Java中的concurrenthashmap集合详细剖析

    public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {
        if (initialCapacity < 0)
            throw new IllegalArgumentException();
        int cap = ((initialCapacity >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ?
                   MAXIMUM_CAPACITY :
                   tableSizeFor(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1));
        this.sizeCtl = cap;
    }

        ConcurrentHashMap<String,String> a = new ConcurrentHashMap<>(32);
        Class<? extends ConcurrentHashMap> aClass = a.getClass();
        Field sizeCtl = aClass.getDeclaredField("sizeCtl");
        sizeCtl.setAccessible(true);
        System.out.println(sizeCtl.getName()+"："+sizeCtl.get(a));

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) {//onlyIfAbsent是当存在相同元素时是否覆盖。这里传入了false就是覆盖的意思。
        if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
        int hash = spread(key.hashCode());//计算key对象的hash值
        int binCount = 0;
        for (Node<K,V>[] tab = table;;) {//这里是一个死循环。
            Node<K,V> f; int n, i, fh;
            if (tab == null || (n = tab.length) == 0)//如果table还未进行初始化操作，在第一次写入数据时会进行初始化。
                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;
    }

for (Node<K,V>[] tab = table;;) {//这里是一个死循环。这个循环中存在4个判断
分别是：
1、if (tab == null || (n = tab.length) == 0)//代表还未初始化或者当前长度为0。
2、else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {//根据key的hash值来判断将要放入哪个位置，并将f指向这个位置。
如果这个位置目前还不存在数据的话。就会进入
if (casTabAt(tab, i, null,
                             new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
                    break;  语句。这里存在一个cas自旋。并且会进行双重检测，一旦发现符合条件，就会将要添加的节点放入f指向的位置，并跳出循环，结束。
3、else if ((fh = f.hash) == MOVED)//MOVED为-1，表示当前entry已经迁移，里面的tab = helpTransfer(tab, f);表示协助迁移。迁移完成后或再次循环并进行判断。
4、else中有一把琐synchronized (f) 。在上面的代码中i已经被赋值为(n - 1) & hash)。
这把锁所包括的代码块中
存在双重检测代码if (tabAt(tab, i) == f)。
他的存在就是为了检测曾经获得的桶的头节点的位置是否已经修改。
因为在map中存在树-->链表和链表->树的操作，这回改变桶头节点的位置。
但是这并不能保证安全，
因为在转化后头节点的位置可能不会发生改变，所以还存在if (fh >= 0)这一句代码，
表示f这个节点的hash。
树节点的hash时=是负数。
ok，如果未修改的话他会遍历桶下面的节点，判断是否存在相同的节点。如果存在的话，
就覆盖，不存在就加到链表尾部。
在添加完成后执行：
                if (binCount != 0) {
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
                        treeifyBin(tab, i);
                    if (oldVal != null)
                        return oldVal;
                    break;
                }
 这部分代码表示是否进行树化。如果当前map的长度不小于64，那么当一个桶中的元素大于等于8的时候，会进行
 树化。
 最后执行addCount(1L, binCount);
 这个代码很复杂。可以参考https://www.bilibili.com/video/BV17i4y1x71z?from=search&seid=2906009396999368521&spm_id_from=333.337.0.0
 

    private final Node<K,V>[] initTable() {
        Node<K,V>[] tab; int sc;
        while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
            if ((sc = sizeCtl) < 0)
                Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
            else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
                try {
                    if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
                        int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
                        @SuppressWarnings("unchecked")
                        Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
                        table = tab = nt;
                        sc = n - (n >>> 2);
                    }
                } finally {
                    sizeCtl = sc;
                }
                break;
            }
        }
        return tab;
    }