JDK1.7中HashMap死环问题及JDK1.8中对HashMap的优化源码详解
<h2 id="一jdk1.7中hashmap扩容死锁问题">一、JDK1.7中HashMap扩容死锁问题</h2><p>我们起首来看一下JDK1.7中put方法的源码<br />
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我们打开<code>addEntry</code>方法如下，它会判断数组当前容量是否已经凌驾的阈值，例如假设当前的数组容量是16，加载因子为0.75，即凌驾了12，而且刚好要插入的索引处有元素，这时间就需要举行扩容操纵，可以看到<code>resize</code>扩容巨细是原数组的两倍，仍然符合数组的长度是2的指数次幂<br />
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我们再进入<code>resize</code>方法如下，它起首会对之前的数组容量举行判断，看是否已经到达了数组最大容量，假如没有，反面会举行数组的转移操纵，即<code>transfer</code>方法<br />
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我们先来看一下举行转移操纵的方法，JDK1.7中HashMap存在死锁问题的原因也主要会合在这<div align="center"></div><br />
假设我们有如许一个HashMap，如下<br />
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现在需要对其举行扩容操纵(假设已经到达扩容阈值，忽略其他元素)</p>
<p>根据源码中，此时会产生连个指针，一个e指针，指向当前节点，另一个节点为next，指向e的下一个节点，即e.next，如下图所示</p>
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源码中的if判断实现的是重哈希，indexFor操纵实现的是重新定位当前节点在新数组中的位置，我们来看一下新数组<br />
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假设此时还是定位到数组3号位</p>
<p>接着看源码<code>e.next = newTable</code>，即将e.next节点指向了扩容后数组的的3号位，因为这是刚创建的新数组，还是空数组，因此e.next = null,此时指向如下图所示<br />
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接着实行下一步<code>newTable = e</code>，即将当前节点e赋值给刚在新数组找到的新节点，如下图所示<br />
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最后一步<code>e = next</code>，即：<br />
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至此，while循环的第一遍结束，此时e指向杨过这个节点，很显着不为空，会举行第二次循环，重复以上操纵，最后产生的效果为：<br />
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可以杨过和小龙女两个节点的位置发生了改变了(这也是HashMap为什么无序的原因)</p>
<p>以上为单线程下举行扩容，并不会产生线程安全问题，但是假如是多线程举行扩容呢</p>
<p>我们假设现在有两个线程同时对数组扩容，每个线程都存在两个指针，线程1为e和next，线程2为e2和next2<br />
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假设此时线程2运行到如下红色框中的代码时线程壅闭了，对应上图则是e2指向了小龙女，next2指向了杨过<br />
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因为线程2被壅闭了，其反面的代码就没法继续实行了，而此时线程1也进入方法举行扩容，扩容后的结果就是单线程时扩容后的结果，如上图所示，此时相比于扩容前的HashMap，杨过和小龙女位置已经调换</p>
<p>此时刚刚被壅闭的的线程2被唤醒了，注意此时线程2中两个指针的指向，如下图所示<br />
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此时线程2实行<code>e.next = newTable</code>这一行，即e2的下一个节点指向其扩容的新数组，如下图所示：<br />
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再实行下面的<code>newTable = e</code>，即将小龙女这个节点填入数组中，如下<br />
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现在指向最后一步<code>e = next</code>,由于此时next2还指向线程1扩容后数组中的杨过节点，因此现在e2和next2都指向杨过节点<br />
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接着第二次循环，结果如下：<br />
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现在举行第三次循环，仍然是<code>e.next = newTable</code>这一行，此时的newTable是杨过节点，因此这步的结果就是小龙女节点又指回了杨过节点<br />
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此时又实行<code>e = newTable</code>，结果如下：<br />
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最后一步实行完后两个指针都指向了空<br />
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此时新扩容的数组也形成了一个环<br />
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以上就是HashMap扩容时死锁的原因</p>
<h2 id="二jdk1.8中对hashmap的优化">二、JDK1.8中对HashMap的优化</h2>
<p>先看一下JDK8中HashMap源码</p>
<code> 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;
// 容量为空时重新赋值
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 元素不存在，则直接插入数组即可
if ((p = tab) == null)
tab = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
// 原值已存在，直接替换
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 假如是 LinkedHashMap 实现的话，会使用红黑树作为数据结构，调用其 putTreeVal()
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 找到最后一个 next 不会 null 的位置，插入元素
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 假如树的深度大于阀值-1, 则重新调整，平衡二叉树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 找到元素存在，直接进入后续更新
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
// 当元素存在时，更新，并返回旧值
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
// 存在才添加判断
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
// LinkedHashMap 预留
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
// 修改+1
++modCount;
// 容量凌驾阀值，扩容
if (++size > threshold)
resize();
// LinkedHashMap 预留
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}</code>
<p>当容量凌驾阈值时举行扩容操纵，我们进入<code>resize</code>方法，源码如下</p>
<code> /**
* 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;
table = newTab;
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab) != null) {
oldTab = null;
if (e.next == null)
newTab = e;
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
//这里定义了两组头和尾指针
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
//使用当前结点的hash值与就数组的长度做与运算，假如是0则是低位
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else {//假如是16则是高位
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}</code>
<p>可以看出，当对数组举行迁移时，这里定义了两组指针，分别是低位头和尾、高位头和尾，举个例子就能看出为什么要这么做，假设旧数组的长度为16</p>
<code>数组长度 0000 0000 0000 1000
hash值 0101 1011 1111 1011 (随机)
与运算结果只有两种
0000 0000 0000 1000 ---------16
0000 0000 0000 0000 ---------0</code>
<p>与运算的结果只存在0和16两种大概，接着往下面的源码看，假如是0则是低位，假如是16则是高位<br />
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这里就假设与运算的结果为0，那么数组的指向则酿成如许：<br />
<div align="center"></div><br />
接着实行下面的代码，将低位头部loHead赋值给新数组，在前面我们可以看到j为遍历旧数组的索引，如许，就将高位的所有结点都移动到了新数组</p>
<p>接下来，<code>newTable = loHead</code>将高位的尾部置空，再将高位的头部放到新数组的<code>j + oldCap</code>索引处（当前索引+旧数组的长度），比如说现在的索引是3，再加上数组长度16，最后就是将高位放到新数组的索引为19的地方去，如许，位置图就成了如下：<br />
<div align="center"></div><br />
到此，转移结束，制止了JDK1.7的使用两个指针大概出现的死环问题</p>
<p>总结：在JDK1.8之后，HashMap底层的数组扩容后迁移的方法举行了优化。把一个链表分成了两组，分成高为和低位分别去迁移，制止了死环问题。而且在迁移的过程中并没有举行任何的rehash（重新记算hash），进步了性能。它是直接将链表给断掉，举行险些是一个均等的拆分，然后通过头指针的指向将团体给迁移过去，如许就减小了链表的长度。</p><br><br/><br/><br/><br/><br/>来源：<a href="https://www.cnblogs.com/baolingye/p/11688667.html" target="_blank">https://www.cnblogs.com/baolingye/p/11688667.html</a>
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