摘要
在涉及到Java多线程开发时，如果我们使用HashMap可能会导致死锁问题，使用HashTable效率又不高。而ConcurrentHashMap既可以保持同步也可以提高并发效率，所以这个时候ConcurrentHashmap是我们最好的选择。
为什么使用ConcurrentHashMap
在多线程环境中使用HashMap的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。这时，CPU的利用率接近100%，所以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。
简介
在阅读ConcurrentHashMap的源码时，有一段相关描述。
The primary design goal of this hash table is to maintain concurrent readability(typically method get(), but also iterators and related methods) while minimizing update contention. Secondary goals are to keep space consumption about the same or better than java.util.HashMap, and to support high initial insertion rates on an empty table by many threads.
大致意思就是： ConcurrentHashMap的主要设计目的是保持并发的可读性（通常是指的get()方法的使用，同时也包括迭代器和相关方法），同时最小化更新征用（即在进行插入操作或者扩容时也可以保持其他数据段的访问）。第二个目标就是在空间利用方面保持与HashMap一致或者更好，并且支持多线程在空表的初始插入速率。
Java7与Java8中的ConcurrentHashMap：
在ConcurrentHashMap中主要通过锁分段技术实现上述目标。
在Java7中，ConcurrentHashMap由Segment数组结构和HashEntry数组组成。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。正是通过Segment分段锁，ConcurrentHashMap实现了高效率的并发。
在Java8中，ConcurrentHashMap去除了Segment分段锁的数据结构，主要是基于CAS操作保证保证数据的获取以及使用synchronized关键字对相应数据段加锁实现了主要功能，这进一步提高了并发性。同时同时为了提高哈希碰撞下的寻址性能，Java 8在链表长度超过一定阈值(8)时将链表（寻址时间复杂度为O(N)）转换为红黑树（寻址时间复杂度为O(long(N)))。
Java8中ConcurrentHashMap的结构
在Java8中，ConcurrentHashMap弃用了Segment类，但是保留了Segment属性，用于序列化。目前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。同时Node也有一些子类，TreeNodes用于树结构中（当链表长度大于8时转化为红黑树）；TreeBins用于维护TreeNodes。当链表转树时，用于封装TreeNode。也就是说，ConcurrentHashMap的红黑树存放的是TreeBin，而不是treeNode；ForwordingNodes是一个重要的结构，它用于ConcurrentHashMap扩容时，是一个标志节点，内部有一个指向nextTable的属性，同时也提供了查找的方法；
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
volatile V val; //使用了volatile属性
volatile Node<K,V> next; //使用了volatile属性
Node(int hash, K key, V val) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.val = val;
}
Node(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
this(hash, key, val);
this.next = next;
}
public final K getKey() { return key; }
public final V getValue() { return val; }
public final int hashCode() { return key.hashCode() ^ val.hashCode(); }
public final String toString() {...}
public final V setValue(V value) {...}
public final boolean equals(Object o) {...}
/**
* Virtualized support for map.get(); overridden in subclasses.
*/
Node<K,V> find(int h, Object k) {...}
}
处理Node之外，Node的一个子类ForwardingNodes也是一个重要的结构，它主要作为一个标记，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。
/**
* A node inserted at head of bins during transfer operations.
*/
static final class ForwardingNode<K,V> extends Node<K,V> {
final Node<K,V>[] nextTable;
ForwardingNode(Node<K,V>[] tab) {
//hash值默认为MOVED(-1)
super(MOVED, null, null);
this.nextTable = tab;
}
Node<K,V> find(int h, Object k) {
// loop to avoid arbitrarily deep recursion on forwarding nodes
//在nextTable中查找，nextTable可以看做是当前hash表的一个副本
outer: for (Node<K,V>[] tab = nextTable;;) {
Node<K,V> e; int n;
if (k == null || tab == null || (n = tab.length) == 0 ||
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) == null)
return null;
for (;;) {
int eh; K ek;
if ((eh = e.hash) == h &&
((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))
return e;
if (eh < 0) {
if (e instanceof ForwardingNode) {
tab = ((ForwardingNode<K,V>)e).nextTable;
continue outer;
}
else
return e.find(h, k);
}
if ((e = e.next) == null)
return null;
}
}
}
}
