什么是ConcurrentHashMap？

Hashmap不是线程安全的。在高并发环境下做插入操作，有可能出现下面的环形链表：

想要避免HashMap的线程安全问题有很多方法，比如改用HashTable 或者Collections.synchronizedMap.但是，这两种有着共同的问题：性能。无论读操作还是写操作，它们都会给整个集合枷锁，导致同一时间的其他操作为之阻塞。

在并发环境下，如何能够兼顾线程安全和运行效率？这个时候ConcurrentHashMap就应用而生了。
掌握HashMap之后，学习ConcurrentHashMap其实很简单，最关键是要理解一个概念：Segment.

Segment是什么呢？Segment本身就相当于一个HashMap对象。

同HashMap一样，Segment包含一个HashEntry数组，数组中的每一个HashEntry既是一个键值对，也是一个链表的头节点。

单一的Segment结构如下：

像这样的Segment对象，在ConcurrentHashMap集合中有多少个呢？有2的N次方个，共同保存在一个名为segments的数组当中。
因此整个ConcurrentHashMap的结构如下：

可以说，ConcurrentHashMap是一个二级哈希表。在一个总的哈希表下面，有若干个子哈希表。
这样的二级结构，和数据库的水平拆分有些相似。

ConcurrentHashMap这样设计有什么好处？
ConcurrentHashMap优势就是采用了 锁分段技术， 每一个segment就好比一个自治区，读写操作高度自治，segment之间互不影响。

下面看看ConcurrentHashMap并发读写的集中情形：
Case1：不同Segment的并发写入

不同Segment的写入是可以并发执行的。
Case2：同一Segment的一写一读

同一Segment的写和读是可以并发执行的。

Case3：同一 Segment 的并发写入

Segment的写入是需要上锁的，因此对同一Segment的并发写入会被阻塞。

由此可见，ConcurrentHashMap当中每个Segment各自持有一把锁。在保证线程安全的同时降低了锁的粒度，让并发操作效率更高。


ConcurrentHashMap读写的详细过程
Get方法：
1.为输入的Key做Hash运算，得到hash值。
2.通过hash值，定位到对应的Segment对象
3.再次通过hash值，定位到Segment当中数组的具体位置。

Put方法：
1.为输入的Key做Hash运算，得到hash值。
2.通过hash值，定位到对应的Segment对象
3.获取可重入锁
4.再次通过hash值，定位到Segment当中数组的具体位置。
5.插入或覆盖HashEntry对象。
6.释放锁。

问题： 既然每一个segment都各自加锁，那么在调用size方法的时候，怎么解决一致性的问题？

size方法的目的是统计ConcurrentHashMap的总元素数量， 自然需要把各个Segment内部的元素数量汇总起来。

但是，如果在统计Segment元素数量的过程中，已统计过的Segment瞬间插入新的元素，这时候该怎么办呢？



ConcurrentHashMap的Size方法是一个嵌套循环，大体逻辑如下：
1.遍历所有的Segment。
2.把Segment的元素数量累加起来。
3.把Segment的修改次数累加起来。
4.判断所有Segment的总修改次数是否大于上一次的总修改次数。如果大于，说明统计过程中有修改，重新统计，尝试次数+1；如果不是。说明没有修改，统计结束。
5.如果尝试次数超过阈值，则对每一个Segment加锁，再重新统计。
6.再次判断所有Segment的总修改次数是否大于上一次的总修改次数。由于已经加锁，次数一定和上次相等。
7.释放锁，统计结束。

这种思想和乐观锁悲观锁的思想如出一辙。
为了尽量不锁住所有Segment，首先乐观地假设Size过程中不会有修改。当尝试一定次数，才无奈转为悲观锁，锁住所有Segment保证强一致性。

几点说明：
1. 这里介绍的ConcurrentHashMap原理和代码，都是基于Java1.7的。在Java8中会有些许差别。

2.ConcurrentHashMap在对Key求Hash值的时候，为了实现Segment均匀分布，进行了两次Hash。有兴趣的朋友可以研究一下源代码。