简单说说ConcurrentHashMap的结构和实现

ConcurrentHashMap是线程安全的HashMap，并非通过锁住整个方法，而是在方法内进行一些原子的操作和局部加锁保证多线程的安全

一些些随机

ConcurrentHashMap 内部是以Node形式来存储的

transient volatile Node<K,V>[] table;
1

这里使用volatile也是保证了可见性和禁止重排序

在ConcurrentHashMap的pu方法中会使用CAS来保证原子性

在1.7和1.8中的扩容实现

ConcurrentHashMap的数据结构如下：

• ConcurrentHashMap由多个Segment组成，每个Segment都是一个独立的哈希表。
• 每个Segment维护了一个数组节点的数组，每个节点是一个链表或者树结构，用于存储键值对的数据。
• 每个节点包含了键、值和指向下一个节点的引用，当节点的数量达到一定阈值时，链表会转换为树结构，以提高查询性能。
• ConcurrentHashMap使用分段锁的机制以保证线程安全性，每个Segment都维护了一个独立的锁。这样不同线程在访问不同的Segment时可以并发进行操作，提高了并发性能。

ConcurrentHashMap的扩容方式如下：

• 为了提高并发操作的效率，ConcurrentHashMap在初始化时会创建一个固定大小的Segment数组。每个Segment有一个独立的锁，对应着一部分键值对。
• 当哈希表中的节点数量达到一定的阈值（默认是数组长度的75%）时，会触发扩容操作。
• 扩容的流程是将每个Segment中的节点抽取出来，重新计算哈希值并放入新的扩容数组中。扩容数组的长度是原数组长度的两倍。
• 在扩容过程中，不会对整个哈希表进行加锁，只对正在进行扩容操作的Segment进行加锁，其他Segment仍然可以读写操作。
• 扩容过程中，可能会出现并发冲突，需要进行适当的锁操作和数据迁移，以保证线程安全性。

1.8

数据结构：
在JDK 1.8中，ConcurrentHashMap的内部数据结构发生了重大改变。JDK 1.7中的分段锁机制被替换为基于CAS（Compare and Swap）操作的Node数组和红黑树结构，以提供更好的并发性能和可扩展性。

1. 数组：ConcurrentHashMap使用一个Node数组来存储键值对。每个数组中的元素称为Node节点。每个节点包含了键、值、哈希值，以及指向下一个节点的引用。

2. 链表和红黑树：JDK 1.8中的ConcurrentHashMap使用了链表和红黑树来解决哈希冲突的问题。当链表的长度达到一定阈值（默认为8）时，链表会自动转换为红黑树，以提高查找和删除操作的效率。

扩容方式：
JDK 1.8中的ConcurrentHashMap使用了一种优化的扩容方式，被称为树化分割(TreeNode splitting)。

1. 初始容量：和JDK 1.7一样，ConcurrentHashMap在初始化时会创建一个固定大小的Node数组，长度为16。

2. 扩容阈值：JDK 1.8中的ConcurrentHashMap的扩容阈值相较于JDK 1.7有所不同。扩容阈值设置为容量的3/4，并且在每次扩容后会翻倍。也就是说，当哈希表的节点数量达到阈值时就会触发扩容操作。

3. 扩容过程：当哈希表需要扩容时，JDK 1.8中的ConcurrentHashMap采用了树化分割的方式。

   • 首先，会将数组中的每一个节点重定位到新的数组中。
   • 然后，对于链表和红黑树结构中的每个节点，会将其拆分为两个节点，一个节点仍然保留在原来的位置，另一个节点则被移动到新数组的对应位置上。

通过树化分割的方式，JDK 1.8中的ConcurrentHashMap在进行扩容时可以更高效地转移数据，并提供更好的并发性能。此外，JDK 1.8中的ConcurrentHashMap还引入了一些改进，如在读操作上引入了乐观锁机制，以进一步提高并发性能。