java之ConcurrentHashMap在jdk1.7和jdk1.8中的不同
1.底层结构发生变化
jdk 1.7底层结构是：数组（Segment）+ 链表（HashEntry节点）组成
使用分段锁技术，将整个数据结构分段（默认为16段）进行存储，将数据分成一段一段的存储，然后给每一段数据配一把锁，当一个线程占用锁访问其中一个段数据的时候，其他段的数据也能被其他线程访问，能够实现真正的并发访问。如下图是ConcurrentHashMap的内部结构图：
从上面的结构我们可以了解到，ConcurrentHashMap定位一个元素的过程需要进行两次Hash操作。
第一次Hash定位到Segment，第二次Hash定位到元素所在的链表的头部。
jdk1.8底层结构是：Node数组+链表 / 红黑树 其实就是JDK 1.8中的hashMap结构
Node数组使用来存放树或者链表的头结点，当一个链表中的数量到达一个数目时，会使查询速率降低，所以到达一定阈值时，会将一个链表转换为一个红黑二叉树，通告查询的速率。相互转化跟JDK1.8版本的hashMap保持一致
2、代码层实现
（1）、put方法
步骤：
1、检查Key或者Value是否为null，如果是null抛出空指针异常
2、得到Kye的hash值
3、如果Node数组是空的，此时才初始化 initTable()，
4、如果找的对应的下标的位置为空，直接new一个Node节点并放入， break；
5、如果对应头结点不为空， 进入同步代码块
判断此头结点的hash值，是否大于零，大于零则说明是链表的头结点在链表中寻找，
如果有相同hash值并且key相同，就直接覆盖，返回旧值 结束
如果没有则就直接放置在链表的尾部
此头节点的Hash值小于零，则说明此节点是红黑二叉树的根节点
调用树的添加元素方法
判断当前数组是否要转变为红黑树
public V put(K key, V value) {
return putVal(key, value, false);
}
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
int hash = spread(key.hashCode());// 得到 hash 值
int binCount = 0; // 用于记录相应链表的长度
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
// 如果数组"空"，进行数组初始化
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
// 初始化数组
tab = initTable();
// 找该 hash 值对应的数组下标，得到第一个节点 f
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
// 如果数组该位置为空，
// 用一次 CAS 操作将新new出来的 Node节点放入数组i下标位置
// 如果 CAS 失败，那就是有并发操作，进到下一个循环
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
// hash 居然可以等于 MOVED，这个需要到后面才能看明白，不过从名字上也能猜到，肯定是因为在扩容
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
// 帮助数据迁移，这个等到看完数据迁移部分的介绍后，再理解这个就很简单了
tab = helpTransfer(tab, f);
else { // 到这里就是说，f 是该位置的头结点，而且不为空
V oldVal = null;
// 获取链表头结点监视器对象
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
if (fh >= 0) { // 头结点的 hash 值大于 0，说明是链表
// 用于累加，记录链表的长度
binCount = 1;
// 遍历链表
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
// 如果发现了"相等"的 key，判断是否要进行值覆盖，然后也就可以 break 了
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
// 到了链表的最末端，将这个新值放到链表的最后面
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) { // 红黑树
Node<K,V> p;
binCount = 2;
// 调用红黑树的插值方法插入新节点
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
// binCount != 0 说明上面在做链表操作
if (binCount != 0) {
// 判断是否要将链表转换为红黑树，临界值： 8
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
// 如果当前数组的长度小于 64，那么会进行数组扩容，而不是转换为红黑树
treeifyBin(tab, i); // 如果超过64，会转成红黑树
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
//
addCount(1L, binCount);
return null;
}
（2）、get方法
public V get(Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
int h = spread(key.hashCode()); //获得Hash值
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
if ((eh = e.hash) == h) { // 比较 此头结点e是否是我们需要的元素
if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
return e.val; // 如果是，就返回
}
else if (eh < 0) // 如果小于零，说明此节点是红黑树
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
while ((e = e.next) != null) {
// 开始循环 查找
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
return e.val;
}
}
return null;
}
(3)、扩容
原来数组的两倍
总结如下：
1.数据结构：取消了Segment分段锁的数据结构，取而代之的是数组+链表+红黑树的结构。
2.保证线程安全机制：JDK1.7采用segment的分段锁机制实现线程安全，其中segment继承自ReentrantLock。JDK1.8采用CAS+volatile+Synchronized保证线程安全。
3.锁的粒度：原来是对需要进行数据操作的Segment加锁，现调整为对每个数组元素加锁（Node）。
4.链表转化为红黑树:定位结点的hash算法简化会带来弊端,Hash冲突加剧,因此在链表节点数量大于8时，会将链表转化为红黑树进行存储。
5.查询时间复杂度：从原来的遍历链表O(n)，变成遍历红黑树O(logN)。
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