ConcurrentHashMap JDK7
在JDK1.7版本中，ConcurrentHashMap的数据结构是由一个Segment数组和多个HashEntry组成 
Segment数组的意义就是将一个大的table分割成多个小的table来进行加锁，也就是上面的提到的锁分离技术，而每一个Segment元素存储的是HashEntry数组+链表，这个和HashMap的数据存储结构一样。 从上Segment的继承体系可以看出，Segment实现了ReentrantLock，也就带有锁的功能，当执行put操作时，会进行第一次key的hash来定位Segment的位置，如果该Segment还没有初始化，即通过CAS操作进行赋值，然后进行第二次hash操作，找到相应的HashEntry的位置，这里会利用继承过来的锁的特性，在将数据插入指定的HashEntry位置时（链表的尾端），会通过继承ReentrantLock的tryLock（）方法尝试去获取锁，如果获取成功就直接插入相应的位置，如果已经有线程获取该Segment的锁，那当前线程会以自旋的方式去继续的调用tryLock（）方法去获取锁，超过指定次数就挂起，等待唤醒。
计算ConcurrentHashMap的元素大小JDK1.7版本用两种方案 使用不加锁的模式去尝试多次计算ConcurrentHashMap的size，最多三次，比较前后两次计算的结果，结果一致就认为当前没有元素加入，计算的结果是准确
如果第一种方案不符合，就给每个Segment加上锁，然后计算ConcurrentHashMap的size返回
ConcurrentHashMap JDK8
JDK1.8的实现已经摒弃了Segment的概念，而是直接用Node数组+链表+红黑树的数据结构来实现，并发控制使用Synchronized和CAS来操作，整个看起来就像是优化过且线程安全的HashMap，虽然在JDK1.8中还能看到Segment的数据结构，但是已经简化了属性，只是为了兼容旧版本。
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) {
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
int hash = spread(key.hashCode()); //两次hash，减少hash冲突，可以均匀分布
int binCount = 0;
for (Node
Node
//这里就是上面构造方法没有进行初始化，在这里进行判断，为null就调用initTable进行初始化，属于懒汉模式初始化
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {//如果i位置没有数据，就直接无锁插入
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node
break; // no lock when adding to empty bin
}
else if ((fh = f.hash) == MOVED)//如果在进行扩容，则先进行扩容操作
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
//如果以上条件都不满足，那就要进行加锁操作，也就是存在hash冲突，锁住链表或者红黑树的头结点
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
if (fh >= 0) { //表示该节点是链表结构
binCount = 1;
for (Node
K ek;
//这里涉及到相同的key进行put就会覆盖原先的value
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
Node
if ((e = e.next) == null) { //插入链表尾部
pred.next = new Node
value, null);
break;
}
}
}
else if (f instanceof TreeBin) {//红黑树结构
Node
binCount = 2;
//红黑树结构旋转插入
if ((p = ((TreeBin
value)) != null) {
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
if (binCount != 0) { //如果链表的长度大于8时就会进行红黑树的转换
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
addCount(1L, binCount);//统计size，并且检查是否需要扩容
return null;
}
putValue的过程
如果没有初始化就先调用initTable（）方法来进行初始化过程
如果没有hash冲突就直接CAS插入
如果还在进行扩容操作就先进行扩容
如果存在hash冲突，就加锁来保证线程安全，这里有两种情况，一种是链表形式就直接遍历到尾端插入，一种是红黑树就按照红黑树结构插入，
最后一个如果该链表的数量大于阈值8，就要先转换成黑红树的结构，break再一次进入循环 如果添加成功就调用addCount（）方法统计size，并且检查是否需要扩容 扩容过程有点复杂，主要涉及到多线程并发扩容。ForwardingNode的作用就是支持扩容操作，将已处理的节点和空节点置为ForwardingNode，并发处理时多个线程经过ForwardingNode就表示已经遍历了，就往后遍历。
在JDK1.8版本中，对于size的计算，在扩容和addCount()方法就已经有处理了，JDK1.7是在调用size()方法才去计算，其实在并发集合中去计算size是没有多大的意义的，因为size是实时在变的，只能计算某一刻的大小，但是某一刻太快了，人的感知是一个时间段，所以并不是很精确。