ConcurrentHashmap

摘录

JDK1.7版本： 容器中有多把锁，每一把锁锁一段数据，这样在多线程访问时不同段的数据时，就不会存在锁竞争了，这 样便可以有效地提高并发效率。这就是ConcurrentHashMap所采用的”分段锁”思想，见下图：

每一个segment都是一个HashEntry[] table， table中的每一个元素本质上都是一个HashEntry的单向队列（原理和hashMap一样）。

JDK1.8版本：做了2点修改，见下图：

• 取消segments字段，直接采用transient volatile HashEntry[] table保存数据，采用table数组元素作为锁，从而实现了对每一行数据进行加锁，并发控制使用Synchronized和CAS来操作
• 将原先table数组＋单向链表的数据结构，变更为table数组＋单向链表＋红黑树的结构.

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版权声明：本文为CSDN博主「快乐小石头」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43185598/article/details/87938882

从JDK1.7版本的ReentrantLock+Segment+HashEntry，到JDK1.8版本中synchronized+CAS+HashEntry+红黑树,总结如下：
1、JDK1.7版本锁的粒度是基于Segment的，包含多个HashEntry，而JDK1.8实现降低锁的粒度就是HashEntry（首节点）
2、JDK1.8版本的数据结构变得更加简单，去掉了Segment这种数据结构，使用synchronized来进行同步锁粒度降低，所以不需要分段锁的概念，实现的复杂度也增加了
3、JDK1.8使用红黑树来优化链表，基于长度很长的链表的遍历是一个很漫长的过程，而红黑树的遍历效率是很快的，代替一定阈值的链表，这样形成一个最佳拍档

4、JDK1.8为什么使用内置锁synchronized来代替重入锁ReentrantLock：
- 低粒度加锁方式，synchronized并不比ReentrantLock差，
粗粒度加锁中ReentrantLock可能通过Condition来控制各个低粒度的边界，更加的灵活，而在低粒度中，Condition的优势就没有了
- JVM的开发团队从来都没有放弃synchronized，而且基于JVM的synchronized优化空间更大，使用内嵌的关键字比使用API更加自然
- 在大量的数据操作下，对于JVM的内存压力，基于API的ReentrantLock会开销更多的内存
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源码

transient volatile Node<K,V>[] table;
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();
    // 得到 hash 值
    int hash = spread(key.hashCode());
    // 用于记录相应链表的长度
    int binCount = 0;
    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，后面会详细介绍
            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 操作将这个新值放入其中即可，这个 put 操作差不多就结束了，可以拉到最后面了
            // 如果 CAS 失败，那就是有并发操作，进到下一个循环就好了
            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;
            // 获取数组该位置的头结点的监视器锁
            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 尾插
                            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，临界值和 HashMap 一样，也是 8
                if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
                    // 这个方法和 HashMap 中稍微有一点点不同，那就是它不是一定会进行红黑树转换，
                    // 如果当前数组的长度小于 64，那么会选择进行数组扩容，而不是转换为红黑树
                    //    具体源码我们就不看了，扩容部分后面说
                    treeifyBin(tab, i);
                if (oldVal != null)
                    return oldVal;
                break;
            }
        }
    }
    // 
    addCount(1L, binCount);
    return null;
}