ConcurrentHashMap 底层具体实现知道吗？实现原理是什么？

ConcurrentHashMap 是 Java 并发编程中常用的线程安全哈希表实现，其设计目标是在高并发场景下兼顾性能和线程安全。它的底层实现（以 JDK 8 及之后版本为例）结合了多种并发优化技术，以下是其核心实现原理：

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1. 数据结构：数组 + 链表 + 红黑树

• 基础结构：与 HashMap 类似，底层是一个 Node[] 数组，每个数组元素称为一个“桶”（Bucket）。
• 链表转红黑树：当链表长度超过阈值（默认 8）时，链表会转换为红黑树（时间复杂度从 O(n) 优化为 O(logn)）；当红黑树节点数小于阈值（默认 6）时，退化为链表。
• 设计目的：通过红黑树优化哈希冲突严重时的查询效率。

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2. 线程安全的核心机制

ConcurrentHashMap 通过以下技术实现高并发下的线程安全：

a. CAS（Compare-And-Swap）

• 无锁化初始化/扩容：初始化数组或扩容时，通过 CAS 操作保证原子性。
• 插入空桶：若桶为空（null），直接通过 CAS 写入新节点，避免加锁。

b. synchronized 锁细化

• 锁单个桶的头节点：当桶非空时，对链表的头节点或红黑树的根节点加 synchronized 锁，锁粒度更细，减少线程竞争。
• 示例：

  synchronized (node) {  // 锁住当前桶的头节点
      // 处理链表或红黑树的插入/删除操作
  }
  

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3. 并发扩容机制

ConcurrentHashMap 支持多线程协同扩容，避免单线程扩容的性能瓶颈：

1. 触发条件：当元素数量超过阈值（容量 × 负载因子）时触发扩容。
2. 迁移策略：
   • 将原数组分为多个区间（Stride），每个线程负责迁移一个区间的数据。
   • 使用 ForwardingNode 标记已迁移的桶，其他线程检测到此标记时会协助迁移。
3. 并发迁移：多个线程可以并行迁移不同区间的数据，提高扩容效率。

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4. 高效的 size 计算

• 分片计数：通过 baseCount 和 CounterCell[] 数组统计元素总数。
• 避免竞争：更新计数时优先尝试 CAS 修改 baseCount，失败时使用 CounterCell 分片计数，减少线程竞争。
• 最终一致性：size() 方法返回的是近似值（遍历分片累加），但 mappingCount() 更精确。

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5. 关键源码实现（简化）

以 putVal() 方法为例，流程如下：

final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
    // 1. 计算哈希值
    int hash = spread(key.hashCode());
    // 2. 遍历桶链表或红黑树
    for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
        Node<K,V> f; int n, i, fh;
        if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
            tab = initTable(); // CAS 初始化数组
        else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
            // 3. 桶为空时，CAS 插入新节点
            if (casTabAt(tab, i, null, new Node<K,V>(hash, key, value)))
                break;
        }
        else if ((fh = f.hash) == MOVED)
            tab = helpTransfer(tab, f); // 协助扩容
        else {
            // 4. 桶非空时，锁住头节点处理链表/红黑树
            synchronized (f) {
                // 插入或更新节点
                if (tabAt(tab, i) == f) {
                    if (fh >= 0) { // 链表操作
                        // ... 遍历链表插入节点
                    } else if (f instanceof TreeBin) { // 红黑树操作
                        // ... 插入或更新树节点
                    }
                }
            }
        }
    }
    // 5. 检查是否需要扩容
    addCount(1L, binCount);
    return null;
}

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6. JDK 7 vs. JDK 8 的差异

特性	JDK 7（分段锁）	JDK 8（CAS + synchronized）
锁粒度	分段锁（Segment），每个段独立加锁	锁单个桶的头节点
数据结构	数组 + 链表	数组 + 链表 + 红黑树
并发度	由 Segment 数量决定（默认 16）	由桶数量决定，支持更高并发
扩容	段内扩容，锁住整个段	多线程协同扩容，无需全局锁
性能	分段锁竞争可能成为瓶颈	锁细化 + CAS 提升吞吐量

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7. 适用场景

• 高并发读写：适合多线程环境下的高频读写操作。
• 替代 HashTable：性能远超 HashTable（HashTable 使用全局锁）。
• 弱一致性迭代器：迭代器不会抛出 ConcurrentModificationException，但数据可能不是最新的。

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8. 总结

ConcurrentHashMap 的核心设计思想是：

1. 减少锁竞争：通过 CAS 和锁细化（锁单个桶）降低线程阻塞。
2. 数据结构优化：链表转红黑树提升哈希冲突时的性能。
3. 并发协作：多线程协同扩容和分片计数机制提高吞吐量。

这些机制使其成为高并发场景下最常用的线程安全 Map 实现。