ConcurrentHashMap底层具体实现知道吗？实现原理是什么
从这三个方面来回答：
- ConcurrentHashMap 的整体架构
- ConcurrentHashMap 的基本功能
- ConcurrentHashMap 在性能方面的优化
ConcurrentHashMap 的整体架构
这个是 ConcurrentHashMap 在 JDK1.8 中的存储结构，它是由数组、单向链表、红黑树组成. 当我们初始化一个ConcurrentHashMap实例时,默认会初始化一个长度为16的数组。由于ConcurrentHashMap的核心仍然是 hash 表,所以必然会存在 hash 冲突问题.ConcurrentHashMap 采用链式寻址法来解决 hash 冲突。.当 hash 冲突比较多的时候，会造成链表长度较长，这种情况会使得ConcurrentHashMap 中数据元素的查询复杂度变成 O(n)。因此在 JDK1.8 中，引入了红黑树的机制。当数组长度大于 64 并且链表长度大于等于 8 的时候，单项链表就会转换为红黑树。另外，随着 ConcurrentHashMap 的动态扩容，一旦链表长度小于 8，红黑树会退化成单向链表
ConcurrentHashMap 的基本功能
ConcurrentHashMap 本质上是一个 HashMap，因此功能和 HashMap 一样，但是CocurrentHash
Map 在 HashMap 的基础上，提供了并发安全的实现。并发安全的主要实现是通过对指定的 Node节点加锁，来保证数据更新的安全性。
ConcurrentHashMap 在性能方面做的优化
如果在并发性能和数据安全性之间做好平衡，在很多地方都有类似的设计，比如 cpu的三级缓存、mysql 的 buffer_pool、Synchronized 的锁升级等等。ConcurrentHashMap 也做了类似的优化，主要体现在以下几个方面：
- 在 JDK1.8 中，ConcurrentHashMap 锁的粒度是数组中的某一个节点，而在JDK1.7，锁定的是 Segment，锁的范围要更大，因此性能上会更低。
- 引入红黑树，降低了数据查询的时间复杂度，红黑树的时间复杂度是 O(logn)。
- 当数组长度不够时，ConcurrentHashMap 需要对数组进行扩容，在扩容的实现上，ConcurrentHashMap 引入了多线程并发扩容的机制，简单来说就是多个线程对原始数组进行分片后，每个线程负责一个分片的数据迁移，从而提升了扩容过程中数据迁移的效率。
- ConcurrentHashMap 中有一个 size()方法来获取总的元素个数，而在多线程并发场景中，在保证原子性的前提下来实现元素个数的累加，性能是非常低的。ConcurrentHashMap 在这个方面的优化主要体现在两个点：
- 当线程竞争不激烈时，直接采用 CAS 来实现元素个数的原子递增。
- 如果线程竞争激烈，使用一个数组来维护元素个数，如果要增加总的元素个数，则直接从数组中随机选择一个，再通过 CAS 实现原子递增。它的核心思想是引入了数组来实现对并发更新的负载。
