概述
ConcurrentHashMap 是Java 并发框架中很重要的一个类，是实现支持高并发、高吞吐量的线程安全的HashMap。当然不能直接对整个hashtable加锁，所以在ConcurrentHashMap中，数据的组织结构和HashMap有所区别。
与HashTable区别
下面这幅图直观展示了ConcurrentHashMap与HashTable的区别，可以看到HashTable是对整个Hash表进行加锁，而ConcurrentHashMap则是分段加锁，加锁的基本单元为Segment
ConcurrentHashMap 原理分析
ConcurrentHashMap 的结构是比较复杂的，深究去本质，其实也就是数组和链表而已。我们由浅入深慢慢的分析其结构。
Segment
Segment 是 ConcurrentHashMap 的内部类，Segment 的类定义为
static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable其继承于 ReentrantLock 类，从而使得 Segment 对象可以充当锁的角色。Segment 中包含HashEntry 的数组，其可以守护其包含的若干个桶（HashEntry的数组）。Segment 在某些意义上有点类似于 HashMap了，都是包含了一个数组，而数组中的元素可以是一个链表。
table
table 是由 HashEntry 对象组成的数组如果散列时发生碰撞，碰撞的 HashEntry 对象就以链表的形式链接成一个链表table数组的数组成员代表散列映射表的一个桶每个 table 守护整个 ConcurrentHashMap 包含桶总数的一部分如果并发级别为 16，table 则守护 ConcurrentHashMap 包含的桶总数的 1/16。
count
变量是计数器，表示每个 Segment 对象管理的 table 数组（若干个 HashEntry 的链表）包含的HashEntry 对象的个数。之所以在每个Segment对象中包含一个 count 计数器，而不在 ConcurrentHashMap 中使用全局的计数器，是为了避免出现“热点域”而影响并发性。
HashEntry
HashEntry 用来封装散列映射表中的键值对。在 HashEntry 类中，key，hash 和 next 域都被声明为 final 型，value 域被声明为 volatile 型。其类的定义为：
static final class HashEntry<K,V> {
final int hash;
final K key;
volatile V value;
volatile HashEntry<K,V> next;
HashEntry(int hash, K key, V value, HashEntry<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
...
...
}HashEntry 的学习可以类比着 HashMap 中的 Entry。我们的存储键值对的过程中，散列的时候如果发生“碰撞”，将采用“分离链表法”来处理碰撞：把碰撞的 HashEntry 对象链接成一个链表。
并发put操作
在 ConcurrentHashMap 中，当执行 put 方法的时候，会需要加锁来完成。我们通过代码来解释一下具体过程： 当我们 new 一个 ConcurrentHashMap 对象，并且执行put操作的时候，首先会执行 ConcurrentHashMap 类中的 put 方法，该方法源码为：
@SuppressWarnings("unchecked")
public V put(K key, V value) {
Segment<K,V> s;
if (value == null)
throw new NullPointerException();
int hash = hash(key);
int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject // nonvolatile; recheck
(segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) // in ensureSegment
s = ensureSegment(j);
return s.put(key, hash, value, false);
}我们通过注释可以了解到，ConcurrentHashMap 不允许空值。该方法首先有一个 Segment 的引用 s，然后会通过 hash() 方法对 key 进行计算，得到哈希值；继而通过调用 Segment 的 put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent)方法进行存储操作。该方法源码为：
final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
//加锁，这里是锁定的Segment而不是整个ConcurrentHashMap
HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null :scanAndLockForPut(key, hash, value);
V oldValue;
try {
HashEntry<K,V>[] tab = table;
//得到hash对应的table中的索引index
int index = (tab.length - 1) & hash;
//找到hash对应的是具体的哪个桶，也就是哪个HashEntry链表
HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index);
for (HashEntry<K,V> e = first;;) {
if (e != null) {
K k;
if ((k = e.key) == key ||
(e.hash == hash && key.equals(k))) {
oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent) {
e.value = value;
++modCount;
}
break;
}
e = e.next;
}
else {
if (node != null)
node.setNext(first);
else
node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first);
int c = count + 1;
if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)
rehash(node);
else
setEntryAt(tab, index, node);
++modCount;
count = c;
oldValue = null;
break;
}
}
} finally {
//解锁
unlock();
}
return oldValue;
}关于该方法的某些关键步骤，在源码上加上了注释。
需要注意的是：加锁操作是针对的 hash 值对应的某个 Segment，而不是整个 ConcurrentHashMap。因为 put 操作只是在这个 Segment 中完成，所以并不需要对整个 ConcurrentHashMap 加锁。所以，此时，其他的线程也可以对另外的 Segment 进行 put 操作，因为虽然该 Segment 被锁住了，但其他的 Segment 并没有加锁。同时，读线程并不会因为本线程的加锁而阻塞。
正是因为其内部的结构以及机制，所以 ConcurrentHashMap 在并发访问的性能上要比Hashtable和同步包装之后的HashMap的性能提高很多。在理想状态下，ConcurrentHashMap 可以支持 16 个线程执行并发写操作（如果并发级别设置为 16），及任意数量线程的读操作。
get操作
Get方法的实现
V get(Object key, int hash) {
if(count != 0) { // 首先读 count 变量
HashEntry<K,V> e = getFirst(hash);
while(e != null) {
if(e.hash == hash && key.equals(e.key)) {
V v = e.value;
if(v != null)
return v;
// 如果读到 value 域为 null，说明发生了重排序，加锁后重新读取
return readValueUnderLock(e);
}
e = e.next;
}
}
return null;
}ConcurrentHashMap中的读方法不需要加锁，所有的修改操作在进行结构修改时都会在最后一步写count 变量，通过这种机制保证get操作能够得到几乎最新的结构更新。
总结
在实际的应用中，散列表一般的应用场景是：除了少数插入操作和删除操作外，绝大多数都是读取操作，而且读操作在大多数时候都是成功的。正是基于这个前提，ConcurrentHashMap 针对读操作做了大量的优化。通过 HashEntry 对象的不变性和用 volatile 型变量协调线程间的内存可见性，使得 大多数时候，读操作不需要加锁就可以正确获得值。这个特性使得 ConcurrentHashMap 的并发性能在分离锁的基础上又有了近一步的提高。
ConcurrentHashMap 的高并发性主要来自于三个方面：
- 用分离锁实现多个线程间的更深层次的共享访问。
- 用 HashEntery 对象的不变性来降低执行读操作的线程在遍历链表期间对加锁的需求。
- 通过对同一个 Volatile 变量的写 / 读访问，协调不同线程间读 / 写操作的内存可见性。
