ConcurrentHashMap 与HashMap和Hashtable 最大的不同在于：put和 get 两次Hash到达指定的HashEntry，第一次hash到达Segment,第二次到达Segment里面的Entry,然后在遍历entry链表

从1.7到1.8版本，由于HashEntry从链表变成了红黑树所以 concurrentHashMap的时间复杂度从O(n)到O(log(n))
HashEntry最小的容量为2
Segment的初始化容量是16;
HashEntry在1.8中称为Node,链表转红黑树的值是8 ,当Node链表的节点数大于8时Node会自动转化为TreeNode,会转换成红黑树的结构

1.7和1.8区别

JDK1.7版本：ReentrantLock+Segment+HashEntry
JDK1.8版本：synchronized+CAS+HashEntry+红黑树
1.JDK1.8降低锁的粒度，JDK1.7锁的粒度是基于Segment的，包含多个HashEntry，而JDK1.8锁的粒度就是HashEntry
2.JDK1.8使用红黑树来优化链表
3.JDK1.8为什么使用内置锁synchronized来代替重入锁ReentrantLock

因为粒度降低了，在相对而言的低粒度加锁方式，synchronized并不比ReentrantLock差，在粗粒度加锁中ReentrantLock可能通过Condition来控制各个低粒度的边界，更加的灵活，而在低粒度中，Condition的优势就没有了。
synchronized之前一直都是重量级的锁，但是后来java官方是对他进`行过升级的，他现在采用的是锁升级的方式去做的。
针对 synchronized 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。最后如果以上都失败就升级为重量级锁。
所以是一步步升级上去的，最初也是通过很多轻量级的方式锁定的。

可以看出到了jdk1.8 锁的粒度进一步细化，那么为什么能够进一步细化并且使用synchronized替换1.7中的ReentrantLock，还是因为，synchronized锁升级的优化，使得锁在更细粒度下仍然有更好的表现

构造函数

1.7

public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
                             float loadFactor, int concurrencyLevel) {
    if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
        throw new IllegalArgumentException();
    if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS)
        concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS;
    // 找的2的整数次幂
    int sshift = 0;  //ssize从1变成大于等于concurrencyLevel的2次幂需要左移的次数
    int ssize = 1;  
    //依据给定的concurrencyLevel并行度，找到最适合的segments数组的长度，
    // 该长度为大于concurrencyLevel的最小的2的n次方
    while (ssize < concurrencyLevel) {
        ++sshift;
        ssize <<= 1;
    }
    this.segmentShift = 32 - sshift;
    this.segmentMask = ssize - 1;
    if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
        initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
        
  
    int c = initialCapacity / ssize;
    //如果使用默认参数，也就是initialCapacity是16，concurrencyLevel是16，那么ssize也就是16，c是1，下面c++这句就不会执行
    if (c * ssize < initialCapacity)
        ++c;
    //最后计算出来的c相当于initialCapacity / ssize向上取整
    
     //cap是每个分段锁中HashEntry数组的长度
    int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY
    while (cap < c)
        cap <<= 1;
    // 新建segments 数组，初始化 segments[0]
    Segment<K,V> s0 =
        new Segment<K,V>(loadFactor, (int)(cap * loadFactor),
                         (HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap]);
    Segment<K,V>[] ss = (Segment<K,V>[])new Segment[ssize];
    UNSAFE.putOrderedObject(ss, SBASE, s0); // ordered write of segments[0]
    this.segments = ss;
}

构造方法分析：
参数：
initialCapacity，代表的是HashEntry[]数组的大小，也就是ConcurrentHashMap的大小。初始化默认为16.
loadFactor，负载因子，在判断扩容的时候用到，默认是0.75
concurrencyLevel，并发级别，代表Segment[]数组的大小，也就是分段锁的个数，默认是16（jdk1.8为了兼容jdk1.7也有这个构造参数，但是功能含义已经不一样了）
我们举一个例子，假如new ConcurrentHashMap(32, 0.75, 16)就是新建了一个ConcurrentHashMap，他的容量是32，分段锁的个数是16，也就是每个Segment里面HashEntry[]数组的长度是2。但是new ConcurrentHashMap()时，每个Segment里面HashEntry[]数组的长度也是2，因为ConcurrentHashMap规定了Segment数组中HashEntry数组的长度是2。
下面这段代码保证了Segment数组的大小是大于concurrencyLevel的最小2的整数次幂(每左移一次都相当于乘上2，直到值大于concurrencyLevel才停止左移)，ssize是初始化Segment数组的大小。

	int ssize = 1;
    while (ssize < concurrencyLevel) {
        ssize <<= 1;
    }
    Segment<K,V>[] ss = (Segment<K,V>[])new Segment[ssize];

Segment数组的大小为2的整数次幂是因为计算hash值的时候采用与运算(key.hashcode & length-1)，加快了计算速度，减少了哈希碰撞。
下面这段代码保证了每个HasHashEntry数组的长度也是2的整数次幂。并且数组长度最小为2。如果比2小就取2。

   int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY //最小值，常量2
   while (cap < c)
       cap <<= 1;
   new HashEntry[cap];

举例：new ConcurrentHashMap(33, 0.75, 16) ，那么Segment数组的大小是16，因为最后一个参数是16，16正好是2的整数次方，而HashEntry数组的长度：

  int c = initialCapacity / ssize;   // 33/16=2
    
    if (c * ssize < initialCapacity)// 2*16<33
        ++c;                                    //  c=3
    //最后计算出来的c相当于initialCapacity / ssize向上取整
    
     //cap是每个分段锁中HashEntry数组的长度
    int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY
    while (cap < c)  //  2<3
        cap <<= 1;   // cap=4

长度为4.

1.8

 // concurrencyLevel，并发线程数 
 public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
                          float loadFactor, int concurrencyLevel) {
     if (!(loadFactor > 0.0f) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
         throw new IllegalArgumentException();
     if (initialCapacity < concurrencyLevel) 
     	 // 初始容量参数小于并发线程数，将初始容量参数赋值为并发线程数
         initialCapacity = concurrencyLevel;
     // 计算数组长度
     long size = (long)(1.0 + (long)initialCapacity / loadFactor);
     int cap = (size >= (long)MAXIMUM_CAPACITY) ?
         MAXIMUM_CAPACITY : tableSizeFor((int)size);
     this.sizeCtl = cap;
 }

1.8中concurrencyLevel的作用仅仅是一个判断，要求initialCapacity大于等于concurrencyLevel

JDK1.7的实现（ReentrantLock+Segment+HashEntry）

在JDK1.7版本中，ConcurrentHashMap的数据结构是由一个Segment数组和多个HashEntry组成，如下图所示：
在这里插入图片描述

Segment数组的意义就是将一个大的table分割成多个小的table来进行加锁，也就是上面的提到的锁分离技术，而每一个Segment元素存储的是HashEntry数组+链表，这个和HashMap的数据存储结构一样。
Segment的大小ssize默认为 DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL =16

put操作

对于ConcurrentHashMap的数据插入，这里要进行两次Hash去定位数据的存储位置。
Segment实现了ReentrantLock,也就带有锁的功能，当执行put操作时，会进行第一次key的hash来定位Segment的位置，如果该Segment还没有初始化，即通过CAS操作进行赋值，然后进行第二次hash操作，找到相应的HashEntry的位置。

get操作

ConcurrentHashMap的get操作跟HashMap类似，只是ConcurrentHashMap第一次需要经过一次hash定位到Segment的位置，然后再hash定位到指定的HashEntry，遍历该HashEntry下的链表进行对比，成功就返回，不成功就返回null
为什么get不加锁可以保证线程安全
首先获取value,我们要先定位到segment,使用了UNSAFE的getObjectVolatile具有读的volatile语义,也就表示在多线程情况下,我们依旧能获取最新的segment.
获取hashentry[],由于table是每个segment内部的成员变量,使用volatile修饰的,所以我们也能获取最新的table.
然后我们获取具体的hashentry,也时使用了UNSAFE的getObjectVolatile具有读的volatile语义,然后遍历查找返回.
总结：我们发现整个get过程中使用了大量的volatile关键字,其实就是保证了可见性(加锁也可以,但是降低了性能),get只是读取操作,所以我们只需要保证读取的是最新的数据即可.

size操作

计算ConcurrentHashMap的元素大小是一个有趣的问题，因为他是并发操作的，就是在你计算size的时候，他还在并发的插入数据，可能会导致你计算出来的size和你实际的size有相差（在你return size的时候，插入了多个数据），要解决这个问题，JDK1.7版本用两种方案
1、第一种方案他会使用不加锁的模式去尝试多次计算ConcurrentHashMap的size，最多三次，比较前后两次计算的结果，结果一致就认为当前没有元素加入，计算的结果是准确的
2、第二种方案是如果第一种方案不符合，他就会给每个Segment加上锁，然后计算ConcurrentHashMap的size返回(美团面试官的问题,多个线程下如何确定size)

rehash操作

ConcurrentHashMap的扩容仅仅是和每个Segment中的HashEntry数组的长度有关。但需要扩容时，只扩容当前Segment中的HashEntry数组即可。也就ConcurrentHashMap中的Segment数组在初始化的时候就确定了，后面扩容不会改变这个长度。
相比较HashMap的resize操作，ConcurrentHashMap的rehash原理类似。但是对其做了一定优化，避免让所有节点进行计算操作。
由于扩容是基于2的幂指来操作，假设扩容前某HashEntry对应到Segment中数组的index为i，数组的容量为capacity，那么扩容后该HashEntry对应到新数组中的index只可能为i或者i+capacity,因此大多数HashEntry节点在扩容前后index可以保持部件。基于此，rehash()方法中会定位第一个后续所有节点在扩容后idnex都保持不变的节点，然后将这个节点之前的所有节点重排即可。

JDK1.8的实现（synchronized+CAS+HashEntry+红黑树）

· 取消segments字段
· table数组＋单向链表-----> table数组+ 单向链表+ 红黑树【对于链表个数超过8(默认值)的列表，jdk1.8中采用了红黑树的结构，那么查询的时间复杂度可以降低到O(logN)，可以改进性能。】
JDK1.8的实现已经摒弃了Segment的概念，而是直接用Node数组+链表+红黑树的数据结构来实现，并发控制使用Synchronized和CAS来操作。
Node是ConcurrentHashMap存储结构的基本单元，继承于HashMap中的Entry，用于存储数据

put操作

如果没有初始化就先调用initTable()方法对其初始化；
对key进行hash计算，求得值没有哈希冲突的话，则利用自旋CAS操作来进行插入数据；
如果存在hash冲突，那么就加synchronized锁来保证线程安全
如果存在扩容，那么就去协助扩容
加完数据之后，再判断是否还需要扩容

get操作

据计算出来的 hashcode 寻址，如果就在桶上那么直接返回值。
如果正在扩容，且当前节点已经扩容完成，那么根据ForwardingNode查找扩容后的table上的对应数据
如果是红黑树那就按照树的方式获取值。如果不满足那就按照链表的方式遍历获取值。

size操作

在JDK1.8版本中，对于size的计算，在扩容和addCount()方法就已经有处理了，可以注意一下Put函数，里面就有addCount()函数，早就计算好的，然后你size的时候直接给你。JDK1.7是在调用size()方法才去计算，其实在并发集合中去计算size是没有多大的意义的，因为size是实时在变的，只能计算某一刻的大小，但是某一刻太快了，人的感知是一个时间段，所以并不是很精确

transfer扩容

1.8版本的扩容比较复杂，具体可以看哲这篇的解析ConcurrentHashMap 成员、方法分析
helpTransfer 会在put，remove,get时发现当前槽的头节点为MOVE状态时也就是已经转换为ForwardingNode,代表当前节点已经转移完毕，整个ConcurrentHashMap还正在扩容，说明整个concurrenHashMap正在扩容。那么进入helpTransfer方法，协助进行扩容，直到扩容完成，那么如果当前需要操作的节点还不是ForwardingNode即还没有完成扩容操作，那么会直接使用源tab，进行操作，对于写操作，也就是说，扩容期间，除了锁住头节点的槽，和已经扩容完成的节点，其他节点依然正常读写。不会因为访问这些节点进入协助扩容！，可见ConcurrentHashMap对锁粒度的控制十分细。