HashMap实现
JAVA7实现
在java7中，HashMap存在一个Entry数组
transient Entry<K,V>[] table;
Entry的实现其实就是链表的实现，除了key、value还有下一个元素的引用
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key;
V value;
Entry<K,V> next;
int hash;
这个Entry应该放在数组的哪一个位置上（这个位置通常称为位桶或者hash桶，即hash值相同的Entry会放在同一位置，用链表相连），是通过key的hashCode来计算的
final int hash(Object k) {
int h = 0;
h ^= k.hashCode();
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
通过hash计算出来的值将会使用indexFor方法找到它应该所在的table下标：
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}
这个方法其实相当于对table.length取模。
当两个key通过hashCode计算相同时，则发生了hash冲突(碰撞)，HashMap解决hash冲突的方式是用链表。
当发生hash冲突时，则将存放在数组中的Entry设置为新值的next（这里要注意的是，比如A和B都hash后都映射到下标i中，之前已经有A了，当map.put(B)时，将B放到下标i中，A则为B的next，所以新值存放在数组中，旧值在新值的链表上）
Java8实现
一直到JDK7为止，HashMap的结构都是这么简单，基于一个数组以及多个链表的实现，hash值冲突的时候，就将对应节点以链表的形式存储。
这样子的HashMap性能上就抱有一定疑问，如果说成百上千个节点在hash时发生碰撞，存储一个链表中，那么如果要查找其中一个节点，那就不可避免的花费O(N)的查找时间，这将是多么大的性能损失。这个问题终于在JDK8中得到了解决。再最坏的情况下，链表查找的时间复杂度为O(n),而红黑树一直是O(logn),这样会提高HashMap的效率。
JDK7中HashMap采用的是位桶+链表的方式，即我们常说的散列链表的方式，而JDK8中采用的是位桶+链表/红黑树的方式，也是非线程安全的。当某个位桶的链表的长度达到某个阀值的时候，这个链表就将转换成红黑树
JDK中Entry的名字变成了Node，原因是和红黑树的实现TreeNode相关联。
transient Node<K,V>[] table;
当冲突节点数不小于8-1时，转换成红黑树。
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
以put方法在JDK8中有了很大的改变
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab;
Node<K,V> p;
int n, i;
//如果当前map中无数据，执行resize方法。并且返回n
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//如果要插入的键值对要存放的这个位置刚好没有元素，那么把他封装成Node对象，放在这个位置上就完事了
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
//否则的话，说明这上面有元素
else {
Node<K,V> e; K k;
//如果这个元素的key与要插入的一样，那么就替换一下，也完事。
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//1.如果当前节点是TreeNode类型的数据，执行putTreeVal方法
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//还是遍历这条链子上的数据，跟jdk7没什么区别
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//2.完成了操作后多做了一件事情，判断，并且可能执行treeifyBin方法
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) //true || --
e.value = value;
//3.
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
//判断阈值，决定是否扩容
if (++size > threshold)
resize();
//4.
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
treeifyBin()就是将链表转换成红黑树。
之前的indefFor()方法消失 了，直接用(tab.length-1)&hash，所以看到这个，代表的就是数组的下角标。
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
ConcurrentHashMap实现
JAVA7实现
数据结构
jdk1.7中采用Segment + HashEntry的方式进行实现，结构如下：
ConcurrentHashMap初始化时，计算出Segment数组的大小ssize和每个Segment中HashEntry数组的大小cap，并初始化Segment数组的第一个元素；其中ssize大小为2的幂次方，默认为16，cap大小也是2的幂次方，最小值为2，最终结果根据根据初始化容量initialCapacity进行计算，计算过程如下：
if (c * ssize < initialCapacity)
++c;
int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY;
while (cap < c)
cap <<= 1;
其中Segment在实现上继承了ReentrantLock，这样就自带了锁的功能。
put实现
当执行put方法插入数据时，根据key的hash值，在Segment数组中找到相应的位置，如果相应位置的Segment还未初始化，则通过CAS进行赋值，接着执行Segment对象的put方法通过加锁机制插入数据，实现如下：
场景：线程A和线程B同时执行相同Segment对象的put方法
-
线程A执行tryLock()方法成功获取锁，则把HashEntry对象插入到相应的位置；
-
线程B获取锁失败，则执行scanAndLockForPut()方法，在scanAndLockForPut方法中，会通过重复执行tryLock()方法尝试获取锁，在多处理器环境下，重复次数为64，单处理器重复次数为1，当执行tryLock()方法的次数超过上限时，则执行lock()方法挂起线程B；
-
当线程A执行完插入操作时，会通过unlock()方法释放锁，接着唤醒线程B继续执行；
size实现
因为ConcurrentHashMap是可以并发插入数据的，所以在准确计算元素时存在一定的难度，一般的思路是统计每个Segment对象中的元素个数，然后进行累加，但是这种方式计算出来的结果并不一样的准确的，因为在计算后面几个Segment的元素个数时，已经计算过的Segment同时可能有数据的插入或则删除，在1.7的实现中，采用了如下方式：
try {
for (;;) {
if (retries++ == RETRIES_BEFORE_LOCK) {
for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
ensureSegment(j).lock(); // force creation
}
sum = 0L;
size = 0;
overflow = false;
for (int j = 0; j < segments.length; ++j) {
Segment<K,V> seg = segmentAt(segments, j);
if (seg != null) {
sum += seg.modCount;
int c = seg.count;
if (c < 0 || (size += c) < 0)
overflow = true;
}
}
if (sum == last)
break;
last = sum;
}
} finally {
if (retries > RETRIES_BEFORE_LOCK) {
for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
segmentAt(segments, j).unlock();
}
}
先采用不加锁的方式，连续计算元素的个数，最多计算3次：
- 如果前后两次计算结果相同，则说明计算出来的元素个数是准确的；
- 如果前后两次计算结果都不同，则给每个Segment进行加锁，再计算一次元素的个数；
JAVA8实现
数据结构
1.8中放弃了Segment臃肿的设计，取而代之的是采用Node + CAS + Synchronized来保证并发安全进行实现，结构如下：
只有在执行第一次put方法时才会调用initTable()初始化Node数组，实现如下：
private final Node<K,V>[] initTable() {
Node<K,V>[] tab; int sc;
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
if ((sc = sizeCtl) < 0)
Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
try {
if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
@SuppressWarnings("unchecked")
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
table = tab = nt;
sc = n - (n >>> 2);
}
} finally {
sizeCtl = sc;
}
break;
}
}
return tab;
}
put实现
当执行put方法插入数据时，根据key的hash值，在Node数组中找到相应的位置，实现如下：
- 如果相应位置的Node还未初始化，则通过CAS插入相应的数据；
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
if (casTabAt(tab, i, null, new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
- 如果相应位置的Node不为空，且当前该节点不处于移动状态，则对该节点加synchronized锁，如果该节点的hash不小于0，则遍历链表更新节点或插入新节点；
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
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;
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key, value, null);
break;
}
}
}
- 如果该节点是TreeBin类型的节点，说明是红黑树结构，则通过putTreeVal方法往红黑树中插入节点；
else if (f instanceof TreeBin) {
Node<K,V> p;
binCount = 2;
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key, value)) != null) {
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
- 如果binCount不为0，说明put操作对数据产生了影响，如果当前链表的个数达到8个，则通过treeifyBin方法转化为红黑树，如果oldVal不为空，说明是一次更新操作，没有对元素个数产生影响，则直接返回旧值；
if (binCount != 0) {
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
- 如果插入的是一个新节点，则执行addCount()方法尝试更新元素个数
size实现
1.8中使用一个volatile类型的变量baseCount记录元素的个数，当插入新数据或则删除数据时，会通过addCount()方法更新baseCount，实现如下：
if ((as = counterCells) != null ||
!U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
CounterCell a; long v; int m;
boolean uncontended = true;
if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
(a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
!(uncontended =
U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) {
fullAddCount(x, uncontended);
return;
}
if (check <= 1)
return;
s = sumCount();
}
-
初始化时counterCells为空，在并发量很高时，如果存在两个线程同时执行CAS修改baseCount值，则失败的线程会继续执行方法体中的逻辑，使用CounterCell记录元素个数的变化；
-
如果CounterCell数组counterCells为空，调用fullAddCount()方法进行初始化，并插入对应的记录数，通过CAS设置cellsBusy字段，只有设置成功的线程才能初始化CounterCell数组，实现如下：
else if (cellsBusy == 0 && counterCells == as &&
U.compareAndSwapInt(this, CELLSBUSY, 0, 1)) {
boolean init = false;
try { // Initialize table
if (counterCells == as) {
CounterCell[] rs = new CounterCell[2];
rs[h & 1] = new CounterCell(x);
counterCells = rs;
init = true;
}
} finally {
cellsBusy = 0;
}
if (init)
break;
}
- 如果通过CAS设置cellsBusy字段失败的话，则继续尝试通过CAS修改baseCount字段，如果修改baseCount字段成功的话，就退出循环，否则继续循环插入CounterCell对象；
else if (U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, v = baseCount, v + x))
break;
所以在1.8中的size实现比1.7简单多，因为元素个数保存baseCount中，部分元素的变化个数保存在CounterCell数组中，实现如下：
public int size() {
long n = sumCount();
return ((n < 0L) ? 0 :
(n > (long)Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE :
(int)n);
}
final long sumCount() {
CounterCell[] as = counterCells; CounterCell a;
long sum = baseCount;
if (as != null) {
for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
if ((a = as[i]) != null)
sum += a.value;
}
}
return sum;
}
通过累加baseCount和CounterCell数组中的数量，即可得到元素的总个数；