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问题1：JDK1.7里有环（扩容时）。并发+链表头插入导致的, 1.8后改为链表尾插入
问题2：数据会覆盖，数据可能丢失。
问题3：其次计数器，也是传统的++，在记录元素个数和HashMap写的次数时，记录不准确。
问题4：数据迁移，扩容，也可能会丢失数据。
回答1：尾插，其次扩容有CAS保证线程安全
回答2：写入数组时，基于CAS保证安全，挂入链表或插入红黑树时，基于synchronized保证安全。
回答3：这里ConcurrentHashMap是采用LongAdder实现的技术，底层还是CAS。（AtomicLong）
回答4：ConcurrentHashMap扩容时，一点基于CAS保证数据迁移不出现并发问题， 其次ConcurrentHashMap还提供了并发扩容的操作。举个例子，数组长度64扩容为128，两个线程同时扩容的话，
线程A领取64-48索引的数据迁移任务，线程B领取47-32的索引数据迁移任务。关键是领取任务时，是基于CAS保证线程安全的。
ConcurrentHashMap是懒加载的机制，而且大多数的框架组件都是懒加载的~
基于CAS来保证初始化线程安全的，这里不但涉及到了CAS去修改sizeCtl的变量去控制线程初始化数据的原子性，同时还使用了DCL，外层判断数组未初始化，中间基于CAS修改sizeCtl，内层再做数组未初始化判断。
4 为什么负载因子是0.75，为什么链表长度到8转为红黑树？
而且ConcurrentHashMap的负载因子不允许修改！
负载因子是0.75从两个方面去解释。
为啥不是0.5，为啥不是1？
0.5：如果负载因子是0.5，数据添加一半就开始扩容了
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优点：hash碰撞少，查询效率高。
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缺点：扩容太频繁，而且空间利用率低。
1：如果负载因子是1，数据添加到数组长度才开始扩容
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优点：扩容不频繁，空间利用率可以的。
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缺点：hash冲突会特别频繁，数据挂到链表上，影响查询效率，甚至链表过长生成红黑树，导致写入的效率也收到影响。
0.75就可以说是一个居中的选择，两个方面都兼顾了。
再聊就是泊松分布，在负载因子是0.75时，根据泊松分布得出，链表长度达到8的概率是非常低的，源码中的标识是0.00000006，生成红黑树的概率特别低。
虽然ConcurrentHashMap引入了红黑树，但是红黑树对于写入的维护成本更高，能不用就不用，HashMap源码的注释也描述了，要尽可能规避红黑树。
至于6退化为链表，是因为满树是7个值，7不退化是为了防止频繁的链表和红黑树转换，这里6退化留下了一个中间值，避免频繁的转换。
put操作太频繁的场景，会造成扩容时期put的阻塞 ？
一般情况下不会造成阻塞。
因为如果在put操作时，发现当前索引位置并没有数据时，正常把数据落到老数组上。
如果put操作时，发现当前位置数据已经被迁移到了新数组，这时无法正常插入，去帮助扩容，快速结束扩容操作，并且重新选择索引位置查询
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当调用putAll方法，查询大量数据时，也可能会造成直接扩容的操作，大量数据是如果插入的数据大于下次扩容的阈值，直接扩容，然后再插入
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扩容的流程：（sizeCtl是一个int类型变量，用于控制初始化和扩容）
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每个扩容的线程都需要基于oldTable的长度计算一个扩容标识戳（避免出现两个扩容线程的数组长度不一致。其次保证扩容标识戳的16位是1，这样左移16位会得到一个负数）
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第一个扩容的线程，会对sizeCtl + 2，代表当前有1个线程来扩容
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除去第一个扩容的线程，其他线程会对sizeCtl + 1，代表现在又来了一个线程帮助扩容
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第一个线程会初始化新数组。
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每个线程会领取迁移数据的任务，将oldTable中的数据迁移到newTable。默认情况下，每个线程每次领取长度为16的迁移数据任务
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当数据迁移完毕时，每个线程再去领取任务时，发现没任务可领了，退出扩容，对sizeCtl - 1。
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最后一个退出扩容的线程，发现-1之后，还剩1，最后一个退出扩容的线程会从头到尾再检查一次，有没有遗留的数据没有迁移走（这种情况基本不发生），检查完之后，再-1，这样sizeCtl扣除完，扩容结束。
这里是基于LongAdder的机制实现，但是并没有直接用LongAdder的引用，而是根据LongAdder的原理写了一个相似度在80%以上的代码，直接使用。
LongAdder使用CAS添加，保证原子性，其次基于分段锁，保证并发性。
7 ConcurrentHashMap的读操作会阻塞嘛？
无论查哪，都不阻塞。
查询数组？ ：第一块就是查看元素是否在数组，在就直接返回。
查询链表？：第二块，如果没特殊情况，就在链表next，next查询即可。
扩容时？：第三块，如果当前索引位置是-1，代表当前位置数据全部都迁移到了新数组，会调用find方法去新数组查询，不管有没有扩容完。
查询红黑树？：如果有一个线程正在写入红黑树，此时读线程还能去红黑树查询吗？因为红黑树为了保证平衡可能会旋转，旋转会换指针，可能会出现问题。所以在转换红黑树时，不但有一个红黑树，还会保留一个双向链表，此时会查询双向链表，不让读线程阻塞。至于如何判断是否有线程在写，和等待写或者是读红黑树，根据TreeBin的lockState来判断，如果是1，代表有线程正在写，如果为2，代表有写线程等待写，如果是4n，代表有多个线程在做读操作。