當我們享受著jdk帶來的便利時同樣承受它帶來的不幸惡果。通過分析Hashtable就知道，synchronized是針對整張Hash表的，即每次鎖住整張表讓線程獨占，安全的背後是巨大的浪費，而現在的解決方案----ConcurrentHashMap。
ConcurrentHashMap和Hashtable主要區別就是圍繞著鎖的粒度以及如何鎖。如圖 左邊便是Hashtable的實現方式---鎖整個hash表；而右邊則是ConcurrentHashMap的實現方式---鎖桶（或段）。ConcurrentHashMap將hash表分為16個桶（默認值），諸如get,put,remove等常用操作只鎖當前需要用到的桶。試想，原來只能一個線程進入，現在卻能同時16個寫線程進入（寫線程才需要鎖定，而讀線程幾乎不受限制，之後會提到），並發性的提升是顯而易見的。 接下來，讓我們看看ConcurrentHashMap中的幾個重要方法，心裡知道了實現機制後，使用起來就更加有底氣。 ConcurrentHashMap中主要實體類就是三個：ConcurrentHashMap（整個Hash表）,Segment（桶），HashEntry（節點），對應上面的圖可以看出之間的關系。 get方法（請注意，這裡分析的方法都是針對桶的，因為ConcurrentHashMap的最大改進就是將粒度細化到了桶上），首先判斷了當前桶的數據個數是否為0，為0自然不可能get到什麼，只有返回null，這樣做避免了不必要的搜索，也用最小的代價避免出錯。然後得到頭節點（方法將在下面涉及）之後就是根據hash和key逐個判斷是否是指定的值，如果是並且值非空就說明找到了，直接返回；程序非常簡單;相對於之前的Hashtable，並發是不可避免的啊！ public V get(Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
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;
}
put操作一上來就鎖定了整個segment，這當然是為了並發的安全，修改數據是不能並發進行的，必須得有個判斷是否超限的語句以確保容量不足時能夠rehash，，原來segment裡面才是真正的hashtable，即每個segment是一個傳統意義上的hashtable,如上圖，從兩者的結構就可以看出區別，這裡就是找出需要的entry在table的哪一個位置，之後得到的entry就是這個鏈的第一個節點，如果e!=null，說明找到了，這是就要替換節點的值if(!onlyIfAbsent)，否則，我們需要new一個entry，它的後繼是first，而讓tab[index]指向它，什麼意思呢？實際上就是將這個新entry插入到鏈頭，剩下的就非常容易理解了。
public V put(K key, V value) {
return putVal(key, value, false);
}
/** Implementation for put and putIfAbsent */
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
int hash = spread(key.hashCode());
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) & hash)) == null) {
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
Node<K,V> pred = e;
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
else if (f instanceof TreeBin) {
Node<K,V> p;
binCount = 2;
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
if (binCount != 0) {
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
addCount(1L, binCount);
return null;
}
remove操作非常類似put，但要注意一點區別，中間那個for循環是做什麼用的呢？從代碼來看，就是將定位之後的所有entry克隆並拼回前面去，但有必要嗎？每次刪除一個元素就要將那之前的元素克隆一遍？這點其實是由entry的不變性來決定的，仔細觀察entry定義，發現除了value，其他所有屬性都是用final來修飾的，這意味著在第一次設置了next域之後便不能再改變它，取而代之的是將它之前的節點全都克隆一次。
public V remove(Object key) {
return replaceNode(key, null, null);
}
/**
* Implementation for the four public remove/replace methods:
* Replaces node value with v, conditional upon match of cv if
* non-null. If resulting value is null, delete.
*/
final V replaceNode(Object key, V value, Object cv) {
int hash = spread(key.hashCode());
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
if (tab == null || (n = tab.length) == 0 ||
(f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null)
break;
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
boolean validated = false;
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
if (fh >= 0) {
validated = true;
for (Node<K,V> e = f, pred = null;;) {
K ek;
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
V ev = e.val;
if (cv == null || cv == ev ||
(ev != null && cv.equals(ev))) {
oldVal = ev;
if (value != null)
e.val = value;
else if (pred != null)
pred.next = e.next;
else
setTabAt(tab, i, e.next);
}
break;
}
pred = e;
if ((e = e.next) == null)
break;
}
}
else if (f instanceof TreeBin) {
validated = true;
TreeBin<K,V> t = (TreeBin<K,V>)f;
TreeNode<K,V> r, p;
if ((r = t.root) != null &&
(p = r.findTreeNode(hash, key, null)) != null) {
V pv = p.val;
if (cv == null || cv == pv ||
(pv != null && cv.equals(pv))) {
oldVal = pv;
if (value != null)
p.val = value;
else if (t.removeTreeNode(p))
setTabAt(tab, i, untreeify(t.first));
}
}
}
}
}
if (validated) {
if (oldVal != null) {
if (value == null)
addCount(-1L, -1);
return oldVal;
}
break;
}
}
}
return null;
}