我们都知道，HashMap在并发环境下使用可能出现问题，但是具体表现，以及为什么出现并发问题，
可能并不是所有人都了解，这篇文章记录一下HashMap在多线程环境下可能出现的问题以及如何避免。
在分析HashMap的并发问题前，先简单了解HashMap的put和get基本操作是如何实现的。
1.HashMap的put和get操作
大家知道HashMap内部实现是通过拉链法解决哈希冲突的，也就是通过链表的结构保存散列到同一数组位置的两个值，
put操作主要是判空，对key的hashcode执行一次HashMap自己的哈希函数，得到bucketindex位置，还有对重复key的覆盖操作。
对照源码分析一下具体的put操作是如何完成的：
public V put(K key, V value) {
if (key == null)
return putForNullKey(value);
//得到key的hashcode，同时再做一次hash操作
int hash = hash(key.hashCode());
//对数组长度取余，决定下标位置
int i = indexFor(hash, table.length);
/**
* 首先找到数组下标处的链表结点，
* 判断key对一个的hash值是否已经存在，如果存在将其替换为新的value
*/
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++;
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
涉及到的几个方法：
static int hash(int h) {
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}数据put完成以后，就是如何get，我们看一下get函数中的操作：
public V get(Object key) {
if (key == null)
return getForNullKey();
int hash = hash(key.hashCode());
/**
* 先定位到数组元素，再遍历该元素处的链表
* 判断的条件是key的hash值相同，并且链表的存储的key值和传入的key值相同
*/
for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];e != null;e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
return e.value;
}
return null;
}
看一下链表的结点数据结构，保存了四个字段，包括key，value，key对应的hash值以及链表的下一个节点：
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key;//Key-value结构的key
V value;//存储值
Entry<K,V> next;//指向下一个链表节点
final int hash;//哈希值
}
2.Rehash/再散列扩展内部数组长度
哈希表结构是结合了数组和链表的优点，在最好情况下，查找和插入都维持了一个较小的时间复杂度O(1)，
不过结合HashMap的实现，考虑下面的情况，如果内部Entry[] tablet的容量很小，或者直接极端化为table长度为1的场景，那么全部的数据元素都会产生碰撞，
这时候的哈希表成为一条单链表，查找和添加的时间复杂度变为O(N)，失去了哈希表的意义。
所以哈希表的操作中，内部数组的大小非常重要，必须保持一个平衡的数字，使得哈希碰撞不会太频繁，同时占用空间不会过大。
这就需要在哈希表使用的过程中不断的对table容量进行调整，看一下put操作中的addEntry()方法：
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);
if (size++ >= threshold)
resize(2 * table.length);
}
这里面resize的过程，就是再散列调整table大小的过程，默认是当前table容量的两倍。
void resize(int newCapacity) {
Entry[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
//初始化一个大小为oldTable容量两倍的新数组newTable
transfer(newTable);
table = newTable;
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
}
关键的一步操作是transfer(newTable)，这个操作会把当前Entry[] table数组的全部元素转移到新的table中，
这个transfer的过程在并发环境下会发生错误，导致数组链表中的链表形成循环链表，在后面的get操作时e = e.next操作无限循环，Infinite Loop出现。
下面具体分析HashMap的并发问题的表现以及如何出现的。
3.HashMap在多线程put后可能导致get无限循环
HashMap在并发环境下多线程put后可能导致get死循环，具体表现为CPU使用率100%，
看一下transfer的过程：
void transfer(Entry[] newTable) {
Entry[] src = table;
int newCapacity = newTable.length;
for (int j = 0; j < src.length; j++) {
Entry<K,V> e = src[j];
if (e != null) {
src[j] = null;
do {
//假设第一个线程执行到这里因为某种原因挂起
Entry<K,V> next = e.next;
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
e = next;
} while (e != null);
}
}
}
这里引用酷壳陈皓的博文：
并发下的Rehash
1）假设我们有两个线程。我用红色和浅蓝色标注了一下。
我们再回头看一下我们的 transfer代码中的这个细节：
do{Entry<K,V> next = e.next;// <--假设线程一执行到这里就被调度挂起了inti = indexFor(e.hash, newCapacity);e.next = newTable[i];newTable[i] = e;e = next;}while(e !=null);而我们的线程二执行完成了。于是我们有下面的这个样子。
注意，因为Thread1的 e 指向了key(3)，而next指向了key(7)，其在线程二rehash后，指向了线程二重组后的链表。我们可以看到链表的顺序被反转后。
2）线程一被调度回来执行。
- 先是执行 newTalbe[i] = e;
- 然后是e = next，导致了e指向了key(7)，
- 而下一次循环的next = e.next导致了next指向了key(3)
3）一切安好。
线程一接着工作。把key(7)摘下来，放到newTable[i]的第一个，然后把e和next往下移。
4）环形链接出现。
e.next = newTable[i] 导致 key(3).next 指向了 key(7)
注意：此时的key(7).next 已经指向了key(3)， 环形链表就这样出现了。
于是，当我们的线程一调用到，HashTable.get(11)时，悲剧就出现了——Infinite Loop。
针对上面的分析模拟这个例子，
这里在run中执行了一个自增操作，i++非原子操作，使用AtomicInteger避免可能出现的问题：
public class MapThread extends Thread{
/**
* 类的静态变量是各个实例共享的，因此并发的执行此线程一直在操作这两个变量
* 选择AtomicInteger避免可能的int++并发问题
*/
private static AtomicInteger ai = new AtomicInteger(0);
//初始化一个table长度为1的哈希表
private static HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>(1);
//如果使用ConcurrentHashMap，不会出现类似的问题
// private static ConcurrentHashMap<Integer, Integer> map = new ConcurrentHashMap<Integer, Integer>(1);
public void run()
{
while (ai.get() < 100000)
{ //不断自增
map.put(ai.get(), ai.get());
ai.incrementAndGet();
}
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"线程即将结束");
}
}
测试一下：
public static void main(String[] args){
MapThread t0 = new MapThread();
MapThread t1 = new MapThread();
MapThread t2 = new MapThread();
MapThread t3 = new MapThread();
MapThread t4 = new MapThread();
MapThread t5 = new MapThread();
MapThread t6 = new MapThread();
MapThread t7 = new MapThread();
MapThread t8 = new MapThread();
MapThread t9 = new MapThread();
t0.start();
t1.start();
t2.start();
t3.start();
t4.start();
t5.start();
t6.start();
t7.start();
t8.start();
t9.start();
}
注意并发问题并不是一定会产生，可以多执行几次，
我试验了上面的代码很容易产生无限循环，控制台不能终止，有线程始终在执行中，
这是其中一个死循环的控制台截图，可以看到六个线程顺利完成了put工作后销毁，还有四个线程没有输出，卡在了put阶段，感兴趣的可以断点进去看一下：
上面的代码，如果把注释打开，换用ConcurrentHashMap就不会出现类似的问题。
4.多线程put的时候可能导致元素丢失
HashMap另外一个并发可能出现的问题是，可能产生元素丢失的现象。
考虑在多线程下put操作时，执行addEntry(hash, key, value, i)，如果有产生哈希碰撞，
导致两个线程得到同样的bucketIndex去存储，就可能会出现覆盖丢失的情况：
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
//多个线程操作数组的同一个位置
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
if (size++ >= threshold)
resize(2 * table.length);
}
5.使用线程安全的哈希表容器
那么如何使用线程安全的哈希表结构呢，这里列出了几条建议：
使用Hashtable 类，Hashtable 是线程安全的；
使用并发包下的java.util.concurrent.ConcurrentHashMap，ConcurrentHashMap实现了更高级的线程安全；
或者使用synchronizedMap() 同步方法包装 HashMap object，得到线程安全的Map，并在此Map上进行操作。