關(guān)于Java的HashMap多線程并發(fā)問題分析

更新時間：2023年05月05日 10:12:30 作者：arthur.dy.lee

HashMap是采用鏈表解決Hash沖突，因為是鏈表結(jié)構(gòu)，那么就很容易形成閉合的鏈路，這樣在循環(huán)的時候只要有線程對這個HashMap進(jìn)行g(shù)et操作就會產(chǎn)生死循環(huán),本文針對這個問題進(jìn)行分析,需要的朋友可以參考下

并發(fā)問題的癥狀

多線程put后可能導(dǎo)致get死循環(huán)

從前我們的Java代碼因為一些原因使用了HashMap這個東西，但是當(dāng)時的程序是單線程的，一切都沒有問題。后來，我們的程序性能有問題，所以需要變成多線程的，于是，變成多線程后到了線上，發(fā)現(xiàn)程序經(jīng)常占了100%的CPU，查看堆棧，你會發(fā)現(xiàn)程序都Hang在了HashMap.get()這個方法上了，重啟程序后問題消失。但是過段時間又會來。而且，這個問題在測試環(huán)境里可能很難重現(xiàn)。

我們簡單的看一下我們自己的代碼，我們就知道HashMap被多個線程操作。而Java的文檔說HashMap是非線程安全的，應(yīng)該用ConcurrentHashMap。但是在這里我們可以來研究一下原因。簡單代碼如下：

package com.king.hashmap;
import java.util.HashMap;
public class TestLock {
     private HashMap map = new HashMap();
     public TestLock() {
         Thread t1 = new Thread() {
             public void run() {
                 for ( int i = 0 ; i < 50000 ; i++) {
                     map.put( new Integer(i), i);
                 }
                 System.out.println( "t1 over" );
             }
         };
         Thread t2 = new Thread() {
             public void run() {
                 for ( int i = 0 ; i < 50000 ; i++) {
                     map.put( new Integer(i), i);
                 }
                 System.out.println( "t2 over" );
             }
         };
         Thread t3 = new Thread() {
             public void run() {
                 for ( int i = 0 ; i < 50000 ; i++) {
                     map.put( new Integer(i), i);
                 }
                 System.out.println( "t3 over" );
             }
         };
         Thread t4 = new Thread() {
             public void run() {
                 for ( int i = 0 ; i < 50000 ; i++) {
                     map.put( new Integer(i), i);
                 }
                 System.out.println( "t4 over" );
             }
         };
         Thread t5 = new Thread() {
             public void run() {
                 for ( int i = 0 ; i < 50000 ; i++) {
                     map.put( new Integer(i), i);
                 }
                 System.out.println( "t5 over" );
             }
         };
         Thread t6 = new Thread() {
             public void run() {
                 for ( int i = 0 ; i < 50000 ; i++) {
                     map.get( new Integer(i));
                 }
                 System.out.println( "t6 over" );
             }
         };
         Thread t7 = new Thread() {
             public void run() {
                 for ( int i = 0 ; i < 50000 ; i++) {
                     map.get( new Integer(i));
                 }
                 System.out.println( "t7 over" );
             }
         };
         Thread t8 = new Thread() {
             public void run() {
                 for ( int i = 0 ; i < 50000 ; i++) {
                     map.get( new Integer(i));
                 }
                 System.out.println( "t8 over" );
             }
         };
         Thread t9 = new Thread() {
             public void run() {
                 for ( int i = 0 ; i < 50000 ; i++) {
                     map.get( new Integer(i));
                 }
                 System.out.println( "t9 over" );
             }
         };
         Thread t10 = new Thread() {
             public void run() {
                 for ( int i = 0 ; i < 50000 ; i++) {
                     map.get( new Integer(i));
                 }
                 System.out.println( "t10 over" );
             }
         };
         t1.start();
         t2.start();
         t3.start();
         t4.start();
         t5.start();
         t6.start();
         t7.start();
         t8.start();
         t9.start();
         t10.start();
     }
     public static void main(String[] args) {
         new TestLock();
     }
}

就是啟了10個線程，不斷的往一個非線程安全的HashMap中put內(nèi)容/get內(nèi)容，put的內(nèi)容很簡單，key和value都是從0自增的整數(shù)（這個put的內(nèi)容做的并不好，以致于后來干擾了我分析問題的思路）。對HashMap做并發(fā)寫操作，我原以為只不過會產(chǎn)生臟數(shù)據(jù)的情況，但反復(fù)運行這個程序，會出現(xiàn)線程t1、t2被hang住的情況，多數(shù)情況下是一個線程被hang住另一個成功結(jié)束，偶爾會10個線程都被hang住。

產(chǎn)生這個死循環(huán)的根源在于對一個未保護(hù)的共享變量 — 一個”HashMap”數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的操作。當(dāng)在所有操作的方法上加了”synchronized”后，一切恢復(fù)了正常。這算jvm的bug嗎？應(yīng)該說不是的，這個現(xiàn)象很早以前就報告出來了。Sun的工程師并不認(rèn)為這是bug，而是建議在這樣的場景下應(yīng)采用”ConcurrentHashMap”，

CPU利用率過高一般是因為出現(xiàn)了出現(xiàn)了死循環(huán)，導(dǎo)致部分線程一直運行，占用cpu時間。問題原因就是HashMap是非線程安全的，多個線程put的時候造成了某個key值Entry key List的死循環(huán)，問題就這么產(chǎn)生了。

當(dāng)另外一個線程get 這個Entry List 死循環(huán)的key的時候，這個get也會一直執(zhí)行。最后結(jié)果是越來越多的線程死循環(huán)，最后導(dǎo)致服務(wù)器dang掉。我們一般認(rèn)為HashMap重復(fù)插入某個值的時候，會覆蓋之前的值，這個沒錯。但是對于多線程訪問的時候，由于其內(nèi)部實現(xiàn)機(jī)制(在多線程環(huán)境且未作同步的情況下，對同一個HashMap做put操作可能導(dǎo)致兩個或以上線程同時做rehash動作，就可能導(dǎo)致循環(huán)鍵表出現(xiàn)，一旦出現(xiàn)線程將無法終止，持續(xù)占用CPU，導(dǎo)致CPU使用率居高不下)，就可能出現(xiàn)安全問題了。

使用jstack工具dump出問題的那臺服務(wù)器的棧信息。死循環(huán)的話，首先查找RUNNABLE的線程，找到問題代碼如下：

java.lang.Thread.State:RUNNABLE
at java.util.HashMap.get(HashMap.java:303)
at com.sohu.twap.service.logic.TransformTweeter.doTransformTweetT5(TransformTweeter.java:183)
共出現(xiàn)了23次。
java.lang.Thread.State:RUNNABLE
at java.util.HashMap.put(HashMap.java:374)
at com.sohu.twap.service.logic.TransformTweeter.transformT5(TransformTweeter.java:816)
共出現(xiàn)了3次。

注意：不合理使用HashMap導(dǎo)致出現(xiàn)的是死循環(huán)而不是死鎖。

多線程put的時候可能導(dǎo)致元素丟失

主要問題出在addEntry方法的new Entry (hash, key, value, e)，如果兩個線程都同時取得了e,則他們下一個元素都是e，然后賦值給table元素的時候有一個成功有一個丟失。

put非null元素后get出來的卻是null

在transfer方法中代碼如下：

void transfer(Entry[] newTable) {
     Entry[] src = table;
     int newCapacity = newTable.length;
     for ( int j = 0 ; j < src.length; j++) {
         Entry e = src[j];
         if (e != null ) {
             src[j] = null ;
             do {
                 Entry next = e.next;
                 int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
                 e.next = newTable[i];
                 newTable[i] = e;
                 e = next;
             } while (e != null );
         }
     }
}

在這個方法里，將舊數(shù)組賦值給src，遍歷src，當(dāng)src的元素非null時，就將src中的該元素置null，即將舊數(shù)組中的元素置null了，也就是這一句：

if (e != null ) {
         src[j] = null ;

此時若有g(shù)et方法訪問這個key，它取得的還是舊數(shù)組，當(dāng)然就取不到其對應(yīng)的value了。

總結(jié)：HashMap未同步時在并發(fā)程序中會產(chǎn)生許多微妙的問題，難以從表層找到原因。所以使用HashMap出現(xiàn)了違反直覺的現(xiàn)象，那么可能就是并發(fā)導(dǎo)致的了。

HashMap數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

我需要簡單地說一下HashMap這個經(jīng)典的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

HashMap通常會用一個指針數(shù)組（假設(shè)為table[]）來做分散所有的key，當(dāng)一個key被加入時，會通過Hash算法通過key算出這個數(shù)組的下標(biāo)i，然后就把這個插到table[i]中，如果有兩個不同的key被算在了同一個i，那么就叫沖突，又叫碰撞，這樣會在table[i]上形成一個鏈表。

我們知道，如果table[]的尺寸很小，比如只有2個，如果要放進(jìn)10個keys的話，那么碰撞非常頻繁，于是一個O(1)的查找算法，就變成了鏈表遍歷，性能變成了O(n)，這是Hash表的缺陷。

所以，Hash表的尺寸和容量非常的重要。一般來說，Hash表這個容器當(dāng)有數(shù)據(jù)要插入時，都會檢查容量有沒有超過設(shè)定的thredhold，如果超過，需要增大Hash表的尺寸，但是這樣一來，整個Hash表里的元素都需要被重算一遍。這叫rehash，這個成本相當(dāng)?shù)拇蟆?/p>

HashMap的rehash源代碼

下面，我們來看一下Java的HashMap的源代碼。Put一個Key,Value對到Hash表中：

public V put(K key, V value)
{
     ......
     //算Hash值
     int hash = hash(key.hashCode());
     int i = indexFor(hash, table.length);
     //如果該key已被插入，則替換掉舊的value （鏈接操作）
     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++;
     //該key不存在，需要增加一個結(jié)點
     addEntry(hash, key, value, i);
     return null ;
}

檢查容量是否超標(biāo)：

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);
     //查看當(dāng)前的size是否超過了我們設(shè)定的閾值threshold，如果超過，需要resize
     if (size++ >= threshold)
         resize( 2 * table.length);
}

新建一個更大尺寸的hash表，然后把數(shù)據(jù)從老的Hash表中遷移到新的Hash表中。

void resize( int newCapacity)
{
     Entry[] oldTable = table;
     int oldCapacity = oldTable.length;
     ......
     //創(chuàng)建一個新的Hash Table
     Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
     //將Old Hash Table上的數(shù)據(jù)遷移到New Hash Table上
     transfer(newTable);
     table = newTable;
     threshold = ( int )(newCapacity * loadFactor);
}

遷移的源代碼，注意高亮處：

void transfer(Entry[] newTable)
{
     Entry[] src = table;
     int newCapacity = newTable.length;
     //下面這段代碼的意思是：
     //  從OldTable里摘一個元素出來，然后放到NewTable中
     for ( int j = 0 ; j < src.length; j++) {
         Entry<K,V> e = src[j];
         if (e != null ) {
             src[j] = null ;
             do {
                 Entry<K,V> next = e.next;
                 int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
                 e.next = newTable[i];
                 newTable[i] = e;
                 e = next;
             } while (e != null );
         }
     }
}

好了，這個代碼算是比較正常的。而且沒有什么問題。

正常的ReHash過程

畫了個圖做了個演示。

我假設(shè)了我們的hash算法就是簡單的用key mod 一下表的大小（也就是數(shù)組的長度）。
最上面的是old hash 表，其中的Hash表的size=2, 所以key = 3, 7, 5，在mod 2以后都沖突在table1這里了。
接下來的三個步驟是Hash表 resize成4，然后所有的重新rehash的過程。

在此輸入圖片描述

并發(fā)的Rehash過程

（1）假設(shè)我們有兩個線程。我用紅色和淺藍(lán)色標(biāo)注了一下。我們再回頭看一下我們的 transfer代碼中的這個細(xì)節(jié)：

do {
     Entry<K,V> next = e.next; // <--假設(shè)線程一執(zhí)行到這里就被調(diào)度掛起了
     int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
     e.next = newTable[i];
     newTable[i] = e;
     e = next;
} while (e != null );

而我們的線程二執(zhí)行完成了。于是我們有下面的這個樣子。

在此輸入圖片描述

注意：因為Thread1的 e 指向了key(3)，而next指向了key(7)，其在線程二rehash后，指向了線程二重組后的鏈表。我們可以看到鏈表的順序被反轉(zhuǎn)后。

（2）線程一被調(diào)度回來執(zhí)行。

先是執(zhí)行 newTalbe[i] = e。
然后是e = next，導(dǎo)致了e指向了key(7)。
而下一次循環(huán)的next = e.next導(dǎo)致了next指向了key(3)。

在此輸入圖片描述

（3）一切安好。 線程一接著工作。把key(7)摘下來，放到newTable[i]的第一個，然后把e和next往下移。

在此輸入圖片描述

（4）環(huán)形鏈接出現(xiàn)。 e.next = newTable[i] 導(dǎo)致 key(3).next 指向了 key(7)。注意：此時的key(7).next 已經(jīng)指向了key(3)，環(huán)形鏈表就這樣出現(xiàn)了。

在此輸入圖片描述

于是，當(dāng)我們的線程一調(diào)用到，HashTable.get(11)時，悲劇就出現(xiàn)了——Infinite Loop。

三種解決方案

Hashtable替換HashMap

Hashtable 是同步的，但由迭代器返回的 Iterator 和由所有 Hashtable 的“collection 視圖方法”返回的 Collection 的 listIterator 方法都是快速失敗的：在創(chuàng)建 Iterator 之后，如果從結(jié)構(gòu)上對 Hashtable 進(jìn)行修改，除非通過 Iterator 自身的移除或添加方法，否則在任何時間以任何方式對其進(jìn)行修改，Iterator 都將拋出 ConcurrentModificationException。因此，面對并發(fā)的修改，Iterator 很快就會完全失敗，而不冒在將來某個不確定的時間發(fā)生任意不確定行為的風(fēng)險。由 Hashtable 的鍵和值方法返回的 Enumeration 不是快速失敗的。

注意，迭代器的快速失敗行為無法得到保證，因為一般來說，不可能對是否出現(xiàn)不同步并發(fā)修改做出任何硬性保證?？焖偈〉鲿M最大努力拋出 ConcurrentModificationException。因此，為提高這類迭代器的正確性而編寫一個依賴于此異常的程序是錯誤做法：迭代器的快速失敗行為應(yīng)該僅用于檢測程序錯誤。

Collections.synchronizedMap將HashMap包裝起來

返回由指定映射支持的同步（線程安全的）映射。為了保證按順序訪問，必須通過返回的映射完成對底層映射的所有訪問。在返回的映射或其任意 collection 視圖上進(jìn)行迭代時，強(qiáng)制用戶手工在返回的映射上進(jìn)行同步：

Map m = Collections.synchronizedMap( new HashMap());
...
Set s = m.keySet();  // Needn't be in synchronized block
...
synchronized (m) {  // Synchronizing on m, not s!
Iterator i = s.iterator(); // Must be in synchronized block
     while (i.hasNext())
         foo(i.next());
}

不遵從此建議將導(dǎo)致無法確定的行為。如果指定映射是可序列化的，則返回的映射也將是可序列化的。

ConcurrentHashMap替換HashMap

支持檢索的完全并發(fā)和更新的所期望可調(diào)整并發(fā)的哈希表。此類遵守與 Hashtable 相同的功能規(guī)范，并且包括對應(yīng)于 Hashtable 的每個方法的方法版本。不過，盡管所有操作都是線程安全的，但檢索操作不必鎖定，并且不支持以某種防止所有訪問的方式鎖定整個表。此類可以通過程序完全與 Hashtable 進(jìn)行互操作，這取決于其線程安全，而與其同步細(xì)節(jié)無關(guān)。檢索操作（包括 get）通常不會受阻塞，因此，可能與更新操作交迭（包括 put 和 remove）。檢索會影響最近完成的更新操作的結(jié)果。對于一些聚合操作，比如 putAll 和 clear，并發(fā)檢索可能只影響某些條目的插入和移除。類似地，在創(chuàng)建迭代器/枚舉時或自此之后，Iterators 和 Enumerations 返回在某一時間點上影響哈希表狀態(tài)的元素。它們不會拋出 ConcurrentModificationException。不過，迭代器被設(shè)計成每次僅由一個線程使用。

到此這篇關(guān)于關(guān)于Java的HashMap多線程并發(fā)問題分析的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java的HashMap多線程并發(fā)問題內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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