HashMap、HashTable 和 ConcurrentHashMap 线程安全问题

你的名字 2020-11-07 02:05 650阅读 0赞

## 一、HashMap ##

HashMap 是线程不安全的。

JDK 1.7 HashMap 采用数组 + 链表的数据结构，多线程背景下，在数组扩容的时候，存在 Entry 链死循环和数据丢失问题。

JDK 1.8 HashMap 采用数组 + 链表 + 红黑二叉树的数据结构，优化了 1.7 中数组扩容的方案，解决了 Entry 链死循环和数据丢失问题。但是多线程背景下，put 方法存在数据覆盖的问题。

### 1.7 中扩容引发的线程不安全分析 ###

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); e.next = newTable[i]; newTable[i] = e; e = next; } } }

这段代码是 HashMap 的扩容操作，重新定位每个桶的下标，并采用头插法将元素迁移到新数组中。头插法会将链表的顺序翻转，这也是形成死循环的关键点。

假设现在有两个线程A、B同时对下面这个 HashMap 进行扩容操作：  
![1153954-20190828205136524-876257415.png][]

正常扩容后的结果是下面这样的：  
![1153954-20190828205155363-2016562153.png][]

但是当线程A执行到上面 transfer 函数的第11行代码时，CPU 时间片耗尽，线程A被挂起。即如下图中位置所示：  
![1153954-20190828205227261-917769779.png][]

此时线程A中：e=3、next=7、e.next=null  
![1153954-20190828205253287-1116894622.png][]

当线程A的时间片耗尽后，CPU 开始执行线程B，并在线程B中成功的完成了数据迁移：  
![1153954-20190828205452209-1971513562.png][]

重点来了，根据 Java 内存模式可知，线程B执行完数据迁移后，此时主内存中 newTable 和 table 都是最新的，也就是说：7.next=3、3.next=null

随后线程A获得CPU时间片继续执行 newTable\[i\] = e，将3放入新数组对应的位置，执行完此轮循环后线程A的情况如下：  
![1153954-20190828205637623-660941693.png][]

接着继续执行下一轮循环，此时 e=7，从主内存中读取 e.next 时发现主内存中 7.next=3，于是乎next=3，并将 7 采用头插法的方式放入新数组中，并继续执行完此轮循环，结果如下：  
![1153954-20190828205745282-2017957462.png][]

执行下一次循环可以发现，next=e.next=null，所以此轮循环将会是最后一轮循环。接下来当执行完e.next=newTable\[i\]即3.next=7后，3和7之间就相互连接了，当执行完newTable\[i\]=e后，3被头插法重新插入到链表中，执行结果如下图所示：  
![1153954-20190828205814017-752418489.png][]

上面说了此时 e.next=null 即 next=null，当执行完 e=null 后，将不会进行下一轮循环。到此线程A、B的扩容操作完成，很明显当线程A执行完后，HashMap 中出现了环形结构，当在以后对该 HashMap 进行操作时会出现死循环。

并且从上图可以发现，元素5在扩容期间被莫名的丢失了，这就发生了数据丢失的问题。

### 1.8 中 put 方法数据覆盖问题分析 ###

根据上面JDK1.7出现的问题，在JDK1.8中已经得到了很好的解决，如果你去阅读1.8的源码会发现找不到 transfer 函数，因为 JDK1.8 直接在 resize 函数中完成了数据迁移。另外说一句，JDK1.8在进行元素插入时使用的是尾插法。

为什么说JDK1.8会出现数据覆盖的情况喃，我们来看一下下面这段JDK1.8中的put操作代码：

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                       boolean evict) {
            Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
            if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
                n = (tab = resize()).length;
            if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) // 如果没有hash碰撞则直接插入元素
                tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
            else {
                Node<K,V> e; K k;
                if (p.hash == hash &&
                    ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    e = p;
                else if (p instanceof TreeNode)
                    e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
                else {
                    for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                        if ((e = p.next) == null) {
                            p.next = newNode(hash, key, value, null);
                            if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                                treeifyBin(tab, hash);
                            break;
                        }
                        if (e.hash == hash &&
                            ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                            break;
                        p = e;
                    }
                }
                if (e != null) { // existing mapping for key
                    V oldValue = e.value;
                    if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                        e.value = value;
                    afterNodeAccess(e);
                    return oldValue;
                }
            }
            ++modCount;
            if (++size > threshold)
                resize();
            afterNodeInsertion(evict);
            return null;
        }

其中第六行代码是判断是否出现 hash 碰撞，假设两个线程A、B都在进行 put 操作，并且 hash 函数计算出的插入下标是相同的，当线程A 执行完第六行代码后由于时间片耗尽导致被挂起，而线程B得到时间片后在该下标处插入了元素，完成了正常的插入，然后线程A获得时间片，由于之前已经进行了 hash 碰撞的判断，所有此时不会再进行判断，而是直接进行插入，这就导致了线程B插入的数据被线程A覆盖了，从而线程不安全。

除此之前，还有就是代码的第38行处有个 ++size，我们这样想，还是线程A、B，这两个线程同时进行 put 操作时，假设当前 HashMap 的zise大小为10，当线程A执行到第38行代码时，从主内存中获得size的值为10后准备进行+1操作，但是由于时间片耗尽只好让出CPU，线程B快乐的拿到CPU还是从主内存中拿到size的值10进行+1操作，完成了put操作并将size=11写回主内存，然后线程A再次拿到CPU并继续执行(此时size的值仍为10)，当执行完put操作后，还是将size=11写回内存，此时，线程A、B都执行了一次put操作，但是size的值只增加了1，所有说还是由于数据覆盖又导致了线程不安全。

## 二、HashTable ##

HashTable 是线程安全的。

HashTable 容器使用 synchronized 来保证线程安全，但在线程竞争激烈的情况下 HashTable 的效率非常低下。因为当一个线程访问 HashTable 的同步方法，其他线程也访问 HashTable 的同步方法时，会进入阻塞或轮询状态。如线程1使用 put 进行元素添加，线程2不但不能使用 put 方法添加元素，也不能使用 get 方法来获取元素，所以竞争越激烈效率越低。

public synchronized V get(Object key) {
            Entry<?,?> tab[] = table;
            int hash = key.hashCode();
            int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;
            for (Entry<?,?> e = tab[index] ; e != null ; e = e.next) {
                if ((e.hash == hash) && e.key.equals(key)) {
                    return (V)e.value;
                }
            }
            return null;
        }

## 三、ConcurrentHashMap ##

ConcurrentHashMap 线程安全的。

**JDK 1.7 ConcurrentHashMap 采用Segment数组 + HashEntry数组实现。** Segment 是一种可重入锁（ReentrantLock），在 ConcurrentHashMap 里扮演锁的角色；HashEntry 则用于存储键值对数据。一个 ConcurrentHashMap 里包含一个 Segment 数组，一个 Segment 里包含一个 HashEntry 数组，每个 HashEntry 是一个链表结构的元素。

![1153954-20190828211448288-661430854.png][]

分段锁技术将数据分成一段一段的存储，然后给每一段数据配一把锁，当一个线程占用锁访问其中一个段数据的时候，其他段的数据也能被其他线程访问，能够实现真正的并发访问。

从上面的结构我们可以了解到，ConcurrentHashMap 定位一个元素的过程需要进行两次 Hash 操作。第一次 Hash 定位到 Segment，第二次 Hash 定位到元素所在的链表的头部。

这一种结构写操作的时候只对元素所在的Segment进行加锁即可，不会影响到其他的 Segment，这样，在最理想的情况下，ConcurrentHashMap 可以最高同时支持Segment数量大小的写操作（刚好这些写操作都非常平均地分布在所有的Segment上）。

这一种结构的带来的副作用是Hash的过程要比普通的 HashMap 要长。

**JDK 1.8 ConcurrentHashMap**  采用数组 + 链表 + 红黑树的方式实现，结构基本上和 1.8 中的 HashMap 一样，不过大量的利用了 volatile，final，CAS 等 lock-free 技术来减少锁竞争对于性能的影响，从而保证线程安全性。

[1153954-20190828205136524-876257415.png]: /images/1604714669131.png
[1153954-20190828205155363-2016562153.png]: /images/1604714648447.png
[1153954-20190828205227261-917769779.png]: /images/1604714628814.png
[1153954-20190828205253287-1116894622.png]: /images/1604714608841.png
[1153954-20190828205452209-1971513562.png]: /images/1604714586843.png
[1153954-20190828205637623-660941693.png]: /images/1604714565353.png
[1153954-20190828205745282-2017957462.png]: /images/1604714545701.png
[1153954-20190828205814017-752418489.png]: /images/1604714524866.png
[1153954-20190828211448288-661430854.png]: /images/1604714503040.png