

# 1.ConcurrentHashmap简介 #
在使用HashMap时在多线程情况下扩容会出现CPU接近100%的情况，因为hashmap并不是线程安全的，通常我们可以使用在java体系中古老的hashtable类，该类基本上所有的方法都采用synchronized进行线程安全的控制，可想而知，在高并发的情况下，每次只有一个线程能够获取对象监视器锁，这样的并发性能的确不令人满意。另外一种方式通过Collections的`Map<K,V> synchronizedMap(Map<K,V> m)`将hashmap包装成一个线程安全的map。比如SynchronzedMap的put方法源码为：

	public V put(K key, V value) {
	    synchronized (mutex) {return m.put(key, value);}
	}

实际上SynchronizedMap实现依然是采用synchronized独占式锁进行线程安全的并发控制的。同样，这种方案的性能也是令人不太满意的。针对这种境况，Doug Lea大师不遗余力的为我们创造了一些线程安全的并发容器，让每一个java开发人员倍感幸福。相对于hashmap来说，ConcurrentHashMap就是线程安全的map，其中**利用了锁分段的思想提高了并发度**。


ConcurrentHashMap在JDK1.6的版本网上资料很多，有兴趣的可以去看看。
JDK 1.6版本关键要素：

1. segment继承了ReentrantLock充当锁的角色，为每一个segment提供了线程安全的保障；
2. segment维护了哈希散列表的若干个桶，每个桶由HashEntry构成的链表。

而到了JDK 1.8的ConcurrentHashMap就有了很大的变化，光是代码量就足足增加了很多。1.8版本舍弃了segment，并且大量使用了synchronized，以及CAS无锁操作以保证ConcurrentHashMap操作的线程安全性。至于为什么不用ReentrantLock而是Synchronzied呢？实际上，synchronzied做了很多的优化，包括偏向锁，轻量级锁，重量级锁，可以依次向上升级锁状态，但不能降级（关于synchronized可以[看这篇文章](https://juejin.im/post/5ae6dc04f265da0ba351d3ff)），因此，使用synchronized相较于ReentrantLock的性能会持平甚至在某些情况更优，具体的性能测试可以去网上查阅一些资料。另外，底层数据结构改变为采用数组+链表+红黑树的数据形式。

# 2.关键属性及类 #
在了解ConcurrentHashMap的具体方法实现前，我们需要系统的来看一下几个关键的地方。

> **ConcurrentHashMap的关键属性**

1. **table**
volatile 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。

2. **nextTable**
volatile 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

3. **sizeCtl**
volatile 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。

4. **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，在进行重试**。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);
		    }
		}


> **ConcurrentHashMap中关键内部类**

1. **Node**
Node类实现了Map.Entry接口，主要存放key-value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;
				......
		}

另外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。

2. **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

		**
		 * Nodes for use in TreeBins
		 */
		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;
				......
		}

3. **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
				......
		}

4. **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;
		    }
		   .....
		}


> **CAS关键操作**


在上面我们提及到在ConcurrentHashMap中会大量使用CAS修改它的属性和一些操作。因此，在理解ConcurrentHashMap的方法前我们需要了解下面几个常用的利用CAS算法来保障线程安全的操作。

1. **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。

2. **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table数组中索引为i的元素

3. **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


# 3.重点方法讲解 #
在熟悉上面的这核心信息之后，我们接下来就来依次看看几个常用的方法是怎样实现的。
## 3.1 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，一共提供了如下几个构造器方法：

	// 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16
	ConcurrentHashMap()
	// 2. 给定map的大小
	ConcurrentHashMap(int initialCapacity) 
	// 3. 给定一个map
	ConcurrentHashMap(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)

ConcurrentHashMap一共给我们提供了5中构造器方法，具体使用请看注释，我们来看看第2种构造器，传入指定大小时的情况，该构造器源码为：

	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;
	}

这段代码的逻辑请看注释，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，在对指定值做进一步处理。最后将cap赋值给sizeCtl,关于sizeCtl的说明请看上面的说明，**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**。tableSizeFor做了哪些事情了？源码为：

	/**
	 * 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;
	}

通过注释就很清楚了，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concurrentHashMapd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**。

## 3.2 initTable方法 ##
直接上源码：

	private final Node<K,V>[] initTable() {
	    Node<K,V>[] tab; int sc;
	    while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
	        if ((sc = sizeCtl) < 0)
				// 1. 保证只有一个线程正在进行初始化操作
	            Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
	        else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
	            try {
	                if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
						// 2. 得出数组的大小
	                    int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
	                    @SuppressWarnings("unchecked")
						// 3. 这里才真正的初始化数组
	                    Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
	                    table = tab = nt;
						// 4. 计算数组中可用的大小：实际大小n*0.75（加载因子）
	                    sc = n - (n >>> 2);
	                }
	            } finally {
	                sizeCtl = sc;
	            }
	            break;
	        }
	    }
	    return tab;
	}

代码的逻辑请见注释，有可能存在一个情况是多个线程同时走到这个方法中，为了保证能够正确初始化，在第1步中会先通过if进行判断，若当前已经有一个线程正在初始化即sizeCtl值变为-1，这个时候其他线程在If判断为true从而调用Thread.yield()让出CPU时间片。正在进行初始化的线程会调用U.compareAndSwapInt方法将sizeCtl改为-1即正在初始化的状态。另外还需要注意的事情是，在第四步中会进一步计算数组中可用的大小即为数组实际大小n乘以加载因子0.75.可以看看这里乘以0.75是怎么算的，0.75为四分之三，这里`n - (n >>> 2)`是不是刚好是n-(1/4)n=(3/4)n，挺有意思的吧:)。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。

## 3.3 put方法 ##
使用ConcurrentHashMap最长用的也应该是put和get方法了吧，我们先来看看put方法是怎样实现的。调用put方法时实际具体实现是putVal方法，源码如下：

	/** Implementation for put and putIfAbsent */
	final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
	    if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
		//1. 计算key的hash值
	    int hash = spread(key.hashCode());
	    int binCount = 0;
	    for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
	        Node<K,V> f; int n, i, fh;
			//2. 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)
	            tab = initTable();
			//3. tab中索引为i的位置的元素为null，则直接使用CAS将值插入即可
	        else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
	            if (casTabAt(tab, i, null,
	                         new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
	                break;                   // no lock when adding to empty bin
	        }
			//4. 当前正在扩容
	        else if ((fh = f.hash) == MOVED)
	            tab = helpTransfer(tab, f);
	        else {
	            V oldVal = null;
	            synchronized (f) {
	                if (tabAt(tab, i) == f) {
						//5. 当前为链表，在链表中插入新的键值对
	                    if (fh >= 0) {
	                        binCount = 1;
	                        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;
	                            }
	                        }
	                    }
						// 6.当前为红黑树，将新的键值对插入到红黑树中
	                    else if (f instanceof TreeBin) {
	                        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;
	                        }
	                    }
	                }
	            }
				// 7.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) {
	                if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
	                    treeifyBin(tab, i);
	                if (oldVal != null)
	                    return oldVal;
	                break;
	            }
	        }
	    }
		//8.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 
	    addCount(1L, binCount);
	    return null;
	}

put方法的代码量有点长，我们按照上面的分解的步骤一步步来看。**从整体而言，为了解决线程安全的问题，ConcurrentHashMap使用了synchronzied和CAS的方式**。在之前了解过HashMap以及1.8版本之前的ConcurrenHashMap都应该知道ConcurrentHashMap结构图，为了方面下面的讲解这里先直接给出，如果对这有疑问的话，可以在网上随便搜搜即可。

![ConcurrentHashMap散列桶数组结构示意图](http://upload-images.jianshu.io/upload_images/2615789-1884312328f221e7.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)






如图（图片摘自网络），ConcurrentHashMap是一个哈希桶数组，如果不出现哈希冲突的时候，每个元素均匀的分布在哈希桶数组中。当出现哈希冲突的时候，是**标准的链地址的解决方式**，将hash值相同的节点构成链表的形式，称为“拉链法”，另外，在1.8版本中为了防止拉链过长，当链表的长度大于8的时候会将链表转换成红黑树。table数组中的每个元素实际上是单链表的头结点或者红黑树的根节点。当插入键值对时首先应该定位到要插入的桶，即插入table数组的索引i处。那么，怎样计算得出索引i呢？当然是根据key的hashCode值。


> 1. spread()重哈希，以减小Hash冲突

我们知道对于一个hash表来说，hash值分散的不够均匀的话会大大增加哈希冲突的概率，从而影响到hash表的性能。因此通过spread方法进行了一次重hash从而大大减小哈希冲突的可能性。spread方法为：

	static final int spread(int h) {
	    return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS;
	}

该方法主要是**将key的hashCode的低16位于高16位进行异或运算**，这样不仅能够使得hash值能够分散能够均匀减小hash冲突的概率，另外只用到了异或运算，在性能开销上也能兼顾，做到平衡的trade-off。

> 2.初始化table

紧接着到第2步，会判断当前table数组是否初始化了，没有的话就调用initTable进行初始化，该方法在上面已经讲过了。

> 3.能否直接将新值插入到table数组中

从上面的结构示意图就可以看出存在这样一种情况，如果插入值待插入的位置刚好所在的table数组为null的话就可以直接将值插入即可。那么怎样根据hash确定在table中待插入的索引i呢？很显然可以通过hash值与数组的长度取模操作，从而确定新值插入到数组的哪个位置。而之前我们提过ConcurrentHashMap的大小总是2的幂次方，(n - 1) & hash运算等价于对长度n取模，也就是hash%n，但是位运算比取模运算的效率要高很多，Doug lea大师在设计并发容器的时候也是将性能优化到了极致，令人钦佩。

确定好数组的索引i后，就可以可以tabAt()方法（该方法在上面已经说明了，有疑问可以回过头去看看）获取该位置上的元素，如果当前Node f为null的话，就可以直接用casTabAt方法将新值插入即可。

> 4.当前是否正在扩容

如果当前节点不为null，且该节点为特殊节点（forwardingNode）的话，就说明当前concurrentHashMap正在进行扩容操作，关于扩容操作，下面会作为一个具体的方法进行讲解。那么怎样确定当前的这个Node是不是特殊的节点了？是通过判断该节点的hash值是不是等于-1（MOVED）,代码为(fh = f.hash) == MOVED，对MOVED的解释在源码上也写的很清楚了：

	static final int MOVED     = -1; // hash for forwarding nodes


> 5.当table[i]为链表的头结点，在链表中插入新值

在table[i]不为null并且不为forwardingNode时，并且当前Node f的hash值大于0（fh >= 0）的话说明当前节点f为当前桶的所有的节点组成的链表的头结点。那么接下来，要想向ConcurrentHashMap插入新值的话就是向这个链表插入新值。通过synchronized (f)的方式进行加锁以实现线程安全性。往链表中插入节点的部分代码为：

	if (fh >= 0) {
	    binCount = 1;
	    for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
	        K ek;
			// 找到hash值相同的key,覆盖旧值即可
	        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) {
				//如果到链表末尾仍未找到，则直接将新值插入到链表末尾即可
	            pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
	                                      value, null);
	            break;
	        }
	    }
	}

这部分代码很好理解，就是两种情况：1. 在链表中如果找到了与待插入的键值对的key相同的节点，就直接覆盖即可；2. 如果直到找到了链表的末尾都没有找到的话，就直接将待插入的键值对追加到链表的末尾即可

> 6.当table[i]为红黑树的根节点，在红黑树中插入新值

按照之前的数组+链表的设计方案，这里存在一个问题，即使负载因子和Hash算法设计的再合理，也免不了会出现拉链过长的情况，一旦出现拉链过长，甚至在极端情况下，查找一个节点会出现时间复杂度为O(n)的情况，则会严重影响ConcurrentHashMap的性能，于是，在JDK1.8版本中，对数据结构做了进一步的优化，引入了红黑树。而当链表长度太长（默认超过8）时，链表就转换为红黑树，利用红黑树快速增删改查的特点提高ConcurrentHashMap的性能，其中会用到红黑树的插入、删除、查找等算法。当table[i]为红黑树的树节点时的操作为：

	if (f instanceof TreeBin) {
	    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;
	    }
	}

首先在if中通过`f instanceof TreeBin`判断当前table[i]是否是树节点，这下也正好验证了我们在最上面介绍时说的TreeBin会对TreeNode做进一步封装，对红黑树进行操作的时候针对的是TreeBin而不是TreeNode。这段代码很简单，调用putTreeVal方法完成向红黑树插入新节点，同样的逻辑，**如果在红黑树中存在于待插入键值对的Key相同（hash值相等并且equals方法判断为true）的节点的话，就覆盖旧值，否则就向红黑树追加新节点**。

> 7.根据当前节点个数进行调整

当完成数据新节点插入之后，会进一步对当前链表大小进行调整，这部分代码为：

	if (binCount != 0) {
	    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
	        treeifyBin(tab, i);
	    if (oldVal != null)
	        return oldVal;
	    break;
	}

很容易理解，如果当前链表节点个数大于等于8（TREEIFY_THRESHOLD）的时候，就会调用treeifyBin方法将tabel[i]（第i个散列桶）拉链转换成红黑树。

至此，关于Put方法的逻辑就基本说的差不多了，现在来做一些总结：


整体流程：

1. 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；
2. 如果当前table数组还未初始化，先将table数组进行初始化操作；
3. 如果这个位置是null的，那么使用CAS操作直接放入；
4. 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；
5. 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；
6. 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；
7. 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；
8. 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。 


## 3.4 get方法 ##
看完了put方法再来看get方法就很容易了，用逆向思维去看就好，这样存的话我反过来这么取就好了。get方法源码为：

	public V get(Object key) {
	    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
		// 1. 重hash
	    int h = spread(key.hashCode());
	    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
	        (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
	        // 2. table[i]桶节点的key与查找的key相同，则直接返回
			if ((eh = e.hash) == h) {
	            if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
	                return e.val;
	        }
			// 3. 当前节点hash小于0说明为树节点，在红黑树中查找即可
	        else if (eh < 0)
	            return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
	        while ((e = e.next) != null) {
			//4. 从链表中查找，查找到则返回该节点的value，否则就返回null即可
	            if (e.hash == h &&
	                ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
	                return e.val;
	        }
	    }
	    return null;
	}

代码的逻辑请看注释，首先先看当前的hash桶数组节点即table[i]是否为查找的节点，若是则直接返回；若不是，则继续再看当前是不是树节点？通过看节点的hash值是否为小于0，如果小于0则为树节点。如果是树节点在红黑树中查找节点；如果不是树节点，那就只剩下为链表的形式的一种可能性了，就向后遍历查找节点，若查找到则返回节点的value即可，若没有找到就返回null。


## 3.5 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。我想这样做的目的不仅仅是为了满足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。transfer方法源码为：


	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;
	                    }
	                }
	            }
	        }
	    }
	}

代码逻辑请看注释,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：

1. 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；
2. 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
3. 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
4. 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右移一位表示n的两倍即2n,n>>>1左右一位相当于n除以2即0.5n,然后两者相减为2n-0.5n=1.5n,是不是刚好等于新容量的0.75倍即2n*0.75=1.5n。最后用一个示意图来进行总结（图片摘自网络）：

![ConcurrentHashMap扩容示意图](http://upload-images.jianshu.io/upload_images/2615789-f82d0791c6493019.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)




## 3.6 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;
	}




> **addCount方法**

在put方法结尾处调用了addCount方法，把当前ConcurrentHashMap的元素个数+1这个方法一共做了两件事,更新baseCount的值，检测是否进行扩容。

	private final void addCount(long x, int check) {
	    CounterCell[] as; long b, s;
	    //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();
	    }
	    //如果check值大于等于0 则需要检验是否需要进行扩容操作
	    if (check >= 0) {
	        Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
	        while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
	               (n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {
	            int rs = resizeStamp(n);
	            //
	            if (sc < 0) {
	                if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
	                    sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
	                    transferIndex <= 0)
	                    break;
	                 //如果已经有其他线程在执行扩容操作
	                if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
	                    transfer(tab, nt);
	            }
	            //当前线程是唯一的或是第一个发起扩容的线程  此时nextTable=null
	            else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
	                                         (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
	                transfer(tab, null);
	            s = sumCount();
	        }
	    }
	}




# 4. 总结 #

JDK6,7中的ConcurrentHashmap主要使用Segment来实现减小锁粒度，分割成若干个Segment，在put的时候需要锁住Segment，get时候不加锁，使用volatile来保证可见性，当要统计全局时（比如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。

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:

1. 不采用segment而采用node，锁住node来实现减小锁粒度。
2. 设计了MOVED状态 当resize的中过程中 线程2还在put数据，线程2会帮助resize。
3. 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。
4. sizeCtl的不同值来代表不同含义，起到了控制的作用。
5. 采用synchronized而不是ReentrantLock

更多关于1.7版本与1.8版本的ConcurrentHashMap的实现对比，可以参考[这篇文章](http://www.jianshu.com/p/e694f1e868ec)。


> 参考文章

1.8版本ConcurrentHashMap

1. [http://www.importnew.com/22007.html](http://www.importnew.com/22007.html)
2. [http://www.jianshu.com/p/c0642afe03e0](http://www.jianshu.com/p/c0642afe03e0)

1.8版本的HashMap

[http://www.importnew.com/20386.html](http://www.importnew.com/20386.html)