前言：
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ConcurrentHashMap 底层是基于数组 +链表组成的，JDK 1.7 和 JDK 1.8 中具体的实现稍有不同。
1 JDK 1.7 中的 ConcurrentHashMap1.JDK 1.7 中 ConcurrentHashMap 底层结构
JDK 1.7 的 ConcurrentHashMap 类所采用的是分段锁的思想，将 HashMap 进行切割，把 HashMap 中的哈希数组切分成小数组，每个小数组由 n 个 HashEntry 组成，其中小数组（Segment）继承自 ReentrantLock（可重入锁）。
JDK 1.7 中的数据结构：
如图所示，是由 Segment 数组、HashEntry 组成，与 HashMap 一样，仍然是数组 + 链表。
ConcurrentHashMap 由很多个 Segment 组合，而每一个 Segment 是一个类似于 HashMap 的结构（子哈希表）。所以每个 HashMap 的内部都可以进行扩容。但是 Segment 的个数是 16 个，也可以认为 ConcurrentHashMap 默认支持最多 16 个线程并发。其中，Segment 里维护了一个 HashEntry 数组，Segment 继承自 ReentrantLock，并发环境下，对于不同的 Segment 数据进行操作是不用考虑锁竞争的，因此不会像 Hashtable 那样不管是添加、删除、查询操作都需要同步处理。
扒一下 ConcurrentHashMap 类：
public class ConcurrentHashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements ConcurrentMap<K,V>, Serializable { /** * The segments, each of which is a specialized hash table. */ final Segment<K, V>[] segments; ...}Segment类是 ConcurrentHashMap 的一个静态内部类，内部结构跟 HashMap 差不多：
static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable { private static final long serialVersionUID = 2249069246763182397L; // 1. 和 HashMap 中的 HashEntry 作⽤⼀样，是真正存放数据的数组位桶 transient volatile HashEntry<K,V>[] table; // 2. table 的数组容量 transient int count; // 3. 记录修改次数的变量 transient int modCount; // 4. 阈值⼤⼩，所能容纳的元素极限，用于扩容判断 transient int threshold; // 5. 负载因⼦，用于扩容 final float loadFactor;}存放元素的HashEntry，也是一个静态内部类：
static final class HashEntry<K, V> { // hash 值 final int hash; // 键 final K key; // 值 volatile V value; // 下一个节点 volatile HashEntry<K, V> next; HashEntry(int hash, K key, V value, HashEntry<K, V> next) { this.hash = hash; this.key = key; this.value = value; this.next = next; }}HashEntry 和 HashMap 中的 Entry 非常类似，唯一的区别就是其中的核心数据，比如 value、next 都使用了 volatile 关键字 修饰，这就保证了多线程环境下数据获取时的可见性。
volatile 关键字的特性：
保证了不同线程对这个变量进行操作时的可见性，即一个线程修改了某个变量的值，这个新的值对其他线程来说是可见的（实时可见性）；禁止进行指令重排序（实现有序性）；volatile 只能保证对单次读写的原子性，像 i++ 这种操作不能保证原子性。
从类的定义上可以看到，Segment 这个静态内部类继承了 ReetrantLock 类
2.ConcurrentHashMap 的常量
// 初始初始容量static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;// 默认负载因子static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;// 初始的并发等级static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;// 最大容量static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;// segment最小容量static final int MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY = 2;// 一个segment最大容量static final int MAX_SEGMENTS = 1 << 16; // 锁之前重试次数static final int RETRIES_BEFORE_LOCK = 2;3.初始化
public ConcurrentHashMap() { // DEFAULT_INITIAL_CAPACITY 表示初始化容量，默认为 16 // DEFAULT_LOAD_FACTOR 表示负载因子，默认为 0.75 // DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL 表示 Segment[] 初始并发等级，默认为 16 this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR, DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL);} public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) { this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR, DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL);} public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { this(initialCapacity, loadFactor, DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL);}this调用对应的构造方法：
// 通过指定的容量、负载因子和并发等级创建一个新的ConcurrentHashMappublic ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, int concurrencyLevel) { // 1. 参数校验：对容量、负载因子和并发等级做限制 if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0) throw new IllegalArgumentException(); // 2. MAX_SEGMENTS = 1 << 16 = 65536，限制并发等级不可以大于最大等级，如果并发量大于 65536，concurrencyLevel = 65536 if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS) concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS; // 下面即通过并发等级来确定Segment的大小 // 3. sshift用来记录向左按位移动的次数，2的多少次方 int sshift = 0; // 4. ssize用来记录Segment数组的大小 int ssize = 1; // Segment的大小为大于等于concurrencyLevel的第一个2的n次方的数（也就是concurrencyLevel之上最近的2的次方值） while (ssize < concurrencyLevel) { // 新增移动次数，直到 ssize >= concurrencyLevel 为止，concurrencyLevel 为 16，循环之后 ssize = 16 ++sshift; // 位移动，向左移动 1 ssize <<= 1; } // 5. segmentShift、segmentMask 用于元素在Segment[]数组的定位 // 记录段偏移量 this.segmentShift = 32 - sshift; // segmentMask的值等于ssize - 1（这个值很重要） // 记录段掩码 this.segmentMask = ssize - 1; // 6. 传入初始化的容量值大于最大容量值，则默认为最大容量值 if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; // 7. c记录每个Segment上要放置多少个元素，即Segment中HashEntry的数组长度，c也一定为 2 的 n 次方，这里的计算类似于 HashMap 的容量 int c = initialCapacity / ssize; // 假如有余数，则Segment数量加1 if (c * ssize < initialCapacity) ++c; int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY; // Segment中的类似于HashMap的容量，至少是2或者2的倍数 while (cap < c) cap <<= 1; // 8. 创建第一个Segment对象，并放入Segment[]数组中，作为第一个Segment，默认数组长度为 2 Segment<K,V> s0 = new Segment<K,V>(loadFactor, (int)(cap * loadFactor), (HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap]); // 9. 创建Segment[]，指定segment数组的长度，默认数组长度为 16 Segment<K,V>[] ss = (Segment<K,V>[])new Segment[ssize]; // 10. 使用CAS方式，将上面创建的segment对象放入segment[]数组中 UNSAFE.putOrderedObject(ss, SBASE, s0); // ordered write of segments[0] this.segments = ss;}总结一下在 JDK 1.7 中 ConcurrnetHashMap 的初始化逻辑。
必要参数校验；校验并发级别 concurrencyLevel 大小，如果大于最大值，重置为最大值。无参构造默认值是 16；寻找并发级别 concurrencyLevel 之上最近的 2 的幂次方值，作为初始化容量大小，默认是 16；记录 segmentShift 偏移量，这个值为【容量 = 2 的N次方】中的 N，在后面 Put 时计算位置时会用到。默认是 32 - sshift = 28；记录 segmentMask，默认是 ssize - 1 = 16 -1 = 15；初始化 segments[0]，默认大小为 2，负载因子 0.75，扩容阀值是 2*0.75=1.5，插入第二个值时才会进行扩容。
从源码上可以看出，ConcurrentHashMap 初始化方法有三个参数：initialCapacity（初始化容量）为16、loadFactor（负载因子）为0.75、concurrentLevel（并发等级）为16，如果不指定则会使用默认值。
其中，值得注意的是 concurrentLevel 这个参数，虽然 Segment 数组大小 ssize 是由 concurrentLevel 来决定的，但是却不一定等于 concurrentLevel，ssize 通过位移动运算，一定是大于或者等于 concurrentLevel 的最小的 2 的次幂！
通过计算可以看出，按默认的 initialCapacity 初始容量为16，concurrentLevel 并发等级为16，理论上就允许 16 个线程并发执行，并且每一个线程独占一把锁访问 Segment，不影响其它的 Segment 操作。
4.put 操作
扒一下 put() 方法的源码：
public V put(K key, V value) { Segment<K,V> s; // 1. ConcurrentHashMap中key和value都不能为null if (value == null) throw new NullPointerException(); // 2. 计算key的哈希值 int hash = hash(key); // 3. 通过key的哈希值，定位ConcurrentHashMap中Segment[]的角标 // hash 值无符号右移28位（初始化时获得），然后与segmentMask=15做与运算 int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask; // 4. 使用CAS的方式，从Segment[]中获取j角标下的Segment对象，并判断是否存在 if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject // nonvolatile; recheck (segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) // in ensureSegment // 如果查到的Segment为空，初始化 s = ensureSegment(j); // 5. 底层使用了Segment对象的put()方法 return s.put(key, hash, value, false);}从源码中可以看出，put 操作主要分为两步：
获取要 put 的 key 的位置，获取指定位置的 Segment；如果指定位置的 Segment 为空，则初始化这个 Segment；
调用 Segment 的 put() 方法。
扒一下初始化 Segment() 方法的源码：
@SuppressWarnings("unchecked")private Segment<K,V> ensureSegment(int k) { final Segment<K,V>[] ss = this.segments; long u = (k << SSHIFT) + SBASE; // raw offset Segment<K,V> seg; // 判断 u 位置的 Segment 是否为null if ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u)) == null) { Segment<K,V> proto = ss[0]; // use segment 0 as prototype // 获取0号 segment 里的 HashEntry<K,V> 初始化长度 int cap = proto.table.length; // 获取0号 segment 里的 hash 表里的扩容负载因子，所有的 segment 的 loadFactor 是相同的 float lf = proto.loadFactor; // 计算扩容阀值 int threshold = (int)(cap * lf); // 创建一个 cap 容量的 HashEntry 数组 HashEntry<K,V>[] tab = (HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap]; if ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u)) == null) { // recheck // 再次检查 u 位置的 Segment 是否为null，因为这时可能有其他线程进行了操作 Segment<K,V> s = new Segment<K,V>(lf, threshold, tab); // 自旋检查 u 位置的 Segment 是否为null while ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u)) == null) { // 使用CAS 赋值，只会成功一次 if (UNSAFE.compareAndSwapObject(ss, u, null, seg = s)) break; } } } return seg;}初始化 Segment 流程：
检查计算得到的位置的 Segment 是否为 null；为 null 继续初始化，使用 Segment[0] 的容量和负载因子创建一个 HashEntry 数组；再次检查计算得到的指定位置的 Segment 是否为 null；使用创建的 HashEntry 数组初始化这个 Segment；自旋判断计算得到的指定位置的 Segment 是否为null，使用 CAS 在这个位置赋值为 Segment。
真正插入元素的 put() 方法：
final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) { // 1. tryLock是ReentrantLock类中的方法，表示尝试从CPU手上获取到锁。如果锁没有被另外一个线程持有，获得锁并返回true；否则返回false，并调用scanAndLockForPut()方法 // 这里是并发的关键，每一个Segment进行put时，都会加锁 HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null : scanAndLockForPut(key, hash, value); V oldValue; try { // 2. 获取Segment对象中的HashEntry[]数组 HashEntry<K,V>[] tab = table; // 3. 确定key的hash值所在HashEntry数组的索引位置 int index = (tab.length - 1) & hash; // 4. 根据索引获取HashEntry对象 HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index); // 5. 遍历当前HashEntry链 for (HashEntry<K,V> e = first;;) { // 判断逻辑与HashMap相似 // 如果链头不为null if (e != null) { K k; // 如果在该链中找到相同的key，则用新值替换旧值，并退出循环 if ((k = e.key) == key || (e.hash == hash && key.equals(k))) { oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent) { e.value = value; ++modCount; } break; } // 如果没有和key相同的，一直遍历到链尾，链尾的next为null，进入到else e = e.next; } else { // 如果key不存在，则把当前Entry插入到链头（头插法） if (node != null) node.setNext(first); else node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first); // 此时数量+1 int c = count + 1; if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY) // 需要注意的地方：如果超出了HashEntry的阈值，就要对HashEntry[]进行扩容 rehash(node); else setEntryAt(tab, index, node); ++modCount; count = c; oldValue = null; break; } } } finally { // 6. 操作完成后，释放对象锁 unlock(); } return oldValue;}从 put() 源码中可以看出，真正的 put 操作主要分为以下几步：
尝试获取对象锁，如果获取到就返回 true，否则执行 scanAndLockForPut() 方法，这个方法也是尝试获取对象锁；获取到锁之后，类似于 hashMap 的 put() 方法，通过 key 计算所在 HashEntry 数组的下标，然后获取这个位置上的 HashEntry；获取到数组下标之后遍历链表内容，为什么要遍历？因为这里获取的 HashEntry 可能是一个空元素，也可能是链表已存在，所以要区别对待。
① 如果这个位置上的 HashEntry 不存在：
a. 如果当前容量大于扩容阀值，小于最大容量，进行扩容。
b. 直接头插法插入。
② 如果这个位置上的 HashEntry 存在：
a. 判断链表当前元素 key 和 hash 值是否和要 put 的 key 和 hash 值一致。一致则替换值；
b. 不一致，获取链表下一个节点，直到发现相同进行值替换，或者链表表里没有相同的:
a) 如果当前容量大于扩容阀值，小于最大容量，进行扩容。 b) 直接链表头插法插入。
如果要插入的位置之前已经存在，替换后返回旧值，否则返回 null；
最后操作完整之后，释放对象锁；
再来扒一下 scanAndLockForPut() 方法的源码：
private HashEntry<K, V> scanAndLockForPut(K key, int hash, V value) { // 1. 定位HashEntry数组位置，获取第一个节点 HashEntry<K,V> first = entryForHash(this, hash); HashEntry<K,V> e = first; HashEntry<K,V> node = null; // 2. 重试次数 int retries = -1; // negative while locating node // 自旋获取锁 while (!tryLock()) { HashEntry<K,V> f; // to recheck first below if (retries < 0) if(e == null) if (node == null) // speculatively create node // 3. 构造新节点 node = new HashEntry<K, V> (hash, key, value, null); retries = 0; } else if (key. equals(e. key)) retries = 0; else e = e.next; } else if (++retries > MAX_ SCAN _RETRIES) { // 4. 重试次数+1，如果大于最大次数，调用lock()方法获取锁，如果没有获取当前线程就被阻塞，直到获取并跳出循环 Lock(); break; } else if ((retries & 1) == 0 && (f = entryForHash(this, hash)) != first) { // 5. HashEntry存储内容发生变化，重置重试次数 e = first = f; // re-traverse if entry changed retries = -1; } } return node;} scanAndLockForPut() 方法的操作也是分以下几步：
当前线程尝试去获得锁，查找 key 是否已经存在，如果不存在，就创建一个HashEntry 对象；如果重试次数大于最大次数，就调用 lock() 方法获取对象锁，如果依然没有获取到，当前线程就阻塞，直到获取之后退出循环；在这个过程中，key 可能被别的线程给插入，所以在第 5 步中，如果 HashEntry 存储内容发生变化，重置重试次数；
通过 scanAndLockForPut() 方法，当前线程就可以在即使获取不到 segment 锁的情况下，完成需要添加节点的实例化工作，当获取锁后，就可以直接将该节点插入链表即可。
这个方法还实现了类似于自旋锁的功能，循环式的判断对象锁是否能够被成功获取，直到获取到锁才会退出循环，防止执行 put 操作的线程频繁阻塞，这些优化都提升了 put 操作的性能。
5.get 操作
get() 方法因为不涉及增、删、改操作，所以不存在并发故障问题。
扒一下 get() 方法的源码：
public V get(Object key) { Segment<K,V> s; // manually integrate access methods to reduce overhead HashEntry<K,V>[] tab; // 1. 计算key的hash值 int h = hash(key); // 2. 计算该hash值所属的Segment[]的角标 long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE ; // 3. 获取Segment[]中u角标下的Segment对象，不存在直接返回 if ((s = (Segment<K, V> )UNSAFE. getObjectVolatile(segments, u)) != null && (tab = s.table) != null) { // 4. 再根据hash值，从Segment对象中的HashEntry[]获取HashEntry对象，并对HashEntry对象进行链表遍历 for (HashEntry<K,V> e = (HashEntry<K,V>) UNSAFE. getObjectVolatile (tab, ((Long)(((tab. Length - 1) & h)) << TSHIFT) + TBASE); e != null; e = e.next) { K k; // 5. 在链表中找到对应元素，并返回 if ((k = e.key) === key || (e.hash == h && key.equals(k))) return e. value; } } return null;}get() 方法只需要两步就可以实现：
计算得到 key 的存放位置；遍历指定位置查找相同 key 的 value 值。
由于 HashEntry 涉及到的共享变量都使用 volatile 修饰，volatile 可以保证内存可见性，所以不会读取到过期数据。
6.remove 操作
remove() 操作和 put() 方法差不多，都需要获取锁对象才能操作，通过 key 找到元素所在的 Segment 对象，然后移除即可。
扒一下 remove() 方法的源码：
public V remove(0bject key) { // 1. 计算key的hash值 int hash = hash( key); // 2. 计算该hash值所属的Segment[]的角标，再通过角标下的Segment对象 Segment<K,V> S = segmentForHash(hash); // 3. 执行移除方法 return s == null ? null : s. remove(key, hash, null);}与 get() 方法类似，都是先获取 Segment 数组所在的 Segment 对象，然后再调用 Segment 对象的 remove() 方法区移除。
扒一下 Segment 对象的 remove() 方法：
final V remove(0bject key, int hash, 0bject value) { // 1. 尝试获取对象锁 if (!tryLock()) scanAndLock(key, hash); V oLdValue = null; try { HashEntry<K,V>[] tab = table; // 2. 计算key的hash值在HashEntry[]中的角标 int index = (tab. length - 1) & hash; // 3. 根据index角标获取HashEntry对象 HashEntry<K,V> e = entryAt (tab, index); HashEntry<K,V> pred = null; // 4. 循环遍历HashEntry对象，HashEntry为单向链表结构 while (e != null) { K k; HashEntry<K,V> next = e. next; // 5. 通过key和hash判断key是否存在 if ((k = e.key) == key | (e.hash == hash && key. equals(k))) { V v = e.value; // 6. 移除元素，将下节点向上移 if (value == null|| value == v H value. equals(v)) { if (pred == null) setEntryAt(tab, index, next); else pred. setNext(next); ++modCount ; count; oldValue = V; } break; } pred = e e = next; } } finally { // 7. 释放锁 unLock(); return oldValue;}先获取对象锁，如果获取到之后执行移除操作，之后的操作类似于 HashMap 的移除方法，步骤如下：
先获取对象锁；
计算 key 的 hash 值在 HashEntry[] 中的角标；根据 index 角标获取 HashEntry 对象；循环遍历 HashEntry 对象，HashEntry 为单向链表结构；通过 key 和 hash 判断 key 是否存在，如果存在，就移除元素，并将需要移除的元素节点的下一个向上移动；最后就是释放对象锁，以便其他线程使用。7. 扩容 rehash
ConcurrentHashMap 的扩容只会扩容到原来的两倍。老数组里的数据移动到新的数组时，位置要么不变，要么变为 index+ oldSize，参数里的 node 会在扩容之后使用链表头插法插入到指定位置。
扒一下 rehash() 方法的源码：
private void rehash(HashEntry<K,V> node) { HashEntry<K,V>[] oldTable = table; // 老容量 int oldCapacity = oldTable.length; // 新容量，扩大两倍 int newCapacity = oldCapacity << 1; // 新的扩容阀值 threshold = (int)(newCapacity * loadFactor); // 创建新的数组 HashEntry<K,V>[] newTable = (HashEntry<K,V>[]) new HashEntry[newCapacity]; // 新的掩码，默认2扩容后是4，-1是3，二进制就是11。 int sizeMask = newCapacity - 1; for (int i = 0; i < oldCapacity ; i++) { // 遍历老数组 HashEntry<K,V> e = oldTable[i]; if (e != null) { HashEntry<K,V> next = e.next; // 计算新的位置，新的位置只可能是不变或者是老的位置+老的容量。 int idx = e.hash & sizeMask; if (next == null) // Single node on list // 如果当前位置还不是链表，只是一个元素，直接赋值 newTable[idx] = e; else { // Reuse consecutive sequence at same slot // 如果是链表了 HashEntry<K,V> lastRun = e; int lastIdx = idx; // 新的位置只可能是不变或者是老的位置+老的容量。 // 遍历结束后，lastRun 后面的元素位置都是相同的 for (HashEntry<K,V> last = next; last != null; last = last.next) { int k = last.hash & sizeMask; if (k != lastIdx) { lastIdx = k; lastRun = last; } } // lastRun 后面的元素位置都是相同的，直接作为链表赋值到新位置。 newTable[lastIdx] = lastRun; // Clone remaining nodes for (HashEntry<K,V> p = e; p != lastRun; p = p.next) { // 遍历剩余元素，头插法到指定 k 位置。 V v = p.value; int h = p.hash; int k = h & sizeMask; HashEntry<K,V> n = newTable[k]; newTable[k] = new HashEntry<K,V>(h, p.key, v, n); } } } } // 头插法插入新的节点 int nodeIndex = node.hash & sizeMask; // add the new node node.setNext(newTable[nodeIndex]); newTable[nodeIndex] = node; table = newTable;}这里有两个 for 循环：第一个 for 是为了寻找这样一个节点，这个节点后面的所有 next 节点的新位置都是相同的。然后把这个作为一个链表赋值到新位置。第二个 for 循环是为了把剩余的元素通过头插法插入到指定位置链表。这样实现的原因可能是基于概率统计。
2 JDK 1.8 中的 ConcurrentHashMap1. ConcurrentHashMap 的关键属性
tablevolatile Node<K,V>[] table:
装载 Node 的数组，作为 ConcurrentHashMap 的数据容器，采用懒加载的方式，直到第一次插入数据的时候才会进行初始化操作，数组的大小总是为 2 的幂次方。
nextTablevolatile Node<K,V>[] nextTable;
扩容时使用，平时为 null，只有在扩容的时候才为非 null。
sizeCtlvolatile int sizeCtl;
该属性用来控制 table 数组的大小，根据是否初始化和是否正在扩容有几种情况：
当值为负数时： 如果为 -1 表示正在初始化，如果为 -N 则表示当前正有 N-1 个线程进行扩容操作；当值为正数时： 如果当前数组为 null 的话表示 table 在初始化过程中，sizeCtl 表示为需要新建数组的长度；若已经初始化了，表示当前数据容器（table 数组）可用容量也可以理解成临界值（插入节点数超过了该临界值就需要扩容），具体指为数组的长度 n 乘以加载因子 loadFactor；当值为0时，即数组长度为默认初始值。
sun.misc.Unsafe U
在 ConcurrentHashMapde 的实现中可以看到大量的 U.compareAndSwapXXXX 的方法去修改 ConcurrentHashMap 的一些属性。
这些方法实际上是利用了 CAS 算法保证了线程安全性，这是一种乐观策略，假设每一次操作都不会产生冲突，当且仅当冲突发生的时候再去尝试。
而 CAS 操作依赖于现代处理器指令集，通过底层 CMPXCHG 指令实现。CAS(V,O,N) 核心思想为：若当前变量实际值 V 与期望的旧值 O 相同，则表明该变量没被其他线程进行修改，因此可以安全的将新值 N 赋值给变量；若当前变量实际值 V 与期望的旧值 O 不相同，则表明该变量已经被其他线程做了处理，此时将新值 N 赋给变量操作就是不安全的，再进行重试。
而在大量的同步组件和并发容器的实现中使用 CAS 是通过 sun.misc.Unsafe 类实现的，该类提供了一些可以直接操控内存和线程的底层操作，可以理解为 java 中的“指针”。该成员变量的获取是在静态代码块中：
static { try { U = sun.misc.Unsafe.getUnsafe(); ....... } catch (Exception e) { throw new Error(e); }}2.ConcurrentHashMap 中关键内部类Node
Node 实现了 Map.Entry 接口，主要存放 key-value 键值对，并且具有 next 域：
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash; final K key; volatile V val; volatile Node<K,V> next; Node(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) { this.hash = hash; this.key = key; this.val = val; this.next = next; } ...}可以看出很多属性都是用 volatile 进行修饰的，也就是为了保证内存可见性。
TreeNode
树节点，继承于承载数据的 Node 类。而红黑树的操作是针对 TreeBin 类的，从该类的注释也可以看出，也就是 TreeBin 会将 TreeNode 进行再一次封装：
static final class TreeNode<K,V> extends Node<K,V> { TreeNode<K,V> parent; // red-black tree links TreeNode<K,V> left; TreeNode<K,V> right; TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion boolean red; ......}TreeBin
这个类并不负责包装用户的 key、value 信息，而是包装的很多 TreeNode 节点。实际的 ConcurrentHashMap “数组” 中，存放的是 TreeBin 对象，而不是 TreeNode 对象：
static final class TreeBin<K,V> extends Node<K,V> { TreeNode<K,V> root; volatile TreeNode<K,V> first; volatile Thread waiter; volatile int lockState; // values for lockState static final int WRITER = 1; // set while holding write lock static final int WAITER = 2; // set when waiting for write lock static final int READER = 4; // increment value for setting read lock ......}ForwardingNode
在扩容时才会出现的特殊节点，其 key、value、hash 全部为 null。并拥有 nextTable 指针引用新的 table 数组：
static final class ForwardingNode<K,V> extends Node<K,V> { final Node<K,V>[] nextTable; ForwardingNode(Node<K,V>[] tab) { super(MOVED, null, null, null); this.nextTable = tab; } .....}3. JDK 1.8 中 ConcurrentHashMap 底层结构虽然 JDK 1.7 中的 ConcurrentHashMap 解决了 HashMap 并发的安全性，但是当冲突的链表过长时，在查询遍历的时候依然很慢。
所以在 JDK 1.8 中，引入了 红黑树。当冲突的链表长度大于 8 时，会将链表转化成红黑树，红黑树又被称为平衡二叉树，在查询效率方面，又有所提升。
JDK 1.8 中的数据结构：
可以发现 JDK 1.8 的 ConcurrentHashMap 相对于 JDK 1.7 来说变化比较大，不再是之前的 Segment 数组 + HashEntry 数组 + 链表，而是 Node 数组 + 链表 / 红黑树。当冲突链表达到一定长度时，链表会转换成红黑树。
与 JDK1.7 中的 ConcurrentHashMap 相比， 它抛弃了原有的 Segment 分段锁实现，采用了 CAS + synchronized 来保证并发的安全性。
JDK 1.8 中的 ConcurrentHashMap 对节点 Node 类中的共享变量也使用了 volatile 关键字，保证多线程操作时变量的可见性。
扒一下 Node 类的源码：
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { // hash 值 final int hash; // 键 final K key; // 值 volatile V val; // 下一个节点 volatile Node<K,V> next; Node(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) { this.hash = hash; this.key = key; this.val = val; this.next = next; } ...}4.实例构造器方法在使用 ConcurrentHashMap 第一件事自然而然就是 new 出来一个 ConcurrentHashMap 对象，一共提供了几个构造器方法：
// 1. 构造一个空的map，即table数组还未初始化，初始化放在第一次插入数据时，默认大小为16ConcurrentHashMap()// 2. 给定map的大小ConcurrentHashMap(int initialCapacity) // 3. 给定一个mapConcurrentHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m)// 4. 给定map的大小以及加载因子ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor)// 5. 给定map大小，加载因子以及并发度（预计同时操作数据的线程）ConcurrentHashMap(int initialCapacity,float loadFactor, int concurrencyLevel)
当传入了指定大小的 map 时，该构造器的源码为：
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) { // 1. 小于0直接抛异常 if (initialCapacity < 0) throw new IllegalArgumentException(); // 2. 判断是否超过了允许的最大值，超过了话则取最大值，否则再对该值进一步处理 int cap = ((initialCapacity >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ? MAXIMUM_CAPACITY : tableSizeFor(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1)); // 3. 赋值给sizeCtl this.sizeCtl = cap;}这段代码的逻辑很容易理解：如果小于 0 就直接抛出异常；如果指定值大于了所允许的最大值的话就取最大值；否则，再对指定值做进一步处理。最后将 cap 赋值给 sizeCtl，当调用构造器方法之后，sizeCtl 的大小应该就代表了 ConcurrentHashMap 的大小，即 table 数组长度。
扒一下其中 tableSizeFor() 方法的源码：
/** * Returns a power of two table size for the given desired capacity. * See Hackers Delight, sec 3.2 */private static final int tableSizeFor(int c) { int n = c - 1; n |= n >>> 1; n |= n >>> 2; n |= n >>> 4; n |= n >>> 8; n |= n >>> 16; return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;}该方法会将调用构造器方法时指定的大小转换成一个 2 的幂次方数，也就是说 ConcurrentHashMap 的大小一定是 2 的幂次方。比如，当指定大小为 18 时，为了满足 2 的幂次方特性，实际上 concurrentHashMap 的大小为 2 的 5 次方（32）。
另外，需要注意的是，调用构造器方法的时候并未构造出 table 数组（可以理解为 ConcurrentHashMap 的数据容器），只是算出 table 数组的长度，当第一次向 ConcurrentHashMap 插入数据的时候才真正的完成初始化创建 table 数组的工作。
5.put 操作
扒一下 put() 方法的源码：
public V put(K key, V value) { return putVal(key, value, false);}/** Implementation for put and putIfAbsent */final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) { // 1. key、value不允许为空 if (key == null || value == null) throw new NullPointerException(); // 2. 通过 key 获取到hash值 int hash = spread(key.hashCode()); int binCount = 0; for (Node<K,V>[] tab = table;;) { // f = 目标位置元素 Node<K,V> f; int n, i, fh; // 如果当前table还没有初始化，先调用initTable()方法将tab进行初始化 if (tab == null || (n = tab.length) == 0) // 3. 如果tab为空，就初始化node数组（自旋+CAS） tab = initTable(); else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) { // 4. 如果f为null，说明table中这个位置第一次插入元素，利用Unsafe.compareAndSwapObject()方法插入Node节点 // 桶内为空，CAS放入，不加锁，成功了就直接break if (casTabAt(tab, i, null, new Node<K,V>(hash, key, value, null))) break; // no lock when adding to empty bin } // 当前正在扩容 else if ((fh = f.hash) == MOVED) // 5. MOVED等于-1，如果f.hash等于-1，说明当前f是ForwardingNode节点，意味着其他线程正在扩容，则一起进行扩容操作 tab = helpTransfer(tab, f); else { // 6. 其余情况都是把新的Node节点按链表或红黑树的方式插入到合适的位置 V oldVal = null; // 7. 采用同步内置锁实现并发控制 synchronized (f) { // 7.1 节点插入之前，再次利用tabAt(tab, i)==f判断，防止被其他线程修改 if (tabAt(tab, i) == f) { // 7.2 如果fh=f.hash >= 0，说明当前为链表，在链表中插入新的键值对 if (fh >= 0) { // 7.3 遍历链表，如果找到对应的node节点，则修改value；否则直接在链表尾部加入节点 binCount = 1; // 循环加入新的或者覆盖节点 for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) { K ek; if (e.hash == hash && ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))) { oldVal = e.val; if (!onlyIfAbsent) e.val = value; break; } 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) { // 7.4 如果f是TreeBin类型节点，说明f是红黑树根节点，则在树结构上遍历元素，更新或增加节点 Node<K,V> p; binCount = 2; if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key, value)) != null) { oldVal = p.val; if (!onlyIfAbsent) p.val = value; } } } } // 插入完键值对后再根据实际大小看是否需要转换成红黑树 if (binCount != 0) { // 8. 如果链表中节点数binCount>=TREEIFY_THRESHOLD（默认是8），则把链表转化为红黑树结构 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD) treeifyBin(tab, i); if (oldVal != null) return oldVal; break; } } } // 9. 插入完成之后，扩容判断（如果超过了临界值：实际大小*加载因子，就需要扩容） addCount(1L, binCount); return null;}当进行 put 操作时，流程大概可以分如下几个步骤：
首先对于每一个放入的值，首先利用 spread() 方法对 key 的 hashcode 进行一次 hash 计算，由此来确定这个值在 table 中的位置；如果当前 table 数组还未初始化，先将 table 数组进行初始化操作；如果这个位置是 null 的，那么使用 CAS 操作直接放入；如果这个位置存在结点，说明发生了 hash 碰撞，首先判断这个节点的类型。如果该节点 fh==MOVED(代表 forwardingNode，数组正在进行扩容)的话，说明正在进行扩容；如果是链表节点（fh>0），则得到的结点就是 hash 值相同的节点组成的链表的头节点。需要依次向后遍历确定这个新加入的值所在位置。如果遇到 key 相同的节点，则只需要覆盖该结点的 value 值即可。否则依次向后遍历，直到链表尾插入这个结点；如果这个节点的类型是 TreeBin 的话，直接调用红黑树的插入方法进行插入新的节点；插入完节点之后再次检查链表长度，如果长度大于 8，就把这个链表转换成红黑树；对当前容量大小进行检查，如果超过了临界值（实际大小*加载因子）就需要扩容。
put 操作大致的流程，就是这样的，可以看的出，复杂程度比 JDK1.7 上了一个台阶。
5.1 initTable 初始化数组
put() 方法的第 3 步中调用了 initTable()方法进行初始化数组：
private final Node<K,V>[] initTable() { // 1. 创建临时变量tab、sc，tab表示Node数组，sc表示临时变量 Node<K,V>[] tab; int sc; while ((tab = table) == null || tab.length == 0) { // 2. sizeCtl默认为0，用来控制table的初始化和扩容操作，使用了volatile关键字修饰保证并发的可见性 // 保证只有一个线程正在进行初始化操作 // 如果 sizeCtl < 0，说明另外的线程执行CAS操作成功，当前线程只需要让出CPU时间片 if ((sc = sizeCtl) < 0) // 让出 CPU 使用权 Thread.yield(); // lost initialization race; just spin else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) { // 3. 通过CAS方法，将sizeCtl修改为-1，有且只有一个线程能够修改成功 try { // 4. 初始化Node数组 if ((tab = table) == null || tab.length == 0) { // 得出数组的大小 int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY; @SuppressWarnings("unchecked") // 这里才真正的初始化数组 Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n]; table = tab = nt; // 计算数组中可用的大小：实际大小 n*0.75 // n-(n>>2) = n-(1/4)n = (3/4)n = 0.75 sc = n - (n >>> 2); } } finally { sizeCtl = sc; } break; } } return tab;}这里需要注意：计算数组中可用的大小（数组实际大小）时：n-(n>>2) = n-(1/4)n = (3/4)n = 0.75，位运算效率会高一些。
如果选择是无参的构造器的话，这里在 new Node 数组的时候会使用默认大小为 DEFAULT_CAPACITY（16），然后乘以加载因子 0.75 为 12，也就是说数组的可用大小为 12。
sizeCtl 是一个对象属性，使用了volatile关键字修饰保证并发的可见性，默认为 0，当第一次执行 put 操作时，通过 Unsafe.compareAndSwapInt() 方法，俗称CAS，将 sizeCtl修改为 -1，有且只有一个线程能够修改成功，接着执行 table 初始化任务。
如果别的线程发现 sizeCtl<0，意味着有另外的线程执行 CAS 操作成功，当前线程通过执行 Thread.yield() 让出 CPU 时间片等待 table 初始化完成。
从源码中可以发现 ConcurrentHashMap 的初始化是通过自旋和 CAS 操作完成的。里面的变量 sizeCtl，它的值决定着当前的初始化状态：
-1 说明正在初始化-N 说明有 N-1 个线程正在进行扩容表示 table 初始化大小，如果 table 没有初始化表示 table 容量，如果 table 已经初始化
5.2 helpTransfer() 帮组扩容
put() 方法中的第 5 步调用了 helpTransfer() 方法，如果 f.hash == -1，说明当前 f 是 ForwardingNode 节点，意味着有其他线程正在扩容，则一起进行扩容操作：
final Node<K,V>[] helpTransfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V> f) { Node<K,V>[] nextTab; int sc; // 1. 如果table不为空且node节点是转移类型，同时node节点的nextTable（新table）不为空，进行数据校验 if (tab != null && (f instanceof ForwardingNode) && (nextTab = ((ForwardingNode<K,V>)f).nextTable) != null) { // 2. 满足以上条件之后，尝试帮助扩容 // 数据数组的length得到一个标识符号 int rs = resizeStamp(tab.length); // 3. 如果nextTable没有被并发修改且tab也没有被并发修改，同时sizeCtl<0，说明还在扩容 while (nextTab == nextTable && table == tab && (sc = sizeCtl) < 0) { // 4. 对sizeCtl参数值进行分析判断 // 判断1：如果sizeCtl无符号右移16不等于rs，则标识符变化了 // 判断2：如果sizeCtl == rs+1，标识扩容结束了，不再线程进行扩容 // 判断3：如果sizeCtl == rs+65535，表示达到最大帮助线程的数量，即65535 // 判断4：如果转移下标transferIndex <= 0，表示扩容结束 // 满足任何一个判断，结束循环，返回table if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 || sc == rs + MAX_RESIZERS || transferIndex <= 0) break; // 5. 如果以上都不是，将sizeCtl + 1，表示增加了一个线程帮助其扩容 if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1)) { // 6. 对数组进行转移，执行完之后结束循环。 transfer(tab, nextTab); break; } } return nextTab; } return table;}这个过程操作步骤如下：
第1步，对 table、node 节点、node 节点的 nextTable，进行数据校验；第2步，根据数组的 length 得到一个标识符号；第3步，进一步校验 nextTab、tab、sizeCtl 值，如果 nextTab 没有被并发修改并且 tab 也没有被并发修改，同时 sizeCtl < 0，说明还在扩容；第4步，对 sizeCtl 参数值进行分析判断，如果不满足任何一个判断，将 sizeCtl + 1, 增加了一个线程帮助其扩容。
5.3 addCount() 扩容判断
put() 方法的第 9 步调用了 addCount() 方法，插入完成之后进行扩容判断：
private final void addCount(long x, int check) { // 1. 从putVal传入的参数是 x=1、check=0，只有hash冲突且它的结构是链表的结构时，check才会大于1 CounterCell[] as; long b, s; // 2. 利用CAS方法更新baseCount的值 if ((as = counterCells) != null || !U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) { CounterCell a; long v; int m; boolean uncontended = true; if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 || (a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null || !(uncontended = U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) { fullAddCount(x, uncontended); return; } if (check <= 1) return; s = sumCount(); } // 3. 检查是否需要扩容，默认check=1，需要检查 if (check >= 0) { Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc; // 4. 如果map.size()大于等于sizeCtl（达到扩容阈值需要扩容）并且table不是空，同时table的长度小于最大容量，可以扩容 while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null && (n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) { // 5. 根据length得到一个标识 int rs = resizeStamp(n); // sc=sizeCtl，如果小于0，标识正在扩容，尝试帮助扩容 if (sc < 0) { // 6. 对sizeCtl参数值进行分析判断，与帮助扩容阶段的判断一样 // 判断1：如果sizeCtl无符号右移16不等于rs，则标识符变化了 // 判断2：如果sizeCtl == rs+1，标识扩容结束了，不再线程进行扩容 // 判断3：如果sizeCtl == rs+65535，表示达到最大帮助线程的数量，即65535 // 判断4：如果转移下标transferIndex <= 0，表示扩容结束 // 满足任何一个判断，结束循环，返回table if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 || sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null || transferIndex <= 0) break; if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1)) transfer(tab, nt); } // 7. 如果不在扩容，将sizeCtl更新：标识符左移16位+2，也就是变成一个负数 else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2)) // 8. 进行扩容处理 transfer(tab, null); s = sumCount(); } }}这个过程操作步骤如下：
第1步，利用 CAS 将方法更新 baseCount 的值；第2步，检查是否需要扩容，默认 check = 1，需要检查；第3步，如果满足扩容条件，判断当前是否正在扩容，如果是正在扩容就一起扩容；第4步，如果不在扩容，将 sizeCtl 更新为负数，并进行扩容处理。
从 put 的流程中可以发现，里面大量的使用了 CAS 方法，CAS 表示比较与替换，里面有 3 个参数，分别是目标内存地址、旧值、新值，每次判断的时候，会将旧值与目标内存地址中的值进行比较，如果相等，就将新值更新到内存地址里，如果不相等，就继续循环，直到操作成功为止。
虽然使用的了CAS这种乐观锁方法，但是里面的细节设计的是很复杂的。
6.get 操作
get() 方法不涉及并发操作，直接查询就可以了：
public V get(Object key) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek; int h = spread(key.hashCode()); // 1. 判断数组是否为空，通过key定位到数组下标是否为空 if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) { // 2. 判断node节点第一个元素是不是要找到，如果是直接返回 if ((eh = e.hash) == h) { if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))) return e.val; } // 3. 如果是红黑树结构，就从红黑树里面查询 else if (eh < 0) // 头节点hash值小于0，说明正在扩容或者是红黑树，find查找 return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null; while ((e = e.next) != null) { // 是链表，遍历查询 if (e.hash == h && ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))) return e.val; } } return null;}get() 方法的步骤如下：
第1步，判断数组是否为空，通过 key 定位到数组下标是否为空；第2步，判断 node 节点第一个元素是不是要找到，如果是直接返回；第3步，如果是红黑树结构，就从红黑树里面查询；第4步，如果是链表结构，循环遍历判断；7.remove 操作
remove() 方法和 put() 方法类似，只是方向是反的。
扒一下 remove() 方法的源码：
public V remove(Object key) { return replaceNode(key, null, null);}/** * Implementation for the four public remove/replace methods: * Replaces node value with v, conditional upon match of cv if * non-null. If resulting value is null, delete. */final V replaceNode(Object key, V value, Object cv) { int hash = spread(key.hashCode()); // 1. 循环遍历数组 for (Node<K,V>[] tab = table;;) { Node<K,V> f; int n, i, fh; // 2. 参数校验 if (tab == null || (n = tab.length) == 0 || (f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) break; else if ((fh = f.hash) == MOVED) // 3. 帮助扩容 tab = helpTransfer(tab, f); else { V oldVal = null; boolean validated = false; // 4. 利用 synchronized 同步锁，保证并发时元素移除安全 synchronized (f) { if (tabAt(tab, i) == f) { // 4.1 判断当前冲突节点是否为链表结构，如果是循环遍历移除 if (fh >= 0) { validated = true; for (Node<K,V> e = f, pred = null;;) { K ek; if (e.hash == hash && ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))) { V ev = e.val; if (cv == null || cv == ev || (ev != null && cv.equals(ev))) { oldVal = ev; if (value != null) e.val = value; else if (pred != null) pred.next = e.next; else setTabAt(tab, i, e.next); } break; } pred = e; if ((e = e.next) == null) break; } } // 4.2 如果是红黑树结构，利用红黑二叉树特性进行查找并移除节点，最后调整红黑树结构 else if (f instanceof TreeBin) { validated = true; TreeBin<K,V> t = (TreeBin<K,V>)f; TreeNode<K,V> r, p; if ((r = t.root) != null && (p = r.findTreeNode(hash, key, null)) != null) { V pv = p.val; if (cv == null || cv == pv || (pv != null && cv.equals(pv))) { oldVal = pv; if (value != null) p.val = value; else if (t.removeTreeNode(p)) setTabAt(tab, i, untreeify(t.first)); } } } } } if (validated) { if (oldVal != null) { if (value == null) // 5. 因为check=-1，所以不会进行扩容操作，利用CAS操作修改baseCount值 addCount(-1L, -1); return oldVal; } break; } } } return null;}remove() 操作的步骤如下：
第1步，循环遍历数组，接着校验参数；第2步，判断是否有别的线程正在扩容，如果是一起扩容；第3步，用 synchronized 同步锁，保证并发时元素移除安全；第4步，因为 check= -1，所以不会进行扩容操作，利用 CAS 操作修改 baseCount 值。8.transfer() 方法
当 ConcurrentHashMap 容量不足的时候，需要对 table 进行扩容。这个方法的基本思想跟 HashMap 是很像的，但是由于它是支持并发扩容的，所以要复杂的多。原因是它支持多线程进行扩容操作，而并没有加锁。这样做的目的可能不仅仅是为了满足 concurrent 的要求，而是希望利用并发处理去减少扩容带来的时间影响。
扒一下 transfer() 方法的源码：
private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) { int n = tab.length, stride; if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE) stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range // 1. 新建Node数组，容量为之前的两倍 if (nextTab == null) { // initiating try { @SuppressWarnings("unchecked") Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1]; nextTab = nt; } catch (Throwable ex) { // try to cope with OOME sizeCtl = Integer.MAX_VALUE; return; } nextTable = nextTab; transferIndex = n; } int nextn = nextTab.length; // 2. 新建forwardingNode引用，在之后会用到 ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab); boolean advance = true; boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab for (int i = 0, bound = 0;;) { Node<K,V> f; int fh; // 3. 确定遍历中的索引i while (advance) { int nextIndex, nextBound; if (--i >= bound || finishing) advance = false; else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) { i = -1; advance = false; } else if (U.compareAndSwapInt (this, TRANSFERINDEX, nextIndex, nextBound = (nextIndex > stride ? nextIndex - stride : 0))) { bound = nextBound; i = nextIndex - 1; advance = false; } } // 4.将原数组中的元素复制到新数组中去 // 4.5 for循环退出，扩容结束修改sizeCtl属性 if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) { int sc; if (finishing) { nextTable = null; table = nextTab; sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1); return; } if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) { if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT) return; finishing = advance = true; i = n; // recheck before commit } } // 4.1 当前数组中第i个元素为null，用CAS设置成特殊节点forwardingNode(可以理解成占位符) else if ((f = tabAt(tab, i)) == null) advance = casTabAt(tab, i, null, fwd); // 4.2 如果遍历到ForwardingNode节点，说明这个点已经被处理过了，直接跳过 这里是控制并发扩容的核心 else if ((fh = f.hash) == MOVED) advance = true; // already processed else { synchronized (f) { if (tabAt(tab, i) == f) { Node<K,V> ln, hn; if (fh >= 0) { // 4.3 处理当前节点为链表的头结点的情况，构造两个链表：一个是原链表、另一个是原链表的反序排列 int runBit = fh & n; Node<K,V> lastRun = f; for (Node<K,V> p = f.next; p != null; p = p.next) { int b = p.hash & n; if (b != runBit) { runBit = b; lastRun = p; } } if (runBit == 0) { ln = lastRun; hn = null; } else { hn = lastRun; ln = null; } for (Node<K,V> p = f; p != lastRun; p = p.next) { int ph = p.hash; K pk = p.key; V pv = p.val; if ((ph & n) == 0) ln = new Node<K,V>(ph, pk, pv, ln); else hn = new Node<K,V>(ph, pk, pv, hn); } // 在nextTable的i位置上插入一个链表 setTabAt(nextTab, i, ln); // 在nextTable的i+n的位置上插入另一个链表 setTabAt(nextTab, i + n, hn); // 在table的i位置上插入forwardNode节点，表示已经处理过该节点 setTabAt(tab, i, fwd); // 设置advance为true，返回到上面的while循环中就可以执行i--操作 advance = true; } // 4.4 处理当前节点是TreeBin时的情况，操作和上面的类似 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; 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); if ((h & n) == 0) { if ((p.prev = loTail) == null) lo = p; else loTail.next = p; loTail = p; ++lc; } else { if ((p.prev = hiTail) == null) hi = p; else hiTail.next = p; hiTail = p; ++hc; } } 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; setTabAt(nextTab, i, ln); setTabAt(nextTab, i + n, hn); setTabAt(tab, i, fwd); advance = true; } } } } }}整个扩容操作分为两个部分：
第一部分是构建一个 nextTable，它的容量是原来的两倍，这个操作是单线程完成的。新建 table 数组的代码为：Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1]，在原容量大小的基础上右移一位。
第二个部分就是将原来 table 中的元素复制到 nextTable 中，主要是遍历复制的过程。根据运算得到当前遍历的数组的位置 i，然后利用 tabAt() 方法获得 i 位置的元素再进行判断：
如果这个位置为空，就在原 table 中的 i 位置放入 forwardNode 节点，这个也是触发并发扩容的关键点；如果这个位置是 Node 节点（fh>=0），如果它是一个链表的头节点，就构造一个反序链表，把他们分别放在 nextTable 的 i 和 i+n 的位置上；如果这个位置是 TreeBin 节点（fh<0），也做一个反序处理，并且判断是否需要 untreefi，把处理的结果分别放在 nextTable 的 i 和 i+n 的位置上；遍历过所有的节点以后就完成了复制工作，这时让 nextTable 作为新的 table，并且更新 sizeCtl 为新容量的 0.75 倍 ，完成扩容。设置为新容量的 0.75 倍代码为 sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1)，仔细体会下是不是很巧妙，n<<1 相当于 n 左移一位表示 n 的两倍即 2n，n>>>1 右一位相当于 n 除以 2 即 0.5n，然后两者相减为 2n-0.5n=1.5n，就刚好等于新容量的 0.75 倍即 2n*0.75=1.5n。9.与 size 相关的一些方法
对于 ConcurrentHashMap 来说，这个 table 里到底装了多少东西其实是个不确定的数量，因为不可能在调用 size() 方法的时候像 GC 的 “stop the world” 一样让其他线程都停下来让你去统计，因此只能说这个数量是个估计值。对于这个估计值，ConcurrentHashMap 也是大费周章才计算出来的。
为了统计元素个数，ConcurrentHashMap 定义了一些变量和一个内部类:
/** * A padded cell for distributing counts. Adapted from LongAdder * and Striped64. See their internal docs for explanation. */@sun.misc.Contended static final class CounterCell { volatile long value; CounterCell(long x) { value = x; }}/******************************************/ /** * 实际上保存的是hashmap中的元素个数 利用CAS锁进行更新 但它并不用返回当前hashmap的元素个数 */private transient volatile long baseCount;/** * Spinlock (locked via CAS) used when resizing and/or creating CounterCells. */private transient volatile int cellsBusy;/** * Table of counter cells. When non-null, size is a power of 2. */private transient volatile CounterCell[] counterCells;mappingCount 与 size() 方法：
mappingCount 与 size() 方法的类似，从给出的注释来看，应该使用 mappingCount 代替 size 方法，两个方法都没有直接返回 basecount ，而是统计一次这个值，而这个值其实也是一个大概的数值，因此可能在统计的时候有其他线程正在执行插入或删除操作。
public int size() { long n = sumCount(); return ((n < 0L) ? 0 : (n > (long)Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE : (int)n);} /** * Returns the number of mappings. This method should be used * instead of {@link #size} because a ConcurrentHashMap may * contain more mappings than can be represented as an int. The * value returned is an estimate; the actual count may differ if * there are concurrent insertions or removals. * * @return the number of mappings * @since 1.8 */public long mappingCount() { long n = sumCount(); return (n < 0L) ? 0L : n; // ignore transient negative values} final long sumCount() { CounterCell[] as = counterCells; CounterCell a; long sum = baseCount; if (as != null) { for (int i = 0; i < as.length; ++i) { if ((a = as[i]) != null) sum += a.value;//所有counter的值求和 } } return sum;}3 CAS（乐观锁）CAS 是乐观锁的一种实现方式，是一种轻量级锁，JUC 中很多工具类的实现就是基于 CAS 的。
CAS 操作的流程如下图所示。线程在读取数据时不进行加锁，在准备写回数据时，比较原值是否被修改，若未被其他线程修改则写回，若已被修改，则重新执行读取流程。
这是一种乐观策略，认为并发操作并不总会发生。
乐观锁在开发场景中非常常用。
举个例子，假如我们要修改数据库中的一条数据，修改之前要先拿到它原来的值，然后还要在 SQL 中加一个判断：原来的值 == 现在拿到的它的原来的值是否一样，一样的话就可以修改了，不一样就说明被别的线程修改了，我们直接 return 错误就好了。
# oldValue 就是我们执⾏前查询出来的值update a set value = newValue where value = #{oldValue}1.CAS 关键操作tabAt
static final <K,V> Node<K,V> tabAt(Node<K,V>[] tab, int i) { return (Node<K,V>)U.getObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE);}该方法用来获取 table 数组中索引为 i 的 Node 元素。
casTabAt
static final <K,V> boolean casTabAt(Node<K,V>[] tab, int i, Node<K,V> c, Node<K,V> v) { return U.compareAndSwapObject(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, c, v);}利用 CAS 操作设置 tab 数组中索引为 i 的元素。
setTabAt
static final <K,V> void setTabAt(Node<K,V>[] tab, int i, Node<K,V> v) { U.putObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, v);}该方法用来设置 table 数组中索引为 i 的元素。
2.CAS 是否一定能保证数据没有被别的线程修改过？
当然不能。比如很经典的 ABA 问题，CAS 就无法判断。其实这一点在快速失败机制中也遇到了类似的问题。
3.什么是 ABA？
就是说，一个线程把值改为了 B，另一个线程又把值改为了 A。这个时候判断线程是否被修改，发现它的值还是 A，所以它并不知道这个值是否被修改过。其实在大多数场景下只是追求最终结果，结果正确就可以。
但是在实际开发中，是需要记录每一步的修改过程的，比如银行转账，每次的修改都应该是有记录的，方便回溯。
4.如何解决 ABA 问题？
方法1：版本号验证
用版本号去验证（可自定义组合而成）。比如说，我在修改前去查询它原来的值所对应的版本号，每次判断都将值和版本号一起进行判断，判断成功就给版本号加 1，说明记录下了这一次的操作。
# 判断原来的值和版本号是否匹配，中间有别的线程修改，值可能相等，但是版本号一定不相同update a set value = newValue ,vision = vision + 1 where value = #{oldValue} and vision = #{vision} 所以这样就解决了ABA问题，保证了一个线程操作的数据不被别的线程所修改。
方法2：时间戳
其实时间戳和版本号作用是一样的，异曲同工.对一个数据进行操作的时候把时间戳也带上，我们知道时间戳每一刻都在变化，所以任何时候的操作只要记录下来时间戳，后续再对该数据进行操作时带上时间戳进行判断就解决了 ABA 问题。
5.CAS乐观锁效率很高，synchronized 效率不是很好，为什么 JDK 1.8 之后反而增加了 synchronized 同步锁的数量？
synchronized 之前一直都是重量级的锁，但是后来 Java 官方是对它进行过升级了，它现在采用的是锁升级的方式去做的。
针对 sychronized 获取锁的方式，JVM 使用了锁升级的优化方式，就是先使用偏向锁优先同一线程，然后再次获取锁：
如果失败，就会升级为 CAS 轻量级锁；如果失败就会短暂自旋，防止线程被系统挂起；最后如果上述都失败，就会升级为重量级锁。
所以 synchronized 升级后，刚开始不是直接就使用重量级锁，而是通过很多轻量级锁的方式一步步升级上去的。
4 总结1.JDK 1.7
JDK 1.7 中 ConcurrentHashMap 使用的是分段锁来减小锁粒度，分割成若干个 Segment，然后每一个 Segment 上同时只有一个线程可以操作，每一个 Segment 都是一个类似 HashMap 数组的结构，它可以扩容，它的冲突会转化为链表。但是 Segment 的个数一但初始化就不能改变。
在 put 的时候需要锁住 Segment；get 的时候不加锁，使用 volatile 来保证可见性。当要统计全局时（size()），首先会尝试多次计算 modcount 来确定：这几次尝试中，是否有其他线程进行了修改操作。如果没有，则直接返回 size；如果有，则需要依次锁住所有的 Segment 来计算。
2.JDK 1.8
JDK 1.8 中的 ConcurrentHashMap 使用的 Synchronized 锁加 CAS 的机制。结构也由 JDK 1.7 中的 Segment 数组 + HashEntry 数组 + 链表 进化成了 Node 数组 + 链表 / 红黑树，Node 是类似于一个 HashEntry 的结构。它的冲突再达到一定大小时会转化成红黑树，在冲突小于一定数量时又退回链表。
3.对比
1.8 之前 put 定位节点时要先定位到具体的 segment，然后再在 segment 中定位到具体的桶。而在 1.8 的时候摒弃了 segment 臃肿的设计，直接针对的是 Node[] tale数组中的每一个桶，进一步减小了锁粒度。并且防止拉链过长导致性能下降，当链表长度大于 8 的时候采用红黑树的设计。
主要设计上的变化有以下几点:
不采用 segment 而采用 node，锁住 node 来实现减小锁粒度。设计了 MOVED 状态，在 resize 的过程中线程 2 还在 put 数据的话，线程 2 会帮助 resize。使用 3 个 CAS 操作来确保 node 的一些操作的原子性，这种方式代替了锁。sizeCtl 的不同值来代表不同含义，起到了控制的作用。采用 synchronized 而不是 ReentrantLock。
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