9张图深入剖析ConcurrentHashMap
前言
在日常的开发中，我们经常使用key-value键值对的HashMap，其使用哈希表实现，用空间换取时间，提升查询性能
但在多线程的并发场景中，HashMap并不是线程安全的
如果想使用线程安全的，可以使用ConcurrentHashMap、HashTable、Collections.synchronizedMap等
但由于后面二者使用synchronized的粒度太大，因此一般不使用，而使用并发包中的ConcurrentHashMap
在ConcurrentHashMap中，使用volatile保证内存可见性，使得读场景下不需要“加锁”保证原子性
在写场景下使用CAS+synchronized，synchronized只锁哈希表某个索引位置上的首节点，相当于细粒度加锁，增大并发性能
本篇文章将从ConcurrentHashMap的使用，读、写、扩容的实现原理，设计思想等方面进行剖析
查看本文前需要了解哈希表、volatile、CAS、synchronized等知识
volatile可以查看这篇文章：5个案例和流程图让你从0到1搞懂volatile关键字
CAS、synchronized可以查看这篇文章：15000字、6个代码案例、5个原理图让你彻底搞懂Synchronized
使用ConcurrentHashMap
ConcurrentHashMap是并发场景下线程安全的Map，可以在并发场景下查询存储K、V键值对
不可变对象是绝对线程安全的，无论外界如何使用，都线程安全
ConcurrentHashMap并不是绝对线程安全的，只提供方法的线程安全，如果在外层使用错误依旧会导致线程不安全
来看下面的案例，使用value存储自增调用次数，开启10个线程每个执行100次，最终结果应该是1000次，但错误的使用导致不足1000
public void test() {
// Map<String, Integer> map = new HashMap(16);
Map<String, Integer> map = new ConcurrentHashMap(16);
String key = "key";
CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(10);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
new Thread(() -> {
for (int j = 0; j < 100; j++) {
incr(map, key);
// incrCompute(map, key);
}
countDownLatch.countDown();
}).start();
}
try {
//阻塞到线程跑完
countDownLatch.await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
//1000不到
System.out.println(map.get(key));
}
private void incr(Map<String, Integer> map, String key) {
map.put(key, map.getOrDefault(key, 0) + 1);
}
在自增方法incr中，先进行读操作，再计算，最后进行写操作，这种复合操作没有保证原子性，导致最终所有结果累加一定不为1000
正确的使用方式是使用JDK8提供的默认方法compute
ConcurrentHashMap实现compute的原理是在put中使用同步手段后再进行计算
private void incrCompute(Map<String, Integer> map, String key) {
map.compute(key, (k, v) -> Objects.isNull(v) ? 1 : v + 1);
}
数据结构
与HashMap类似，使用哈希表+链表/红黑树实现
哈希表
哈希表的实现由数组构成，当发生哈希冲突（哈希算法得到同一索引）时使用链地址法构建成链表
当链表上的节点太长，遍历寻找开销大，超过阈值时（链表节点超过8个、哈希表长度大于64），树化成红黑树减少遍历寻找开销，时间复杂度从O（n）优化为（log n）
ConcurrentHashMap由Node数组构成，在扩容时会存在新旧两个哈希表：table、nextTable
public class ConcurrentHashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
implements ConcurrentMap<K,V>, Serializable {
//哈希表 node数组
transient volatile Node<K,V>[] table;
//扩容时为了兼容读写，会存在两个哈希表，这个是新哈希表
private transient volatile Node<K,V>[] nextTable;
// 默认为 0
// 当初始化时, 为 -1
// 当扩容时, 为 -(1 + 扩容线程数)
// 当初始化或扩容完成后，为 下一次的扩容的阈值大小
private transient volatile int sizeCtl;
//扩容时 用于指定迁移区间的下标
private transient volatile int transferIndex;
//统计每个哈希槽中的元素数量
private transient volatile CounterCell[] counterCells;
}
节点
Node用于实现哈希表数组的节点和发生哈希冲突时，构建成链表的节点
//实现哈希表的节点，数组和链表时使用
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
//节点哈希值
final int hash;
final K key;
volatile V val;
//作为链表时的 后续指针
volatile Node<K,V> next;
}
// 扩容时如果某个 bin 迁移完毕, 用 ForwardingNode 作为旧 table bin 的头结点
static final class ForwardingNode<K,V> extends Node<K,V> {}
// 用在 compute 以及 computeIfAbsent 时, 用来占位, 计算完成后替换为普通 Node
static final class ReservationNode<K,V> extends Node<K,V> {}
// 作为 treebin 的头节点, 存储 root 和 first
static final class TreeBin<K,V> extends Node<K,V> {}
// 作为 treebin 的节点, 存储 parent, left, right
static final class TreeNode<K,V> extends Node<K,V> {}
节点哈希值
//转发节点
static final int MOVED = -1;
//红黑树在数组中的节点
static final int TREEBIN = -2;
//占位节点
static final int RESERVED = -3;
转发节点：继承Node，用于扩容时设置在旧哈希表某索引的首节点，遇到转发节点要去新哈希表中寻找
static final class ForwardingNode<K,V> extends Node<K,V> {
//新哈希表
final Node<K,V>[] nextTable;
ForwardingNode(Node<K,V>[] tab) {
//哈希值设置为-1
super(MOVED, null, null, null);
this.nextTable = tab;
}
}
红黑树在数组中的节点 TreeBin：继承Node，first指向红黑树的首节点
static final class TreeBin<K,V> extends Node<K,V> {
TreeNode<K,V> root;
//红黑树首节点
volatile TreeNode<K,V> first;
}
红黑树节点TreeNode
static final class TreeNode<K,V> extends Node<K,V> {
TreeNode<K,V> parent;
TreeNode<K,V> left;
TreeNode<K,V> right;
TreeNode<K,V> prev;
boolean red;
}
占位节点：继承Node，需要计算时（使用computer方法），先使用占位节点占位，计算完再构建节点取代占位节点
static final class ReservationNode<K,V> extends Node<K,V> {
ReservationNode() {
super(RESERVED, null, null, null);
}
Node<K,V> find(int h, Object k) {
return null;
}
}
实现原理
构造
在构造时会检查入参，然后根据需要存储的数据容量、负载因子计算哈希表容量，最后将哈希表容量调整成2次幂
构造时并不会初始化，而是等到使用再进行创建（懒加载）
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
float loadFactor, int concurrencyLevel) {
//检查负载因子、初始容量
if (!(loadFactor > 0.0f) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
throw new IllegalArgumentException();
//concurrencyLevel：1
if (initialCapacity < concurrencyLevel) // Use at least as many bins
initialCapacity = concurrencyLevel; // as estimated threads
//计算大小 = 容量/负载因子 向上取整
long size = (long)(1.0 + (long)initialCapacity / loadFactor);
//如果超过最大值就使用最大值
//tableSizeFor 将大小调整为2次幂
int cap = (size >= (long)MAXIMUM_CAPACITY) ?
MAXIMUM_CAPACITY : tableSizeFor((int)size);
//设置容量
this.sizeCtl = cap;
}
读-get
读场景使用volatile保证可见性，即使其他线程修改也是可见的，不用使用其他手段保证同步
读操作需要在哈希表中寻找元素，经过扰动算法打乱哈希值，再使用哈希值通过哈希算法得到索引，根据索引上的首节点分为多种情况处理
-
扰动算法将哈希值充分打乱（避免造成太多的哈希冲突），符号位&0保证结果正数
int h = spread(key.hashCode())扰动算法：哈希值高低16位异或运算
经过扰动算法后，&HASH_BITS = 0x7fffffff （011111...），符号位为0保证结果为正数
负数的哈希值表示特殊的作用，比如：转发节点、树的首节点、占位节点等
static final int spread(int h) { return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS; } -
使用打乱的哈希值经过哈希算法得到数组中的索引（下标）
n 为哈希表长度：
(n = tab.length)(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)h为计算后的哈希值，哈希值%（哈希表长度-1） 就能求出索引位置
为了性能提升，规定哈希表长度为2的n次幂，哈希表长度二进制一定是1000....，而
(n-1)的二进制一定是0111...因此
(n - 1) & h计算索引，进行与运算的结果一定在0~n-1之间 使用位运算提升性能 -
得到数组上的节点后，需要进行比较
找到哈希表上的首个节点后，进行比较key 查看是否是当前节点
比较规则：先对哈希值进行比较，如果对象哈希值相同，那么可能是同一个对象，还需要比较key（==与equals），如果哈希值都不相同，那么肯定不是同一个对象
先比较哈希值的好处就是提升查找性能，如果直接使用equals 可能时间复杂度会上升（比如String的equals）
-
使用链地址法解决哈希冲突，因此找到节点后可能遍历链表或树；由于哈希表存在扩容，也可能要去新节点上寻找
4.1 首节点比较成功，直接返回
4.2 首节点哈希值为负，说明该节点是特殊情况的:转发节点、树的首节点 、计算的预订占位节点
- 如果是转发节点，正在扩容则去新数组上找
- 如果是TreeBin则去红黑树中寻找
- 如果是占位节点 直接返回空
4.3 遍历该链表依次比较
get代码
public V get(Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
//1.spread：扰动算法 + 让key的哈希值不能为负数,因为负数哈希值代表红黑树或ForwardingNode
int h = spread(key.hashCode());
//2.(n - 1) & h：下标、索引 实际上就是数组长度模哈希值 位运算效率更高
//e：哈希表中对应索引位置上的节点
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
//3.如果哈希值相等,说明可能找到,再比较key
if ((eh = e.hash) == h) {
//4.1 key相等说明找到 返回
if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
return e.val;
}
//4.2 首节点哈希值为负，说明该节点是转发节点，当前正在扩容则去新数组上找
else if (eh < 0)
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
//4.3 遍历该链表,能找到就返回值,不能返回null
while ((e = e.next) != null) {
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
return e.val;
}
}
return null;
}
写-put
添加元素时，使用CAS+synchronized（只锁住哈希表中某个首节点）的同步方式保证原子性
- 获取哈希值：扰动算法+确保哈希值为正数
- 哈希表为空，CAS保证一个线程初始化
private final Node<K,V>[] initTable() {
Node<K,V>[] tab; int sc;
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
//小于0 说明其他线程在初始化 让出CPU时间片 后续初始化完退出
if ((sc = sizeCtl) < 0)
Thread.yield();
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
//CAS将SIZECTL设置成-1 （表示有线程在初始化）成功后 初始化
try {
if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
@SuppressWarnings("unchecked")
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
table = tab = nt;
sc = n - (n >>> 2);
}
} finally {
sizeCtl = sc;
}
break;
}
}
return tab;
}
-
将哈希值通过哈希算法获取索引上的节点
f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash) -
根据不同情况进行处理
-
4.1 首节点为空时，直接CAS往索引位置添加节点
casTabAt(tab, i, null,new Node<K,V>(hash, key, value, null)) -
4.2 首节点hash为MOVED -1时，表示该节点是转发节点，说明正在扩容，帮助扩容
-
4.3 首节点加锁
-
4.3.1 遍历链表寻找并添加/覆盖
-
4.3.2 遍历树寻找并添加/覆盖
-
-
-
addCount统计每个节点上的数据，并检查扩容
put代码
//onlyIfAbsent为true时,如果原来有k,v则这次不会覆盖
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
//1.获取哈希值：扰动算法+确保哈希值为正数
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
//乐观锁思想 CSA+失败重试
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
//2.哈希表为空 CAS保证只有一个线程初始化
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();
//3. 哈希算法求得索引找到索引上的首节点
//4.1 节点为空时,直接CAS构建节点
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
}
//4.2 索引首节点hash 为MOVED 说明该节点是转发节点，当前正在扩容,去帮助扩容
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
//4.3 首节点 加锁
synchronized (f) {
//首节点没变
if (tabAt(tab, i) == f) {
//首节点哈希值大于等于0 说明节点是链表上的节点
//4.3.1 遍历链表寻找然后添加/覆盖
if (fh >= 0) {
//记录链表上有几个节点
binCount = 1;
//遍历链表找到则替换,如果遍历完了还没找到就添加（尾插）
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
//替换
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
oldVal = e.val;
//onlyIfAbsent为false允许覆盖（使用xxIfAbsent方法时，有值就不覆盖）
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
Node<K,V> pred = e;
//添加
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
//如果是红黑树首节点,则找到对应节点再覆盖
//4.3.2 遍历树寻找然后添加/覆盖
else if (f instanceof TreeBin) {
Node<K,V> p;
binCount = 2;
//如果是添加返回null,返回不是null则出来添加
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
oldVal = p.val;
//覆盖
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
if (binCount != 0) {
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
//链表上的节点超过TREEIFY_THRESHOLD 8个（不算首节点） 并且 数组长度超过64才树化，否则扩容
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
//5.添加计数,用于统计元素（添加节点的情况）
addCount(1L, binCount);
return null;
}
扩容
为了避免频繁发生哈希冲突，当哈希表中的元素数量 / 哈希表长度 超过负载因子时，进行扩容（增大哈希表的长度）
一般来说扩容都是增大哈希表长度的2倍，比如从32到64保证长度是2次幂；如果扩容长度达到整型上限则使用整型最大值
当发生扩容时，需要将数组中每个槽里的链表或树迁移到新数组中
如果处理器是多核，那么这个迁移的操作并不是一个线程单独完成的，而是会让其他线程也来帮助迁移
在迁移时让每个线程从右往左的每次迁移多个槽，迁移完再判断是否全部迁移完，如果没迁移完则继续循环迁移
扩容操作主要在transfer方法中，扩容主要在三个场景下：
addCount：添加完节点增加计数检查扩容helpTransfer：线程put时发现正在迁移，来帮忙扩容tryPresize：尝试调整容量（批量添加putAll，树化数组长度没超过64时treeifyBin调用）
分为以下3个步骤
-
根据CPU核数、哈希表总长度计算每次迁移多少个槽，最小16个
-
新哈希表为空，说明是初始化
-
循环迁移
-
3.1 分配负责迁移的区间 [bround,i]（可能存在多线程同时迁移）
-
3.2 迁移：分为链表迁移、树迁移
链表迁移
-
将链表上的节点充分散列到新哈希表的index、index+旧哈希表长度的两个下标中（与HashMap类似）
-
将index位置链表中的节点 （hash & 哈希表长度），结果为0的放到新数组的index位置，结果为1放到新数组index+旧哈希表长度的位置
比如旧哈希表长度为16，在索引3的位置上，16的二进制是10000，hash&16 => hash& 10000 ，也就是说节点哈希值第5位是0就放到新哈希表的3位置上，是1就放到新哈希表的3+16下标
-
使用头插法将计算结果为0构建成ln链表，为1构建成hn链表，为方便构建链表，会先寻找lastRun节点：lastRun节点及后续节点都为同一链表上的节点，方便迁移
构建链表前先构建lastRun，比如图中lastRun e->f ，先将lastRun放到ln链表上，在遍历原始链表，遍历到a ：a->e->f，遍历到b：b->a->e->f
-
每迁移完一个索引位置就将转发节点设置到原哈希表对应位置，当其他线程进行读get操作时，根据转发节点来新哈希表中寻找，进行写put操作时，来帮助扩容（其他区间进行迁移）
-
-
扩容代码
//tab 旧哈希表
//nextTab 新哈希表
private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
//1.计算每次迁移多少个槽
//n:哈希表长度（多少个槽）
int n = tab.length, stride;
//stride:每次负责迁移多少个槽
//NCPU: CPU核数
//如果是多核，每次迁移槽数 = 总槽数无符号右移3位（n/8）再除CPU核数
//每次最小迁移槽数 = MIN_TRANSFER_STRIDE = 16
if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
//2.如果新哈希表为空，说明是初始化
if (nextTab == null) { // initiating
try {
@SuppressWarnings("unchecked")
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1];
nextTab = nt;
} catch (Throwable ex) { // try to cope with OOME
sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
nextTable = nextTab;
//transferIndex用于记录 每次负责迁移的槽右区间下标，从右往左分配，起始为最右
transferIndex = n;
}
//新哈希表长度
int nextn = nextTab.length;
//创建转发节点，转发节点一般设置在旧哈希表首节点，通过转发节点可以找到新哈希表
ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
//advance:是否继续循环迁移
boolean advance = true;
//
boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
//3.循环迁移
for (int i = 0, bound = 0;;) {
Node<K,V> f; int fh;
//3.1 分配负责迁移的区间
//bound为左区间 i为右区间
while (advance) {
int nextIndex, nextBound;
//处理完一个槽 右区间 自减
if (--i >= bound || finishing)
advance = false;
//transferIndex<=0说明 要迁移的区间全分配完
else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
i = -1;
advance = false;
}
//CAS设置本次迁移的区间，防止多线程分到相同区间
else if (U.compareAndSwapInt
(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
nextBound = (nextIndex > stride ?
nextIndex - stride : 0))) {
bound = nextBound;
i = nextIndex - 1;
advance = false;
}
}
//3.2 迁移
//3.2.1 如果右区间i不再范围，说明迁移完
if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
int sc;
//如果完成迁移，设置哈希表、数量
if (finishing) {
nextTable = null;
table = nextTab;
sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
return;
}
//CAS 将sizeCtl数量-1 表示 一个线程迁移完成
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
//如果不是最后一条线程直接返回
if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
return;
//是最后一条线程设置finishing为true 后面再循环 去设置哈希表、数量等操作
finishing = advance = true;
i = n; // recheck before commit
}
}
//3.2.2 如果旧哈希表i位置节点为空就CAS设置成转发节点
else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
//3.2.3 如果旧哈希表该位置首节点是转发节点，说明其他线程已处理，重新循环
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
advance = true; // already processed
else {
//3.2.4 对首节点加锁 迁移
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
Node<K,V> ln, hn;
//3.2.4.1 链表迁移
//首节点哈希值大于等于0 说明 是链表节点
if (fh >= 0) {
int runBit = fh & n;
Node<K,V> lastRun = f;
//寻找lastRun节点
for (Node<K,V> p = f.next; p != null; p = p.next) {
int b = p.hash & n;
if (b != runBit) {
runBit = b;
lastRun = p;
}
}
//如果最后一次计算值是0
//lastRun节点以及后续节点计算值都是0构建成ln链表 否则 都是1构建成hn链表
if (runBit == 0) {
ln = lastRun;
hn = null;
}
else {
hn = lastRun;
ln = null;
}
//遍历构建ln、hn链表 （头插）
for (Node<K,V> p = f; p != lastRun; p = p.next) {
int ph = p.hash; K pk = p.key; V pv = p.val;
//头插：Node构造第四个参数是后继节点
if ((ph & n) == 0)
ln = new Node<K,V>(ph, pk, pv, ln);
else
hn = new Node<K,V>(ph, pk, pv, hn);
}
//设置ln链表到i位置
setTabAt(nextTab, i, ln);
//设置hn链表到i+n位置
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
//设置转发节点
setTabAt(tab, i, fwd);
advance = true;
}
//3.2.4.2 树迁移
else if (f instanceof TreeBin) {
TreeBin<K,V> t = (TreeBin<K,V>)f;
TreeNode<K,V> lo = null, loTail = null;
TreeNode<K,V> hi = null, hiTail = null;
int lc = 0, hc = 0;
for (Node<K,V> e = t.first; e != null; e = e.next) {
int h = e.hash;
TreeNode<K,V> p = new TreeNode<K,V>
(h, e.key, e.val, null, null);
if ((h & n) == 0) {
if ((p.prev = loTail) == null)
lo = p;
else
loTail.next = p;
loTail = p;
++lc;
}
else {
if ((p.prev = hiTail) == null)
hi = p;
else
hiTail.next = p;
hiTail = p;
++hc;
}
}
ln = (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) ? untreeify(lo) :
(hc != 0) ? new TreeBin<K,V>(lo) : t;
hn = (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) ? untreeify(hi) :
(lc != 0) ? new TreeBin<K,V>(hi) : t;
setTabAt(nextTab, i, ln);
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
setTabAt(tab, i, fwd);
advance = true;
}
}
}
}
}
}
实现原理并没有对红黑树进行太多描述，一方面是红黑树的概念太多，另一方面是我忘的差不多了（已经老了，不像大学那样可以手写红黑树了）
还有一方面是：我认为只需要知道使用红黑树的好处就足够，而且工作中也不常用，就算死扣红黑树要怎么变色、左旋、右旋去满足红黑树的条件也没什么意义，感兴趣的同学去学习就好了
迭代器
ConcurrentHashMap中的迭代器是弱一致性，在获取时使用记录的哈希表重新构建新对象
Entry迭代器：
public Iterator<Map.Entry<K,V>> iterator() {
ConcurrentHashMap<K,V> m = map;
Node<K,V>[] t;
int f = (t = m.table) == null ? 0 : t.length;
return new EntryIterator<K,V>(t, f, 0, f, m);
}
key迭代器
public Enumeration<K> keys() {
Node<K,V>[] t;
int f = (t = table) == null ? 0 : t.length;
return new KeyIterator<K,V>(t, f, 0, f, this);
}
value迭代器
public Enumeration<V> elements() {
Node<K,V>[] t;
int f = (t = table) == null ? 0 : t.length;
return new ValueIterator<K,V>(t, f, 0, f, this);
}
总结
ConcurrentHashMap使用哈希表的数据结构，当发生哈希冲突时，使用链地址法解决，将哈希到同一索引的节点构建成链表，当数据量达到一定阈值，会将链表转化为红黑树
ConcurrentHashMap使用volatile修饰存储数据，使得在读场景下对其他线程的修改可见，不需要使用同步机制，使用CAS与synchronzied保证写场景下的原子性
在get查询数据时，先将key的哈希值通过扰动算法（高低16位异或）并保证结果为正数（与上符号位0），再与上哈希表长度-1求出索引值，找到索引后再根据不同情况查找（比较先判断哈希值，相等再判断key）
在put添加/覆盖数据时，也是先通过扰动算法和哈希求出索引位置，在根据不同情况查找，找到则覆盖，找不到则替换
在需要扩容时，会为线程安排需要迁移的槽区间，当其他线程进行put时也会来帮忙迁移，每次线程迁移完一个槽，会设置转发节点到原哈希表中，这样有线程查询就可以通过转发节点来新哈希表中查找，当迁移完所有槽时留一个线程来设置哈希表、数量等
迭代器使用的是弱一致性，在获取迭代器时通过哈希表去构建新的对象
ConcurrentHashMap 只保证相对线程安全，不能保证绝对线程安全，如果需要进行一系列操作时，要正确的去使用
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