concurrenthashmap的size()返回近似值，因其无锁遍历basecount与countercells数组累加，统计过程中put/remove并发执行，导致漏计或重复；它用空间换时间，保障高吞吐而非强一致性。

ConcurrentHashMap 的 size() 方法不追求精确，而是返回一个**近似总量**。它在动态更新（如并发 put/remove）过程中持续工作，但不会暂停写操作，因此统计结果反映的是某一瞬时的“快照估计”，而非事务级准确值。

为什么 size() 不锁表也能线程安全

它依赖两个核心变量协同工作：

• baseCount：volatile long 类型，记录无竞争场景下的计数变化，通过 CAS 原子更新
• counterCells 数组：当多个线程同时修改 baseCount 发生竞争时，各自写入专属的 CounterCell，分散计数压力

这种设计类似 LongAdder，用空间换时间，避免单点锁或全局遍历，保障高并发读写的吞吐。

size() 实际怎么算出来的

调用 size() 时，内部执行 sumCount()，逻辑很直接：

• 先取 baseCount 的当前值
• 再遍历 counterCells 数组，把每个非 null 元素的 value 累加进去
• 返回两者之和（转为 int，超限则截断为 Integer.MAX_VALUE）

整个过程无锁、无阻塞、不校验结构是否正在扩容——所以若统计中途发生迁移、删除或插入，就可能漏计或重复计数。

高并发下结果为何是“近似”的

关键在于“**统计与修改并行发生**”：

• 遍历 counterCells 时，某个 cell 可能刚被其他线程更新，也可能尚未被写入
• baseCount 和 counterCells 的读取不是原子组合操作，存在微小时间差
• 若 map 正在扩容，部分桶可能处于 ForwardingNode 状态，size() 不会跳过它们，但也不保证其内容已被完整迁移或清空

这就导致结果只能是最终一致的估算值，适合监控、日志、粗略判断，不适合强一致性校验。

需要真正准确的总数怎么办

官方不提供锁全表的精确 size，因为违背设计初衷。可行替代方案有：

• 业务层维护一个 AtomicLong，每次成功 put() 或 remove() 后同步增减（注意覆盖所有路径，包括 compute、merge 等衍生方法）
• 使用 mappingCount()（JDK 8+），返回 long 类型，语义同 size() 但无 int 溢出限制，仍是近似值
• 在低峰期或可停写窗口，用外部协调机制暂停写入，再调用 size() 采样——但这已脱离 ConcurrentHashMap 的本意

ConcurrentHashMap 的哲学始终是：让写和读飞起来，把统计让给更合适的工具。