ConcurrentHashMap高低位原理

ConcurrentHashMap的高位和低位原理是指它是如何将键值对存储在数组中的。在JDK1.8版本中，ConcurrentHashMap的底层存储结构与HashMap相似，都是由数组、链表和红黑树组成。具体来说，ConcurrentHashMap将数组划分为多个段(segment)，每个段都是一个独立的哈希表，拥有自己的锁。每个段都维护了一个叫做HashEntry的数组，HashEntry是一个链表的头结点，用于存储键值对。

当需要向ConcurrentHashMap中插入或获取键值对时，首先会根据键的哈希值计算出在哪个段中。然后，在该段内部，通过对键的哈希值进行位运算，得到一个索引值，这个索引值即为存储在数组中的位置。这个过程中涉及到两个关键的操作：高位和低位。

高位是指计算得到的索引值的高16位，低位是指计算得到的索引值的低16位。在1.8版本的ConcurrentHashMap中，高位和低位是通过计算哈希值的方式来获取的。通过这种方式，ConcurrentHashMap可以同时利用高位和低位来进行并发操作，从而提高并发访问的效率。

具体来说，高位和低位的计算方式是通过对哈希值进行移位和按位或运算来得到的。在计算索引值时，首先将哈希值右移16位，得到高位。然后，将哈希值与一个16位的掩码（即低16位全为1）进行按位与运算，得到低位。最后，将高位和低位进行按位或运算，得到最终的索引值。这样就可以将键值对均匀地分布在数组的不同位置上，提高了并发操作的效率。

因此，ConcurrentHashMap的高低位原理是通过计算键的哈希值，将数组划分为多个段，并利用高位和低位来计算键值对在数组中的位置，从而实现并发访问的高效性。

参考文献：
JDK1.8 的 CHM 最主要的逻辑基本上都讲完了，其它方法原理类同。1.8 的 ConcurrentHashMap 实现原理还是比较简单的，但是代码实现比较复杂。相对于 1.7 来说，锁的粒度降低了，效率也提高了。
在 1.8 CHM 中，底层存储结构和 1.8 的 HashMap 是一样的，都是数组 链表 红黑树。不同的就是，多了一些并发的处理。