ConcurrentHashMap的整体架构

1.8中的存储结构：
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它是由数组、单向链表、红黑树组成的。

当们去初始化一个ConcurrentHashMap实例的时候，默认会初始化一个长度等于16的数组。

由于ConcurrentHashMap的核心仍然是Hash表，所以必然会存在hash冲突的问题。所以ConcurrentHashMap采用链式寻址的方式来解决Hash表的冲突。

当Hash冲突比较多的时候，会造成链表长度较长的问题，所以这种情况下会使得ConcurrentHashMap中的一个数组元素的查询复杂度会增加，所以在JDK1.8里面，引入了红黑树机制。

当数组长度大于64并且链表的长度大于等于8的时候，单向链表就会转化成红黑树。另外随着ConcurrentHashMap的一个动态扩容，一旦链表的长度小于8，红黑树会退化成单项链表。

ConcurrentHashMap的基本功能

本质上是一个HashMap，因此功能和HashMap是一样的。但是ConcurrentHashMap在HashMap的基础上提供了并发安全的一个实现。

并发安全的主要实现是通过对于Node节点去加锁来保证数据更新的安全性。
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如何在并发性能和数据安全性之间去做好平衡：
在很多地方都有类似的设计，比如说像cpu的三级缓存、mysql的buffer_pool、Synchronized的锁升级等等。

ConcurrentHashMap也做了类似的一个优化，主要体现在几个方面：

在JDK1.8里面，ConcurrentHashMap它的锁的粒度是数组中的某一个节点。而在JDK1.7里面，它锁定的是Segment，锁的范围要更大，所以性能上它会更低。
引入红黑树这样一个机制，去降低了数据查询的时间复杂度。红黑树的时间复杂度是O(logn)。
当数组的长度不够的时候，ConcurrentHashMap它需要对数组进行扩容，而在扩容的时间上，ConcurrentHashMap引入了多线程并发扩容的一个实现。简单来说，就是多个线程对原始数组进行分片，分片之后，每个线程去负责一个分片的数据迁移。从而去整体地提升了扩容过程中的数据迁移的一个效率。
ConcurrentHashMap它有一个size()方法来获取总的元素个数，而在多线程并发场景中，在保证原子性的前提下去实现元素个数的累加。性能是非常低的。所以ConcurrentHashMap在这个方面做了两个点的优化：
当线程竞争不激烈的时候，直接采用CAS的方式来实现元素个数的一个原子递增。如果线程竞争比较激烈的情况下，使用一个数组来维护元素的个数。如果要增加总的元素个数的时候，直接从数组中随机选择一个再通过CAS算法来实现原子递增。它的核心思想是引入了数组来实现对并发更新的一个负载。

参考资料：【Java面试】面试被问：ConcurrentHashMap 底层实现原理？