数据流程：
- 判断
key或者value为null都会报空指针谬误。 - 计算
hash值,而后开启没有终止条件的循环。 - 如果
table数组为null,初始化数组。 - 数组
table不为空，通过volatile找到数组对应下标是否为空，为空就应用CAS增加头结点。 - 节点的
hash=-1示意数组正在扩容，一起进行扩容操作。 以上不合乎，阐明索引处有值，应用
synchronized锁住以后地位的节点，避免被其余线程批改。- 如果是链表，遍历链表，匹配到雷同的
key替换value值。如果链表找不到，就增加到链表尾部。 - 如果是红黑树，就增加到红黑树中。
- 如果是链表，遍历链表，匹配到雷同的
- 节点的链表个数大于
8,链表就转成红黑树。
- 判断
ConcurrentHashMap键值对为什么都不能为null,而HashMap就能够？
通过get获取数据时，如果获取的数据是null，就无奈判断，是put时的value为null，还是找个key就没做过映射。HashMap是非并发的，能够通过contains(key)判断，而反对并发的ConcurrentHashMap在调用contains办法和get办法的时候，map可能曾经不同了。参考
如果数组table为空调用initTable初始化数组：
private final Node<K,V>[] initTable() { Node<K,V>[] tab; int sc; // table 为 null while ((tab = table) == null || tab.length == 0) { if ((sc = sizeCtl) < 0) // sizeCtl<0示意其它线程正在初始化数组数组，以后线程须要让出CPU Thread.yield(); // lost initialization race; just spin // 调用CAS初始化table表 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;}initTable判断sizeCtl值，如果sizeCtl为-1示意有其余线程正在初始化数组，以后线程调用Thread.yield让出CPU。而正在初始化数组的线程通过Unsafe.compareAndSwapInt办法将sizeCtl改成-1。
initTable最外层始终应用while循环，而非if条件判断，就是确保数组能够初始化胜利。
数组初始化胜利之后，再执行增加的操作，调用tableAt通过volatile的形式找到(n-1)&hash处的bin节点。
- 如果为空，应用
CAS增加节点。 - 不为空，须要应用
synchronized锁，索引对应的bin节点，进行增加或者更新操作。
Insertion (via put or its variants) of the first node in an
empty bin is performed by just CASing it to the bin. This is
by far the most common case for put operations under most
key/hash distributions. Other update operations (insert,
delete, and replace) require locks. We do not want to waste
the space required to associate a distinct lock object with
each bin, so instead use the first node of a bin list itself as
a lock. Locking support for these locks relies on builtin
"synchronized" monitors.
如果f的hash值为-1，阐明以后f是ForwaringNode节点，意味着有其它线程正在扩容，则一起进行扩容操作。
实现增加或者更新操作之后，才执行break终止最外层没有终止条件的for循环，确保数据能够增加胜利。
最初执行addCount办法。
private final void addCount(long x, int check) { CounterCell[] as; long b, s; // 利用CAS更新baseCoount 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(); } // check >= 0,须要查看是否须要进行扩容操作 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(); } }}扩容transfer
什么时候会扩容
*插入一个新的节点：
- 新增节点，所在的链表元素个数达到阈值8，则会调用
treeifyBin把链表转成红黑树，在转成之前，会判断数组长度小于MIN_TREEIFY_CAPACITY,默认是64,触发扩容。 - 调用
put办法，在结尾addCount办法记录元素个数，并查看是否进行扩容，数组元素达到阈值时，触发扩容。
不应用加锁的，反对多线程扩容。利用并发解决缩小扩容带来性能的影响。
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") // 创立nextTab，容量为原来容量的两倍 Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1]; nextTab = nt; } catch (Throwable ex) { // try to cope with OOME // 扩容是抛出异样，将阈值设置成最大，示意不再扩容。 sizeCtl = Integer.MAX_VALUE; return; } nextTable = nextTab; transferIndex = n; } int nextn = nextTab.length; // 创立 ForwardingNode 节点，作为标记位，表明以后地位曾经做过桶解决 ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab); // advance = true 表明该节点曾经解决过了 boolean advance = true; boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab for (int i = 0, bound = 0;;) { Node<K,V> f; int fh; // 管制 --i，遍历原hash表中的节点 while (advance) { int nextIndex, nextBound; if (--i >= bound || finishing) advance = false; else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) { i = -1; advance = false; } // 用CAS计算失去的transferIndex else if (U.compareAndSwapInt (this, TRANSFERINDEX, nextIndex, nextBound = (nextIndex > stride ? nextIndex - stride : 0))) { bound = nextBound; i = nextIndex - 1; advance = false; } } // 将原数组中的节点赋值到新的数组中，nextTab赋值给table，清空nextTable。 if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) { int sc; // 所有节点实现复制工作， if (finishing) { nextTable = null; table = nextTab; // 设置新的阈值为原来的1.5倍 sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1); return; } // 利用CAS办法更新扩容的阈值，sizeCtl减一，阐明新退出一个线程参加到扩容中 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 } } // 遍历的节点为null，则放入到ForwardingNode指针节点 else if ((f = tabAt(tab, i)) == null) advance = casTabAt(tab, i, null, fwd); // f.hash==-1示意遍历到ForwardingNode节点，阐明该节点曾经解决过了 else if ((fh = f.hash) == MOVED) advance = true; // already processed else { // 节点加锁 synchronized (f) { if (tabAt(tab, i) == f) { Node<K,V> ln, hn; // fh>=0，示意为链表节点 if (fh >= 0) { // 构建两个链表，一个是原链表，另一个是原链表的反序链表 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 i 地位处插入链表 setTabAt(nextTab, i, ln); // 在nextTable i+n 地位处插入链表 setTabAt(nextTab, i + n, hn); // 在table i的地位处插上ForwardingNode，示意该节点曾经解决过 setTabAt(tab, i, fwd); // 能够执行 --i的操作，再次遍历节点 advance = true; } // TreeBin红黑树，依照红黑树解决，解决逻辑和链表相似 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; } } // 扩容后树节点的个数<=6,红黑树转成链表 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; } } } } }}扩容过程有的简单，次要波及到多线程的并发扩容，ForwardingNode的作用就是反对扩容操作，将曾经解决过的节点和空节点置为ForwardingNode，并发解决时多个线程解决ForwardingNode示意曾经解决过了，就往后遍历。
总结
ConcurrentHashMap是基于数组+链表/红黑树的数据结构，增加、删除、更新都是先通过计算key的hash值确定数据的索引值，这和HashMap是相似的，只不过ConcurrentHashMap针对并发做了更多的解决。get办法获取数据，先计算hash值再再和数组长度取余操作获取索引地位。- 通过
volatile关键字找到table保障多线程环境下，数组扩容具备可见性,而Node节点中val和next指针都应用volatile润饰保证数据批改后别的线程是可见的。这就保障了ConcurrentHashMap的线程安全性。 - 如果遇到数组扩容，就参加到扩容中。
- 首节点值匹配到数据就间接返回数据，否则就遍历链表或者红黑树，直到匹配到数据。
- 通过
put办法增加或者更新数据。- 如果
key或value为空，就报错。这是因为在调用get办法获取数据为null,无奈判断是获取的数据为null，还是对应的key就不存在映射,HashMap能够通过contains(key)判断，而ConcurrentHashMap在多线程环境下调用contains和get办法的时候，map可能就不同了。 - 如果
table数组为空，先初始化数组，先通过sizeCtl管制并发，如果小于0示意有别的线程正在初始化数组，就让出CPU,否则应用CAS将sizeCtl设置成-1。 - 初始化数组之后，如果节点为空，应用
CAS增加节点。 - 不为空，就锁住该节点，进行增加或者更新操作。
- 如果
transfer扩容- 在新增一个节点时，链表个数达到阈值
8，会将链表转成红黑树，在转成之前，会先判断数组长度小于64,会触发扩容。还有汇合个数达到阈值时也会触发扩容。 - 扩容数组的长度是原来数组的两倍。
- 为了反对多线程扩容创立
ForwardingNode节点作为标记位，如果遍历到该节点，阐明曾经做过解决。 - 遍历赋值原来的数据给新的数组。
- 在新增一个节点时，链表个数达到阈值
参考
为什么ConcurrentHashMap的读操作不须要加锁
Java并发——ConcurrentHashMap(JDK 1.8）