一、JDK1.7中HashMap擴容死鎖問題
我們首先來看一下JDK1.7中put方法的源碼
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我們打開addEntry方法如下，它會判斷數組當前容量是否已經超過的閾值，例如假設當前的數組容量是16，加載因子為0.75，即超過了12，並且剛好要插入的索引處有元素，這時候就需要進行擴容操作，可以看到resize擴容大小是原數組的兩倍，仍然符合數組的長度是2的指數次冪
我們再進入resize方法如下，它首先會對之前的數組容量進行判斷，看是否已經達到了數組最大容量，如果沒有，后面會進行數組的轉移操作，即transfer方法
我們先來看一下進行轉移操作的方法，JDK1.7中HashMap存在死鎖問題的原因也主要集中在這
假設我們有這樣一個HashMap，如下
現在需要對其進行擴容操作(假設已經達到擴容閾值，忽略其他元素)
根據源碼中，此時會產生連個指針，一個e指針，指向當前節點，另一個節點為next，指向e的下一個節點，即e.next，如下圖所示
源碼中的if判斷實現的是重哈希，indexFor操作實現的是重新定位當前節點在新數組中的位置，我們來看一下新數組
假設此時還是定位到數組3號位
接着看源碼e.next = newTable[i]，即將e.next節點指向了擴容后數組的的3號位，因為這是剛創建的新數組，還是空數組，因此e.next = null,此時指向如下圖所示
接着執行下一步newTable[i] = e，即將當前節點e賦值給剛在新數組找到的新節點，如下圖所示
最后一步e = next，即：
至此，while循環的第一遍結束，此時e指向楊過這個節點，很明顯不為空，會進行第二次循環，重復以上操作，最后產生的效果為：
可以楊過和小龍女兩個節點的位置發生了改變了(這也是HashMap為什么無序的原因)
以上為單線程下進行擴容，並不會產生線程安全問題，但是如果是多線程進行擴容呢
我們假設現在有兩個線程同時對數組擴容，每個線程都存在兩個指針，線程1為e和next，線程2為e2和next2
假設此時線程2運行到如下紅色框中的代碼時線程阻塞了，對應上圖則是e2指向了小龍女，next2指向了楊過
因為線程2被阻塞了，其后面的代碼就沒法繼續執行了，而此時線程1也進入方法進行擴容，擴容后的結果就是單線程時擴容后的結果，如上圖所示，此時相比於擴容前的HashMap，楊過和小龍女位置已經調換
此時剛剛被阻塞的的線程2被喚醒了，注意此時線程2中兩個指針的指向，如下圖所示
此時線程2執行e.next = newTable[i]這一行，即e2的下一個節點指向其擴容的新數組，如下圖所示：
再執行下面的newTable[i] = e，即將小龍女這個節點填入數組中，如下
現在指向最后一步e = next,由於此時next2還指向線程1擴容后數組中的楊過節點，因此現在e2和next2都指向楊過節點
接着第二次循環，結果如下：
現在進行第三次循環，仍然是e.next = newTable[i]這一行，此時的newTable[i]是楊過節點，因此這步的結果就是小龍女節點又指回了楊過節點
此時又執行e = newTable[i]，結果如下：
最后一步執行完后兩個指針都指向了空
此時新擴容的數組也形成了一個環
以上就是HashMap擴容時死鎖的原因
二、JDK1.8中對HashMap的優化
先看一下JDK8中HashMap源碼
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 容量為空時重新賦值
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 元素不存在，則直接插入數組即可
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
// 原值已存在，直接替換
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 如果是 LinkedHashMap 實現的話，會使用紅黑樹作為數據結構，調用其 putTreeVal()
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 找到最后一個 next 不會 null 的位置，插入元素
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 如果樹的深度大於閥值-1, 則重新調整，平衡二叉樹
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 找到元素存在，直接進入后續更新
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
// 當元素存在時，更新，並返回舊值
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
// 存在才添加判定
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
// LinkedHashMap 預留
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
// 修改+1
++modCount;
// 容量超過閥值，擴容
if (++size > threshold)
resize();
// LinkedHashMap 預留
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
當容量超過閾值時進行擴容操作，我們進入resize方法，源碼如下
/**
* Initializes or doubles table size. If null, allocates in
* accord with initial capacity target held in field threshold.
* Otherwise, because we are using power-of-two expansion, the
* elements from each bin must either stay at same index, or move
* with a power of two offset in the new table.
*
* @return the table
*/
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double 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];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
//這里定義了兩組頭和尾指針
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
//使用當前結點的hash值與就數組的長度做與運算，如果是0則是低位
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else {//如果是16則是高位
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;
}
可以看出，當對數組進行遷移時，這里定義了兩組指針，分別是低位頭和尾、高位頭和尾，舉個例子就能看出為什么要這么做，假設舊數組的長度為16
數組長度 0000 0000 0000 1000
hash值 0101 1011 1111 1011 (隨機)
與運算結果只有兩種
0000 0000 0000 1000 ---------16
0000 0000 0000 0000 ---------0
與運算的結果只存在0和16兩種可能，接着往下面的源碼看，如果是0則是低位，如果是16則是高位
這里就假設與運算的結果為0，那么數組的指向則變成這樣：
接着執行下面的代碼，將低位頭部loHead賦值給新數組，在前面我們可以看到j為遍歷舊數組的索引，這樣，就將高位的所有結點都移動到了新數組
接下來，newTable[j] = loHead將高位的尾部置空，再將高位的頭部放到新數組的j + oldCap索引處（當前索引+舊數組的長度），比如說現在的索引是3，再加上數組長度16，最后就是將高位放到新數組的索引為19的地方去，這樣，位置圖就成了如下：
到此，轉移結束，避免了JDK1.7的使用兩個指針可能出現的死環問題
總結：在JDK1.8之后，HashMap底層的數組擴容后遷移的方法進行了優化。把一個鏈表分成了兩組，分成高為和低位分別去遷移，避免了死環問題。而且在遷移的過程中並沒有進行任何的rehash（重新記算hash），提高了性能。它是直接將鏈表給斷掉，進行幾乎是一個均等的拆分，然后通過頭指針的指向將整體給遷移過去，這樣就減小了鏈表的長度。