Java ConcurrentHashMap 高并发安全实现原理解析
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Java ConcurrentHashMap 高并发安全实现原理解析相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
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作者：vivo 游戏技术团队
一、概述
ConcurrentHashMap (以下简称C13Map) 是并发编程出场率最高的数据结构之一，大量的并发CASE背后都有C13Map的支持，同时也是JUC包中代码量最大的组件(6000多行)，自JDK8开始Oracle对其进行了大量优化工作。
本文从 HashMap 的基础知识开始，尝试逐一分析C13Map中各个组件的实现和安全性保证。
二、HashMap基础知识
分析C13MAP前，需要了解以下的HashMap知识或者约定：
- 哈希表的长度永远都是2的幂次方，原因是hashcode%tableSize==hashcode&(tableSize-1)，也就是哈希槽位的确定可以用一次与运算来替代取余运算。
- 会对hashcode调用若干次扰动函数，将高16位与低16位做异或运算，因为高16位的随机性更强。
- 当表中的元素总数超过tableSize * 0.75时，哈希表会发生扩容操作，每次扩容的tableSize是原先的两倍。
- 下文提到的槽位(bucket)、哈希分桶、BIN均表示同一个概念，即哈希table上的某一列。
- 旧表在做搬运时i槽位的node可以根据其哈希值的第tableSize位的bit决定在新表上的槽位是i还是i+tableSize。
- 每个槽位上有可能会出现哈希冲突，在未达到某个阈值时它是一个链表结构，达到阈值后会升级到红黑树结构。
- HashMap本身并非为多线程环境设计，永远不要尝试在并发环境下直接使用HashMap，C13Map不存在这个安全问题。
三、C13Map的字段定义
C13Map的字段定义
//最大容量
private static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//默认初始容量
private static final int DEFAULT_CAPACITY = 16;
//数组的最大容量,防止抛出OOM
static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;
//最大并行度，仅用于兼容JDK1.7以前版本
private static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;
//扩容因子
private static final float LOAD_FACTOR = 0.75f;
//链表转红黑树的阈值
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
//红黑树退化阈值
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
//链表转红黑树的最小总量
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
//扩容搬运时批量搬运的最小槽位数
private static final int MIN_TRANSFER_STRIDE = 16;
//当前待扩容table的邮戳位,通常是高16位
private static final int RESIZE_STAMP_BITS = 16;
//同时搬运的线程数自增的最大值
private static final int MAX_RESIZERS = (1 << (32 - RESIZE_STAMP_BITS)) - 1;
//搬运线程数的标识位，通常是低16位
private static final int RESIZE_STAMP_SHIFT = 32 - RESIZE_STAMP_BITS;
static final int MOVED = -1; // 说明是forwardingNode
static final int TREEBIN = -2; // 红黑树
static final int RESERVED = -3; // 原子计算的占位Node
static final int HASH_BITS = 0x7fffffff; // 保证hashcode扰动计算结果为正数
//当前哈希表
transient volatile Node<K,V>[] table;
//下一个哈希表
private transient volatile Node<K,V>[] nextTable;
//计数的基准值
private transient volatile long baseCount;
//控制变量，不同场景有不同用途，参考下文
private transient volatile int sizeCtl;
//并发搬运过程中CAS获取区段的下限值
private transient volatile int transferIndex;
//计数cell初始化或者扩容时基于此字段使用自旋锁
private transient volatile int cellsBusy;
//加速多核CPU计数的cell数组
private transient volatile CounterCell[] counterCells;四、安全操作Node<K,V>数组
static final <K,V> Node<K,V> tabAt(Node<K,V>[] tab, int i) {
return (Node<K,V>)U.getReferenceAcquire(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE);
}
static final <K,V> boolean casTabAt(Node<K,V>[] tab, int i,
Node<K,V> c, Node<K,V> v) {
return U.compareAndSetReference(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, c, v);
}
static final <K,V> void setTabAt(Node<K,V>[] tab, int i, Node<K,V> v) {
U.putReferenceRelease(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, v);
}对Node<K,V>[] 上任意一个index的读取和写入都使用了Unsafe辅助类，table本身是volatile类型的并不能保证其下的每个元素的内存语义也是volatile类型；
需要借助于Unsafe来保证Node<K,V>[]元素的“读/写/CAS”操作在多核并发环境下的原子或者可见性。
五、读操作get为什么是线程安全的
首先需要明确的是，C13Map的读操作一般是不加锁的(TreeBin的读写锁除外)，而读操作与写操作有可能并行；可以保证的是，因为C13Map的写操作都要获取bin头部的syncronized互斥锁，能保证最多只有一个线程在做更新，这其实是一个单线程写、多线程读的并发安全性的问题。
C13Map的get方法
public V get(Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
//执行扰动函数
int h = spread(key.hashCode());
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
if ((eh = e.hash) == h) {
if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
return e.val;
}
else if (eh < 0)
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
while ((e = e.next) != null) {
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
return e.val;
}
}
return null;
}1、如果当前哈希表table为null
哈希表未初始化或者正在初始化未完成，直接返回null；虽然line5和line18之间其它线程可能经历了千山万水，至少在判断tab==null的时间点key肯定是不存在的，返回null符合某一时刻的客观事实。
2、如果读取的bin头节点为null
说明该槽位尚未有节点，直接返回null。
3、如果读取的bin是一个链表
说明头节点是个普通Node。
（1）如果正在发生链表向红黑树的treeify工作，因为treeify本身并不破坏旧的链表bin的结构，只是在全部treeify完成后将头节点一次性替换为新创建的TreeBin，可以放心读取。
（2）如果正在发生resize且当前bin正在被transfer，因为transfer本身并不破坏旧的链表bin的结构，只是在全部transfer完成后将头节点一次性替换为ForwardingNode，可以放心读取。
（3）如果其它线程正在操作链表，在当前线程遍历链表的任意一个时间点，都有可能同时在发生add/replace/remove操作。
- 如果是add操作，因为链表的节点新增从JDK8以后都采用了后入式，无非是多遍历或者少遍历一个tailNode。
- 如果是remove操作，存在遍历到某个Node时，正好有其它线程将其remove，导致其孤立于整个链表之外；但因为其next引用未发生变更，整个链表并没有断开，还是可以照常遍历链表直到tailNode。
- 如果是replace操作，链表的结构未变，只是某个Node的value发生了变化，没有安全问题。
结论：对于链表这种线性数据结构，单线程写且插入操作保证是后入式的前提下，并发读取是安全的；不会存在误读、链表断开导致的漏读、读到环状链表等问题。
4、如果读取的bin是一个红黑树
说明头节点是个TreeBin节点。
（1）如果正在发生红黑树向链表的untreeify操作，因为untreeify本身并不破坏旧的红黑树结构，只是在全部untreeify完成后将头节点一次性替换为新创建的普通Node，可以放心读取。
（2）如果正在发生resize且当前bin正在被transfer，因为transfer本身并不破坏旧的红黑树结构，只是在全部transfer完成后将头节点一次性替换为ForwardingNode，可以放心读取。
（3）如果其他线程在操作红黑树，在当前线程遍历红黑树的任意一个时间点，都可能有单个的其它线程发生add/replace/remove/红黑树的翻转等操作，参考下面的红黑树的读写锁实现。
TreeBin中的读写锁实现
TreeNode<K,V> root;
volatile TreeNode<K,V> first;
volatile Thread waiter;
volatile int lockState;
// values for lockState
static final int WRITER = 1; // set while holding write lock
static final int WAITER = 2; // set when waiting for write lock
static final int READER = 4; // increment value for setting read lock
private final void lockRoot() {
//如果一次性获取写锁失败，进入contendedLock循环体，循环获取写锁或者休眠等待
if (!U.compareAndSetInt(this, LOCKSTATE, 0, WRITER))
contendedLock(); // offload to separate method
}
private final void unlockRoot() {
lockState = 0;
}
//对红黑树加互斥锁,也就是写锁
private final void contendedLock() {
boolean waiting = false;
for (int s;;) {
//如果lockState除了第二位外其它位上都为0，表示红黑树当前既没有上读锁，又没有上写锁，仅有可能存在waiter，可以尝试直接获取写锁
if (((s = lockState) & ~WAITER) == 0) {
if (U.compareAndSetInt(this, LOCKSTATE, s, WRITER)) {
if (waiting)
waiter = null;
return;
}
}
//如果lockState第二位是0,表示当前没有线程在等待写锁
else if ((s & WAITER) == 0) {
//将lockState的第二位设置为1，相当于打上了waiter的标记，表示有线程在等待写锁
if (U.compareAndSetInt(this, LOCKSTATE, s, s | WAITER)) {
waiting = true;
waiter = Thread.currentThread();
}
}
//休眠当前线程
else if (waiting)
LockSupport.park(this);
}
}
//查找红黑树中的某个节点
final Node<K,V> find(int h, Object k) {
if (k != null) {
for (Node<K,V> e = first; e != null; ) {
int s; K ek;
//如果当前有waiter或者有写锁，走线性检索，因为红黑树虽然替代了链表，但其内部依然保留了链表的结构，虽然链表的查询性能一般，但根据先前的分析其读取的安全性有保证。
//发现有写锁改走线性检索，是为了避免等待写锁释放花去太久时间; 而发现有waiter改走线性检索，是为了避免读锁叠加的太多，导致写锁线程需要等待太长的时间; 本质上都是为了减少读写碰撞
//线性遍历的过程中，每遍历到下一个节点都做一次判断，一旦发现锁竞争的可能性减少就改走tree检索以提高性能
if (((s = lockState) & (WAITER|WRITER)) != 0) {
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))
return e;
e = e.next;
}
//对红黑树加共享锁,也就是读锁,CAS一次性增加4，也就是增加的只是3~32位
else if (U.compareAndSetInt(this, LOCKSTATE, s,
s + READER)) {
TreeNode<K,V> r, p;
try {
p = ((r = root) == null ? null :
r.findTreeNode(h, k, null));
} finally {
Thread w;
//释放读锁，如果释放完毕且有waiter,则将其唤醒
if (U.getAndAddInt(this, LOCKSTATE, -READER) ==
(READER|WAITER) && (w = waiter) != null)
LockSupport.unpark(w);
}
return p;
}
}
}
return null;
}
//更新红黑树中的某个节点
final TreeNode<K,V> putTreeVal(int h, K k, V v) {
Class<?> kc = null;
boolean searched = false;
for (TreeNode<K,V> p = root;;) {
int dir, ph; K pk;
//...省略处理红黑树数据结构的代码若干
else {
//写操作前加互斥锁
lockRoot();
try {
root = balanceInsertion(root, x);
} finally {
//释放互斥锁
unlockRoot();
}
}
break;
}
}
assert checkInvariants(root);
return null;
}
}红黑树内置了一套读写锁的逻辑，其内部定义了32位的int型变量lockState，第1位是写锁标志位，第2位是写锁等待标志位，从3~32位则是共享锁标志位。
读写操作是互斥的，允许多个线程同时读取，但不允许读写操作并行，同一时刻只允许一个线程进行写操作；这样任意时间点读取的都是一个合法的红黑树，整体上是安全的。
有的同学会产生疑惑，写锁释放时为何没有将waiter唤醒的操作呢？是否有可能A线程进入了等待区，B线程获取了写锁，释放写锁时仅做了lockState=0的操作。
那么A线程是否就没有机会被唤醒了，只有等待下一个读锁释放时的唤醒了呢 ？
显然这种情况违背常理，C13Map不会出现这样的疏漏，再进一步观察，红黑树的变更操作的外围，也就是在putValue/replaceNode那一层，都是对BIN的头节点加了synchornized互斥锁的，同一时刻只能有一个写线程进入TreeBin的方法范围内，当写线程发现当前waiter不为空，其实此waiter只能是当前线程自己，可以放心的获取写锁，不用担心无法被唤醒的问题。
TreeBin在find读操作检索时，在linearSearch(线性检索)和treeSearch(树检索)间做了折衷，前者性能差但并发安全，后者性能佳但要做并发控制，可能导致锁竞争；设计者使用线性检索来尽量避免读写碰撞导致的锁竞争，但评估到race condition已消失时，又立即趋向于改用树检索来提高性能，在安全和性能之间做到了极佳的平衡。具体的折衷策略请参考find方法及注释。
由于有线性检索这样一个抄底方案，以及入口处bin头节点的synchornized机制，保证了进入到TreeBin整体代码块的写线程只有一个；TreeBin中读写锁的整体设计与ReentrantReadWriteLock相比还是简单了不少，比如并未定义用于存放待唤醒线程的threadQueue，以及读线程仅会自旋而不会阻塞等等， 可以看做是特定条件下ReadWriteLock的简化版本。
5、如果读取的bin是一个ForwardingNode
说明当前bin已迁移，调用其find方法到nextTable读取数据。
forwardingNode的find方法
static final class ForwardingNode<K,V> extends Node<K,V> {
final Node<K,V>[] nextTable;
ForwardingNode(Node<K,V>[] tab) {
super(MOVED, null, null);
this.nextTable = tab;
}
//递归检索哈希表链
Node<K,V> find(int h, Object k) {
// loop to avoid arbitrarily deep recursion on forwarding nodes
outer: for (Node<K,V>[] tab = nextTable;;) {
Node<K,V> e; int n;
if (k == null || tab == null || (n = tab.length) == 0 ||
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) == null)
return null;
for (;;) {
int eh; K ek;
if ((eh = e.hash) == h &&
((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))
return e;
if (eh < 0) {
if (e instanceof ForwardingNode) {
tab = ((ForwardingNode<K,V>)e).nextTable;
continue outer;
}
else
return e.find(h, k);
}
if ((e = e.next) == null)
return null;
}
}
}
}ForwardingNode中保存了nextTable的引用，会转向下一个哈希表进行检索，但并不能保证nextTable就一定是currentTable，因为在高并发插入的情况下，极短时间内就可以导致哈希表的多次扩容，内存中极有可能驻留一条哈希表链，彼此以bin的头节点上的ForwardingNode相连，线程刚读取时拿到的是table1，遍历时却有可能经历了哈希表的链条。
eh<0有三种情况：
- 如果是ForwardingNode继续遍历下一个哈希表。
- 如果是TreeBin,调用其find方法进入TreeBin读写锁的保护区读取数据。
- 如果是ReserveNode，说明当前有compute计算中，整条bin还是一个空结构，直接返回null。
6、如果读取的bin是一个ReserveNode
ReserveNode用于compute/computeIfAbsent原子计算的方法，在BIN的头节点为null且计算尚未完成时，先在bin的头节点打上一个ReserveNode的占位标记。
读操作发现ReserveNode直接返回null，写操作会因为争夺ReserveNode的互斥锁而进入阻塞态，在compute完成后被唤醒后循环重试。
六、写操作putValue/replaceNode为什么是线程安全的
典型的编程范式如下：
C13Map的putValue方法
Node<K,V>[] tab = table; //将堆中的table变量赋给线程堆栈中的局部变量
Node f = tabAt(tab, i );
if(f==null){
//当前槽位没有头节点,直接CAS写入
if (casTabAt(tab, i, null, new Node<K,V>(hash, key, value)))
break;
}else if(f.hash == MOVED){
//加入协助搬运行列
helpTransfer(tab,f);
}
//不是forwardingNode
else if(f.hash != MOVED){
//先锁住I槽位上的头节点
synchronized (f) {
//再doubleCheck看此槽位上的头节点是否还是f
if (tabAt(tab, i) == f) {
...各种写操作
}
}
}1、当前槽位如果头节点为null时，直接CAS写入
有人也许会质疑，如果写入时resize操作已完成，发生了table向nextTable的转变，是否会存在写入的是旧表的bin导致数据丢失的可能 ?
这种可能性是不存在的，因为一个table在resize完成后所有的BIN都会被打上ForwardingNode的标记，可以形象的理解为所有槽位上都插满了红旗，而此处在CAS时的compare的变量null，能够保证至少在CAS原子操作发生的时间点table并未发生变更。
2、当前槽位如果头节点不为null
这里采用了一个小技巧：先锁住I槽位上的头节点，进入同步代码块后，再doubleCheck看此槽位上的头节点是否有变化。
进入同步块后还需要doubleCheck的原因：虽然一开始获取到的头节点f并非ForwardingNode，但在获取到f的同步锁之前，可能有其它线程提前获取了f的同步锁并完成了transfer工作，并将I槽位上的头节点标记为ForwardingNode，此时的f就成了一个过时的bin的头节点。
然而因为标记操作与transfer作为一个整体在同步的代码块中执行，如果doubleCheck的结果是此槽位上的头节点还是f，则表明至少在当前时间点该槽位还没有被transfer到新表(假如当前有transfer in progress的话)，可以放心的对该bin进行put/remove/replace等写操作。
只要未发生transfer或者treeify操作，链表的新增操作都是采取后入式，头节点一旦确定不会轻易改变，这种后入式的更新方式保证了锁定头节点就等于锁住了整个bin。
如果不作doubleCheck判断，则有可能当前槽位已被transfer，写入的还是旧表的BIN，从而导致写入数据的丢失；也有可能在获取到f的同步锁之前，其它线程对该BIN做了treeify操作，并将头节点替换成了TreeBin, 导致写入的是旧的链表，而非新的红黑树；
3、doubleCheck是否有ABA问题
也许有人会质疑，如果有其它线程提前对当前bin进行了的remove/put的操作，引入了新的头节点，并且恰好发生了JVM的内存释放和重新分配，导致新的Node的引用地址恰好跟旧的相同，也就是存在所谓的ABA问题。
这个可以通过反证法来推翻，在带有GC机制的语言环境下通常不会发生ABA问题，因为当前线程包含了对头节点f的引用，当前线程并未消亡，不可能存在f节点的内存被GC回收的可能性。
还有人会质疑，如果在写入过程中主哈希表发生了变化，是否可能写入的是旧表的bin导致数据丢失，这个也可以通过反证法来推翻，因为table向nextTable的转化(也就是将resize后的新哈希表正式commit)只有在所有的槽位都已经transfer成功后才会进行，只要有一个bin未transfer成功，则说明当前的table未发生变化，在当前的时间点可以放心的向table的bin内写入数据。
4、如何操作才安全
可以总结出规律，在对table的槽位成功进行了CAS操作且compare值为null，或者对槽位的非forwardingNode的头节点加锁后，doubleCheck头节点未发生变化，对bin的写操作都是安全的。
七、原子计算相关方法
原子计算主要包括：computeIfAbsent、computeIfPresent、compute、merge四个方法。
1、几个方法的比较
主要区别如下：
（1）computeIfAbsent只会在判断到key不存在时才会插入，判空与插入是一个原子操作，提供的FunctionalInterface是一个二元的Function, 接受key参数，返回value结果；如果计算结果为null则不做插入。
（2）computeIfPresent只会在判读单到Key非空时才会做更新，判断非空与插入是一个原子操作，提供的FunctionalInterface是一个三元的BiFunction,接受key,value两个参数，返回新的value结果；如果新的value为null则删除key对应节点。
（3）compute则不加key是否存在的限制，提供的FunctionalInterface是一个三元的BiFunction,接受key,value两个参数，返回新的value结果；如果旧的value不存在则以null替代进行计算；如果新的value为null则保证key对应节点不会存在。
（4）merge不加key是否存在的限制，提供的FunctionalInterface是一个三元的BiFunction,接受oldValue, newVALUE两个参数，返回merge后的value；如果旧的value不存在，直接以newVALUE作为最终结果，存在则返回merge后的结果；如果最终结果为null，则保证key对应节点不会存在。
2、何时会使用ReserveNode占位
如果目标bin的头节点为null，需要写入的话有两种手段：一种是生成好新的节点r后使用casTabAt(tab, i, null, r)原子操作，因为compare的值为null可以保证并发的安全；
另外一种方式是创建一个占位的ReserveNode，锁住该节点并将其CAS设置到bin的头节点，再进行进一步的原子计算操作；这两种办法都有可能在CAS的时候失败，需要自旋反复尝试。
（1）为什么只有computeIfAbsent/compute方法使用占位符的方式
computeIfPresent只有在BIN结构非空的情况下才会展开原子计算，自然不存在需要ReserveNode占位的情况；锁住已有的头节点即可。
computeIfAbsent/compute方法在BIN结构为空时，需要展开Function或者BiFunction的运算，这个操作是外部引入的需要耗时多久无法准确评估；这种情况下如果采用先计算，再casTabAt(tab, i, null, r)的方式，如果有其它线程提前更新了这个BIN，那么就需要重新锁定新加入的头节点，并重复一次原子计算(C13Map无法帮你缓存上次计算的结果，因为计算的入参有可能会变化)，这个开销是比较大的。
而使用ReserveNode占位的方式无需等到原子计算出结果，可以第一时间先抢占BIN的所有权，使其他并发的写线程阻塞。
（2）merge方法为何不需要占位
原因是如果BIN结构为空时，根据merge的处理策略，老的value为空则直接使用新的value替代，这样就省去了BiFunction中新老value进行merge的计算，这个消耗几乎是没有的；因此可以使用casTabAt(tab, i, null, r)的方式直接修改，避免了使用ReserveNode占位，锁定该占位ReserveNode后再进行CAS修改的两次CAS无谓的开销。
C13Map的compute方法
public V compute(K key,
BiFunction<? super K, ? super V, ? extends V> remappingFunction) {
if (key == null || remappingFunction == null)
throw new nullPointerException();
int h = spread(key.hashCode());
V val = null;
int delta = 0;
int binCount = 0;
for (Node<K, V>[] tab = table; ; ) {
Node<K, V> f;
int n, i, fh;
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & h)) == null) {
//创建占位Node
Node<K, V> r = new ReservationNode<K, V>();
//先锁定该占位Node
synchronized (r) {
//将其设置到BIN的头节点
if (casTabAt(tab, i, null, r)) {
binCount = 1;
Node<K, V> node = null;
try {
//开始原子计算
if ((val = remappingFunction.apply(key, null)) != null) {
delta = 1;
node = new Node<K, V>(h, key, val, null);
}
} finally {
//设置计算后的最终节点
setTabAt(tab, i, node);
}
}
}
if (binCount != 0)
break;
} else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
if (fh >= 0) {
//此处省略对普通链表的变更操作
} else if (f instanceof TreeBin) {
//此处省略对红黑树的变更操作
}
}
}
}
}
if (delta != 0)
addCount((long) delta, binCount);
return val;
}3、如何保证原子性
computeIfAbsent/computeIfPresent中判空与计算是原子操作，根据上述分析主要是通过casTabAt(tab, i, null, r)原子操作，或者使用ReserveNode占位并锁定的方式，或者锁住bin的头节点的方式来实现的。
也就是说整个bin一直处于锁定状态，在获取到目标KEY的value是否为空以后，其它线程无法变更目标KEY的值，判空与计算自然是原子的。
而casTabAt(tab, i, null, r)是由硬件层面的原子指令来保证的，能够保证同一个内存区域在compare和set操作之间不会有任何其它指令对其进行变更。
八、resize过程中的并发transfer
C13Map中总共有三处地方会触发transfer方法的调用，分别是addCount、tryPresize、helpTransfer三个函数。
- addCount用于写操作完成后检验元素数量，如果超过了sizeCtl中的阈值，则触发resize扩容和旧表向新表的transfer。
- tryPresize是putAll一次性插入一个集合前的自检，如果集合数目较大，则预先触发一次resize扩容和旧表向新表的transfer。
- helpTransfer是写操作过程中发现bin的头节点是ForwardingNode, 则调用helpTransfer加入协助搬运的行列。
1、开始transfer前的检查工作
以addCount中的检查逻辑为例：
addCount中的transfer检查
Node<K, V>[] tab, nt;
int n, sc;
//当前的tableSize已经超过sizeCtl阈值，且小于最大值
while (s >= (long) (sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
(n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {
int rs = resizeStamp(n);
//已经在搬运中
if (sc < 0) {
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
transferIndex <= 0)
break;
//搬运线程数加一
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
transfer(tab, nt);
} else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
//尚未搬运，当前线程是本次resize工作的第一个线程，设置初始值为2，非常巧妙的设计
transfer(tab, null);
s = sumCount();
}多处应用了对变量sizeCtl的CAS操作，sizeCtl是一个全局控制变量。
参考下此变量的定义：private transient volatile int sizeCtl;
- 初始值是0表示哈希表尚未初始化
- 如果是-1表示正在初始化，只允许一个线程进入初始化代码块
- 初始化或者reSize成功后，sizeCtl=loadFactor * tableSize也就是触发再次扩容的阈值，是一个正整数
- 在扩容过程中，sizeCtrl是一个负整数，其高16位是与当前的tableSize关联的邮戳resizeStamp，其低16位是当前从事搬运工作的线程数加1
在方法的循环体中每次都将table、sizeCtrl、nextTable赋给局部变量以保证读到的是当前的最新值，且保证逻辑计算过程中变量的稳定。
如果sizeCtrl中高16位的邮戳与当前tableSize不匹配，或者搬运线程数达到了最大值，或者所有搬运的线程都已经退出(只有在遍历完所有槽位后才会退出，否则会一直循环)，或者nextTable已经被清空，跳过搬运操作。
如果满足搬运条件，则对sizeCtrl做CAS操作，sizeCtrl>=0时设置初始线程数为2，sizeCtrl<0时将其值加1，CAS成功后开始搬运操作，失败则进入下一次循环重新判断。
首个线程设置初始值为2的原因是：线程退出时会通过CAS操作将参与搬运的总线程数-1，如果初始值按照常规做法设置成1，那么减1后就会变为0。
此时其它线程发现线程数为0时，无法区分是没有任何线程做过搬运，还是有线程做完搬运但都退出了，也就无法判断要不要加入搬运的行列。
值得注意的是，代码中的“sc == rs + 1 || sc == rs + MAX_RESIZERS“是JDK8中的明显的BUG，少了rs无符号左移16位的操作；JDK12已经修复了此问题。
2、并发搬运过程和退出机制
C13Map的transfer方法
private final void transfer(Node<K, V>[] tab, Node<K, V>[] nextTab) {
int n = tab.length, stride;
//一次搬运多少个槽位
if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
stride = MIN_TRANSFER_STRIDE;
if (nextTab == null) {
try {
//首个搬运线程，负责初始化nextTable
Node<K, V>[] nt = (Node<K, V>[]) new Node<?, ?>[n << 1];
nextTab = nt;
} catch (Throwable ex) {
sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
nextTable = nextTab;
//初始化当前搬运索引
transferIndex = n;
}
int nextn = nextTab.length;
//公共的forwardingNode
ForwardingNode<K, V> fwd = new ForwardingNode<K, V>(nextTab);
boolean advance = true;
boolean finishing = false; // 保证提交nextTable之前已遍历旧表的所有槽位
for (int i = 0, bound = 0; ; ) {
Node<K, V> f;
int fh;
//循环CAS获取下一个搬运区段
while (advance) {
int nextIndex, nextBound;
//搬运已结束，或者当前区段尚未完成，退出循环体;最后一次抄底扫描时，仅辅助做i减一的运算
if (--i >= bound || finishing)
advance = false;
else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
i = -1;
advance = false;
} else if (U.compareAndSwapInt
(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
nextBound = (nextIndex > stride ?
nextIndex - stride : 0))) {
bound = nextBound;
i = nextIndex - 1;
advance = false;
}
}
if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
int sc;
if (finishing) {
nextTable = null;
table = nextTab;
sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
return;
}
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
//并非最后一个退出的线程
if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
return;
finishing = advance = true;
//异常巧妙的设计，最后一个线程推出前将i回退到最高位，等于是强制做最后一次的全表扫描；程序直接执行后续的else if代码，看有没有哪个槽位漏掉了，或者说是否全部是forwardingNode标记；
//可以视为抄底逻辑，虽然检测到漏掉槽位的概率基本是0
i = n;
}
} else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
//空槽位直接打上forwardingNode标记，CAS失败下一次循环继续搬运该槽位，成功则进入下一个槽位
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
advance = true; //最后一次抄底遍历时，正常情况下所有的槽位应该都被打上forwardingNode标记
else {
//锁定头节点
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
Node<K, V> ln, hn;
if (fh >= 0) {
//......此处省略链表搬运代码:职责是将链表拆成两份,搬运到nextTable的i和i+n槽位
setTabAt(nextTab, i, ln);
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
//设置旧表对应槽位的头节点为forwardingNode
setTabAt(tab, i, fwd);
advance = true;
} else if (f instanceof TreeBin) {
//......此处省略红黑树搬运代码:职责是将红黑树拆成两份,搬运到nextTable的i和i+n槽位，如果满足红黑树的退化条件，顺便将其退化为链表
setTabAt(nextTab, i, ln);
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
//设置旧表对应槽位的头节点为forwardingNode
setTabAt(tab, i, fwd);
advance = true;
}
}
}
}
}
}多个线程并发搬运时，如果是首个搬运线程，负责nextTable的初始化工作；然后借助于全局的transferIndex变量从当前table的n-1槽位开始依次向低位扫描搬运，通过对transferIndex的CAS操作一次获取一个区段（默认是16），当transferIndex达到最低位时，不再能够获取到新的区段，线程开始退出，退出时会在sizeCtl上将总的线程数减一，最后一个退出的线程将扫描坐标i回退到最高位，强迫做一次抄底的全局扫描。
3、transfer过程中的读写安全性分析
（1）首先是transfer过程中是否有可能全局的哈希表table发生多次resize，或者说存在过期的风险？
观察nextTable提交到table的代码，发现只有在所有线程均搬运完毕退出后才会commit，所以但凡有一个线程在transfer代码块中，table都不可能被替换；所以不存在table过期的风险。
（2）有并发的写操作时，是否存在安全风险？
因为transfer操作与写操作都要竞争bin的头节点的syncronized锁，两者是互斥串行的；当写线程得到锁后，还要做doubleCheck，发现不是一开始的头节点时什么事情都不会做，发现是forwardingNode，就会加入搬运行列直到新表被提交，然后去直接操作新表。
nextTable的提交总是在所有的槽位都已经搬运完毕，插上ForwardingNode的标识之后的，因此只要新表已提交，旧表必定无法写入；这样就能够有效的避免数据写入旧表。
推理：获取到bin头节点的同步锁开始写操作----------> transfer必然未完成--------->新表必然未提交-------→写入的必然是当前表。
也就说永远不可能存在新旧两张表同时被写入的情况，table被写入时nextTable永远都只能被读取。
（3）有并发的读操作时，是否存在安全风险？
transfer操作并不破坏旧的bin结构，如果尚未开始搬运，将会照常遍历旧的BIN结构；如果已搬运完毕，会调用到forwadingNode的find方法到新表中递归查询，参考上文中的forwadingNode介绍。
九、Traverser遍历器
因为iterator或containsValue等通用API的存在，以及某些业务场景确实需要遍历整个Map，设计一种安全且有性能保证的遍历机制显得理所当然。
C13Map遍历器实现的难点在于读操作与transfer可能并行，在扫描各个bin时如果遇到forwadingNode该如何处理的问题。
由于并发transfer机制的存在，在某个槽位上遇到了forwadingNode，仅表明当前槽位已被搬运，并不能代表其后的槽位一定被搬运或者尚未被搬运；也就是说其后的若干槽位是一个不可控的状态。
解决办法是引入了类似于方法调用堆栈的机制，在跳转到nextTable时记录下当前table和已经抵达的槽位并进行入栈操作，然后开始遍历下一个table的i和i+n槽位，如果遇到forwadingNode再一次入栈，周而复始循环往复；
每次如果i+n槽位如果到了右半段快要溢出的话就会遵循原来的入栈规则进行出栈，也就是回到上一个上下文节点，最终会回到初始的table也就是initialTable中的节点。
C13Map的Traverser组件
static class Traverser<K,V> {
Node<K,V>[] tab; // current table; updated if resized
Node<K,V> next; // the next entry to use
TableStack<K,V> stack, spare; // to save/restore on ForwardingNodes
int index; // index of bin to use next
int baseIndex; // current index of initial table
int baseLimit; // index bound for initial table
final int baseSize; // initial table size
Traverser(Node<K,V>[] tab, int size, int index, int limit) {
this.tab = tab;
this.baseSize = size;
this.baseIndex = this.index = index;
this.baseLimit = limit;
this.next = null;
}
/**
* 返回下一个节点
*/
final Node<K,V> advance() {
Node<K,V> e;
if ((e = next) != null)
e = e.next;
for (;;) {
Node<K,V>[] t; int i, n; // 局部变量保证稳定性
if (e != null)
return next = e;
if (baseIndex >= baseLimit || (t = tab) == null ||
(n = t.length) <= (i = index) || i < 0)
return next = null;
if ((e = tabAt(t, i)) != null && e.hash < 0) {
if (e instanceof ForwardingNode) {
tab = ((ForwardingNode<K,V>)e).nextTable;
e = null;
pushState(t, i, n);
continue;
}
else if (e instanceof TreeBin)
e = ((TreeBin<K,V>)e).first;
else
e = null;
}
//当前如果有跳转堆栈直接回放
if (stack != null)
recoverState(n);
//没有跳转堆栈说明已经到initalTable
else if ((index = i + baseSize) >= n)
index = ++baseIndex; // visit upper slots if present
}
}
/**
* 遇到ForwardingNode时保存当前上下文
*/
private void pushState(Node<K,V>[] t, int i, int n) {
TableStack<K,V> s = spare; // reuse if possible
if (s != null)
spare = s.next;
else
s = new TableStack<K,V>();
s.tab = t;
s.length = n;
s.index = i;
s.next = stack;
stack = s;
}
/**
* 弹出上下文
*
*/
private void recoverState(int n) {
TableStack<K,V> s; int len;
//如果当前有堆栈，且index已经到达右半段后溢出当前table,说明该回去了
//如果index还在左半段，则只辅助做index+=s.length操作
while ((s = stack) != null && (index += (len = s.length)) >= n) {
n = len;
index = s.index;
tab = s.tab;
s.tab = null;
TableStack<K,V> next = s.next;
s.next = spare; // save for reuse
stack = next;
spare = s;
}
//已经到initialTable,索引自增
if (s == null && (index += baseSize) >= n)
index = ++baseIndex;
}
}
假设在整个遍历过程中初始表initalTable=table1，遍历到结束时最大的表为table5，也就是在遍历过程中经历了四次扩容，属于一边遍历一边扩容的最复杂场景；
那么整个遍历过程就是一个以初始化表initalTable为基准表，以下一张表的i和i+n槽位为forwadingNode的跳转目标，类似于粒子裂变一般的从最低表向最高表放射的过程；
traverser并不能保证一定遍历某张表的所有的槽位，但如果假设低阶表的某个槽位在最高阶表总是有相应的投影，比如table1的一个节点在table5中就会对应16个投影；
traverser能够保证一次遍历的所有槽位在最高阶表上的投影，可以布满整张最高阶表，而不会有任何遗漏。
十、并发计数
与HashMap中直接定义了size字段类似，获取元素的totalCount在C13MAP中肯定不会去遍历完整的数据结构；那样元素较多时性能会非常差，C13MAP设计了CounterCell[]数组来解决并发计数的问题。
CounterCell[]机制并不理会新旧table的更迭，不管是操作的新表还是旧表，对于计数而言没有本质的差异，CounterCell[]只关注总量的增加或减少。
1、从LongAdder到CounterCell内存对齐
C13MAP借鉴了JUC中LongAdder和Striped64的计数机制，有大量代码与LongAdder和Striped64是重复的，其核心思想是多核环境下对于64位long型数据的计数操作，虽然借助于volatile和CAS操作能够保证并发的安全性，但是因为多核操作的是同一内存区域，而每个CPU又有自己的本地cache，例如LV1 Cache，LVL2 Cache，寄存器等。
由于内存一致性协议MESI的存在，会导致本地Cache的频繁刷新影响性能，一个比较好的解决思路是每个CPU只操作固定的一块内存对齐区域，最终采用求和的方式来计数。
这种方式能提高性能，但是并非所有场景都适用，因为其最终的value是求和估算出来的，CounterCell累加求和的过程并非原子，不能代表某个时刻的精准value，所以像compareAndSet这样的原子操作就无法支持。
2、CounterCell[] 、cellBusy、baseCount的作用
CounterCell[]中存放2的指数幂个CounterCell，并发操作期间有可能会扩容，每次扩容都是原有size的两倍，一旦超过了CPU的核数即不再扩容，因为CPU的总数通常也是2的指数幂，所以其size往往等于CPU的核数CounterCell[]初始化、扩容、填充元素时，借助cellBusy其进行spinLock控制baseCount是基础数据。
在并发量不那么大，CAS没有出现失败时直接基于baseCount变量做计数；一旦出现CAS失败，说明有并发冲突，就开始考虑CounterCell[]的初始化或者扩容操作，但在初始化未完成时，还是会将其视为抄底方案进行计数。
所以最终的技术总和=baseCount+所有CounterCell中的value。
C13Map的addCount方法
private final void addCount(long x, int check) {
CounterCell[] cs; long b, s;
//初始时总是直接对baseCount计数，直到出现第一次失败，或者已经有现成的CounterCell[]数组可用
if ((cs = counterCells) != null ||
!U.compareAndSetLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
CounterCell c; long v; int m;
//是否存在竞态，为true时表示无竞态
boolean uncontended = true;
if (cs == null || (m = cs.length - 1) < 0 ||
//先生成随机数再对CounterCell[]数组size求余,也就是随机分配到其中某个槽位
(c = cs[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
!(uncontended =
U.compareAndSetLong(c, CELLVALUE, v = c.value, v + x))) {
//该槽位尚未初始化或者CAS操作又出现竞态
fullAddCount(x, uncontended);
return;
}
if (check <= 1)
return;
s = sumCount();
}
//检测元素总数是否超过sizeCtl阈值
if (check >= 0) {
Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
(n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {
int rs = resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT;
if (sc < 0) {
if (sc == rs + MAX_RESIZERS || sc == rs + 1 ||
(nt = nextTable) == null || transferIndex <= 0)
break;
if (U.compareAndSetInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
transfer(tab, nt);
}
else if (U.compareAndSetInt(this, SIZECTL, sc, rs + 2))
transfer(tab, null);
s = sumCount();
}
}
}其中ThreadLocalRandom是线程上下文内的随机数生成器，可以不受其它线程的影响，提高随机数生成的性能；总是在CAS失败以后，也就是明确感知到存在多线程的竞争的前提下，才会对CounterCell[]进行初始化或者扩容操作。
C13Map的fullAddCount方法
//完整的计数,与LongAdder的代码基本雷同
private final void fullAddCount(long x, boolean wasUncontended) {
int h;
if ((h = ThreadLocalRandom.getProbe()) == 0) {
ThreadLocalRandom.localInit(); // force initialization
h = ThreadLocalRandom.getProbe();
wasUncontended = true;
}
boolean collide = false; // 是否有新的冲突
for (;;) {
CounterCell[] cs; CounterCell c; int n; long v;
if ((cs = counterCells) != null && (n = cs.length) > 0) {
if ((c = cs[(n - 1) & h]) == null) {
//随机匹配的槽位尚未有CounterCell元素则初始化之
if (cellsBusy == 0) { // Try to attach new Cell
CounterCell r = new CounterCell(x); // Optimistic create
if (cellsBusy == 0 &&
U.compareAndSetInt(this, CELLSBUSY, 0, 1)) {
boolean created = false;
try { // Recheck under lock
CounterCell[] rs; int m, j;
if ((rs = counterCells) != null &&
(m = rs.length) > 0 &&
rs[j = (m - 1) & h] == null) {
rs[j] = r;
created = true;
}
} finally {
cellsBusy = 0;
}
if (created)
break;
continue; // Slot is now non-empty
}
}
collide = false;
}
else if (!wasUncontended)
wasUncontended = true; //fullAddCount前已经存在cas失败但并不立即扩容，重新生成一个随机数进行CAS重试
else if (U.compareAndSetLong(c, CELLVALUE, v = c.value, v + x))
break;
else if (counterCells != cs || n >= NCPU)
collide = false; // 超过CPU的最大核数，或者检测到counterCells已扩容，都将冲突状态置为无
else if (!collide)
collide = true; // 以上的若干条件都不满足，可以判定必定有冲突，再生成一个随机数试探一下
else if (cellsBusy == 0 &&
U.compareAndSetInt(this, CELLSBUSY, 0, 1)) {
try {
if (counterCells == cs) //对counterCells进行doubleCheck
counterCells = Arrays.copyOf(cs, n << 1); //扩容，容量翻倍
} finally {
cellsBusy = 0;
}
collide = false;
continue; // 对性的counterCell[]进行重试CAS操作
}
h = ThreadLocalRandom.advanceProbe(h); //以旧的随机数为基数生成一个新的随机数
}
else if (cellsBusy == 0 && counterCells == cs &&
U.compareAndSetInt(this, CELLSBUSY, 0, 1)) {
//第一次初始化工作，初始的数组大小为2
boolean init = false;
try { // Initialize table
if (counterCells == cs) {
CounterCell[] rs = new CounterCell[2];
rs[h & 1] = new CounterCell(x);
counterCells = rs;
init = true;
}
} finally {
cellsBusy = 0;
}
if (init)
break;
}
//初始化过程中其它线程的抄底方案
else if (U.compareAndSetLong(this, BASECOUNT, v = baseCount, v + x))
break;
}
}循环生成新的随机数匹配到新的槽位进行CAS的计数操作，出现CAS失败后并不急于扩容；而是总是在连续出现CAS失败的情况才会尝试扩容。
CounterCell[]的整体方案相对独立，与C13Map的关系并不大，可以视为一种成熟的高性能技术方案在各个场景使用。
十一、与stream类似的bulk操作支持
1、bulkTask类的子类
所有的批量任务执行类均为bulkTask的子类, bulkTask内置了与traverser类似的实现，用以支持对C13Map的遍历；同时它也是ForkJoinTask的子类，支持以fork/join的方式来完成各种批量任务的执行。
因为ForkJoinTask并非本文的重点，这里仅列出几种有代表性的批量方法，以及相应的的task实现。
2、几种有代表性的批量方法
C13Map的批量任务
//将所有的entry按照transformer函数进行二元计算，再对所有生成的结果执行action一元函数
public <U> void forEach(long parallelismThreshold,
BiFunction<? super K, ? super V, ? extends U> transformer,
Consumer<? super U> action);
//对所有的entry执行searchFunction二元计算，一旦发现任意一个计算结果不为null，即全盘返回
public <U> U search(long parallelismThreshold,
BiFunction<? super K, ? super V, ? extends U> searchFunction);
//对所有的entry执行transformer二元计算，再对所有的结果执行reducer收敛函数
public <U> U reduce(long parallelismThreshold,
BiFunction<? super K, ? super V, ? extends U> transformer,
BiFunction<? super U, ? super U, ? extends U> reducer)
//对所有的entry中的value执行transformer二元计算，再对所有的结果执行reducer收敛函数
public <U> U reduceValues(long parallelismThreshold,
Function<? super V, ? extends U> transformer,
BiFunction<? super U, ? super U, ? extends U> reducer)以上所有的批量方法都有唯一与其对应的批量task执行类，背后均是基于fork/join思想实现。
3、批量task的实现
以2中列出的reduce方法所对应的MapReduceMappingsTask为例，有关fork/join中的实现细节不属于本文的范畴，不做详细讨论。
C13Map的MapReduceMappingsTask
static final class MapReduceMappingsTask<K,V,U> extends BulkTask<K,V,U> {
final BiFunction<? super K, ? super V, ? extends U> transformer;
final BiFunction<? super U, ? super U, ? extends U> reducer;
U result;
MapReduceMappingsTask<K,V,U> rights, nextRight;
MapReduceMappingsTask
(BulkTask<K,V,?> p, int b, int i, int f, Node<K,V>[] t,
MapReduceMappingsTask<K,V,U> nextRight,
BiFunction<? super K, ? super V, ? extends U> transformer,
BiFunction<? super U, ? super U, ? extends U> reducer) {
super(p, b, i, f, t); this.nextRight = nextRight;
this.transformer = transformer;
this.reducer = reducer;
}
public final U getRawResult() { return result; }
public final void compute() {
final BiFunction<? super K, ? super V, ? extends U> transformer;
final BiFunction<? super U, ? super U, ? extends U> reducer;
if ((transformer = this.transformer) != null &&
(reducer = this.reducer) != null) {
for (int i = baseIndex, f, h; batch > 0 &&
(h = ((f = baseLimit) + i) >>> 1) > i;) {
addToPendingCount(1);
//裂变出新的fork-join任务
(rights = new MapReduceMappingsTask<K,V,U>
(this, batch >>>= 1, baseLimit = h, f, tab,
rights, transformer, reducer)).fork();
}
U r = null;
//遍历本batch元素
for (Node<K,V> p; (p = advance()) != null; ) {
U u;
//对本batch做reduce收敛操作
if ((u = transformer.apply(p.key, p.val)) != null)
r = (r == null) ? u : reducer.apply(r, u);
}
//对自己和自己fork出的子任务做reducer收敛操作
result = r;
CountedCompleter<?> c;
for (c = firstComplete(); c != null; c = c.nextComplete()) {
@SuppressWarnings("unchecked")
MapReduceMappingsTask<K,V,U>
t = (MapReduceMappingsTask<K,V,U>)c,
s = t.rights;
while (s != null) {
U tr, sr;
if ((sr = s.result) != null)
t.result = (((tr = t.result) == null) ? sr :
reducer.apply(tr, sr));
s = t.rights = s.nextRight;
}
}
}
}
}十二、小结
自JDK8开始C13Map摒弃了JDK7中的Segment段实现方案，将锁的粒度细化到了每个bin上，锁的粒度更小并发能力更强。用syncronized关键字代替原先的ReentrantLock互斥锁，因JDK8中对syncronized做了大量优化，可以达到比ReentrantLock更优的性能。
引入并发transfer的机制支持多线程搬运，写操作和transfer操作在不同bin上可并行。引入ForwardingNode支持读操作和transfer并行，并进一步支持transfer过程有可能存在的哈希表链的遍历。引入ReserveNode在compute原子计算可能耗时较长的情况下抢先占位，避免重复计算。
引入红黑树来优化哈希冲突时的检索性能，其内部实现了轻量级的读写锁保证读写安全，在线性检索和tree检索之间做了智能切换，达到了性能与安全的极佳的平衡。引入CounterCell机制优化多核场景的计数，解决内存伪共享问题。
引入 ForkJoinTask的子类优化bulk计算时的性能。整个C13Map的实现过程大量使用volatile保证可见，使用CAS保证原子，是一种局部无锁的lockFree dataStructure的典范实现。
与HashMap的单线程读写操作不同的是，HashMap读到的数据在下一次写操作间是一直稳定的，在多个写操作之间是一个稳定的snapshot，而C13Map因为并发线程的存在，数据瞬息万变，读到的永远只是某个时间点的正确数据，写入成功也只是在某个时间点保证写入是安全的，因此C13Map通常只谈安全而不谈实时，这极大提高了编程的难度，也是单线程和并发数据结构之间的明显差异。
以上是关于Java ConcurrentHashMap 高并发安全实现原理解析的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
ConcurrentHashMap中有十个提升性能的细节，你都知道吗？