ConcurrentHashMap底层实现
1、ConcurrentHashMap和HashTable区别
ConcurrentHashMap融合了hashtable和hashMap二者的优势；
hashTable是做了同步的，hashMap没有同步，所以hashMap在单线程情况下效率高，hashTable在多线程情况下，同步操作能保证程序执行的正确性；
但是hashTable每次同步执行都要锁住整个结构；
ConcurrentHashMap锁的方式是稍微细粒度的（分段锁机制），ConcurrentHashMap将hash表分为16个桶（默认值）；
2、JDK1.7和JDK1.8底层实现的区别
（1）底层数据结构
<jdk1.7>：
数组（Segment） + 数组（HashEntry） + 链表（HashEntry节点）
底层一个Segments数组，存储一个Segments对象，一个Segments中储存一个Entry数组，存储的每个Entry对象又是一个链表头结点。
<jdk1.8>：
Node数组+链表 / 红黑树： 类似hashMap<jdk1.8>
Node数组使用来存放树或者链表的头结点，当一个链表中的数量到达一个数目时，会使查询速率降低，所以到达一定阈值时，会将一个链表转换为一个红黑二叉树，通告查询的速率。
ConcurrentHashMap取消了Segment分段锁的机制，从而实现一段数据进行加锁，减少了并发，CAS（读）+synchronized（写）
（2）主要属性
<jdk1.7>：
两个主要的内部类：
HashEntry 定义的节点，里面存储的数据和下一个节点，在此不分析
class Segment内部类，继承ReentrantLock，有一个HashEntry数组，用来存储链表头结点
int count ； //此对象中存放的HashEntry个数 int threshold ； //扩容阈值 volatile HashEntry<K,V>[] table; //储存entry的数组，每一个entry都是链表的头部 float loadFactor; //加载因子
v get（Object key, int hash）； 获取相应元素 //注意：此方法并不加锁，因为只是读操作， V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) //注意：此方法加锁
<jdk1.8>：
//外部类的基本属性 volatile Node<K,V>[] table; // Node数组用于存放链表或者树的头结点 static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; // 链表转红黑树的阈值 > 8 时 static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; // 红黑树转链表的阈值 <= 6 时 static final int TREEBIN = -2; // 树根节点的hash值 static final float LOAD_FACTOR = 0.75f; // 负载因子 static final int DEFAULT_CAPACITY = 16; // 默认大小为16 //内部类 class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { int hash; final K key; volatile V val; volatile Node<K,V> next; } //jdk1.8中虽然不在使用分段锁，但是仍然有Segment这个类，但是没有实际作用
更详细可以参照：https://blog.csdn.net/qq_41884976/article/details/89532816
3、ConcurrentHashMap底层put方法实现的核心逻辑
public V put(K key, V value) { return putVal(key, value, false); }
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) { if (key == null || value == null) throw new NullPointerException(); int hash = spread(key.hashCode());// 得到 hash 值 int binCount = 0; // 用于记录相应链表的长度 for (Node<K,V>[] tab = table;;) { Node<K,V> f; int n, i, fh; // 如果数组"空"，进行数组初始化 if (tab == null || (n = tab.length) == 0) // 初始化数组 tab = initTable(); // 找该 hash 值对应的数组下标，得到第一个节点 f else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) { // 如果数组该位置为空， // 用一次 CAS 操作将新new出来的 Node节点放入数组i下标位置 // 如果 CAS 失败，那就是有并发操作，进到下一个循环 if (casTabAt(tab, i, null, new Node<K,V>(hash, key, value, null))) break; // no lock when adding to empty bin } // hash 居然可以等于 MOVED，这个需要到后面才能看明白，不过从名字上也能猜到，肯定是因为在扩容 else if ((fh = f.hash) == MOVED) // 帮助数据迁移，这个等到看完数据迁移部分的介绍后，再理解这个就很简单了 tab = helpTransfer(tab, f); else { // 到这里就是说，f 是该位置的头结点，而且不为空 V oldVal = null; // 获取链表头结点监视器对象 synchronized (f) { if (tabAt(tab, i) == f) { if (fh >= 0) { // 头结点的 hash 值大于 0，说明是链表 // 用于累加，记录链表的长度 binCount = 1; // 遍历链表 for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) { K ek; // 如果发现了"相等"的 key，判断是否要进行值覆盖，然后也就可以 break 了 if (e.hash == hash && ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))) { oldVal = e.val; if (!onlyIfAbsent) e.val = value; break; } // 到了链表的最末端，将这个新值放到链表的最后面 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; // 调用红黑树的插值方法插入新节点 if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key, value)) != null) { oldVal = p.val; if (!onlyIfAbsent) p.val = value; } } } } // binCount != 0 说明上面在做链表操作 if (binCount != 0) { // 判断是否要将链表转换为红黑树，临界值： 8 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD) // 如果当前数组的长度小于 64，那么会进行数组扩容，而不是转换为红黑树 treeifyBin(tab, i); // 如果超过64，会转成红黑树 if (oldVal != null) return oldVal; break; } } } // addCount(1L, binCount); return null; }
对于putVal函数的流程大体如下：
①判断存储的key，value是否为空，若为空，则抛出异常；
②计算key的hash值，随后进入无限循环，该无限循环可以确保成功插入数据，若table表为空或者长度为0，则初始化table表；
③根据key的hash值取出table表中的结点元素，若取出的结点元素为空（该桶为空），则使用CAS将key，value，hash值生成的结点放入桶中；
④若该节点的hash值为MOVED，则对该桶中的结点进行转移；
⑤对桶中的第一个结点进行加锁，对该桶进行遍历，桶中的结点的hash值与key值与给定的hash值和key值相等，则根据标识选择是否进行更新操作（用给定的value值替换该结点的value值），若遍历完桶仍没有找到hash值与key值和指定的hash值与key值相等的结点，则直接新生一个结点并赋值为之前最后一个结点的下一个结点；
⑥若binCount值达到红黑树转化的阈值，则将桶中的结构转化为红黑树存储，最后，增加binCount的值；
4、ConcurrentHashMap底层get方法实现的核心逻辑
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()); //表不为空并且表的长度大于0并且key所在的桶不为空 if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) { //表中的元素的hash值与key的hash相等 if ((eh = e.hash) == h) { //键相等 if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))) return e.val; } //结点hash值小于0 else if (eh < 0) //在桶中查找 return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null; //对于结点hash值大于0的情况 while ((e = e.next) != null) { if (e.hash == h && ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))) return e.val; } } return null; }
get函数根据key的hash值来计算在哪个桶中，再遍历桶，查找元素，若找到则返回该结点，否则，返回null；
