ConcurrentHashMap的理解 - 《盒子科技》

Base 1.7
1.ConcurrentHashMap存储结构是由 Segment 数组、HashEntry 组成，和 HashMap 一样，仍然是数组加链表。
2.HashEntry和HashMap非常类似，唯一的区别就是其中的核心数据如 value ，以及链表都是 volatile 修饰的，保证了获取时的可见性。
3.原理上来说：ConcurrentHashMap 采用了分段锁技术，其中 Segment 继承于 ReentrantLock。不会像 HashTable 那样不管是 put 还是 get 操作都需要做同步处理，理论上 ConcurrentHashMap 支持 CurrencyLevel (Segment 数组数量)的线程并发。每当一个线程占用锁访问一个 Segment 时，不会影响到其他的 Segment。
put 方法

public V put(K key, V value) {
    Segment<K,V> s;
    if (value == null)
        throw new NullPointerException();
    int hash = hash(key);
    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);
}

首先是通过 key 定位到 Segment，之后在对应的 Segment 中进行具体的 put。

final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
    HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null :
        scanAndLockForPut(key, hash, value);
    V oldValue;
    try {
        HashEntry<K,V>[] tab = table;
        int index = (tab.length - 1) & hash;
        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;
                if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)
                    rehash(node);
                else
                    setEntryAt(tab, index, node);
                ++modCount;
                count = c;
                oldValue = null;
                break;
            }
        }
    } finally {
        unlock();
    }
    return oldValue;
}

虽然 HashEntry 中的 value 是用 volatile 关键词修饰的，但是并不能保证并发的原子性（并发的原子性指的是即一个操作或者多个操作要么全部执行并且执行的过程不会被任何因素打断，要么就都不执行），所以 put 操作时仍然需要加锁处理。
首先第一步的时候会尝试获取锁，如果获取失败肯定就有其他线程存在竞争，则利用 scanAndLockForPut() 自旋获取锁。

尝试自旋获取锁。
如果重试的次数达到了 MAX_SCAN_RETRIES 则改为阻塞锁（阻塞锁指的是多个线程同时调用同一个方法的时候，所有线程都被排队处理了。让线程进入阻塞状态进行等待，当获得相应的信号（唤醒，时间）时，才可以进入线程的准备就绪状态，准备就绪状态的所有线程，通过竞争，进入运行状态）获取，保证能获取成功。

put流程：

将当前 Segment 中的 table 通过 key 的 hashcode 定位到 HashEntry。
遍历该 HashEntry，如果不为空则判断传入的 key 和当前遍历的 key 是否相等，相等则覆盖旧的 value。
不为空则需要新建一个 HashEntry 并加入到 Segment 中，同时会先判断是否需要扩容。
最后会解除当前 Segment 的锁。

get流程：
get 逻辑比较简单：
只需要将 Key 通过 Hash 之后定位到具体的 Segment ，再通过一次 Hash 定位到具体的元素上。
由于 HashEntry 中的 value 属性是用 volatile 关键词修饰的，保证了内存可见性，所以每次获取时都是最新值。
ConcurrentHashMap 的 get 方法是非常高效的，因为整个过程都不需要加锁。

Base 1.8
1.7相对来说已经解决了并发的问题，但在查询遍历链表效率低。
1.8使用的数据结构采用数组+链表+红黑树，抛弃了原有的 Segment 分段锁，而采用了 CAS + synchronized 来保证并发安全性。且其中的val next也使用了volatile 关键词修饰。
put流程：

根据 key 计算出 hashcode 。
判断是否需要进行初始化。
f 即为当前 key 定位出的 Node，如果为空表示当前位置可以写入数据，利用 CAS 尝试写入，失败则自旋保证成功。
如果当前位置的 hashcode == MOVED == -1,则需要进行扩容。
如果都不满足，则利用 synchronized 锁写入数据。
如果数量大于 TREEIFY_THRESHOLD 则要转换为红黑树。

get流程：

根据计算出来的 hashcode 寻址，如果就在桶上那么直接返回值。
如果是红黑树那就按照树的方式获取值。
就不满足那就按照链表的方式遍历获取值。

1.8 在 1.7 的数据结构上做了大的改动，采用红黑树之后可以保证查询效率（O(logn)），甚至取消了 ReentrantLock 改为了 synchronized，这样可以看出在新版的 JDK 中对 synchronized 优化是很到位的。