HashMap1.7

HashMap1.7出现闭环的原因

问题描述

从前我们的Java代码因为一些原因使用了HashMap这个东西,但是当时的程序是单线程的,一切都没有问题。因为考虑到程序性能,所以需要变成多线程的,于是,变成多线程后到了线上,发现程序经常占了100%的CPU,查看堆栈,你会发现程序都Hang在了HashMap.get()这个方法上了,重启程序后问题消失。但是过段时间又会来。而且,这个问题在测试环境里可能很难重现。简单的看一下我们自己的代码,我们就知道HashMap被多个线程操作。而Java的文档说HashMap是非线程安全的,应该用ConcurrentHashMap。

hash表数据结构

HashMap通常会用一个指针数组(假设为table[])来做分散所有的key,当一个key被加入时,会通过Hash算法通过key算出这个数组的下标i,然后就把这个<key, value>插到table[i]中,如果有两个不同的key被算在了同一个i,那么就叫冲突,又叫碰撞,这样会在table[i]上形成一个链表。

我们知道,如果table[]的尺寸很小,比如只有2个,如果要放进10个keys的话,那么碰撞非常频繁,于是一个O(1)的查找算法,就变成了链表遍历,性能变成了O(n),这是Hash表的缺陷(可参看《Hash Collision DoS 问题》)。

所以,Hash表的尺寸和容量非常的重要。一般来说,Hash表这个容器当有数据要插入时,都会检查容量有没有超过设定的thredhold,如果超过,需要增大Hash表的尺寸,这样一来,整个Hash表里的无素都需要被重算一遍。这叫rehash,这个成本相当的大。

HashMap的rehash源码



public V put(K key, V value)
{
......
//算Hash值
int hash = hash(key.hashCode());
int i = indexFor(hash, table.length);
//如果该key已被插入,则替换掉旧的value (链接操作)
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++;
//该key不存在,需要增加一个结点
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}



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);
//查看当前的size是否超过了我们设定的阈值threshold,如果超过,需要resize
if (size++ >= threshold)
resize(2 * table.length);
}

void resize(int newCapacity)
{
Entry[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
......
//创建一个新的Hash Table
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
//将Old Hash Table上的数据迁移到New Hash Table上
transfer(newTable);
table = newTable;
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
}


新建一个更大尺寸的hash表,然后把数据从老的Hash表中迁移到新的Hash表中。



void transfer(Entry[] newTable)
{
Entry[] src = table;
int newCapacity = newTable.length;
//下面这段代码的意思是:
// 从OldTable里摘一个元素出来,然后放到NewTable中
for (int j = 0; j < src.length; j++) {
Entry<K,V> e = src[j];
if (e != null) {
src[j] = null;
do {
Entry<K,V> next = e.next;
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
e = next;
} while (e != null);
}
}
}


正常的ReHash的过程

画了个图做了个演示。

  • 我假设了我们的hash算法就是简单的用key mod 一下表的大小(也就是数组的长度)。
  • 最上面的是old hash 表,其中的Hash表的size=2, 所以key = 3, 7, 5,在mod 2以后都冲突在table[1]这里了。
  • 接下来的三个步骤是Hash表 resize成4,然后所有的<key,value> 重新rehash的过程

HashMap知识点、问题_java

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

HashMap知识点、问题_hash表_02

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;  (这里,下面线程一的3位置指向Key:3)
  • 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)

HashMap知识点、问题_hash表_03

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。

HashMap知识点、问题_java_04

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。

HashMap知识点、问题_数组_05

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

其它

有人把这个问题报给了Sun,不过Sun不认为这个是一个问题。因为HashMap本来就不支持并发。要并发就用ConcurrentHashmap

我在这里把这个事情记录下来,只是为了让大家了解并体会一下并发环境下的危险。

HashMap1.8

HashMap1.8多线程put不会造成死循环

hashmap1.7多线程操作会造成链表的循环,上面已经讲了。是put过程中的resize方法在调用transfer方法的时候导致的死锁。


HashMap知识点、问题_hash表_06HashMap知识点、问题_hash表_07


final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;//oldTab指向hash桶数组
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {//如果oldCap不为空的话,就是hash桶数组不为空
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {//如果大于最大容量了,就赋值为整数最大的阀值
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;//返回
}//如果当前hash桶数组的长度在扩容后仍然小于最大容量 并且oldCap大于默认值16
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold 双倍扩容阀值threshold
}
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];//新建hash桶数组
table = newTab;//将新数组的值复制给旧的hash桶数组
if (oldTab != null) {//进行扩容操作,复制Node对象值到新的hash桶数组
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {//如果旧的hash桶数组在j结点处不为空,复制给e
oldTab[j] = null;//将旧的hash桶数组在j结点处设置为空,方便gc
if (e.next == null)//如果e后面没有Node结点
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;//直接对e的hash值对新的数组长度求模获得存储位置
else if (e instanceof TreeNode)//如果e是红黑树的类型,那么添加到红黑树中
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;//将Node结点的next赋值给next
if ((e.hash & oldCap) == 0) {//如果结点e的hash值与原hash桶数组的长度作与运算为0
if (loTail == null)//如果loTail为null
loHead = e;//将e结点赋值给loHead
else
loTail.next = e;//否则将e赋值给loTail.next
loTail = e;//然后将e复制给loTail
}
else {//如果结点e的hash值与原hash桶数组的长度作与运算不为0
if (hiTail == null)//如果hiTail为null
hiHead = e;//将e赋值给hiHead
else
hiTail.next = e;//如果hiTail不为空,将e复制给hiTail.next
hiTail = e;//将e复制个hiTail
}
} while ((e = next) != null);//直到e为空
if (loTail != null) {//如果loTail不为空
loTail.next = null;//将loTail.next设置为空
newTab[j] = loHead;//将loHead赋值给新的hash桶数组[j]处
}
if (hiTail != null) {//如果hiTail不为空
hiTail.next = null;//将hiTail.next赋值为空
newTab[j + oldCap] = hiHead;//将hiHead赋值给新的hash桶数组[j+旧hash桶数组长度]
}
}
}
}
}
return newTab;
}

View Code

声明两对指针,维护两个连链表

依次在末端添加新的元素。(在多线程操作的情况下,无非是第二个线程重复第一个线程一模一样的操作)。

的确不会因为多线程put导致死循环,但是依然有其他的弊端,比如数据丢失等等。因此多线程情况下还是建议使用concurrenthashmap。

应该是resize()方法中这句: if ((e = oldTab[j]) != null) { oldTab[j] = null; 多个线程都触发了扩容操作。多线程put的时候,当index相同而又同时达到链表的末尾时,另一个线程put的数据会把之前线程put的数据覆盖掉,就会产生数据丢失。