跟大佬一起读源码：CurrentHashMap的扩容机制
并发编程——ConcurrentHashMap#transfer() 扩容逐行分析
前言
ConcurrentHashMap 是并发中的重中之重，也是最常用的数据结构，之前的文章中，我们介绍了 putVal 方法。并发编程之 ConcurrentHashMap（JDK 1.8） putVal 源码分析。其中分析了 initTable 方法和 putVal 方法，但也留下了一句话：
这篇文章仅仅是 ConcurrentHashMap 的开头，关于 ConcurrentHashMap 里面的精华太多，值得我们好好学习。
说道精华，他的扩容方法绝对是精华，要知道，ConcurrentHashMap 扩容是高度并发的。
今天来逐行分析源码。
先说结论
首先说结论。源码加注释我会放在后面。该方法的执行逻辑如下：
-
通过计算 CPU 核心数和 Map 数组的长度得到每个线程（CPU）要帮助处理多少个桶，并且这里每个线程处理都是平均的。默认每个线程处理 16 个桶。因此，如果长度是 16 的时候，扩容的时候只会有一个线程扩容。
-
初始化临时变量 nextTable。将其在原有基础上扩容两倍。
-
死循环开始转移。多线程并发转移就是在这个死循环中，根据一个 finishing 变量来判断，该变量为 true 表示扩容结束，否则继续扩容。
3.1 进入一个 while 循环，分配数组中一个桶的区间给线程，默认是 16. 从大到小进行分配。当拿到分配值后，进行 i-- 递减。这个 i 就是数组下标。（
其中有一个 bound 参数，这个参数指的是该线程此次可以处理的区间的最小下标，超过这个下标，就需要重新领取区间或者结束扩容，还有一个 advance 参数，该参数指的是是否继续递减转移下一个桶，如果为 true，表示可以继续向后推进，反之，说明还没有处理好当前桶，不能推进)
3.2 出 while 循环，进 if 判断，判断扩容是否结束，如果扩容结束，清空临时变量，更新 table 变量，更新库容阈值。如果没完成，但已经无法领取区间（没了），该线程退出该方法，并将 sizeCtl 减一，表示扩容的线程少一个了。如果减完这个数以后，sizeCtl 回归了初始状态，表示没有线程再扩容了，该方法所有的线程扩容结束了。（这里主要是判断扩容任务是否结束，如果结束了就让线程退出该方法，并更新相关变量）。然后检查所有的桶，防止遗漏。
3.3 如果没有完成任务，且 i 对应的槽位是空，尝试 CAS 插入占位符，让 putVal 方法的线程感知。
3.4 如果 i 对应的槽位不是空，且有了占位符，那么该线程跳过这个槽位，处理下一个槽位。
3.5 如果以上都是不是，说明这个槽位有一个实际的值。开始同步处理这个桶。
3.6 到这里，都还没有对桶内数据进行转移，只是计算了下标和处理区间，然后一些完成状态判断。同时，如果对应下标内没有数据或已经被占位了，就跳过了。 -
处理每个桶的行为都是同步的。防止 putVal 的时候向链表插入数据。
4.1 如果这个桶是链表，那么就将这个链表根据 length 取于拆成两份，取于结果是 0 的放在新表的低位，取于结果是 1 放在新表的高位。
4.2 如果这个桶是红黑数，那么也拆成 2 份，方式和链表的方式一样，然后，判断拆分过的树的节点数量，如果数量小于等于 6，改造成链表。反之，继续使用红黑树结构。
4.3 到这里，就完成了一个桶从旧表转移到新表的过程。
好，以上，就是 transfer 方法的总体逻辑。还是挺复杂的。再进行精简，分成 3 步骤：
- 计算每个线程可以处理的桶区间。默认 16.
- 初始化临时变量 nextTable，扩容 2 倍。
- 死循环，计算下标。完成总体判断。
- 1 如果桶内有数据，同步转移数据。通常会像链表拆成 2 份。
大体就是上面的 3 个步骤。
再来看看源码和注释。
再看源码分析
源码加注释：
/**
* Moves and/or copies the nodes in each bin to new table. See
* above for explanation.
*
* transferIndex 表示转移时的下标，初始为扩容前的 length。
*
* 我们假设长度是 32
*/
private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
int n = tab.length, stride;
// 将 length / 8 然后除以 CPU核心数。如果得到的结果小于 16，那么就使用 16。
// 这里的目的是让每个 CPU 处理的桶一样多，避免出现转移任务不均匀的现象，如果桶较少的话，默认一个 CPU（一个线程）处理 16 个桶
if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range 细分范围 stridea：TODO
// 新的 table 尚未初始化
if (nextTab == null) { // initiating
try {
// 扩容 2 倍
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1];
// 更新
nextTab = nt;
} catch (Throwable ex) { // try to cope with OOME
// 扩容失败， sizeCtl 使用 int 最大值。
sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
return;// 结束
}
// 更新成员变量
nextTable = nextTab;
// 更新转移下标，就是 老的 tab 的 length
transferIndex = n;
}
// 新 tab 的 length
int nextn = nextTab.length;
// 创建一个 fwd 节点，用于占位。当别的线程发现这个槽位中是 fwd 类型的节点，则跳过这个节点。
ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
// 首次推进为 true，如果等于 true，说明需要再次推进一个下标（i--），反之，如果是 false，那么就不能推进下标，需要将当前的下标处理完毕才能继续推进
boolean advance = true;
// 完成状态，如果是 true，就结束此方法。
boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
// 死循环,i 表示下标，bound 表示当前线程可以处理的当前桶区间最小下标
for (int i = 0, bound = 0;;) {
Node<K,V> f; int fh;
// 如果当前线程可以向后推进；这个循环就是控制 i 递减。同时，每个线程都会进入这里取得自己需要转移的桶的区间
while (advance) {
int nextIndex, nextBound;
// 对 i 减一，判断是否大于等于 bound （正常情况下，如果大于 bound 不成立，说明该线程上次领取的任务已经完成了。那么，需要在下面继续领取任务）
// 如果对 i 减一大于等于 bound（还需要继续做任务），或者完成了，修改推进状态为 false，不能推进了。任务成功后修改推进状态为 true。
// 通常，第一次进入循环，i-- 这个判断会无法通过，从而走下面的 nextIndex 赋值操作（获取最新的转移下标）。其余情况都是：如果可以推进，将 i 减一，然后修改成不可推进。如果 i 对应的桶处理成功了，改成可以推进。
if (--i >= bound || finishing)
advance = false;// 这里设置 false，是为了防止在没有成功处理一个桶的情况下却进行了推进
// 这里的目的是：1. 当一个线程进入时，会选取最新的转移下标。2. 当一个线程处理完自己的区间时，如果还有剩余区间的没有别的线程处理。再次获取区间。
else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
// 如果小于等于0，说明没有区间了 ，i 改成 -1，推进状态变成 false，不再推进，表示，扩容结束了，当前线程可以退出了
// 这个 -1 会在下面的 if 块里判断，从而进入完成状态判断
i = -1;
advance = false;// 这里设置 false，是为了防止在没有成功处理一个桶的情况下却进行了推进
}// CAS 修改 transferIndex，即 length - 区间值，留下剩余的区间值供后面的线程使用
else if (U.compareAndSwapInt
(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
nextBound = (nextIndex > stride ?
nextIndex - stride : 0))) {
bound = nextBound;// 这个值就是当前线程可以处理的最小当前区间最小下标
i = nextIndex - 1; // 初次对i 赋值，这个就是当前线程可以处理的当前区间的最大下标
advance = false; // 这里设置 false，是为了防止在没有成功处理一个桶的情况下却进行了推进，这样对导致漏掉某个桶。下面的 if (tabAt(tab, i) == f) 判断会出现这样的情况。
}
}// 如果 i 小于0 （不在 tab 下标内，按照上面的判断，领取最后一段区间的线程扩容结束）
// 如果 i >= tab.length(不知道为什么这么判断)
// 如果 i + tab.length >= nextTable.length （不知道为什么这么判断）
if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
int sc;
if (finishing) { // 如果完成了扩容
nextTable = null;// 删除成员变量
table = nextTab;// 更新 table
sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1); // 更新阈值
return;// 结束方法。
}// 如果没完成
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {// 尝试将 sc -1. 表示这个线程结束帮助扩容了，将 sc 的低 16 位减一。
if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)// 如果 sc - 2 不等于标识符左移 16 位。如果他们相等了，说明没有线程在帮助他们扩容了。也就是说，扩容结束了。
return;// 不相等，说明没结束，当前线程结束方法。
finishing = advance = true;// 如果相等，扩容结束了，更新 finising 变量
i = n; // 再次循环检查一下整张表
}
}
else if ((f = tabAt(tab, i)) == null) // 获取老 tab i 下标位置的变量，如果是 null，就使用 fwd 占位。
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);// 如果成功写入 fwd 占位，再次推进一个下标
else if ((fh = f.hash) == MOVED)// 如果不是 null 且 hash 值是 MOVED。
advance = true; // already processed // 说明别的线程已经处理过了，再次推进一个下标
else {// 到这里，说明这个位置有实际值了，且不是占位符。对这个节点上锁。为什么上锁，防止 putVal 的时候向链表插入数据
synchronized (f) { //扩容时，只在这个环节加锁
// 判断 i 下标处的桶节点是否和 f 相同
if (tabAt(tab, i) == f) {
Node<K,V> ln, hn;// low, height 高位桶，低位桶
// 如果 f 的 hash 值大于 0 。TreeBin 的 hash 是 -2
if (fh >= 0) {
// 对老长度进行与运算（第一个操作数的的第n位于第二个操作数的第n位如果都是1，那么结果的第n为也为1，否则为0）
// 由于 Map 的长度都是 2 的次方（000001000 这类的数字），那么取于 length 只有 2 种结果，一种是 0，一种是1
// 如果是结果是0 ，Doug Lea 将其放在低位，反之放在高位，目的是将链表重新 hash，放到对应的位置上，让新的取于算法能够击中他。
int runBit = fh & n;
Node<K,V> lastRun = f; // 尾节点，且和头节点的 hash 值取于不相等
// 遍历这个桶
for (Node<K,V> p = f.next; p != null; p = p.next) {
// 取于桶中每个节点的 hash 值
int b = p.hash & n;
// 如果节点的 hash 值和首节点的 hash 值取于结果不同
if (b != runBit) {
runBit = b; // 更新 runBit，用于下面判断 lastRun 该赋值给 ln 还是 hn。
lastRun = p; // 这个 lastRun 保证后面的节点与自己的取于值相同，避免后面没有必要的循环
}
}
if (runBit == 0) {// 如果最后更新的 runBit 是 0 ，设置低位节点
ln = lastRun;
hn = null;
}
else {
hn = lastRun; // 如果最后更新的 runBit 是 1， 设置高位节点
ln = null;
}// 再次循环，生成两个链表，lastRun 作为停止条件，这样就是避免无谓的循环（lastRun 后面都是相同的取于结果）
for (Node<K,V> p = f; p != lastRun; p = p.next) {
int ph = p.hash; K pk = p.key; V pv = p.val;
// 如果与运算结果是 0，那么就还在低位
if ((ph & n) == 0) // 如果是0 ，那么创建低位节点
ln = new Node<K,V>(ph, pk, pv, ln);
else // 1 则创建高位
hn = new Node<K,V>(ph, pk, pv, hn);
}
// 其实这里类似 hashMap
// 设置低位链表放在新链表的 i
setTabAt(nextTab, i, ln);
// 设置高位链表，在原有长度上加 n
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
// 将旧的链表设置成占位符
setTabAt(tab, i, fwd);
// 继续向后推进
advance = true;
}// 如果是红黑树
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;
// 遍历
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);
// 和链表相同的判断，与运算 == 0 的放在低位
if ((h & n) == 0) {
if ((p.prev = loTail) == null)
lo = p;
else
loTail.next = p;
loTail = p;
++lc;
} // 不是 0 的放在高位
else {
if ((p.prev = hiTail) == null)
hi = p;
else
hiTail.next = p;
hiTail = p;
++hc;
}
}
// 如果树的节点数小于等于 6，那么转成链表，反之，创建一个新的树
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;
// 低位树
setTabAt(nextTab, i, ln);
// 高位数
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
// 旧的设置成占位符
setTabAt(tab, i, fwd);
// 继续向后推进
advance = true;
}
}
}
}
}
}
代码加注释比较长，有兴趣可以逐行对照，有 2 个判断楼主看不懂为什么这么判断，知道的同学可以提醒一下。
然后，说说精华的部分。
- Cmap 支持并发扩容，实现方式是，将表拆分，让每个线程处理自己的区间。如下图：
假设总长度是 64 ，每个线程可以分到 16 个桶，各自处理，不会互相影响。
- 而每个线程在处理自己桶中的数据的时候，是下图这样的：
扩容前的状态。
当对 4 号桶或者 10 号桶进行转移的时候，会将链表拆成两份，规则是根据节点的 hash 值取于 length，如果结果是 0，放在低位，否则放在高位。
因此，10 号桶的数据，黑色节点会放在新表的 10 号位置，白色节点会放在新桶的 26 号位置。
下图是循环处理桶中数据的逻辑：
处理完之后，新桶的数据是这样的：
总结
transfer 方法可以说很牛逼，很精华，内部多线程扩容性能很高，
通过给每个线程分配桶区间，避免线程间的争用，通过为每个桶节点加锁，避免 putVal 方法导致数据不一致。同时，在扩容的时候，也会将链表拆成两份，这点和 HashMap 的 resize 方法类似。
而如果有新的线程想 put 数据时，也会帮助其扩容。鬼斧神工，令人赞叹。
作者：莫那一鲁道
链接：https://www.jianshu.com/p/2829fe36a8dd
來源：简书
简书著作权归作者所有，任何形式的转载都请联系作者获得授权并注明出处。
理解Java7和8里面HashMap+ConcurrentHashMap的扩容策略
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxMzE4MDI0NQ==&mid=2650336167&idx=1&sn=56f2583778afe80ce7a3476ad311e550&chksm=83aac79db4dd4e8b96aa46df3387157d1b8f7d279dfdb770a45a3fe9e17359a4e6e6ae499bb3&token=1182516540&lang=zh_CN#rd
HashMap? ConcurrentHashMap? 相信看完这篇没人能难住你！
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深入理解ConcurrentHashMap原理分析以及线程安全性问题
在之前的文章提到ConcurrentHashMap是一个线程安全的，那么我么看一下ConcurrentHashMap如何进行操作的。
ConcurrentHashMap与HashTable区别？
HashTable
put()源代码
从代码可以看出来在所有put 的操作的时候 都需要用 synchronized 关键字进行同步。并且key 不能为空。
这样相当于每次进行put 的时候都会进行同步 当10个线程同步进行操作的时候，就会发现当第一个线程进去 其他线程必须等待第一个线程执行完成，才可以进行下去。性能特别差。
CurrentHashMap
分段锁技术：ConcurrentHashMap相比 HashTable而言解决的问题就是 的 它不是锁全部数据，而是锁一部分数据，这样多个线程访问的时候就不会出现竞争关系。不需要排队等待了。
从图中可以看出来ConcurrentHashMap的主干是个Segment数组。
这就是为什么ConcurrentHashMap支持允许多个修改同时并发进行，原因就是采用的Segment分段锁功能，每一个Segment 都想的于小的hash table并且都有自己锁，只要修改不再同一个段上就不会引起并发问题。
final Segment<K,V>[] segments;
使用ConConcurrentHashMap时候 有时候会遇到跨段的问题，跨段的时候【size()、 containsValue()】，可能需要锁定部分段或者全段，当操作结束之后，又回按照 顺序 进行 释放 每一段的锁。注意是按照顺序解锁的。，每个Segment又包含了多个HashEntry.
transient volatile HashEntry<K,V>[] table; static final class HashEntry<K,V> { final int hash; final K key; volatile V value; volatile HashEntry<K,V> next; //其他省略 }
需要注意的是 Segment 是一种可重入锁（继承ReentrantLock)
那么我简单说一下ReentrantLock 与synchronized有什么区别？
synchronized 是一个同步锁 synchronized （this）
同步锁 当一个线程A 访问 【资源】的代码同步块的时候，A线程就会持续持有当前锁的状态，如果其他线程B-E 也要访问【资源】的代码同步块的时候将会收到阻塞，因此需要排队等待A线程释放锁的状态。（如图情况1）但是注意的是，当一个线程B-E 只是不能方法 A线程 【资源】的代码同步块，仍然可以访问其他的非资源同步块。
ReentrantLock 可重入锁 通常两类：公平性、非公平性
公平性：根据线程请求锁的顺序依次获取锁，当一个线程A 访问 【资源】的期间，线程A 获取锁资源，此时内部存在一个计数器num+1，在访问期间，线程B、C请求 资源时，发现A 线程在持有当前资源，因此在后面生成节点排队（B 处于待唤醒状态），假如此时a线程再次请求资源时，不需要再次排队，可以直接再次获取当前资源 （内部计数器+1 num=2） ，当A线程释放所有锁的时候（num=0），此时会唤醒B线程进行获取锁的操作，其他C-E线程就同理。（情况2）
非公平性：当A线程已经释放所之后，准备唤醒线程B获取资源的时候，此时线程M 获取请求，此时会出现竞争，线程B 没有竞争过M线程，测试M获取的线程因此，M会有限获得资源，B继续睡眠。（情况2）
synchronized 是一个非公平性锁。 非公平性 会比公平性锁的效率要搞很多原因，不需要通知等待。
ReentrantLock 提供了 new Condition可以获得多个Condition对象,可以简单的实现比较复杂的线程同步的功能.通过await(),signal()以实现。
ReentrantLock 提供可以中断锁的一个方法lock.lockInterruptibly()方法。
Jdk 1.8 synchronized和 ReentrantLock 比较的话，官方比较建议用synchronized。
在了解Segment 机制之后我们继续看一下ConcurrentHashMap核心构造方法代码。
// 跟HashMap结构有点类似 Segment(float lf, int threshold, HashEntry<K,V>[] tab) { this.loadFactor = lf;//负载因子 this.threshold = threshold;//阈值 this.table = tab;//主干数组即HashEntry数组 }
构造方法
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, int concurrencyLevel) { if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0) throw new IllegalArgumentException(); //MAX_SEGMENTS 为1<<16=65536，也就是最大并发数为65536 if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS) concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS; int sshift = 0; //ssize 为segments数组长度，concurrentLevel计算得出 int ssize = 1; while (ssize < concurrencyLevel) { ++sshift; ssize <<= 1; } //segmentShift和segmentMask这两个变量在定位segment时会用到 this.segmentShift = 32 - sshift; this.segmentMask = ssize - 1; if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; //计算cap的大小，即Segment中HashEntry的数组长度，cap也一定为2的n次方. int c = initialCapacity / ssize; if (c * ssize < initialCapacity) ++c; int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY; while (cap < c) cap <<= 1; //创建segments数组并初始化第一个Segment，其余的Segment延迟初始化 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); this.segments = ss; }
从以上代码可以看出ConcurrentHashMap有比较重要的三个参数：
loadFactor 负载因子 0.75
threshold 初始 容量 16
concurrencyLevel 实际上是Segment的实际数量。
ConcurrentHashMap如何发生ReHash？
ConcurrentLevel 一旦设定的话，就不会改变。ConcurrentHashMap当元素个数大于临界值的时候，就会发生扩容。但是ConcurrentHashMap与其他的HashMap不同的是，它不会对Segmengt 数量增大，只会增加Segmengt 后面的链表容量的大小。即对每个Segmengt 的元素进行的ReHash操作。
我们再看一下核心的ConcurrentHashMapput ()方法：
public V put(K key, V value) { Segment<K,V> s; //concurrentHashMap不允许key/value为空 if (value == null) throw new NullPointerException(); //hash函数对key的hashCode重新散列，避免差劲的不合理的hashcode，保证散列均匀 int hash = hash(key); //返回的hash值无符号右移segmentShift位与段掩码进行位运算，定位segment int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask; if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject // nonvolatile; recheck (segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) // in ensureSegment s = ensureSegment(j); return s.put(key, hash, value, false); }
主要注意的是 当前put 方法 当前key 为空的时候 ，代码报错。
这个代码主要是把Key 通过Hash函数计算出hash值 现计算出当前key属于那个Segment 调用Segment.put 分段方法Segment.put()
final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null :scanAndLockForPut(key, hash, value);
//tryLock()是ReentrantLock获取锁一个方法。如果当前线程获取锁成功 返回true,如果别线程获取了锁返回false不成功时会遍历定位到的HashEnry位置的链表（遍历主要是为了使CPU缓存链表），若找不到，则创建HashEntry。tryLock一定次数后（MAX_SCAN_RETRIES变量决定），则lock。若遍历过程中，由于其他线程的操作导致链表头结点变化，则需要重新遍历。
V oldValue; try { HashEntry<K,V>[] tab = table; int index = (tab.length - 1) & hash;//定位HashEntry，可以看到，这个hash值在定位Segment时和在Segment中定位HashEntry都会用到，只不过定位Segment时只用到高几位。 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; //若c超出阈值threshold，需要扩容并rehash。扩容后的容量是当前容量的2倍。这样可以最大程度避免之前散列好的entry重新散列。扩容并rehash的这个过程是比较消耗资源的。 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 时候 ，通过Hash函数将即将要put 的元素均匀的放到所需要的Segment 段中，调用Segment的put 方法进行数据。
Segment的put 是加锁中完成的。如果当前元素数大于最大临界值的的话将会产生rehash. 先通过 getFirst 找到链表的表头部分，然后遍历链表，调用equals 比配是否存在相同的key ,如果找到的话，则将最新的Key 对应value值。如果没有找到，新增一个HashEntry 它加到整个Segment的头部。
我们先看一下Get 方法的源码：
//计算Segment中元素的数量
transient volatile int count; *********************************************************** public V get(Object key) { int hash = hash(key.hashCode()); return segmentFor(hash).get(key, hash); } *********************************************************** final Segment<K,V> segmentFor(int hash) { return segments[(hash >>> segmentShift) & segmentMask]; } ******************************************************** V get(Object key, int hash) { if (count != 0) { // read-volatile HashEntry<K,V> e = getFirst(hash); while (e != null) { if (e.hash == hash && key.equals(e.key)) { V v = e.value; if (v != null) return v; return readValueUnderLock(e); // recheck } e = e.next; } } return null; }
1.读取的时候 传递Key值，通过Hash函数计算出 对应Segment 的位置。
2.调用segmentFor（int hash） 方法，用于确定操作应该在哪一个segment中进行 ，通过 右无符号位运算 右移segmentShift位在与运算 segmentMask【偏移码】 获得需要操作的Segment
确定了需要操作的Segment 再调用 get 方法获取对应的值。通过count 值先判断当前值是否为空。在调用getFirst（）获取头节点，然后遍历列表通过equals对比的方式进行比对返回值。
ConcurrentHashMap为什么读的时候不加锁？
ConcurrentHashMap是分段并发分段进行读取数据的。
Segment 里面有一个Count 字段，用来表示当前Segment中元素的个数 它的类型是volatile变量。所有的操作到最后都会 在最后一部更新count 这个变量，由于volatile变量 happer-before的特性。导致get 方法能够几乎准确的获取最新的结构更新。
再看一下ConcurrentHashMapRemove()方法：
V remove(Object key, int hash, Object value) { lock(); try { int c = count - 1; HashEntry<K,V>[] tab = table; int index = hash & (tab.length - 1); HashEntry<K,V> first = tab[index]; HashEntry<K,V> e = first; while (e != null && (e.hash != hash || !key.equals(e.key))) e = e.next; V oldValue = null; if (e != null) { V v = e.value; if (value == null || value.equals(v)) { oldValue = v; // All entries following removed node can stay // in list, but all preceding ones need to be // cloned. ++modCount; HashEntry<K,V> newFirst = e.next; for (HashEntry<K,V> p = first; p != e; p = p.next) newFirst = new HashEntry<K,V>(p.key, p.hash, newFirst, p.value); tab[index] = newFirst; count = c; // write-volatile } } return oldValue; } finally { unlock(); } }
调用Segment 的remove 方法，先定位当前要删除的元素C，此时需要把A、B元素全部复制一遍，一个一个接入到D上。
remove 也是在加锁的情况下进行的。
volatile 变量
我们发现 对于CurrentHashMap而言的话，源码里面又很多地方都用到了这个变量。比如HashEntry 、value 、Segment元素个数Count。
volatile 属于JMM 模型中的一个词语。首先先简单说一下 Java内存模型中的 几个概念：
原子性：保证 Java内存模型中原子变量内存操作的。通常有 read、write、load、use、assign、store、lock、unlock等这些。
可见性：就是当一个线程对一个变量进行了修改，其他线程即可立即得到这个变量最新的修改数据。
有序性：如果在本线程内观察，所有操作都是有序的；如果在一个线程中观察另一个线程，所有操作都是无序的。
先行发生：happen-before 先行发生原则是指Java内存模型中定义的两项操作之间的依序关系，如果说操作A先行发生于操作B，其实就是说发生操作B之前.
传递性
volatile 变量 与普通变量的不同之处？
volatile 是有可见性，一定程度的有序性。
volatile 赋值的时候新值能够立即刷新到主内存中去，每次使用的时候能够立刻从内存中刷新。
做一个简单例子看一下 这个功能
public class VolatileTest{ int a=1; int b=2; //赋值操作 public void change(){ a=3; b=a; } //打印操作 public void print(){ System.out.println("b:"+b+",a:"+a); } @Test public void testNorMal(){ VolatileTest vt=new VolatileTest(); for (int i = 0; i < 100000; i++) { new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { try { Thread.sleep(100); } catch (InterruptedException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } vt.change(); } }).start(); new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { try { Thread.sleep(10); } catch (InterruptedException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } vt.print(); } }).start(); } } }
跑了 n 次会出现一条 b=3,a=1 的错误打印记录。这就是因为普通变量相比volatile 不存在 可见性。
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作者：技术小排骨
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/jjc120074203/article/details/78625433
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