concurrenthashmap 的 size() 方法采用“分段计数 + 乐观重试”策略，通过 basecount 和 volatile countercell[] 数组实现无锁、高并发的近似准确计数，误差通常为 0 或 ±1。
ConcurrentHashMap 的 size() 方法不通过全局加锁来统计元素个数，而是采用“分段计数 + 乐观重试”的策略，在大多数情况下避免阻塞，兼顾准确性与并发性能。
基于 counterCells 数组的分段计数
ConcurrentHashMap 内部维护一个 transient volatile CounterCell[] counterCells 数组，每个线程在执行 put、remove 等修改操作时，会尝试将计数增量写入该数组的某个槽位（通过线程本地的 probe 值哈希定位），而不是直接更新共享的 baseCount。这种设计把竞争分散到多个单元，减少冲突。
- 初始时只用
baseCount字段记录总数，无竞争时无需数组 - 发生 CAS 失败（说明有竞争）后，才初始化
counterCells并扩容 - 每个线程使用
ThreadLocalRandom派生的 probe 值定位槽位，降低哈希冲突概率
size() 方法的三步乐观读取逻辑
调用 size() 时，并不加锁，而是执行以下步骤：
- 先读取
baseCount作为基础值 - 再遍历
counterCells数组，累加所有非 null 槽位的value - 如果遍历过程中发现数组正在扩容（
cellsBusy == 1）或结构变化（如 sizeCtl 被修改），就重试一次——最多重试两次，之后退化为对所有 bin 进行遍历计数（仍无锁，但成本更高）
这种“先快后准”的方式，保证了高并发下多数调用能快速返回近似准确值（误差通常为 0 或 ±1），极少数场景才付出更高代价确保精确。
为什么不用全局锁或 volatile long？
全局锁违背 ConcurrentHashMap 的并发设计目标；而仅靠一个 volatile long 字段无法解决多线程同时 increment 的竞态问题（缺少原子自增语义）。CAS + 分段数组是在无锁前提下实现可伸缩计数的成熟方案，类似 LongAdder 的思想，被直接复用于 ConcurrentHashMap。
-
CounterCell是一个简单的静态内部类，仅含 volatile long value - 所有写操作都用
Unsafe.compareAndSwapLong更新对应槽位 - 读操作全程无同步块，依赖 volatile 语义保证可见性
实际使用注意事项
尽管 size() 尽量高效，但它返回的是某一时刻的快照值，不是严格实时的：
- 高并发写入时，两次连续调用可能得到不同结果，这是正常现象
- 若需强一致性判断（如“是否为空”），推荐用
isEmpty()，它只检查baseCount == 0 && counterCells == null || 所有 cell.value == 0，开销更低 - 避免在循环条件中频繁调用
size()做判断，可考虑用迭代器或批量操作替代
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