ConcurrentHashMap实现原理JDK1.7
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ConcurrentHashMap的底层数据结构是数组+单向链表。与HashMap不同，它的数组元素的数据结构为Segment，Segment本身又是数组+链表的结构，如下所示：
HashTable容器在竞争激烈的并发环境下表现出效率低下的原因是所有访问HashTable的线程都必须竞争同一把锁，那假如容器里有多把锁，每一把锁用于锁容器其中一部分数据，那么当多线程访问容器里不同数据段的数据时，线程间就不会存在锁竞争，从而可以有效的提高并发访问效率，这就是ConcurrentHashMap所使用的锁分段技术，首先将数据分成一段一段的存储，然后给每一段数据配一把锁，当一个线程占用锁访问其中一个段数据的时候，其他段的数据也能被其他线程访问。
ConcurrentHashMap初始化方法是通过initialCapacity/loadFacto/concurrencyLevel几个参数来初始化segments数组，每个segment里的HashEntry数组 。
初始化segments数组
初始化segmentShift和segmentMask。这两个全局变量在定位segment时的哈希算法里需要使用。
初始化每个Segment
initialCapacity是ConcurrentHashMap的初始化容量，loadfactor是每个segment的负载因子，在构造方法里需要通过这两个参数来初始化数组中的每个segment。
segment里HashEntry数组的长度=initialCapacity除以ssize的倍数c，如果c大于1，就会取大于等于c的2的N次方值，所以cap不是1，就是2的m次幂。segment的容量threshold＝(int)cap*loadFactor，默认情况下initialCapacity等于16，loadfactor等于0.75，通过运算cap等于1，threshold等于零。
计算key的哈希值
在插入和获取元素的时候，必须先通过哈希算法定位到Segment。可以看到ConcurrentHashMap会首先使用Wang/Jenkins hash的变种算法对元素的hashCode进行一次再哈希。
Wang/Jenkins hash：通过再哈希能让数字的每一位都能参加到哈希运算当中，从而减少哈希冲突。
定位segment：TODO
先通过哈希值定位到segment，再通过哈希算法定位到元素：
get操作的高效之处在于整个get过程不需要加锁，除非读到的值是空的才会加锁重读，我们知道HashTable容器的get方法是需要加锁的，那么ConcurrentHashMap的get操作是如何做到不加锁的呢？原因是它的get方法里将要使用的共享变量都定义成volatile（如用于统计当前Segement大小的count字段和用于存储值的HashEntry的value）。在get操作里只需要读不需要写共享变量count和value，所以可以不用加锁。之所以不会读到过期的值，是根据java内存模型的happen before原则，对volatile字段的写入操作先于读操作，即使两个线程同时修改和获取volatile变量，get操作也能拿到最新的值，这是用volatile替换锁的经典应用场景。
由于put方法里需要对共享变量进行写入操作，所以为了线程安全，在操作共享变量时必须得加锁。Put方法首先定位到Segment，然后在Segment里进行插入操作。插入操作需要经历两个步骤，第一步判断是否需要对Segment里的HashEntry数组进行扩容，第二步定位添加元素的位置然后放在HashEntry数组里。
判断是否需要扩容：在插入元素前会先判断Segment里的HashEntry数组是否==容量（threshold），如果超过阀值，数组进行扩容。Segment的扩容判断比HashMap更恰当：HashMap是在插入元素后判断元素是否==容量，如果到达了就进行扩容，但是很有可能扩容之后再没有新元素插入，这时HashMap就进行了一次无效的扩容。
如何扩容：扩容的时候首先会创建一个两倍于原容量的数组，然后将原数组里的元素进行再hash后插入到新的数组里。为了高效，ConcurrentHashMap不会对整个容器进行扩容，而只对某个segment进行扩容。
如果我们要统计整个ConcurrentHashMap里元素的大小，就必须统计所有Segment里元素的大小后求和。Segment里的全局变量count是一个volatile变量，那么在多线程场景下，我们是不是直接把所有Segment的count相加就可以得到整个ConcurrentHashMap大小了呢？不是的，虽然相加时可以获取每个Segment的count的最新值，但是拿到之后可能累加前使用的count发生了变化，那么统计结果就不准了。所以最安全的做法，是在统计size的时候把所有Segment的put，remove和clean方法全部锁住，但是这种做法显然非常低效。 因为在累加count操作过程中，之前累加过的count发生变化的几率非常小，所以ConcurrentHashMap的做法是先尝试2次通过不锁住Segment的方式来统计各个Segment大小，如果统计的过程中，容器的count发生了变化，则再采用加锁的方式来统计所有Segment的大小。
那么ConcurrentHashMap是如何判断在统计的时候容器是否发生了变化呢？使用modCount变量，在put , remove和clean方法里操作元素前都会将变量modCount进行加1，那么在统计size前后比较modCount是否发生变化，从而得知容器的大小是否发生变化。
ConcurrentHashMap 是一个并发散列映射表的实现，它允许完全并发的读取，并且支持给定数量的并发更新。相比于HashTable和用同步包装器包装的 HashMap（Collections.synchronizedMap(new HashMap())），ConcurrentHashMap 拥有更高的并发性。在HashTable 和由同步包装器包装的 HashMap 中，使用一个全局的锁来同步不同线程间的并发访问。同一时间点，只能有一个线程持有锁，也就是说在同一时间点，只能有一个线程能访问容器。这虽然保证多线程间的安全并发访问，但同时也导致对容器的访问变成串行化的了。
在使用锁来协调多线程间并发访问的模式下，减小对锁的竞争可以有效提高并发性。有两种方式可以减小对锁的竞争：
减小请求同一个锁的频率。
减少持有锁的时间。
ConcurrentHashMap 的高并发性主要来自于三个方面：
用分离锁实现多个线程间的更深层次的共享访问：减小了请求同一个锁的频率
用 HashEntery 对象的不变性来降低执行读操作的线程在遍历链表期间对加锁的需求。
通过对同一个 Volatile 变量的写 / 读访问，协调不同线程间读 / 写操作的内存可见性。
通过 HashEntery 对象的不变性及对同一个 Volatile 变量的读 / 写来协调内存可见性，使得读操作大多数时候不需要加锁就能成功获取到需要的值。由于散列映射表在实际应用中大多数操作都是成功的读操作，所以 2 和 3 既可以减少请求同一个锁的频率，也可以有效减少持有锁的时间。
聊聊并发（四）——深入分析ConcurrentHashMap，略有改动。
