LZ一直想弄懂ConcurrentHashMap的分段锁到底是怎么一种技术，是不是能对现有编码有所启示，话不多说，进入正题。
一、什么是哈希表
在讨论哈希表之前，我们先大概了解一下其他数据结构在新增，查找等操作上的性能。
数组：采用一段连续的存储单元存储数据。查询快，增删慢。大小固定，不方便动态扩容。
链表：采用非连续存储单元存储数据。增删快，查询慢，可动态扩容。
说白了就是：
1、在访问方式上
数组可以随机访问其中的元素
链表则必须是顺序访问，不能随机访问
2、空间使用上
链表可以随意扩大
数组则不能
LZ一直有个疑问，是不是链表只能顺序访问，所以链表的查询就比组数慢呢？那是不是数组和链表在查询下标为0的元素的时候会一样快？其实不是这样的，理解这个问题，要站在CPU的角度来看。
CPU 寄存器 – immediate access (0-1个CPU时钟周期)
CPU L1 缓存 – fast access (3个CPU时钟周期)
CPU L2 缓存 – slightly slower access (10个CPU时钟周期)
内存 (RAM) – slow access (100个CPU时钟周期)
硬盘 (file system) – very slow (10,000,000个CPU时钟周期)
各级别的存储器速度差异非常大，CPU寄存器速度是内存速度的100倍！ 这就是为什么CPU产商发明了CPU缓存。 而这个CPU缓存，就是数组和链表的区别的关键所在。
CPU缓存会把一片连续的内存空间读入，因为数组结构是连续的内存地址，所以数组全部或者部分元素被连续存在CPU缓存里面，平均读取 每个元素的时间只要3个CPU时钟时间。而链表的节点分散在堆空间里面，这时候CPU缓存帮不上忙，只能是去读取内存，平均读取时间需要100个CPU时钟周期。 这样算下来，数组访问的速度比链表快33倍！ （这里只是介绍概念，具体的数字因CPU而异）
总结一下， 各种存储器的速度差异很大，在编程中绝对有必要考虑这个因素。 比如，内存速度比硬盘快1万倍，所以程序中应该尽量避免频繁的硬盘读写；CPU缓存比内存快几十倍，在程序中尽量多加利用。
哈希表
哈希表（hash table）也叫散列表，我们知道，数据结构的物理存储结构只有两种：顺序存储结构和链式存储结构，而在上面提到过，在数组中根据下标查找某个元素，一次定位就可以达到，哈希表利用了这种特性，哈希表的主干就是数组。
比如我们要新增或查找某个元素，通常是通过哈希函数映射到数组中的某个位置，通过数组下标一次丁文就可以完成操作。哈希函数的设计好坏直接影响哈希表的优劣，举个例子，比如我们要再哈希表中执行插入操作：（从上往下看）
查找操作同理，先通过哈希函数计算出实际存储地址，然后从数组中对应地址取出即可。
哈希冲突
然而万事无完美，如果两个不同的元素，通过哈希函数得出的实际存储地址相同怎么办？也就是说，当我们对某个元素进行哈希运算，得到一个存储地址，然后要进行插入的时候，发现已经被其他元素占用了，其实这就是所谓的哈希冲突，也叫哈希碰撞。前面我们提到过，哈希函数的设计至关重要，好的哈希函数会尽可能地保证 计算简单和散列地址分布均匀,但是，我们需要清楚的是，数组是一块连续的固定长度的内存空间，再好的哈希函数也不能保证得到的存储地址绝对不发生冲突。那么哈希冲突如何解决呢？哈希冲突的解决方案有多种:开放定址法（发生冲突，继续寻找下一块未被占用的存储地址），再散列函数法，链地址法，而HashMap即是采用了链地址法，也就是数组+链表的方式，
二、HashMap实现原理
HashMap的主干是一个Entry数组。Entry是HashMap的基本组成单元，每一个Entry包含一个key-value键值对。
//HashMap的主干数组，可以看到就是一个Entry数组，初始值为空数组{}。 transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;
Entry是HashMap中的一个静态内部类。代码如下
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final K key; V value; Entry<K,V> next;//存储指向下一个Entry的引用，单链表结构 int hash;//对key的hashcode值进行hash运算后得到的值，存储在Entry，避免重复计算 /** * Creates new entry. */ Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) { value = v; next = n; key = k; hash = h; }
所以，HashMap的整体结构如下
简单来说，HashMap由数组+链表组成的，数组是HashMap的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的，如果定位到的数组位置不含链表（当前entry的next指向null）,那么对于查找，添加等操作很快，仅需一次寻址即可；如果定位到的数组包含链表，对于添加操作，其时间复杂度为O(n)，首先遍历链表，存在即覆盖，否则新增；对于查找操作来讲，仍需遍历链表，然后通过key对象的equals方法逐一比对查找。所以，性能考虑，HashMap中的链表出现越少，性能才会越好。
三、ConcurrentHashMap实现原理
众所周知，哈希表是中非常高效，复杂度为O(1)的数据结构，在Java开发中，我们最常见到最频繁使用的就是HashMap和HashTable，但是在线程竞争激烈的并发场景中使用都不够合理。
HashMap ：先说HashMap，HashMap是线程不安全的，在并发环境下，可能会形成环状链表（扩容时可能造成，具体原因自行百度google或查看源码分析），导致get操作时，cpu空转，所以，在并发环境中使用HashMap是非常危险的。
HashTable ： HashTable和HashMap的实现原理几乎一样，差别无非是1.HashTable不允许key和value为null；2.HashTable是线程安全的。但是HashTable线程安全的策略实现代价却太大了，简单粗暴，get/put所有相关操作都是synchronized的，这相当于给整个哈希表加了一把大锁，多线程访问时候，只要有一个线程访问或操作该对象，那其他线程只能阻塞，相当于将所有的操作串行化，在竞争激烈的并发场景中性能就会非常差。
HashTable性能差主要是由于所有操作需要竞争同一把锁，而如果容器中有多把锁，每一把锁锁一段数据，这样在多线程访问时不同段的数据时，就不会存在锁竞争了，这样便可以有效地提高并发效率。这就是ConcurrentHashMap所采用的"分段锁"思想。
ConcurrentHashMap源码分析
ConcurrentHashMap采用了非常精妙的"分段锁"策略，ConcurrentHashMap的主干是个Segment数组。
final Segment<K,V>[] segments;
Segment继承了ReentrantLock，所以它就是一种可重入锁（ReentrantLock)。在ConcurrentHashMap，一个Segment就是一个子哈希表，Segment里维护了一个HashEntry数组，并发环境下，对于不同Segment的数据进行操作是不用考虑锁竞争的。（就按默认的ConcurrentLeve为16来讲，理论上就允许16个线程并发执行，有木有很酷）
所以，对于同一个Segment的操作才需考虑线程同步，不同的Segment则无需考虑。
Segment类似于HashMap，一个Segment维护着一个HashEntry数组。
transient volatile HashEntry<K,V>[] table;
HashEntry是目前我们提到的最小的逻辑处理单元了。一个ConcurrentHashMap维护一个Segment数组，一个Segment维护一个HashEntry数组。
static final class HashEntry<K,V> { final int hash; final K key; volatile V value; volatile HashEntry<K,V> next; //其他省略 }
我们说Segment类似哈希表，那么一些属性就跟我们之前提到的HashMap差不离，比如负载因子loadFactor，比如阈值threshold等等，看下Segment的构造方法
Segment(float lf, int threshold, HashEntry<K,V>[] tab) { this.loadFactor = lf;//负载因子 this.threshold = threshold;//阈值 this.table = tab;//主干数组即HashEntry数组 }
我们来看下ConcurrentHashMap的构造方法
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, int concurrencyLevel) { if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0) throw new IllegalArgumentException(); //MAX_SEGMENTS 为1<<16=65536，也就是最大并发数为65536 if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS) concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS; //2的sshif次方等于ssize，例:ssize=16,sshift=4;ssize=32,sshif=5 int sshift = 0; //ssize 为segments数组长度，根据concurrentLevel计算得出 int ssize = 1; while (ssize < concurrencyLevel) { ++sshift; ssize <<= 1; } //segmentShift和segmentMask这两个变量在定位segment时会用到，后面会详细讲 this.segmentShift = 32 - sshift; this.segmentMask = ssize - 1; if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; //计算cap的大小，即Segment中HashEntry的数组长度，cap也一定为2的n次方. int c = initialCapacity / ssize; if (c * ssize < initialCapacity) ++c; int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY; while (cap < c) cap <<= 1; //创建segments数组并初始化第一个Segment，其余的Segment延迟初始化 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); this.segments = ss; }
初始化方法有三个参数，如果用户不指定则会使用默认值，initialCapacity为16，loadFactor为0.75（负载因子，扩容时需要参考），concurrentLevel为16。
接下来，我们来看看put方法
public V put(K key, V value) { Segment<K,V> s; //concurrentHashMap不允许key/value为空 if (value == null) throw new NullPointerException(); //hash函数对key的hashCode重新散列，避免差劲的不合理的hashcode，保证散列均匀 int hash = hash(key); //返回的hash值无符号右移segmentShift位与段掩码进行位运算，定位segment 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); }
从源码看出，put的主要逻辑也就两步：1.定位segment并确保定位的Segment已初始化 2.调用Segment的put方法。看下get方法。
public V get(Object key) { Segment<K,V> s; HashEntry<K,V>[] tab; int h = hash(key); long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE; //先定位Segment，再定位HashEntry 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; }
get方法无需加锁，由于其中涉及到的共享变量都使用volatile修饰，volatile可以保证内存可见性，所以不会读取到过期数据。
来看下concurrentHashMap代理到Segment上的put方法，Segment中的put方法是要加锁的。只不过是锁粒度细了而已。
final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) { HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null : scanAndLockForPut(key, hash, value);//tryLock不成功时会遍历定位到的HashEnry位置的链表（遍历主要是为了使CPU缓存链表），若找不到，则创建HashEntry。tryLock一定次数后（MAX_SCAN_RETRIES变量决定），则lock。若遍历过程中，由于其他线程的操作导致链表头结点变化，则需要重新遍历。 V oldValue; try { HashEntry<K,V>[] tab = table; int index = (tab.length - 1) & hash;//定位HashEntry，可以看到，这个hash值在定位Segment时和在Segment中定位HashEntry都会用到，只不过定位Segment时只用到高几位。 HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index); for (HashEntry<K,V> e = first;;) { if (e != null) { K k; if ((k = e.key) == key || (e.hash == hash && key.equals(k))) { oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent) { e.value = value; ++modCount; } break; } e = e.next; } else { if (node != null) node.setNext(first); else node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first); int c = count + 1; //若c超出阈值threshold，需要扩容并rehash。扩容后的容量是当前容量的2倍。这样可以最大程度避免之前散列好的entry重新散列，具体在另一篇文章中有详细分析，不赘述。扩容并rehash的这个过程是比较消耗资源的。 if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY) rehash(node); else setEntryAt(tab, index, node); ++modCount; count = c; oldValue = null; break; } } } finally { unlock(); } return oldValue; }
至此，我们应该知道ConcurrentHashMap大概是怎么回事了，所谓的分段锁，就是一个锁保护一部分数据，在原来锁机制上细化了，这个过程，就是在性能和安全中不断衡量的过程。