ConcurrentHashMap 是在Java中提供的用于在高并发场景下保证线程安全的哈希表使用实现。通过巧妙的数据结构设计来保证在并发场景下能够很好的体现出其并发的性能，并且在保证性能的同时也保证了其数据操作的线程安全性。

下面我们就来介绍一下ConcurrentHashMap 的主要原理和机制。

分段锁机制（Segment Locks）

在Java8 之前的ConcurrentHashMap 中使用了分段锁机制来保证线程安全性以及使用数据操作性能。通过用分段锁机制，将整个的Hash表分成了多个数据段（Segment），然后每个段中都包含了一个小的哈希表，然后每个小段都会有一个独立的锁。通过这样的方式，在多个线程共同访问的时候，就可以访问不同段内的数据，从而实现高并发访问以及数据安全操作。

如下所示

static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable {
    // Segment 的字段和方法
}

CAS 操作和自旋锁

在Java 8之后，ConcurrentHashMap改进将内部的并发控制实现机制改成了基于CAS（Compare-And-Swap）操作和自旋锁来实现并发控制。如上图所示，在之前的分享中我们介绍过CAS算法相关的内容。CAS是一种无锁算法也就是乐观锁实现，它是通过硬件支持的原子操作来更新变量，避免了传统锁机制带来的性能开销。

CAS 操作是通过 sun.misc.Unsafe 类提供的原子操作来实现的。以下是 putVal 方法中使用 CAS 的部分代码。

final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
    // 略去部分代码
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> f; int n, i, fh;
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = initTable()).length;
    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
    }
    // 略去部分代码
}

在上面的代码中，casTabAt方法 就是使用了CAS机制来确保线程安全。

Node 和 TreeBin 结构

在Java 8的ConcurrentHashMap中还引入了Node和TreeBin 两个数据结构，用来提升Hash表的操作性能。如下所示。

• Node：ConcurrentHashMap的基本结构单元。每个桶（bucket）包含一个链表，链表中的每个元素都是一个Node对象。

如下所示

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;
    }
    
    // 其他方法
}

• TreeBin：当链表长度超过一定阈值（默认8）时，链表会转换为红黑树，以提高查询效率。

如下所示

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;
    
    // 其他字段和方法
}

ConcurrentHashMap数据结构

在ConcurrentHashMap 中所提供的底层数据结构是一个Node[]数组结构。如下所示。是一个用来初始化数组的私有方法。

private final Node<K,V>[] initTable() {
    Node<K,V>[] tab; int sc;
    while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
        if ((sc = sizeCtl) < 0)
            Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
        else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
            try {
                if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
                    int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
                    @SuppressWarnings("unchecked")
                    Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
                    table = tab = nt;
                    sc = n - (n >>> 2);
                }
            } finally {
                sizeCtl = sc;
            }
            break;
        }
    }
    return tab;
}

ConcurrentHashMap并发控制

ConcurrentHashMap 中提供了如下的并发控制实现方式。如下所示。

• 对于读操作来讲，在大多数的情况下对于读操作都是无锁的，可以直接读取节点数据。
• 对于写操作来讲，通常情况下的一般写操作（如插入、更新、删除）都是通过CAS操作和自旋锁实现。并且在插入和更新时，如果遇到冲突，会使用synchronized锁定相应的桶或树节点。

其代码如下所示，展示了在putVal方法中涉及到 synchronized 的部分操作。

synchronized (f) {
    if (tabAt(tab, i) == f) {
        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;
                }
            }
        }
        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;
            }
        }
    }
}

扩容操作

扩容是ConcurrentHashMap中较为复杂的操作。在使用过程中，当负载因子超过阈值的时候，就会触发数组扩容机制。

在进行扩容操作的时候，会对每个桶中的数据都进行重新的分配，将其重新计算之后，分配到新的桶中。

当然在操作的过程中，为了避免出现一些数据不一致的情况，在扩容的过程中也是通过为避免扩容过程中数据不一致，扩容操作也是通过CAS和自旋锁来实现并发控控制操作的，如下所示。

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;
    if (nextTab == null) {
        try {
            @SuppressWarnings("unchecked")
            Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1];
            nextTab = nt;
        } catch (Throwable ex) {
            sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
            return;
        }
        nextTable = nextTab;
        transferIndex = n;
    }
    int nextn = nextTab.length;
    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;
        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;
            }
        }
        // 略去部分代码
    }
}

在上面的代码中，我们可以看到，在ConcurrentHashMap的内部实现是如何支持并发操作的，在ConcurrentHashMap内部实现中，利用CAS操作、自旋锁、synchronized关键字、以及红黑树和渐进式扩容等技术，在保证数据处理的高效性的同时，也保证了数据并发操作的数据安全性。

总结

ConcurrentHashMap通过分段锁机制（Java 7 及以前）、CAS 操作和自旋锁（Java 8 及以后）、红黑树结构和渐进式扩容等技术，实现了高效的并发访问和修改。提供了在高并发环境下的高效哈希表实现，并且ConcurrentHashMap在多线程环境中也提供良好的性能和线程安全性。