一、前言
对ConcurrentHashMap的基本概念有一个初步印象后，接下来才是真正的探索。
扩容是重头戏，看过的人都说难。确实，和java7版本比起来，难度真不是一个量级的。有些细节看着莫名其妙，一想就是好几天，看似想明白也只能算是猜想合理，直呼Doug Lea的心思是真的细啊！
深究细节是费时且痛苦的，欣喜的是，怎么也想不明白的逻辑，发现这次是源码错了！官方JDK！现在市面上普遍都在用java8，怎么可能存在bug呢？
首先思考几个问题：
ConcurrentHashMap是如何实现扩容机制的？- 多线程辅助扩容？如何分配扩容迁移任务？
- 相对于java7有哪些异同和优化点？
- 扩容的过程中有get操作怎么办？
二、put添加元素
老规矩，从put操作切入。添加元素的过程中可能会触发初始化数组，触发链表与红黑树转换，触发扩容机制等，有意思的是，一个简单的元素计数，作者都花了大心思。
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();
// 1. 哈希值高低位扰动
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)
// 2. tab 为空 初始化
tab = initTable();
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
// 3. tab不为null，则通过(n - 1) & hash 计算 tab对应索引下标，找到node
// node为null说明没有发生hash冲突，cas 设置新节点node到tab的对应位置，成功则结束循环
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)
// 4. 发现哈希值为MOVED时，
// 说明数组正在扩容，帮助扩容，这个节点只可能是ForwardingNode
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
// 5.正常情况下发生哈希冲突
V oldVal = null;
synchronized (f) {
// 再次检查i位置的节点是否还是f
// 如果有变动则重新循环
if (tabAt(tab, i) == f) {
if (fh >= 0) {
// 6. fh>=0 是链表
binCount = 1;
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
// 链表中已经有hash相等且（key地址相等 or key值相等）
// 则判断是否需要替换
// put onlyIfAbsent=false，新值替换旧值
// putIfAbsent onlyIfAbsent=true,新值不替换旧值
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
// 解决hash冲突的方式
// 链表法，新节点放在了链表尾部（尾插法），这里和jdk1.7不一样
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) {
// 7.红黑树
Node<K,V> p;
binCount = 2;
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
// putTreeVal的返回值是已经存在的节点
// p != null 说明 key已经存在，看是否需要替换value
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
if (binCount != 0) {
// 8. binCount，链表的长度>=8时 可能变为红黑树，也可能是扩容
// 数组长度小于64时，是扩容数组
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
// 若旧值不为null，则说明是替换，不需要后面的addCount
return oldVal;
break;
}
}
}
// 9. 元素数量+1
addCount(1L, binCount);
return null;
}
（1）首先计算key的哈希值，并做高低位扰动spread。
（2）数组table若为空，则初始化initTable()。初始化的工作量很小，就是实例化一个数组，但是如何在多线程环境安全初始化呢？这里就涉及到sizeCtl的值变化：
- 初始化前，
sizeCtl存的是初始容量。 - 初始化时，
sizeCtl相当于一把自旋锁，有且只有一个线程能将其cas修改为-1，代表获取锁；其他线程则一直执行while循环，自旋让出cpu时间，直到数组不为null，即当初始化结束时，退出整个函数。 - 初始化完成，
sizeCtl又被赋值为扩容阈值，当前容量的3/4，也代表释放锁。
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 spi
// SIZECTL 设置为 -1，相当于轻量级自旋锁
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
// 如果某个线程成功地把sizeCtl 设置为-1，它就拥有了初始化的权利
// 等到初始化完成，再把sizeCtl设置成当前容量的3/4，即为扩容阈值
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;
// 3/4
sc = n - (n >>> 2);
}
} finally {
// 初始化完成，sizeCtl设置成当前容量的3/4，即为扩容阈值
// 这里也相当于释放锁。
sizeCtl = sc;
}
break;
}
}
return tab;
}
（3）数组不为空了，则哈希映射数组下标（f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)），从主内存中获取最新的节点，若为空则说明没有发生哈希冲突，cas设置新节点到对应位置，设置失败可能因为有其他线程竞争设置了，则重新循环判断。(long)i << ASHIFT) + ABASE代表i位置节点在主内存中的偏移量。
// 从主内存获取该位置最新节点
static final <K,V> Node<K,V> tabAt(Node<K,V>[] tab, int i) {
return (Node<K,V>)U.getObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE);
}
// cas 设置新节点到对应位置
static final <K,V> boolean casTabAt(Node<K,V>[] tab, int i,
Node<K,V> c, Node<K,V> v) {
return U.compareAndSwapObject(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, c, v);
}
（4）（3）找到对应位置的节点不为空，说明发生了哈希冲突，此时判断节点的哈希值是否等于MOVED，是则说明数组正在扩容，当前线程帮助扩容helpTransfer（后面细说）。
（5）若节点哈希不等于MOVED，说明是正常情况的哈希冲突，后面就看是加到链表里还是加到树上。此时synchronized该节点，再次判断当前位置节点是否变化，如果变了说明有其他线程修改了，重新循环。
（6）节点的哈希值fh >= 0，判断其是普通节点，即链表，遍历链表，有key相同的节点则判断是替换还是直接结束，若是新增节点，则以尾插法加到链表尾部，binCount在遍历链表的过程中自增，记录链表的长度，后面看是否需要转为红黑树。（java7新增节点用的是头插法，java7HashMap用的也是头插法，并发情况下容易造成循环链表死循环，后来java8就都用尾插法了）。
（7）fh < 0 && f instanceof TreeBin判断是红黑树，putTreeVal返回值为null是新增节点，不为null则返回值是树中已存在的节点，判断是否需要替换。
（8）树化判断，binCount 开始赋值为0，若新节点加到了链表中，binCount会在遍历链表的过程中累加记录链表的长度，若新节点加到了红黑树中，binCount赋值为2；binCount>= TREEIFY_THRESHOLD，说明链表的节点达到树化的阈值8个，则执行treeifyBin。
达到树化阈值TREEIFY_THRESHOLD不一定就链表转为红黑树，若数组的长度小于MIN_TREEIFY_CAPACITY=64，需要先扩容tryPresize(n << 1)（tryPresize涉及扩容后面细说）。若数组的长度>=MIN_TREEIFY_CAPACITY=64，则锁住当前位置占位节点，开始树化。
private final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int index) {
Node<K,V> b; int n, sc;
if (tab != null) {
if ((n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
// tab 容量小于64，为什么要 << 1
tryPresize(n << 1);
else if ((b = tabAt(tab, index)) != null && b.hash >= 0) {
// 链表转为红黑树。
// 锁住的是一个节点
synchronized (b) {
// 再次判断tab index位置的节点是否有改变
if (tabAt(tab, index) == b) {
// hd 头、tl尾
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
for (Node<K,V> e = b; e != null; e = e.next) {
TreeNode<K,V> p =
new TreeNode<K,V>(e.hash, e.key, e.val,
null, null);
if ((p.prev = tl) == null)
// 第一次循环设置头
hd = p;
else
tl.next = p;
// 尾指针指向最后一个节点
tl = p;
}
// 红黑树化TreeBin
setTabAt(tab, index, new TreeBin<K,V>(hd));
}
}
}
}
}
（9）不是替换元素，需要最后执行addCount(1L, binCount)，元素个数+1。
三、addCount元素计数
addCount较为复杂单独拎出来讨论。一个简单的元素个数加减，如果让你来实现这个功能该如何做，一个volatile修饰的变量，然后cas加减？在竞争激烈的情况，cas自旋可能会成为性能瓶颈，某些线程会因为cas计数失败而长时间自旋。
Doug Lea是怎么做的呢？基础变量（baseCount）+数组（CounterCell[]）辅助计数。
作者的思路就是尽量避免竞争，cas修改baseCount成功就不会再去修改CounterCell[]，修改失败也不会自旋，以哈希映射的方式找到CounterCell[]对应位置的格子cas计数，依然失败就多次重复哈希映射找其他空闲格子，还失败就扩容CounterCell[]，扩容之后都竞争不过其他线程，此时就进入自旋重复哈希映射，直到修改成功，虽然最终可能也会陷入不断自旋重试的情况，但是多个线程抢多个资源和多个线程抢一个资源相比，性能明显会好很多。详情看代码：
private final void addCount(long x, int check) {
CounterCell[] as; long b, s;
// counterCells!=null，则直接在counterCells里加元素个数，
// counterCells=null,则尝试修改baseCount，失败则修改counterCells。
if ((as = counterCells) != null ||
!U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
CounterCell a; long v; int m;
// 初始化乐观的认为true即没有竞争
boolean uncontended = true;
// ThreadLocalRandom.getProbe() 相当于当前线程的hash值
if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
(a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
!(uncontended =
U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) {
// 找到对应的格子不为null，则cas 该格子内的value+x
// counterCells为空or对应格子为空or update格子失败uncontended=false，
// 则进入fullAddCount，这个方法是一定会加成功的,但是加成功就立刻退出整个方法了，不判断扩容了？
fullAddCount(x, uncontended);
return;
}
// 从put走到addCount，check是一定>=2的，
// 从computeIfAbsent到addCount，可能check =1，意为没有发生哈希冲突的添加元素，则不会检查扩容，
// 毕竟扩容是个耗时的操作
if (check <= 1)
return;
// 统计下元素总个数。
s = sumCount();
}
// 替换节点和清空数组时，check=-1，只做元素个数递减，不会触发扩容检查，也不会缩容。
if (check >= 0) {
// 后面触发扩容可以先不看，后面会一起细说。
// 触发扩容判断 代码省略
}
}
有个疑问，当不得已走到fullAddCount()，这个方法是一定会修改元素个数成功的，但是成功就立刻退出整个addCount方法了，不再向后判断扩容？个人猜想：
- 假设走到
fullAddCount是因为CounterCell[] as为空，那么外围的if，就是cas修改baseCount失败了，说明有其他线程修改成功了由它去检查是否扩容。 - 假设走到
fullAddCount是因为cas修改counterCell失败，说明有其他线程修改成功，则由它去检查扩容。 - 既然都执行到
fullAddCount，这个方法流程上还是比较复杂的，可能较为耗时，作者意图应该是不想让客户端调用时间太长，既然有其他线程去检查扩容了，当前线程就结束吧，不要让调用者等太久。
1、fullAddCount全力修改元素个数
这个方法有些复杂，但是目的很单纯，就是一定要修改成功。自旋里可以分为三个大分支：
counterCells数组不为空，则哈希映射对应格子，多次失败后冲突升级触发扩容，依然不成功则重复哈希映射自旋。counterCells数组为空，则初始化。- 没有获取初始化的权利，则cas修改
baseCount。
需要解释两个变量的作用：
collide，意为是否发生碰撞，即为竞争，cas修改对应位置的格子不成功collide就会被设置为true，意为升级，再哈希循环一次还不成就可能触发扩容（2倍）。CounterCell[]数组长度和cpu的核数有关，若数组长度n>=NCPU不再冲突升级了（collide=false），也不会再触发扩容，而是不断再哈希自旋重试；cellsBusy，相当于一把自旋锁，cellsBusy=1获取锁，cellsBusy=0释放锁。在分支中扩容CounterCell、新增格子或CounterCell数组的初始化都会用到cellsBusy。
private final void fullAddCount(long x, boolean wasUncontended) {
int h; // h 类似于 hash
if ((h = ThreadLocalRandom.getProbe()) == 0) {
// h = 0 则初始化重新获取哈希值，并wasUncontended=true意为没有竞争
ThreadLocalRandom.localInit(); // force initialization
h = ThreadLocalRandom.getProbe();
wasUncontended = true;
}
// false 为没有发生碰撞，竞争
// true 的意为升级为严重竞争级别，可能触发扩容
boolean collide = false; // True if last slot nonempty
for (;;) {
CounterCell[] as; CounterCell a; int n; long v;
if ((as = counterCells) != null && (n = as.length) > 0) {
// 1. as不等于null且有CounterCell
if ((a = as[(n - 1) & h]) == null) {
// （1）映射找到的CounterCell=null，则新建一个
if (cellsBusy == 0) { // Try to attach new Cell
CounterCell r = new CounterCell(x); // Optimistic create
if (cellsBusy == 0 &&
U.compareAndSwapInt(this, CELLSBUSY, 0, 1)) {
// cellsBusy 相等于一把乐观锁，到这里说明没有其他线程竞争
boolean created = false;
try { // Recheck under lock
CounterCell[] rs; int m, j;
if ((rs = counterCells) != null &&
(m = rs.length) > 0 &&
rs[j = (m - 1) & h] == null) {
// j位置依然是空的，则r赋值给j位置
rs[j] = r;
// 设置创建成功
created = true;
}
} finally {
// 释放锁
cellsBusy = 0;
}
if (created)
// 结束循环
break;
continue; // Slot is now non-empty
}
}
collide = false;
}
// （2）映射位置的CounterCell不为空，发生哈希冲突
else if (!wasUncontended) // CAS already known to fail
// （2.1）wasUncontended=false说明有竞争，则不继续向后走去抢了，
// 走（5）再哈希，再次循环就认为没有竞争wasUncontended=true
wasUncontended = true; // Continue after rehash
// （2.2） wasUncontended=true,认为没有竞争，则尝试cas 给该CounterCell里value+x
else if (U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))
// 修改成功就退出了
break;
// （2.3）修改未成功
else if (counterCells != as || n >= NCPU)
// （2.3.1）as地址变了（其他线程扩容了） or n即as数组长度已经大于等于cpu核数了
// （没有多余的核数给其他线程），就不冲突升级了，走（5）再哈希，再次循环尝试
collide = false; // At max size or stale
// （2.3.2）counterCells = as && n < NCPU
else if (!collide)
// collide=false 则升级冲突级别为true，走（5）再哈希，再次循环尝试
collide = true;
// （3）已经是严重冲突collide=true
else if (cellsBusy == 0 &&
U.compareAndSwapInt(this, CELLSBUSY, 0, 1)) {
try {
if (counterCells == as) {// Expand table unless stale
// counterCells 扩容为 2倍
// 这个扩容的触发机制就是映射到的counterCell不为null，且多次尝试cas操作+x失败,
// 且当前counterCells地址没有被修改,且数组长度小于NCPU（cpu核数）时触发2倍扩容
CounterCell[] rs = new CounterCell[n << 1];
for (int i = 0; i < n; ++i)
rs[i] = as[i];
counterCells = rs;
}
} finally {
cellsBusy = 0;
}
collide = false;
continue; // Retry with expanded table
}
// （5）重新生成一个伪随机数赋值给h，进行下一次循环判断
// 再哈希
h = ThreadLocalRandom.advanceProbe(h);
}
// 2.as 为null or as是空的
else if (cellsBusy == 0 && counterCells == as &&
U.compareAndSwapInt(this, CELLSBUSY, 0, 1)) {
boolean init = false;
try { // Initialize table
// 多次判断counterCells == as，未防止as变更
if (counterCells == as) {
// 初始化CounterCell数组，初始容量为2
CounterCell[] rs = new CounterCell[2];
rs[h & 1] = new CounterCell(x);
counterCells = rs;
init = true;
}
} finally {
cellsBusy = 0;
}
if (init)
break;
}
// 3. 2中修改CELLSBUSY失败没抢到初始化as的锁，则尝试 直接cas修改baseCount + x
else if (U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, v = baseCount, v + x))
break; // Fall back on using base
}
}
2、sumCount
如何统计所有元素个数呢？基数baseCount+CounterCell[]之和。
final long sumCount() {
CounterCell[] as = counterCells; CounterCell a;
long sum = baseCount;
if (as != null) {
for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
if ((a = as[i]) != null)
sum += a.value;
}
}
return sum;
}
像提供给用户获取元素个数的方法size()以及判空的isEmpty()都是调用了sumCount() 。
public int size() {
long n = sumCount();
return ((n < 0L) ? 0 :
(n > (long)Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE :
(int)n);
}
public boolean isEmpty() {
return sumCount() <= 0L;
}
四、扩容
扩容是ConcurrentHashMap的核心，明白作者的意图就不觉得难了。扩容机制的触发有三个地方：
- 当更新元素(
put or replace or remove… )时，哈希映射数组找到的节点的hash值等于MOVED=-1，表示数组正在扩容，帮助扩容helpTransfer。 - 当添加元素时，链表达到转红黑树的阈值，若此时数组长度小于
MIN_TREEIFY_CAPACITY=64，则触发扩容tryPresize。 - 当添加元素成功后，
addCount更新元素个数时，元素个数达到扩容阈值则触发扩容。
1、addCount触发扩容
除去链表转红黑树可能触发的扩容，addCount算是最正统的扩容源头，所以首先从addCount开始探寻扩容的神秘足迹。
private final void addCount(long x, int check) {
CounterCell[] as; long b, s;
// 更新元素个数，详细解析看 三、
if ((as = counterCells) != null ||
!U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
CounterCell a; long v; int m;
boolean uncontended = true;
// ThreadLocalRandom.getProbe() 相当于当前线程的hash值
if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
(a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
!(uncontended =
U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) {
// 找到对应的格子不为null，则cas 该格子内的value+x
// counterCells为空or对应格子为空or update格子失败uncontended=false，
// 则进入fullAddCount，这个方法是一定会加成功的,但是因为这个过程可能会比较耗时，加成功就立刻退出整个方法了，
fullAddCount(x, uncontended);
return;
}
// 从put走到addCount，check是一定>=2的，
// 从computeIfAbsent到addCount，可能check =1，意为没有发生哈希冲突的添加元素，则不会检查扩容。
// 毕竟扩容是个耗时的操作
if (check <= 1)
return;
// 统计下元素总个数。
s = sumCount();
}
// 扩容重点看这里
// 替换节点和清空数组时，check=-1，只做元素个数递减，不会触发扩容检查，也不会缩容。
if (check >= 0) {
Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
(n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {
// s 元素个数 >= sc扩容的阈值，并且tab的地址没有改变，并且数组的长度没有达到最大值
// 则开始扩容
// 以n=64举例
// rs=32793 1000000000011001
int rs = resizeStamp(n);
if (sc < 0) {
// 1. 扩容检查，若需要帮助，则帮助扩容
// ①(sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs 为了判断是否处于扩容状态。
// ②sc=rs+1判断扩容已经结束 百度的
// ③sc==rs+MAX_RESIZERS扩容线程数超过最大值 百度的
// sc < 0 了，rs是一个正数，rs+1和rs + MAX_RESIZERS怎么可能等于一个负数？
// 所以这里是一个bug，和朋友讨论，这里的确是一个bug。
// transferIndex 记录是扩容迁移元素的索引，逆序扩容，transferIndex<=0 说明任务已经迁移任务已经分配完了。
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
transferIndex <= 0)
// 处于扩容状态，且扩容已经结束 or 扩容的线程达到最大值，则没必要帮助扩容
break;
// 帮助扩容的线程+1
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
transfer(tab, nt);
}
// 2. 第一个触发扩容的线程
// (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2，为什么加2呢
// 1000000000011001 0000 0000 0000 0000 + 2
// sc = 1000000000011001 0000 0000 0000 0010
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
transfer(tab, null);
// 3. 第一个扩容线程没有触发成功，则重新统计元素总个数，再循环一次。
s = sumCount();
}
}
}
刚才计算的元素总个数s >= sc扩容的阈值，并且tab的地址没有改变，并且数组的长度没有达到最大值则触发扩容。
（1）resizeStamp计算过程
rs是什么意思，有什么作用？刚开始就被一块石头绊住了。那就来先看看resizeStamp(n)的计算过程：
/**
* 返回值作为正在扩容的数据表的size即n的一个标志，rs可以反推出n
* Returns the stamp bits for resizing a table of size n.
* Must be negative when shifted left by RESIZE_STAMP_SHIFT.
*
*/
static final int resizeStamp(int n) {
return Integer.numberOfLeadingZeros(n) | (1 << (RESIZE_STAMP_BITS - 1));
}
看源码注释，返回值作为正在扩容数组的长度n的一个标志位？并且当向左移RESIZE_STAMP_SHIFT=16位时得到一个负数？
Integer.numberOfLeadingZeros(n)的作用是获取n的二进制从左往右连续的0的个数，比如：
2的二进制10从左往右有30个连续的0
4的二进制100从左往右有29个连续的0
8的二进制1000从左往右有28个连续的0
16的二进制10000从左往右有27个连续的0
（int有32位，左边不足的补0）
(1 << (RESIZE_STAMP_BITS - 1))是干嘛呢?
RESIZE_STAMP_BITS = 16，1右移15位，相当于1*2^15=32768，是个2的整数次方的数。
很有意思的是，一个数和一个比它大的2的整数次方的数做|运算，相当于两数做加法。很好理解，2的整数次的数二进制1的左边都是0，和一个较小的数做|运算就是把这个较小的数补到这个较大的2的整数次方数的低位上。
所以resizeStamp计算过程示例：
n=2, resizeStamp=30+32768=32798,二进制:1000 0000 0001 1110
n=4, resizeStamp=29+32768=32797,二进制:1000 0000 0001 1101
n=8, resizeStamp=28+32768=32796,二进制:1000 0000 0001 1100
n=16, resizeStamp=27+32768=32795,二进制:1000 0000 0001 1011
验证源码注释的两个点：
- 返回值作为正在扩容数组的长度n的一个标志位？的确可以，比如32798是n=4的扩容标志位，
32-（32797-32768）可反推出 n=4。 - 返回值右移
RESIZE_STAMP_SHIFT=16位，确实得到一个负数（左边第一位是1了），而且是一个绝对值很大的负数。
（2）扩容线程计数
知道了resizeStamp的计算过程，看看它用在了哪里：
sc >0说明还没有开始扩容，则触发第一个扩容线程，cas修改sc为(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2)，rs左移16位，得到一个负数再+2，为什么+2？没有get到作者的意图。sc<0可能已经开始扩容了，则判断是否在扩容状态？是否已经扩容结束？是否扩容线程达到最大？当前数组处于扩容状态且扩容未结束，扩容线程数也没有达到最大值，则帮助扩容，线程数+1（sc+1）。- 阅读后面的代码，一个线程的扩容任务完成后会
sc-1，即线程数-1。
这个思路挺清晰，但是，判断扩容结束和扩容线程数达到最大值，总觉得有问题：
int rs = resizeStamp(n);
if (sc < 0) {
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
transferIndex <= 0)
break;
// 帮助扩容的线程+1
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
transfer(tab, nt);
}
sc < 0，那就是一个负数，rs是一个很大的正数：
(sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs，这个好理解，第一个扩容线程修改sc为rs左移16位再+2（sc=(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2)），那此时sc是一个很小的负数，sc右移16位（抹掉了低位）可以回推出rs。所以这里就是为了判断当前数组的长度是否处于扩容状态。sc == rs + 1，百度说是扩容结束的标志。sc是个负数，rs是个整数+1还是个整数，一个负数怎么也不可能等于一个负数。sc == rs + MAX_RESIZERS，百度说是扩容线程数达到最大值的标志。同理显然也是不可能成立的。
难道是源码错了？官方JDK啊，而且市面上很多商业项目都在用java8，不可能出bug啊？百度很多国内博客也没人觉得这里是bug呀，我疑惑了，想了几个晚上，最后决定求助于一位大佬朋友。
大佬朋友很牛逼，搜到了国外一个专门收集jdk bug的论坛（国内打开国外网站超级慢+英文不好，直接劝退一拨人），国际同道中人也有类似的疑惑：
既然认为这是java8的bug，那为什么实际使用中不影响呢？判断扩容是否结束和判断扩容线程数达到最大都不起作用了，这样扩容的线程数也不受限制了，(sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs判断当前数组是否在扩容状态，也是可以判断扩容是否结束的，扩容真的结束了，sc会修改为新数组的扩容阈值，自然就不处于扩容状态了，只是会使得一些线程参与到了扩容中却发现结束了（逻辑虽然不严谨，但是对项目运行性能的影响也不大）。
既然是bug，后面的版本应该会修复这个bug吧，找到java11还没修复，找到java12看样子修复了：
（3）transfer元素迁移
不管第一个扩容线程还是帮助线程都会调用transfer，顾名思义，转移，从旧数组转移到新数组的过程。这个过程中涉及到扩容线程任务的分配和元素的复制迁移。（吐槽一下官方源码，一个函数代码长就算了，if-else还很多，在实际开发中，讲究一个去else化，能及时返回就及时返回，搞这么多else分支，还互相嵌套，可读性很差诶。）
注释很清楚，虽然长，情况又多，反复琢磨几遍，明白作者的意图，就觉得还行，是人的思维。
private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
int n = tab.length, stride;
// 单核不拆分，下面讨论多核的情况
// 计算步长，拆分任务n >>> 3 = n / 2^3
// 先将n分为8份，然后等分给每个cpu，若最后计算的步长小于最小步长16，则设置为16
if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
if (nextTab == null) { // initiating
try {
// 扩容 2倍
@SuppressWarnings("unchecked")
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1];
nextTab = nt;
} catch (Throwable ex) { // try to cope with OOME
sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
nextTable = nextTab;
// transferIndex 记录迁移进度
transferIndex = n;
}
int nextn = nextTab.length;
ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
// 从后面的迁移逻辑看到 迁移复制元素是逆序迁移
// advance= true 则代表可继续向前一个位置迁移复制元素
boolean advance = true;
// 是否所有线程都全部迁移完毕，true则可以将nextTab赋值给table了
boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
// i 代表当前线程正在迁移的数组位置，bound代表它本次可以迁移的范围下限
for (int i = 0, bound = 0;;) {
Node<K,V> f; int fh;
while (advance) {
int nextIndex, nextBound;
// （1）两种情况不需要继续向前一个位置迁移复制元素（逆序）：
// ①i每次自减1，i>=bound说明本批次迁移未完成，不需要继续向前推进。
// ②finishing标志为true，说明所有线程分配的迁移任务都已经完成了，则不需要向前推进。
// 若 --i < bound，说明当前批次的迁移任务完成，可继续分配新范围的任务
// 也就是一个线程可以多次分到任务，能者多劳。
if (--i >= bound || finishing)
// 向前一个位置迁移复制元素
advance = false;
//(2) 每次执行，都会把 transferIndex 最新的值同步给 nextIndex
else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
//若 transferIndex小于等于0，则说明原数组中所有位置的迁移任务都分配完毕（不代表所有位置都迁移完毕）
//于是，需要跳出while循环，并把 i设为 -1，
// 以跳到（4）判断正在处理的线程是否完成自己负责范围内迁移工作。
i = -1;
advance = false;
}
else if (U.compareAndSwapInt
(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
nextBound = (nextIndex > stride ?
nextIndex - stride : 0))) {
//（3）cas 设置TRANSFERINDEX，分配任务范围[nextBound,nextIndex)，任务的长度是stride
// 举例，假设 n=64，即初始的transferIndex=64，stride=16
// nextIndex=transferIndex=64，nextBound=nextIndex-stride=48
// bound=48
// i=63
// 从后往前复制
bound = nextBound;
i = nextIndex - 1;
advance = false; // 本次任务分配完成，结束循环
}
}
// （4）i已经越界了，整个数组的迁移任务已经全部分配完毕
if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
int sc;
if (finishing) {
// 扩容完毕
// nextTable置为空
nextTable = null;
// 新数组赋值给旧数组
table = nextTab;
// sizeCtl 设置为新的数组长度的 3/4.即 3/4 *2n
sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
return;
}
// 到这，说明所有的迁移任务都分配完了
// 当前线程也已经完成了自己的迁移任务（无论参与了几次迁移），
// 则sc-1，表明参与扩容的线程数减1
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
// 迁移开始时，会设置 sc=(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2
// 每当有一个线程参与迁移，sc 就会加 1。
// 因此，这里就是去校验当前 sc 是否和初始值相等。
if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
// 不相等，当前线程扩容任务结束。
return;
// 相等，说明还有一个线程还在扩容迁移（不一定是触发扩容的第一个线程）
// 则当前线程会从后向前检查一遍，哪些位置的节点没有复制完，就帮忙一起复制。
// 一圈扫描下来，肯定是全部迁移完毕了，则finishing可提前设置为true。
finishing = advance = true;
i = n; // recheck before commit
}
}
else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
// （5）若i的位置元素为空，就把占位节点设置为fwd标志。
// 设置成功，advance置为true，向前推进复制
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
// （6）若当前位置的头结点是 ForwardingNode ，则说明这个位置的所有节点已经迁移完成，
// 可以继续向前迁移复制其他位置的节点
advance = true; // already processed
else {
// （7）对tab[i]进行迁移，可能是链表 or 红黑树
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
Node<K,V> ln, hn;
if (fh >= 0) {
// 链表
int runBit = fh & n;
Node<K,V> lastRun = f;
// lastRun并不是一条链表的最后一个，一条链表的节点可以分为两类，
// 在循环中寻找lastRun的满足条件是链表中最后一个与前一个节点runBit不相等的节点作为lastRun，
// 而此时lastRun后面可能还有节点，但runBit都是和lastRun相等的节点。
// 这里找lastRun和java7是一样的
for (Node<K,V> p = f.next; p != null; p = p.next) {
// 计算p的位置
int b = p.hash & n;
if (b != runBit) {
// 和runBit不是同一位置
runBit = b;
lastRun = p;
}
}
// hash & n=0为低位节点，hash & n!=0为高位节点。
// 判断找到的lastRun是低位节点还是高位节点
if (runBit == 0) {
ln = lastRun;
hn = null;
}
else {
hn = lastRun;
ln = null;
}
// lastRun之前的结点因为fh&n不确定，所以全部需要再hash分配。
for (Node<K,V> p = f; p != lastRun; p = p.next) {
int ph = p.hash; K pk = p.key; V pv = p.val;
if ((ph & n) == 0)
ln = new Node<K,V>(ph, pk, pv, ln);
else
hn = new Node<K,V>(ph, pk, pv, hn);
}
setTabAt(nextTab, i, ln);
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
setTabAt(tab, i, fwd);
advance = true;
}
else if (f instanceof TreeBin) {
// 是红黑树，
// 原理上和链表迁移的过程差不多，也是将节点分成高位节点和低位节点
TreeBin<K,V> t = (TreeBin<K,V>)f;
// lo低位树头节点，loTail低位树尾节点
// hi高位树头节点，hiTail高位树尾节点
TreeNode<K,V> lo = null, loTail = null;
TreeNode<K,V> hi = null, hiTail = null;
int lc = 0, hc = 0;
for (Node<K,V> e = t.first; e != null; e = e.next) {
int h = e.hash;
TreeNode<K,V> p = new TreeNode<K,V>
(h, e.key, e.val, null, null);
if ((h & n) == 0) {
if ((p.prev = loTail) == null)
lo = p;
else
loTail.next = p;
// 尾插法
loTail = p;
++lc;
}
else {
if ((p.prev = hiTail) == null)
hi = p;
else
hiTail.next = p;
hiTail = p;
++hc;
}
}
// 低位节点的个数 <= UNTREEIFY_THRESHOLD=6, 则树退为链表
// 否则判断是否有高位节点，无，则原先那棵树t就是一棵低位树，直接赋值给ln
// 有高位节点，则低位节点重新树化。
// 高位节点的判断同理
ln = (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) ? untreeify(lo) :
(hc != 0) ? new TreeBin<K,V>(lo) : t;
hn = (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) ? untreeify(hi) :
(lc != 0) ? new TreeBin<K,V>(hi) : t;
setTabAt(nextTab, i, ln);
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
setTabAt(tab, i, fwd);
advance = true;
}
}
}
}
}
}
那多线程间是如何分配任务的呢？如何将元素从旧数组迁移到新数组的呢？让我再来给你捋捋：
（3.1）多线程间是如何分配任务
首先看开头步长stride的概念，任务分配单元，就是一次分给线程stride个位置的元素迁移任务。只考虑多核的情况stride计算方式是将原数组的长度分成8份，然后再等分给每个cpu，但是最小步长是MIN_TRANSFER_STRIDE=16。
transferIndex记录迁移的进度，初始为原数组的长度n，逆序进行。ForwardingNode转发节点，某个位置的元素迁移完了但是整个迁移任务还没结束，这个位置就会被ForwardingNode占位，写线程遇到ForwardingNode会帮助扩容，读线程遇到ForwardingNode转发请求。
每次线程分配的任务区间为[transferIndex-stride, transferIndex)，transferIndex每次递减stride。源码中是首先会把最新的transferIndex赋值给nextIndex，然后nextIndex-stride赋值给nextBound，同时cas更新transferIndex为nextBound，即分配了一个stride单位的任务，一个单位任务的区间为[nextBound,nextIndex)。然而，不是一个线程只分配一个stride单位的任务，该线程的迁移任务做完了，整个大任务还没有分配完（transferIndex>0），则还会继续分配，能者多劳。
在一个[nextBound,nextIndex)单位的任务做迁移时，从i=nextIndex-1开始降序遍历，直到i--小于bound=nextIndex说明这个单位的任务做完了，可以分配新的任务了。当一个位置的节点都迁移完了，旧数组该位置会被fwd占位，同时advance置为true，表示可以向下一个位置迁移元素了，此时又来到上面的while (advance){}，i--，开始新位置的元素迁移。
当transferIndex<=0时，表示所有任务分配完毕，且分给当前线程的迁移任务都做完了，则i置为-1。此时当前线程也没必要再帮助扩容了，则扩容线程数-1（sc - 1）。但是这里有个点，作者想的很缜密，当还有一个线程的迁移任务没有做完时（(sc - 2) = resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT），此时倒数第二个线程自己的任务做完了，并不会立即停止，而是从后向前再遍历检查一遍，是否所有位置的节点都迁移完了，还没有开始迁移的位置则迁移，所以倒数第二个线程可能会帮助最后一个线程做任务，一圈扫描下来，可确保所有位置的元素都迁移完了，此时就可以将新数组nextTab替换旧数组table，同时设置新的扩容阈值给sizeCtl。
（3.2）将元素从旧数组迁移到新数组
迁移元素的过程也很有意思，相对于java7又做了优化，java7只有链表，在复制迁移元素时，首先会找到lastRun，将一条链表分为两种节点：lastRun前和lastRun后。lastRun的概念是最后一个与前驱节点哈希映射不一样的节点，这样就可以分出lastRun后面的节点和lastRun是同类节点，迁移到新数组还是同一条链表，所以可以跟随lastRun一直做迁移，而lastRun之前的节点需要一个个再哈希映射复制到新数组中。
java8依然用了lastRun的概念，同时也用了高低位节点的概念，将一条链表或红黑树分为两种节点，即两条链表，高位节点链表和低位节点链表。那是如何区分的呢？
hash & n=0为低位节点，hash & n!=0为高位节点。低位节点迁移到新数组时位置不会变，原来在旧数组的位置为i，到新数组还是i；而高位节点，原来在数组的位置为i，到新数组的位置则为i+旧数组的长度n。为什么有这个规律呢？
因为n是旧数组的长度，且数值是2的整数次幂，即 n=2^(m-1)（m为不小于2的正整数），对应二进制只有第m位是1，其余都是0，如16(10000)，32(100000)。所以ph & n只有两种结果，0或者n，等于0时说明ph的第m位是0，等于n时说明ph的第m位是1。
n的掩码 mask=n-1，16的掩码1111，32的掩码11111，2n的掩码比n的掩码多一位1，十进制上多n。mask&ph 起到模运算的效果来映射数组下标：
ph & n=0时，ph的第m位为0，是无效位，所以ph&(n-1)一定等于ph&(2n-1)。ph & n=n时，ph的第m位是1，是有效位，ph&(2n-1)的第m位为1，其余位和ph&(n-1)一样，所以ph&(n-1)+n=ph&(2n-1)。
正是因为有这个规律，所以将一条链表分为高低位两条链表，将元素从旧数组迁移到新数组时只需要迁移两条链表就行了。
至于该位置要是红黑树，同理一棵树分成两颗树，低位树和高位树，若树的节点个数小于等于UNTREEIFY_THRESHOLD=6，则树退化为链表，否则重新树化为一颗红黑树。同理也只需要迁移两条链表（ln和hn）就可以了。
2、helpTransfer帮助扩容
当更新元素时，遇到该位置为转发节点ForwardingNode时，数组正在扩容，但是当前位置的元素已经迁移完了，则判断是否需要帮助扩容。（因为java8的代码有问题，如下复制自java12）
final Node<K,V>[] helpTransfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V> f) {
Node<K,V>[] nextTab; int sc;
// 判断当前节点f是否为ForwardingNode，且其转发的nextTable是否为空
if (tab != null && (f instanceof ForwardingNode) &&
(nextTab = ((ForwardingNode<K,V>)f).nextTable) != null) {
int rs = resizeStamp(tab.length) << RESIZE_STAMP_SHIFT;
while (nextTab == nextTable && table == tab &&
(sc = sizeCtl) < 0) {
// 新数组nextTable，旧数组table地址均未改变，且sc<0，
// 则判断扩容线程数是否达到最大值sc == rs + MAX_RESIZERS
// 扩容是否结束sc == rs + 1还没来得及commit（table=nextTable）
// 任务是否分配完毕 transferIndex <=0
if (sc == rs + MAX_RESIZERS || sc == rs + 1 ||
transferIndex <= 0)
break;
// 需要帮助扩容，扩容线程数+1
if (U.compareAndSetInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1)) {
transfer(tab, nextTab);
break;
}
}
return nextTab;
}
return table;
}
3、tryPresize链表转红黑树触发扩容
链表的节点个数达到转为红黑树的阈值，但是数组的长度小于64时，触发扩容而不是树化。
tryPresize有可能是putAll调用的，参数size就是添加的map的size，当数组table还没初始化时触发初始化，根据size和扩容因子计算的预估容量c（tableSizeFor详解以及初始容量优化见上一篇文章）和原table的初始容量sc比较，谁大谁则成为新初始容量。
若数组table不为空有元素，putAll时，添加的元素预估容量c可能会大于扩容阈值sc，则先触发扩容再批量添加元素。
tryPresize由treeifyBin调用，tryPresize(n << 1)，为确保因达到转为红黑树阈值但数组长度小于64情况下一定要触发扩容，所以传给tryPresize的参数是数组长度的2倍，使得计算的c一定大于扩容阈值，但是只传个n也是一定大于扩容阈值的，不太能get到作者为什么要传个n<<1。
private final void tryPresize(int size) {
// c 计算合适的扩容 容量，size >= MAXIMUM_CAPACITY/2 则合适的容量是MAXIMUM_CAPACITY
// 否则找一个>=size且离size最近的2的整数次方的值
int c = (size >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ? MAXIMUM_CAPACITY :
tableSizeFor(size + (size >>> 1) + 1);
int sc;
while ((sc = sizeCtl) >= 0) {
Node<K,V>[] tab = table; int n;
if (tab == null || (n = tab.length) == 0) {
// tryPresize 在 putAll里调用时，如果数组还未初始化，则进行数组初始化
// putAll 时 size传的是 需要添加的map的size，c是根据size计算的一个预估容量值，为的是避免不必要的扩容
// 预估值c和原数组初始容量谁大，谁就是新的初始容量
n = (sc > c) ? sc : c;
if (U.compareAndSetInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
try {
if (table == tab) {
@SuppressWarnings("unchecked")
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
table = nt;
sc = n - (n >>> 2);
}
} finally {
sizeCtl = sc;
}
}
}
// table不为空且有数据
// putAll 计算的c可能大于sc扩容阈值，则会先触发扩容，则批量添加元素。
// 而treeifyBin 传进来的参数为n<<1，是一定大于扩容阈值sc的，所以是一定会触发扩容的
else if (c <= sc || n >= MAXIMUM_CAPACITY)
break;
else if (tab == table) {
// 这里java12和java8不太一样了
// java8 还会判断 是第一个触发扩容还是帮助扩容
// 而java12认为是第一个线程触发扩容，若cas失败，则说明有其他线程触发，也不帮助。
int rs = resizeStamp(n);
if (U.compareAndSetInt(this, SIZECTL, sc,
(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
transfer(tab, null);
}
}
}
五、get操作遇到正在扩容
当get操作时，哈希映射的位置节点因为扩容被迁移到新数组了，该怎么办呢？java8在扩容的过程中，已经迁移完的位置会放一个fwd（ForwardingNode）转发节点，get操作遇到fwd，则检索请求从旧数组转发到新数组，这就保证了扩容的实时一致性，而fwd的作用还有一个就是当更新操作遇到某位置的占位节点fwd时，会帮助扩容，没遇到就正常操作。
java8扩容引入fwd也是和java7扩容的一个大区别，java7是一个segment内的HashEntry数组完全迁移完，再将新数组替换旧数组，只能保证最终一致性，get操作是不会感知数组正在扩容的，其他操作也是感知不到的，所以也就不会有帮助扩容的概念。
public V get(Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
// 1. hash高低位扰动
int h = spread(key.hashCode());
// 2.hash映射找到对应数组中的槽
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
if ((eh = e.hash) == h) {
// 3.如果 槽中的占位节点就是要找的key，则返回
if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
return e.val;
}
// 4.eh < 0 可能遇到 红黑树 or ForwardingNode
else if (eh < 0)
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
// 5. 否则就是普通的链表 遍历寻找
while ((e = e.next) != null) {
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
return e.val;
}
}
return null;
}
ForwardingNode以及其他节点概念详解请移步上一篇文章。
static final class ForwardingNode<K,V> extends Node<K,V> {
final Node<K,V>[] nextTable;
ForwardingNode(Node<K,V>[] tab) {
super(MOVED, null, null, null);
this.nextTable = tab;
}
// 转发到nextTable中继续检索
Node<K,V> find(int h, Object k) {
// loop to avoid arbitrarily deep recursion on forwarding nodes
outer: for (Node<K,V>[] tab = nextTable;;) {
Node<K,V> e; int n;
if (k == null || tab == null || (n = tab.length) == 0 ||
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) == null)
// 新数组 映射的槽是空的则返回null
return null;
for (;;) {
int eh; K ek;
if ((eh = e.hash) == h &&
((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))
return e;
if (eh < 0) {
if (e instanceof ForwardingNode) {
tab = ((ForwardingNode<K,V>)e).nextTable;
// 又遇到另一个转发节点，跳过一次外围循环，从新的tab检索，
// 不会在扩容阶段又在新数组上扩容把？有待后续验证
continue outer;
}
else
// 这里就是红黑树了，去树上找
return e.find(h, k);
}
if ((e = e.next) == null)
// 到最后了还没找到则返回null
return null;
}
}
}
}
六、replaceNode更新节点
remove和replace都是调用replaceNode方法。remove调用时，传入的value和cv都是null，若遍历节点找到key相等的节点则会将该节点删除。
/**
* 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.
* @param key 需要替换的key
* @param value 替换的新值
* @param cv 旧值
* @return
*/
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)
// 1.哈希映射位置的节点为null，则不需要替换
break;
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
// 2.fh=MOVED，正在扩容，则帮助扩容
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
boolean validated = false;
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
if (fh >= 0) {
// 普通链表替换
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)))) {
// key和hash相等
// cv 不为null，需要判断cv和ev是否相等，相等才能替换 or 删除
V ev = e.val;
if (cv == null || cv == ev ||
(ev != null && cv.equals(ev))) {
oldVal = ev;
if (value != null)
// 传入的value!=null，则替换旧值为新值
e.val = value;
else if (pred != null)
// 传入的value=null，且pred前驱不为null，则删除该节点
pred.next = e.next;
else
// 前驱为null，说明删除的是头节点
setTabAt(tab, i, e.next);
}
// 已经找到节点并对其做了处理，结束循环
break;
}
// 继续遍历
pred = e;
if ((e = e.next) == null)
// 下一个节点为null,说明到尾部了，结束循环，需要替换的节点不存在
break;
}
}
else if (f instanceof TreeBin) {
// 红黑树 替换
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) {
// r.findTreeNode 从红黑树中找到节点
V pv = p.val;
if (cv == null || cv == pv ||
(pv != null && cv.equals(pv))) {
// 传入cv旧值，则需要判断
oldVal = pv;
if (value != null)
// 传入的value不为null,则替换
p.val = value;
// 传入的value为null,则从树中删除节点
else if (t.removeTreeNode(p))
// 删除节点时，不会判断树上的节点的数量是否被减到退化为链表的阈值UNTREEIFY_THRESHOLD
// t.removeTreeNode(p) 返回结果并不是删除是否成功，
// 而是true表示树很小了（根节点为null or 左孩子or右孩子为null），需要退化成链表
setTabAt(tab, i, untreeify(t.first));
}
}
}
}
}
if (validated) {
// validated=true，前面普通链表or红黑树中已经对该节点做了处理
if (oldVal != null) {
if (value == null)
// value=null是删除节点，count-1
addCount(-1L, -1);
return oldVal;
}
break;
}
}
}
return null;
}
七、总结
总算是把最核心的扩容源码肝完了，但是还是有一些细节没有get到作者的意思，也拿出来和大家讨论一下：
1、第一个触发扩容的线程计数时为什么是+2？+2的话，就可以用sc==rs+1来判断所有线程都扩容完了，但是第一个线程+1，也可以用sc==rs来判断所有的线程都扩容完了。
2、treeifyBin想树化却数组长度没达到64，就调用tryPresize扩容，但是为什么参数是n<<1，数组长度的2倍？如果是为了确保调用tryPresize一定能触发扩容，传个n也是一定大于当前扩容阈值的呀。
喜欢钻牛角尖和感兴趣的同学，可以谈谈自己的见解，一起讨论下。
(ConcurrentHashMap的源码远不止于此，但是有些函数不常用，甚至都没用过，就暂时先不去研究了。)
PS: 如若文章中有错误理解，欢迎批评指正，同时非常期待你的评论、点赞和收藏。我是徐同学，愿与你共同进步！
天青色等烟雨，而我在等你，微信公众号搜索：徐同学呀，持续更新肝货，快来关注我，和我一起学习吧~
