ConcurrentHashMap（1.8）相关整理

1. ConcurrentHashMap

1.1 HaspMap（JDK 1.8）

JDK 1.8 HashMap

JDK 1.8 对 HashMap 进行了修改，最大的不同就是利用了红黑树，其由数组+链表+红黑树组成。
- JDK 1.7 中，查找元素时，根据 hash 值能够快速定位到数组的具体下标，但之后需要顺着链表依次比较才能查找到需要的元素，时间复杂度取决于链表的长度，为 O(N)。
- 为了降低这部分的开销，在 JDK 1.8 中，当链表中的元素超过 8 个以后，会将链表转换为红黑树，在这些位置进行查找的时候可以降低时间复杂度为 O(logN)。
JDK 1.8 使用 Node（1.7 为 Entry）作为链表的数据结点，仍然包含 key，value，hash 和 next 四个属性。
- 红黑树的情况使用的是 TreeNode。
根据数组元素中，第一个结点数据类型是 Node 还是 TreeNode 可以判断该位置下是链表还是红黑树。
核心成员变量于 1.7 类似，增加了核心变量，如下表。

属性	说明
TREEIFY_THRESHOLD	用于判断是否需要将链表转换为红黑树的阈值，默认为 8。

put 方法过程

public V put(K key, V value) {
    return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
 
// onlyIfAbsent 如果是 true，那么只有在不存在该 key 时才会进行 put 操作。
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
               boolean evict) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
    // 第一次 put 值的时候，会触发下面的 resize()，类似 java7 的第一次 put 也要初始化数组长度
    // 第一次 resize 和后续的扩容有些不一样，因为这次是数组从 null 初始化到默认的 16 或自定义的初始容量
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    // 找到具体的数组下标，如果此位置没有值，那么直接初始化一下 Node 并放置在这个位置就可以了
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
 
    else {// 数组该位置有数据
        Node<K,V> e; K k;
        // 首先，判断该位置的第一个数据和我们要插入的数据，key 是不是"相等"，如果是，取出这个结点
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            e = p;
        // 如果该结点是代表红黑树的结点，调用红黑树的插值方法，本文不展开说红黑树
        else if (p instanceof TreeNode)
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        else {
            // 到这里，说明数组该位置上是一个链表
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                // 插入到链表的最后面(Java7 是插入到链表的最前面)
                if ((e = p.next) == null) {
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    // TREEIFY_THRESHOLD 为 8，所以，如果新插入的值是链表中的第 9 个
                    // 会触发下面的 treeifyBin，也就是将链表转换为红黑树
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                        treeifyBin(tab, hash);
                    break;
                }
                // 如果在该链表中找到了"相等"的 key(== 或 equals)
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    // 此时 break，那么 e 为链表中[与要插入的新值的 key "相等"]的 node
                    break;
                p = e;
            }
        }
        // e!=null 说明存在旧值的key与要插入的key"相等"
        // 对于我们分析的put操作，下面这个 if 其实就是进行 "值覆盖"，然后返回旧值
        if (e != null) {
            V oldValue = e.value;
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                e.value = value;
            afterNodeAccess(e);
            return oldValue;
        }
    }
    ++modCount;
    // 如果 HashMap 由于新插入这个值导致 size 已经超过了阈值，需要进行扩容
    if (++size > threshold)
        resize();
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
}

put 方法的流程。

判断当前桶是否为空，空的就需要初始化（resize 中会判断是否进行初始化）。
根据当前 key 的 hashcode 定位到具体的桶中并判断是否为空，为空表明没有 hash 冲突直接在当前位置创建一个新桶。
如果当前桶有值（ hash 冲突），比较当前桶中的 key 和 key 的 hashcode 与写入的 key 是否相等，相等赋值给 e，在第 8 步的时候统一进行赋值及返回。
如果当前桶为红黑树，就按照红黑树的方式写入数据。
如果是链表，将当前的 key、value 封装成一个 新结点写入到当前桶的后面（形成链表）。
判断当前链表的大小是否大于预设的阈值（TREEIFY_THRESHOLD），大于时转换为红黑树。
如果在遍历过程中找到 key 相同时直接退出遍历。
如果 e != null 说明存在相同的 key，将值覆盖。
判断是否需要进行扩容。

数组扩容

resize() 方法用于初始化数组或数组扩容，每次扩容后，容量为原来的 2 倍，并进行数据迁移

final Node<K,V>[] resize() {
    Node<K,V>[] oldTab = table;
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
    int oldThr = threshold;
    int newCap, newThr = 0;
    if (oldCap > 0) { // 对应数组扩容
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
        // 将数组大小扩大一倍
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            // 将阈值扩大一倍
            newThr = oldThr << 1; // double threshold
    }
    else if (oldThr > 0) // 对应使用 new HashMap(int initialCapacity) 初始化后，第一次 put 的时候
        newCap = oldThr;
    else {// 对应使用 new HashMap() 初始化后，第一次 put 的时候
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    }
 
    if (newThr == 0) {
        float ft = (float)newCap * loadFactor;
        newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                  (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
    }
    threshold = newThr;
 
    // 用新的数组大小初始化新的数组
    Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
    table = newTab; // 如果是初始化数组，到这里就结束了，返回 newTab 即可
 
    if (oldTab != null) {
        // 开始遍历原数组，进行数据迁移。
        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
            Node<K,V> e;
            if ((e = oldTab[j]) != null) {
                oldTab[j] = null;
                // 如果该数组位置上只有单个元素，迁移这个元素就可以了
                if (e.next == null)
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                // 如果是红黑树的处理
                else if (e instanceof TreeNode)
                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                else { 
                    // 这块是处理链表的情况，
                    // 需要将此链表拆成两个链表，放到新的数组中，并且保留原来的先后顺序
                    // loHead、loTail 对应一条链表，hiHead、hiTail 对应另一条链表
                    Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                    Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                    Node<K,V> next;
                    do {
                        next = e.next;
                        if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                            if (loTail == null)
                                loHead = e;
                            else
                                loTail.next = e;
                            loTail = e;
                        }
                        else {
                            if (hiTail == null)
                                hiHead = e;
                            else
                                hiTail.next = e;
                            hiTail = e;
                        }
                    } while ((e = next) != null);
                    if (loTail != null) {
                        loTail.next = null;
                        // 第一条链表
                        newTab[j] = loHead;
                    }
                    if (hiTail != null) {
                        hiTail.next = null;
                        // 第二条链表的新的位置是 j + oldCap
                        newTab[j + oldCap] = hiHead;
                    }
                }
            }
        }
    }
    return newTab;
}

get 方法过程

计算 key 的 hash 值，根据 hash 值找到对应数组下标 hash & (length-1)。
判断数组该位置处的元素是否刚好就是需要的元素，如果不是，则走第 3 步。
判断该元素类型是否是 TreeNode，如果是，用红黑树的方法取数据，如果不是，走第 4 步。
遍历链表，直到找到相等（== 或 equals）的 key。

1.8 中对链表做了优化，修改为红黑树之后查询效率直接提高到了 O(logN)，但是 HashMap 原有的死循环问题还是存在。
- HashMap 扩容的时候会调用 resize() 方法，这里的并发操作容易在一个桶上形成环形链表，这样当获取一个不存在的 key 时，计算出的 index 正好是环形链表的下标就会出现死循环。

public V get(Object key) {
    Node<K,V> e;
    return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}

final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
        // 判断第一个结点是不是需要的
        if (first.hash == hash && // always check first node
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return first;
        if ((e = first.next) != null) {
            // 判断是否是红黑树
            if (first instanceof TreeNode)
                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
 
            // 链表遍历
            do {
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    return null;
}

1.2 ConcurrentHashMap（JDK 1.8）

JDK 1.8 ConcurrentHashMap

抛弃了 JDK 1.7 中原有的 Segment 分段锁，而采用了 CAS + synchronized 来保证并发安全性。
将 JDK 1.7 中存放数据的 HashEntry 改为 Node，但作用是相同的。

属性	说明
table	默认为 null，初始化发生在第一次插入操作，默认大小为 16 的数组，用来存储 Node 结点数据，扩容时大小总是 2 的幂次方。
nextTable	默认为 null，扩容时新生成的数组，其大小为原数组的两倍。
sizeCtl	默认为 0，用来控制 table 的初始化和扩容操作。-1 代表 table 正在初始化；-N 表示有 N-1 个线程正在进行扩容操作。
ForwardingNode	一个特殊的 Node 结点，hash 值为 -1，其中存储 nextTable 的引用。有 table 发生扩容的时候，ForwardingNode 发挥作用，作为一个占位符放在 table 中表示当前结点为 null 或者已经被移动。

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final int hash;
        final K key;
        volatile V val;
        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;
        }

        public final K getKey()       { return key; }
        public final V getValue()     { return val; }
        public final int hashCode()   { return key.hashCode() ^ val.hashCode(); }
        public final String toString(){ return key + "=" + val; }
        public final V setValue(V value) {
            throw new UnsupportedOperationException();
        }

        public final boolean equals(Object o) {
            Object k, v, u; Map.Entry<?,?> e;
            return ((o instanceof Map.Entry) &&
                    (k = (e = (Map.Entry<?,?>)o).getKey()) != null &&
                    (v = e.getValue()) != null &&
                    (k == key || k.equals(key)) &&
                    (v == (u = val) || v.equals(u)));
        }

        /**
         * Virtualized support for map.get(); overridden in subclasses.
         */
        Node<K,V> find(int h, Object k) {
            Node<K,V> e = this;
            if (k != null) {
                do {
                    K ek;
                    if (e.hash == h &&
                        ((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
            return null;
        }
}

put 方法过程

final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
        if (key == null || value == null) throw new NullPointerException(); // 键或值为空，抛出异常
        // 键的hash值经过计算获得hash值，这里的 hash 计算多了一步 & HASH_BITS，HASH_BITS 是 0x7fffffff，该步是为了消除最高位上的负符号 hash的负在ConcurrentHashMap中有特殊意义表示在扩容或者是树结点
        int hash = spread(key.hashCode());
        int binCount = 0;
        for (Node<K,V>[] tab = table;;) { // 无限循环
            Node<K,V> f; int n, i, fh;
            if (tab == null || (n = tab.length) == 0) // 表为空或者表的长度为0
                // 初始化表
                tab = initTable();
            else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) { // 表不为空并且表的长度大于0，并且该桶不为空
                if (casTabAt(tab, i, null,
                             new Node<K,V>(hash, key, value, null))) // 比较并且交换值，如tab的第i项为空则用新生成的node替换
                    break;                   // no lock when adding to empty bin
            }
            else if ((fh = f.hash) == MOVED) // 该结点的hash值为MOVED
                // 进行结点的转移（在扩容的过程中）
                tab = helpTransfer(tab, f);
            else {
                V oldVal = null;
                synchronized (f) { // 加锁同步
                    if (tabAt(tab, i) == f) { // 找到table表下标为i的结点
                        if (fh >= 0) { // 该table表中该结点的hash值大于0
                            // binCount赋值为1
                            binCount = 1;
                            for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) { // 无限循环
                                K ek;
                                if (e.hash == hash &&
                                    ((ek = e.key) == key ||
                                     (ek != null && key.equals(ek)))) { // 结点的hash值相等并且key也相等
                                    // 保存该结点的val值
                                    oldVal = e.val;
                                    if (!onlyIfAbsent) // 进行判断
                                        // 将指定的value保存至结点，即进行了结点值的更新
                                        e.val = value;
                                    break;
                                }
                                // 保存当前结点
                                Node<K,V> pred = e;
                                if ((e = e.next) == null) { // 当前结点的下一个结点为空，即为最后一个结点
                                    // 新生一个结点并且赋值给next域
                                    pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
                                                              value, null);
                                    // 退出循环
                                    break;
                                }
                            }
                        }
                        else if (f instanceof TreeBin) { // 结点为红黑树结点类型
                            Node<K,V> p;
                            // binCount赋值为2
                            binCount = 2;
                            if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
                                                           value)) != null) { // 将hash、key、value放入红黑树
                                // 保存结点的val
                                oldVal = p.val;
                                if (!onlyIfAbsent) // 判断
                                    // 赋值结点value值
                                    p.val = value;
                            }
                        }
                    }
                }
                if (binCount != 0) { // binCount不为0
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD) // 如果binCount大于等于转化为红黑树的阈值
                        // 进行转化
                        treeifyBin(tab, i);
                    if (oldVal != null) // 旧值不为空
                        // 返回旧值
                        return oldVal;
                    break;
                }
            }
        }
        // 增加binCount的数量
        addCount(1L, binCount);
        return null;
}

判断存储的 key、value 是否为空，若为空，则抛出异常，否则，进入步骤 2。
计算 key 的 hash 值，随后进入自旋，该自旋可以确保成功插入数据，若 table 表为空或者长度为 0，则初始化 table 表，否则，进入步骤 3。
根据 key 的 hash 值取出 table 表中的结点元素，若取出的结点为空（该桶为空），则使用 CAS 将 key、value、hash 值生成的结点放入桶中。否则，进入步骤 4。
若该结点的的 hash 值为 MOVED（-1），则对该桶中的结点进行转移，否则，进入步骤 5。
对桶中的第一个结点（即 table 表中的结点）进行加锁，对该桶进行遍历，桶中的结点的 hash 值与 key 值与给定的 hash 值和 key 值相等，则根据标识选择是否进行更新操作（用给定的 value 值替换该结点的 value 值），若遍历完桶仍没有找到 hash 值与 key 值和指定的 hash 值与 key 值相等的结点，则直接新生一个结点并赋值为之前最后一个结点的下一个结点。进入步骤 6。
若 binCount 值达到红黑树转化的阈值，则将桶中的结构转化为红黑树存储，最后，增加 binCount 的值。

如果桶中的第一个元素的 hash 值大于 0，说明是链表结构，则对链表插入或者更新。
如果桶中的第一个元素是 TreeBin，说明是红黑树结构，则按照红黑树的方式进行插入或者更新。
在锁的保护下，插入或者更新完毕后，如果是链表结构，需要判断链表中元素的数量是否超过 8（默认），一旦超过，就需要考虑进行数组扩容，或者是链表转红黑树。

初始化数组

初始化方法中的并发问题是通过对 sizeCtl 进行一个 CAS 操作来控制的。
- 只有第一次使用才初始化，为了防止初始化后的首次操作就需要扩容（比如 putAll ），从而影响效率。

private final Node<K,V>[] initTable() {
    Node<K,V>[] tab; int sc;
    while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
        // 初始化数组的工作其它线程正在做
        if ((sc = sizeCtl) < 0)
            Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
        // CAS 一下，将 sizeCtl 设置为 -1，代表抢到了锁
        else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
            try {
                if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
                    // DEFAULT_CAPACITY 默认初始容量是 16
                    int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
                    // 初始化数组，长度为 16 或初始化时提供的长度
                    Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
                    // 将这个数组赋值给 table，table 是 volatile 的
                    table = tab = nt;
                    // 如果 n 为 16 的话，那么这里 sc = 12
                    // 其实就是 0.75 * n
                    sc = n - (n >>> 2);
                }
            } finally {
                // 设置 sizeCtl 为 sc
                sizeCtl = sc;
            }
            break;
        }
    }
    return tab;
}

链表转红黑树

treeifyBin 不一定就会进行红黑树转换，也可能是仅仅做数组扩容。

private final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int index) {
        Node<K,V> b; int n, sc;
        if (tab != null) { // 表不为空
            if ((n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY) // table表的长度小于最小的长度
                // 进行扩容，调整某个桶中结点数量过多的问题（由于某个桶中结点数量超出了阈值，则触发treeifyBin）
                tryPresize(n << 1);
            else if ((b = tabAt(tab, index)) != null && b.hash >= 0) { // 桶中存在结点并且结点的hash值大于等于0
                synchronized (b) { // 对桶中第一个结点进行加锁
                    if (tabAt(tab, index) == b) { // 第一个结点没有变化
                        TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
                        for (Node<K,V> e = b; e != null; e = e.next) { // 遍历桶中所有结点
                            // 新生一个TreeNode结点
                            TreeNode<K,V> p =
                                new TreeNode<K,V>(e.hash, e.key, e.val,
                                                  null, null);
                            if ((p.prev = tl) == null) // 该结点前驱为空
                                // 设置p为头结点
                                hd = p;
                            else
                                // 尾结点的next域赋值为p
                                tl.next = p;
                            // 尾结点赋值为p
                            tl = p;
                        }
                        // 设置table表中下标为index的值为hd
                        setTabAt(tab, index, new TreeBin<K,V>(hd));
                    }
                }
            }
        }
}

数组扩容

扩容后数组容量为原来的 2 倍。

// 参数 size 传进来的时候就已经翻倍（例如 16）
private final void tryPresize(int size) {
    // c：size 的 1.5 倍，再加 1，再往上取最近的 2 的 n 次方。
    // 16 + 8 + 1 -> 32 -> 2^8
    int c = (size >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ? MAXIMUM_CAPACITY :
        tableSizeFor(size + (size >>> 1) + 1);
    int sc;
    while ((sc = sizeCtl) >= 0) {
        Node<K,V>[] tab = table; int n;
 
        // 这个 if 分支和之前说的初始化数组的代码基本上是一样的，在这里，我们可以不用管这块代码
        if (tab == null || (n = tab.length) == 0) {
            n = (sc > c) ? sc : c;
            if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
                try {
                    if (table == tab) {
                        @SuppressWarnings("unchecked")
                        Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
                        table = nt;
                        sc = n - (n >>> 2); // 0.75 * n
                    }
                } finally {
                    sizeCtl = sc;
                }
            }
        }
        else if (c <= sc || n >= MAXIMUM_CAPACITY)
            break;
        else if (tab == table) {
            int rs = resizeStamp(n);
 
            if (sc < 0) {
                Node<K,V>[] nt;
                if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
                    sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
                    transferIndex <= 0)
                    break;
                // 2. 用 CAS 将 sizeCtl 加 1，然后执行 transfer 方法
                //    此时 nextTab 不为 null
                if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
                    transfer(tab, nt);
            }
            // 1. 将 sizeCtl 设置为 (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2)
            //  调用 transfer 方法，此时 nextTab 参数为 null
            else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
                                         (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
                transfer(tab, null);
        }
    }
}

数据迁移

此方法支持多线程执行，外围调用此方法的时候，会保证第一个发起数据迁移的线程，nextTab 参数为 null，之后再调用此方法的时候，nextTab 不会为 null。
- 理解为有 n 个迁移任务，让每个线程每次负责一个小任务，每做完一个任务再检测是否有其他没做完的任务。
Doug Lea 使用了一个 stride（步长），每个线程每次负责迁移其中的一部分，如每次迁移 16 个小任务。所以需要一个全局的调度者来安排哪个线程执行哪几个任务，这个就是属性 transferIndex 的作用。
transfer 这个方法并没有实现所有的迁移任务，每次调用这个方法只实现了 transferIndex 往前 stride 个位置的迁移工作，其他的需要由外围来控制。

private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
        int n = tab.length, stride;
        //根据cpu个数找出扩容时的数组跨度大小即最小分组 16 32 64增长
        if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
            stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
        //普通扩容nextTab为空，竞争帮助扩容时有值，n<<1说明扩容2倍
        if (nextTab == null) {            // initiating
            try {
                @SuppressWarnings("unchecked")
                Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1];
                nextTab = nt;
            } catch (Throwable ex) {      // try to cope with OOME
                sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
                return;
            }
            nextTable = nextTab;
            //当前转移的位置，说明是逆序迁移
            transferIndex = n;
        }
        int nextn = nextTab.length;
        //创建扩容的连接结点，结点hash是-1
        ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
        boolean advance = true;
        boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
        for (int i = 0, bound = 0;;) {//死循环检查
            Node<K,V> f; int fh;
            while (advance) {
                int nextIndex, nextBound;
                if (--i >= bound || finishing)//当前分组未转移完||扩容全部完成  --i完成数组逆序迁移
                    advance = false;
                else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {//TRANSFERINDEX为0表示无下一个分组了
                    i = -1;
                    advance = false;
                }
                else if (U.compareAndSwapInt
                         (this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
                          nextBound = (nextIndex > stride ?
                                       nextIndex - stride : 0))) {//CAS TRANSFERINDEX 多线程时，advance死循环会找到不同的分组，以一个分组一个线程负责来进行扩容
                    bound = nextBound;//迁移时本分组的下界
                    i = nextIndex - 1;//上界
                    advance = false;
                }
            }
            if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {//全部迁移完或无分组
                int sc;
                if (finishing) {//扩容完成
                    nextTable = null;
                    table = nextTab;
                    sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);//0.75
                    return;
                }
                if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {//减少一个扩容线程
                    if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)//根据前面addCount的+2这里就有-2  判断是否是最后一个正在扩容的线程
                        return;
                    finishing = advance = true;//准备结束
                    i = n; // recheck before commit 赋值n让其进入本if进行是否结束的检查
                }
            }
            else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)//原数组i位置无结点
                advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);//cas插入扩容结点 多线程插入失败就循环重新检查
            else if ((fh = f.hash) == MOVED)//实际是检查上一步为null时CAS是否成功
                advance = true; // already processed  之后在上面的while中变更i后继续
            else {
                synchronized (f) {//首结点上锁
                    if (tabAt(tab, i) == f) {//结点此时没本remove等干掉
                        Node<K,V> ln, hn;
                        if (fh >= 0) {//不是树结点
                            //下面这段是在拆分本位置的链表 一拆为二(一链表正向一链表反向,0或非0谁在最后连续那它就是正向，另一个反向) map大小n是2的倍数 与计算只会有0和n本身 好想法
                            int runBit = fh & n;
                            Node<K,V> lastRun = f;
                            for (Node<K,V> p = f.next; p != null; p = p.next) {
                                int b = p.hash & n;
                                if (b != runBit) {
                                    runBit = b;
                                    lastRun = p;
                                }
                            }
                            if (runBit == 0) {
                                ln = lastRun;
                                hn = null;
                            }
                            else {
                                hn = lastRun;
                                ln = null;
                            }
                            for (Node<K,V> p = f; p != lastRun; p = p.next) {
                                int ph = p.hash; K pk = p.key; V pv = p.val;
                                if ((ph & n) == 0)
                                    ln = new Node<K,V>(ph, pk, pv, ln);
                                else
                                    hn = new Node<K,V>(ph, pk, pv, hn);
                            }
                            setTabAt(nextTab, i, ln);//拆后的链表1放在新数组i位置
                            setTabAt(nextTab, i + n, hn);//链表2放i+n位置
                            setTabAt(tab, i, fwd);//原数组i位置放扩容结点
                            advance = true;//i位置索引迁移完成
                        }
                        else if (f instanceof TreeBin) {
                            TreeBin<K,V> t = (TreeBin<K,V>)f;
                            TreeNode<K,V> lo = null, loTail = null;
                            TreeNode<K,V> hi = null, hiTail = null;
                            int lc = 0, hc = 0;
                            for (Node<K,V> e = t.first; e != null; e = e.next) {
                                int h = e.hash;
                                TreeNode<K,V> p = new TreeNode<K,V>
                                    (h, e.key, e.val, null, null);
                                if ((h & n) == 0) {
                                    if ((p.prev = loTail) == null)
                                        lo = p;
                                    else
                                        loTail.next = p;
                                    loTail = p;
                                    ++lc;
                                }
                                else {
                                    if ((p.prev = hiTail) == null)
                                        hi = p;
                                    else
                                        hiTail.next = p;
                                    hiTail = p;
                                    ++hc;
                                }
                            }
                            //扩容后数量太少降为链表 不用树
                            ln = (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) ? untreeify(lo) :
                                (hc != 0) ? new TreeBin<K,V>(lo) : t;
                            hn = (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) ? untreeify(hi) :
                                (lc != 0) ? new TreeBin<K,V>(hi) : t;
                            setTabAt(nextTab, i, ln);
                            setTabAt(nextTab, i + n, hn);
                            setTabAt(tab, i, fwd);
                            advance = true;
                        }
                    }
                }
            }
        }
}

get 方法过程

public V get(Object key) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
    int h = spread(key.hashCode());
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
        // 判断头结点是否就是我们需要的结点
        if ((eh = e.hash) == h) {
            if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
                return e.val;
        }
        // 如果头结点的 hash 小于 0，说明 正在扩容，或者该位置是红黑树
        else if (eh < 0)
            // 参考 ForwardingNode.find(int h, Object k) 和 TreeBin.find(int h, Object k)
            return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
 
        // 遍历链表
        while ((e = e.next) != null) {
            if (e.hash == h &&
                ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
                return e.val;
        }
    }
    return null;
}

计算 hash 值。
根据 hash 值找到数组对应位置: (n – 1) & h。
根据该位置处结点性质进行相应查找。

如果该位置为 null，那么直接返回 null。
如果该位置处的结点刚好就是需要的，返回该结点的值即可。
如果该位置结点的 hash 值小于 0，说明正在扩容，或者是红黑树。
如果以上 3 条都不满足，那就是链表，进行遍历比对即可。

1.2.1 ConcurrentHashmap 不支持 key 或者 value 为 null 的原因

ConcurrentHashmap 和 Hashtable 都是支持并发的，当通过 get(k) 获取对应的 value 时，如果获取到的是 null 时，无法判断是 put(k,v) 的时候 value 为 null，还是这个 key 从来没有做过映射。
- HashMap 是非并发的，可以通过 contains(key) 来做这个判断。
- 支持并发的 Map 在调用 m.contains(key) 和 m.get(key) 时，m 可能已经发生了更改。
因此 ConcurrentHashmap 和 Hashtable 都不支持 key 或者 value 为 null。

参考资源

http://www.importnew.com/28263.html
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1607561719049934113&wfr=spider&for=pc
https://www.cnblogs.com/ITtangtang/p/3948786.html
https://blog.csdn.net/wo2niliye/article/details/69396812
https://blog.csdn.net/justloveyou_/article/details/72783008
https://blog.csdn.net/justloveyou_/article/details/62893086
https://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3932905.html
http://www.importnew.com/26049.html
https://blog.csdn.net/lin20044140410/article/details/79320587
http://ifeve.com/concurrenthashmap/

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原文地址：https://www.cnblogs.com/youngao/p/12573882.html

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