ConcurrentHashMap图解

### ConcurrentHashMap 数据结构与工作原理

#### 数据结构概述
`ConcurrentHashMap` 是 Java 中用于处理高并发读写操作的安全哈希映射实现。其内部数据结构设计旨在提高多线程环境下的性能和安全性。

在 JDK 1.8 版本中，`ConcurrentHashMap` 的底层实现了显著优化[^1]。它不再依赖于分段锁机制(Segment)，而是采用了更细粒度的锁定策略来减少争用并提升吞吐量。具体来说：

- **数组加链表/红黑树**：整体上仍然是基于数组存储 Entry 对象的方式；当某个位置上的节点数量超过一定阈值时，则会将此位置转换成红黑树形式以加快查找速度。

- **CAS 操作配合 volatile 变量**：通过无锁编程技术（Compare And Swap），使得大部分更新操作可以在不阻塞其他线程的情况下完成。

static final class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
    final int hash;
    final K key;
    volatile V val; // 使用volatile修饰val变量保证可见性和有序性
    volatile Node<K,V> next;

    Node(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
        this.hash = hash;
        this.key = key;
        this.val = val;
        this.next = next;
    }
}

#### 扩容机制详解
为了适应不断增长的数据规模，`ConcurrentHashMap` 支持动态调整容量大小的功能。扩容过程中涉及多个方面的工作，包括但不限于新旧 table 切换、元素重新分配等复杂逻辑[^4]。

以下是几个主要情况及其对应的处理方式：
- 当前任务是整个数组扩容的最后一部分或者是遇到扩容竞争的情况；
- 如果目标索引处原本就没有任何元素存在，则直接创建新的节点放入指定位置即可；
- 若该桶位已完成迁移动作，则无需再做任何事情；
- 需要根据首个节点的 hash 值决定后续节点应该迁移到哪里去 —— 这里涉及到链表转红黑树以及反向过程中的细节差异。


#### 提升并发性的方法
除了上述提到的技术特性外，还有一些额外措施帮助 `ConcurrentHashMap` 达到更好的并发效果：

- **降低锁的竞争范围**：相比于早期版本采用的整体同步控制，现在只针对特定 bucket 或者 segment 加锁，从而允许更多线程能够同时访问不同区域而不互相干扰。

- **利用 Unsafe 类进行高效内存管理**：借助 JVM 内置的支持，可以快速定位并修改对象字段而不需要经过常规反射路径带来的开销[^2]。