Java HashMap实现原理分析

参考链接:https://www.cnblogs.com/xiarongjin/p/8310011.html

1. HashMap的数据结构

数据结构中有数组和链表来实现对数据的存储，但这两者基本上是两个极端。

数组

数组存储区间是连续的，占用内存严重，故空间复杂的很大。但数组的二分查找时间复杂度小，为O(1)；数组的特点是：寻址容易，插入和删除困难；

链表

链表存储区间离散，占用内存比较宽松，故空间复杂度很小，但时间复杂度很大，达O（N）。链表的特点是：寻址困难，插入和删除容易。

哈希表

那么我们能不能综合两者的特性，做出一种寻址容易，插入删除也容易的数据结构？答案是肯定的，这就是我们要提起的哈希表。哈希表（(Hash table）既满足了数据的查找方便，同时不占用太多的内容空间，使用也十分方便。

　　哈希表有多种不同的实现方法，我接下来解释的是最常用的一种方法—— 拉链法，我们可以理解为“链表的数组” ，如图：

　　从上图我们可以发现哈希表是由数组+链表组成的，一个长度为16的数组中，每个元素存储的是一个链表的头结点。那么这些元素是按照什么样的规则存储到数组中呢。一般情况是通过hash(key)%len获得，也就是元素的key的哈希值对数组长度取模得到。比如上述哈希表中，12%16=12,28%16=12,108%16=12,140%16=12。所以12、28、108以及140都存储在数组下标为12的位置。

　　HashMap其实也是一个线性的数组实现的,所以可以理解为其存储数据的容器就是一个线性数组。这可能让我们很不解，一个线性的数组怎么实现按键值对来存取数据呢？这里HashMap有做一些处理。

　　首先HashMap里面实现一个静态内部类Entry，其重要的属性有 key , value, next，从属性key,value我们就能很明显的看出来Entry就是HashMap键值对实现的一个基础bean，我们上面说到HashMap的基础就是一个线性数组，这个数组就是Entry[]，Map里面的内容都保存在Entry[]里面。

/**

The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two.

transient Entry[] table;

2. HashMap的存取实现

既然是线性数组，为什么能随机存取？这里HashMap用了一个小算法，大致是这样实现：

// 存储时:
int hash = key.hashCode(); // 这个hashCode方法这里不详述,只要理解每个key的hash是一个固定的int值
int index = hash % Entry[].length;
Entry[index] = value;
// 取值时:
int hash = key.hashCode();
int index = hash % Entry[].length;
return Entry[index];

1）put

疑问：如果两个key通过hash%Entry[].length得到的index相同，会不会有覆盖的危险？

　　这里HashMap里面用到链式数据结构的一个概念。上面我们提到过Entry类里面有一个next属性，作用是指向下一个Entry。打个比方，第一个键值对A进来，通过计算其key的hash得到的index=0，记做:Entry[0] = A。一会后又进来一个键值对B，通过计算其index也等于0，现在怎么办？HashMap会这样做:B.next = A,Entry[0] = B,如果又进来C,index也等于0,那么C.next = B,Entry[0] = C；这样我们发现index=0的地方其实存取了A,B,C三个键值对,他们通过next这个属性链接在一起。所以疑问不用担心。也就是说数组中存储的是最后插入的元素。到这里为止，HashMap的大致实现，我们应该已经清楚了。

public V put(K key, V value) {
if (key == null)
return putForNullKey(value); //null总是放在数组的第一个链表中
int hash = hash(key.hashCode());
int i = indexFor(hash, table.length);
//遍历链表
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
//如果key在链表中已存在，则替换为新value
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e); //参数e, 是Entry.next
//如果size超过threshold，则扩充table大小。再散列
if (size++ >= threshold)
resize(2 * table.length);
}

当然HashMap里面也包含一些优化方面的实现，这里也说一下。比如：Entry[]的长度一定后，随着map里面数据的越来越长，这样同一个index的链就会很长，会不会影响性能？HashMap里面设置一个因子，随着map的size越来越大，Entry[]会以一定的规则加长长度。

2）get

public V get(Object key) {
if (key == null)
return getForNullKey();
int hash = hash(key.hashCode());
//先定位到数组元素，再遍历该元素处的链表
for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
e != null;
e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
return e.value;
}
return null;
}

3）null key的存取

null key总是存放在Entry[]数组的第一个元素。

 private V putForNullKey(V value) {
for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
if (e.key == null) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
addEntry(0, null, value, 0);
return null;
}
</span><span style="color: #0000ff;">private</span><span style="color: #000000;"> V getForNullKey() {
    </span><span style="color: #0000ff;">for</span> (Entry&lt;K,V&gt; e = table[0]; e != <span style="color: #0000ff;">null</span>; e =<span style="color: #000000;"> e.next) {
        </span><span style="color: #0000ff;">if</span> (e.key == <span style="color: #0000ff;">null</span><span style="color: #000000;">)
            </span><span style="color: #0000ff;">return</span><span style="color: #000000;"> e.value;
    }
    </span><span style="color: #0000ff;">return</span> <span style="color: #0000ff;">null</span><span style="color: #000000;">;
}</span></span></pre>

4）确定数组index：hashcode % table.length取模

HashMap存取时，都需要计算当前key应该对应Entry[]数组哪个元素，即计算数组下标；算法如下：

/**
     * Returns index for hash code h.
     */
    static int indexFor(int h, int length) {
        return h & (length-1);
    }

按位取并，作用上相当于取模mod或者取余%。

这意味着数组下标相同，并不表示hashCode相同。

5）table初始大小

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
        .....
        // Find a power of 2 >= initialCapacity
        int capacity = 1;
        while (capacity < initialCapacity)
            capacity <<= 1;
        this.loadFactor = loadFactor;
        threshold = (int)(capacity * loadFactor);
        table = new Entry[capacity];
        init();
    }

注意table初始大小并不是构造函数中的initialCapacity！！

而是 >= initialCapacity的2的n次幂！！！！

————为什么这么设计呢？——

3. 解决hash冲突的办法

开放定址法（线性探测再散列，二次探测再散列，伪随机探测再散列）
再哈希法
链地址法
建立一个公共溢出区

Java中hashmap的解决办法就是采用的链地址法。

4. 再散列rehash过程

当哈希表的容量超过默认容量时，必须调整table的大小。当容量已经达到最大可能值时，那么该方法就将容量调整到Integer.MAX_VALUE返回，这时，需要创建一张新表，将原表的映射到新表中。

/**
     * Rehashes the contents of this map into a new array with a
     * larger capacity.  This method is called automatically when the
     * number of keys in this map reaches its threshold.
     *
     * If current capacity is MAXIMUM_CAPACITY, this method does not
     * resize the map, but sets threshold to Integer.MAX_VALUE.
     * This has the effect of preventing future calls.
     *
     * @param newCapacity the new capacity, MUST be a power of two;
     *        must be greater than current capacity unless current
     *        capacity is MAXIMUM_CAPACITY (in which case value
     *        is irrelevant).
     */
    void resize(int newCapacity) {
        Entry[] oldTable = table;
        int oldCapacity = oldTable.length;
        if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return;
        }
        Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
        transfer(newTable);
        table = newTable;
        threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
    }
 
    /**
     * Transfers all entries from current table to newTable.
     */
    void transfer(Entry[] newTable) {
        Entry[] src = table;
        int newCapacity = newTable.length;
        for (int j = 0; j < src.length; j++) {
            Entry<K,V> e = src[j];
            if (e != null) {
                src[j] = null;
                do {
                    Entry<K,V> next = e.next;
                    //重新计算index
                    int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
                    e.next = newTable[i];
                    newTable[i] = e;
                    e = next;
                } while (e != null);
            }
        }
    }

第二篇文章

1 数据结构：hash_map原理
这是一节让你深入理解hash_map的介绍，如果你只是想囫囵吞枣，不想理解其原理，你倒是可以略过这一节，但我还是建议你看看，多了解一些没有坏处。

hash_map基于hash table（哈希表）。哈希表最大的优点，就是把数据的存储和查找消耗的时间大大降低，几乎可以看成是常数时间；而代价仅仅是消耗比较多的内存。然而在当前可利用内存越来越多的情况下，用空间换时间的做法是值得的。另外，编码比较容易也是它的特点之一。

其基本原理是：使用一个下标范围比较大的数组来存储元素。可以设计一个函数（哈希函数，也叫做散列函数），使得每个元素的关键字都与一个函数值（即数组下标，hash值）相对应，于是用这个数组单元来存储这个元素；也可以简单的理解为，按照关键字为每一个元素“分类”，然后将这个元素存储在相应“类”所对应的地方，称为桶。

但是，不能够保证每个元素的关键字与函数值是一一对应的，因此极有可能出现对于不同的元素，却计算出了相同的函数值，这样就产生了“冲突”，换句话说，就是把不同的元素分在了相同的“类”之中。总的来说，“直接定址”与“解决冲突”是哈希表的两大特点。

hash_map，首先分配一大片内存，形成许多桶。是利用hash函数，对key进行映射到不同区域（桶）进行保存。其插入过程是：

   1. 得到key
   2. 通过hash函数得到hash值
   3. 得到桶号(一般都为hash值对桶数求模)
   4. 存放key和value在桶内。

其取值过程是:

   1. 得到key
   2. 通过hash函数得到hash值
   3. 得到桶号(一般都为hash值对桶数求模)
   4. 比较桶的内部元素是否与key相等，若都不相等，则没有找到。
   5. 取出相等的记录的value。

hash_map中直接地址用hash函数生成，解决冲突，用比较函数解决。这里可以看出，如果每个桶内部只有一个元素，那么查找的时候只有一次比较。当许多桶内没有值时，许多查询就会更快了(指查不到的时候).

由此可见，要实现哈希表, 和用户相关的是：hash函数（hashcode）和比较函数(equals)。

假定哈希函数将元素正确分布在各桶之间，可为基本操作（get 和 put）提供稳定的性能。迭代集合视图所需的时间与 HashMap 实例的“容量”（桶的数量）及其大小（键-值映射关系数）的和成比例。所以，如果迭代性能很重要，则不要将初始容量设置得太高（或将加载因子设置得太低）。 HashMap 的实例有两个参数影响其性能：初始容量 和加载因子。容量是哈希表中桶的数量，初始容量只是哈希表在创建时的容量。加载因子 是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度。当哈希表中的条目数超出了加载因子与当前容量的乘积时，通过调用 rehash 方法将容量翻倍。通常，默认加载因子 (.75) 在时间和空间成本上寻求一种折衷。加载因子过高虽然减少了空间开销，但同时也增加了查询成本（在大多数 HashMap 类的操作中，包括 get 和 put 操作，都反映了这一点）。在设置初始容量时应该考虑到映射中所需的条目数及其加载因子，以便最大限度地降低 rehash 操作次数。如果初始容量大于最大条目数除以加载因子，则不会发生 rehash 操作。如果很多映射关系要存储在 HashMap 实例中，则相对于按需执行自动的 rehash 操作以增大表的容量来说，使用足够大的初始容量创建它将使得映射关系能更有效地存储。 注意，此实现不是同步的。如果多个线程同时访问此映射，而其中至少一个线程从结构上修改了该映射，则它必须保持外部同步。（结构上的修改是指添加或删除一个或多个映射关系的操作；仅改变与实例已经包含的键关联的值不是结构上的修改。）这一般通过对自然封装该映射的对象进行同步操作来完成。如果不存在这样的对象，则应该使用 Collections.synchronizedMap 方法来“包装”该映射。最好在创建时完成这一操作，以防止对映射进行意外的不同步访问，如下所示： Map m = Collections.synchronizedMap(new HashMap(...));

HashMap的工作原理是近年来常见的Java面试题。几乎每个Java程序员都知道HashMap，都知道哪里要用HashMap，知道HashTable和HashMap之间的区别，那么为何这道面试题如此特殊呢？是因为这道题考察的深度很深。这题经常出现在高级或中高级面试中。投资银行更喜欢问这个问题，甚至会要求你实现HashMap来考察你的编程能力。ConcurrentHashMap和其它同步集合的引入让这道题变得更加复杂。让我们开始探索的旅程吧！

先来些简单的问题

“你用过HashMap吗？” “什么是HashMap？你为什么用到它？”

几乎每个人都会回答“是的”，然后回答HashMap的一些特性，譬如HashMap可以接受null键值和值，而HashTable则不能；HashMap是非synchronized;HashMap很快；以及HashMap储存的是键值对等等。这显示出你已经用过HashMap，而且对它相当的熟悉。但是面试官来个急转直下，从此刻开始问出一些刁钻的问题，关于HashMap的更多基础的细节。面试官可能会问出下面的问题：

“你知道HashMap的工作原理吗？” “你知道HashMap的get()方法的工作原理吗？”

你也许会回答“我没有详查标准的Java API，你可以看看Java源代码或者Open JDK。”“我可以用Google找到答案。”

但一些面试者可能可以给出答案，“HashMap是基于hashing的原理，我们使用put(key, value)存储对象到HashMap中，使用get(key)从HashMap中获取对象。当我们给put()方法传递键和值时，我们先对键调用hashCode()方法，返回的hashCode用于找到bucket位置来储存Entry对象。”这里关键点在于指出，HashMap是在bucket中储存键对象和值对象，作为Map.Entry。这一点有助于理解获取对象的逻辑。如果你没有意识到这一点，或者错误的认为仅仅只在bucket中存储值的话，你将不会回答如何从HashMap中获取对象的逻辑。这个答案相当的正确，也显示出面试者确实知道hashing以及HashMap的工作原理。但是这仅仅是故事的开始，当面试官加入一些Java程序员每天要碰到的实际场景的时候，错误的答案频现。下个问题可能是关于HashMap中的碰撞探测(collision detection)以及碰撞的解决方法：

“当两个对象的hashcode相同会发生什么？” 从这里开始，真正的困惑开始了，一些面试者会回答因为hashcode相同，所以两个对象是相等的，HashMap将会抛出异常，或者不会存储它们。然后面试官可能会提醒他们有equals()和hashCode()两个方法，并告诉他们两个对象就算hashcode相同，但是它们可能并不相等。一些面试者可能就此放弃，而另外一些还能继续挺进，他们回答“因为hashcode相同，所以它们的bucket位置相同，‘碰撞’会发生。因为HashMap使用LinkedList存储对象，这个Entry(包含有键值对的Map.Entry对象)会存储在LinkedList中。”这个答案非常的合理，虽然有很多种处理碰撞的方法，这种方法是最简单的，也正是HashMap的处理方法。但故事还没有完结，面试官会继续问：

“如果两个键的hashcode相同，你如何获取值对象？” 面试者会回答：当我们调用get()方法，HashMap会使用键对象的hashcode找到bucket位置，然后获取值对象。面试官提醒他如果有两个值对象储存在同一个bucket，他给出答案:将会遍历LinkedList直到找到值对象。面试官会问因为你并没有值对象去比较，你是如何确定确定找到值对象的？除非面试者直到HashMap在LinkedList中存储的是键值对，否则他们不可能回答出这一题。

其中一些记得这个重要知识点的面试者会说，找到bucket位置之后，会调用keys.equals()方法去找到LinkedList中正确的节点，最终找到要找的值对象。完美的答案！

许多情况下，面试者会在这个环节中出错，因为他们混淆了hashCode()和equals()方法。因为在此之前hashCode()屡屡出现，而equals()方法仅仅在获取值对象的时候才出现。一些优秀的开发者会指出使用不可变的、声明作final的对象，并且采用合适的equals()和hashCode()方法的话，将会减少碰撞的发生，提高效率。不可变性使得能够缓存不同键的hashcode，这将提高整个获取对象的速度，使用String，Interger这样的wrapper类作为键是非常好的选择。

如果你认为到这里已经完结了，那么听到下面这个问题的时候，你会大吃一惊。“如果HashMap的大小超过了负载因子(load factor)定义的容量，怎么办？”除非你真正知道HashMap的工作原理，否则你将回答不出这道题。默认的负载因子大小为0.75，也就是说，当一个map填满了75%的bucket时候，和其它集合类(如ArrayList等)一样，将会创建原来HashMap大小的两倍的bucket数组，来重新调整map的大小，并将原来的对象放入新的bucket数组中。这个过程叫作rehashing，因为它调用hash方法找到新的bucket位置。

如果你能够回答这道问题，下面的问题来了：“你了解重新调整HashMap大小存在什么问题吗？”你可能回答不上来，这时面试官会提醒你当多线程的情况下，可能产生条件竞争(race condition)。

当重新调整HashMap大小的时候，确实存在条件竞争，因为如果两个线程都发现HashMap需要重新调整大小了，它们会同时试着调整大小。在调整大小的过程中，存储在LinkedList中的元素的次序会反过来，因为移动到新的bucket位置的时候，HashMap并不会将元素放在LinkedList的尾部，而是放在头部，这是为了避免尾部遍历(tail traversing)。如果条件竞争发生了，那么就死循环了。这个时候，你可以质问面试官，为什么这么奇怪，要在多线程的环境下使用HashMap呢？：）

热心的读者贡献了更多的关于HashMap的问题：

为什么String, Interger这样的wrapper类适合作为键？ String, Interger这样的wrapper类作为HashMap的键是再适合不过了，而且String最为常用。因为String是不可变的，也是final的，而且已经重写了equals()和hashCode()方法了。其他的wrapper类也有这个特点。不可变性是必要的，因为为了要计算hashCode()，就要防止键值改变，如果键值在放入时和获取时返回不同的hashcode的话，那么就不能从HashMap中找到你想要的对象。不可变性还有其他的优点如线程安全。如果你可以仅仅通过将某个field声明成final就能保证hashCode是不变的，那么请这么做吧。因为获取对象的时候要用到equals()和hashCode()方法，那么键对象正确的重写这两个方法是非常重要的。如果两个不相等的对象返回不同的hashcode的话，那么碰撞的几率就会小些，这样就能提高HashMap的性能。
我们可以使用自定义的对象作为键吗？这是前一个问题的延伸。当然你可能使用任何对象作为键，只要它遵守了equals()和hashCode()方法的定义规则，并且当对象插入到Map中之后将不会再改变了。如果这个自定义对象时不可变的，那么它已经满足了作为键的条件，因为当它创建之后就已经不能改变了。
我们可以使用CocurrentHashMap来代替HashTable吗？这是另外一个很热门的面试题，因为ConcurrentHashMap越来越多人用了。我们知道HashTable是synchronized的，但是ConcurrentHashMap同步性能更好，因为它仅仅根据同步级别对map的一部分进行上锁。ConcurrentHashMap当然可以代替HashTable，但是HashTable提供更强的线程安全性。看看这篇博客查看Hashtable和ConcurrentHashMap的区别。

我个人很喜欢这个问题，因为这个问题的深度和广度，也不直接的涉及到不同的概念。让我们再来看看这些问题设计哪些知识点：

hashing的概念
HashMap中解决碰撞的方法
equals()和hashCode()的应用，以及它们在HashMap中的重要性
不可变对象的好处
HashMap多线程的条件竞争
重新调整HashMap的大小

总结

HashMap的工作原理

HashMap基于hashing原理，我们通过put()和get()方法储存和获取对象。当我们将键值对传递给put()方法时，它调用键对象的hashCode()方法来计算hashcode，让后找到bucket位置来储存值对象。当获取对象时，通过键对象的equals()方法找到正确的键值对，然后返回值对象。HashMap使用LinkedList来解决碰撞问题，当发生碰撞了，对象将会储存在LinkedList的下一个节点中。 HashMap在每个LinkedList节点中储存键值对对象。

当两个不同的键对象的hashcode相同时会发生什么？它们会储存在同一个bucket位置的LinkedList中。键对象的equals()方法用来找到键值对。

因为HashMap的好处非常多，我曾经在电子商务的应用中使用HashMap作为缓存。因为金融领域非常多的运用Java，也出于性能的考虑，我们会经常用到HashMap和ConcurrentHashMap。你可以查看更多的关于HashMap和HashTable的文章。

第三篇文章

hashmap本质数据加链表。根据key取得hash值，然后计算出数组下标，如果多个key对应到同一个下标，就用链表串起来，新插入的在前面。

看3段重要代码摘要：

a：

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {  
    int capacity = 1;  
    while (capacity < initialCapacity)  
        capacity <<= 1;  
  
    this.loadFactor = loadFactor;  
    threshold = (int)(capacity * loadFactor);  
    table = new Entry[capacity];  
    init();  
}

有3个关键参数：
capacity：容量，就是数组大小
loadFactor：比例，用于扩容
threshold:=capacity*loadFactor   最多容纳的Entry数，如果当前元素个数多于这个就要扩容（capacity扩大为原来的2倍）
b:

public V get(Object key) {  
    if (key == null)  
        return getForNullKey();  
    int hash = hash(key.hashCode());  
    for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];  
         e != null;  
         e = e.next) {  
        Object k;  
        if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))  
            return e.value;  
    }  
    return null;  
}

根据key算hash值，再根据hash值取得数组下标，通过数组下标取出链表，遍历链表用equals取出对应key的value。

public V put(K key, V value) {  
        if (key == null)  
            return putForNullKey(value);  
        int hash = hash(key.hashCode());  
        int i = indexFor(hash, table.length);  
        for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {  
            Object k;  
            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {  
                V oldValue = e.value;  
                e.value = value;  
                e.recordAccess(this);  
                return oldValue;  
            }  
        }  
  
        modCount++;  
        addEntry(hash, key, value, i);  
        return null;  
    }

从数组（通过hash值）取得链表头，然后通过equals比较key，如果相同，就覆盖老的值，并返回老的值。（该key在hashmap中已存在）

否则新增一个entry，返回null。新增的元素为链表头，以前相同数组位置的挂在后面。

另外：modCount是为了避免读取一批数据时，在循环读取的过程中发生了修改，就抛异常

if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();

下面看添加一个map元素

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {  
    Entry<K,V> e = table[bucketIndex];  
    table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);  
    if (size++ >= threshold)  
        resize(2 * table.length);  
}

新增后，如果发现size大于threshold了，就resize到原来的2倍

void resize(int newCapacity) {  
  
    Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];  
    transfer(newTable);  
    table = newTable;  
    threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);  
}

新建一个数组，并将原来数据转移过去

void transfer(Entry[] newTable) {  
        Entry[] src = table;  
        int newCapacity = newTable.length;  
        for (int j = 0; j < src.length; j++) {  
            Entry<K,V> e = src[j];  
            if (e != null) {  
                src[j] = null;  
                do {  
                    Entry<K,V> next = e.next;  
                    int i = indexFor(e.hash, newCapacity);  
                    e.next = newTable[i];  
                    newTable[i] = e;  
                    e = next;  
                } while (e != null);  
            }  
        }  
    }

将原来数组中的链表一个个取出，然后遍历链表中每个元素，重新计算index并放入新数组。每个处理的也放链表头。

在取出原来数组链表后，将原来数组置空（为了大数据量复制时更快的被垃圾回收？）

还有两点注意：

static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V>是hashmap的静态内部类，iterator之类的是内部类，因为不是每个元素都需要持有map的this指针。

HashMap把 transient Entry[] table;等变量置为transient，然后override了readObject和writeObject，自己实现序列化。

ConcurrentHashMap：

在hashMap的基础上，ConcurrentHashMap将数据分为多个segment，默认16个（concurrency level），然后每次操作对一个segment加锁，避免多线程锁得几率，提高并发效率。

public V get(Object key) {  
      int hash = hash(key.hashCode());  
      return segmentFor(hash).get(key, hash);  
  }  
  
 final Segment<K,V> segmentFor(int hash) {  
      return segments[(hash >>> segmentShift) & segmentMask];  
  }

in class Segment：

V get(Object key, int hash) {  
         if (count != 0) { // read-volatile  
             HashEntry<K,V> e = getFirst(hash);  
             while (e != null) {  
                 if (e.hash == hash && key.equals(e.key)) {  
                     V v = e.value;  
                     if (v != null)  
                         return v;  
                     return readValueUnderLock(e); // recheck  
                 }  
                 e = e.next;  
             }  
         }  
         return null;  
     }

 /** 
         * Reads value field of an entry under lock. Called if value 
         * field ever appears to be null. This is possible only if a 
         * compiler happens to reorder a HashEntry initialization with 
         * its table assignment, which is legal under memory model 
         * but is not known to ever occur. 
         */     
        V readValueUnderLock(HashEntry<K,V> e) {  
            lock();  
            try {  
                return e.value;  
            } finally {  
                unlock();  
            }  
        }

注意，这里在并发读取时，除了key对应的value为null之外，并没有使用锁，如何做到没有问题的呢，有以下3点：
1.       HashEntry<K,V> getFirst(int hash) {
            HashEntry<K,V>[] tab = table;
            return tab[hash & (tab.length - 1)];
        }
这里如果在读取时数组大小（tab.length）发生变化，是会导致数据不对的，但transient volatile HashEntry<K,V>[] table;是volatile得，数组大小变化能立刻知道

2.    static final class HashEntry<K,V> {
        final K key;
        final int hash;
        volatile V value;
        final HashEntry<K,V> next;
这里next是final的，就保证了一旦HashEntry取出来，整个链表就是正确的。

3.value是volatile的，保证了如果有put覆盖，是可以立刻看到的。

public V put(K key, V value) {  
        if (value == null)  
            throw new NullPointerException();  
        int hash = hash(key.hashCode());  
        return segmentFor(hash).put(key, hash, value, false);  
    }  
  
 V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {  
            lock();  
            try {  
                int c = count;  
                if (c++ > threshold) // ensure capacity  
                    rehash();  
                HashEntry<K,V>[] tab = table;  
                int index = hash & (tab.length - 1);  
                HashEntry<K,V> first = tab[index];  
                HashEntry<K,V> e = first;  
                while (e != null && (e.hash != hash || !key.equals(e.key)))  
                    e = e.next;  
  
                V oldValue;  
                if (e != null) {  
                    oldValue = e.value;  
                    if (!onlyIfAbsent)  
                        e.value = value;  
                }  
                else {  
                    oldValue = null;  
                    ++modCount;  
                    tab[index] = new HashEntry<K,V>(key, hash, first, value);  
                    count = c; // write-volatile  
                }  
                return oldValue;  
            } finally {  
                unlock();  
            }  
        }

这里除了加锁操作，其他和普通HashMap原理上无太大区别。

还有一点不理解的地方：

对于get和put/remove并发发生的时候，如果get的HashEntry<K,V> e = getFirst(hash);链表已经取出来了，这个时候put放入一个entry到链表头，如果正好是需要取的key，是否还是会取不出来？

remove时，会先去除需要remove的key，然后把remove的key前面的元素一个个接到链表头，同样也存在remove后，以前的head到了中间，也会漏掉读取的元素。

                     ++modCount;  
                     HashEntry<K,V> newFirst = e.next;  
                     for (HashEntry<K,V> p = first; p != e; p = p.next)  
                         newFirst = new HashEntry<K,V>(p.key, p.hash,  
                                                       newFirst, p.value);  
                     tab[index] = newFirst;  
                     count = c; // write-volatile