在多线程环境下，使用HashMap进行put操作时存在丢失数据的情况，为了避免这种bug的隐患，强烈建议使用ConcurrentHashMap代替HashMap，为了对ConcurrentHashMap有更深入的了解，本文将对ConcurrentHashMap1.7和1.8的不同实现进行分析。
jdk1.7中采用Segment + HashEntry的方式进行实现，结构如下：
ConcurrentHashMap初始化时，计算出Segment数组的大小ssize和每个Segment中HashEntry数组的大小cap，并初始化Segment数组的第一个元素；其中ssize大小为2的幂次方，默认为16，cap大小也是2的幂次方，最小值为2，最终结果根据根据初始化容量initialCapacity进行计算，计算过程如下：
1 2 3 4 5 if (c * ssize < initialCapacity) ++c; int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY; while (cap < c) cap <<= 1 ;其中Segment在实现上继承了ReentrantLock，这样就自带了锁的功能。
当执行put方法插入数据时，根据key的hash值，在Segment数组中找到相应的位置，如果相应位置的Segment还未初始化，则通过CAS进行赋值，接着执行Segment对象的put方法通过加锁机制插入数据，实现如下：
场景：线程A和线程B同时执行相同Segment对象的put方法
1、线程A执行tryLock()方法成功获取锁，则把HashEntry对象插入到相应的位置；2、线程B获取锁失败，则执行scanAndLockForPut()方法，在scanAndLockForPut方法中，会通过重复执行tryLock()方法尝试获取锁，在多处理器环境下，重复次数为64，单处理器重复次数为1，当执行tryLock()方法的次数超过上限时，则执行lock()方法挂起线程B；3、当线程A执行完插入操作时，会通过unlock()方法释放锁，接着唤醒线程B继续执行；
因为ConcurrentHashMap是可以并发插入数据的，所以在准确计算元素时存在一定的难度，一般的思路是统计每个Segment对象中的元素个数，然后进行累加，但是这种方式计算出来的结果并不一样的准确的，因为在计算后面几个Segment的元素个数时，已经计算过的Segment同时可能有数据的插入或则删除，在1.7的实现中，采用了如下方式：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 try { for (;;) { if (retries++ == RETRIES_BEFORE_LOCK) { for ( int j = 0 ; j < segments.length; ++j) ensureSegment(j).lock(); // force creation } sum = 0L; size = 0 ; overflow = false ; for ( int j = 0 ; j < segments.length; ++j) { Segment<K,V> seg = segmentAt(segments, j); if (seg != null ) { sum += seg.modCount; int c = seg.count; if (c < 0 || (size += c) < 0 ) overflow = true ; } } if (sum == last) break ; last = sum; } } finally { if (retries > RETRIES_BEFORE_LOCK) { for ( int j = 0 ; j < segments.length; ++j) segmentAt(segments, j).unlock(); } }先采用不加锁的方式，连续计算元素的个数，最多计算3次：1、如果前后两次计算结果相同，则说明计算出来的元素个数是准确的；2、如果前后两次计算结果都不同，则给每个Segment进行加锁，再计算一次元素的个数；
1.8中放弃了Segment臃肿的设计，取而代之的是采用Node + CAS + Synchronized来保证并发安全进行实现，结构如下：
只有在执行第一次put方法时才会调用initTable()初始化Node数组，实现如下：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 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; }当执行put方法插入数据时，根据key的hash值，在Node数组中找到相应的位置，实现如下：
1、如果相应位置的Node还未初始化，则通过CAS插入相应的数据；
1 2 3 4 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 }2、如果相应位置的Node不为空，且当前该节点不处于移动状态，则对该节点加synchronized锁，如果该节点的hash不小于0，则遍历链表更新节点或插入新节点；
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 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 ; } } }3、如果该节点是TreeBin类型的节点，说明是红黑树结构，则通过putTreeVal方法往红黑树中插入节点；
1 2 3 4 5 6 7 8 9 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; } }4、如果binCount不为0，说明put操作对数据产生了影响，如果当前链表的个数达到8个，则通过treeifyBin方法转化为红黑树，如果oldVal不为空，说明是一次更新操作，没有对元素个数产生影响，则直接返回旧值；
1 2 3 4 5 6 7 if (binCount != 0 ) { if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD) treeifyBin(tab, i); if (oldVal != null ) return oldVal; break ; }5、如果插入的是一个新节点，则执行addCount()方法尝试更新元素个数baseCount；
1.8中使用一个volatile类型的变量baseCount记录元素的个数，当插入新数据或则删除数据时，会通过addCount()方法更新baseCount，实现如下：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 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(); }1、初始化时counterCells为空，在并发量很高时，如果存在两个线程同时执行CAS修改baseCount值，则失败的线程会继续执行方法体中的逻辑，使用CounterCell记录元素个数的变化；
2、如果CounterCell数组counterCells为空，调用fullAddCount()方法进行初始化，并插入对应的记录数，通过CAS设置cellsBusy字段，只有设置成功的线程才能初始化CounterCell数组，实现如下：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 else if (cellsBusy == 0 && counterCells == as && U.compareAndSwapInt( this , CELLSBUSY, 0 , 1 )) { boolean init = false ; try { // Initialize table if (counterCells == as) { CounterCell[] rs = new CounterCell[ 2 ]; rs[h & 1 ] = new CounterCell(x); counterCells = rs; init = true ; } } finally { cellsBusy = 0 ; } if (init) break ; }3、如果通过CAS设置cellsBusy字段失败的话，则继续尝试通过CAS修改baseCount字段，如果修改baseCount字段成功的话，就退出循环，否则继续循环插入CounterCell对象；
1 2 else if (U.compareAndSwapLong( this , BASECOUNT, v = baseCount, v + x)) break ;所以在1.8中的size实现比1.7简单多，因为元素个数保存baseCount中，部分元素的变化个数保存在CounterCell数组中，实现如下：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 public int size() { long n = sumCount(); return ((n < 0L) ? 0 : (n > ( long )Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE : ( int )n); } 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; } } return sum; }通过累加baseCount和CounterCell数组中的数量，即可得到元素的总个数；
转载于:https://www.cnblogs.com/owenma/p/8723095.html
