diff --git a/docs/java/collection/ConcurrentHashMap.md b/docs/java/collection/ConcurrentHashMap.md
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index 00000000..64bc20a2
--- /dev/null
+++ b/docs/java/collection/ConcurrentHashMap.md
@@ -0,0 +1,581 @@
+上一篇文章介绍了 HashMap 源码，反响不错，也有很多同学发表了自己的观点，这次又来了，这次是 `ConcurrentHashMap ` 了，作为线程安全的HashMap ，它的使用频率也是很高。那么它的存储结构和实现原理是怎么样的呢？
+## 1. ConcurrentHashMap 1.7
+
+### 1. 存储结构
+
+![Java 7 ConcurrentHashMap 存储结构](./images/image-20200405151029416.png)
+
+Java 7 中 ConcurrentHashMap 的存储结构如上图，ConcurrnetHashMap 由很多个 Segment  组合，而每一个 Segment 是一个类似于 HashMap 的结构，所以每一个 HashMap 的内部可以进行扩容。但是 Segment 的个数一旦**初始化就不能改变**，默认 Segment 的个数是 16 个，你也可以认为 ConcurrentHashMap 默认支持最多 16 个线程并发。
+
+### 2. 初始化
+
+通过 ConcurrentHashMap 的无参构造探寻 ConcurrentHashMap 的初始化流程。
+
+```java
+    /**
+     * Creates a new, empty map with a default initial capacity (16),
+     * load factor (0.75) and concurrencyLevel (16).
+     */
+    public ConcurrentHashMap() {
+        this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR, DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL);
+    }
+```
+
+无参构造中调用了有参构造，传入了三个参数的默认值，他们的值是。
+
+```java
+    /**
+     * 默认初始化容量
+     */
+    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
+
+    /**
+     * 默认负载因子
+     */
+    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
+
+    /**
+     * 默认并发级别
+     */
+    static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;
+```
+
+接着看下这个有参构造函数的内部实现逻辑。
+
+```java
+@SuppressWarnings("unchecked")
+public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,float loadFactor, int concurrencyLevel) {
+    // 参数校验
+    if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
+        throw new IllegalArgumentException();
+    // 校验并发级别大小，大于 1<<16，重置为 65536
+    if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS)
+        concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS;
+    // Find power-of-two sizes best matching arguments
+    // 2的多少次方
+    int sshift = 0;
+    int ssize = 1;
+    // 这个循环可以找到 concurrencyLevel 之上最近的 2的次方值
+    while (ssize < concurrencyLevel) {
+        ++sshift;
+        ssize <<= 1;
+    }
+    // 记录段偏移量
+    this.segmentShift = 32 - sshift;
+    // 记录段掩码
+    this.segmentMask = ssize - 1;
+    // 设置容量
+    if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
+        initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
+    // c = 容量 / ssize ，默认 16 / 16 = 1，这里是计算每个 Segment 中的类似于 HashMap 的容量
+    int c = initialCapacity / ssize;
+    if (c * ssize < initialCapacity)
+        ++c;
+    int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY;
+    //Segment 中的类似于 HashMap 的容量至少是2或者2的倍数
+    while (cap < c)
+        cap <<= 1;
+    // create segments and segments[0]
+    // 创建 Segment 数组，设置 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;
+}
+```
+
+总结一下在 Java 7 中 ConcurrnetHashMap 的初始化逻辑。
+
+1. 必要参数校验。
+2. 校验并发级别 concurrencyLevel 大小，如果大于最大值，重置为最大值。无惨构造**默认值是 16.**
+3. 寻找并发级别 concurrencyLevel 之上最近的 **2 的幂次方**值，作为初始化容量大小，**默认是 16**。
+4. 记录 segmentShift 偏移量，这个值为【容量 =  2 的N次方】中的 N，在后面 Put 时计算位置时会用到。**默认是 32 - sshift = 28**.
+5. 记录 segmentMask，默认是 ssize - 1 = 16 -1 = 15.
+6. **初始化 segments[0]**，**默认大小为 2**，**负载因子 0.75**，**扩容阀值是 2*0.75=1.5**，插入第二个值时才会进行扩容。
+
+### 3. put
+
+接着上面的初始化参数继续查看 put 方法源码。
+
+```java
+/**
+ * Maps the specified key to the specified value in this table.
+ * Neither the key nor the value can be null.
+ *
+ * <p> The value can be retrieved by calling the <tt>get</tt> method
+ * with a key that is equal to the original key.
+ *
+ * @param key key with which the specified value is to be associated
+ * @param value value to be associated with the specified key
+ * @return the previous value associated with <tt>key</tt>, or
+ *         <tt>null</tt> if there was no mapping for <tt>key</tt>
+ * @throws NullPointerException if the specified key or value is null
+ */
+public V put(K key, V value) {
+    Segment<K,V> s;
+    if (value == null)
+        throw new NullPointerException();
+    int hash = hash(key);
+    // hash 值无符号右移 28位（初始化时获得），然后与 segmentMask=15 做与运算
+    // 其实也就是把高4位与segmentMask（1111）做与运算
+    int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
+    if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject          // nonvolatile; recheck
+         (segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) //  in ensureSegment
+        // 如果查找到的 Segment 为空，初始化
+        s = ensureSegment(j);
+    return s.put(key, hash, value, false);
+}
+
+/**
+ * Returns the segment for the given index, creating it and
+ * recording in segment table (via CAS) if not already present.
+ *
+ * @param k the index
+ * @return the segment
+ */
+@SuppressWarnings("unchecked")
+private Segment<K,V> ensureSegment(int k) {
+    final Segment<K,V>[] ss = this.segments;
+    long u = (k << SSHIFT) + SBASE; // raw offset
+    Segment<K,V> seg;
+    // 判断 u 位置的 Segment 是否为null
+    if ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u)) == null) {
+        Segment<K,V> proto = ss[0]; // use segment 0 as prototype
+        // 获取0号 segment 里的 HashEntry<K,V> 初始化长度
+        int cap = proto.table.length;
+        // 获取0号 segment 里的 hash 表里的扩容负载因子，所有的 segment 的 loadFactor 是相同的
+        float lf = proto.loadFactor;
+        // 计算扩容阀值
+        int threshold = (int)(cap * lf);
+        // 创建一个 cap 容量的 HashEntry 数组
+        HashEntry<K,V>[] tab = (HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap];
+        if ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u)) == null) { // recheck
+            // 再次检查 u 位置的 Segment 是否为null，因为这时可能有其他线程进行了操作
+            Segment<K,V> s = new Segment<K,V>(lf, threshold, tab);
+            // 自旋检查 u 位置的 Segment 是否为null
+            while ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u))
+                   == null) {
+                // 使用CAS 赋值，只会成功一次
+                if (UNSAFE.compareAndSwapObject(ss, u, null, seg = s))
+                    break;
+            }
+        }
+    }
+    return seg;
+}
+```
+
+上面的源码分析了 ConcurrentHashMap 在 put 一个数据时的处理流程，下面梳理下具体流程。
+
+1. 计算要 put 的 key 的位置，获取指定位置的 Segment。
+
+2. 如果指定位置的 Segment 为空，则初始化这个 Segment.
+
+   **初始化 Segment 流程：**
+
+   1. 检查计算得到的位置的 Segment 是否为null.
+   2. 为 null 继续初始化，使用 Segment[0] 的容量和负载因子创建一个 HashEntry 数组。
+   3. 再次检查计算得到的指定位置的 Segment 是否为null.
+   4. 使用创建的 HashEntry 数组初始化这个 Segment.
+   5. 自旋判断计算得到的指定位置的 Segment 是否为null，使用 CAS 在这个位置赋值为 Segment.
+
+3. Segment.put 插入 key,value 值。
+
+上面探究了获取 Segment 段和初始化 Segment 段的操作。最后一行的 Segment 的 put 方法还没有查看，继续分析。
+
+```java
+final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
+    // 获取 ReentrantLock 独占锁，获取不到，scanAndLockForPut 获取。
+    HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null : scanAndLockForPut(key, hash, value);
+    V oldValue;
+    try {
+        HashEntry<K,V>[] tab = table;
+        // 计算要put的数据位置
+        int index = (tab.length - 1) & hash;
+        // CAS 获取 index 坐标的值
+        HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index);
+        for (HashEntry<K,V> e = first;;) {
+            if (e != null) {
+                // 检查是否 key 已经存在，如果存在，则遍历链表寻找位置，找到后替换 value
+                K k;
+                if ((k = e.key) == key ||
+                    (e.hash == hash && key.equals(k))) {
+                    oldValue = e.value;
+                    if (!onlyIfAbsent) {
+                        e.value = value;
+                        ++modCount;
+                    }
+                    break;
+                }
+                e = e.next;
+            }
+            else {
+                // first 有值没说明 index 位置已经有值了，有冲突，链表头插法。
+                if (node != null)
+                    node.setNext(first);
+                else
+                    node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first);
+                int c = count + 1;
+                // 容量大于扩容阀值，小于最大容量，进行扩容
+                if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)
+                    rehash(node);
+                else
+                    // index 位置赋值 node，node 可能是一个元素，也可能是一个链表的表头
+                    setEntryAt(tab, index, node);
+                ++modCount;
+                count = c;
+                oldValue = null;
+                break;
+            }
+        }
+    } finally {
+        unlock();
+    }
+    return oldValue;
+}
+```
+
+由于 Segment 继承了 ReentrantLock，所以 Segment 内部可以很方便的获取锁，put 流程就用到了这个功能。
+
+1. tryLock() 获取锁，获取不到使用  **`scanAndLockForPut`** 方法继续获取。
+
+2. 计算 put 的数据要放入的 index 位置，然后获取这个位置上的 HashEntry 。
+
+3. 遍历 put 新元素，为什么要遍历？因为这里获取的 HashEntry 可能是一个空元素，也可能是链表已存在，所以要区别对待。
+
+   如果这个位置上的 **HashEntry 不存在**：
+
+   1. 如果当前容量大于扩容阀值，小于最大容量，**进行扩容**。
+   2. 直接头插法插入。
+
+   如果这个位置上的 **HashEntry 存在**：
+
+   1. 判断链表当前元素 Key 和 hash 值是否和要 put 的 key 和 hash 值一致。一致则替换值
+   2. 不一致，获取链表下一个节点，直到发现相同进行值替换，或者链表表里完毕没有相同的。
+      1. 如果当前容量大于扩容阀值，小于最大容量，**进行扩容**。
+      2. 直接链表头插法插入。
+
+4. 如果要插入的位置之前已经存在，替换后返回旧值，否则返回 null.
+
+这里面的第一步中的 scanAndLockForPut 操作这里没有介绍，这个方法做的操作就是不断的自旋 `tryLock()` 获取锁。当自旋次数大于指定次数时，使用 `lock()` 阻塞获取锁。在自旋时顺表获取下 hash 位置的 HashEntry。
+
+```java
+private HashEntry<K,V> scanAndLockForPut(K key, int hash, V value) {
+    HashEntry<K,V> first = entryForHash(this, hash);
+    HashEntry<K,V> e = first;
+    HashEntry<K,V> node = null;
+    int retries = -1; // negative while locating node
+    // 自旋获取锁
+    while (!tryLock()) {
+        HashEntry<K,V> f; // to recheck first below
+        if (retries < 0) {
+            if (e == null) {
+                if (node == null) // speculatively create node
+                    node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, null);
+                retries = 0;
+            }
+            else if (key.equals(e.key))
+                retries = 0;
+            else
+                e = e.next;
+        }
+        else if (++retries > MAX_SCAN_RETRIES) {
+            // 自旋达到指定次数后，阻塞等到只到获取到锁
+            lock();
+            break;
+        }
+        else if ((retries & 1) == 0 &&
+                 (f = entryForHash(this, hash)) != first) {
+            e = first = f; // re-traverse if entry changed
+            retries = -1;
+        }
+    }
+    return node;
+}
+
+```
+
+### 4. 扩容 rehash
+
+ConcurrentHashMap 的扩容只会扩容到原来的两倍。老数组里的数据移动到新的数组时，位置要么不变，要么变为 index+ oldSize，参数里的 node 会在扩容之后使用链表**头插法**插入到指定位置。
+
+```java
+private void rehash(HashEntry<K,V> node) {
+    HashEntry<K,V>[] oldTable = table;
+    // 老容量
+    int oldCapacity = oldTable.length;
+    // 新容量，扩大两倍
+    int newCapacity = oldCapacity << 1;
+    // 新的扩容阀值 
+    threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
+    // 创建新的数组
+    HashEntry<K,V>[] newTable = (HashEntry<K,V>[]) new HashEntry[newCapacity];
+    // 新的掩码，默认2扩容后是4，-1是3，二进制就是11。
+    int sizeMask = newCapacity - 1;
+    for (int i = 0; i < oldCapacity ; i++) {
+        // 遍历老数组
+        HashEntry<K,V> e = oldTable[i];
+        if (e != null) {
+            HashEntry<K,V> next = e.next;
+            // 计算新的位置，新的位置只可能是不便或者是老的位置+老的容量。
+            int idx = e.hash & sizeMask;
+            if (next == null)   //  Single node on list
+                // 如果当前位置还不是链表，只是一个元素，直接赋值
+                newTable[idx] = e;
+            else { // Reuse consecutive sequence at same slot
+                // 如果是链表了
+                HashEntry<K,V> lastRun = e;
+                int lastIdx = idx;
+                // 新的位置只可能是不便或者是老的位置+老的容量。
+                // 遍历结束后，lastRun 后面的元素位置都是相同的
+                for (HashEntry<K,V> last = next; last != null; last = last.next) {
+                    int k = last.hash & sizeMask;
+                    if (k != lastIdx) {
+                        lastIdx = k;
+                        lastRun = last;
+                    }
+                }
+                // ，lastRun 后面的元素位置都是相同的，直接作为链表赋值到新位置。
+                newTable[lastIdx] = lastRun;
+                // Clone remaining nodes
+                for (HashEntry<K,V> p = e; p != lastRun; p = p.next) {
+                    // 遍历剩余元素，头插法到指定 k 位置。
+                    V v = p.value;
+                    int h = p.hash;
+                    int k = h & sizeMask;
+                    HashEntry<K,V> n = newTable[k];
+                    newTable[k] = new HashEntry<K,V>(h, p.key, v, n);
+                }
+            }
+        }
+    }
+    // 头插法插入新的节点
+    int nodeIndex = node.hash & sizeMask; // add the new node
+    node.setNext(newTable[nodeIndex]);
+    newTable[nodeIndex] = node;
+    table = newTable;
+}
+```
+
+有些同学可能会对最后的两个 for 循环有疑惑，这里第一个 for 是为了寻找这样一个节点，这个节点后面的所有 next 节点的新位置都是相同的。然后把这个作为一个链表赋值到新位置。第二个 for 循环是为了把剩余的元素通过头插法插入到指定位置链表。这样实现的原因可能是基于概率统计，有深入研究的同学可以发表下意见。
+
+### 5. get
+
+到这里就很简单了，get 方法只需要两步即可。
+
+1. 计算得到 key 的存放位置。
+2. 遍历指定位置查找相同 key 的 value 值。
+
+```java
+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;
+    // 计算得到 key 的存放位置
+    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) {
+            // 如果是链表，遍历查找到相同 key 的 value。
+            K k;
+            if ((k = e.key) == key || (e.hash == h && key.equals(k)))
+                return e.value;
+        }
+    }
+    return null;
+}
+```
+
+## 2. ConcurrentHashMap 1.8
+
+### 1. 存储结构
+
+![Java8 ConcurrentHashMap 存储结构（图片来自 javadoop）](./images/java8_concurrenthashmap.png)
+
+可以发现 Java8 的 ConcurrentHashMap  相对于 Java7 来说变化比较大，不再是之前的 **Segment 数组 + HashEntry 数组 + 链表**，而是 **Node 数组 + 链表 / 红黑树**。当冲突链表达到一定长度时，链表会转换成红黑树。
+
+### 2. 初始化 initTable
+
+```java
+/**
+ * Initializes table, using the size recorded in sizeCtl.
+ */
+private final Node<K,V>[] initTable() {
+    Node<K,V>[] tab; int sc;
+    while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
+        ／／　如果 sizeCtl < 0 ,说明另外的线程执行CAS 成功，正在进行初始化。
+        if ((sc = sizeCtl) < 0)
+            // 让出 CPU 使用权
+            Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
+        else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
+            try {
+                if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
+                    int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
+                    @SuppressWarnings("unchecked")
+                    Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
+                    table = tab = nt;
+                    sc = n - (n >>> 2);
+                }
+            } finally {
+                sizeCtl = sc;
+            }
+            break;
+        }
+    }
+    return tab;
+}
+```
+
+从源码中可以发现 ConcurrentHashMap 的初始化是通过**自旋和 CAS** 操作完成的。里面需要注意的是变量 `sizeCtl` ，它的值决定着当前的初始化状态。
+
+1. -1  说明正在初始化
+2. -N 说明有N-1个线程正在进行扩容
+3. 表示 table 初始化大小，如果 table 没有初始化
+4. 表示 table 容量，如果 table　已经初始化。
+
+### 3. put
+
+直接过一遍 put 源码。
+
+```java
+public V put(K key, V value) {
+    return putVal(key, value, false);
+}
+
+/** Implementation for put and putIfAbsent */
+final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
+    // key 和 value 不能为空
+    if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
+    int hash = spread(key.hashCode());
+    int binCount = 0;
+    for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
+        // f = 目标位置元素
+        Node<K,V> f; int n, i, fh;// fh 后面存放目标位置的元素 hash 值
+        if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
+            // 数组桶为空，初始化数组桶（自旋+CAS)
+            tab = initTable();
+        else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
+            // 桶内为空，CAS 放入，不加锁，成功了就直接 break 跳出
+            if (casTabAt(tab, i, null,new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
+                break;  // no lock when adding to empty bin
+        }
+        else if ((fh = f.hash) == MOVED)
+            tab = helpTransfer(tab, f);
+        else {
+            V oldVal = null;
+            // 使用 synchronized 加锁加入节点
+            synchronized (f) {
+                if (tabAt(tab, i) == f) {
+                    // 说明是链表
+                    if (fh >= 0) {
+                        binCount = 1;
+                        // 循环加入新的或者覆盖节点
+                        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;
+                            }
+                        }
+                    }
+                    else if (f instanceof TreeBin) {
+                        // 红黑树
+                        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;
+                        }
+                    }
+                }
+            }
+            if (binCount != 0) {
+                if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
+                    treeifyBin(tab, i);
+                if (oldVal != null)
+                    return oldVal;
+                break;
+            }
+        }
+    }
+    addCount(1L, binCount);
+    return null;
+}
+```
+
+1. 根据 key 计算出 hashcode 。
+
+2. 判断是否需要进行初始化。
+
+3. 即为当前 key 定位出的 Node，如果为空表示当前位置可以写入数据，利用 CAS 尝试写入，失败则自旋保证成功。
+
+4. 如果当前位置的 `hashcode == MOVED == -1`,则需要进行扩容。
+
+5. 如果都不满足，则利用 synchronized 锁写入数据。
+
+6. 如果数量大于 `TREEIFY_THRESHOLD` 则要转换为红黑树。
+
+### 4. get
+
+get 流程比较简单，直接过一遍源码。
+
+```java
+public V get(Object key) {
+    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
+    // key 所在的 hash 位置
+    int h = spread(key.hashCode());
+    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
+        (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
+        // 如果指定位置元素存在，头结点hash值相同
+        if ((eh = e.hash) == h) {
+            if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
+                // key hash 值相等，key值相同，直接返回元素 value
+                return e.val;
+        }
+        else if (eh < 0)
+            // 头结点hash值小于0，说明正在扩容或者是红黑树，find查找
+            return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
+        while ((e = e.next) != null) {
+            // 是链表，遍历查找
+            if (e.hash == h &&
+                ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
+                return e.val;
+        }
+    }
+    return null;
+}
+```
+
+总结一下 get 过程：
+
+1. 根据 hash 值计算位置。
+2. 查找到指定位置，如果头节点就是要找的，直接返回它的 value.
+3. 如果头节点 hash 值小于 0 ，说明正在扩容或者是红黑树，查找之。
+4. 如果是链表，遍历查找之。
+
+总结：
+
+总的来说 ConcruuentHashMap 在 Java8 中相对于 Java7 来说变化还是挺大的，
+
+## 3.  总结
+
+Java7 中 ConcruuentHashMap 使用的分段锁，也就是每一个 Segment 上同时只有一个线程可以操作，每一个 Segment 都是一个类似 HashMap 数组的结构，它可以扩容，它的冲突会转化为链表。但是 Segment 的个数一但初始化就不能改变。
+
+Java8 中的 ConcruuentHashMap  使用的 Synchronized 锁加 CAS 的机制。结构也由 Java7 中的 **Segment 数组 + HashEntry 数组 + 链表** 进化成了  **Node 数组 + 链表 / 红黑树**，Node 是类似于一个 HashEntry 的结构。它的冲突再达到一定大小时会转化成红黑树，在冲突小于一定数量时又退回链表。
+
+有些同学可能对 Synchronized 的性能存在疑问，其实 Synchronized 锁自从引入锁升级策略后，性能不再是问题，有兴趣的同学可以自己了解下 Synchronized 的**锁升级**。
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Binary files /dev/null and b/docs/java/collection/images/image-20200405151029416.png differ
diff --git a/docs/java/collection/images/java8_concurrenthashmap.png b/docs/java/collection/images/java8_concurrenthashmap.png
new file mode 100644
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Binary files /dev/null and b/docs/java/collection/images/java8_concurrenthashmap.png differ
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