JAVA常用數據結構

table屬性即為分桶。

size屬性表示HashMap中存儲的Key-Value對兒的個數。

threshold為判斷是否需要進行擴容的門限值。

構造函數

1. 
   
2. /**
3. * Constructs an empty HashMap with the specified initial
4. * capacity and load factor.
5. *
6. * @param initialCapacity the initial capacity
7. * @param loadFactor the load factor
8. * @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is negative
9. * or the load factor is nonpositive
10. */
11. public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
12. if (initialCapacity < 0)
13. throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
14. initialCapacity);
15. if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
16. initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
17. if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
18. throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
19. loadFactor);
20. this.loadFactor = loadFactor;
21. this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
22. }
24. /**
25. * Constructs an empty HashMap with the specified initial
26. * capacity and the default load factor (0.75).
27. *
28. * @param initialCapacity the initial capacity.
29. * @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is negative.
30. */
31. public HashMap(int initialCapacity) {
32. this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
33. }
35. /**
36. * Constructs an empty HashMap with the default initial capacity
37. * (16) and the default load factor (0.75).
38. */
39. public HashMap() {
40. this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
41. }
43. /**
44. * Constructs a new HashMap with the same mappings as the
45. * specified Map. The HashMap is created with
46. * default load factor (0.75) and an initial capacity sufficient to
47. * hold the mappings in the specified Map.
48. *
49. * @param m the map whose mappings are to be placed in this map
50. * @throws NullPointerException if the specified map is null
51. */
52. public HashMap(Map extends K, ? extends V> m) {
53. this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
54. putMapEntries(m, false);
55. }
57. /**
58. * Implements Map.putAll and Map constructor
59. *
60. * @param m the map
61. * @param evict false when initially constructing this map, else
62. * true (relayed to method afterNodeInsertion).
63. */
64. final void putMapEntries(Map extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
65. int s = m.size();
66. if (s > 0) {
67. if (table == null) { // pre-size
68. float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
69. int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
70. (int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
71. if (t > threshold)
72. threshold = tableSizeFor(t);
73. }
74. else if (s > threshold)
75. resize();
76. for (Map.Entry extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {
77. K key = e.getKey();
78. V value = e.getValue();
79. putVal(hash(key), key, value, false, evict);
80. }
81. }
82. }

其中最為重要的就是根據傳入的initialCapacity計算threshold的方法，如下所示：

1. 
   
2. /**
3. * Returns a power of two size for the given target capacity.
4. */
5. static final int tableSizeFor(int cap) {
6. int n = cap - 1;
7. n |= n >>> 1;
8. n |= n >>> 2;
9. n |= n >>> 4;
10. n |= n >>> 8;
11. n |= n >>> 16;
12. return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
13. }

其功能在於計算得到大於等於initialCapacity的最小的2的正整數冪。

添加KV

添加KV方法算是HashMap中最為重要的幾個方法之一了。

先上源碼：

1. 
   
2. /**
3. * Associates the specified value with the specified key in this map.
4. * If the map previously contained a mapping for the key, the old
5. * value is replaced.
6. *
7. * @param key key with which the specified value is to be associated
8. * @param value value to be associated with the specified key
9. * @return the previous value associated with key, or
10. * null if there was no mapping for key.
11. * (A null return can also indicate that the map
12. * previously associated null with key.)
13. */
14. public V put(K key, V value) {
15. return putVal(hash(key), key, value, false, true);
16. }
17. static final int hash(Object key) {
18. int h;
19. return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
20. }
21. final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
22. boolean evict) {
23. Node[] tab; Node p; int n, i;
24. if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
25. n = (tab = resize()).length;
26. if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
27. tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
28. else {
29. Node e; K k;
30. if (p.hash == hash &&
31. ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
32. e = p;
33. else if (p instanceof TreeNode)
34. e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
35. else {
36. for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
37. if ((e = p.next) == null) {
38. p.next = newNode(hash, key, value, null);
39. if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
40. treeifyBin(tab, hash);
41. break;
42. }
43. if (e.hash == hash &&
44. ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
45. break;
46. p = e;
47. }
48. }
49. if (e != null) { // existing mapping for key
50. V oldValue = e.value;
51. if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
52. e.value = value;
53. afterNodeAccess(e);
54. return oldValue;
55. }
56. }
57. ++modCount;
58. if (++size > threshold)
59. resize();
60. afterNodeInsertion(evict);
61. return null;
62. }

個人感覺該方法中的信息量還是比較大的，該方法在1.8版本中，在處理落入同一個分桶的數據時，較歷史版本有所更新。

之前版本中，對於該方法的處理是這樣的流程：

1. 根據給出的key，計算hash值（key的hashCode方法），從而定位到分桶；
2. 檢查定位到的分桶中是否已經存在了數據。如果沒有，則直接將數據放入分桶中；反之，則將數據加入分桶的鏈表中。

以上操作存在一個問題，那就是當分桶中數據比較多的時候，get方法需要在根據key的hash值定位到具體分桶後，還需要進行鏈表遍歷才能找到需要獲取到的value。假設鏈表長度為n，則時間複雜度為O(n)，效率不夠理想。

有什麼辦法進行改進呢？對數據結構有所瞭解的同學們立刻就能反應到，相對於鏈表的遍歷，二叉樹的遍歷往往能夠減小時間複雜度。因此在JDK8中對此進行了功能增強，變為如下流程：

1. 據給出的key，計算hash值（key的hashCode方法），從而定位到分桶，此步驟與改版前一致；
2. 檢查分桶中是否有數據，如果沒有數據則直接將數據放入分桶中；反之，更精細化地進行處理。對於分桶中不太多數據的場景（個數小於TREEIFY_THRESHOLD-1）採用鏈表的方式，將新節點放到鏈表的尾部；對於分桶中較多數據的場景（個數大於等於TREEIFY_THRESHOLD-1），採用紅黑樹的方式，將節點進行存儲。這樣一來，既減輕了數據結構的複雜程度（紅黑樹較鏈表要複雜一些），又在鏈表較長的情況下，有效地減少了遍歷節點的時間複雜度。個人覺得，這算是JDK8中，對於解決此問題的很精巧的一點。

下面我們仔細地看一下這個方法的代碼。

首先，需要先根據key找到對應的分桶，所使用的方法是key.hashCode()右移16位，再與自身按位異或運算得到的hash值，再與分桶總數-1進行按位與操作。初看這個方法的時候，你一定很疑惑，取了hashCode之後為什麼還要如此複雜地右移16位，再與自身按位異或才能獲取到hash值。原因在於，hashCode方法返回的hash值並不夠完全隨機，為了更好地使得不同的key均勻地散落在不同的分桶中（換句話說，為了不同key的hash值分佈得更加均勻），在原有的調用hashCode方法的基礎上，又做了一次運算，將結果進一步地隨機化。之後邏輯上需要將計算得來的h值，按照分桶總數取模，這樣才能儘可能地保證均勻地分配到不同的分桶中。但是，計算機取模運算的效率不高，所以採用了與分桶總數-1進行按位與操作，也能達到同樣的效果。

接下來，根據分桶中已有的數據的情況來判斷如何將輸入的Key-Value存儲到分桶中。如果分桶中沒有數據，那麼就將輸入的Key-Value轉化成存儲節點Node，存儲到分桶中；如果分桶中有數據，且已採用紅黑樹進行存儲了，則將該存儲節點插入到紅黑樹中，以優化後續查找性能；如果分桶中的數據依然是使用鏈表進行存儲，則存儲到鏈表的尾部，之後判斷是否達到樹化條件（鏈表中存儲的數據個數大於等於TREEIFY_THRESHOLD-1），達到的話就將鏈表轉成紅黑樹存儲。具體的插入紅黑樹的代碼就不再這裡贅述了，感興趣的同學可在參照紅黑樹的介紹文章：https://baike.baidu.com/item/%E7%BA%A2%E9%BB%91%E6%A0%91。

最後，在插入節點之後，判斷是否要進行擴容（resize），擴容的條件是加入新節點後，存儲的Key-Value的個數大於threshold（threshold的賦值參見構造函數中，為大於等於initialCapacity的最小的2的正整數冪）。擴容的具體操作步驟如下：

1. 
   
2. /**
3. * Initializes or doubles table size. If null, allocates in
4. * accord with initial capacity target held in field threshold.
5. * Otherwise, because we are using power-of-two expansion, the
6. * elements from each bin must either stay at same index, or move
7. * with a power of two offset in the new table.
8. *
9. * @return the table
10. */
11. final Node[] resize() {
12. Node[] oldTab = table;
13. int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
14. int oldThr = threshold;
15. int newCap, newThr = 0;
16. if (oldCap > 0) {
17. if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
18. threshold = Integer.MAX_VALUE;
19. return oldTab;
20. }
21. else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
22. oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
23. newThr = oldThr << 1; // double threshold
24. }
25. else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
26. newCap = oldThr;
27. else { // zero initial threshold signifies using defaults
28. newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
29. newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
30. }
31. if (newThr == 0) {
32. float ft = (float)newCap * loadFactor;
33. newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
34. (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
35. }
36. threshold = newThr;
37. @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
38. Node[] newTab = (Node[])new Node[newCap];
39. table = newTab;
40. if (oldTab != null) {
41. for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
42. Node e;
43. if ((e = oldTab[j]) != null) {
44. oldTab[j] = null;
45. if (e.next == null)
46. newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
47. else if (e instanceof TreeNode)
48. ((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap);
49. else { // preserve order
50. Node loHead = null, loTail = null;
51. Node hiHead = null, hiTail = null;
52. Node next;
53. do {
54. next = e.next;
55. if ((e.hash & oldCap) == 0) {
56. if (loTail == null)
57. loHead = e;
58. else
59. loTail.next = e;
60. loTail = e;
61. }
62. else {
63. if (hiTail == null)
64. hiHead = e;
65. else
66. hiTail.next = e;
67. hiTail = e;
68. }
69. } while ((e = next) != null);
70. if (loTail != null) {
71. loTail.next = null;
72. newTab[j] = loHead;
73. }
74. if (hiTail != null) {
75. hiTail.next = null;
76. newTab[j + oldCap] = hiHead;
77. }
78. }
79. }
80. }
81. }
82. return newTab;
83. }

首先計算得到擴充後的threshold和capacity，然後將擴容前的各分桶中的數據按照新分桶的定位計算方法，定位到新分桶中，然後依次進行遷移。注意代碼中涉及到的HashMap中的table屬性在多線程操作時是臨界資源，因此HashMap不是線程安全的，需要在代碼中做線程安全保護。此外，我們觀察到HashMap的resize方法，需要進行新分桶的threshold/capacity重新計算，舊數據按照新分桶進行重新定位，舊分桶中的數據按新規則向新分桶中遷移，這裡邊的開銷還是比較大的，因此比較建議在創建HashMap實例的時候，儘可能地根據業務需求對HashMap的capacity進行一個預估，避免HashMap在程序運行過程中頻繁進行擴容計算，提升性能。

根據Key獲取Value

在瞭解了Key-Value的插入方法之後，再瞭解如何根據Key獲取Value就會簡單許多。get方法代碼如下：

1. 
   
2. /**
3. * Returns the value to which the specified key is mapped,
4. * or {@code null} if this map contains no mapping for the key.
5. *
6. *

   More formally, if this map contains a mapping from a key

7. * {@code k} to a value {@code v} such that {@code (key==null ? k==null :
8. * key.equals(k))}, then this method returns {@code v}; otherwise
9. * it returns {@code null}. (There can be at most one such mapping.)
10. *
11. *

    A return value of {@code null} does not necessarily

12. * indicate that the map contains no mapping for the key; it's also
13. * possible that the map explicitly maps the key to {@code null}.
14. * The {@link #containsKey containsKey} operation may be used to
15. * distinguish these two cases.
16. *
17. * @see #put(Object, Object)
18. */
19. public V get(Object key) {
20. Node e;
21. return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
22. }
24. /**
25. * Implements Map.get and related methods
26. *
27. * @param hash hash for key
28. * @param key the key
29. * @return the node, or null if none
30. */
31. final Node getNode(int hash, Object key) {
32. Node[] tab; Node first, e; int n; K k;
33. if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
34. (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
35. if (first.hash == hash && // always check first node
36. ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
37. return first;
38. if ((e = first.next) != null) {
39. if (first instanceof TreeNode)
40. return ((TreeNode)first).getTreeNode(hash, key);
41. do {
42. if (e.hash == hash &&
43. ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
44. return e;
45. } while ((e = e.next) != null);
46. }
47. }
48. return null;
49. }

整體步驟分為以下幾步：

1. 按照put方法中描述的規則，根據key定位到分桶；
2. 將key與分桶中第一個節點的key做equals比較，如果相等則返回；不相等則考慮與後續節點進行比對。分兩種情況，如果分桶中存儲的是紅黑樹，則做樹的遍歷查找；如果存儲的是鏈表，則做鏈表的遍歷查找。如果遍歷結束依然沒有找到，則返回null。

根據Key刪除

remove方法的操作步驟如下：

1. 
   
2. /**
3. * Removes the mapping for the specified key from this map if present.
4. *
5. * @param key key whose mapping is to be removed from the map
6. * @return the previous value associated with key, or
7. * null if there was no mapping for key.
8. * (A null return can also indicate that the map
9. * previously associated null with key.)
10. */
11. public V remove(Object key) {
12. Node e;
13. return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
14. null : e.value;
15. }
17. /**
18. * Implements Map.remove and related methods
19. *
20. * @param hash hash for key
21. * @param key the key
22. * @param value the value to match if matchValue, else ignored
23. * @param matchValue if true only remove if value is equal
24. * @param movable if false do not move other nodes while removing
25. * @return the node, or null if none
26. */
27. final Node removeNode(int hash, Object key, Object value,
28. boolean matchValue, boolean movable) {
29. Node[] tab; Node p; int n, index;
30. if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
31. (p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
32. Node node = null, e; K k; V v;
33. if (p.hash == hash &&
34. ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
35. node = p;
36. else if ((e = p.next) != null) {
37. if (p instanceof TreeNode)
38. node = ((TreeNode)p).getTreeNode(hash, key);
39. else {
40. do {
41. if (e.hash == hash &&
42. ((k = e.key) == key ||
43. (key != null && key.equals(k)))) {
44. node = e;
45. break;
46. }
47. p = e;
48. } while ((e = e.next) != null);
49. }
50. }
51. if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
52. (value != null && value.equals(v)))) {
53. if (node instanceof TreeNode)
54. ((TreeNode)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
55. else if (node == p)
56. tab[index] = node.next;
57. else
58. p.next = node.next;
59. ++modCount;
60. --size;
61. afterNodeRemoval(node);
62. return node;
63. }
64. }
65. return null;
66. }
67. 根據key定位到分桶；
68. 從分桶中找到要刪除的節點；
69. 刪除節點，並將size-1。

ConcurrentHashMap

ConcurrentHashMap是線程安全的HashMap，在JDK8中，ConcurrentHashMap為進一步優化多線程下的併發性能，不再採用分段鎖對分桶進行保護，而是採用CAS操作（Compare And Set）。這個改變在思想上很像是樂觀鎖與悲觀鎖。

在JDK8之前，ConcurrentHashMap採用分段鎖的方式來保證線程安全性，相對於CAS操作，量級更重一些，因為需要做加鎖、解鎖操作。這很類似於悲觀鎖的思想，即假設多線程併發操作臨界資源的幾率比較大，因此採用加鎖的方式來應對。

JDK8中，採用了輕量級的CAS操作來獲取及向分桶中寫入元素（當分桶中沒有元素存儲時），採用類似LongAdder的方式計算ConcurrentHashMap的size，使得多線程操作時，採用更輕量級的方式加以應對。CAS很類似於樂觀鎖的思想，而LongAdder是將多線程的+1操作隨機地定位到不同分桶中來避免寫入時的衝突，在計算size時，通過將各分桶中的數值進行疊加從而得到總的size值，從而很好地解決了多線程+1寫操作的衝突和加鎖等待問題。

構造函數

與HashMap相類似，ConcurrentHashMap的構造函數也分為以下幾個：

1. 默認構造函數：空實現；
2. 給定initialCapacity的構造函數；
3. 拷貝構造函數。

這裡我們關注以下給定initialCapacity的構造函數，之所以關注這個構造函數，是因為HashMap與ConcurrentHashMap的reSize擴容過程都屬於開銷比較大的操作，所以期望使用者在使用的時候儘可能地根據業務需求對size有一個大致的預估，並使用該構造函數對Map進行構造，以避免後續不斷地擴容操作，給性能帶來不利的影響。

我們都還記得上文中提到的HashMap的size計算，其值等於大於等於initialCapacity的最小的2的正整數冪。而ConcurrentHashMap的該構造函數源碼如下：

1. 
   
2. /**
3. * Creates a new, empty map with an initial table size
4. * accommodating the specified number of elements without the need
5. * to dynamically resize.
6. *
7. * @param initialCapacity The implementation performs internal
8. * sizing to accommodate this many elements.
9. * @throws IllegalArgumentException if the initial capacity of
10. * elements is negative
11. */
12. public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {
13. if (initialCapacity < 0)
14. throw new IllegalArgumentException();
15. int cap = ((initialCapacity >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ?
16. MAXIMUM_CAPACITY :
17. tableSizeFor(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1));
18. this.sizeCtl = cap;
19. }

從中不難看出，ConcurrentHashMap的sizeCtl值大於等於1.5倍的initialCapacity+1的最小2的正整數冪。

而拷貝構造函數的思路則是遍歷入參中的Map，然後依次將其put到本次創建的ConcurrentHashMap中，put方法的操作過程我會在下邊加以詳細介紹，所以此處不再贅述。

添加KV

put方法與HashMap的put方法在基本思路上是一致的，主要分以下步驟：

1. 對傳入的key計算hashCode，然後計算獲取到index，即指向哪個分桶；
2. 訪問到指定的分桶，如果分桶中此時沒有節點，則將KV做插入處理；如果分桶中已經有節點了，則判斷是樹節點還是鏈表節點，然後根據樹或是鏈表進行遍歷。如果該Key已經存儲到了Map中了，則將新值寫入，舊值返回；反之，則創建新節點，存儲到樹的合適位置，或者是鏈表的尾節點（當然還會根據鏈表中存儲的節點數來判斷是否應該進行樹化處理）；
3. 將size自增1，並判斷是否需要進行reSize擴容操作，是則進行擴容，即生成新的分桶，將舊有分桶中的節點根據新的規則拷貝並創建到新的分桶中。

只不過ConcurrentHashMap為了保證其是線程安全的，因此採用了一系列的手段來保證這一點。

1. 
   
2. /**
3. * Maps the specified key to the specified value in this table.
4. * Neither the key nor the value can be null.
5. *
6. *

   The value can be retrieved by calling the {@code get} method

7. * with a key that is equal to the original key.
8. *
9. * @param key key with which the specified value is to be associated
10. * @param value value to be associated with the specified key
11. * @return the previous value associated with {@code key}, or
12. * {@code null} if there was no mapping for {@code key}
13. * @throws NullPointerException if the specified key or value is null
14. */
15. public V put(K key, V value) {
16. return putVal(key, value, false);
17. }
19. /** Implementation for put and putIfAbsent */
20. final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
21. if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
22. int hash = spread(key.hashCode());
23. int binCount = 0;
24. for (Node[] tab = table;;) {
25. Node f; int n, i, fh;
26. if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
27. tab = initTable();
28. else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
29. if (casTabAt(tab, i, null,
30. new Node(hash, key, value, null)))
31. break; // no lock when adding to empty bin
32. }
33. else if ((fh = f.hash) == MOVED)
34. tab = helpTransfer(tab, f);
35. else {
36. V oldVal = null;
37. synchronized (f) {
38. if (tabAt(tab, i) == f) {
39. if (fh >= 0) {
40. binCount = 1;
41. for (Node e = f;; ++binCount) {
42. K ek;
43. if (e.hash == hash &&
44. ((ek = e.key) == key ||
45. (ek != null && key.equals(ek)))) {
46. oldVal = e.val;
47. if (!onlyIfAbsent)
48. e.val = value;
49. break;
50. }
51. Node pred = e;
52. if ((e = e.next) == null) {
53. pred.next = new Node(hash, key,
54. value, null);
55. break;
56. }
57. }
58. }
59. else if (f instanceof TreeBin) {
60. Node p;
61. binCount = 2;
62. if ((p = ((TreeBin)f).putTreeVal(hash, key,
63. value)) != null) {
64. oldVal = p.val;
65. if (!onlyIfAbsent)
66. p.val = value;
67. }
68. }
69. }
70. }
71. if (binCount != 0) {
72. if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
73. treeifyBin(tab, i);
74. if (oldVal != null)
75. return oldVal;
76. break;
77. }
78. }
79. }
80. addCount(1L, binCount);
81. return null;
82. }

關注其中在獲取分桶中節點的tabAt方法，和向分桶中添加節點的casTabAt方法，二者在底層都使用到了sun.misc.Unsafe。關於Unsafe，可參考文章：https://blog.csdn.net/anla_/article/details/78631026。簡單說就是，Unsafe提供了硬件級別的原子操作。藉助於Unsafe類，tabAt方法能夠獲取到分桶中的節點，casTabAt方法能夠採用CAS的方式將新節點寫入到分桶中，即如果分桶中如果當前存儲的節點與剛才使用tabAt方法獲取到的相同，則將新節點覆蓋之前的節點；反之，則說明在當前線程設置之前，其他線程已經改變了分桶中的節點，因此本線程的設置操作失敗。

如果CAS操作失敗了，則進入到下邊的分支，首先check是否該節點在遷移中（遷移中的節點的hash值為-1，有可能是在reSize擴容中），如果不在遷移過程中，則採用synchronized關鍵字，對tabAt獲取到的節點加鎖，然後像上文中陳述的步驟2那樣完成新KV的寫入操作。

最後一步則是將ConcurrentHashMap的size+1，並根據已存儲的節點的個數判斷是否要進行reSize擴容操作。為了滿足線程安全性，並儘可能地提升size+1的性能，ConcurrentHashMap採用的是類似於LongAdder的方式來完成size+1這個操作的。可參考文章：https://www.cnblogs.com/ten951/p/6590596.html。LongAdder的思想本質上就是將多線程操作同一個變量（將同一個size做+1操作），轉變為多線程隨機向一組cell做寫入，通過將各cell中的value累加，即可得到總的值，雖然這個值可能不準。這樣即可由多線程集中寫，轉變為多線程分散寫，有效地減輕了多線程操作時的競爭。

根據Key獲取Value

在瞭解了put方法之後，再去看get方法就會明晰很多。

1. 
   
2. /**
3. * Returns the value to which the specified key is mapped,
4. * or {@code null} if this map contains no mapping for the key.
5. *
6. *

   More formally, if this map contains a mapping from a key

7. * {@code k} to a value {@code v} such that {@code key.equals(k)},
8. * then this method returns {@code v}; otherwise it returns
9. * {@code null}. (There can be at most one such mapping.)
10. *
11. * @throws NullPointerException if the specified key is null
12. */
13. public V get(Object key) {
14. Node[] tab; Node e, p; int n, eh; K ek;
15. int h = spread(key.hashCode());
16. if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
17. (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
18. if ((eh = e.hash) == h) {
19. if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
20. return e.val;
21. }
22. else if (eh < 0)
23. return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
24. while ((e = e.next) != null) {
25. if (e.hash == h &&
26. ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
27. return e.val;
28. }
29. }
30. return null;
31. }

從代碼中不難看出，ConcurrentHashMap的get方法與HashMap的get方法的大致思路是一致的。

按Key刪除

remove方法的源碼如下：

1. 
   
2. /**
3. * Removes the key (and its corresponding value) from this map.
4. * This method does nothing if the key is not in the map.
5. *
6. * @param key the key that needs to be removed
7. * @return the previous value associated with {@code key}, or
8. * {@code null} if there was no mapping for {@code key}
9. * @throws NullPointerException if the specified key is null
10. */
11. public V remove(Object key) {
12. return replaceNode(key, null, null);
13. }
15. /**
16. * Implementation for the four public remove/replace methods:
17. * Replaces node value with v, conditional upon match of cv if
18. * non-null. If resulting value is null, delete.
19. */
20. final V replaceNode(Object key, V value, Object cv) {
21. int hash = spread(key.hashCode());
22. for (Node[] tab = table;;) {
23. Node f; int n, i, fh;
24. if (tab == null || (n = tab.length) == 0 ||
25. (f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null)
26. break;
27. else if ((fh = f.hash) == MOVED)
28. tab = helpTransfer(tab, f);
29. else {
30. V oldVal = null;
31. boolean validated = false;
32. synchronized (f) {
33. if (tabAt(tab, i) == f) {
34. if (fh >= 0) {
35. validated = true;
36. for (Node e = f, pred = null;;) {
37. K ek;
38. if (e.hash == hash &&
39. ((ek = e.key) == key ||
40. (ek != null && key.equals(ek)))) {
41. V ev = e.val;
42. if (cv == null || cv == ev ||
43. (ev != null && cv.equals(ev))) {
44. oldVal = ev;
45. if (value != null)
46. e.val = value;
47. else if (pred != null)
48. pred.next = e.next;
49. else
50. setTabAt(tab, i, e.next);
51. }
52. break;
53. }
54. pred = e;
55. if ((e = e.next) == null)
56. break;
57. }
58. }
59. else if (f instanceof TreeBin) {
60. validated = true;
61. TreeBin t = (TreeBin)f;
62. TreeNode r, p;
63. if ((r = t.root) != null &&
64. (p = r.findTreeNode(hash, key, null)) != null) {
65. V pv = p.val;
66. if (cv == null || cv == pv ||
67. (pv != null && cv.equals(pv))) {
68. oldVal = pv;
69. if (value != null)
70. p.val = value;
71. else if (t.removeTreeNode(p))
72. setTabAt(tab, i, untreeify(t.first));
73. }
74. }
75. }
76. }
77. }
78. if (validated) {
79. if (oldVal != null) {
80. if (value == null)
81. addCount(-1L, -1);
82. return oldVal;
83. }
84. break;
85. }
86. }
87. }
88. return null;
89. }

從中不難看出，其操作流程與put方法極為類似。

1. 通過key計算hashCode，繼而計算index；
2. 根據index，定位到具體的分桶，如果分桶中沒有數據，返回，說明要刪除的key並不存在；
3. 如果定位到的分桶中的節點的hash值為-1，則說明節點在遷移過程中，則helpTransfer；
4. 2,3都不滿足，則通過synchronized鎖住節點，根據該分桶中存儲的節點是採用紅黑樹進行存儲還是鏈表進行存儲，進行相應的刪除處理操作。

Set

Set與List的區別在於，Set中存儲的元素是經過了去重的（即如果a.equals(b)，則Set中只可能存在一個）。

Set的典型實現是HashSet，其主要方法add，remove，contains，均是通過內置的HashMap來進行實現的。

比如add方法，本質上是調用了HashMap的put方法，以傳入的object為Key，並以dummy value（private static final Object PRESENT = new Object();)為Value。

remove方法，也是在內部調用了HashMap的remove方法，將傳入的object作為key，從而對HashSet中保存的object進行刪除。

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