问题描述
ConcurrentHashMap 底层具体实现以及实现原理
分析维度：
1. ConcurrentHashMap的整体架构
2. ConcurrentHashMap的基本功能
3. ConcurrentHashMap在性能方面的优化
解决方案：
- ConcurrentHashMap 的整体架构
如图所示，这个是 ConcurrentHashMap 在 JDK1.8 中的存储结构，它是由数组、 单向链表、红黑树组成。
当我们初始化一个ConcurrentHashMap实例时，默认会初始化一个长度为16的数组。 由于 ConcurrentHashMap 它的核心仍然是 hash 表，所以必然会存在 hash 冲突问题。 ConcurrentHashMap 采用链式寻址法来解决 hash 冲突。 当 hash 冲突比较多的时候，会造成链表长度较长，这种情况会使得 ConcurrentHashMap 中数据元素的查询复杂度变成 O(n)。因此在 JDK1.8 中，引入了 红黑树的机制。
当数组长度大于 64 并且链表长度大于等于 8 的时候，单项链表就会转换为红黑树。 另外，随着 ConcurrentHashMap 的动态扩容，一旦链表长度小于 8，红黑树会退化成单向链表。
- ConcurrentHashMap 的基本功能
ConcurrentHashMap 本质上是一个 HashMap，因此功能和 HashMap 一样，但是 ConcurrentHashMap 在 HashMap 的基础上，提供了并发安全的实现。 并发安全的主要实现是通过对指定的 Node 节点加锁，来保证数据更新的安全性（如图 所示）。
- ConcurrentHashMap 在性能方面做的优化
如果在并发性能和数据安全性之间做好平衡，在很多地方都有类似的设计，比如 cpu 的三级缓存、mysql 的 buffer_pool、Synchronized 的锁升级等等。
ConcurrentHashMap 也做了类似的优化，主要体现在以下几个方面：
a、 在 JDK1.8 中，ConcurrentHashMap 锁的粒度是数组中的某一个节点，而在 JDK1.7，锁定的是 Segment（片段），锁的范围要更大，因此性能上会更低。
b、引入红黑树，降低了数据查询的时间复杂度，红黑树的时间复杂度是 O(logn)。
消耗的时间从小到大
O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n2) < O(n3) < O(2n) < O(n!) < O(nn)
c、（如图所示），当数组长度不够时，ConcurrentHashMap 需要对数组进行扩容，
在 扩容的实现上，ConcurrentHashMap 引入了多线程并发扩容的机制， 简单来说
就是多个线程对原始数组进行分片后，每个线程负责一个分片的数据迁移，从而提
升了扩容过程中数据迁移的效率。
d、ConcurrentHashMap 中有一个 size()方法来获取总的元素个数，而在多线程并发场 景中，在保证原子性的前提下来实现元素个数的累加，性能是非常低的。 ConcurrentHashMap 在这个方面的优化主要体现在两个点：
- 当线程竞争不激烈时，直接采用 CAS（乐观锁） 来实现元素个数的原子递增。
- 如果线程竞争激烈，使用一个数组来维护元素个数，如果要增加总的元素个数，则直接从数组中随机选择一个，再通过 CAS 实现原子递增。它的核心思想是引入了数组来实现对并发更新的负载。
最后
从以上看到，ConcurrentHashMap 里面有很多设计思想值得学习和借鉴。 比如锁粒度控制、分段锁的设计等，它们都可以应用在实际业务场景中。
当有足够的积累之后，会发现从这些技术底层的设计思想中能够获得很多设计思路。
