ConcurrentHashMap使用了锁分离技术, 使用了多个锁来控制对hash表的不同部分进行的修改。使用段(Segment)来表示这些不同的部分，每个段其实就是一个小的hash table，它们有自己的锁。只要多个修改操作发生在不同的段上，它们就可以并发进行。
有些方法需要跨段，比如size()和containsValue()，它们可能需要锁定整个表而而不仅仅是某个段，这需要按顺序锁定所有段，操作完毕后，又按顺序释放所有段的锁。
段数组是final的，并且其成员变量实际上也是final的。确保不会出现死锁，因为获得锁的顺序是固定的。
ConcurrentHashMap完全允许多个读操作并发进行，读操作并不需要加锁。HashMap中的实现，如果允许可以在hash链的中间添加或删除元素，读操作不加锁将得到不一致的数据。
Segment继承了ReentrantLock，表明每个segment都可以当做一个锁。
final Segment<K,V>[] segments;
static final class HashEntry<K,V> {
final K key;
final int hash;
volatile V value;
final HashEntry<K,V> next;
}
除了value不是final的，其它值都是final的，这意味着不能从hash链的中间或尾部添加或删除节点，因为这需要修改next 引用值，而next也是final的，所有的节点的修改只能从头部开始。
确保读操作能够看到最新的值，将value设置成volatile，这避免了加锁（弱同步）。
默认情况下内部按并发级别为16来创建。对于每个segment的容量，默认情况也是16。
每个段hash槽的的个数都是2^n。
对hash链进行遍历不需要加锁的原因在于链指针next是final的。
通过对count变量的协调机制，get能读取到几乎最新的数据，虽然可能不是最新的。要得到最新的数据，只有采用完全的同步。
每个HashEntry中的next也是final的，没法对链表最后一个元素增加一个后续entry所以新增一个entry的实现方式只能通过头结点来插入了。如下图所示：
Segment中的get方法：
V get(Object key, int hash) {
//segment中存在entry的个数
// count它使用了volatile来修改
//每次判断count变量的时候，即使恰好其他线程改变了segment也会体现出来
if (count != 0) { // ①注意这里
HashEntry<K,V> e = getFirst(hash); 得到头节点
while (e != null) {
if (e.hash == hash && key.equals(e.key)) {
V v = e.value;
if (v != null) //②注意这里
return v;
//需要重新检查
return readValueUnderLock(e); // recheck
}
e = e.next;
}
}
return null;
}
以上代码中没有使用锁来同步，只是判断获取的entry的value是否为null，为null时才使用加锁的方式再次去获取。
get代码的①和②之间，另一个线程新增了一个entry，如果另一个线程新增的这个entry又恰好是我们要get的，这事儿就比较微妙了。
newEntry对象是通过 new HashEntry(K k , V v, HashEntry next) 来创建的。如果另一个线程刚好new 这个对象时，当前线程来get它。因为没有同步，就可能会出现当前线程得到的newEntry对象是一个没有完全构造好的对象引用。所以才需要判断一下：if (v != null) 如果确实是一个不完整的对象，则使用锁的方式再次get一次。
有没有可能会put进一个value为null的entry？ 不会的，已经做了检查，这种情况会抛出异常。
假设我们的链表元素是：e1-> e2 -> e3 -> e4 我们要删除 e3这个entry，因为HashEntry中next的不可变，所以我们无法直接把e2的next指向e4，而是将要删除的节点之前的节点复制一份，形成新的链表。
ConcurrentHashMap的迭代器不是Fast-Fail的方式，所以在迭代的过程中别其他线程添加/删除了元素，不会抛出异常，也不能体现出元素的改动。