目錄

• 并發(fā)問題的癥狀
• 多線程put后可能導(dǎo)致get死循環(huán)
• 多線程put的時(shí)候可能導(dǎo)致元素丟失
• put非null元素后get出來的卻是null
• HashMap數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
• HashMap的rehash源代碼
• 正常的ReHash過程
• 并發(fā)的Rehash過程
• 三種解決方案
• Hashtable替換HashMap
• Collections.synchronizedMap將HashMap包裝起來
• ConcurrentHashMap替換HashMap

并發(fā)問題的癥狀

多線程put后可能導(dǎo)致get死循環(huán)

從前我們的Java代碼因?yàn)橐恍┰蚴褂昧薍ashMap這個(gè)東西，但是當(dāng)時(shí)的程序是單線程的，一切都沒有問題。后來，我們的程序性能有問題，所以需要變成多線程的，于是，變成多線程后到了線上，發(fā)現(xiàn)程序經(jīng)常占了100%的CPU，查看堆棧，你會(huì)發(fā)現(xiàn)程序都Hang在了HashMap.get()這個(gè)方法上了，重啟程序后問題消失。但是過段時(shí)間又會(huì)來。而且，這個(gè)問題在測(cè)試環(huán)境里可能很難重現(xiàn)。

我們簡(jiǎn)單的看一下我們自己的代碼，我們就知道HashMap被多個(gè)線程操作。而Java的文檔說HashMap是非線程安全的，應(yīng)該用ConcurrentHashMap。但是在這里我們可以來研究一下原因。簡(jiǎn)單代碼如下：

package com.king.hashmap;
import java.util.HashMap;
public class TestLock {
     private HashMap map = new HashMap();
     public TestLock() {
         Thread t1 = new Thread() {
             public void run() {
                 for ( int i = 0 ; i < 50000 ; i++) {
                     map.put( new Integer(i), i);
                 }
                 System.out.println( "t1 over" );
             }
         };
         Thread t2 = new Thread() {
             public void run() {
                 for ( int i = 0 ; i < 50000 ; i++) {
                     map.put( new Integer(i), i);
                 }
                 System.out.println( "t2 over" );
             }
         };
         Thread t3 = new Thread() {
             public void run() {
                 for ( int i = 0 ; i < 50000 ; i++) {
                     map.put( new Integer(i), i);
                 }
                 System.out.println( "t3 over" );
             }
         };
         Thread t4 = new Thread() {
             public void run() {
                 for ( int i = 0 ; i < 50000 ; i++) {
                     map.put( new Integer(i), i);
                 }
                 System.out.println( "t4 over" );
             }
         };
         Thread t5 = new Thread() {
             public void run() {
                 for ( int i = 0 ; i < 50000 ; i++) {
                     map.put( new Integer(i), i);
                 }
                 System.out.println( "t5 over" );
             }
         };
         Thread t6 = new Thread() {
             public void run() {
                 for ( int i = 0 ; i < 50000 ; i++) {
                     map.get( new Integer(i));
                 }
                 System.out.println( "t6 over" );
             }
         };
         Thread t7 = new Thread() {
             public void run() {
                 for ( int i = 0 ; i < 50000 ; i++) {
                     map.get( new Integer(i));
                 }
                 System.out.println( "t7 over" );
             }
         };
         Thread t8 = new Thread() {
             public void run() {
                 for ( int i = 0 ; i < 50000 ; i++) {
                     map.get( new Integer(i));
                 }
                 System.out.println( "t8 over" );
             }
         };
         Thread t9 = new Thread() {
             public void run() {
                 for ( int i = 0 ; i < 50000 ; i++) {
                     map.get( new Integer(i));
                 }
                 System.out.println( "t9 over" );
             }
         };
         Thread t10 = new Thread() {
             public void run() {
                 for ( int i = 0 ; i < 50000 ; i++) {
                     map.get( new Integer(i));
                 }
                 System.out.println( "t10 over" );
             }
         };
         t1.start();
         t2.start();
         t3.start();
         t4.start();
         t5.start();
         t6.start();
         t7.start();
         t8.start();
         t9.start();
         t10.start();
     }
     public static void main(String[] args) {
         new TestLock();
     }
}

就是啟了10個(gè)線程，不斷的往一個(gè)非線程安全的HashMap中put內(nèi)容/get內(nèi)容，put的內(nèi)容很簡(jiǎn)單，key和value都是從0自增的整數(shù)（這個(gè)put的內(nèi)容做的并不好，以致于后來干擾了我分析問題的思路）。對(duì)HashMap做并發(fā)寫操作，我原以為只不過會(huì)產(chǎn)生臟數(shù)據(jù)的情況，但反復(fù)運(yùn)行這個(gè)程序，會(huì)出現(xiàn)線程t1、t2被hang住的情況，多數(shù)情況下是一個(gè)線程被hang住另一個(gè)成功結(jié)束，偶爾會(huì)10個(gè)線程都被hang住。

產(chǎn)生這個(gè)死循環(huán)的根源在于對(duì)一個(gè)未保護(hù)的共享變量 — 一個(gè)”HashMap”數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的操作。當(dāng)在所有操作的方法上加了”synchronized”后，一切恢復(fù)了正常。這算jvm的bug嗎？應(yīng)該說不是的，這個(gè)現(xiàn)象很早以前就報(bào)告出來了。Sun的工程師并不認(rèn)為這是bug，而是建議在這樣的場(chǎng)景下應(yīng)采用”ConcurrentHashMap”，

CPU利用率過高一般是因?yàn)槌霈F(xiàn)了出現(xiàn)了死循環(huán)，導(dǎo)致部分線程一直運(yùn)行，占用cpu時(shí)間。問題原因就是HashMap是非線程安全的，多個(gè)線程put的時(shí)候造成了某個(gè)key值Entry key List的死循環(huán)，問題就這么產(chǎn)生了。

當(dāng)另外一個(gè)線程get 這個(gè)Entry List 死循環(huán)的key的時(shí)候，這個(gè)get也會(huì)一直執(zhí)行。最后結(jié)果是越來越多的線程死循環(huán)，最后導(dǎo)致服務(wù)器dang掉。我們一般認(rèn)為HashMap重復(fù)插入某個(gè)值的時(shí)候，會(huì)覆蓋之前的值，這個(gè)沒錯(cuò)。但是對(duì)于多線程訪問的時(shí)候，由于其內(nèi)部實(shí)現(xiàn)機(jī)制(在多線程環(huán)境且未作同步的情況下，對(duì)同一個(gè)HashMap做put操作可能導(dǎo)致兩個(gè)或以上線程同時(shí)做rehash動(dòng)作，就可能導(dǎo)致循環(huán)鍵表出現(xiàn)，一旦出現(xiàn)線程將無法終止，持續(xù)占用CPU，導(dǎo)致CPU使用率居高不下)，就可能出現(xiàn)安全問題了。

使用jstack工具dump出問題的那臺(tái)服務(wù)器的棧信息。死循環(huán)的話，首先查找RUNNABLE的線程，找到問題代碼如下：

java.lang.Thread.State:RUNNABLE?
at java.util.HashMap.get(HashMap.java:303)?
at com.sohu.twap.service.logic.TransformTweeter.doTransformTweetT5(TransformTweeter.java:183)?
共出現(xiàn)了23次。?
java.lang.Thread.State:RUNNABLE?
at java.util.HashMap.put(HashMap.java:374)?
at com.sohu.twap.service.logic.TransformTweeter.transformT5(TransformTweeter.java:816)?
共出現(xiàn)了3次。

注意：不合理使用HashMap導(dǎo)致出現(xiàn)的是死循環(huán)而不是死鎖。

多線程put的時(shí)候可能導(dǎo)致元素丟失

主要問題出在addEntry方法的new Entry (hash, key, value, e)，如果兩個(gè)線程都同時(shí)取得了e,則他們下一個(gè)元素都是e，然后賦值給table元素的時(shí)候有一個(gè)成功有一個(gè)丟失。

put非null元素后get出來的卻是null

在transfer方法中代碼如下：

void transfer(Entry[] newTable) {
     Entry[] src = table;
     int newCapacity = newTable.length;
     for ( int j = 0 ; j < src.length; j++) {
         Entry e = src[j];
         if (e != null ) {
             src[j] = null ;
             do {
                 Entry next = e.next;
                 int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
                 e.next = newTable[i];
                 newTable[i] = e;
                 e = next;
             } while (e != null );
         }
     }
}

在這個(gè)方法里，將舊數(shù)組賦值給src，遍歷src，當(dāng)src的元素非null時(shí)，就將src中的該元素置null，即將舊數(shù)組中的元素置null了，也就是這一句：

if (e != null ) {
         src[j] = null ;

此時(shí)若有g(shù)et方法訪問這個(gè)key，它取得的還是舊數(shù)組，當(dāng)然就取不到其對(duì)應(yīng)的value了。

總結(jié)：HashMap未同步時(shí)在并發(fā)程序中會(huì)產(chǎn)生許多微妙的問題，難以從表層找到原因。所以使用HashMap出現(xiàn)了違反直覺的現(xiàn)象，那么可能就是并發(fā)導(dǎo)致的了。

HashMap數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

我需要簡(jiǎn)單地說一下HashMap這個(gè)經(jīng)典的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

HashMap通常會(huì)用一個(gè)指針數(shù)組（假設(shè)為table[]）來做分散所有的key，當(dāng)一個(gè)key被加入時(shí)，會(huì)通過Hash算法通過key算出這個(gè)數(shù)組的下標(biāo)i，然后就把這個(gè) 插到table[i]中，如果有兩個(gè)不同的key被算在了同一個(gè)i，那么就叫沖突，又叫碰撞，這樣會(huì)在table[i]上形成一個(gè)鏈表。

我們知道，如果table[]的尺寸很小，比如只有2個(gè)，如果要放進(jìn)10個(gè)keys的話，那么碰撞非常頻繁，于是一個(gè)O(1)的查找算法，就變成了鏈表遍歷，性能變成了O(n)，這是Hash表的缺陷。

所以，Hash表的尺寸和容量非常的重要。一般來說，Hash表這個(gè)容器當(dāng)有數(shù)據(jù)要插入時(shí)，都會(huì)檢查容量有沒有超過設(shè)定的thredhold，如果超過，需要增大Hash表的尺寸，但是這樣一來，整個(gè)Hash表里的元素都需要被重算一遍。這叫rehash，這個(gè)成本相當(dāng)?shù)拇蟆?/p>

HashMap的rehash源代碼

下面，我們來看一下Java的HashMap的源代碼。Put一個(gè)Key,Value對(duì)到Hash表中：

public V put(K key, V value)
{
     ......
     //算Hash值
     int hash = hash(key.hashCode());
     int i = indexFor(hash, table.length);
     //如果該key已被插入，則替換掉舊的value （鏈接操作）
     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++;
     //該key不存在，需要增加一個(gè)結(jié)點(diǎn)
     addEntry(hash, key, value, i);
     return null ;
}

檢查容量是否超標(biāo)：

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);
     //查看當(dāng)前的size是否超過了我們?cè)O(shè)定的閾值threshold，如果超過，需要resize
     if (size++ >= threshold)
         resize( 2 * table.length);
}

新建一個(gè)更大尺寸的hash表，然后把數(shù)據(jù)從老的Hash表中遷移到新的Hash表中。

void resize( int newCapacity)
{
     Entry[] oldTable = table;
     int oldCapacity = oldTable.length;
     ......
     //創(chuàng)建一個(gè)新的Hash Table
     Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
     //將Old Hash Table上的數(shù)據(jù)遷移到New Hash Table上
     transfer(newTable);
     table = newTable;
     threshold = ( int )(newCapacity * loadFactor);
}

遷移的源代碼，注意高亮處：

void transfer(Entry[] newTable)
{
     Entry[] src = table;
     int newCapacity = newTable.length;
     //下面這段代碼的意思是：
     //  從OldTable里摘一個(gè)元素出來，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 );
         }
     }
}

好了，這個(gè)代碼算是比較正常的。而且沒有什么問題。

正常的ReHash過程

畫了個(gè)圖做了個(gè)演示。

1. 我假設(shè)了我們的hash算法就是簡(jiǎn)單的用key mod 一下表的大小（也就是數(shù)組的長(zhǎng)度）。
2. 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以后都沖突在table1這里了。
3. 接下來的三個(gè)步驟是Hash表 resize成4，然后所有的 重新rehash的過程。

而我們的線程二執(zhí)行完成了。于是我們有下面的這個(gè)樣子。

不遵從此建議將導(dǎo)致無法確定的行為。如果指定映射是可序列化的，則返回的映射也將是可序列化的。

ConcurrentHashMap替換HashMap

支持檢索的完全并發(fā)和更新的所期望可調(diào)整并發(fā)的哈希表。此類遵守與 Hashtable 相同的功能規(guī)范，并且包括對(duì)應(yīng)于 Hashtable 的每個(gè)方法的方法版本。不過，盡管所有操作都是線程安全的，但檢索操作不必鎖定，并且不支持以某種防止所有訪問的方式鎖定整個(gè)表。此類可以通過程序完全與 Hashtable 進(jìn)行互操作，這取決于其線程安全，而與其同步細(xì)節(jié)無關(guān)。 檢索操作（包括 get）通常不會(huì)受阻塞，因此，可能與更新操作交迭（包括 put 和 remove）。檢索會(huì)影響最近完成的更新操作的結(jié)果。對(duì)于一些聚合操作，比如 putAll 和 clear，并發(fā)檢索可能只影響某些條目的插入和移除。類似地，在創(chuàng)建迭代器/枚舉時(shí)或自此之后，Iterators 和 Enumerations 返回在某一時(shí)間點(diǎn)上影響哈希表狀態(tài)的元素。它們不會(huì)拋出 ConcurrentModificationException。不過，迭代器被設(shè)計(jì)成每次僅由一個(gè)線程使用。

原文地址：https://blog.csdn.net/paincupid/article/details/51241783