在疫苗：Java HashMap的死循環疫苗：Java HashMap的死循環中，我們看到，java.util.HashMap並不能直接應用於多線程環境。對於多線程環境中應用HashMap，主要有以下幾種選擇：
- 使用線程安全的java.util.Hashtable作爲替代。
- 使用java.util.Collections.synchronizedMap方法，將已有的HashMap對象包裝爲線程安全的。
- 使用java.util.concurrent.ConcurrentHashMap類作爲替代，它具有非常好的性能。
而以上幾種方法在實現的具體細節上，都或多或少地用到了互斥鎖。互斥鎖會造成線程阻塞，降低運行效率，並有可能產生死鎖、優先級翻轉等一系列問題。
CAS(Compare And Swap)是一種底層硬件提供的功能，它可以將判斷並更改一個值的操作原子化。關於CAS的一些應用，無鎖隊列的實現無鎖隊列的實現"一文中有很詳細的介紹。
Java中的原子操作
在java.util.concurrent.atomic包中，Java爲我們提供了很多方便的原子類型，它們底層完全基於CAS操作。
例如我們希望實現一個全局公用的計數器，那麼可以：
private AtomicInteger counter = new AtomicInteger(3);
public void addCounter() {
for (;;) {
int oldValue = counter.get();
int newValue = oldValue + 1;
if (counter.compareAndSet(oldValue, newValue))
return;
}
}其中，compareAndSet方法會檢查counter現有的值是否爲oldValue，如果是，則將其設置爲新值newValue，操作成功並返回true；否則操作失敗並返回false。
當計算counter新值時，若其他線程將counter的值改變，compareAndSwap就會失敗。此時我們只需在外面加一層循環，不斷嘗試這個過程，那麼最終一定會成功將counter值+1。（其實AtomicInteger已經爲常用的+1/-1操作定義了incrementAndGet與decrementAndGet方法，以後我們只需簡單調用它即可）
除了AtomicInteger外，java.util.concurrent.atomic包還提供了AtomicReference和AtomicReferenceArray類型，它們分別代表原子性的引用和原子性的引用數組（引用的數組）。
無鎖鏈表的實現
在實現無鎖HashMap之前，讓我們先來看一下比較簡單的無鎖鏈表的實現方法。
以插入操作爲例：
首先我們需要找到待插入位置前面的節點A和後面的節點B。
然後新建一個節點C，並使其next指針指向節點B。（見圖1）
最後使節點A的next指針指向節點C。（見圖2）
但在操作中途，有可能其他線程在A與B直接也插入了一些節點（假設爲D），如果我們不做任何判斷，可能造成其他線程插入節點的丟失。（見圖3）我們可以利用CAS操作，在爲節點A的next指針賦值時，判斷其是否仍然指向B，如果節點A的next指針發生了變化則重試整個插入操作。大致代碼如下：
private void listInsert(Node head, Node c) {
for (;;) {
Node a = findInsertionPlace(head), b = a.next.get();
c.next.set(b);
if (a.next.compareAndSwap(b,c))
return;
}
}(Node類的next字段爲AtomicReference<Node>類型，即指向Node類型的原子性引用)
無鎖鏈表的查找操作與普通鏈表沒有區別。而其刪除操作，則需要找到待刪除節點前方的節點A和後方的節點B，利用CAS操作驗證並更新節點A的next指針，使其指向節點B。
無鎖HashMap的難點與突破
HashMap主要有插入、刪除、查找以及ReHash四種基本操作。一個典型的HashMap實現，會用到一個數組，數組的每項元素爲一個節點的鏈表。對於此鏈表，我們可以利用上文提到的操作方法，執行插入、刪除以及查找操作，但對於ReHash操作則比較困難。
如圖4，在ReHash過程中，一個典型的操作是遍歷舊錶中的每個節點，計算其在新表中的位置，然後將其移動至新表中。期間我們需要操縱3次指針：
將A的next指針指向D
將B的next指針指向C
將C的next指針指向E
而這三次指針操作必須同時完成，才能保證移動操作的原子性。但我們不難看出，CAS操作每次只能保證一個變量的值被原子性地驗證並更新，無法滿足同時驗證並更新三個指針的需求。
於是我們不妨換一個思路，既然移動節點的操作如此困難，我們可以使所有節點始終保持有序狀態，從而避免了移動操作。在典型的HashMap實現中，數組的長度始終保持爲2i，而從Hash值映射爲數組下標的過程，只是簡單地對數組長度執行取模運算（即僅保留Hash二進制的後i位）。當ReHash時，數組長度加倍變爲2i+1，舊數組第j項鍊表中的每個節點，要麼移動到新數組中第j項，要麼移動到新數組中第j+2i項，而它們的唯一區別在於Hash值第i+1位的不同（第i+1位爲0則仍爲第j項，否則爲第j+2i項）。
如圖5，我們將所有節點按照Hash值的翻轉位序（如1101->1011）由小到大排列。當數組大小爲8時，2、18在一個組內；3、11、27在另一個組內。每組的開始，插入一個哨兵節點，以方便後續操作。爲了使哨兵節點正確排在組的最前方，我們將正常節點Hash的最高位（翻轉後變爲最低位）置爲1，而哨兵節點不設置這一位。
當數組擴容至16時（見圖6），第二組分裂爲一個只含3的組和一個含有11、27的組，但節點之間的相對順序並未改變。這樣在ReHash時，我們就不需要移動節點了。
實現細節
由於擴容時數組的複製會佔用大量的時間，這裏我們採用了將整個數組分塊，懶惰建立的方法。這樣，當訪問到某下標時，僅需判斷此下標所在塊是否已建立完畢（如果沒有則建立）。
另外定義size爲當前已使用的下標範圍，其初始值爲2，數組擴容時僅需將size加倍即可；定義count代表目前HashMap中包含的總節點個數（不算哨兵節點）。
初始時，數組中除第0項外，所有項都爲null。第0項指向一個僅有一個哨兵節點的鏈表，代表整條鏈的起點。初始時全貌見圖7，其中淺綠色代表當前未使用的下標範圍，虛線箭頭代表邏輯上存在，但實際未建立的塊。
初始化下標操作
數組中爲null的項都認爲處於未初始化狀態，初始化某個下標即代表建立其對應的哨兵節點。初始化是遞歸進行的，即若其父下標未初始化，則先初始化其父下標。（一個下標的父下標是其移除最高二進制位後得到的下標）大致代碼如下：
private void initializeBucket(int bucketIdx) {
int parentIdx = bucketIdx ^ Integer.highestOneBit(bucketIdx);
if (getBucket(parentIdx) == null)
initializeBucket(parentIdx);
Node dummy = new Node();
dummy.hash = Integer.reverse(bucketIdx);
dummy.next = new AtomicReference<>();
setBucket(bucketIdx, listInsert(getBucket(parentIdx), dummy));
}其中getBucket即封裝過的獲取數組某下標內容的方法，setBucket同理。listInsert將從指定位置開始查找適合插入的位置插入給定的節點，若鏈表中已存在hash相同的節點則返回那個已存在的節點；否則返回新插入的節點。
插入操作
首先用HashMap的size對鍵的hashCode取模，得到應插入的數組下標。
然後判斷該下標處是否爲null，如果爲null則初始化此下標。
構造一個新的節點，並插入到適當位置，注意節點中的hash值應爲原hashCode經過位翻轉並將最低位置1之後的值。
將節點個數計數器加1，若加1後節點過多，則僅需將size改爲size*2，代表對數組擴容（ReHash）。
查找操作
找出待查找節點在數組中的下標。
判斷該下標處是否爲null，如果爲null則返回查找失敗。
從相應位置進入鏈表，順次尋找，直至找出待查找節點或超出本組節點範圍。
刪除操作
找出應刪除節點在數組中的下標。
判斷該下標處是否爲null，如果爲null則初始化此下標。
找到待刪除節點，並從鏈表中刪除。（注意由於哨兵節點的存在，任何正常元素只被其唯一的前驅節點所引用，不存在被前驅節點與數組中指針同時引用的情況，從而不會出現需要同時修改多個指針的情況）
將節點個數計數器減1。