我们都知道,HashMap在并发环境下使用可能出现问题,但是具体表现,以及为什么出现并发问题,
可能并不是所有人都了解,这篇文章记录一下HashMap在多线程环境下可能出现的问题以及如何避免。

在分析HashMap的并发问题前,先简单了解HashMap的put和get基本操作是如何实现的。

1.HashMap的put和get操作

大家知道HashMap内部实现是通过拉链法解决哈希冲突的,也就是通过链表的结构保存散列到同一数组位置的两个值,

put操作主要是判空,对key的hashcode执行一次HashMap自己的哈希函数,得到bucketindex位置,还有对重复key的覆盖操作

对照源码分析一下具体的put操作是如何完成的:

public V put(K key, V value) {
if (key == null)
return putForNullKey(value);
//得到key的hashcode,同时再做一次hash操作
int hash = hash(key.hashCode());
//对数组长度取余,决定下标位置
int i = indexFor(hash, table.length);
/**
* 首先找到数组下标处的链表结点,
* 判断key对一个的hash值是否已经存在,如果存在将其替换为新的value
*/
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
} modCount++;
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}

涉及到的几个方法:

static int hash(int h) {
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
} static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}

数据put完成以后,就是如何get,我们看一下get函数中的操作:

public V get(Object key) {
if (key == null)
return getForNullKey();
int hash = hash(key.hashCode());
/**
* 先定位到数组元素,再遍历该元素处的链表
* 判断的条件是key的hash值相同,并且链表的存储的key值和传入的key值相同
*/
for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];e != null;e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
return e.value;
}
return null;
}

看一下链表的结点数据结构,保存了四个字段,包括key,value,key对应的hash值以及链表的下一个节点:

 static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key;//Key-value结构的key
V value;//存储值
Entry<K,V> next;//指向下一个链表节点
final int hash;//哈希值
}

 

2.Rehash/再散列扩展内部数组长度

哈希表结构是结合了数组和链表的优点,在最好情况下,查找和插入都维持了一个较小的时间复杂度O(1),
不过结合HashMap的实现,考虑下面的情况,如果内部Entry[] tablet的容量很小,或者直接极端化为table长度为1的场景,那么全部的数据元素都会产生碰撞,
这时候的哈希表成为一条单链表,查找和添加的时间复杂度变为O(N),失去了哈希表的意义。
所以哈希表的操作中,内部数组的大小非常重要,必须保持一个平衡的数字,使得哈希碰撞不会太频繁,同时占用空间不会过大。

这就需要在哈希表使用的过程中不断的对table容量进行调整,看一下put操作中的addEntry()方法:

 void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
if (size++ >= threshold)
resize(2 * table.length);
}

这里面resize的过程,就是再散列调整table大小的过程,默认是当前table容量的两倍。

 void resize(int newCapacity) {
Entry[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
} Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
//初始化一个大小为oldTable容量两倍的新数组newTable
transfer(newTable);
table = newTable;
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
}

  

关键的一步操作是transfer(newTable),这个操作会把当前Entry[] table数组的全部元素转移到新的table中,
这个transfer的过程在并发环境下会发生错误,导致数组链表中的链表形成循环链表,在后面的get操作时e = e.next操作无限循环,Infinite Loop出现。

下面具体分析HashMap的并发问题的表现以及如何出现的。

3.HashMap在多线程put后可能导致get无限循环

HashMap在并发环境下多线程put后可能导致get死循环,具体表现为CPU使用率100%,
看一下transfer的过程:

void transfer(Entry[] newTable) {
Entry[] src = table;
int newCapacity = newTable.length;
for (int j = 0; j < src.length; j++) {
Entry<K,V> e = src[j];
if (e != null) {
src[j] = null;
do {
//假设第一个线程执行到这里因为某种原因挂起
Entry<K,V> next = e.next;
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
e = next;
} while (e != null);
}
}
}

这里引用酷壳陈皓的博文

 

并发下的Rehash

1)假设我们有两个线程。我用红色和浅蓝色标注了一下。

我们再回头看一下我们的 transfer代码中的这个细节:

1
2
3
4
5
6
7
do {
    Entry<K,V> next = e.next;// <--假设线程一执行到这里就被调度挂起了
    int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
    e.next = newTable[i];
    newTable[i] = e;
    e = next;
while (e != null);

而我们的线程二执行完成了。于是我们有下面的这个样子。

注意,因为Thread1的 e 指向了key(3),而next指向了key(7),其在线程二rehash后,指向了线程二重组后的链表。我们可以看到链表的顺序被反转后。

2)线程一被调度回来执行。

  • 先是执行 newTalbe[i] = e;
  • 然后是e = next,导致了e指向了key(7),
  • 而下一次循环的next = e.next导致了next指向了key(3)

3)一切安好。

线程一接着工作。把key(7)摘下来,放到newTable[i]的第一个,然后把e和next往下移

4)环形链接出现。

e.next = newTable[i] 导致  key(3).next 指向了 key(7)

注意:此时的key(7).next 已经指向了key(3), 环形链表就这样出现了。

于是,当我们的线程一调用到,HashTable.get(11)时,悲剧就出现了——Infinite Loop。

针对上面的分析模拟这个例子,

这里在run中执行了一个自增操作,i++非原子操作,使用AtomicInteger避免可能出现的问题:

public class MapThread extends Thread{
/**
* 类的静态变量是各个实例共享的,因此并发的执行此线程一直在操作这两个变量
* 选择AtomicInteger避免可能的int++并发问题
*/
private static AtomicInteger ai = new AtomicInteger(0);
//初始化一个table长度为1的哈希表
private static HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>(1);
//如果使用ConcurrentHashMap,不会出现类似的问题
// private static ConcurrentHashMap<Integer, Integer> map = new ConcurrentHashMap<Integer, Integer>(1); public void run()
{
while (ai.get() < 100000)
{ //不断自增
map.put(ai.get(), ai.get());
ai.incrementAndGet();
} System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"线程即将结束");
}
}

测试一下:

public static void main(String[] args){
MapThread t0 = new MapThread();
MapThread t1 = new MapThread();
MapThread t2 = new MapThread();
MapThread t3 = new MapThread();
MapThread t4 = new MapThread();
MapThread t5 = new MapThread();
MapThread t6 = new MapThread();
MapThread t7 = new MapThread();
MapThread t8 = new MapThread();
MapThread t9 = new MapThread(); t0.start();
t1.start();
t2.start();
t3.start();
t4.start();
t5.start();
t6.start();
t7.start();
t8.start();
t9.start(); }

注意并发问题并不是一定会产生,可以多执行几次,

我试验了上面的代码很容易产生无限循环,控制台不能终止,有线程始终在执行中,

这是其中一个死循环的控制台截图,可以看到六个线程顺利完成了put工作后销毁,还有四个线程没有输出,卡在了put阶段,感兴趣的可以断点进去看一下:

上面的代码,如果把注释打开,换用ConcurrentHashMap就不会出现类似的问题。

4.多线程put的时候可能导致元素丢失

HashMap另外一个并发可能出现的问题是,可能产生元素丢失的现象。

考虑在多线程下put操作时,执行addEntry(hash, key, value, i),如果有产生哈希碰撞,
导致两个线程得到同样的bucketIndex去存储,就可能会出现覆盖丢失的情况:

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
//多个线程操作数组的同一个位置
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
if (size++ >= threshold)
resize(2 * table.length);
}

5.使用线程安全的哈希表容器

那么如何使用线程安全的哈希表结构呢,这里列出了几条建议:

使用Hashtable 类,Hashtable 是线程安全的;
使用并发包下的java.util.concurrent.ConcurrentHashMap,ConcurrentHashMap实现了更高级的线程安全;
或者使用synchronizedMap() 同步方法包装 HashMap object,得到线程安全的Map,并在此Map上进行操作。

参考 疫苗:Java HashMap的死循环

HashMap在并发下可能出现的问题分析的更多相关文章

  1. java-通过 HashMap、HashSet 的源码分析其 Hash 存储机制

    通过 HashMap.HashSet 的源码分析其 Hash 存储机制 集合和引用 就像引用类型的数组一样,当我们把 Java 对象放入数组之时,并非真正的把 Java 对象放入数组中.仅仅是把对象的 ...

  2. 【转】HashMap实现原理及源码分析

    哈希表(hash table)也叫散列表,是一种非常重要的数据结构,应用场景极其丰富,许多缓存技术(比如memcached)的核心其实就是在内存中维护一张大的哈希表,而HashMap的实现原理也常常出 ...

  3. HashMap实现原理及源码分析之JDK8

    继续上回HashMap的学习 HashMap实现原理及源码分析之JDK7 转载 Java8源码-HashMap  基于JDK8的HashMap源码解析  [jdk1.8]HashMap源码分析 一.H ...

  4. 每天学会一点点(HashMap实现原理及源码分析)

    HashMap实现原理及源码分析   哈希表(hash table)也叫散列表,是一种非常重要的数据结构,应用场景及其丰富,许多缓存技术(比如memcached)的核心其实就是在内存中维护一张大的哈希 ...

  5. 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 ...

  6. HashMap实现原理及源码分析

    哈希表(hash table)也叫散列表,是一种非常重要的数据结构,应用场景及其丰富,许多缓存技术(比如memcached)的核心其实就是在内存中维护一张大的哈希表,而HashMap的实现原理也常常出 ...

  7. HashMap实现原理及源码分析(JDK1.7)

    转载:https://www.cnblogs.com/chengxiao/p/6059914.html 哈希表(hash table)也叫散列表,是一种非常重要的数据结构,应用场景及其丰富,许多缓存技 ...

  8. Java7/8 中 HashMap 和 ConcurrentHashMap的对比和分析

    大家可能平时用HashMap比较多,相对于ConcurrentHashMap 来说并不是很熟悉.ConcurrentHashMap 是 JDK 1.5 添加的新集合,用来保证线程安全性,提升 Map ...

  9. HashMap实现原理及源码分析之JDK7

    攻克集合第一关!! 转载 http://www.cnblogs.com/chengxiao/ 哈希表(hash table)也叫散列表,是一种非常重要的数据结构,应用场景及其丰富,许多缓存技术(比如m ...

随机推荐

  1. python 列表推导式

    squares = [x**2 for x in range(10)] 相当于squares = map(lambda x: x**2, range(10)),但是更简洁和易读.傻逼才会用最古老的fo ...

  2. SMTP协议--在cmd下利用bat命令行发送邮件

    SMTP(Simple Mail Transfer Protocol)即简单邮件传输协议 选择‘开始’-‘运行’,输入cmd,进入命令提示符窗口. Windows7默认没有开始Telnet服务,请在运 ...

  3. eclipse中整合springMvc和velocity

    1.项目所需要的jar包(有些可能多余) 2.在src目录下创建一个bean  一个一个controller ,路径如下 person代码: package com.test.bean; import ...

  4. HDU 1003 动态规划

    http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1003 这几天开始刷动归题目,先来一道签到题 然而做的并不轻松, 没有注意到边界问题, WA了几发才发现 #inc ...

  5. struts2将servlet对象注入到Action中

    在struts2框架中,可以通过IoC方式将servlet对象注入到Action中,通常需要Action实现以下接口: a. ServletRequestAware: 实现该接口的Action可以直接 ...

  6. Objective C 快速入门学习一

    Objective-C程序设计 1. 直接用Xcode作为IDE,舍弃gcc编译方面的学习.2. 入门例子:Eg:打印Hello World 控制台程序 #import<Foundation/F ...

  7. rabbitmq使用

    1. 用户管理 用户管理包括增加用户,删除用户,查看用户列表,修改用户密码. 相应的命令 (1) 新增一个用户 rabbitmqctl  add_user  Username  Password (2 ...

  8. 【GoLang】tcmalloc && jemalloc

    https://www.douban.com/note/512625720/ http://blog.csdn.net/hanxin1987216/article/details/8156010 ht ...

  9. python模块介绍- collections(5)-OrderedDict 有序字典

    1.3.5 OrderedDict 有序字典 OrderedDict是dict的子类,它记住了内容添加的顺序. import collections print 'Regular dictionary ...

  10. linux学习之一些琐碎知识点

    一.python 问:django中project和app之间到底有什么不同? 答:他们的区别就是一个是配置,另一个是代码. 一个project包含很多个django app以及对它们的配置.技术上, ...