前言
你是否有过这样的经历：信心满满地进入面试房间，慷慨激昂地进行自我介绍，一度以为自己稳操胜券，直到面试官开口：“你是学Java的是吧？那你知道ConcurrentHashMap的实现原理吗？你知道ConcurrentHashMap1.7和1.8的区别吗？你知道ConcurrentHashMap使用什么技术来保证线程安全吗？你能说说ConcurrentHashMap的put()方法吗？跟我说说ConcurrentHashmap 不支持 key 或者 value 为 null 的原因？put()方法如何实现线程安全呢？ConcurrentHashMap扩容机制？ConcurrentHashMap的get方法是否要加锁，为什么？为什么使用ConcurrentHashMap？
ConcurrentHashMap迭代器是强一致性还是弱一致性？HashMap呢？JDK1.7与JDK1.8中ConcurrentHashMap的区别？……”
为了让自己在面试的时候能够不卑不亢地将ConcurrentHashMap娓娓道来，鄙人下定决心要好好整理ConcurrentHashMap，奈何实在是太复杂了……尽力而为吧。
一、ConcurrentHashMap的实现原理
ConcurrentHashMap的出现主要为了解决hashmap在并发环境下不安全。
JDK1.8ConcurrentHashMap的设计与实现非常精巧，大量的利用了volatile，CAS等乐观锁技术来减少锁竞争对于性能的影响，ConcurrentHashMap保证线程安全的方案是：
1、JDK1.8：synchronized+CAS+HashEntry+红黑树；
2、JDK1.7：ReentrantLock+Segment+HashEntry。
1、 JDK1.7：Segment+HashEntry
在JDK1.7中ConcurrentHashMap由Segment(分段锁)数组结构和HashEntry数组组成，且主要通过Segment(分段锁)技术实现线程安全。
Segment是一种可重入锁，是一种数组和链表的结构，一个Segment中包含一个HashEntry数组，每个HashEntry又是一个链表结构，因此在ConcurrentHashMap查询一个元素的过程需要进行两次Hash操作，如下所示：
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
JDK7中的ConcurrentHashMap由Segment和 HashEntry组成，即ConcurrentHashMap把哈希桶数组切分成小数组(Segment)，每个小数组有n个 HashEntry组成。
将数据分为一段一段的存储，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段数据时,其他段的数据也能被其他线程访问，实现并发访问。
看看Segment的源码：
Segment是ConcurrentHashMap的一个内部类主要的组成,继承自ReentrantLock。volatile修饰HashEntry<K, V>[] table可以保证在数组扩容时的可见性。
volatile修饰HashEntry 的数据value和下一个节点next，保证了多线程环境下数据获取时的可见性!
2、JDK1.8：synchronized+CAS+红黑树
JDK8 中ConcurrentHashMap 选择了与 HashMap 相同的 Node 数组 + 链表 + 红黑树结构。
在锁的实现上，抛弃了原有的 Segment 分段锁，采用 CAS + synchronized 实现更加细粒度的锁。将锁的级别控制在了更细粒度的哈希桶数组元素级别，只需要锁住这个链表头节点（或红黑树的根节点），就不会影响其他的哈希桶数组元素的读写，大大提高了并发度。
Node的源码：
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash; final K key; volatile V val; volatile Node<K,V> next; }
ConcurrentHashMap采用Node类作为基本的存储单元，每个键值对(key-value)都存储在一个Node中，使用了volatile关键字修饰value和next，保证并发的可见性。其中Node子类有：
1、ForwardingNode：扩容节点，只是在扩容阶段使用的节点，主要作为一个标记，在处理并发时起着关键作用，有了ForwardingNodes，也是ConcurrentHashMap有了分段的特性，提高了并发效率；
2、TreeBin：TreeNode的代理节点，用于维护TreeNodes，ConcurrentHashMap的红黑树存放的是TreeBin；
3、TreeNode：用于树结构中，红黑树的节点（当链表长度大于8时转化为红黑树），此节点不能直接放入桶内，只能是作为红黑树的节点；
4、ReservationNode：保留结点
ConcurrentHashMap中查找元素、替换元素和赋值元素都是基于sun.misc.Unsafe中原子操作实现多并发的无锁化操作。
static final <K,V> Node<K,V> tabAt(Node<K,V>[] tab, int i) { return (Node<K,V>)U.getObjectAcquire(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE); } static final <K,V> boolean casTabAt(Node<K,V>[] tab, int i, Node<K,V> c, Node<K,V> v) { return U.compareAndSetObject(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, c, v); } static final <K,V> void setTabAt(Node<K,V>[] tab, int i, Node<K,V> v) { U.putObjectRelease(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, v); }
3、JDK1.7与JDK1.8中ConcurrentHashMap的区别总结
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+红黑树都是如此。
（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头结点加锁；
（4）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)。
二、ConcurrentHashMap的put方法
1、流程及源码
/** * Maps the specified key to the specified value in this table. * Neither the key nor the value can be null. * * <p>The value can be retrieved by calling the {@code get} method * with a key that is equal to the original key. * * @param key key with which the specified value is to be associated * @param value value to be associated with the specified key * @return the previous value associated with {@code key}, or * {@code null} if there was no mapping for {@code key} * @throws NullPointerException if the specified key or value is null */ public V put(K key, V value) { return putVal(key, value, false); } final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) { if (key == null || value == null) throw new NullPointerException(); int hash = spread(key.hashCode()); int binCount = 0; for (Node<K,V>[] tab = table;;) { Node<K,V> f; int n, i, fh; if (tab == null || (n = tab.length) == 0) tab = initTable(); 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 } else if ((fh = f.hash) == MOVED) tab = helpTransfer(tab, f); else { V oldVal = null; 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; } } } } if (binCount != 0) { if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD) treeifyBin(tab, i); if (oldVal != null) return oldVal; break; } } } addCount(1L, binCount); return null; }
1、如果key或者value为null，则抛出空指针异常，和HashMap不同的是HashMap单线程是允许为Null
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
2、for的死循环，为了实现CAS的无锁化更新，如果table为null或者table的长度为0，则初始化table，调用initTable()方法（第一次put数据，调用默认参数实现，其中重要的sizeCtl参数）。
//计算索引的第一步，传入键值的hash值 int hash = spread(key.hashCode()); int binCount = 0; //保存当前节点的长度 for (Node<K,V>[] tab = table;;) { Node<K,V> f; int n, i, fh; K fk; V fv; if (tab == null || (n = tab.length) == 0) tab = initTable(); //初始化Hash表 ... }
3、确定元素在Hash表的索引。通过hash算法可以将元素分散到哈希桶中。在ConcurrentHashMap中通过如下方法确定数组索引：
第一步：
static final int spread(int h) { return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS; }
第二步：
(length-1) & (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS);
4、通过tableAt()方法找到位置tab[i]的Node,当Node为null时为没有hash冲突的话，使用casTabAt()方法CAS操作将元素插入到Hash表中，ConcurrentHashmap使用CAS无锁化操作，这样在高并发hash冲突低的情况下，性能良好。
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) { //利用CAS操作将元素插入到Hash表中 if (casTabAt(tab, i, null, new Node<K,V>(hash, key, value))) break; // no lock when adding to empty bin(插入null的节点，无需加锁) }
5、当f不为null时，说明发生了hash冲突，当f.hash == MOVED==-1 时，说明ConcurrentHashmap正在发生resize操作,使用helpTransfer()方法帮助正在进行resize操作。
else if ((fh = f.hash) == MOVED) //f.hash == -1 //hash为-1 说明是一个forwarding nodes节点，表明正在扩容 tab = helpTransfer(tab, f);
6、以上情况都不满足的时，使用synchronized同步块上锁当前节点Node ,并判断有没有线程对数组进行了修改，如果没有则进行：
*遍历该链表并统计该链表长度binCount，查找是否有和key相同的节点，如果有则将查找到节点的val值替换为新的value值，并返回旧的value值，否则根据key，value，hash创建新Node并将其放在链表的尾部；
*如果Node f是TreeBin的类型，则使用红黑树的方式进行插入。然后则退出synchronized(f)锁住的代码块
//当前节点加锁 synchronized (f) { //判断下有没有线程对数组进行了修改 if (tabAt(tab, i) == f) { //如果hash值是大于等于0的说明是链表 if (fh >= 0) { binCount = 1; for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) { K ek; //插入的元素键值的hash值有节点中元素的hash值相同，替换当前元素的值 if (e.hash == hash && ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))) { oldVal = e.val; if (!onlyIfAbsent) //替换当前元素的值 e.val = value; break; } Node<K,V> pred = e; //如果循环到链表结尾还没发现，那么进行插入操作 if ((e = e.next) == null) { pred.next = new Node<K,V>(hash, key, value); break; } } }else if (f instanceof TreeBin) { //节点为树 Node<K,V> p; binCount = 2; if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key, value)) != null) { oldVal = p.val; if (!onlyIfAbsent) //替换旧值 p.val = value; } } else if (f instanceof ReservationNode) throw new IllegalStateException("Recursive update"); } }
7、执行完synchronized(f)同步代码块之后会先检查binCount,如果大于等于TREEIFY_THRESHOLD = 8则进行treeifyBin操作尝试将该链表转换为红黑树。
if (binCount != 0) { //如果节点长度大于8,转化为树 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD) treeifyBin(tab, i); if (oldVal != null) return oldVal; break; }
8、执行了一个addCount方法,主要用于统计数量以及决定是否需要扩容.
addCount(1L, binCount);
2、put()方法如何实现线程安全？
（1）在第一次put数据时，调用initTable()方法
/** * Hash表的初始化和调整大小的控制标志。为负数，Hash表正在初始化或者扩容; * (-1表示正在初始化,-N表示有N-1个线程在进行扩容) * 否则，当表为null时，保存创建时使用的初始化大小或者默认0; * 初始化以后保存下一个调整大小的尺寸。 */ private transient volatile int sizeCtl; //第一次put，初始化数组 private final Node<K,V>[] initTable() { Node<K,V>[] tab; int sc; while ((tab = table) == null || tab.length == 0) { //如果已经有别的线程在初始化了，这里等待一下 if ((sc = sizeCtl) < 0) Thread.yield(); // lost initialization race; just spin //-1 表示正在初始化 else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) { ... } finally { sizeCtl = sc; } break; } } return tab; }
使用sizeCtl参数作为控制标志的作用，当在从插入元素时，才会初始化Hash表。在开始初始化的时候，
首先判断sizeCtl的值，如果sizeCtl < 0，说明有线程在初始化，当前线程便放弃初始化操作。否则，将SIZECTL设置为-1，Hash表进行初始化；
初始化成功以后，将sizeCtl的值设置为当前的容量值。
在不存在hash冲突的时：
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) { //利用CAS操作将元素插入到Hash表中 if (casTabAt(tab, i, null, new Node<K,V>(hash, key, value))) break; // no lock when adding to empty bin(插入null的节点，无需加锁) }
(f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null中使用tabAt原子操作获取数组，并利用casTabAt(tab, i, null, new Node<K,V>(hash, key, value))CAS操作将元素插入到Hash表中
在存在hash冲突时，先把当前节点使用关键字synchronized加锁，然后再使用tabAt()原子操作判断下有没有线程对数组进行了修改，最后再进行其他操作。
为什么要锁住更新操作的代码块?因为发生了哈希冲突，当前线程正在f所在的链表上进行更新操作，假如此时另外一个线程也需要到这个链表上进行更新操作，则需要等待当前线程更新完后再执行。
//当前节点加锁 synchronized (f) { //这里判断下有没有线程对数组进行了修改 if (tabAt(tab, i) == f) { ......//do something } }
三、ConcurrentHashMap不支持key或者value为null的原因
ConcurrentHashmap和hashMap不同的是，concurrentHashMap的key和value都不允许为null。
因为concurrenthashmap它们是用于多线程的，并发的 ，如果map.get(key)得到了null，不能判断到底是映射的value是null,还是因为没有找到对应的key而为空，而用于单线程状态的hashmap却可以用containKey(key) 去判断到底是否包含了这个null。
四、ConcurrentHashMap的get方法是否要加锁，为什么？
看源码：
public V get(Object key) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek; int h = spread(key.hashCode()); if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) { if ((eh = e.hash) == h) { if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))) return e.val; } else if (eh < 0) return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null; while ((e = e.next) != null) { if (e.hash == h && ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))) return e.val; } } return null; }
ConcurrentHashMap的get方法就是从Hash表中读取数据，并不会与扩容不冲突，因此该方法也不需要同步锁，这样可提高ConcurrentHashMap 的并发性能。
五、为什么要使用ConcurrentHashMap
- HashMap在多线程中进行put方法有可能导致程序死循环，因为多线程可能会导致HashMap形成环形链表，(即链表的一个节点的next节点永不为null，就会产生死循环),会导致CPU的利用率接近100%，因此并发情况下不能使用HashMap。
- HashTable通过使用synchronized保证线程安全，但在线程竞争激烈的情况下效率低下。因为当一个线程访问HashTable的同步方法时，其他线程只能阻塞等待占用线程操作完毕。
- ConcurrentHashMap使用分段锁的思想，对于不同的数据段使用不同的锁，可以支持多个线程同时访问不同的数据段，这样线程之间就不存在锁竞争，从而提高了并发效率。
六、ConcurrentHashMap迭代器是强一致性还是弱一致性？HashMap呢？
在迭代时，ConcurrentHashMap使用了不同于传统集合的快速失败迭代器，弱一致迭代器。
在这种迭代方式中，当iterator被创建后集合再发生改变就不再是抛出ConcurrentModificationException，取而代之的是在改变时new新的数据从而不影响原有的数据，iterator完成后再将头指针替换为新的数据，
这样iterator线程可以使用原来老的数据，而写线程也可以并发的完成改变，更重要的，这保证了多个线程并发执行的连续性和扩展性，是性能提升的关键。
七、 ConcurrentHashMap的并发度如何设计的
在JDK7中，实际上就是 ConcurrentHashMap 中的分段锁个数，即Segment[] 数组长度，默认是 16，这个值可以在构造函数中设置。
如果自己设置了并发读，ConcurrentHashMap 会使用大于等于该值的最小的2的幂指数作为实际并发度。如果并发度设置的过小，会带来严重的锁竞争问题；如果并发度设置的过大，原本位于同一个 Segment 内的访问会扩散到不同的 Segment中，从而引起程序性能下降。
在 JDK8 中，已经摒弃了 Segment的概念，选择了 Node数组 + 链表+红黑树结构，并发度大小依赖于数组的大小。
八、ConcurrentHashMap 和 Hashtable 的效率哪个更高？
ConcurrentHashMap 的效率要高于 Hashtable，因为 Hashtable 给整个哈希表加锁从而实现线程安全。
而 ConcurrentHashMap 的锁粒度更低：
在 JDK7 中采用Segment锁（分段锁）实现线程安全
在 JDK8 中采用 CAS + synchronized 实现线程安全
九、还有其他方法能够在多线程下安全地操作Map吗？
可以使用 Collection.synchronizedMap(Map类型的对象)方法进行加同步锁。把对象转换成SynchronizedMap<K,V>类型。
如果传入的是 HashMap对象，其实也是对 HashMap 做的对象做了一层包装，里面使用对象锁来保证多线程场景下，线程安全，本质也是对 HashMap 进行全表锁。在竞争激烈的多线程环境下性能也非常差，不推荐使用！
