总体描述：
concurrentHashmap是为了高并发而实现，内部采用分离锁的设计，有效地避开了热点访问。而对于每个分段，ConcurrentHashmap采用final和内存可见修饰符Volatile关键字（内存立即可见：Java 的内存模型可以保证：某个写线程对 value 域的写入马上可以被后续的某个读线程“看”到。注：并不能保证对volatile变量状态有依赖的其他操作的原子性）
借用某博客对concurrentHashmap对结构图：
不难看出，concurrenthashmap采用了二次hash的方式，第一次hash将key映射到对应的segment，而第二次hash则是映射到segment的不同桶中。
为什么要用二次hash，主要原因是为了构造分离锁，使得对于map的修改不会锁住整个容器，提高并发能力。当然，没有一种东西是绝对完美的，二次hash带来的问题是整个hash的过程比hashmap单次hash要长，所以，如果不是并发情形，不要使用concurrentHashmap。
代码实现：
该数据结构中，最核心的部分是两个内部类，HashEntry和Segment
concurrentHashmap维护一个segment数组，将元素分成若干段（第一次hash）
/** * The segments, each of which is a specialized hash table. */ final Segment<K,V>[] segments;
segments的每一个segment维护一个链表数组
代码：
再来看看构造方法
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
float loadFactor, int concurrencyLevel) {
if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
throw new IllegalArgumentException();
if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS)
concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS;
// Find power-of-two sizes best matching arguments
int sshift = 0;
int ssize = 1;
while (ssize < concurrencyLevel) {
++sshift;
ssize <<= 1;
}
this.segmentShift = 32 - sshift;
this.segmentMask = ssize - 1;
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
int c = initialCapacity / ssize;
if (c * ssize < initialCapacity)
++c;
int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY;
while (cap < c)
cap <<= 1;
// create segments and segments[0]
Segment<K,V> s0 =
new Segment<K,V>(loadFactor, (int)(cap * loadFactor),
(HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap]);
Segment<K,V>[] ss = (Segment<K,V>[])new Segment[ssize];
UNSAFE.putOrderedObject(ss, SBASE, s0); // ordered write of segments[0]
this.segments = ss;
}
代码28行，一旦指定了concurrencyLevel（segments数组大小）便不能改变，这样，一旦threshold超标，rehash真不会影响segments数组，这样，在大并发的情况下，只会影响某一个segment的rehash而其他segment不会受到影响
（put方法都要上锁）
HashEntry
与hashmap类似，concurrentHashmap也采用了链表作为每个hash桶中的元素，不过concurrentHashmap又有些不同
static final class HashEntry<K,V> {
final int hash;
final K key;
volatile V value;
volatile HashEntry<K,V> next;
HashEntry(int hash, K key, V value, HashEntry<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
/**
* Sets next field with volatile write semantics. (See above
* about use of putOrderedObject.)
*/
final void setNext(HashEntry<K,V> n) {
UNSAFE.putOrderedObject(this, nextOffset, n);
}
// Unsafe mechanics
static final sun.misc.Unsafe UNSAFE;
static final long nextOffset;
static {
try {
UNSAFE = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();
Class k = HashEntry.class;
nextOffset = UNSAFE.objectFieldOffset
(k.getDeclaredField("next"));
} catch (Exception e) {
throw new Error(e);
}
}
}
HashEntry的key，hash采用final，可以避免并发修改问题，HashEntry链的尾部是不能修改的，而next和value采用volatile，可以避免使用同步造成的并发性能灾难，新版（jdk1.7）的concurrentHashmap大量使用java Unsafe类提供的原子操作，直接调用底层操作系统，提高性能（这块我也不是特别清楚）
get方法（1.6 vs 1.7）
1.6
V get(Object key, int hash) {
if (count != 0) { // read-volatile
HashEntry<K,V> e = getFirst(hash);
while (e != null) {
if (e.hash == hash && key.equals(e.key)) {
V v = e.value;
if (v != null)
return v;
return readValueUnderLock(e); // recheck
}
e = e.next;
}
}
return null;
}
1.6的jdk采用了乐观锁的方式处理了get方法，在get的时候put方法正在new对象，而此时value并未赋值，这时判断为空则加锁访问
1.7
public V get(Object key) {
Segment<K,V> s; // manually integrate access methods to reduce overhead
HashEntry<K,V>[] tab;
int h = hash(key);
long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;
if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null &&
(tab = s.table) != null) {
for (HashEntry<K,V> e = (HashEntry<K,V>) UNSAFE.getObjectVolatile
(tab, ((long)(((tab.length - 1) & h)) << TSHIFT) + TBASE);
e != null; e = e.next) {
K k;
if ((k = e.key) == key || (e.hash == h && key.equals(k)))
return e.value;
}
}
return null;
}
1.7并没有判断value=null的情况，不知为何
跟同事沟通过，无论是1.6还是1.7的实现，实际上都是一种乐观的方式，而乐观的方式带来的是性能上的提升，但同时也带来数据的弱一致性，如果你的业务是强一致性的业务，可能就要考虑另外的解决办法（用Collections包装或者像jdk6中一样二次加锁获取）
http://ifeve.com/concurrenthashmap-weakly-consistent/
这篇文章可以很好地解释弱一致性问题
put方法
public V put(K key, V value) {
Segment<K,V> s;
if (value == null)
throw new NullPointerException();
int hash = hash(key);
int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject // nonvolatile; recheck
(segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) // in ensureSegment
s = ensureSegment(j);
return s.put(key, hash, value, false);
}
对于put，concurrentHashmap采用自旋锁的方式，不同于1.6的直接获取锁
注：个人理解，这里采用自旋锁可能作者是觉得在分段锁的状态下，并发的可能本来就比较小，并且锁占用时间又并不是特别长，因此自旋锁可以减小线程唤醒和切换的开销
关于hash
private int hash(Object k) {
int h = hashSeed;
if ((0 != h) && (k instanceof String)) {
return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
}
h ^= k.hashCode();
// Spread bits to regularize both segment and index locations,
// using variant of single-word Wang/Jenkins hash.
h += (h << 15) ^ 0xffffcd7d;
h ^= (h >>> 10);
h += (h << 3);
h ^= (h >>> 6);
h += (h << 2) + (h << 14);
return h ^ (h >>> 16);
}
concurrentHashMap采用本身hashcode的同时，采用Wang/Jenkins算法对每位都做了处理，使得发生hash冲突的可能性大大减小（否则效率会很差）
而对于concurrentHashMap，segments的大小在初始时确定，此后不变，而元素所在segments桶序列由hash的高位决定
public V put(K key, V value) {
Segment<K,V> s;
if (value == null)
throw new NullPointerException();
int hash = hash(key);
int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject // nonvolatile; recheck
(segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) // in ensureSegment
s = ensureSegment(j);
return s.put(key, hash, value, false);
}
segmentShift为（32-segments大小的二进制长度）
总结
concurrentHashmap主要是为并发设计，与Collections的包装不同，他不是采用全同步的方式，而是采用非锁get方式，通过数据的弱一致性带来性能上的大幅提升，同时采用分段锁的策略，提高并发能力