不要在併發場景下使用hashmap的原因

相信很多人都知道jdk7及其以前版本的hashmap在併發場景下使用時存在死循環(注意是死循環,不是死鎖)的問題,問題出在擴容時對鏈表逆序的問題,下面是出問題的相關源碼:

 

    /**
     * Transfers all entries from current table to newTable.
     */
    void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
        int newCapacity = newTable.length;
        for (Entry<K,V> e : table) {
            while(null != e) {
                Entry<K,V> next = e.next;
                if (rehash) {
                    e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
                }
                int i = indexFor(e.hash, newCapacity);  //所在散列桶序號
                e.next = newTable[i];   //這邊做了逆序處理,在多線程使用時會導致死循環
                newTable[i] = e;
                e = next;
            }
        }
    }

jdk8對這一問題做了相關補救工作,不會出現死循環

    final Node<K,V>[] resize() {
        Node<K,V>[] oldTab = table;
        //oldCap代表有沒有數據插入,table創建採用lazy模式,只有使用時才創建
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
        int oldThr = threshold;
        int newCap, newThr = 0;
        if (oldCap > 0) {   //已經有數據,證明不是初始化
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                    oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)//老的threshold大於16時,新的threshold才進行double處理
                newThr = oldThr << 1; // double threshold
        }//oldCap == 0,初始化,創建hashmap時沒有設置capacity
        else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
            //oldThr > 0 && oldCap == 0
            newCap = oldThr;
        else {               // zero initial threshold signifies using defaults
            //oldThr == 0 && oldCap == 0,初始化
            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];
        table = newTab;
        if (oldTab != null) {//插入數據時擴容
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                Node<K,V> e;
                if ((e = oldTab[j]) != null) {//該散列桶已有數據,需要將該散列桶中數據重新映射
                    oldTab[j] = null;
                    if (e.next == null)//只有一個數據
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                    else if (e instanceof TreeNode)//該散列桶中數據紅黑樹存儲
                        ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                    else { // preserve order 保證原來的順序,否則在多線程誤用時會導致死循環
                        //有多個數據,而且是鏈表形式存儲
                        Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                        Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                        Node<K,V> next;
                        do {
                            next = e.next;
                            /**
                             * 該hash在老哈希桶數組位置爲(oldCap-1) & hash,在擴容後哈希桶下標爲(2*oldCap-1) & hash
                             * 2*oldCap-1相當於在oldCap-1的基礎上左側高位再加一個1,所以插入數據hash值在oldCap-1高一位是0還是1將決定
                             * 數據是否需要遷移,如果是1,則遷移到 j+oldCap位置,如果是0,則保持原位置
                             */
                            //與JDK7不同的是JDK8在擴容時原數據沒有進行鏈表倒置操作,因爲這個在併發編程時會導致
                            if ((e.hash & oldCap) == 0) {//在原來的散列桶
                                if (loTail == null)
                                    loHead = e;
                                else
                                    loTail.next = e;
                                loTail = e;
                            }
                            else {//不在原來的散列桶
                                if (hiTail == null)
                                    hiHead = e;
                                else
                                    hiTail.next = e;
                                hiTail = e;
                            }
                        } while ((e = next) != null);
                        if (loTail != null) {
                            loTail.next = null;
                            newTab[j] = loHead;
                        }
                        if (hiTail != null) {
                            hiTail.next = null;
                            newTab[j + oldCap] = hiHead;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return newTab;
    }

jdk8及其以上版本在多線程下使用雖然沒有死循環問題,但是仍然不是安全的,存在數據丟失以及異常的問題,數據丟失比如在插入時,多個線程同時在一個節點上增加新的節點,多個線程都會將自己新增的節點與某個節點A綁定關係,這樣就會導致其他線程與節點A的關聯關係丟失,類似mysql的update如果不做處理也存在更新丟失問題。異常發生在TreeNode與Node節點強行轉換的地方,比如TreeNode類的moveRootToFront方法,測試代碼可以參考下面:

    /**
     * JDK8的hashmap雖然沒有jdk7及以前版本存在的死循環問題,但仍然存在丟失數據問題
     */
    @Test
    public void test(){
        Map<String,String> map = new HashMap<>();
        Thread[] ts = new Thread[50];
        for(int i=0;i<50;i++){
            int k = i;
            Thread t = new Thread(()->{
                for(int j=0;j<500;j++){
                    map.put(String.format("1001%2d%3d",k,j),"h");
                }
            });
            t.start();
            ts[i] = t;
        }
        for(int i=0;i<50;i++){
            try {
                ts[i].join();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        System.out.println(map.keySet().size());

        Map<String,String> map1 = new HashMap<>();
        for(int i=0;i<50;i++){
            int k = i;
            Thread t = new Thread(()->{
                for(int j=0;j<500;j++){
                    map1.put(String.format("1001%2d%3d",k,j),"h");
                }
            });
            t.start();
            try {
                t.join();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        for(int i=0;i<50;i++){
            try {
                ts[i].join();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        System.out.println(map1.keySet().size());
    }

所以要在併發場景下使用map,可以使用ConcurrentHashMap

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