HashMap 是否是線程安全的，如何在線程安全的前提下使用 HashMap,其實也就是HashMap，Hashtable，ConcurrentHashMap 和 synchronized Map 的原理和區別。當時有些緊張只是簡單說了下HashMap不是線程安全的；Hashtable 線程安全，但效率低，因為是 Hashtable 是使用 synchronized 的，所有線程競爭同一把鎖；而 ConcurrentHashMap 不僅線程安全而且效率高，因為它包含一個 segment 數組，將數據分段存儲，給每一段數據配一把鎖，也就是所謂的鎖分段技術。當時忘記了 synchronized Map 和解釋一下 HashMap 為什么線程不安全。面試結束后問了下面試官哪里有些不足，面試官說上面這個問題的回答算過關，但可以在深入一些或者自己動手嘗試一下。so~~~雖然拿到了 offer，但還是再整理一下，不能得過且過啊。
為什么HashMap是線程不安全的
總說 HashMap 是線程不安全的，不安全的，不安全的，那么到底為什么它是線程不安全的呢？要回答這個問題就要先來簡單了解一下 HashMap 源碼中的使用的存儲結構(這里引用的是 Java 8 的源碼，與7是不一樣的)和它的擴容機制。
HashMap的內部存儲結構
下面是 HashMap 使用的存儲結構:
1
2 3 4 5 6 7 8 |
transient Node<K,V>[] table; static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash; final K key; V value; Node<K,V> next; } |
可以看到 HashMap 內部存儲使用了一個 Node 數組(默認大小是16)，而 Node 類包含一個類型為 Node 的 next 的變量，也就是相當於一個鏈表，所有根據 hash 值計算的 bucket 一樣的 key 會存儲到同一個鏈表里(即產生了沖突)，大概就是下面圖的樣子(順便推薦個在線畫圖的網站Creately)。
HashMap內部存儲結果
需要注意的是，在 Java 8 中如果 hash 值相同的 key 數量大於指定值(默認是8)時使用平衡樹來代替鏈表，這會將get()方法的性能從O(n)提高到O(logn)。具體的可以看我的另一篇博客Java 8中HashMap和LinkedHashMap如何解決沖突。
HashMap的自動擴容機制
HashMap 內部的 Node 數組默認的大小是16，假設有100萬個元素，那么最好的情況下每個 hash 桶里都有62500個元素
，這時get(),put(),remove()等方法效率都會降低。為了解決這個問題，HashMap 提供了自動擴容機制，當元素個數達到數組大小 loadFactor 后會擴大數組的大小，在默認情況下，數組大小為16，loadFactor 為0.75，也就是說當 HashMap 中的元素超過16\0.75=12時，會把數組大小擴展為2*16=32，並且重新計算每個元素在新數組中的位置。如下圖所示(圖片來源，權侵刪)。
自動擴容
從圖中可以看到沒擴容前，獲取 EntryE 需要遍歷5個元素，擴容之后只需要2次。
為什么線程不安全
個人覺得 HashMap 在並發時可能出現的問題主要是兩方面,首先如果多個線程同時使用put方法添加元素，而且假設正好存在兩個 put 的 key 發生了碰撞(根據 hash 值計算的 bucket 一樣)，那么根據 HashMap 的實現，這兩個 key 會添加到數組的同一個位置，這樣最終就會發生其中一個線程的 put 的數據被覆蓋。第二就是如果多個線程同時檢測到元素個數超過數組大小* loadFactor ，這樣就會發生多個線程同時對 Node 數組進行擴容，都在重新計算元素位置以及復制數據，但是最終只有一個線程擴容后的數組會賦給 table，也就是說其他線程的都會丟失，並且各自線程 put 的數據也丟失。
關於 HashMap 線程不安全這一點，《Java並發編程的藝術》一書中是這樣說的：
HashMap 在並發執行 put 操作時會引起死循環，導致 CPU 利用率接近100%。因為多線程會導致 HashMap 的 Node 鏈表形成環形數據結構，一旦形成環形數據結構，Node 的 next 節點永遠不為空，就會在獲取 Node 時產生死循環。
哇塞，聽上去si不si好神奇，居然會產生死循環。。。。 google 了一下，才知道死循環並不是發生在 put 操作時，而是發生在擴容時。詳細的解釋可以看下面幾篇博客：
如何線程安全的使用HashMap
了解了 HashMap 為什么線程不安全，那現在看看如何線程安全的使用 HashMap。這個無非就是以下三種方式：
- Hashtable
- ConcurrentHashMap
- Synchronized Map
例子：
1
2 3 4 5 6 7 8 |
//Hashtable Map<String, String> hashtable = new Hashtable<>(); //synchronizedMap Map<String, String> synchronizedHashMap = Collections.synchronizedMap(new HashMap<String, String>()); //ConcurrentHashMap Map<String, String> concurrentHashMap = new ConcurrentHashMap<>(); |
依次來看看。
Hashtable
先稍微吐槽一下，為啥命名不是 HashTable 啊，看着好難受
，不管了就裝作它叫HashTable 吧。這貨已經不常用了，就簡單說說吧。HashTable 源碼中是使用 synchronized 來保證線程安全的，比如下面的 get 方法和 put 方法：
1
2 3 4 5 6 |
public synchronized V get(Object key) { // 省略實現 } public synchronized V put(K key, V value) { // 省略實現 } |
所以當一個線程訪問 HashTable 的同步方法時，其他線程如果也要訪問同步方法，會被阻塞住。舉個例子，當一個線程使用 put 方法時，另一個線程不但不可以使用 put 方法，連 get 方法都不可以，好霸道啊！！！so~~，效率很低，現在基本不會選擇它了。
ConcurrentHashMap
ConcurrentHashMap (以下簡稱CHM)是 JUC 包中的一個類，spring 的源碼中有很多使用 CHM 的地方。之前已經翻譯過一篇關於 ConcurrentHashMap 的博客，如何在java中使用ConcurrentHashMap，里面介紹了 CHM 在 Java 中的實現，CHM 的一些重要特性和什么情況下應該使用 CHM。需要注意的是，上面博客是基於 Java 7 的，和8有區別,在8中 CHM 摒棄了 Segment（鎖段）的概念，而是啟用了一種全新的方式實現,利用 CAS 算法，有時間會重新總結一下。
SynchronizedMap
看了一下源碼，SynchronizedMap 的實現還是很簡單的。
1
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 |
// synchronizedMap方法 public static <K,V> Map<K,V> synchronizedMap(Map<K,V> m) { return new SynchronizedMap<>(m); } // SynchronizedMap類 private static class SynchronizedMap<K,V> implements Map<K,V>, Serializable { private static final long serialVersionUID = 1978198479659022715L; private final Map<K,V> m; // Backing Map final Object mutex; // Object on which to synchronize SynchronizedMap(Map<K,V> m) { this.m = Objects.requireNonNull(m); mutex = this; } SynchronizedMap(Map<K,V> m, Object mutex) { this.m = m; this.mutex = mutex; } public int size() { synchronized (mutex) {return m.size();} } public boolean isEmpty() { synchronized (mutex) {return m.isEmpty();} } public boolean containsKey(Object key) { synchronized (mutex) {return m.containsKey(key);} } public boolean containsValue(Object value) { synchronized (mutex) {return m.containsValue(value);} } public V get(Object key) { synchronized (mutex) {return m.get(key);} } public V put(K key, V value) { synchronized (mutex) {return m.put(key, value);} } public V remove(Object key) { synchronized (mutex) {return m.remove(key);} } // 省略其他方法 } |
從源碼中可以看出調用 synchronizedMap() 方法后會返回一個 SynchronizedMap 類的對象，而在 SynchronizedMap 類中使用了 synchronized 同步關鍵字來保證對 Map 的操作是線程安全的。
性能對比
這是要靠數據說話的時代，所以不能只靠嘴說 CHM 快，它就快了。寫個測試用例，實際的比較一下這三種方式的效率(源碼來源)，下面的代碼分別通過三種方式創建 Map 對象，使用 ExecutorService 來並發運行5個線程，每個線程添加/獲取500K個元素。
1
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 |
public class CrunchifyConcurrentHashMapVsSynchronizedMap { public final static int THREAD_POOL_SIZE = 5; public static Map<String, Integer> crunchifyHashTableObject = null; public static Map<String, Integer> crunchifySynchronizedMapObject = null; public static Map<String, Integer> crunchifyConcurrentHashMapObject = null; public static void main(String[] args) throws InterruptedException { // Test with Hashtable Object crunchifyHashTableObject = new Hashtable<>(); crunchifyPerformTest(crunchifyHashTableObject); // Test with synchronizedMap Object crunchifySynchronizedMapObject = Collections.synchronizedMap(new HashMap<String, Integer>()); crunchifyPerformTest(crunchifySynchronizedMapObject); // Test with ConcurrentHashMap Object crunchifyConcurrentHashMapObject = new ConcurrentHashMap<>(); crunchifyPerformTest(crunchifyConcurrentHashMapObject); } public static void crunchifyPerformTest(final Map<String, Integer> crunchifyThreads) throws InterruptedException { System.out.println("Test started for: " + crunchifyThreads.getClass()); long averageTime = 0; for (int i = 0; i < 5; i++) { long startTime = System.nanoTime(); ExecutorService crunchifyExServer = Executors.newFixedThreadPool(THREAD_POOL_SIZE); for (int j = 0; j < THREAD_POOL_SIZE; j++) { crunchifyExServer.execute(new Runnable() { |
測試結果：
1
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 |
Test started for: class java.util.Hashtable 2500K entried added/retrieved in 2018 ms 2500K entried added/retrieved in 1746 ms 2500K entried added/retrieved in 1806 ms 2500K entried added/retrieved in 1801 ms 2500K entried added/retrieved in 1804 ms For class java.util.Hashtable the average time is 1835 ms Test started for: class java.util.Collections$SynchronizedMap 2500K entried added/retrieved in 3041 ms 2500K entried added/retrieved in 1690 ms 2500K entried added/retrieved in 1740 ms 2500K entried added/retrieved in 1649 ms 2500K entried added/retrieved in 1696 ms For class java.util.Collections$SynchronizedMap the average time is 1963 ms Test started for: class java.util.concurrent.ConcurrentHashMap 2500K entried added/retrieved in 738 ms 2500K entried added/retrieved in 696 ms 2500K entried added/retrieved in 548 ms 2500K entried added/retrieved in 1447 ms 2500K entried added/retrieved in 531 ms For class java.util.concurrent.ConcurrentHashMap the average time is 792 ms |
這個就不用廢話了，CHM 性能是明顯優於 Hashtable 和 SynchronizedMap 的,CHM 花費的時間比前兩個的一半還少，哈哈，以后再有人問就可以甩數據了。