ConcurrentHashMap源码

java.util.concurrent.ConcurrentHashMap
ConcurrentHashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
    implements ConcurrentMap<K,V>, Serializable {

• 设计首要目的：维护并发可读性（get、迭代相关）；次要目的：使空间消耗比HashMap相同或更好，且支持多线程高效率的初始插入（empty table）。
• HashTable线程安全，但采用synchronized，多线程下效率低下。线程1put时，线程2无法put或get。
• CAS算法；unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update); CAS(Compare And Swap)，意思是如果valueOffset位置包含的值与expect值相同，则更新valueOffset位置的值为update，并返回true，否则不更新，返回false。
• 与Java8的HashMap有相通之处，底层依然由“数组”+链表+红黑树；
• 底层结构存放的是TreeBin对象，而不是TreeNode对象；
• CAS作为知名无锁算法，那ConcurrentHashMap就没用锁了么？当然不是，hash值相同的链表的头结点还是会synchronized上锁。

  

1.类变量&常量

private static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;        //最大容量
private static final int DEFAULT_CAPACITY = 16;             //默认容量

//最大数组长度，被toArray等方法调用
static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;

//默认的并发级别，保证构造map时初始容量不小于concurrencyLevel。
仅为了兼容旧版本，jdk8中未使用
private static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;

private static final float LOAD_FACTOR = 0.75f; //默认装载因子

//链表转红黑树最大长度，且table容量大于64才会发生装换操作
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;   //红黑树退化成链表

//大于等于DEFAULT_CAPACITY，每一步转换所需要重新回收的最少步数
private static final int MIN_TRANSFER_STRIDE = 16;
private static int RESIZE_STAMP_BITS = 16; //用于size控制的bit数

//用于size控制的最大bit数
private static final int MAX_RESIZERS = (1 << (32 - RESIZE_STAMP_BITS)) - 1;

//用于记录size控制的位移数
private static final int RESIZE_STAMP_SHIFT = 32 - RESIZE_STAMP_BITS;

//hash运算的相关标志位
static final int MOVED     = -1; // hash for forwarding nodes
static final int TREEBIN   = -2; // hash for roots of trees
static final int RESERVED  = -3; // hash for transient reservations
static final int HASH_BITS = 0x7fffffff; // usable bits of normal node hash
static final int NCPU = Runtime.getRuntime().availableProcessors(); //可用处理器个数

//存储节点的表，大小总是2的幂，且第一次插入元素时才会初始化
transient volatile Node<K,V>[] table;   

//下一张可用表，只在扩容操作时使用
private transient volatile Node<K,V>[] nextTable;

//实际上保存的是hashmap中的元素个数，利用CAS锁进行更新，但它并不用返回当前hashmap的元素个数
private transient volatile long baseCount;

/* 控制标识符，负数代表正在进行初始化或扩容操作
-1代表正在初始化
-N 表示有N-1个线程正在进行扩容操作
正数或0代表hash表还没有被初始化，这个数值表示初始化或下一次进行扩容的大小，
类似于扩容阈值。它的值始终是当前ConcurrentHashMap容量的0.75倍，这与loadfactor相对应。
实际容量>=sizeCtl，则扩容。*/
private transient volatile int sizeCtl;

private transient volatile int transferIndex;//下一次扩容时调整的位置(+1)

//自旋锁（通过CAS锁定）时，调整大小和/或创建CounterCells类时使用
private transient volatile int cellsBusy;

//CounterCells类的数组，大小为2的幂
private transient volatile CounterCell[] counterCells;

//View视图类
private transient KeySetView<K,V> keySet;
private transient ValuesView<K,V> values;
private transient EntrySetView<K,V> entrySet;

//Unsafe的相关操作,unsafe静态块控制其修改行为。
//Unsafe类用于执行低级别、不安全操作的方法集合。

private static final sun.misc.Unsafe U;
private static final long SIZECTL;
private static final long TRANSFERINDEX;
private static final long BASECOUNT;
private static final long CELLSBUSY;
private static final long CELLVALUE;
private static final long ABASE;
private static final int ASHIFT;

static {
    try {
        U = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();
        Class<?> k = ConcurrentHashMap.class;
        SIZECTL = U.objectFieldOffset
            (k.getDeclaredField("sizeCtl"));
        TRANSFERINDEX = U.objectFieldOffset
            (k.getDeclaredField("transferIndex"));
        BASECOUNT = U.objectFieldOffset
            (k.getDeclaredField("baseCount"));
        CELLSBUSY = U.objectFieldOffset
            (k.getDeclaredField("cellsBusy"));
        Class<?> ck = CounterCell.class;
        CELLVALUE = U.objectFieldOffset
            (ck.getDeclaredField("value"));
        Class<?> ak = Node[].class;
        ABASE = U.arrayBaseOffset(ak);
        int scale = U.arrayIndexScale(ak);
        if ((scale & (scale - 1)) != 0)
            throw new Error("data type scale not a power of two");
        ASHIFT = 31 - Integer.numberOfLeadingZeros(scale);
    } catch (Exception e) {
        throw new Error(e);
    }
}

2.构造函数

//无参构造方法，默认初始容量(16)、加载因子(0.75)和concurrencyLevel (16) 的新的map
    public ConcurrentHashMap() {
    }

    //有容量的构造函数，
    public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {
        if (initialCapacity < 0)
            throw new IllegalArgumentException();
        int cap = ((initialCapacity >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ?
                   MAXIMUM_CAPACITY :
                   //最接近该容量的2的幂
                   tableSizeFor(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1));
        this.sizeCtl = cap; //初始化
    }

    //带有容器的构造类，将容器内元素全部put进map中
    public ConcurrentHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
        this.sizeCtl = DEFAULT_CAPACITY;
        putAll(m);
    }

    //带有初始容量、加载因子的构造器，其concurrencyLevel为1
    public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
        this(initialCapacity, loadFactor, 1);
    }

    //带有初始容量、加载因子和并发级别(能够同时更新ConccurentHashMap
    //且不产生锁竞争的最大线程数)。
    //其最终容量为initialCapacity的最接近的2的幂
    public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
                             float loadFactor, int concurrencyLevel) {
        if (!(loadFactor > 0.0f) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
            throw new IllegalArgumentException();
        if (initialCapacity < concurrencyLevel)   // Use at least as many bins
            initialCapacity = concurrencyLevel;   // as estimated threads
        long size = (long)(1.0 + (long)initialCapacity / loadFactor);
        int cap = (size >= (long)MAXIMUM_CAPACITY) ?
            MAXIMUM_CAPACITY : tableSizeFor((int)size);
        this.sizeCtl = cap;
    }

3.内部类

Node<K,V> implements Map.Entry<K,V>：<K,V>的实体类，只有get()方法，无set()方法。
有以下属性：
    final int hash;
    final K key;
    volatile V val; //volatile属性，保证可见性
    volatile Node<K,V> next;
    以及相应的构造方法:
    Node(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
        this.hash = hash;
        this.key = key;
        this.val = val;
        this.next = next;
    }
    和equals&hashcode和get方法
    以及find方法，用于辅助map.get()，给出指定结点的key值和hash值找到对应的节点:
    Node<K,V> find(int h, Object k) {
        Node<K,V> e = this;
        if (k != null) {
            do {
                K ek;
                if (e.hash == h &&
                    ((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
        return null;
    }

MapEntry<K,V> implements Map.Entry<K,V>：
可以被导出，即可以根据该类来对map进行相应操作。有以下属性:
    final K key; // non-null
    V val;       // non-null
    final ConcurrentHashMap<K,V> map;
    equals、hashcode、toString等方法，以及带参数的构造方法
    以及getKey、getValue、setValue等方法

Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable:
相比早期版本，该类现在只用于序列化和反序列化
    private static final long serialVersionUID = 2249069246763182397L;
    final float loadFactor;
    Segment(float lf) { this.loadFactor = lf; }

Traverser：主要用于遍历，其子类有BaseIterator、KeySpliterator、
ValueSpliterator、EntrySpliterator四个类。
BaseIterator用于遍历，其它3个用于对键、值、实体的划分。
BaseIterator又有三个子类，KeyIterator、ValueIterator和EntryIterator
分别用于键、值和实体的遍历操作

ForwardingNode ：一个用于连接两个table的节点类。它包含一个nextTable指针，用于指向下一张表。
而且这个节点的key value next指针全部为null，它的hash值为-1。
这里面定义的find的方法是从nextTable里进行查询节点，而不是以自身为头节点进行查找

CollectionView<K,V,E> implements Collection<E>, java.io.Serializable：
CollectionView抽象类主要定义了视图操作，其子类KeySetView、ValueSetView、
EntrySetView分别表示键视图、值视图、键值对视图。对视图均可以进行操作。

CounterCell类，分发计数

TreeBin类、TreeNode类，用于辅助红黑树的构建，这些结点包装成TreeNode放在
TreeBin对象中，由TreeBin完成对红黑树的包装

4.重要函数

1.重要的原子操作
    //ASHITF等同于private static final
    //查找指定位置i在tab表的节点
    static final <K,V> Node<K,V> tabAt(Node<K,V>[] tab, int i) {
        return (Node<K,V>)U.getObjectVolatile(tab, ((long)i<<ASHIFT) + ABASE);
    }

    //执行CAS操作，比较c和tab[i]的值，若相同，则tab[i]=v
    static final <K,V> boolean casTabAt(Node<K,V>[] tab, int i,
                                        Node<K,V> c, Node<K,V> v) {
        return U.compareAndSwapObject(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, c, v);
    }

    //另tab[i]=v,仅在上锁区被调用
    static final <K,V> void setTabAt(Node<K,V>[] tab, int i, Node<K,V> v) {
        U.putObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, v);
    }

2.作用等同于HashMap的hash()方法,只不过这个方法传递进来的参数直接是key的hashcode
    static final int spread(int h) {
        return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS;
    }

3.初始化表函数initTable
对于table的大小，会根据sizeCtl的值进行设置。只在第一次添加元素时才会初始化
如果没有设置szieCtl的值，那么默认生成的table大小为16；
否则，会根据sizeCtl的大小设置table大小。
    private final Node<K,V>[] initTable() {
        Node<K,V>[] tab; int sc;
        while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
            if ((sc = sizeCtl) < 0) //若sizeCtl<0，则丧失线程占有
                Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
            //CAS操作，将sizeCtl设置成-1，表示该线程正在初始化
            else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
                try {
                    //若表长度为0
                    if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
                        //判断sizeCtl是否大于0，是则容量为sc，不是则用默认容量16
                        int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
                        @SuppressWarnings("unchecked")
                        Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
                        table = tab = nt;
                        //sc=n*(3/4)
                        sc = n - (n >>> 2);
                    }
                } finally {
                    //sizeCtl变成0.75*（table.length-1）
                    sizeCtl = sc;
                }
                break;
            }
        }
        return tab;
    }

4.treeifBin，由链表转成红黑树
    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); //若表容量小于64，则只扩容不变换
            else if ((b = tabAt(tab, index)) != null && b.hash >= 0) {
                synchronized (b) {
                    if (tabAt(tab, index) == b) {
                        TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
                        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)
                                hd = p;
                            else
                                tl.next = p;
                            tl = p;
                        }
                        setTabAt(tab, index, new TreeBin<K,V>(hd));
                    }
                }
            }
        }
    }

5.put函数,不同于HashMap，其key和value均不能为null

    public V put(K key, V value) {
        return putVal(key, value, false);
    }

    public V putIfAbsent(K key, V value) {
        return putVal(key, value, true);
    }

    public void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m) {
        tryPresize(m.size());   //预扩容表的大小
        for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet())
            putVal(e.getKey(), e.getValue(), false);
    }

    //put和putIfAbsent的方法实现
    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;;) {   //tab为新表，无限循环，直到插入成功或失败
            Node<K,V> f;
            int n, i, fh;
            if(tab == null||(n = tab.length) == 0)  //若表为null或长度为0(lazy init）
                tab = initTable();  //对表进行初始化

            //使用h&(tab.length-1),可以计算出该元素在tab中的位置
            else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
                if (casTabAt(tab, i, null,
                             new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
                    break;                   // CAS操作，若为null，则用新Node替换,不需要加锁
            }
            else if ((fh = f.hash) == MOVED)    //MOVED=-1，检测到正在扩容
                tab = helpTransfer(tab, f); //帮助其扩容
            else {      //添加元素进tab
                V oldVal = null;
                synchronized (f) {  //对tab的相应位置的头结点加锁
                    if (tabAt(tab, i) == f) {
                        if (fh >= 0) {  //表示为链表头结点
                            binCount = 1;
                            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)  //判断是否是若存在则替换
                                        e.val = value;
                                    break;
                                }
                                Node<K,V> pred = e;
                                if ((e = e.next) == null) {     //链表尾部直接插入
                                    pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
                                                              value, null);
                                    break;
                                }
                            }
                        }
                        else if (f instanceof TreeBin) {    //表示为树节点
                            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) {
                //若节点数已经大于8，且最大容量大于64，则转成树
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
                        treeifyBin(tab, i);
                    if (oldVal != null)
                        return oldVal;
                    break;
                }
            }
        }
        addCount(1L, binCount); //增加binCount的值
        return null;
    }

6.addCount方法，将binCount+1，用于将元素个数加1
    private final void addCount(long x, int check) {
        CounterCell[] as; long b, s;
        //利用CAS方法更新baseCount的值
        if ((as = counterCells) != null ||
            !U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)){
            CounterCell a; long v; int m;
            boolean uncontended = true;
            if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
                (a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
                !(uncontended =
                  U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) {
                fullAddCount(x, uncontended);
                return;
            }
            if (check <= 1)
                return;
            s = sumCount();
        }
        //检测是否需要扩容
        if (check >= 0) {
            Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
            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;
                    //如果已经有其他线程在执行扩容操作
                    if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
                        transfer(tab, nt);
                }
                 //当前线程是唯一的或是第一个发起扩容的线程，此时nextTable=null
                else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
                                             (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
                    transfer(tab, null);
                s = sumCount();
            }
        }
    }

7.helpTransfer方法，调用该方法帮助扩容操作，此时nextTable!=null。
首先拿到这个nextTable对象，调用transfer方法。
当本线程进入扩容方法的时候会直接进入复制阶段。
    final Node<K,V>[] helpTransfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V> f) {
        Node<K,V>[] nextTab; int sc;
        if (tab != null && (f instanceof ForwardingNode) &&
            (nextTab = ((ForwardingNode<K,V>)f).nextTable) != null) {
            int rs = resizeStamp(tab.length);//计算操作校验码
            while (nextTab == nextTable && table == tab &&
                   (sc = sizeCtl) < 0) {
                if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
                    sc == rs + MAX_RESIZERS || transferIndex <= 0)
                    break;
                if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1)) {
                    transfer(tab, nextTab);
                    break;
                }
            }
            return nextTab;
        }
        return table;
    }

8.get方法，根据key来查找value，没有加锁操作，只有CAS操作tabAt
    public V get(Object key) {
        Node<K,V>[] tab;    //新表
        Node<K,V> e, p;
        int n, eh; K ek;
        int h = spread(key.hashCode()); //计算key的hash值
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {    //key在tab上
            //e的hash值在put进tab时已经用spread方法计算出
            if ((eh = e.hash) == h) {
                if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
                    return e.val;
            }
            else if (eh < 0)    //hash值小于0，说明节点在树上，直接查找
                return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
            while ((e = e.next) != null) {
                if (e.hash == h &&
                    ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
                    return e.val;
            }
        }
        return null;
    }

9.transfer方法，扩容方法支持多线程进行扩容操作，而并没有加锁。扩容操作分成两部分。
第一部分是构建一个nextTable,它的容量是原来的两倍，这个操作是单线程完成的。
这个单线程的保证是通过RESIZE_STAMP_SHIFT这个常量经过一次运算来保证的，这个
地方在后面会有提到；
第二个部分就是将原来table中的元素复制到nextTable中，这里允许多线程进行操作。

先来看一下单线程是如何完成的：
它的大体思想就是遍历、复制的过程。
首先根据运算得到需要遍历的次数i，然后利用tabAt方法获得i位置的元素：
如果这个位置为空，就在原table中的i位置放入forwardNode节点，这个也是触发并发扩容的关键点；
如果这个位置是Node节点（fh>=0），如果它是一个链表的头节点，就构造一个反序链表，把他们分别放在nextTable的i和i+n的位置上；
如果这个位置是TreeBin节点（fh<0），也做一个反序处理，并且判断是否需要untreefi，把处理的结果分别放在nextTable的i和i+n的位置上
遍历过所有的节点以后就完成了复制工作，这时让nextTable作为新的table，并且更新sizeCtl为新容量的0.75倍 ，完成扩容。

再看一下多线程是如何完成的：
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
            advance = true;
这段代码表示如果遍历到的节点是forward节点，就向后继续遍历，再加上给节点上锁的机制，就完成了多线程的控制。
多线程遍历节点，处理了一个节点，就把对应点的值set为forward，另一个线程看到forward，就向后遍历。
这样交叉就完成了复制工作。而且还很好的解决了线程安全的问题。

private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
    int n = tab.length, stride;
    if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
        stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
    if (nextTab == null) {            // initiating
        try {
            @SuppressWarnings("unchecked")
            //构建一个新表，长度为原来表的二倍
            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;
        }
        nextTable = nextTab;
        transferIndex = n;
    }
    int nextn = nextTab.length;
    //一个连接点指针，用于标志位
    ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
    boolean advance = true; //并发关键属性，如果为true表示已被该节点处理过
    boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
    for (int i = 0, bound = 0;;) {
        Node<K,V> f; int fh;
        while (advance) {
        //这个while循环体的作用就是在控制--i,可以依次遍历原hash表中的节点
            int nextIndex, nextBound;
            if (--i >= bound || finishing)
                advance = false;
            else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
                i = -1;
                advance = false;
            }
            else if (U.compareAndSwapInt
                     (this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
                      nextBound = (nextIndex > stride ?
                                   nextIndex - stride : 0))) {
                bound = nextBound;
                i = nextIndex - 1;
                advance = false;
            }
        }
        if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
            int sc;
            //若所有节点都完成复制工作,就把nextTab赋值给table，令nextTable=null
            if (finishing) {
                nextTable = null;
                table = nextTab;
                sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);//扩容阈值设置为原来容量的1.5倍
                return;
            }
            //利用CAS方法更新这个扩容阈值
            //在这里面sizectl值减一，说明新加入一个线程参与到扩容操作
            if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
                if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
                    return;
                finishing = advance = true;
                i = n; // recheck before commit
            }
        }
        //如果遍历到的节点为空 则放入ForwardingNode指针
        else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
            advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
        //如果遍历到ForwardingNode节点,说明这个点已经被处理过
        else if ((fh = f.hash) == MOVED)
            advance = true; // already processed
        else {
            synchronized (f) {  //节点上锁
                if (tabAt(tab, i) == f) {
                    Node<K,V> ln, hn;
                    if (fh >= 0) {  //说明是链表节点
                        int runBit = fh & n;
                        Node<K,V> lastRun = f;
                        //构造两个新的链表，一个原链表，一个是原链表的反序
                        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);
                        }
                        //在nextTable的i位置上插入一个链表
                        setTabAt(nextTab, i, ln);
                        //在nextTable的i+n位置上插入另一个链表
                        setTabAt(nextTab, i + n, hn);
                        //在table的i位置上插入forwardNode节点,表示已处理过该节点
                        setTabAt(tab, i, fwd);
                        advance = true;
                    }
                    //对TreeBin对象进行处理,与上面的过程类似
                    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;
                            }
                        }
                        //如果扩容后已经不再需要tree的结构 反向转换为链表结构
                        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);
                        setTabAt(tab, i, fwd);
                        advance = true;
                    }
                }
            }
        }
    }
}

10.size相关操作
只能给出近似值，因为有可能多线程操作，对map的size进行了改变
    public int size() {
        long n = sumCount();
        return ((n < 0L) ? 0 :
                (n > (long)Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE :
                (int)n);
    }  

    //和size方法类似，jdk1.8中用来取代size方法
    public long mappingCount() {
        long n = sumCount();
        return (n < 0L) ? 0L : n;
    }  

    //统计的核心方法
    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; //所有counter的和
            }
        }
        return sum;
    }