多线程（十四、ConcurrentHashMap原理一节点）

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针对JDK1.8看ConcurrentHashMap是如何实现的

结构图：

1、ConcurrentHashMap内部是一个Node节点的数组table，数组的每一个位置table[i]代表一个桶。根据键的hash值映射到不同的桶内。

transient volatile Node<K,V>[] table;

2、Node节点一共有5种类型

1、Node节点，是所有节点的父类，可以单独放入桶内，也可以作为链表的头放入桶内。
2、TreeNode节点，继承自Node，是红黑树的节点，此节点不能直接放入桶内，只能是作为红黑树的节点。
3、TreeBin节点，TreeNode的代理节点，可以放入桶内，这个节点下面可以连接红黑树的根节点，所以叫做TreeNode的代理节点。
4、ForwardingNode节点，扩容节点，只是在扩容阶段使用的节点，当前桶扩容完毕后，桶内会放入这个节点，此时查询会跳转到查询扩容后的table，不存储实际数据
5、ReservationNode节点，内部方法使用，暂时可以忽略。

2.1 Node节点

默认桶上的结点就是Node结点。
当出现hash冲突时，Node结点会首先以链表的形式链接到table上，当结点数量超过一定数目时，链表会转化为红黑树。因为链表查找的平均时间复杂度为O(n)，而红黑树是一种平衡二叉树，其平均时间复杂度为O(logn)。

Node只有一个next指针，是一个单链表，提供find方法实现链表查询

2.2 TreeNode节点

TreeNode就是红黑树的结点，TreeNode不会直接链接到table[i]——桶上面，而是由TreeBin链接，TreeBin会指向红黑树的根结点。

提供了基于树查找的findTreeNode方法。

2.3 TreeBin节点

TreeBin会直接链接到table[i]——桶上面，该结点提供了一系列红黑树相关的操作，以及加锁、解锁操作。

另外TreeBin提供了一系列的操作
1、TreeBin(TreeNode<K,V> b)，将以b为头结点的链表转换为红黑树.
2、lockRoot()，对红黑树的根结点加写锁
3、unlockRoot()，释放写锁
4、find(int h, Object k)，从根结点开始遍历查找，找到“相等”的结点就返回它，没找到就返回null，当存在写锁时，以链表方式进行查找，不阻塞读锁。

5、removeTreeNode(TreeNode<K, V> p)，删除红黑树的结点：

1. 红黑树规模太小时，返回true，然后进行 树 -> 链表 的转化
2. 红黑树规模足够时，不用变换成链表，但删除结点时需要加写锁
   6、红黑树的左旋，右旋等一系列算法。

2.4 ForwardingNode节点

1、ForwardingNode是一种临时结点，在扩容进行中才会出现，hash值固定为-1，且不存储实际数据。
2、如果旧table数组的一个hash桶中全部的结点都迁移到了新table中，则在这个桶中放置一个ForwardingNode。
3、读操作碰到ForwardingNode时，将操作转发到扩容后的新table数组上去执行；写操作碰见它时，则尝试帮助扩容，扩容是支持多线程一起扩容的。
4、提供了在新的数组nextTable上进行查找的方法find

2.5 ReservationNode节点

1、保留结点.
2、hash值固定为-3， 不保存实际数据
3、只在computeIfAbsent和compute这两个函数式API中充当占位符加锁使用

多线程（十四、ConcurrentHashMap原理一节点）

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原文地址：https://blog.51cto.com/janephp/2412917