至此你应该能够明白，ConcurrentHashMap与HashTable都可以用于多线程的环境，但是当Hashtable的大小增加到一定的时候，性能会急剧下降，因为迭代时需要被锁定很长的时间。因为ConcurrentHashMap引入了分割(segmentation)，不论它变得多么大，仅仅需要锁定map的某个部分，而其它的线程不需要等到迭代完成才能访问map。简而言之，在迭代的过程中，ConcurrentHashMap仅仅锁定map的某个部分，而Hashtable则会锁定整个map。
那么既然ConcurrentHashMap那么优秀，为什么还要有Hashtable的存在呢？ConcurrentHashMap能完全替代HashTable吗？
HashTable虽然性能上不如ConcurrentHashMap，但并不能完全被取代，两者的迭代器的一致性不同的，HashTable的迭代器是强一致性的，而ConcurrentHashMap是弱一致的。 ConcurrentHashMap的get，clear，iterator 都是弱一致性的。 Doug Lea 也将这个判断留给用户自己决定是否使用ConcurrentHashMap。
那么什么是强一致性和弱一致性呢？
get方法是弱一致的，是什么含义？可能你期望往ConcurrentHashMap底层数据结构中加入一个元素后，立马能对get可见，但ConcurrentHashMap并不能如你所愿。换句话说，put操作将一个元素加入到底层数据结构后，get可能在某段时间内还看不到这个元素，若不考虑内存模型，单从代码逻辑上来看，却是应该可以看得到的。
下面将结合代码和java内存模型相关内容来分析下put/get方法。put方法我们只需关注Segment#put，get方法只需关注Segment#get，在继续之前，先要说明一下Segment里有两个volatile变量：count和table；HashEntry里有一个volatile变量：value。
Segment#put
V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
lock();
try {
int c = count;
if (c++ > threshold) // ensure capacity
rehash();
HashEntry[] tab = table;
int index = hash & (tab.length - 1);
HashEntry first = tab[index];
HashEntry e = first;
while (e != null && (e.hash != hash || !key.equals(e.key)))
e = e.next;
V oldValue;
if (e != null) {
oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent)
e.value = value;
}
else {
oldValue = null;
++modCount;
tab[index] = new HashEntry(key, hash, first, value);
count = c; // write-volatile
}
return oldValue;
} finally {
unlock();
}
}
Segment#get
V get(Object key, int hash) {
if (count != 0) { // read-volatile
HashEntry 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;
}
我们如何确定线程1放入某个变量的值是否对线程2可见？当a hb（happen before） c时，a对c可见，那么我们接下来我们只要寻找put和get之间所有可能的执行轨迹上的hb关系。要找出hb关系，我们需要先找出与hb相关的Action。为方便，这里将两段代码放到了一张图片上。
可以注意到，同一个Segment实例中的put操作是加了锁的，而对应的get却没有。根据hb关系中的线程间Action类别，可以从上图中找出这些Action，主要是volatile读写和加解锁，也就是图中画了横线的那些。
put操作可以分为两种情况，一是key已经存在，修改对应的value；二是key不存在，将一个新的Entry加入底层数据结构。
key已经存在的情况比较简单，即if (e != null)部分，前面已经说过HashEntry的value是个volatile变量，当线程1给value赋值后，会立马对执行get的线程2可见，而不用等到put方法结束。
key不存在的情况稍微复杂一些，新加一个Entry的逻辑在else中。那么将new HashEntry赋值给tab[index]是否能立刻对执行get的线程可见呢？我们只需分析写tab[index]与读取tab[index]之间是否有hb关系即可。
假设执行put的线程与执行get的线程的轨迹是这样的
执行put的线程 执行get的线程
⑧tab[index] = new HashEntry<K,V>(key, hash, first, value)
②count = c
③if (count != 0)
⑨HashEntry e = getFirst(hash);
tab变量是一个普通的变量，虽然给它赋值的是volatile的table。另外，虽然引用类型（数组类型）的变量table是volatile的，但table中的元素不是volatile的，因此⑧只是一个普通的写操作；count变量是volatile的，因此②是一个volatile写；③很显然是一个volatile读；⑨中getFirst方法中读取了table，因此包含一个volatile读。
根据Synchronization Order，对同一个volatile变量，有volatile写 hb volatile读。在这个执行轨迹中，时间上②在③之前发生，且②是写count，③是读count，都是针对同一个volatile变量count，因此有② hb ③；又因为⑧和②是同一个线程中的，③和⑨是同一个线程中的，根据Program Order，有⑧ hb ②，③ hb ⑨。目前我们有了三组关系了⑧ hb ②，② hb ③，③ hb ⑨，再根据hb关系是可传递的（即若有x hb y且y hb z，可得出x hb z），可以得出⑧ hb ⑨。因此，如果按照上述执行轨迹，⑧中写入的数组元素对⑨中的读取操作是可见的。
再考虑这样一个执行轨迹：
执行put的线程 执行get的线程
⑧tab[index] = new HashEntry<K,V>(key, hash, first, value)
③if (count != 0)
②count = c
⑨HashEntry e = getFirst(hash);
这里只是变换了下执行顺序。每条语句的volatile读写含义同上，但它们之间的hb关系却改变了。Program Order是我们一直拥有的，即我们有⑧ hb ②，③ hb ⑨。但这次对volatile的count的读时间上发生在对count的写之前，我们无法得出② hb ⑨这层关系了。因此，通过count变量，在这个轨迹上是无法得出⑧ hb ⑨的。那么，存不存在其它可替换关系，让我们仍能得出⑧ hb ⑨呢？
我们要找的是，在⑧之后有一条语句或指令x，在⑨之前有一条语句或指令y，存在x hb y。这样我们可以有⑧ hb x，x hb y， y hb ⑨。就让我们来找一下是否存在这样的x和y。图中的⑤、⑥、⑦、①存在volatile读写，但是它们在⑧之前，因此对确立⑧ hb ⑨这个关系没有用处；同理，④在⑨之后，我们要找的是⑨之前的，因此也对这个问题无益。前面已经分析过了②，③之间没法确立hb关系。
在⑧之后，我们发现一个unlock操作，如果能在⑨之前找到一个lock操作，那么我们要找的x就是unlock，要找的y就是lock，因为Synchronization Order中有unlock hb lock的关系。但是，很不幸运，⑨之前没有lock操作。因此，对于这样的轨迹，是没有⑧ hb ⑨关系的，也就是说，如果某个Segment实例中的put将一个Entry加入到了table中，在未执行count赋值操作之前有另一个线程执行了同一个Segment实例中的get，来获取这个刚加入的Entry中的value，那么是有可能取不到的！
此外，如果getFirst(hash)先执行，tab[index] = new HashEntry<K,V>(key, hash, first, value)后执行，那么，这个get操作也是看不到put的结果的。
……
正是因为get操作几乎所有时候都是一个无锁操作（get中有一个readValueUnderLock调用，不过这句执行到的几率极小），使得同一个Segment实例上的put和get可以同时进行，这就是get操作是弱一致的根本原因。Java API中对此有一句简单的描述:
Retrievals reflect the results of the most recently completed update operations holding upon their onset.
也就是说API上保证get操作一定能看到已完成的put操作。已完成的put操作肯定在get读取count之前对count做了写入操作。因此，也就是我们第一个轨迹分析的情况。
ConcurrentHashMap#clear
clear方法很简单，看下代码即知。
public void clear() {
for (int i = 0; i < segments.length; ++i)
segments[i].clear();
}
因为没有全局的锁，在清除完一个segments之后，正在清理下一个segments的时候，已经清理segments可能又被加入了数据，因此clear返回的时候，ConcurrentHashMap中是可能存在数据的。因此，clear方法是弱一致的。
ConcurrentHashMap中的迭代器
ConcurrentHashMap中的迭代器主要包括entrySet、keySet、values方法。它们大同小异，这里选择entrySet解释。当我们调用entrySet返回值的iterator方法时，返回的是EntryIterator，在EntryIterator上调用next方法时，最终实际调用到了HashIterator.advance()方法，看下这个方法：
final void advance() {
if (nextEntry != null && (nextEntry = nextEntry.next) != null)
return;
while (nextTableIndex >= 0) {
if ( (nextEntry = currentTable[nextTableIndex--]) != null)
return;
}
while (nextSegmentIndex >= 0) {
Segment<K,V> seg = segments[nextSegmentIndex--];
if (seg.count != 0) {
currentTable = seg.table;
for (int j = currentTable.length - 1; j >= 0; --j) {
if ( (nextEntry = currentTable[j]) != null) {
nextTableIndex = j - 1;
return;
}
}
}
}
}
这个方法在遍历底层数组。在遍历过程中，如果已经遍历的数组上的内容变化了，迭代器不会抛出ConcurrentModificationException异常。如果未遍历的数组上的内容发生了变化，则有可能反映到迭代过程中。这就是ConcurrentHashMap迭代器弱一致的表现。
总结
ConcurrentHashMap的弱一致性主要是为了提升效率，是一致性与效率之间的一种权衡。要成为强一致性，就得到处使用锁，甚至是全局锁，这就与Hashtable和同步的HashMap一样了。
Reference：
1. http://blog.csdn.net/kobejayandy/article/details/16834311
2. http://ifeve.com/concurrenthashmap-vs-hashtable/
3. http://ifeve.com/concurrenthashmap-weakly-consistent/