HashMap高并发下存在的问题

原文链接：https://blog.csdn.net/bjwfm2011/article/details/81076736

1、什么是HashMap？

　　　　HashMap底层原理

　　　　　　HashMap是存储键值对(key-value)的集合，每个键值对也叫做Entry,这些Entry分散存储在一个数组中，这个数组可以称为HashMap的主干。

2、HashMap在高并发下会产生的情况

　　在分析高并发情况之前，需要搞清楚ReHash这个概念。（ReHash是HashMap在扩容时候的一个步骤）

　　HashMap的容量是有限的，当经过多次元素插入，使得HashMap达到一定的饱和度时，key映射位置发生冲突的几率会逐渐提高，这时候HashMap需要扩展它的长度，就是进行Resize。

影响Resize的因素有两个

• Capacity  　　HashMap的当前长度；

• LoadFactor　HashMap的负载因子，默认值是0.75f；

衡量HashMap是否进行Resize的条件：

　　HashMap.Size >= Capacity * LoadFactor

3、HashMap的Resize具体做了哪些事情呢？HashMap不是简单的把长度扩大，而是经过了下面两个步骤：

　　

• 扩容：创建一个新的Entry空数组，长度是原数组的2倍。

• ReHash：遍历原Entry数组，把所有的Entry重新Hash到新数组。为什么要重新Hash呢？因为长度扩大以后，Hash的规则也随之改变。

Hash公式：index =  HashCode（Key） &  （Length - 1）

当原数组长度为8时，Hash运算是和111B做与运算；新数组长度为16，Hash运算是和1111B做与运算。Hash结果显然不同。

Resize前的HashMap：

　　　

Resize后的HashMap：

ReHash的Java代码如下：