（本文引自mic老师文档）
之前分享过一期 HashMap 的面试题，然后有个小伙伴私信我说，他遇到了一个 ConcurrentHashMap 的问题不知道怎么回答。 于是，就有了这一期的内容！！
今天我来分享关 于 ”ConcurrentHashMap 底层实现原理“ 这个问题， 看看普通人和高手是如何回答的！
普通人
嗯.. ConcurrentHashMap 是用数组和链表的方式来实现的，嗯… 在 JDK1.8 里面还引 入了红黑树。
然后链表和红黑树是解决 hash 冲突的。嗯……
高手
这个问题我从这三个方面来回答：（下面这三个点，打印在屏幕上）
1. ConcurrentHashMap 的整体架构
2. ConcurrentHashMap 的基本功能
3. ConcurrentHashMap 在性能方面的优化
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ConcurrentHashMap 的整体架构（字幕提示）
（如图所示），这个是 ConcurrentHashMap 在 JDK1.8 中的存储结构，它是由数组、单向链表、红黑树组成。
当我们初始化一个ConcurrentHashMap实例时，默认会初始化一个长度为16的数组。 由于 ConcurrentHashMap 它的核心仍然是 hash 表，所以必然会存在 hash 冲突问题。
ConcurrentHashMap 采用链式寻址法来解决 hash 冲突。
当 hash 冲突比较多的时候，会造成链表长度较长，这种情况会使得 ConcurrentHashMap 中数据元素的查询复杂度变成 O(n
)。因此在 JDK1.8 中，引入了 红黑树的机制。
当数组长度大于 64 并且链表长度大于等于 8 的时候，单项链表就会转换为红黑树。
另外，随着 ConcurrentHashMap 的动态扩容，一旦链表长度小于 8，红黑树会退化 成单向链表。
ConcurrentHashMap 的基本功能（字幕提示）
ConcurrentHashMap 本质上是一个 HashMap，因此功能和 HashMap 一样，但是
ConcurrentHashMap 在 HashMap 的基础上，提供了并发安全的实现。
并发安全的主要实现是通过对指定的 Node 节点加锁，来保证数据更新的安全性（如图
所示）。
ConcurrentHashMap 在性能方面做的优化（字幕提示）
如果在并发性能和数据安全性之间做好平衡，在很多地方都有类似的设计，比如 cpu 的三级缓存、mysql 的 buffer_pool、Synchronized 的锁升级等等。
ConcurrentHashMap 也做了类似的优化，主要体现在以下几个方面：
在 JDK1.8 中，ConcurrentHashMap 锁的粒度是数组中的某一个节点，而在JDK1.7，锁定的是 Segment，锁的范围要更大，因此性能上会更低。
引入红黑树，降低了数据查询的时间复杂度，红黑树的时间复杂度是 O(
logn
)。
（如图所示），当数组长度不够时，ConcurrentHashMap 需要对数组进行扩
容，在扩容的实现上，ConcurrentHashMap 引入了多线程并发扩容的机制，
简单来说就是多个线程对原始数组进行分片后，每个线程负责一个分片的数据
迁移，从而提升了扩容过程中数据迁移的效率。
ConcurrentHashMap 中有一个 size()方法来获取总的元素个数，而在多线程并发场景中，在保证原子性的前提下来实现元素个数的累加，性能是非常低的。
ConcurrentHashMap 在这个方面的优化主要体现在两个点：
当线程竞争不激烈时，直接采用 CAS 来实现元素个数的原子递增。
如果线程竞争激烈，使用一个数组来维护元素个数，如果要增加总的元素个数，则直接从数组中随机选择一个，再通过 CAS 实现原子递增。它的核心思想是引入了数组来实现对并发更新的负载。
以上就是我对这个问题的理解！
结尾
从高手的回答中可以看到，ConcurrentHashMap 里面有很多设计思想值得学习和借鉴。
比如锁粒度控制、分段锁的设计等，它们都可以应用在实际业务场景中。
很多时候大家会认为这种面试题毫无价值，当你有足够的积累之后，你会发现从这些技 术底层的设计思想中能够获得 很多设计思路。
