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- 源码解析
- 面试高频问题
- 小结
ConcurrentHashMap的存储结构
ConcurrentHashMap是一个存储key/value对的容器，并且是线程安全的。它的存储结构和HashMap类似，都是数组加链表的形式，并且在链表长度到达阈值（阈值为8）后自动转化为红黑树，加快查找速度。
存储和取值原理
ConcurrentHashMap的存储结构我们已经知道了，那每一个key是以怎样的方式存入到这个容器中的呢？
key存入容器的逻辑分三步：
1、通过key的hashCode（）方法获取其hashCode值。
2、将hashCode值映射到数组的某个位置上。
3、把该元素存储到该位置的链表中。
从容器取数的逻辑分三步：
1、通过key的hashCode（）方法获取其hashCode值
2、将hashCode映射到数组的某个位置上
3、遍历该位置的链表或者从红黑树中找到匹配的对象返回
其中把对象key映射到数组的某个位置的函数，叫做hash函数。我们知道，在数组中随机查找一个元素的时间复杂度是O（1），在链表中查找一个元素的时间复杂度是O（n）, hash 函数的好坏决定了元素在哈希表中分布是否均匀，如果元素都堆积在一个位置上，那么在取值时需要遍历很长的链表，那时间复杂度就是遍历一个链表的时间复杂度O（n）。但元素如果是均匀的分布在数组中，那么链表就会比较短，通过哈希函数定位位置后，能够快速找到对应的元素，这样时间复杂度会趋于O（1）。
扩容
当数组中保存的链表越来越多，那么再存储进来的元素大概率会插入到链表中，而不是使用数组中剩下的空位，这样就会造成数组中保存的链表越来越长，从而导致哈希表的查找效率下降，从O（1）慢慢趋近于链表的时间复杂度O（n）。所以ConcurrentHashMap这时会做扩容来解决这个问题，即把数组长度变长，增加更多的空位出来。
ConcurrentHashMap 会在数组中75%的位置被使用时，进行扩容操作。
ConcurrentHashMap 的重要属性
transient volatile Node<K,V>[] table
//这个 Node 数组就是 ConcurrentHashMap 用来存储数据的哈希表
private static final int DEFAULT_CAPACITY = 16;
//默认的初始化哈希表数组大小为16
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8
//转化为红黑树的链表长度阈值
static final int MOVED = -1
//这个标识位用于识别扩容时正在转移数据
static final int HASH_BITS = 0x7fffffff;
//计算哈希值时用到的参数，用来去除符号位
private transient volatile Node<K,V>[] nextTable;
//数据转移时，新的哈希表数组
源码解析
put 方法源码
put用来将一个键值对存储到Map中。
put方法中直接调用了putVal方法，第三个参数传入false，控制key存在时覆盖原来的值。
public V put(K key, V value) {
return putVal(key, value, false);
}final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
//key和value不能为空
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
//计算key的hash值，后面我们会看spread方法的实现
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
//开始自旋，table属性采取懒加载，第一次put的时候进行初始化
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
//如果table未被初始化，则初始化table
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();
//通过key的hash值映射table位置，如果该位置的值为空，那么生成新的node来存储该key、value，放入此位置
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
}
//如果该位置节点元素的hash值为MOVED，也就是-1，代表正在做扩容的复制。那么该线程参与复制工作。
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
//下面分支处理table映射的位置已经存在node的情况
else {
V oldVal = null;
synchronized (f) {
//再次确认该位置的值是否已经发生了变化
if (tabAt(tab, i) == f) {
//fh大于0，表示该位置存储的还是链表
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
//遍历链表
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
//如果存在一样hash值的node，那么根据onlyIfAbsent的值选择覆盖value或者不覆盖
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;
//如果找到最后一个元素，也没有找到相同hash的node，那么生成新的node存储key/value，作为尾节点放入链表。
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
//下面的逻辑处理链表已经转为红黑树时的key/value保存
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;
}
}
}
}
//node保存完成后，判断链表长度是否已经超出阈值，则进行哈希表扩容或者将链表转化为红黑树
if (binCount != 0) {
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
//计数，并且判断哈希表中使用的桶位是否超出阈值，超出的话进行扩容
addCount(1L, binCount);
return null;
}spread方法源码解析
static final int spread(int h) {
return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS;
}传入的参数h为key对象的hashCode，spreed方法对hashCode进行了加工。重新计算出hash。
hash值是用来映射该key值在哈希表中的位置。取出哈希表中该hash值对应位置的代码如下：
tabAt(tab,i=(n-1)&hash);
第一个参数是哈希表，第二个参数是哈希表中的数组下标。通过（n-1）&hash计算下标。n为数组长度，以数组默认大小16举例说明计算过程，那么n-1=15，假设hash值为100，那么15&100为多少？
先将15和100用二进制数表示，在java中int类型为8个字节，一共32个bit位，所以：
n 的值 15 转为二进制：
0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111
hash 的值 100 转为二进制：
0000 0000 0000 0000 0000 0000 0110 0100。
计算结果：
0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0100
对应的十进制值为 4
通过计算结果我们可以看出，经过&运算（1&1=1,1&0=0,0&0=0）后，hash值100的高位全部被清零，地位则保持不变，并且一定是小于（n-1）的。即经过计算后，通过hash值得的数组下标绝对不会越界。
面试高频问题
1、数组大小可以为17，或者18吗
2、如果为了保证不越界为什么不直接用%计算取余数？
3、为什么不直接用key的hashCode，而是使用经spreed方法加工后的hash值？
（1）数组大小必须是2的n次方
数组大小必须是2的n次方，也就是16,32,64…，不能为其他值。因为如果不是2的n次方，那么经过计算的数组下标会增大碰撞的几率。
例如数组长度为 21，那么 n-1=20，对应的二进制为：10100
那么 hash 值的二进制如果是 10000（十进制 16）、10010（十进制 18）、10001（十进制 17），和 10100 做 & 计算后，都是 10000，也就是都被映射到数组 16 这个下标上。这三个值会以链表的形式存储在数组 16 下标的位置。这显然不是我们想要的结果。
但如果数组长度 n 为 2 的 n 次方，2 进制的数值为 10，100，1000，10000……n-1 后对应二进制为 1，11，111，1111…… 这样和 hash 值低位 & 后，会保留原来 hash 值的低位数值，那么只要 hash 值的低位不一样，就不会发生碰撞。
（2）为什么不直接用 hash% n 呢？
其实如果数组长度为 2 的 n 次方，那么 (n - 1) & hash 等价于 hash% n。那么为什么不直接用 hash% n 呢？这是因为按位的操作效率会更高，经过我本地测试，& 计算速度大概是 % 操作的 50 倍左右。
所以 JDK 为了性能，而使用这种巧妙的算法，在确保元素均匀分布的同时，还保证了效率。
（3）为什么不直接用key的hashCode？
不直接用key的hashCode，目的还是为了减少碰撞的概率。
分析spreed方法中都做了哪些事情：
1、(h ^ (h >>> 16))
h >>> 16 的意思是把 h 的二进制数值向右移动 16 位。我们知道整型为 32 位，那么右移 16 位后，就是把高 16 位移到了低 16 位。而高 16 位清 0 了。
^ 为异或操作，二进制按位比较，如果相同则为 0，不同则为 1。这行代码的意思就是把高低 16 位做异或。如果两个 hashCode 值的低 16 位相同，但是高位不同，经过如此计算，低 16 位会变得不一样了。为什么要把低位变得不一样呢？这是由于哈希表数组长度 n 会是偏小的数值，那么进行 (n - 1) & hash 运算时，一直使用的是 hash 较低位的值。那么即使 hash 值不同，但如果低位相当，也会发生碰撞。而进行 h ^ (h >>> 16) 加工后的 hash 值，让 hashCode 高位的值也参与了哈希运算，因此减少了碰撞的概率。
2、(h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS
高位移到低位和原来低位做异或操作后，还需要和 HASH_BITS 这个常量做 & 计算。HASH_BITS 这个常量的值为 0x7fffffff，转化为二进制为 0111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111。这个操作后会把最高位转为 0，其实就是消除了符号位，得到的都是正数。这是因为负的 hashCode 在 ConcurrentHashMap 中有特殊的含义，因此我们需要得到一个正的 hashCode。
小结
关于ConcurrentHashMap我们要掌握以下几个重点：
1、ConcurrentHashMap采用数组+链表+红黑树的存储结构，并且是线程安全的
2、存入的key通过自己的hashCode映射到数组的相应位置
3、ConcurrentHashMap 为保障查询效率，会在数组中75%的位置被占用时，进行扩容
4、当链表长度增加到阈值8时，触发链表转红黑树。
5、为了减小hash值碰撞的几率，ConCurrentHashMap的大小必须为2的n次方。
