jdk8中的ConcurrentHashMap究竟为什么高效？
，我对JDK8中的ConcurrentHashMap进行了深入分析。
ConcurrentHashMap的高效原因
ConcurrentHashMap之所以高效,主要得益于其分段锁和红黑树的设计，从源码层面来看，其高效性主要体现在以下几个方面：
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分段锁策略：
JDK8中摒弃了旧有的分段锁机制,采用了直接使用数组中的数据作为分段锁的策略，这种策略显著降低了锁的粒度，提高了并发性能，ConcurrentHashMap会根据数组长度和当前负载情况，选择合适的分段策略，确保在锁定的过程中只针对数组下标下的数据进行上锁，从而避免了死循环和总体性能较差的问题。
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红黑树的使用：
JDK8中引入了红黑树结构,用于存储数据，当数据量逐渐增大时，红黑树的效率明显优于链表，红黑树通过自平衡操作确保了数据的稳定性和高性能，ConcurrentHashMap在单个数组下标内的数据达到一定量级后会自动转换为红黑树进行存储，这进一步提升了性能。
ConcurrentHashMap的主要方法分析
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哈希值处理与冲突减少：
在put方法中,ConcurrentHashMap通过再次哈希来减少冲突，哈希函数使用了位运算和右移操作来消除高16位的影响，同时获得正整数的hash值，这种处理方式有助于降低冲突概率，提高数据插入的效率。
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初始化与扩容机制：
当ConcurrentHashMap为空时,进行初始化过程，它使用(n - 1) & hash计算数组下标，如果数据指定下标处为null，则直接插入，这体现了CAS（Compare and Swap）算法的引入，它是Java 8中引入的线程安全判断和乐观锁机制。
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数据存储与操作：
在扩容过程中,ConcurrentHashMap不仅考虑了数据插入的性能，还考虑了数据的存储性能，它使用红黑树结构来存储数据，确保了数据的稳定性和高性能，通过判断当hash表还是空的时候调用initTable进行初始化；使用(n - 1) & hash计算数组下标；判断下标内的node是否为空以及是否满足转化为红黑树的条件等操作，都体现了ConcurrentHashMap在数据存储和操作上的高效性。
具体分析
在put方法中的主要方法如下：
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spread(key.hashCode())：此方法的作用是再次哈希，减少冲突，通过无符号右移16位和空位以0补齐的操作，可以有效地降低哈希冲突的概率。
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使用红黑树结构：当数据量逐渐增大时，ConcurrentHashMap会自动将数据转换为红黑树进行存储，这种结构不仅提高了数据的存储性能，还保证了数据的稳定性和高性能。
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判断扩容条件与操作：在扩容过程中，ConcurrentHashMap不仅考虑了数据插入的性能，还考虑了数据的存储性能，它使用cas算法进行线程安全判断和数据扩容的操作。
ConcurrentHashMap之所以性能高,是因为它采用了分段锁和红黑树的设计策略，有效地降低了锁的粒度、提高了数据存储和操作的效率。