ConcurrentHashMap 原理

concurrentHashMap：

ConcurrentHashMap的整体架构

concurrentHashMap是由数组+链表+红黑树组成

当我们初始化一个ConcurrentHashMap实例时，默认会初始化一个长度为16的数组。
当发生hash冲突时，会使用链式方式解决。
当链式长度大于8且数组长度大于64 并且负载因子达到0.75的时候，链表会转成红黑树。
随着concurrentHashMap的动态扩容，一旦链表长度小于8，红黑树会退化成单向链表。

ConcurrentHashMap的基本功能

ConcurrentHashMap本质就是一个hashMap，因此功能和HashMap一样，但是ConcurrentHashMap在HashMap的基础上提供了并发安全的实现。

并发安全的主要实现是通过对指定的Node节点加锁，来保证数据更新的安全性

ConcurrentHashMap在性能方面的优化

如果在并发性能和数据安全之间做好平衡，在很多地方都有类似的设计，比如cpu的三级缓存，mysql的buffer_pool,synchronzie的锁升级等。
ConcurrentHashMap优化：
1，在jdk1.8中，concurrentHashMap锁的粒度是数组中的某一个节点，而在JDK1.7中，锁定的是segment，锁的范围更大，因此性能会更低。
2，引入了红黑树，降低了数据查询的时间复杂度，Ologn
3，当数组长度长度不够时，ConcurrentHashMap会对数组进行扩容，在扩容的实现上，ConcurrentHashMap引入了多线程并发扩容机制。
简单来说就是多线程对原是数组进行分片后，每个线程负责一个分片的数据迁移，从而提升了扩容过程中的数据迁移效率

4，concurrentHashMap中有一个Size（）方法来获取总的元素个数，在多线程并发场景中，在保正原子性的情况下实现元素个数的累加，性能时非常低的。
当并发不高时，直接采用CAS实现元素个数的原子递增。
如果线程竞争激烈，使用一个数组来维护元素个数，如果要增加总的元素个数，则直接从数组中随机取一个，在通过CAS实现原子递增，他的核心思想是引入数组来实现对并发更新的负载