ConcurrentHashMap可以说是目前使用最多的并发数据结构之一，作为如此核心的基本组件，不仅仅要满足我们功能的需求，更要满足性能的需求。而实现一个高性能的线程安全的HashMap也绝非易事。
ConcurrentHashMap作为JDK8的内部实现，一个成功的典范，有着诸多可以让我们学习和致敬的地方。
我全局在项目中搜索这个类的时候，发现大量项目代码和源码都用到了，为什么他会这么吃香呢？到底是道德的….呸。
下面我们就来扒一扒，ConcurrentHashMap的内部实现，来体会一下它的精妙之处吧！
ConcurrentHashMap的内部数据结构
在JDK8中， ConcurrentHashMap的内部实现发生了天翻地覆的变化。这里依据JDK8，来介绍一下ConcurrentHashMap的内部实现。
从静态数据结构上说，ConcurrentHashMap包含以下内容：
int sizeCtl
这是一个多功能的字段，可以用来记录参与Map扩展的线程数量，也用来记录新的table的扩容阈值
CounterCell[] counterCells
用来记录元素的个数，这是一个数组，使用数组来记录，是因为避免多线程竞争时，可能产生的冲突。使用了数组，那么多个线程同时修改数量时，极有可能实际操作数组中不同的单元，从而减少竞争。
Node<K,V>[] table
实际存放Map内容的地方，一个map实际上就是一个Node数组，每个Node里包含了key和value的信息。
Node<K,V>[] nextTable
当table需要扩充时，会把新的数据填充到nextTable中，也就是说nextTable是扩充后的Map。
以上就是ConcurrentHashMap的核心元素，其中最值得注意的便是Node，Node并非想象中如此简单，下面的图展示了Node的类族结构：
可以看到，在Map中的Node并非简单的Node对象，实际上，它有可能是Node对象，也有可能是一个Treebin或者ForwardingNode。
那什么时候是Node，什么时候是TreeBin，什么时候又是一个ForwardingNode呢？
其实在绝大部分场景中，使用的依然是Node，从Node数据结构中，不难看出，Node其实是一个链表，也就是说，一个正常的Map可能是长这样的：
上图中，绿色部分表示Node数组，里面的元素是Node，也就是链表的头部，当两个元素在数据中的位
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