concurrenthashmap 的 size() 方法并非绝对无锁，而是采用分段统计与 volatile 协作的乐观策略：先读 basecount，再累加 countercells 数组值，整体无阻塞但极端竞争下可能触发短暂轻量同步。
ConcurrentHashMap 的 size() 方法并非完全“无锁”，而是采用一种**尽量减少锁竞争、避免全局加锁**的策略，在大多数场景下不阻塞其他线程的读写操作，但内部仍可能触发轻量级同步或 CAS 重试——它追求的是高并发下的**近似实时性与低开销平衡**，而非绝对无锁。
核心思路：分段统计 + volatile 协作
Java 8+ 的 ConcurrentHashMap 废弃了分段锁（Segment），改用更细粒度的 Node 数组 + CAS + synchronized（仅锁定单个链表头或红黑树根节点）。size() 的实现不再遍历整个 table，而是依赖一个关键字段：
-
baseCount：一个 volatile long 字段，记录未发生竞争时的元素增减（如 put 成功且无需加锁时，直接 CAS 更新） -
CounterCell[] counterCells：当多个线程同时更新baseCount发生 CAS 冲突时，会初始化该数组，将计数分散到不同 cell 中（类似 LongAdder 的思想），每个线程只更新自己的 cell，大幅降低冲突
size() 的实际执行流程
调用 size() 时，它会：
- 先读取 volatile 的
baseCount - 再遍历
counterCells数组（如果非 null），累加所有非空 cell 的值 - 两者相加得到最终结果
- 整个过程不加锁、不阻塞其他线程的 put/remove，也不要求 table 状态静止
注意：这个值是调用瞬间的近似快照，因为统计过程中其他线程可能仍在修改；它不保证强一致性，但比全局加锁遍历（如 Hashtable.size()）性能高出数个数量级。
为什么不是“绝对无锁”？
虽然 size() 本身不显式加锁，但其依赖的计数更新逻辑在极端竞争下仍涉及：
- CAS 失败后可能触发
fullAddCount()，其中对counterCells数组的扩容或初始化会使用 synchronized 锁住整个 CounterCell 数组（但锁粒度极小、时间极短） - 某些 JDK 版本中，若
counterCells为 null 且初始化失败，会退回到尝试 CAS 更新baseCount，仍属无锁路径
因此更准确的说法是：size() 是乐观、非阻塞、基于分治计数的高效实现，绝大多数情况下无锁，仅在极少数竞争升级时有短暂轻量同步。
开发者注意事项
不要依赖 size() 做条件判断（如 if (map.size() == 0) {...}），因为它不是原子快照。正确做法是：
- 用
isEmpty()（内部也是基于 baseCount 和 counterCells 快速判断，语义更明确） - 需要强一致性逻辑时，自行加锁或使用其他同步机制
- 理解 size() 返回的是统计时刻的“最佳尽力值”，适合监控、日志、估算，不适合精确协调
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