并发容器之ConcurrentHashMap(JDK 1.8版本)

1.ConcurrentHashmap简介

在使用HashMap时在多线程情况下扩容会出现CPU接近100%的情况，因为hashmap并不是线程安全的，通常我们可以使用在java体系中古老的hashtable类，该类基本上所有的方法都采用synchronized进行线程安全的控制，可想而知，在高并发的情况下，每次只有一个线程能够获取对象监视器锁，这样的并发性能的确不令人满意。另外一种方式通过Collections的Map<K,V> synchronizedMap(Map<K,V> m)将hashmap包装成一个线程安全的map。比如SynchronzedMap的put方法源码为：

public V put(K key, V value) {
    synchronized (mutex) {return m.put(key, value);}
}

实际上SynchronizedMap实现依然是采用synchronized独占式锁进行线程安全的并发控制的。同样，这种方案的性能也是令人不太满意的。针对这种境况，Doug Lea大师不遗余力的为我们创造了一些线程安全的并发容器，让每一个java开发人员倍感幸福。相对于hashmap来说，ConcurrentHashMap就是线程安全的map，其中利用了锁分段的思想提高了并发度。

ConcurrentHashMap在JDK1.6的版本网上资料很多，有兴趣的可以去看看。 JDK 1.6版本关键要素：

1. segment继承了ReentrantLock充当锁的角色，为每一个segment提供了线程安全的保障；
2. segment维护了哈希散列表的若干个桶，每个桶由HashEntry构成的链表。

而到了JDK 1.8的ConcurrentHashMap就有了很大的变化，光是代码量就足足增加了很多。1.8版本舍弃了segment，并且大量使用了synchronized，以及CAS无锁操作以保证ConcurrentHashMap操作的线程安全性。

至于为什么不用ReentrantLock而是Synchronzied呢？实际上，synchronzied做了很多的优化，包括偏向锁，轻量级锁，重量级锁，可以依次向上升级锁状态，但不能降级，因此，使用synchronized相较于ReentrantLock的性能会持平甚至在某些情况更优，具体的性能测试可以去网上查阅一些资料。另外，底层数据结构改变为采用数组+链表+红黑树的数据形式。

2.关键属性及类

在了解ConcurrentHashMap的具体方法实现前，我们需要系统的来看一下几个关键的地方。

ConcurrentHashMap的关键属性

1. table volatile Node<K,V>[] table://装载Node的数组，作为ConcurrentHashMap的数据容器，采用懒加载的方式，直到第一次插入数据的时候才会进行初始化操作，数组的大小总是为2的幂次方。
2. nextTable volatile Node<K,V>[] nextTable; //扩容时使用，平时为null，只有在扩容的时候才为非null
3. sizeCtl volatile int sizeCtl; 该属性用来控制table数组的大小，根据是否初始化和是否正在扩容有几种情况： 当值为负数时：如果为-1表示正在初始化，如果为-N则表示当前正有N-1个线程进行扩容操作； 当值为正数时：如果当前数组为null的话表示table在初始化过程中，sizeCtl表示为需要新建数组的长度；

若已经初始化了，表示当前数据容器（table数组）可用容量也可以理解成临界值（插入节点数超过了该临界值就需要扩容），具体指为数组的长度n 乘以 加载因子loadFactor； 当值为0时，即数组长度为默认初始值。

1. sun.misc.Unsafe U 在ConcurrentHashMapde的实现中可以看到大量的U.compareAndSwapXXXX的方法去修改ConcurrentHashMap的一些属性。这些方法实际上是利用了CAS算法保证了线程安全性，这是一种乐观策略，假设每一次操作都不会产生冲突，当且仅当冲突发生的时候再去尝试。

而CAS操作依赖于现代处理器指令集，通过底层CMPXCHG指令实现。CAS(V,O,N)核心思想为：若当前变量实际值V与期望的旧值O相同，则表明该变量没被其他线程进行修改，因此可以安全的将新值N赋值给变量；若当前变量实际值V与期望的旧值O不相同，则表明该变量已经被其他线程做了处理，此时将新值N赋给变量操作就是不安全的，在进行重试。

而在大量的同步组件和并发容器的实现中使用CAS是通过sun.misc.Unsafe类实现的，该类提供了一些可以直接操控内存和线程的底层操作，可以理解为java中的“指针”。该成员变量的获取是在静态代码块中：

```
 static {
     try {
         U = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();
        .......
     } catch (Exception e) {
         throw new Error(e);
     }
 }
```

ConcurrentHashMap中关键内部类

1. Node Node类实现了Map.Entry接口，主要存放key-value对，并且具有next域
   static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash; final K key; volatile V val; volatile Node<K,V> next; ...... }

另外可以看出很多属性都是用volatile进行修饰的，也就是为了保证内存可见性。

1. TreeNode 树节点，继承于承载数据的Node类。而红黑树的操作是针对TreeBin类的，从该类的注释也可以看出，也就是TreeBin会将TreeNode进行再一次封装
   ** * Nodes for use in TreeBins */ static final class TreeNode<K,V> extends Node<K,V> { TreeNode<K,V> parent; // red-black tree links TreeNode<K,V> left; TreeNode<K,V> right; TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion boolean red; ...... }
2. TreeBin 这个类并不负责包装用户的key、value信息，而是包装的很多TreeNode节点。实际的ConcurrentHashMap“数组”中，存放的是TreeBin对象，而不是TreeNode对象。
   static final class TreeBin<K,V> extends Node<K,V> { TreeNode<K,V> root; volatile TreeNode<K,V> first; volatile Thread waiter; volatile int lockState; // values for lockState static final int WRITER = 1; // set while holding write lock static final int WAITER = 2; // set when waiting for write lock static final int READER = 4; // increment value for setting read lock ...... }
3. ForwardingNode 在扩容时才会出现的特殊节点，其key,value,hash全部为null。并拥有nextTable指针引用新的table数组。
   static final class ForwardingNode<K,V> extends Node<K,V> { final Node<K,V>[] nextTable; ForwardingNode(Node<K,V>[] tab) { super(MOVED, null, null, null); this.nextTable = tab; } ..... }

CAS关键操作

在上面我们提及到在ConcurrentHashMap中会大量使用CAS修改它的属性和一些操作。因此，在理解ConcurrentHashMap的方法前我们需要了解下面几个常用的利用CAS算法来保障线程安全的操作。

1. tabAt
   static final <K,V> Node<K,V> tabAt(Node<K,V>[] tab, int i) { return (Node<K,V>)U.getObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE); }

该方法用来获取table数组中索引为i的Node元素。

1. casTabAt
   static final <K,V> boolean casTabAt(Node<K,V>[] tab, int i, Node<K,V> c, Node<K,V> v) { return U.compareAndSwapObject(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, c, v); } 
   利用CAS操作设置table数组中索引为i的元素
2. setTabAt
   static final <K,V> void setTabAt(Node<K,V>[] tab, int i, Node<K,V> v) { U.putObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, v); } 
   该方法用来设置table数组中索引为i的元素

3.重点方法讲解

在熟悉上面的这核心信息之后，我们接下来就来依次看看几个常用的方法是怎样实现的。

3.1 实例构造器方法

在使用ConcurrentHashMap第一件事自然而然就是new 出来一个ConcurrentHashMap对象，一共提供了如下几个构造器方法：

// 1\. 构造一个空的map，即table数组还未初始化，初始化放在第一次插入数据时，默认大小为16
ConcurrentHashMap()
// 2\. 给定map的大小
ConcurrentHashMap(int initialCapacity)
// 3\. 给定一个map
ConcurrentHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m)
// 4\. 给定map的大小以及加载因子
ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor)
// 5\. 给定map大小，加载因子以及并发度（预计同时操作数据的线程）
ConcurrentHashMap(int initialCapacity,float loadFactor, int concurrencyLevel)

ConcurrentHashMap一共给我们提供了5中构造器方法，具体使用请看注释，我们来看看第2种构造器，传入指定大小时的情况，该构造器源码为：

public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {
    //1\. 小于0直接抛异常
    if (initialCapacity < 0)
        throw new IllegalArgumentException();
    //2\. 判断是否超过了允许的最大值，超过了话则取最大值，否则再对该值进一步处理
    int cap = ((initialCapacity >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ?
               MAXIMUM_CAPACITY :
               tableSizeFor(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1));
    //3\. 赋值给sizeCtl
    this.sizeCtl = cap;
}

这段代码的逻辑请看注释，很容易理解，如果小于0就直接抛出异常，如果指定值大于了所允许的最大值的话就取最大值，否则，在对指定值做进一步处理。最后将cap赋值给sizeCtl,关于sizeCtl的说明请看上面的说明，当调用构造器方法之后，sizeCtl的大小应该就代表了ConcurrentHashMap的大小，即table数组长度。tableSizeFor做了哪些事情了？源码为：

/**
 * Returns a power of two table size for the given desired capacity.
 * See Hackers Delight, sec 3.2
 */
private static final int tableSizeFor(int c) {
    int n = c - 1;
    n |= n >>> 1;
    n |= n >>> 2;
    n |= n >>> 4;
    n |= n >>> 8;
    n |= n >>> 16;
    return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}

通过注释就很清楚了，该方法会将调用构造器方法时指定的大小转换成一个2的幂次方数，也就是说ConcurrentHashMap的大小一定是2的幂次方，比如，当指定大小为18时，为了满足2的幂次方特性，实际上concurrentHashMapd的大小为2的5次方（32）。另外，需要注意的是，调用构造器方法的时候并未构造出table数组（可以理解为ConcurrentHashMap的数据容器），只是算出table数组的长度，当第一次向ConcurrentHashMap插入数据的时候才真正的完成初始化创建table数组的工作。

3.2 initTable方法

直接上源码：

private final Node<K,V>[] initTable() {
    Node<K,V>[] tab; int sc;
    while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
        if ((sc = sizeCtl) < 0)
            // 1\. 保证只有一个线程正在进行初始化操作
            Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
        else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
            try {
                if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
                    // 2\. 得出数组的大小
                    int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
                    @SuppressWarnings("unchecked")
                    // 3\. 这里才真正的初始化数组
                    Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
                    table = tab = nt;
                    // 4\. 计算数组中可用的大小：实际大小n*0.75（加载因子）
                    sc = n - (n >>> 2);
                }
            } finally {
                sizeCtl = sc;
            }
            break;
        }
    }
    return tab;
}

代码的逻辑请见注释，有可能存在一个情况是多个线程同时走到这个方法中，为了保证能够正确初始化，在第1步中会先通过if进行判断，若当前已经有一个线程正在初始化即sizeCtl值变为-1，这个时候其他线程在If判断为true从而调用Thread.yield()让出CPU时间片。正在进行初始化的线程会调用U.compareAndSwapInt方法将sizeCtl改为-1即正在初始化的状态。

另外还需要注意的事情是，在第四步中会进一步计算数组中可用的大小即为数组实际大小n乘以加载因子0.75.可以看看这里乘以0.75是怎么算的，0.75为四分之三，这里n - (n >>> 2)是不是刚好是n-(1/4)n=(3/4)n，挺有意思的吧:)。如果选择是无参的构造器的话，这里在new Node数组的时候会使用默认大小为DEFAULT_CAPACITY（16），然后乘以加载因子0.75为12，也就是说数组的可用大小为12。

3.3 put方法

使用ConcurrentHashMap最长用的也应该是put和get方法了吧，我们先来看看put方法是怎样实现的。调用put方法时实际具体实现是putVal方法，源码如下：

/** Implementation for put and putIfAbsent */
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
    if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
    //1\. 计算key的hash值
    int hash = spread(key.hashCode());
    int binCount = 0;
    for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
        Node<K,V> f; int n, i, fh;
        //2\. 如果当前table还没有初始化先调用initTable方法将tab进行初始化
        if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
            tab = initTable();
        //3\. tab中索引为i的位置的元素为null，则直接使用CAS将值插入即可
        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\. 当前正在扩容
        else if ((fh = f.hash) == MOVED)
            tab = helpTransfer(tab, f);
        else {
            V oldVal = null;
            synchronized (f) {
                if (tabAt(tab, i) == f) {
                    //5\. 当前为链表，在链表中插入新的键值对
                    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;
                            }
                        }
                    }
                    // 6.当前为红黑树，将新的键值对插入到红黑树中
                    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;
                        }
                    }
                }
            }
            // 7.插入完键值对后再根据实际大小看是否需要转换成红黑树
            if (binCount != 0) {
                if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
                    treeifyBin(tab, i);
                if (oldVal != null)
                    return oldVal;
                break;
            }
        }
    }
    //8.对当前容量大小进行检查，如果超过了临界值（实际大小*加载因子）就需要扩容
    addCount(1L, binCount);
    return null;
}

put方法的代码量有点长，我们按照上面的分解的步骤一步步来看。从整体而言，为了解决线程安全的问题，ConcurrentHashMap使用了synchronzied和CAS的方式。在之前了解过HashMap以及1.8版本之前的ConcurrenHashMap都应该知道ConcurrentHashMap结构图，为了方面下面的讲解这里先直接给出，如果对这有疑问的话，可以在网上随便搜搜即可。

[图片上传中...(image-326780-1575107646328-1)]

<figcaption></figcaption>

如图（图片摘自网络），ConcurrentHashMap是一个哈希桶数组，如果不出现哈希冲突的时候，每个元素均匀的分布在哈希桶数组中。当出现哈希冲突的时候，是标准的链地址的解决方式，将hash值相同的节点构成链表的形式，称为“拉链法”，另外，在1.8版本中为了防止拉链过长，当链表的长度大于8的时候会将链表转换成红黑树。table数组中的每个元素实际上是单链表的头结点或者红黑树的根节点。当插入键值对时首先应该定位到要插入的桶，即插入table数组的索引i处。那么，怎样计算得出索引i呢？当然是根据key的hashCode值。

1. spread()重哈希，以减小Hash冲突

我们知道对于一个hash表来说，hash值分散的不够均匀的话会大大增加哈希冲突的概率，从而影响到hash表的性能。因此通过spread方法进行了一次重hash从而大大减小哈希冲突的可能性。spread方法为：

static final int spread(int h) {
    return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS;
}

该方法主要是将key的hashCode的低16位于高16位进行异或运算，这样不仅能够使得hash值能够分散能够均匀减小hash冲突的概率，另外只用到了异或运算，在性能开销上也能兼顾，做到平衡的trade-off。

2.初始化table

紧接着到第2步，会判断当前table数组是否初始化了，没有的话就调用initTable进行初始化，该方法在上面已经讲过了。

3.能否直接将新值插入到table数组中

从上面的结构示意图就可以看出存在这样一种情况，如果插入值待插入的位置刚好所在的table数组为null的话就可以直接将值插入即可。那么怎样根据hash确定在table中待插入的索引i呢？很显然可以通过hash值与数组的长度取模操作，从而确定新值插入到数组的哪个位置。而之前我们提过ConcurrentHashMap的大小总是2的幂次方，(n - 1) & hash运算等价于对长度n取模，也就是hash%n，但是位运算比取模运算的效率要高很多，Doug lea大师在设计并发容器的时候也是将性能优化到了极致，令人钦佩。

确定好数组的索引i后，就可以可以tabAt()方法（该方法在上面已经说明了，有疑问可以回过头去看看）获取该位置上的元素，如果当前Node f为null的话，就可以直接用casTabAt方法将新值插入即可。

4.当前是否正在扩容

如果当前节点不为null，且该节点为特殊节点（forwardingNode）的话，就说明当前concurrentHashMap正在进行扩容操作，关于扩容操作，下面会作为一个具体的方法进行讲解。那么怎样确定当前的这个Node是不是特殊的节点了？是通过判断该节点的hash值是不是等于-1（MOVED）,代码为(fh = f.hash) == MOVED，对MOVED的解释在源码上也写的很清楚了：

static final int MOVED     = -1; // hash for forwarding nodes

5.当table[i]为链表的头结点，在链表中插入新值

在table[i]不为null并且不为forwardingNode时，并且当前Node f的hash值大于0（fh >= 0）的话说明当前节点f为当前桶的所有的节点组成的链表的头结点。那么接下来，要想向ConcurrentHashMap插入新值的话就是向这个链表插入新值。通过synchronized (f)的方式进行加锁以实现线程安全性。往链表中插入节点的部分代码为：

if (fh >= 0) {
    binCount = 1;
    for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
        K ek;
        // 找到hash值相同的key,覆盖旧值即可
        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) {
            //如果到链表末尾仍未找到，则直接将新值插入到链表末尾即可
            pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
                                      value, null);
            break;
        }
    }
}

这部分代码很好理解，就是两种情况：1. 在链表中如果找到了与待插入的键值对的key相同的节点，就直接覆盖即可；2. 如果直到找到了链表的末尾都没有找到的话，就直接将待插入的键值对追加到链表的末尾即可

6.当table[i]为红黑树的根节点，在红黑树中插入新值

按照之前的数组+链表的设计方案，这里存在一个问题，即使负载因子和Hash算法设计的再合理，也免不了会出现拉链过长的情况，一旦出现拉链过长，甚至在极端情况下，查找一个节点会出现时间复杂度为O(n)的情况，则会严重影响ConcurrentHashMap的性能，于是，在JDK1.8版本中，对数据结构做了进一步的优化，引入了红黑树。而当链表长度太长（默认超过8）时，链表就转换为红黑树，利用红黑树快速增删改查的特点提高ConcurrentHashMap的性能，其中会用到红黑树的插入、删除、查找等算法。当table[i]为红黑树的树节点时的操作为：

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;
    }
}

首先在if中通过f instanceof TreeBin判断当前table[i]是否是树节点，这下也正好验证了我们在最上面介绍时说的TreeBin会对TreeNode做进一步封装，对红黑树进行操作的时候针对的是TreeBin而不是TreeNode。这段代码很简单，调用putTreeVal方法完成向红黑树插入新节点，同样的逻辑，如果在红黑树中存在于待插入键值对的Key相同（hash值相等并且equals方法判断为true）的节点的话，就覆盖旧值，否则就向红黑树追加新节点。

7.根据当前节点个数进行调整

当完成数据新节点插入之后，会进一步对当前链表大小进行调整，这部分代码为：

if (binCount != 0) {
    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
        treeifyBin(tab, i);
    if (oldVal != null)
        return oldVal;
    break;
}

很容易理解，如果当前链表节点个数大于等于8（TREEIFY_THRESHOLD）的时候，就会调用treeifyBin方法将tabel[i]（第i个散列桶）拉链转换成红黑树。

至此，关于Put方法的逻辑就基本说的差不多了，现在来做一些总结：

整体流程：

1. 首先对于每一个放入的值，首先利用spread方法对key的hashcode进行一次hash计算，由此来确定这个值在 table中的位置；
2. 如果当前table数组还未初始化，先将table数组进行初始化操作；
3. 如果这个位置是null的，那么使用CAS操作直接放入；
4. 如果这个位置存在结点，说明发生了hash碰撞，首先判断这个节点的类型。如果该节点fh==MOVED(代表forwardingNode,数组正在进行扩容)的话，说明正在进行扩容；
5. 如果是链表节点（fh>0）,则得到的结点就是hash值相同的节点组成的链表的头节点。需要依次向后遍历确定这个新加入的值所在位置。如果遇到key相同的节点，则只需要覆盖该结点的value值即可。否则依次向后遍历，直到链表尾插入这个结点；
6. 如果这个节点的类型是TreeBin的话，直接调用红黑树的插入方法进行插入新的节点；
7. 插入完节点之后再次检查链表长度，如果长度大于8，就把这个链表转换成红黑树；
8. 对当前容量大小进行检查，如果超过了临界值（实际大小*加载因子）就需要扩容。

3.4 get方法

看完了put方法再来看get方法就很容易了，用逆向思维去看就好，这样存的话我反过来这么取就好了。get方法源码为：

public V get(Object key) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
    // 1\. 重hash
    int h = spread(key.hashCode());
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
        // 2\. table[i]桶节点的key与查找的key相同，则直接返回
        if ((eh = e.hash) == h) {
            if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
                return e.val;
        }
        // 3\. 当前节点hash小于0说明为树节点，在红黑树中查找即可
        else if (eh < 0)
            return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
        while ((e = e.next) != null) {
        //4\. 从链表中查找，查找到则返回该节点的value，否则就返回null即可
            if (e.hash == h &&
                ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
                return e.val;
        }
    }
    return null;
}

代码的逻辑请看注释，首先先看当前的hash桶数组节点即table[i]是否为查找的节点，若是则直接返回；若不是，则继续再看当前是不是树节点？通过看节点的hash值是否为小于0，如果小于0则为树节点。如果是树节点在红黑树中查找节点；如果不是树节点，那就只剩下为链表的形式的一种可能性了，就向后遍历查找节点，若查找到则返回节点的value即可，若没有找到就返回null。

3.5 transfer方法

当ConcurrentHashMap容量不足的时候，需要对table进行扩容。这个方法的基本思想跟HashMap是很像的，但是由于它是支持并发扩容的，所以要复杂的多。原因是它支持多线程进行扩容操作，而并没有加锁。我想这样做的目的不仅仅是为了满足concurrent的要求，而是希望利用并发处理去减少扩容带来的时间影响。transfer方法源码为：

private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
    int n = tab.length, stride;
    if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
        stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
    //1\. 新建Node数组，容量为之前的两倍
    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 = n;
    }
    int nextn = nextTab.length;
    //2\. 新建forwardingNode引用，在之后会用到
    ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
    boolean advance = true;
    boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
    for (int i = 0, bound = 0;;) {
        Node<K,V> f; int fh;
        // 3\. 确定遍历中的索引i
        while (advance) {
            int nextIndex, nextBound;
            if (--i >= bound || finishing)
                advance = false;
            else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
                i = -1;
                advance = false;
            }
            else if (U.compareAndSwapInt
                     (this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
                      nextBound = (nextIndex > stride ?
                                   nextIndex - stride : 0))) {
                bound = nextBound;
                i = nextIndex - 1;
                advance = false;
            }
        }
        //4.将原数组中的元素复制到新数组中去
        //4.5 for循环退出，扩容结束修改sizeCtl属性
        if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
            int sc;
            if (finishing) {
                nextTable = null;
                table = nextTab;
                sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
                return;
            }
            if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
                if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
                    return;
                finishing = advance = true;
                i = n; // recheck before commit
            }
        }
        //4.1 当前数组中第i个元素为null，用CAS设置成特殊节点forwardingNode(可以理解成占位符)
        else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
            advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
        //4.2 如果遍历到ForwardingNode节点  说明这个点已经被处理过了 直接跳过  这里是控制并发扩容的核心
        else if ((fh = f.hash) == MOVED)
            advance = true; // already processed
        else {
            synchronized (f) {
                if (tabAt(tab, i) == f) {
                    Node<K,V> ln, hn;
                    if (fh >= 0) {
                        //4.3 处理当前节点为链表的头结点的情况，构造两个链表，一个是原链表  另一个是原链表的反序排列
                        int runBit = fh & n;
                        Node<K,V> lastRun = f;
                        for (Node<K,V> p = f.next; p != null; p = p.next) {
                            int b = p.hash & n;
                            if (b != runBit) {
                                runBit = b;
                                lastRun = p;
                            }
                        }
                        if (runBit == 0) {
                            ln = lastRun;
                            hn = null;
                        }
                        else {
                            hn = lastRun;
                            ln = null;
                        }
                        for (Node<K,V> p = f; p != lastRun; p = p.next) {
                            int ph = p.hash; K pk = p.key; V pv = p.val;
                            if ((ph & n) == 0)
                                ln = new Node<K,V>(ph, pk, pv, ln);
                            else
                                hn = new Node<K,V>(ph, pk, pv, hn);
                        }
                       //在nextTable的i位置上插入一个链表
                       setTabAt(nextTab, i, ln);
                       //在nextTable的i+n的位置上插入另一个链表
                       setTabAt(nextTab, i + n, hn);
                       //在table的i位置上插入forwardNode节点  表示已经处理过该节点
                       setTabAt(tab, i, fwd);
                       //设置advance为true 返回到上面的while循环中 就可以执行i--操作
                       advance = true;
                    }
                    //4.4 处理当前节点是TreeBin时的情况，操作和上面的类似
                    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;
                    }
                }
            }
        }
    }
}

代码逻辑请看注释,整个扩容操作分为两个部分：

第一部分是构建一个nextTable,它的容量是原来的两倍，这个操作是单线程完成的。新建table数组的代码为:Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1],在原容量大小的基础上右移一位。

第二个部分就是将原来table中的元素复制到nextTable中，主要是遍历复制的过程。 根据运算得到当前遍历的数组的位置i，然后利用tabAt方法获得i位置的元素再进行判断：

1. 如果这个位置为空，就在原table中的i位置放入forwardNode节点，这个也是触发并发扩容的关键点；
2. 如果这个位置是Node节点（fh>=0），如果它是一个链表的头节点，就构造一个反序链表，把他们分别放在nextTable的i和i+n的位置上
3. 如果这个位置是TreeBin节点（fh<0），也做一个反序处理，并且判断是否需要untreefi，把处理的结果分别放在nextTable的i和i+n的位置上
4. 遍历过所有的节点以后就完成了复制工作，这时让nextTable作为新的table，并且更新sizeCtl为新容量的0.75倍 ，完成扩容。设置为新容量的0.75倍代码为 sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1)，仔细体会下是不是很巧妙，n<<1相当于n右移一位表示n的两倍即2n,n>>>1左右一位相当于n除以2即0.5n,然后两者相减为2n-0.5n=1.5n,是不是刚好等于新容量的0.75倍即2n*0.75=1.5n。

3.6 与size相关的一些方法

对于ConcurrentHashMap来说，这个table里到底装了多少东西其实是个不确定的数量，因为不可能在调用size()方法的时候像GC的“stop the world”一样让其他线程都停下来让你去统计，因此只能说这个数量是个估计值。对于这个估计值，ConcurrentHashMap也是大费周章才计算出来的。

为了统计元素个数，ConcurrentHashMap定义了一些变量和一个内部类

/**
 * A padded cell for distributing counts.  Adapted from LongAdder
 * and Striped64\.  See their internal docs for explanation.
 */
@sun.misc.Contended static final class CounterCell {
    volatile long value;
    CounterCell(long x) { value = x; }
}

/******************************************/ 

/**
 * 实际上保存的是hashmap中的元素个数  利用CAS锁进行更新
 但它并不用返回当前hashmap的元素个数 

 */
private transient volatile long baseCount;
/**
 * Spinlock (locked via CAS) used when resizing and/or creating CounterCells.
 */
private transient volatile int cellsBusy;

/**
 * Table of counter cells. When non-null, size is a power of 2.
 */
private transient volatile CounterCell[] counterCells;

mappingCount与size方法

mappingCount与size方法的类似 从给出的注释来看，应该使用mappingCount代替size方法 两个方法都没有直接返回basecount 而是统计一次这个值，而这个值其实也是一个大概的数值，因此可能在统计的时候有其他线程正在执行插入或删除操作。

public int size() {
    long n = sumCount();
    return ((n < 0L) ? 0 :
            (n > (long)Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE :
            (int)n);
}
 /**
 * Returns the number of mappings. This method should be used
 * instead of {@link #size} because a ConcurrentHashMap may
 * contain more mappings than can be represented as an int. The
 * value returned is an estimate; the actual count may differ if
 * there are concurrent insertions or removals.
 *
 * @return the number of mappings
 * @since 1.8
 */
public long mappingCount() {
    long n = sumCount();
    return (n < 0L) ? 0L : n; // ignore transient negative values
}

 final long sumCount() {
    CounterCell[] as = counterCells; CounterCell a;
    long sum = baseCount;
    if (as != null) {
        for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
            if ((a = as[i]) != null)
                sum += a.value;//所有counter的值求和
        }
    }
    return sum;
}

addCount方法

在put方法结尾处调用了addCount方法，把当前ConcurrentHashMap的元素个数+1这个方法一共做了两件事,更新baseCount的值，检测是否进行扩容。

private final void addCount(long x, int check) {
    CounterCell[] as; long b, s;
    //利用CAS方法更新baseCount的值
    if ((as = counterCells) != null ||
        !U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
        CounterCell a; long v; int m;
        boolean uncontended = true;
        if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
            (a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
            !(uncontended =
              U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) {
            fullAddCount(x, uncontended);
            return;
        }
        if (check <= 1)
            return;
        s = sumCount();
    }
    //如果check值大于等于0 则需要检验是否需要进行扩容操作
    if (check >= 0) {
        Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
        while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
               (n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {
            int rs = resizeStamp(n);
            //
            if (sc < 0) {
                if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
                    sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
                    transferIndex <= 0)
                    break;
                 //如果已经有其他线程在执行扩容操作
                if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
                    transfer(tab, nt);
            }
            //当前线程是唯一的或是第一个发起扩容的线程  此时nextTable=null
            else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
                                         (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
                transfer(tab, null);
            s = sumCount();
        }
    }
}

4. 总结

JDK6,7中的ConcurrentHashmap主要使用Segment来实现减小锁粒度，分割成若干个Segment，在put的时候需要锁住Segment，get时候不加锁，使用volatile来保证可见性，当要统计全局时（比如size），首先会尝试多次计算modcount来确定，这几次尝试中，是否有其他线程进行了修改操作，如果没有，则直接返回size。如果有，则需要依次锁住所有的Segment来计算。

1.8之前put定位节点时要先定位到具体的segment，然后再在segment中定位到具体的桶。而在1.8的时候摒弃了segment臃肿的设计，直接针对的是Node[] tale数组中的每一个桶，进一步减小了锁粒度。并且防止拉链过长导致性能下降，当链表长度大于8的时候采用红黑树的设计。

主要设计上的变化有以下几点:

1. 不采用segment而采用node，锁住node来实现减小锁粒度。
2. 设计了MOVED状态 当resize的中过程中 线程2还在put数据，线程2会帮助resize。
3. 使用3个CAS操作来确保node的一些操作的原子性，这种方式代替了锁。
4. sizeCtl的不同值来代表不同含义，起到了控制的作用。
5. 采用synchronized而不是ReentrantLock