总体描述：

concurrentHashmap是为了高并发而实现，内部采用分离锁的设计，有效地避开了热点访问。而对于每个分段，ConcurrentHashmap采用final和内存可见修饰符Volatile关键字（内存立即可见：Java 的内存模型可以保证：某个写线程对 value 域的写入马上可以被后续的某个读线程“看”到。注：并不能保证对volatile变量状态有依赖的其他操作的原子性）

借用某博客对concurrentHashmap对结构图：

不难看出，concurrenthashmap采用了二次hash的方式，第一次hash将key映射到对应的segment，而第二次hash则是映射到segment的不同桶中。

为什么要用二次hash，主要原因是为了构造分离锁，使得对于map的修改不会锁住整个容器，提高并发能力。当然，没有一种东西是绝对完美的，二次hash带来的问题是整个hash的过程比hashmap单次hash要长，所以，如果不是并发情形，不要使用concurrentHashmap。

代码实现：

该数据结构中，最核心的部分是两个内部类，HashEntry和Segment

concurrentHashmap维护一个segment数组，将元素分成若干段（第一次hash）

/**
* The segments, each of which is a specialized hash table.
*/
final Segment<K,V>[] segments;

segments的每一个segment维护一个链表数组

代码：

再来看看构造方法

public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
    float loadFactor, int concurrencyLevel) {
    if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
    throw new IllegalArgumentException();
    if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS)
    concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS;
    // Find power-of-two sizes best matching arguments
    int sshift = 0;
    int ssize = 1;
    while (ssize < concurrencyLevel) {
    ++sshift;
    ssize <<= 1;
    }
    this.segmentShift = 32 - sshift;
    this.segmentMask = ssize - 1;
    if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
    initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
    int c = initialCapacity / ssize;
    if (c * ssize < initialCapacity)
    ++c;
    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;
}

代码28行，一旦指定了concurrencyLevel（segments数组大小）便不能改变，这样，一旦threshold超标，rehash真不会影响segments数组，这样，在大并发的情况下，只会影响某一个segment的rehash而其他segment不会受到影响

（put方法都要上锁）

HashEntry

与hashmap类似，concurrentHashmap也采用了链表作为每个hash桶中的元素，不过concurrentHashmap又有些不同

static final class HashEntry<K,V> {
    final int hash;
    final K key;
    volatile V value;
    volatile HashEntry<K,V> next;

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

    /**
    * Sets next field with volatile write semantics. (See above
    * about use of putOrderedObject.)
    */
    final void setNext(HashEntry<K,V> n) {
    UNSAFE.putOrderedObject(this, nextOffset, n);
    }

    // Unsafe mechanics
    static final sun.misc.Unsafe UNSAFE;
    static final long nextOffset;
    static {
    try {
    UNSAFE = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();
    Class k = HashEntry.class;
    nextOffset = UNSAFE.objectFieldOffset
    (k.getDeclaredField("next"));
    } catch (Exception e) {
    throw new Error(e);
    }
    }
}

HashEntry的key，hash采用final，可以避免并发修改问题，HashEntry链的尾部是不能修改的，而next和value采用volatile，可以避免使用同步造成的并发性能灾难，新版（jdk1.7）的concurrentHashmap大量使用java Unsafe类提供的原子操作，直接调用底层操作系统，提高性能（这块我也不是特别清楚）

get方法（1.6 vs 1.7）

1.6

V get(Object key, int hash) { 
    if (count != 0) { // read-volatile 
    HashEntry<K,V> e = getFirst(hash); 
    while (e != null) { 
    if (e.hash == hash && key.equals(e.key)) { 
    V v = e.value; 
    if (v != null) 
    return v; 
    return readValueUnderLock(e); // recheck 
    } 
    e = e.next; 
    } 
    } 
    return null; 
}

1.6的jdk采用了乐观锁的方式处理了get方法，在get的时候put方法正在new对象，而此时value并未赋值，这时判断为空则加锁访问

1.7

public V get(Object key) {
    Segment<K,V> s; // manually integrate access methods to reduce overhead
    HashEntry<K,V>[] tab;
    int h = hash(key);
    long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;
    if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null &&
    (tab = s.table) != null) {
    for (HashEntry<K,V> e = (HashEntry<K,V>) UNSAFE.getObjectVolatile
    (tab, ((long)(((tab.length - 1) & h)) << TSHIFT) + TBASE);
    e != null; e = e.next) {
    K k;
    if ((k = e.key) == key || (e.hash == h && key.equals(k)))
    return e.value;
    }
    }
    return null;
}

1.7并没有判断value=null的情况，不知为何

跟同事沟通过，无论是1.6还是1.7的实现，实际上都是一种乐观的方式，而乐观的方式带来的是性能上的提升，但同时也带来数据的弱一致性，如果你的业务是强一致性的业务，可能就要考虑另外的解决办法（用Collections包装或者像jdk6中一样二次加锁获取）

http://ifeve.com/concurrenthashmap-weakly-consistent/

这篇文章可以很好地解释一致性问题

put方法

public V put(K key, V value) {
        Segment<K,V> s;
        if (value == null)
            throw new NullPointerException();
        int hash = hash(key);
        int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
        if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject          // nonvolatile; recheck
             (segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) //  in ensureSegment
            s = ensureSegment(j);
        return s.put(key, hash, value, false);
    }

对于put，concurrentHashmap采用自旋锁的方式，不同于1.6的直接获取锁

注：个人理解，这里采用自旋锁可能作者是觉得在分段锁的状态下，并发的可能本来就比较小，并且锁占用时间又并不是特别长，因此自旋锁可以减小线程唤醒和切换的开销

关于hash

private int hash(Object k) {
        int h = hashSeed;
        if ((0 != h) && (k instanceof String)) {
            return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
        }
        h ^= k.hashCode();
        // Spread bits to regularize both segment and index locations,
        // using variant of single-word Wang/Jenkins hash.
        h += (h <<  15) ^ 0xffffcd7d;
        h ^= (h >>> 10);
        h += (h <<   3);
        h ^= (h >>>  6);
        h += (h <<   2) + (h << 14);
        return h ^ (h >>> 16);
    }

concurrentHashMap采用本身hashcode的同时，采用Wang/Jenkins算法对每位都做了处理，使得发生hash冲突的可能性大大减小（否则效率会很差）

而对于concurrentHashMap，segments的大小在初始时确定，此后不变，而元素所在segments桶序列由hash的高位决定

public V put(K key, V value) {
        Segment<K,V> s;
        if (value == null)
            throw new NullPointerException();
        int hash = hash(key);
        int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
        if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject          // nonvolatile; recheck
             (segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) //  in ensureSegment
            s = ensureSegment(j);
        return s.put(key, hash, value, false);
    }

segmentShift为（32-segments大小的二进制长度）

总结

concurrentHashmap主要是为并发设计，与Collections的包装不同，他不是采用全同步的方式，而是采用非锁get方式，通过数据的弱一致性带来性能上的大幅提升，同时采用分段锁的策略，提高并发能力