在使用HashMap时在多线程情况下扩容会出现CPU接近100%的情况，因为hashmap并不是线程安全的，通常我们可以使用在java体系中古老的hashtable类，该类基本上所有的方法都采用synchronized进行线程安全的控制，可想而知，在高并发的情况下，每次只有一个线程能够获取对象监视器锁，这样的并发性能的确不令人满意。
相对于hashmap来说，ConcurrentHashMap就是线程安全的map，其中利用了锁分段的思想提高了并发度。
ConcurrentHashMap在JDK1.6的版本网上资料很多，有兴趣的可以去看看。
JDK 1.6版本关键要素：
而到了JDK 1.8的ConcurrentHashMap就有了很大的变化，光是代码量就足足增加了很多。1.8版本舍弃了segment，并且大量使用了synchronized，以及CAS无锁操作以保证ConcurrentHashMap操作的线程安全性。至于为什么不用ReentrantLock而是Synchronzied呢？实际上，synchronzied做了很多的优化，包括偏向锁，轻量级锁，重量级锁，可以依次向上升级锁状态，但不能降级，因此，使用synchronized相较于ReentrantLock的性能会持平甚至在某些情况更优，具体的性能测试可以去网上查阅一些资料。另外，底层数据结构改变为采用数组+链表+红黑树的数据形式。
关键属性
table
volatile Node<K,V>[] table:
装载Node的数组，作为ConcurrentHashMap的数据容器，采用懒加载的方式，直到第一次插入数据的时候才会进行初始化操作，数组的大小总是为2的幂次方。
nextTable
volatile Node<K,V>[] nextTable;
扩容时使用，平时为null，只有在扩容的时候才为非null
sizeCtl
volatile int sizeCtl;
该属性用来控制table数组的大小，根据是否初始化和是否正在扩容有几种情况：
当值为负数时：如果为-1表示正在初始化，如果为-N则表示当前正有N-1个线程进行扩容操作；
当值为正数时：如果当前数组为null的话表示table在初始化过程中，sizeCtl表示为需要新建数组的长度；
若已经初始化了，表示当前数据容器（table数组）可用容量也可以理解成临界值（插入节点数超过了该临界值就需要扩容），具体指为数组的长度n 乘以 加载因子loadFactor；
当值为0时，即数组长度为默认初始值。
sun.misc.Unsafe U
在ConcurrentHashMapde的实现中可以看到大量的U.compareAndSwapXXXX的方法去修改ConcurrentHashMap的一些属性。这些方法实际上是利用了CAS算法保证了线程安全性，这是一种乐观策略，假设每一次操作都不会产生冲突，当且仅当冲突发生的时候再去尝试。而CAS操作依赖于现代处理器指令集，通过底层CMPXCHG指令实现。CAS(V,O,N)核心思想为：
若当前变量实际值V与期望的旧值O相同，则表明该变量没被其他线程进行修改，因此可以安全的将新值N赋值给变量；若当前变量实际值V与期望的旧值O不相同，则表明该变量已经被其他线程做了处理，此时将新值N赋给变量操作就是不安全的，在进行重试。
而在大量的同步组件和并发容器的实现中使用CAS是通过sun.misc.Unsafe类实现的，该类提供了一些可以直接操控内存和线程的底层操作，可以理解为java中的“指针”。
关键内部类
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
volatile V val;
volatile Node<K,V> next;
......
}
static final class TreeNode<K,V> extends Node<K,V> {
TreeNode<K,V> parent; // red-black tree links
TreeNode<K,V> left;
TreeNode<K,V> right;
TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion
boolean red;
......
}
static final class TreeBin<K,V> extends Node<K,V> {
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
......
}
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;
}
.....
}
ConcurrentHashMap结构
ConcurrentHashMap是一个哈希桶数组，如果不出现哈希冲突的时候，每个元素均匀的分布在哈希桶数组中。当出现哈希冲突的时候，是标准的链地址的解决方式，将hash值相同的节点构成链表的形式，称为“拉链法”，另外，在1.8版本中为了防止拉链过长，当链表的长度大于8的时候会将链表转换成红黑树。table数组中的每个元素实际上是单链表的头结点或者红黑树的根节点。当插入键值对时首先应该定位到要插入的桶，即插入table数组的索引i处。
怎样计算得出索引i呢？当然是根据key的hashCode值。
我们知道对于一个hash表来说，hash值分散的不够均匀的话会大大增加哈希冲突的概率，从而影响到hash表的性能。因此通过spread方法进行了一次重hash从而大大减小哈希冲突的可能性。spread方法为：
static final int spread(int h) {
return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS;
}
该方法主要是将key的hashCode的低16位于高16位进行异或运算，这样不仅能够使得hash值能够分散能够均匀减小hash冲突的概率，另外只用到了异或运算，在性能开销上也能兼顾，做到平衡的trade-off。
这里重点来介绍ConcurrentHashMap的putVal()方法，以大体明白整体结构和运作方式。
/** Implementation for put and putIfAbsent */
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
//1. 计算key的hash值
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
//2. 如果当前table还没有初始化先调用initTable方法将tab进行初始化
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();
//3. tab中索引为i的位置的元素为null，则直接使用CAS将值插入即可
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
//4. 当前正在扩容
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
//5. 当前为链表，在链表中插入新的键值对
if (fh >= 0) {
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)
e.val = value;
break;
}
Node<K,V> pred = e;
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
// 6.当前为红黑树，将新的键值对插入到红黑树中
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;
}
}
}
}
// 7.插入完键值对后再根据实际大小看是否需要转换成红黑树
if (binCount != 0) {
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
//8.对当前容量大小进行检查，如果超过了临界值（实际大小*加载因子）就需要扩容
addCount(1L, binCount);
return null;
}
简单总结步骤就是：
从整体而言，为了解决线程安全的问题，ConcurrentHashMap使用了synchronzied和CAS的方式。
在上面我们提及到在ConcurrentHashMap中会大量使用CAS修改它的属性和一些操作。因此，在理解ConcurrentHashMap的方法前我们需要了解下面几个常用的利用CAS算法来保障线程安全的操作。
注意体会sun.misc.Unsafe U的CAS用法。
tabAt
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);
}
该方法用来获取table数组中索引为i的Node元素。
casTabAt
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);
}
利用CAS操作设置table数组中索引为i的元素。
setTabAt
static final <K,V> void setTabAt(Node<K,V>[] tab, int i, Node<K,V> v) {
U.putObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, v);
}
该方法用来设置table数组中索引为i的元素。