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Java8 ConcurrentHashMap 底层数据结构与核心方法流程
Java 8 ConcurrentHashMap 摒弃 Segment 锁，采用数组 + 链表 + 红黑树结构。并发控制结合 CAS 与 synchronized（桶级锁）。put 操作涉及初始化、定位、插入及扩容协助；get 操作无锁；size 基于 LongAdder 思想估算。核心优化包括锁粒度细化、协同扩容及读写分离，显著提升高并发性能。
Java 8 ConcurrentHashMap 摒弃 Segment 锁，采用数组 + 链表 + 红黑树结构。并发控制结合 CAS 与 synchronized（桶级锁）。put 操作涉及初始化、定位、插入及扩容协助；get 操作无锁；size 基于 LongAdder 思想估算。核心优化包括锁粒度细化、协同扩容及读写分离，显著提升高并发性能。
Java 8 的 ConcurrentHashMap 摒弃了 Java 7 中的 Segment 分段锁 机制，采用了与 HashMap 1.8 类似的 数组 + 链表 + 红黑树 的结构，但在并发控制上做了特殊设计。
ConcurrentHashMap ├── Node[] table (volatile) // 哈希桶数组
│ ├── Node (链表节点)
│ ├── TreeBin (红黑树节点包装)
│ └── ForwardingNode (扩容迁移标志)
├── Node[] nextTable // 扩容时的新数组
├── LongAdder baseCount // 基础计数
└── CounterCell[] counterCells // 并发计数单元格 (解决热点竞争)
key, val, hash, next。TreeBin 是红黑树的根节点包装，不直接存储数据，而是维护树的平衡。ForwardingNode，其 hash 值为 MOVED (-1)，指向新的数组 nextTable，引导后续请求去新数组操作。table 数组和 Node 的 val、next 指针都是 volatile 的，保证可见性。putVal 是 put 的核心实现，流程较为复杂，主要步骤如下：
table 为 null 或长度为 0，调用 initTable()。sizeCtl < 0，说明其他线程正在初始化，当前线程让出 CPU (Thread.yield()) 自旋等待。sizeCtl 为扩容阈值（通常为容量的 0.75）。(n - 1) & hash 计算数组下标 i。f。这里分为三种情况：
ForwardingNode。helpTransfer()，当前线程会 协助扩容，将旧数组的数据迁移到新数组 nextTable 中。synchronized (f) 锁定该桶的头节点。onlyIfAbsent 决定是否覆盖 value。treeifyBin 尝试转为红黑树（需数组长度 >= 64，否则先扩容）。f 是 TreeBin 类型，调用 putTreeVal 插入树节点。addCount(1L, binCount) 更新元素个数。transfer() 进行扩容（容量翻倍）。public V put(K key, V value) {
return putVal(key, value, false);
}
/** Implementation for put and putIfAbsent */
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
// key 和 value 不能为空
if (key == null || value == null)
throw new NullPointerException();
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
// f = 目标位置元素
Node<K,V> f;
int n, i, fh; // fh 后面存放目标位置的元素 hash 值
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
// 数组桶为空，初始化数组桶（自旋+CAS)
tab = initTable();
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
// 桶内为空，CAS 放入，不加锁，成功了就直接 break 跳出
if (casTabAt(tab, i, null, new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break;
// no lock when adding to empty bin
} else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
;
(f) {
(tabAt(tab, i) == f) {
(fh >= ) {
binCount = ;
(Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
(e.hash == hash && ((ek = e.key) == key || (ek != && key.equals(ek)))) {
oldVal = e.val;
(!onlyIfAbsent)
e.val = value;
;
}
Node<K,V> pred = e;
((e = e.next) == ) {
pred.next = <K,V>(hash, key, value, );
;
}
}
} (f TreeBin) {
Node<K,V> p;
binCount = ;
((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key, value)) != ) {
oldVal = p.val;
(!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
(binCount != ) {
(binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
(oldVal != )
oldVal;
;
}
}
}
addCount(, binCount);
;
}
get 操作是 无锁 的，这是 CHM 高性能的关键之一。
i = (n - 1) & hash。tab[i]。next 不为 null，遍历链表查找。TreeBin，调用 find 方法在红黑树中查找。ForwardingNode，说明正在扩容，需要在 nextTable (新数组) 中继续查找。volatile 保证读取到最新的数据。public V get(Object key) {
Node<K,V>[] tab;
Node<K,V> e, p;
int n, eh;
K ek;
// key 所在的 hash 位置
int h = spread(key.hashCode());
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
// 如果指定位置元素存在，头结点 hash 值相同
if ((eh = e.hash) == h) {
if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
// key hash 值相等，key 值相同，直接返回元素 value
return e.val;
} else if (eh < 0) // 头结点 hash 值小于 0，说明正在扩容或者是红黑树，find 查找
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
while ((e = e.next) != null) {
// 是链表，遍历查找
if (e.hash == h && ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
return e.val;
}
}
return null;
}
Java 8 中 size() 的返回类型是 int，但底层统计逻辑基于 long。它不是 O(1) 的操作，而是一个估算值（在并发修改时）。
为了减少高并发下对单一计数变量的竞争，CHM 采用了类似 LongAdder 的机制：
CounterCell 单元格中，最后求和。baseCount。counterCells 数组，累加所有非空单元格的值。baseCount + counterCells 之和。size() 方法内部调用 sumCount()，如果结果超过 Integer.MAX_VALUE 则返回最大值，否则强转为 int。size() 返回的值可能不是强一致性的（即调用瞬间的真实大小），但在大多数场景下足够准确。如果需要强一致性大小，需要加锁统计，但性能会大幅下降。put 操作通过 addCount 方法更新计数，涉及 baseCount 和 CounterCell 数组的原子操作，具体实现细节可参考官方源码文档。
synchronized)。JVM 对 synchronized 做了大量优化（偏向锁、轻量级锁），在低冲突下性能极高。helpTransfer)，加快了扩容速度，避免了单线程迁移导致的停顿。get 操作完全无锁，put 操作仅在冲突时加锁，极大提高了读多写少场景的性能。
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