ConcurrentHashMap 在 Java 7 和 8 的不同及 HashTable 的区别

在 Java 8 中，对于 ConcurrentHashMap 这个常用的工具类进行了很大的升级，对比之前 Java 7 版本在诸多方面都进行了调整和变化。

Java 7 版本的 ConcurrentHashMap

Java 7 版本中的 ConcurrentHashMap 的结构示意图：

从图中我们可以看出，在 ConcurrentHashMap 内部进行了 Segment 分段，Segment 继承了 ReentrantLock，可以理解为一把锁，各个 Segment 之间都是相互独立上锁的，互不影响。相比于之前的 Hashtable 每次操作都需要把整个对象锁住而言，大大提高了并发效率。因为它的锁与锁之间是独立的，而不是整个对象只有一把锁。

每个 Segment 的底层数据结构与 HashMap 类似，仍然是数组和链表组成的拉链法结构。默认有 0~15 共 16 个 Segment，所以最多可以同时支持 16 个线程并发操作（操作分别分布在不同的 Segment 上）。16 这个默认值可以在初始化的时候设置为其他值，但是一旦确认初始化以后，是不可以扩容的。

Java 8 版本的 ConcurrentHashMap

Java 8 版本中的 ConcurrentHashMap 的结构示意图：


图中的节点有三种类型。

  • 第一种是最简单的，空着的位置代表当前还没有元素来填充。
  • 第二种就是和 HashMap 非常类似的拉链法结构，在每一个槽中会首先填入第一个节点，但是后续如果计算出相同的 Hash 值，就用链表的形式往后进行延伸。
  • 第三种结构就是红黑树结构，这是 Java 7 的 ConcurrentHashMap 中所没有的结构

当第二种情况的链表长度大于某一个阈值（默认为 8），且同时满足一定的容量要求的时候，ConcurrentHashMap 便会把这个链表从链表的形式转化为红黑树的形式，目的是进一步提高它的查找性能。所以，Java 8 的一个重要变化就是引入了红黑树的设计，由于红黑树并不是一种常见的数据结构，所以我们在此简要介绍一下红黑树的特点。

红黑树是每个节点都带有颜色属性的二叉查找树，颜色为红色或黑色，红黑树的本质是对二叉查找树 BST 的一种平衡策略，我们可以理解为是一种平衡二叉查找树，查找效率高，会自动平衡，防止极端不平衡从而影响查找效率的情况发生。

由于自平衡的特点，即左右子树高度几乎一致，所以其查找性能近似于二分查找，时间复杂度是 O(log(n)) 级别；反观链表，它的时间复杂度就不一样了，如果发生了最坏的情况，可能需要遍历整个链表才能找到目标元素，时间复杂度为 O(n)，远远大于红黑树的 O(log(n))，尤其是在节点越来越多的情况下，O(log(n)) 体现出的优势会更加明显。

红黑树的一些其他特点：

  • 每个节点要么是红色，要么是黑色，但根节点永远是黑色的。
  • 红色节点不能连续，也就是说，红色节点的子和父都不能是红色的。
  • 从任一节点到其每个叶子节点的路径都包含相同数量的黑色节点。

正是由于这些规则和要求的限制，红黑树保证了较高的查找效率，所以现在就可以理解为什么 Java 8 的 ConcurrentHashMap 要引入红黑树了。好处就是避免在极端的情况下冲突链表变得很长，在查询的时候，效率会非常慢。而红黑树具有自平衡的特点，所以，即便是极端情况下，也可以保证查询效率在 O(log(n))。

分析 Java 7 版本的 ConcurrentHashMap 的重要源码

static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable
ConcurrentHashMap 是由 Segment 数组结构和 HashEntry 数组结构组成。

Segment 是一种可重入锁（ReentrantLock），在 ConcurrentHashMap 里扮演锁的角色；HashEntry 则用于存储键值对数据。一个 ConcurrentHashMap 里包含一个 Segment 数组。Segment 的结构和 HashMap 类似，是一种数组和链表结构。一个 Segment 里包含一个 HashEntry 数组，每个 HashEntry 是一个链表结构的元素， 每个 Segment 守护着一个 HashEntry 数组里的元素，当对 HashEntry 数组的数据进行修改时，必须首先获得与它对应的 Segment 锁。

构造方法和初始化

public ConcurrentHashMap17(int initialCapacity,
                             float loadFactor, int concurrencyLevel)

ConcurrentHashMap 初始化方法是通过 initialCapacity、loadFactor 和 concurrencyLevel(参数 concurrencyLevel 是用户估计的并发级别，就是说你觉得最多有多少线程共同修改这个 map，根据这个来确定 Segment 数组的大小 concurrencyLevel 默认是 DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;)等几个参数来初始化 segment 数组、段偏移量 segmentShift、段掩码 segmentMask 和每个 segment 里的 HashEntry 数组来实现的。

并发级别可以理解为程序运行时能够同时更新 ConccurentHashMap 且不产生锁竞争的最大线程数，实际上就是ConcurrentHashMap 中的分段锁个数，即 Segment[]的数组长度。ConcurrentHashMap 默认的并发度为 16，但用户也可以 在构造函数中设置并发度。当用户设置并发度时，ConcurrentHashMap 会使用大于等于该值的最小 2 幂指数作为实际并发度（假如用户设置并发度为 17，实际 并发度则为 32）。

如果并发度设置的过小，会带来严重的锁竞争问题；如果并发度设置的过大， 原本位于同一个 Segment 内的访问会扩散到不同的 Segment 中，CPU cache 命中 率会下降，从而引起程序性能下降。（文档的说法是根据你并发的线程数量决定， 太多会导性能降低）

segments 数组的长度 ssize 是通过 concurrencyLevel 计算得出的。为了能通过按位与的散列算法来定位 segments 数组的索引，必须保证 segments 数组的长度是 2 的 N 次方（power-of-two size），所以必须计算出一个大于或等于 concurrencyLevel 的最小的 2 的 N 次方值来作为 segments 数组的长度。假如 concurrencyLevel 等于 14、15 或 16，ssize 都会等于 16，即容器里锁的个数也是 16。

在默认情况下， ssize = 16，initialCapacity = 16，loadFactor = 0.75f，那么 cap = 1，threshold = (int) cap * loadFactor = 0。

       int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY;
        while (cap < c)
            cap <<= 1;
        // create segments and segments[0]
        Segment<K,V> s0 =
            new Segment<K,V>(loadFactor, (int)(cap * loadFactor),
                             (HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap]);
        Segment<K,V>[] ss = (Segment<K,V>[])new Segment[ssize];
        UNSAFE.putOrderedObject(ss, SBASE, s0); // ordered write of segments[0]
        this.segments = ss;

输入参数 initialCapacity 是 ConcurrentHashMap 的初始化容量，loadFactor 是每个 segment 的负载因子，在构造方法里需要通过这两个参数来初始化数组中的每个 segment。上面代码中的变量 cap 就是 segment 里 HashEntry 数组的长度， 它等于 initialCapacity 除以 ssize 的倍数 c，如果 c 大于 1，就会取大于等于 c 的 2 的 N 次方值，所以 segment 里 HashEntry 数组的长度不是 1，就是 2 的 N 次方。

分析 Java 8 版本的 ConcurrentHashMap 的重要源码

改进

改进一：取消 segments 字段，直接采用 transient volatile HashEntry<K,V>[] table 保存数据，采用 table 数组元素作为锁，从而实现了对缩小锁的粒度，进一 步减少并发冲突的概率，并大量使用了采用了 CAS + synchronized 来保证并发安全性。

改进二：将原先 table 数组＋单向链表的数据结构，变更为 table 数组＋单向链表＋红黑树的结构。对于 hash 表来说，最核心的能力在于将 key hash 之后 能均匀的分布在数组中。如果 hash 之后散列的很均匀，那么 table 数组中的每个 队列长度主要为 0 或者 1。但实际情况并非总是如此理想，虽然 ConcurrentHashMap 类默认的加载因子为 0.75，但是在数据量过大或者运气不佳的情况下，还是会存在一些队列长度过长的情况，如果还是采用单向列表方式， 那么查询某个节点的时间复杂度为 O(n)；因此，对于个数超过 8(默认值)的列表， jdk1.8 中采用了红黑树的结构，那么查询的时间复杂度可以降低到 O(logN)，可以改进性能。

使用 Node（1.7 为 Entry） 作为链表的数据结点，仍然包含 key，value， hash 和 next 四个属性。 红黑树的情况使用的是 TreeNode（extends Node）。

根据数组元素中，第一个结点数据类型是 Node 还是 TreeNode 可以判断该位置下是链表还是红黑树。

用于判断是否需要将链表转换为红黑树的阈值
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
用于判断是否需要将红黑树转换为链表的阈值
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

Node 节点

Node 是最核心的内部类，它包装了 key-value 键值对。
我们先来看看最基础的内部存储结构 Node，这就是一个一个的节点，如这段代码所示：

    static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final int hash;
        final K key;
        volatile V val;
        volatile Node<K,V> next;
        .....
    }

定义基本和 1.7 中的 HashEntry 相同。而这个 map 本身所持有的也是一个 Node 型的数组transient volatile Node<K,V>[] table;

增加了一个 find 方法来用以辅助 map.get()方法。其实就是遍历链表，子类中会覆盖这个方法。

Node<K,V> find(int h, Object k) {
    Node<K,V> e = this;
    if (k != null) {
        do {
             K ek;
             if (e.hash == h &&
                ((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))
                return e;
        } while ((e = e.next) != null);
    }
    return null;
}

在 map 中还定义了 Segment 这个类，不过只是为了向前兼容而已，不做过多考虑。

可以看出，每个 Node 里面是 key-value 的形式，并且把 value 用 volatile 修饰，以便保证可见性，同时内部还有一个指向下一个节点的 next 指针，方便产生链表结构。

TreeNode

树节点类，另外一个核心的数据结构。当链表长度过长的时候，会转换为TreeNode。

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;
    ......

与 1.8 中 HashMap 不同点：
1、它并不是直接转换为红黑树，而是把这些结点放在 TreeBin 对象中，由 TreeBin 完成对红黑树的包装。
2、TreeNode 在 ConcurrentHashMap 扩展自 Node 类，而并非 HashMap 中的 扩展自 LinkedHashMap.Entry<K,V>类，也就是说 TreeNode 带有 next 指针。

TreeBin

负责 TreeNode 节点。它代替了 TreeNode 的根节点，也就是说在实际的 ConcurrentHashMap“数组”中，存放的是 TreeBin 对象，而不是 TreeNode 对象。 另外这个类还带有了读写锁机制。

 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
核心方法
/*
 * 利用硬件级别的原子操作，获得在 i 位置上的 Node 节点
 * Unsafe.getObjectVolatile 可以直接获取指定内存的数据，
 * 保证了每次拿到数据都是最新的
**/
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);
}
/*利用CAS操作设置 i 位置上的 Node 节点*/
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);
}
/*
 * 利用硬件级别的原子操作，设置在 i 位置上的Node节点
 * Unsafe.putObjectVolatile 可以直接设定指定内存的数据，
 * 保证了其他线程访问这个节点时一定可以看到最新的数据
 **/
static final <K,V> void setTabAt(Node<K,V>[] tab, int i, Node<K,V> v) {
    U.putObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, v);
}

下面我们看两个最重要、最核心的方法。

put 方法源码分析

put 方法的核心是 putVal 方法

final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
    if (key == null || value == null) {
        throw new NullPointerException();
    }
    //计算 hash 值
    int hash = spread(key.hashCode());
    int binCount = 0;
    /*死循环 何时插入成功 何时跳出*/
    for (Node<K, V>[] tab = table; ; ) {
        Node<K, V> f;
        int n, i, fh;
        //如果数组是空的，就进行初始化
        if (tab == null || (n = tab.length) == 0) {
            tab = initTable();/*如果table为空的话，初始化table*/
        }
        // 找该 hash 值对应的数组下标
        else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
            //如果该位置是空的，就用 CAS 的方式放入新值
            /*Node数组中的元素，这个位置没有值 ，使用CAS操作放进去*/
            if (casTabAt(tab, i, null,
                    new Node<K, V>(hash, key, value, null))) {
                break;
            }
        }
        //hash值等于 MOVED 代表在扩容
        else if ((fh = f.hash) == MOVED) {
             /*正在进行扩容，当前线程帮忙扩容*/
            tab = helpTransfer(tab, f);
        }
        //槽点上是有值的情况
        else {
            V oldVal = null;
            //用 synchronized 锁住当前槽点，保证并发安全
           /*锁Node数组中的元素，这个位置是Hash冲突组成链表的头结点
            * 或者是红黑树的根节点*/
            synchronized (f) {
                if (tabAt(tab, i) == f) {
                    //如果是链表的形式
                     /*fh>0 说明这个节点是一个链表的节点 不是树的节点*/
                    if (fh >= 0) {
                        binCount = 1;
                        //遍历链表
                        for (Node<K, V> e = f; ; ++binCount) {
                            K ek;
                            //如果发现该 key 已存在，就判断是否需要进行覆盖，然后返回
                             /*put操作和putIfAbsent操作业务实现*/
                            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;
                            //到了链表的尾部也没有发现该 key，说明之前不存在，就把新值添加到链表的最后
                            /*如果遍历到了最后一个结点，使用尾插法,把它插入在链表尾部*/
                            if ((e = e.next) == null) {
                                pred.next = new Node<K, V>(hash, key,
                                        value, null);
                                break;
                            }
                        }
                    }
                    //如果是红黑树的形式
                    /*按照树的方式插入值*/
                    else if (f instanceof TreeBin) {
                        Node<K, V> p;
                        binCount = 2;
                        //调用 putTreeVal 方法往红黑树里增加数据
                        if ((p = ((TreeBin<K, V>) f).putTreeVal(hash, key,
                                value)) != null) {
                            oldVal = p.val;
                            if (!onlyIfAbsent) {
                                p.val = value;
                            }
                        }
                    }
                }
            }
            if (binCount != 0) {
                //检查是否满足条件并把链表转换为红黑树的形式，默认的 TREEIFY_THRESHOLD 阈值是 8
                 /*达到临界值8 就需要把链表转换为树结构*/
                if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD) {
                    treeifyBin(tab, i);
                }
                //putVal 的返回是添加前的旧值，所以返回 oldVal
                if (oldVal != null) {
                    return oldVal;
                }
                break;
            }
        }
    }
     /*Map的元素数量+1，并检查是否需要扩容*/
    addCount(1L, binCount);
    return null;
}

通过以上的源码分析，我们对于 putVal 方法有了详细的认识，可以看出，方法中会逐步根据当前槽点是未初始化、空、扩容、链表、红黑树等不同情况做出不同的处理。

总结来说，put 方法就是，沿用 HashMap 的 put 方法的思想，根据 hash 值 计算这个新插入的点在 table 中的位置 i，如果 i 位置是空的，直接放进去，否则 进行判断，如果 i 位置是树节点，按照树的方式插入新的节点，否则把 i 插入到 链表的末尾。

整体流程上，就是首先定义不允许 key 或 value 为 null 的情况放入，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。

如果这个位置是空的，那么直接放入，而且不需要加锁操作。

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。 如果是链表节点，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 hash 值与 key 值都与 新加入节点是一致的情况，则只需要更新 value 值即可。否则依次向后遍历，直 到链表尾插入这个结点。如果加入这个节点以后链表长度大于 8，就把这个链表 转换成红黑树。如果这个节点的类型已经是树节点的话，直接调用树节点的插入 方法进行插入新的值。

get 方法源码分析

get 方法比较简单，给定一个 key 来确定 value 的时候，必须满足两个条件 key 相同 hash 值相同，对于节点可能在链表或树上的情况，需要分别去查找。

public V get(Object key) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
    //计算 hash 值
    int h = spread(key.hashCode());
    //如果整个数组是空的，或者当前槽点的数据是空的，说明 key 对应的 value 不存在，直接返回 null
     /*根据hash值确定节点位置*/
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
        //判断头结点是否就是我们需要的节点，如果是则直接返回
         /*Node数组中的节点就是要找的节点*/
        if ((eh = e.hash) == h) {
            if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
                return e.val;
        }
        //如果头结点 hash 值小于 0，说明是红黑树或者正在扩容，就用对应的 find 方法来查找
         /*eh<0 说明这个节点在树上 调用树的find方法寻找*/
        else if (eh < 0)
            return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
        //遍历链表来查找
         /*到这一步说明是个链表，遍历链表找到对应的值并返回*/
        while ((e = e.next) != null) {
            if (e.hash == h &&
                    ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
                return e.val;
        }
    }
    return null;
}

总结一下 get 的过程：

  1. 计算 Hash 值，并由此值找到对应的槽点；
  2. 如果数组是空的或者该位置为 null，那么直接返回 null 就可以了；
  3. 如果该位置处的节点刚好就是我们需要的，直接返回该节点的值；
  4. 如果该位置节点是红黑树或者正在扩容，就用 find 方法继续查找；
  5. 否则那就是链表，就进行遍历链表查找。

对比Java7 和Java8 的异同和优缺点

数据结构

，Java 7 采用 Segment 分段锁来实现，而 Java 8 中的 ConcurrentHashMap 使用数组 + 链表 + 红黑树，在这一点上它们的差别非常大。


并发度

Java 7 中，每个 Segment 独立加锁，最大并发个数就是 Segment 的个数，默认是 16。

但是到了 Java 8 中，锁粒度更细，理想情况下 table 数组元素的个数（也就是数组长度）就是其支持并发的最大个数，并发度比之前有提高。

保证并发安全的原理

Java 7 采用 Segment 分段锁来保证安全，而 Segment 是继承自 ReentrantLock。

Java 8 中放弃了 Segment 的设计，采用 Node + CAS + synchronized 保证线程安全。

一文彻底搞懂CAS

遇到 Hash 碰撞

Java 7 在 Hash 冲突时，会使用拉链法，也就是链表的形式。

Java 8 先使用拉链法，在链表长度超过一定阈值时，将链表转换为红黑树，来提高查找效率。

查询时间复杂度

Java 7 遍历链表的时间复杂度是 O(n)，n 为链表长度。

Java 8 如果变成遍历红黑树，那么时间复杂度降低为 O(log(n))，n 为树的节点个数。

HashTable

HashTable 容器使用 synchronized 来保证线程安全，但在线程竞争激烈的情况下 HashTable 的效率非常低下。因为当一个线程访问 HashTable 的同步方法， 其他线程也访问 HashTable 的同步方法时，会进入阻塞或轮询状态。如线程 1 使 用 put 进行元素添加，线程 2 不但不能使用 put 方法添加元素，也不能使用 get 方法来获取元素，所以竞争越激烈效率越低。

并发下的 Map 常见问题汇总

Q：HashMap 和 HashTable 有什么区别？

A：
①、HashMap 是线程不安全的，HashTable 是线程安全的；
②、由于线程安全，所以 HashTable 的效率比不上 HashMap；
③、HashMap 最多只允许一条记录的键为 null，允许多条记录的值为 null， 而 HashTable 不允许；
④、HashMap 默认初始化数组的大小为 16，HashTable 为 11，前者扩容时， 扩大两倍，后者扩大两倍+1；
⑤、HashMap 需要重新计算 hash 值，而 HashTable 直接使用对象的 hashCode

Q：Java 中的另一个线程安全的与 HashMap 极其类似的类是什么？同样是线程安全，它与 HashTable 在线程同步上有什么不同？

A：
ConcurrentHashMap 类（是 Java 并发包 java.util.concurrent 中提供的一 个线程安全且高效的 HashMap 实现）。

HashTable 是使用 synchronize 关键字加锁的原理（就是对对象加锁）；

而针对 ConcurrentHashMap，在 JDK 1.7 中采用分段锁的方式；JDK 1.8 中直接采用了 CAS（无锁算法）+ synchronized，也采用分段锁的方式并大大缩小了锁的粒度。

HashMap & ConcurrentHashMap 的区别？

A：
除了加锁，原理上无太大区别。 另外，HashMap 的键值对允许有 null，但是 ConCurrentHashMap 都不允许。

Q：为什么 ConcurrentHashMap 比 HashTable 效率要高？

A：
HashTable 使用一把锁（锁住整个链表结构）处理并发问题，多个线程竞争一把锁，容易阻塞；

ConcurrentHashMap

JDK 1.7 中使用分段锁（ReentrantLock + Segment + HashEntry），相当于把一 个 HashMap 分成多个段，每段分配一把锁，这样支持多线程访问。锁粒度：基 于 Segment，包含多个 HashEntry。

JDK 1.8 中使用 CAS + synchronized + Node + 红黑树。锁粒度：Node（首结 点）（实现 Map.Entry<K,V>）。锁粒度降低了。

Q：针对 ConcurrentHashMap 锁机制具体分析（JDK 1.7 VS JDK 1.8）？

A：
JDK 1.7 中，采用分段锁的机制，实现并发的更新操作，底层采用数组+链表的存储结构，包括两个核心静态内部类 Segment 和 HashEntry。
①、Segment 继承 ReentrantLock（重入锁） 用来充当锁的角色，每个 Segment 对象守护每个散列映射表的若干个桶；
②、HashEntry 用来封装映射表的键-值对；
③、每个桶是由若干个 HashEntry 对象链接起来的链表。

JDK 1.8 中，采用 Node + CAS + Synchronized 来保证并发安全。取消类 Segment，直接用 table 数组存储键值对；当 HashEntry 对象组成的链表长度超 过 TREEIFY_THRESHOLD 时，链表转换为红黑树，提升性能。底层变更为数组 + 链表 + 红黑树。

Q：ConcurrentHashMap 在 JDK 1.8 中，为什么要使用内置锁 synchronized 来代替重入锁 ReentrantLock？

A：
1、JVM 开发团队在 1.8 中对 synchronized 做了大量性能上的优化，而且基于 JVM 的 synchronized 优化空间更大，更加自然。
2、在大量的数据操作下，对于 JVM 的内存压力，基于 API 的 ReentrantLock 会开销更多的内存。

Q：ConcurrentHashMap 简单介绍？

A：
①、重要的常量：
private transient volatile int sizeCtl;
当为负数时，-1 表示正在初始化，-N 表示 N - 1 个线程正在进行扩容； 当为 0 时，表示 table 还没有初始化； 当为其他正数时，表示初始化或者下一次进行扩容的大小。
②、数据结构：
Node 是存储结构的基本单元，继承 HashMap 中的 Entry，用于存储数据； TreeNode 继承 Node，但是数据结构换成了二叉树结构，是红黑树的存储结构，用于红黑树中存储数据；

TreeBin 是封装 TreeNode 的容器，提供转换红黑树的一些条件和锁的控制。

③、存储对象时（put() 方法）：

  1. 如果没有初始化，就调用 initTable() 方法来进行初始化；
  2. 如果没有 hash 冲突就直接 CAS 无锁插入；
  3. 如果需要扩容，就先进行扩容；
  4. 如果存在 hash 冲突，就加锁来保证线程安全，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；
  5. 如果该链表的数量大于阀值 8，就要先转换成红黑树的结构，break 再一次进入循环
  6. 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。

④、扩容方法 transfer()：默认容量为 16，扩容时，容量变为原来的两倍。 helpTransfer()：调用多个工作线程一起帮助进行扩容，这样的效率就会更高。

⑤、获取对象时（get()方法）：

  1. 计算 hash 值，定位到该 table 索引位置，如果是首结点符合就返回；
  2. 如果遇到扩容时，会调用标记正在扩容结点 ForwardingNode.find()方法， 查找该结点，匹配就返回；
  3. 以上都不符合的话，就往下遍历结点，匹配就返回，否则最后就返回 null。

Q：ConcurrentHashMap 的并发度是什么？

A：
1.7 中程序运行时能够同时更新 ConccurentHashMap 且不产生锁竞争的最大线程数。默认为 16，且可以在构造函数中设置。当用户设置并发度时， ConcurrentHashMap 会使用大于等于该值的最小 2 幂指数作为实际并发度（假如 用户设置并发度为 17，实际并发度则为 32）。

1.8 中并发度则无太大的实际意义了，主要用处就是当设置的初始容量小于并发度，将初始容量提升至并发度大小。

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