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ConcurrentHashMap 的实现原理基本都是大厂面试必考内容，今天主要谈ConcurrentHashMap的实现原理@mikechen
内容目录：
- 哈希表
- ConcurrentHashMap与HashMap、HashTable的区别
- ConcurrentHashMap在JDK1.7和JDK1.8版本的区别
为了彻底搞清楚ConcurrentHashMap的实现机制，我会先从它的底层数据实现：哈希表谈起。
一：哈希表
1.介绍
哈希表就是一种以 键-值(key-indexed) 存储数据的结构，我们只要输入待查找的值即key，即可查找到其对应的值。
哈希的思路很简单，如果所有的键都是整数，那么就可以使用一个简单的无序数组来实现：将键作为索引，值即为其对应的值，这样就可以快速访问任意键的值。这是对于简单的键的情况，我们将其扩展到可以处理更加复杂的类型的键。
2.链式哈希表
链式哈希表从根本上说是由一组链表构成。每个链表都可以看做是一个“桶”，我们将所有的元素通过散列的方式放到具体的不同的桶中。插入元素时，首先将其键传入一个哈希函数（该过程称为哈希键），函数通过散列的方式告知元素属于哪个“桶”，然后在相应的链表头插入元素。查找或删除元素时，用同们的方式先找到元素的“桶”，然后遍历相应的链表，直到发现我们想要的元素。因为每个“桶”都是一个链表，所以链式哈希表并不限制包含元素的个数。然而，如果表变得太大，它的性能将会降低。
3.应用场景
我们熟知的缓存技术（比如redis、memcached）的核心其实就是在内存中维护一张巨大的哈希表，还有大家熟知的HashMap、ConcurrentHashMap等的应用。
二：ConcurrentHashMap与HashMap等的区别
1.HashMap
我们知道HashMap是线程不安全的，在多线程环境下，使用Hashmap进行put操作会引起死循环，导致CPU利用率接近100%，所以在并发情况下不能使用HashMap。
2.HashTable
HashTable和HashMap的实现原理几乎一样，差别无非是
HashTable不允许key和value为null
HashTable是线程安全的
但是HashTable线程安全的策略实现代价却太大了，简单粗暴，get/put所有相关操作都是synchronized的，这相当于给整个哈希表加了一把大锁，如下图所示：
多线程访问时候，只要有一个线程访问或操作该对象，那其他线程只能阻塞，相当于将所有的操作串行化，在竞争激烈的并发场景中性能就会非常差。
3.ConcurrentHashMap
主要就是为了应对hashmap在并发环境下不安全而诞生的，ConcurrentHashMap的设计与实现非常精巧，大量的利用了volatile，final，CAS等lock-free技术来减少锁竞争对于性能的影响。
我们都知道Map一般都是数组+链表结构（JDK1.8该为数组+红黑树）。
ConcurrentHashMap避免了对全局加锁改成了局部加锁操作，这样就极大地提高了并发环境下的操作速度，由于ConcurrentHashMap在JDK1.7和1.8中的实现非常不同，接下来我们谈谈JDK在1.7和1.8中的区别。
三：JDK1.7版本的ConcurrentHashMap的实现原理
在JDK1.7中ConcurrentHashMap采用了数组+Segment+分段锁的方式实现。
1.Segment(分段锁)
ConcurrentHashMap中的分段锁称为Segment，它即类似于HashMap的结构，即内部拥有一个Entry数组，数组中的每个元素又是一个链表,同时又是一个ReentrantLock（Segment继承了ReentrantLock）。
2.内部结构
ConcurrentHashMap使用分段锁技术，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，能够实现真正的并发访问。如下图是ConcurrentHashMap的内部结构图：
我们可以了解到，ConcurrentHashMap定位一个元素的过程需要进行两次Hash操作。
第一次Hash，定位到Segment。
第二次Hash，定位到元素所在的链表的头部。
3.该结构的优劣势
坏处
这一种结构的带来的副作用是Hash的过程要比普通的HashMap要长
好处
写操作的时候可以只对元素所在的Segment进行加锁即可，不会影响到其他的Segment，这样，在最理想的情况下，ConcurrentHashMap可以最高同时支持Segment数量大小的写操作（刚好这些写操作都非常平均地分布在所有的Segment上）。
所以，通过这一种结构，ConcurrentHashMap的并发能力可以大大的提高。
四：JDK1.8版本的ConcurrentHashMap的实现原理
JDK8中ConcurrentHashMap参考了JDK8 HashMap的实现，采用了数组+链表+红黑树的实现方式来设计，如下图所示：
内部大量采用CAS操作，这里我简要介绍下CAS。
CAS
CAS是compare and swap的缩写，即我们所说的比较交换。cas是一种基于锁的操作，而且是乐观锁。在java中锁分为乐观锁和悲观锁。悲观锁是将资源锁住，等一个之前获得锁的线程释放锁之后，下一个线程才可以访问。而乐观锁采取了一种宽泛的态度，通过某种方式不加锁来处理资源，比如通过给记录加version来获取数据，性能较悲观锁有很大的提高。
CAS 操作包含三个操作数 —— 内存位置（V）、预期原值（A）和新值(B)。
如果内存地址里面的值和A的值是一样的，那么就将内存里面的值更新成B。CAS是通过无限循环来获取数据的，若果在第一轮循环中，a线程获取地址里面的值被b线程修改了，那么a线程需要自旋，到下次循环才有可能机会执行。
JDK8 中,彻底放弃了Segment转而采用的是Node**，其设计思想也不再是JDK1.7中的分段锁思想。
Node：保存key，value及key的hash值的数据结构。其中,value和next都用volatile修饰，保证并发的可见性。
class Node implements Map.Entry { final int hash; final K key; volatile V val; volatile Node next; //… 省略部分代码 }
Java8 ConcurrentHashMap结构基本上和Java8的HashMap一样，不过保证线程安全性。
在JDK8中ConcurrentHashMap的结构，由于引入了红黑树，使得ConcurrentHashMap的实现非常复杂.
我们都知道，红黑树是一种性能非常好的二叉查找树，其查找性能为O（logN），但是其实现过程也非常复杂，而且可读性也非常差，DougLea的思维能力确实不是一般人能比的，早期完全采用链表结构时Map的查找时间复杂度为O（N），JDK8中ConcurrentHashMap在链表的长度大于某个阈值的时候,会将链表转换成红黑树进一步提高其查找性能。
五：ConcurrentHashMap总结
其实可以看出,JDK1.8版本的ConcurrentHashMap的数据结构已经接近HashMap.
相对而言，ConcurrentHashMap只是增加了同步的操作来控制并发，从JDK1.7版本的ReentrantLock+Segment+HashEntry，到JDK1.8版本中synchronized+CAS+HashEntry+红黑树。
1.数据结构
取消了Segment分段锁的数据结构，取而代之的是数组+链表+红黑树的结构。
2.保证线程安全机制
JDK1.7采用segment的分段锁机制实现线程安全，其中segment继承自ReentrantLock。JDK1.8采用CAS+Synchronized保证线程安全。
3.锁的粒度
原来是对需要进行数据操作的Segment加锁，现调整为对每个数组元素加锁（Node）。
4.链表转化为红黑树
定位结点的hash算法简化会带来弊端,Hash冲突加剧,因此在链表节点数量大于8时，会将链表转化为红黑树进行存储。
5.查询时间复杂度
从原来的遍历链表O(n)，变成遍历红黑树O(logN)。
以上，是ConcurrentHashMap 实现原理的详细解析，欢迎评论区留言交流或拓展。
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