ConcurrentHashMap实现大小获取的size()函数是怎么实现的

Java8：

• 直接返回基础值：若没有竞争，直接返回 baseCount。
• 分散累加：存在竞争时，当多个线程同时更新 baseCount 导致 CAS 失败时，会创建 CounterCell 对象，最后的大小为 baseCount 和所有 CounterCell 总和，得到近似总数。

size()方法的最大值是 Integer 类型的最大值，而 Map 的 size() 有可能超过 Integer.MAX_VALUE，所以 JDK8 建议使用 mappingCount()，而不是size()，因为这个方法的返回值是 long 类型，不会因为 size() 方法是 int 类型限制最大值。

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详细

ConcurrentHashMap 的 size() 方法在实现时需要在并发环境下平衡性能与准确性。其具体实现机制在 Java 7 和 Java 8 中存在显著差异，以下是分版本解析：

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一、Java 7 的实现（基于分段锁）

Java 7 的 ConcurrentHashMap 采用 Segment 分段锁结构，每个 Segment 维护独立的 HashEntry 数组。size() 的实现逻辑如下：

1. 两次无锁统计
   首次遍历所有 Segment，累加各 Segment 的 count（volatile 修饰，保证可见性）和 modCount（记录修改次数的变量）。随后进行第二次统计，若两次的 modCount 总和一致，则说明统计期间没有并发修改，直接返回累加的 count 总和。

2. 加锁重试
   如果两次统计的 modCount 不一致，则对所有 Segment 加锁（阻塞写操作），再次遍历统计所有 count，确保准确性。

设计权衡：通过两次无锁统计降低锁竞争概率，仅在检测到并发修改时才加锁，兼顾性能与准确性。

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二、Java 8 的实现（基于 CAS + 分段计数）

Java 8 移除了 Segment，采用 数组 + 链表/红黑树 结构，并通过 baseCount 和 CounterCell 数组实现分布式计数：

1. 基础计数（baseCount）
   无竞争时，直接通过 CAS 操作更新 baseCount（volatile 修饰的变量）。

2. 竞争处理（CounterCell 数组）
   当多个线程同时更新 baseCount 导致 CAS 失败时，会创建 CounterCell 对象（类似 LongAdder 的分段计数机制）。每个线程通过哈希分配到不同的 CounterCell，减少竞争。

3. 最终统计（sumCount()）
   统计时累加 baseCount 和所有 CounterCell 的值。由于 CounterCell 使用 @Contended 注解避免伪共享，进一步优化性能。

核心代码逻辑：

final long sumCount() {
    CounterCell[] cs = counterCells;
    long sum = baseCount;
    if (cs != null) {
        for (CounterCell c : cs)
            if (c != null)
                sum += c.value;
    }
    return sum;
}

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三、设计优化与对比

维度	Java 7	Java 8
数据结构	Segment + HashEntry	数组 + 链表/红黑树 + CounterCell
锁机制	分段锁	CAS + synchronized（桶级别锁）
计数方式	两次无锁统计 + 加锁重试	分布式计数（baseCount + CounterCell）
性能瓶颈	分段锁粒度较粗	更细粒度的锁，并发度更高

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