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JDK1.8 HashMap和ConcurrentHashMap 源码和实现

发表于 更新于 分类于

HashMap

AVL树：

在计算机科学中，AVL树是最先发明的自平衡二叉查找树。在AVL树中任何节点的两个子树的高度最大差别为1，所以它也被称为高度平衡树。增加和删除可能需要通过一次或多次树旋转来重新平衡这个树。

特点：

1.本身首先是一棵二叉搜索树。

2.带有平衡条件：每个结点的左右子树的高度之差的绝对值（平衡因子）最多为1。

也就是说，AVL树，本质上是带了平衡功能的二叉查找树（二叉排序树，二叉搜索树）。

树的左旋：绕着子结点逆时针转动，如下图：

source-01

树的右旋：绕着子结点顺时针转动，如下图

source-02

红黑树：

是一种自平衡二叉查找树，是一种特化的AVL树，都是在进行插入和删除操作时通过特定操作保持二叉查找树的平衡，从而获得较高的查找性能。

它虽然是复杂的，但它的最坏情况运行时间也是非常良好的，并且在实践中是高效的： 它可以在O(log n)时间内做查找，插入和删除，这里的n 是树中元素的数目。

若一棵二叉查找树是红黑树，则它的任一子树必为红黑树。红黑树是一种平衡二叉查找树的变体，它的左右子树高差有可能大于 1，所以红黑树不是严格意义上的平衡二叉树（AVL），但 对之进行平衡的代价较低， 其平均统计性能要强于 AVL 。

红黑树的实际应用非常广泛，比如Linux内核中的完全公平调度器、高精度计时器、ext3文件系统等等，各种语言的函数库如Java的TreeMap和TreeSet。

红黑树的定义如下：

1.每个结点是红的或者黑的

2.根结点是黑的

3.每个叶结点是黑的（每个结点有默认的黑色的NULL结点）

4.如果一个结点是红的，则它的两个儿子都是黑的（父子结点之间不能出现两个连续的红结点）

5.对每个结点，从该结点到其子孙结点的所有路径上包含相同数目的黑结点（黑色平衡）

在算法导论中，新插入的结点优先默认是红色的，优先满足第五条定义，再满足其他定义。

案例

1.假设现在插入一个根结点（10）

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步骤：
1.先插入一个红色的结点，满足第五条定义
2.不满足第二条定义--->变色

2.再插入一个结点（20）

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步骤：
1.先和根节点比大小，判断要落在根节点的右边
2.校验是否满足所有定义--->满足

这是一颗正常的红黑树。因为每个节点，它的末尾节点都有隐藏的黑色空节点，所以满足第三条定义。

再插入一个结点（30）

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步骤：
1.插入节点后判断是否满足第五定义--->左旋
2.左旋后判断是否满足第二定义--->需要变色
3.旋转的结点和中心结点进行变色

再插入一个结点（40）

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步骤：
1.插入结点后判断是否满足第四定义--->变色
2.判断是否满足第二定义--->变色
结论：
父节点是黑色的，则不需要调整

再插入两个结点（5）（25）

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步骤：
父节点是黑色的，不需要调整

再插入一个结点（50）

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步骤：
1.父节点和叔叔节点变色
2.祖父节点变色
结论：父节点是红色时，叔叔节点也是红色时，则父节点和叔叔节点变色，祖父节点变色。

再插入两个结点（35）（60）

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步骤：
1.先保证红框中的子树是一颗红黑树
2.按照上文案例的结论，父节点和叔叔节点变色，祖父节点变色

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步骤：
1.在上面步骤的基础上，达到了子树是一颗红黑树
2.然后把变色的结点（40）当做是一个新节点，插入到红框中的树中
3.在这种情况下进行红框树的调整
4.先左旋，结点重连，然后旋转的节点和中心节点变色

再插入个结点（6）

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步骤：
1.(5)结点以(6)为中心，进行左旋

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步骤：
2.然后就和上文插入(60)结点步骤相同
3.先进行右旋，然后变色

总结

当插入一个新节点（红色）时：

父节点是黑色的，不用进行调整

source-07

父节点是红色的，并且

1.叔叔是空的，旋转+变色

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2.叔叔是红色，父节点+叔叔节点变黑色，祖父节点变红色

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3.叔叔是黑色，旋转+变色

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源码

树化条件
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//当链表长度达到阈值8时，转换成红黑树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
//满足树化的最小数组长度
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
//当扩容红黑树拆分链表后判断其数量是否大于6，大于则重组红黑树
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
红黑树存储结构-TreeNode
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//红黑树存储结构对象
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
    //父节点
    TreeNode<K,V> parent;  // red-black tree links
    //左子节点
    TreeNode<K,V> left;
    //右子节点
    TreeNode<K,V> right;
    //双向链表的前一个结点
    TreeNode<K,V> prev;    // needed to unlink next upon deletion
    //颜色
    boolean red;
    //继承Node得到，双向链表的下一个结点
    //Node<K,V> next;
}

//TreeNode继承的LinkedHashMap.Entry
static class Entry<K,V> extends HashMap.Node<K,V> {
    Entry<K,V> before, after;
    Entry(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
        super(hash, key, value, next);
    }
}
//LinkedHashMap.Entry继承Map.Entry<K,V>
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
    final int hash;
    final K key;
    V value;
    Node<K,V> next;
}

所以说，上文TreeNode实际上是Node的子类，它有着两个属性，一个next，一个prev，也就是说，TreeNode还是一个双向链表。

添加元素
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public V put(K key, V value) {
    return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
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static final int hash(Object key) {
    int h;
    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

由于JDK1.8的HashMap有了红黑树的保障，所以相对于计算Hash值没有JDK1.7那么复杂。

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final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
               boolean evict) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
		//对数组初始化或扩容
        n = (tab = resize()).length;
    //(n - 1) & hash 计算数组下标
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    else {
        Node<K,V> e; K k;
        //如果头结点的key等于插入的key，赋值给e
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            e = p;
        //如果P是个红黑树
        else if (p instanceof TreeNode)
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        else {
            //如果P是个链表，HashMap默认
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                if ((e = p.next) == null) {
                    //使用尾插法插入链表尾部
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    //当插入第九个元素时，调用树化方法
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                        treeifyBin(tab, hash);
                    break;
                }
                //当插入的数据刚好落在链表中时
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    break;
                p = e;
            }
        }
        //判断是否要更新，并且返回旧值
        if (e != null) { // existing mapping for key
            V oldValue = e.value;
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                e.value = value;
            afterNodeAccess(e);
            return oldValue;
        }
    }
    ++modCount;
    //自增size后判断是否超过扩容因子（JDK1.7时还有判断当前链表是否有元素）
    if (++size > threshold)
        resize();
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
}
链表树化
数组扩容或构建双向链表

在JDK1.7中，采用头插法插入到链表的头部，而在JDK1.8中，采用的是尾插法插入到链表中，并且当链表的数量大于8时，也就是添加第九个元素时，会调用树化方法treeifyBin，根据条件将链表转换成红黑树。

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//链表树化红黑树
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
    int n, index; Node<K,V> e;
    //如果当前数组为空 或者 数组长度小于64时
    if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
        //对数组进行扩容
        resize();
    else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
        TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
        //遍历链表
        do {
            //把Node类型转换成红黑树的TreeNode类型
            TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
            //缓存头结点
            if (tl == null)
                hd = p;
            else {
                //建立双向链表关系
                p.prev = tl;
                tl.next = p;
            }
            tl = p;
        } while ((e = e.next) != null);
        if ((tab[index] = hd) != null)
            //hd作为链表的头结点，也是红黑树的根节点，遍历链表把其他数值逐个插入到红黑树中
            hd.treeify(tab);
    }
}
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//把Node类型转换成TreeNode类型
TreeNode<K,V> replacementTreeNode(Node<K,V> p, Node<K,V> next) {
    return new TreeNode<>(p.hash, p.key, p.value, next);
}

source-20

真正树化

接下来是真正的将链表树化的逻辑方法：

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final void treeify(Node<K,V>[] tab) {
    TreeNode<K,V> root = null;
    //this（链表的头结点），开始遍历
    for (TreeNode<K,V> x = this, next; x != null; x = next) {
        //获取链表的下一个结点
        next = (TreeNode<K,V>)x.next;
        //设置结点左右子结点都是NULL
        x.left = x.right = null;
        //如果root根节点对象等于null，则赋值root根节点对象，并且变黑色
        if (root == null) {
            x.parent = null;
            x.red = false;
            root = x;
        }
        else {
            //新增结点的Key的值
            K k = x.key;
            //新增结点的hash值
            int h = x.hash;
            //Key的数据类型
            Class<?> kc = null;
            for (TreeNode<K,V> p = root;;) {
                int dir, ph;
                //根节点的key值
                K pk = p.key;
                //如果根结点的hash值大于新增结点的hash值，则放在左树上（dir = -1）代表左边
                if ((ph = p.hash) > h)
                    dir = -1;
                //否则放在右边
                else if (ph < h)
                    dir = 1;
                //如果hash值相同，获取key的数据类型，判断是否实现Comparable接口，则调用实现的compareTo方法
                //如果compareTo还相同或者没实现Compareable接口，则调用tieBreakOrder
                else if ((kc == null &&
                          (kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
                         (dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0)
                    //比较getClass().getName() 和 System.identityHashCode
                    dir = tieBreakOrder(k, pk);
				
                //一直遍历直到想放的位置没有结点，等于 null
                TreeNode<K,V> xp = p;
                if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
                    //赋值新节点x的父节点
                    x.parent = xp;
                    //如果左边放左边，如果右边放右边
                    if (dir <= 0)
                        xp.left = x;
                    else
                        xp.right = x;
                    //执行插入红黑树过程
                    root = balanceInsertion(root, x);
                    break;
                }
            }
        }
    }
    //把根节点存储到数组中,并且把红黑树的根节点设置成双向链表的根节点
    moveRootToFront(tab, root);
}
根节点移动到双向链表头部
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static <K,V> void moveRootToFront(Node<K,V>[] tab, TreeNode<K,V> root) {
    int n;
    if (root != null && tab != null && (n = tab.length) > 0) {
        int index = (n - 1) & root.hash;
        TreeNode<K,V> first = (TreeNode<K,V>)tab[index];
        if (root != first) {
            Node<K,V> rn;
            //把红黑树的根节点赋值在数组上
            tab[index] = root;
            //获取红黑树的根节点在双向链表中的前一个结点rp
            TreeNode<K,V> rp = root.prev;
            //如果红黑树根节点在双线链表中的下一个结点rn不为空
            if ((rn = root.next) != null)
                //下一个结点的prev指向rp（等于跳过了root）
                ((TreeNode<K,V>)rn).prev = rp;
            //如果上一个结点rp不为空，它的next指向rn（等于跳过了root）
            if (rp != null)
                rp.next = rn;
            //如果原数组中的存储的链表头结点不为空，则通过头插法，把root插入到first之上
            if (first != null)
                first.prev = root;
            root.next = first;
            root.prev = null;
        }
        assert checkInvariants(root);
    }
}
红黑树添加新节点
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final TreeNode<K,V> putTreeVal(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab,
                               int h, K k, V v) {
    Class<?> kc = null;
    boolean searched = false;
    TreeNode<K,V> root = (parent != null) ? root() : this;
    for (TreeNode<K,V> p = root;;) {
        int dir, ph; K pk;
        if ((ph = p.hash) > h)
            dir = -1;
        else if (ph < h)
            dir = 1;
        else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk)))
            return p;
        else if ((kc == null &&
                  (kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
                 (dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0) {
            if (!searched) {
                TreeNode<K,V> q, ch;
                searched = true;
                //查找key是否属于红黑树中
                if (((ch = p.left) != null &&
                     (q = ch.find(h, k, kc)) != null) ||
                    ((ch = p.right) != null &&
                     (q = ch.find(h, k, kc)) != null))
                    return q;
            }
            dir = tieBreakOrder(k, pk);
        }

        TreeNode<K,V> xp = p;
        if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
            Node<K,V> xpn = xp.next;
            TreeNode<K,V> x = map.newTreeNode(h, k, v, xpn);
            if (dir <= 0)
                xp.left = x;
            else
                xp.right = x;
            xp.next = x;
            x.parent = x.prev = xp;
            if (xpn != null)
                ((TreeNode<K,V>)xpn).prev = x;
            moveRootToFront(tab, balanceInsertion(root, x));
            return null;
        }
    }
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/* 
  红黑树的插入逻辑
  @Params
  root 	根节点
  x		即将插入的结点
*/
static <K,V> TreeNode<K,V> balanceInsertion(TreeNode<K,V> root,
                                            TreeNode<K,V> x) {
    //新节点默认为红色
    x.red = true;
    //xp表示父节点，xpp表示x的祖父节点，xppl表示xpp的左孩子结点，xppr表示xpp的右孩子结点
    for (TreeNode<K,V> xp, xpp, xppl, xppr;;) {
        //如果x没有父节点，则表示x是第一个结点，自动成为根节点，根节点为黑色
        if ((xp = x.parent) == null) {
            x.red = false;
            return x;
        }
        //如果父节点是黑色的，不需要做调整
        else if (!xp.red || (xpp = xp.parent) == null)
            return root;
        //上面逻辑已经处理了父节点是黑色的情况，所以下面的逻辑父节点一定是红色的
        //当新节点的父节点是xpp的左叶子节点时
        if (xp == (xppl = xpp.left)) {
            //叔叔节点不为空 且 叔叔节点等于红色
            if ((xppr = xpp.right) != null && xppr.red) {
                //叔叔节点变黑色
                xppr.red = false;
                //父节点变黑色
                xp.red = false;
                //祖父节点变红色
                xpp.red = true;
                //子树调整完成，可能需要递归调整，把祖父节点赋值给x，递归调整
                x = xpp;
            }
            //进入else语句 叔叔节点为空或者等于黑色
            else {
                
                //当新节点落在父节点的右边时
                if (x == xp.right) {
                    root = rotateLeft(root, x = xp);
                    //重新赋值xp 和xpp的值
                    xpp = (xp = x.parent) == null ? null : xp.parent;
                }
                //如果xp（也就是之前插入的新节点）不为null
                if (xp != null) {
                    //把xp变成黑色
                    xp.red = false;
                    //祖父节点不为null时，变成红色
                    if (xpp != null) {
                        xpp.red = true;
                        //进行右旋
                        root = rotateRight(root, xpp);
                    }
                }
            }
        }
        else {
            //当新节点的父节点是xpp的右叶子节点，且它的叔叔节点不为空且红色
            if (xppl != null && xppl.red) {
                xppl.red = false;
                xp.red = false;
                xpp.red = true;
                x = xpp;
            }
            else {
                if (x == xp.left) {
                    root = rotateRight(root, x = xp);
                    xpp = (xp = x.parent) == null ? null : xp.parent;
                }
                if (xp != null) {
                    xp.red = false;
                    if (xpp != null) {
                        xpp.red = true;
                        root = rotateLeft(root, xpp);
                    }
                }
            }
        }
    }
}
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//左旋
static <K,V> TreeNode<K,V> rotateLeft(TreeNode<K,V> root,
                                      TreeNode<K,V> p) {
    TreeNode<K,V> r, pp, rl;
    //如果新增的父节点p不等于null且 p的右子结点（新增节点） 不等于null
    //1.r = p.right （把新增节点赋值给 r）
    if (p != null && (r = p.right) != null) {
        //2.p.right = r.left解释：
        //新增的节点r.left默认为null ，将null 赋值给 p.right，等于取消p对r的指针
        //rl != null 时主要用于递归父树左旋
        if ((rl = p.right = r.left) != null)
            rl.parent = p;
        //3.r.parent = p.parent
        //将新增的节点r.parent指向p.parent上，也就是新增节点的祖父节点pp
        if ((pp = r.parent = p.parent) == null)
            //如果等于根节点，赋值黑色
            (root = r).red = false;
        //用于定位p节点处于pp节点的左侧还是右侧，然后断开pp对p的指向，修改成pp对r的指向
        //如果父节点落在祖父节点的左边
        else if (pp.left == p)
            //把r当做pp的左叶子节点
            pp.left = r;
        //如果父节点落在祖父节点的右边
        else
            //把r当做pp右叶子节点
            pp.right = r;
        //把p当做r的左叶子节点
        r.left = p;
        p.parent = r;
    }
    return root;
}

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完成左旋之后进行变色，变完色之后右旋

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//通过调用  root = rotateLeft(root, xpp); 所以参数 p = xpp
static <K,V> TreeNode<K,V> rotateRight(TreeNode<K,V> root,
                                       TreeNode<K,V> p) {
    TreeNode<K,V> l, pp, lr;
    //祖父节点p和它的左子节点l不为空
    if (p != null && (l = p.left) != null) {
        //用于右旋之后节点分配
        if ((lr = p.left = l.right) != null)
            lr.parent = p;
        //如果祖父节点p是根节点，则p.parent等于null，右旋之后，l将作为根节点，所以变色黑色
        if ((pp = l.parent = p.parent) == null)
            (root = l).red = false;
        //如果祖父节点p不是根节点，则获取p的父节点pp，右旋之后，pp指向l
        else if (pp.right == p)
            pp.right = l;
        else
            pp.left = l;
        //把p作为l的右结点
        l.right = p;
        p.parent = l;
    }
    return root;
}

source-19

扩容

再看一下扩容方法：

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final Node<K,V>[] resize() {
    Node<K,V>[] oldTab = table;
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
    int oldThr = threshold;
    int newCap, newThr = 0;
    if (oldCap > 0) {
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            //扩容，长度左移
            newThr = oldThr << 1; // double threshold
    }
    else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
        newCap = oldThr;
    else {               // zero initial threshold signifies using defaults
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    }
    if (newThr == 0) {
        //新数组的大小乘以扩容因子
        float ft = (float)newCap * loadFactor;
        newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                  (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
    }
    threshold = newThr;
    @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
    Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
    table = newTab;
    //如果老数组不为空，也就是扩容逻辑
    if (oldTab != null) {
        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
            Node<K,V> e;
            if ((e = oldTab[j]) != null) {
                oldTab[j] = null;
                //如果链表上只有一个元素，直接移动过去并且赋值到数组中
                if (e.next == null)
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                //如果数组上的是红黑树
                else if (e instanceof TreeNode)
                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                else { // preserve order
                    Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                    Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                    Node<K,V> next;
                    //链表转移，使用尾插法，链表元素的hash值&旧数组长度，等于0的元素转移到lo链表、其余的元素转移到hi链表，最终newTab[j] = loHead、newTab[j + oldCap] = hiHead完成链表扩容
                    do {
                        next = e.next;
                        //hash值和原数组长度相与，等于0原数组
                        if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                            //赋值低位index的头结点
                            if (loTail == null)
                                loHead = e;
                            else
                                //链接低位index的结点
                                loTail.next = e;
                            //更新末尾结点
                            loTail = e;
                        }
                        else {
                             //赋值高位index的头结点
                            if (hiTail == null)
                                hiHead = e;
                            else
                                //链接高位index的结点
                                hiTail.next = e;
                            //更新末尾结点
                            hiTail = e;
                        }
                    } while ((e = next) != null);
                    //链表赋值到数组的低位index中
                    if (loTail != null) {
                        loTail.next = null;
                        newTab[j] = loHead;
                    }
                     //链表赋值到数组的高位index中
                    if (hiTail != null) {
                        hiTail.next = null;
                        newTab[j + oldCap] = hiHead;
                    }
                }
            }
        }
    }
    return newTab;
}
链表扩容

​ 链表转移，使用尾插法，链表元素的hash值&旧数组长度，等于0的元素转移到lo链表、其余的元素转移到hi链表，最终newTab[j] = loHead、newTab[j + oldCap] = hiHead完成链表扩容

红黑树扩容

​ 遍历数组，获取数组上的红黑树root节点进行操作，树节点（treeNode）存在双向链表结构，使用next指针如链表转移一般进行操作，构建高低位链表，记录高位、低位节点个数，头部节点放入数组索引位置

a、节点个数如果小于6则结构改回单向链表（TreeNode->Node）
b、大于6个，如果高低位链表仅存在一个，不需要额外操作，因为整棵树已经迁移；如果两个都存在，重新进行树化
c、tab[index] = loHead，tab[index + bit] = hiHead

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final void split(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab, int index, int bit) {
    //数组上的红黑树根节点
    TreeNode<K,V> b = this;
    // Relink into lo and hi lists, preserving order
    TreeNode<K,V> loHead = null, loTail = null;
    TreeNode<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
    int lc = 0, hc = 0;
    //遍历红黑树的双向链表
    for (TreeNode<K,V> e = b, next; e != null; e = next) {
        next = (TreeNode<K,V>)e.next;
        e.next = null;
        if ((e.hash & bit) == 0) {
            if ((e.prev = loTail) == null)
                loHead = e;
            else
                loTail.next = e;
            loTail = e;
            //计数低位index的链表的个数
            ++lc;
        }
        else {
            if ((e.prev = hiTail) == null)
                hiHead = e;
            else
                hiTail.next = e;
            hiTail = e;
            //计数高位index的链表的个数
            ++hc;
        }
    }
	//拆分成两个链表之后，比较
    if (loHead != null) {
        //如果链表长度<=6
        if (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD)
            //退化成链表赋值到数组中
            tab[index] = loHead.untreeify(map);
        else {
            //当hiHead == null时，则等于红黑树不需要拆分，直接把整棵树（也就是根节点）移动到数组上
            tab[index] = loHead;
            //hiHead不为空时，对低位链表进行树化，整个链表重新创建红黑树
            if (hiHead != null) // (else is already treeified)
                loHead.treeify(tab);
        }
    }
    //以下逻辑和低位链表逻辑相同
    if (hiHead != null) {
        if (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD)
            //新数组下标 = 原数组下标 + 原数组长度
            tab[index + bit] = hiHead.untreeify(map);
        else {
            tab[index + bit] = hiHead;
            if (loHead != null)
                hiHead.treeify(tab);
        }
    }
}
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//遍历双向链表，把TreeNode类型转换成Node类型，建立单向链表，返回头结点
final Node<K,V> untreeify(HashMap<K,V> map) {
    Node<K,V> hd = null, tl = null;
    for (Node<K,V> q = this; q != null; q = q.next) {
        Node<K,V> p = map.replacementNode(q, null);
        if (tl == null)
            hd = p;
        else
            tl.next = p;
        tl = p;
    }
    return hd;
}
get方法
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public V get(Object key) {
    Node<K,V> e;
    return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
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final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
        if (first.hash == hash && // always check first node
            //如果刚好等于根节点，返回
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return first;
        if ((e = first.next) != null) {
            //如果它是红黑树，则调用红黑树的查找算法
            if (first instanceof TreeNode)
                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
            do {
                //否则循环链表查找
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    return null;
}
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final TreeNode<K,V> getTreeNode(int h, Object k) {
    return ((parent != null) ? root() : this).find(h, k, null);
}
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/*
* h: get的Key的hash值
* k: get的key
*/
final TreeNode<K,V> find(int h, Object k, Class<?> kc) {
    TreeNode<K,V> p = this;
    do {
        int ph, dir; K pk;
        TreeNode<K,V> pl = p.left, pr = p.right, q;
        //判断hash在左边
        if ((ph = p.hash) > h)
            p = pl;
        //在右边
        else if (ph < h)
            p = pr;
        //相等且key相同，返回节点
        else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk)))
            return p;
        //如果左边等于null直接找右边
        else if (pl == null)
            p = pr;
        //如果右边等于null直接找右边
        else if (pr == null)
            p = pl;
        //如果key自定义了比较算法，compare之类的判断走哪一边
        else if ((kc != null ||
                  (kc = comparableClassFor(k)) != null) &&
                 (dir = compareComparables(kc, k, pk)) != 0)
            p = (dir < 0) ? pl : pr;
        //否则递归查询
        else if ((q = pr.find(h, k, kc)) != null)
            return q;
        else
            p = pl;
    } while (p != null);
    return null;
}

ConcurrentHashMap

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//表示当前的整个ConcurrentHashMap正在扩容
static final int MOVED     = -1;
//创建数组时用于Cas操作，设置成 -1 则代表CAS操作成功，然后创建数组，计算扩容的阈值并赋值到sizeCtl上
private transient volatile int sizeCtl;

//ConcurrentHashMap中元素的最大值 2的31次方
private static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

//当扩容数组时，待迁移的数组长度值
private transient volatile int transferIndex;

//存储扩容时的数组，用以迁移新旧数据
private transient volatile Node<K,V>[] nextTable;
红黑树结构对象-TreeBin
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//把整个红黑树结构封在TreeBin对象中
static final class TreeBin<K,V> extends Node<K,V> {\
    //红黑树的根节点
    TreeNode<K,V> root;
    volatile TreeNode<K,V> first;
    volatile Thread waiter;
    volatile int lockState;
    // values for lockState
    static final int WRITER = 1; // set while holding write lock
    static final int WAITER = 2; // set when waiting for write lock
    static final int READER = 4; // increment value for setting read lock
}

ConcurrentHashMap的数组中将存储Node类型和TreeBin类型，TreeBin用于承载红黑树的整个结构，其中有一个root属性存储红黑树的根节点。

这样做的目的是为了后面对红黑树根节点加锁时，直接对TreeBin对象加锁，可以不用考虑在加锁的过程中，红黑树的根节点变化情况。

添加元素
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public V put(K key, V value) {
    return putVal(key, value, false);
}
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final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
    if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
    int hash = spread(key.hashCode());
    int binCount = 0;
    for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
        Node<K,V> f; int n, i, fh;
        //初始化数组
        if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
            tab = initTable();
        //获取数组下标的Node对象并赋值到f中，并判断是否为空
        else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
            //通过cas操作赋值到数组下标中，如果失败则重新循环（就不会再进到这个条件了，因为数组下标内容已经不为空）
            if (casTabAt(tab, i, null,
                         new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
                break;                   // no lock when adding to empty bin
        }
        //如果ConcurrentHashMap正在扩容，则帮助它进行扩容
        else if ((fh = f.hash) == MOVED)
            tab = helpTransfer(tab, f);
        else {
            V oldVal = null;
            //对链表/红黑树的头节点加锁
            synchronized (f) {
                //判断加完锁之后头结点是否还是f（避免加锁时被修改了）
                if (tabAt(tab, i) == f) {
                    //如果是链表
                    if (fh >= 0) {
                        //统计链表长度
                        binCount = 1;
                        //遍历链表，插入
                        for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
                            K ek;
                            if (e.hash == hash &&
                                ((ek = e.key) == key ||
                                 (ek != null && key.equals(ek)))) {
                                oldVal = e.val;
                                if (!onlyIfAbsent)
                                    e.val = value;
                                break;
                            }
                            Node<K,V> pred = e;
                            //尾插法
                            if ((e = e.next) == null) {
                                pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
                                                          value, null);
                                break;
                            }
                        }
                    }
                    else if (f instanceof TreeBin) {
                        Node<K,V> p;
                        binCount = 2;
                        if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
                                                              value)) != null) {
                            oldVal = p.val;
                            if (!onlyIfAbsent)
                                p.val = value;
                        }
                    }
                }
            }

            if (binCount != 0) {
                //如果链表长度大于8，则进行树化
                if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
                    treeifyBin(tab, i);
                if (oldVal != null)
                    return oldVal;
                break;
            }
        }
    }
    //添加元素，总元素数量加1
    addCount(1L, binCount);
    return null;
}
初始化
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private final Node<K,V>[] initTable() {
    Node<K,V>[] tab; int sc;
    while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
        if ((sc = sizeCtl) < 0)
            //放弃对CPU资源的控制，再和其他线程竞争CPU资源
            Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
        //CAS对sizeCtl减1，如果成功则创建tab数组
        else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
            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;
                    // 16 - 4 = 12 扩容阈值
                    sc = n - (n >>> 2);
                }
            } finally {
                //赋值扩容阈值
                sizeCtl = sc;
            }
            break;
        }
    }
    return tab;
}
树化
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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)
            tryPresize(n << 1);
        else if ((b = tabAt(tab, index)) != null && b.hash >= 0) {
            //树化前加锁链表头结点
            synchronized (b) {
                if (tabAt(tab, index) == b) {
                    TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
                    //改成双向链表
                    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)
                            //链表头结点
                            hd = p;
                        else
                            tl.next = p;
                        tl = p;
                    }
                    //通过TreeBin的构造方法创建红黑树并赋值到数组上
                    setTabAt(tab, index, new TreeBin<K,V>(hd));
                }
            }
        }
    }
}
计数
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//用于累加计数元素数量
private transient volatile long baseCount;

//用于分治对baseCount进行CAS失败后的资源竞争，等同于LongAdder的计算思想
private transient volatile CounterCell[] counterCells;

//用于创建CounterCell数组时加锁的状态位
private transient volatile int cellsBusy;

@sun.misc.Contended static final class CounterCell {
    volatile long value;
    CounterCell(long x) { value = x; }
}
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//x 表示需要增加的值
//通过CAS对baseCount进行累加操作，若CAS失败，则退而求其次，将累加的值累加到CounterCell篮子里
//避免了多线程情况下对同一个资源竞争，分治，一个资源分散成多个资源CAS
//复制了LongAdder的写法
private final void addCount(long x, int check) {
    CounterCell[] as; long b, s;
    //如果CounterCell数组非空  或  CAS修改BaseCount失败时进入下面逻辑
    if ((as = counterCells) != null ||
        !U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
        CounterCell a; long v; int m;
        boolean uncontended = true;
        //满足条件：1.[as == null] 或者 2.[长度小于0] 或者 3.[对应下标的CounterCell对象为空]
        if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
            //下标计算规则：随机数 & as.length - 1
            (a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
            //上面的条件均不满足时，也就是CounterCell对象不为空，则将执行第四个逻辑分支
            //4.对CounterCell里的值进行CAS累加
            !(uncontended =
              U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) {
            
            //若上面四个分支条件有一个满足，则进入这个方法
            //进行数组初始化、CounterCell对象初始化、累加x
            fullAddCount(x, uncontended);
            return;
        }
        if (check <= 1)
            return;
        s = sumCount();
    }
    //当累加操作成功执行后，进入扩容检查逻辑
    //小于0（delete操作）则跳过，大于等于0（add操作）则开启扩容检查
    if (check >= 0) {
        Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
        //当元素大小大于扩容阈值，并且数组长度小于最大值 MAXIMUM_CAPACITY 时，进入扩容逻辑
        while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
               (n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {
            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;
                if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
                    transfer(tab, nt);
            }
            //CAS将sc 改成一个很小的负数值
            else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
                                         (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
                //进入扩容逻辑，在该逻辑中会赋值nextTable属性
                transfer(tab, null);
            s = sumCount();
        }
    }
}
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//x:累加值  wasUncontended: false 表示已经进行过CAS操作并且失败了
private final void fullAddCount(long x, boolean wasUncontended) {
    int h;
    //计算数组下标，ThreadLocalRandom.getProbe()同一个线程调用会得到相同的随机数
    if ((h = ThreadLocalRandom.getProbe()) == 0) {
        ThreadLocalRandom.localInit();      // force initialization
        h = ThreadLocalRandom.getProbe();
        wasUncontended = true;
    }
    boolean collide = false;                // True if last slot nonempty
    for (;;) {
        CounterCell[] as; CounterCell a; int n; long v;
        //当counterCells数组不为空时
        if ((as = counterCells) != null && (n = as.length) > 0) {
            //当对应index的CounterCell对象 == null时
            if ((a = as[(n - 1) & h]) == null) {
                //并且cellsBusy状态位为0时
                if (cellsBusy == 0) {
                    //初始化CounterCell对象
                    CounterCell r = new CounterCell(x); // Optimistic create
                    //通过CAS设置cellsBusy状态位
                    if (cellsBusy == 0 &&
                        U.compareAndSwapInt(this, CELLSBUSY, 0, 1)) {
                        boolean created = false;
                        try {
                            CounterCell[] rs; int m, j;
                            //若获得cellsBusy锁时，再进行doubleCheck
                            if ((rs = counterCells) != null &&
                                (m = rs.length) > 0 &&
                                rs[j = (m - 1) & h] == null) {
                                //赋值对象到数组中
                                rs[j] = r;
                                //设置创建状态
                                created = true;
                            }
                        } finally {
                            //重置锁状态位
                            cellsBusy = 0;
                        }
                        //创建状态成功时，跳出循环
                        if (created)
                            break;
                        //否则重新进入循环
                        continue;           // Slot is now non-empty
                    }
                }
                collide = false;
            }
            //CAS操作已经失败过了，则设置它为true，后续的重新循环就不走这个分支了
            else if (!wasUncontended)       // CAS already known to fail
                wasUncontended = true;      // Continue after rehash
            //对当前的CounterCell对象进行cas操作
            else if (U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))
                break;
            //当数组和当前对象不符（有其他线程扩容过）或者大于CPU核心数，则把扩容标志位设置成false
            //目的是用来防止无限次扩容
            else if (counterCells != as || n >= NCPU)
                collide = false;            // At max size or stale
            //CAS失败或者cellsBusy被占用繁忙时，第一次循环会先进行重新计算index下标
            //当第二次循环依旧失败时，走到这个逻辑时，则设置扩容标志位等于true
            else if (!collide)
                collide = true;
            //第三次循环进来时，当扩容标志位等于ture时，进行CAS加锁并且扩容
            else if (cellsBusy == 0 &&
                     U.compareAndSwapInt(this, CELLSBUSY, 0, 1)) {
                try {
                    if (counterCells == as) {// Expand table unless stale
                        //数组扩容一倍
                        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
            }
            //根据现有的下标重新计算一个新的下标并赋值到 h 上
            h = ThreadLocalRandom.advanceProbe(h);
        }
        //如果counterCells数组没有初始化，则对cellsBusy进行CAS赋值，类似于Lock状态位
        else if (cellsBusy == 0 && counterCells == as &&
                 U.compareAndSwapInt(this, CELLSBUSY, 0, 1)) {
            boolean init = false;
            try {                           // Initialize table
                //doubleCheck，判断依旧没初始化
                if (counterCells == as) {
                    //初始化CounterCell数组，赋值长度 = 2
                    CounterCell[] rs = new CounterCell[2];
                    //创建下标index = 1的CounterCell对象
                    rs[h & 1] = new CounterCell(x);
                    counterCells = rs;
                    //设置初始化成功标志位
                    init = true;
                }
            } finally {
                //初始化成功，重置状态位
                cellsBusy = 0;
            }
            //跳出死循环
            if (init)
                break;
        }
        //不满足上述所有分支时，或者多线程竞争cellsBusy失败时，就CAS竞争baseCount
        else if (U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, v = baseCount, v + x))
            break;                          // Fall back on using base
    }
}
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//用该对象占用在数组上，表示这个位置正在扩容
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;
    }
}
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//在putval中，有一个分值逻辑代码是这样的，表示如果当前的f.hash == MOVED时，则进行帮助扩容逻辑
//也就是说，在putval的过程中，如果数组中的元素类型是ForwardingNode，则代表它正在扩容
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
    tab = helpTransfer(tab, f);
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//多线程进行扩容操作
final Node<K,V>[] helpTransfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V> f) {
    Node<K,V>[] nextTab; int sc;
    //判断数组元素类型，并且扩容数组nextTab是否产生
    if (tab != null && (f instanceof ForwardingNode) &&
        (nextTab = ((ForwardingNode<K,V>)f).nextTable) != null) {
        int rs = resizeStamp(tab.length);
        while (nextTab == nextTable && table == tab &&
               (sc = sizeCtl) < 0) {
            if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
                sc == rs + MAX_RESIZERS || transferIndex <= 0)
                break;
            //CAS对cs进行加1，sc在扩容时会被设置成一个负数，来一个线程扩容，该值就会加1
            if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1)) {
                transfer(tab, nextTab);
                break;
            }
        }
        return nextTab;
    }
    return table;
}
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//tab 原数组  , nextTab 新数组
//这里的扩容逻辑是从右往左，多线程并发扩容，每个线程依次获取某段长度=stride的数据进行扩容迁移
private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
    int n = tab.length, stride;
    //计算扩容的步长，多线程情况下，每个线程拾取相对步长的元素进行迁移，并发扩容
    if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
        stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
    //如果新数组等于null，则初始化新数组
    if (nextTab == null) {            // initiating
        try {
            //扩容一倍长度的数组对象
            @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;
        }
        //赋值到nextTable属性上
        nextTable = nextTab;
        //待迁移的数组长度
        transferIndex = n;
    }
    int nextn = nextTab.length;
    //创建一个标识正在扩容的对象
    ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
    //标记当前线程是否具备继续往左进行数组元素迁移的能力（false表示正在迁移中）
    boolean advance = true;
    //标记当前线程是否已经完成了它自身所能够涉及到的数据迁移（我向左找不到了）
    boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
    for (int i = 0, bound = 0;;) {
        Node<K,V> f; int fh;
        while (advance) {
            int nextIndex, nextBound;
            //如果右下标大于左下标（表示有待迁移的数据,右下标自减一直缩），或者当前线程已经完成了扩容迁移
            if (--i >= bound || finishing)
                advance = false;
            //赋值nextIndex，并且判断是否有待处理的数组元素，若没有，则设置 i = -1
            else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
                i = -1;
                advance = false;
            }
            //CAS修改待迁移的数组长度，假设 transferIndex = 4， stride = 2的话
            else if (U.compareAndSwapInt
                     (this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
                      //计算该线程的应该负责迁移数组元素的起始下标 通过计算得到 4 - 2 = 2
                      nextBound = (nextIndex > stride ?
                                   nextIndex - stride : 0))) {
                //表示当前线程需要负责的起始下标，若CAS成功，则赋值到bound = 2
                bound = nextBound;
                //表示当前线程需要负责的结束下标 4 - 1 = 3，所以最终该线程负责[2,3]区域
                i = nextIndex - 1;
                //获得待负责的区域了，设置状态false
                advance = false;
            }
        }
        //当上文逻辑判断没有待处理的数组元素时，i = -1 ，会进入当前分支
        if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
            int sc;
            //当完成迁移了
            if (finishing) {
                nextTable = null;
                //将新的数组设置到旧的数组属性上
                table = nextTab;
                //重新设置扩容阈值
                sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
                return;
            }
            //当前线程执行完扩容操作，对sc进行自减
            if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
                //判断当前的sc和之前计算的sc是否相等，若不等则有其他线程还在进行扩容操作，扩容还没完成
                if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
                    return;
                //若相等，则表示所有线程都已经扩容完成，设置完成标识位
                finishing = advance = true;
                i = n; // recheck before commit
            }
        }
        //如果当前位置的元素 == null
        else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
            //将ForwardingNode设置到 旧数组tab上，其他线程访问时判断是该对象类型，则会帮助扩容
            advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
        //若当前位置已经被迁移过了
        else if ((fh = f.hash) == MOVED)
            advance = true; // already processed
        else {
            //锁数组的头结点
            synchronized (f) {
                //doubleCheck
                if (tabAt(tab, i) == f) {
                    Node<K,V> ln, hn;
                    //链表的扩容逻辑，和JDK1.7的ConcurrentHashMap迁移一样
                    if (fh >= 0) {
                        int runBit = fh & n;
                        Node<K,V> lastRun = f;
                        for (Node<K,V> p = f.next; p != null; p = p.next) {
                            int b = p.hash & n;
                            if (b != runBit) {
                                runBit = b;
                                lastRun = p;
                            }
                        }
                        if (runBit == 0) {
                            ln = lastRun;
                            hn = null;
                        }
                        else {
                            hn = lastRun;
                            ln = null;
                        }
                        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);
                        //把旧数组的上的元素改成fwd对象
                        setTabAt(tab, i, fwd);
                        //设置true，继续往左走
                        advance = true;
                    }
                    //红黑树迁移逻辑，和JDK1.8的HashMap一样
                    else if (f instanceof TreeBin) {
                        TreeBin<K,V> t = (TreeBin<K,V>)f;
                        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;
                                loTail = p;
                                ++lc;
                            }
                            else {
                                if ((p.prev = hiTail) == null)
                                    hi = p;
                                else
                                    hiTail.next = p;
                                hiTail = p;
                                ++hc;
                            }
                        }
                        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);
                        //把旧数组的上的元素改成fwd对象
                        setTabAt(tab, i, fwd);
                        //设置true，继续往左走
                        advance = true;
                    }
                }
            }
        }
    }
}

分析完添加元素和累加计数的分治方法之后，再看看统计元素大小的size方法：

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public int size() {
    long n = sumCount();
    return ((n < 0L) ? 0 :
            (n > (long)Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE :
            (int)n);
}
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//baseCount + CounterCell[] 的数据，累加起来就是总的Size
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;
}

“本篇文章主要摘自参考资料”