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有关如何线程安全的使用map(hashMap)

最近在写一个多线程中控制输出顺序的系统中的一个代码，使用了map的数据结构。具体的业务是需要一个单例的对象，然后需要在多线程的环境下实现添加和删除的操作。部分代码如下：

public class UploadImageNumCache {

    /**
     * 
    
    private Map<Integer, Map<Integer, Integer>> UploadImageNumMap = Collections
            .synchronizedMap(new HashMap<Integer, Map<Integer, Integer>>());
     */
    private Map<Integer, Map<Integer, Integer>> UploadImageNumMap = new ConcurrentHashMap<Integer, Map<Integer,Integer>>();

    /**
     * 
     */
    private static UploadImageNumCache uploadImageNumCache = null;

    /**
     * 私有构造
     */
    private UploadImageNumCache() {

    }

    /**
     * 添加
     * 
     * @param documentId
     *            文档id
     * @param pageNow
     *            页码
     */
    public synchronized void addUploadImageNumMap(Integer documentId, Integer pageNow) {

        if (UploadImageNumMap.containsKey(documentId)) {
            UploadImageNumMap.get(documentId).put(pageNow, Constants.IMAGE_UPLOAD_STATUS_NO);
        } else {
            Map<Integer, Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>();
            map.put(pageNow, Constants.IMAGE_UPLOAD_STATUS_NO);
            UploadImageNumMap.put(documentId, map);
        }
    }
/**
     * 删除
     * 
     * @param documentId
     */
    public synchronized void deleteUploadImageNumMap(Integer documentId) {
        if (UploadImageNumMap.containsKey(documentId)) {
            UploadImageNumMap.remove(documentId);
        }
    }
/**
     * 清除缓存
     */
    public synchronized void clearUploadImageNumMap() {
        if (!UploadImageNumMap.isEmpty()) {
            UploadImageNumMap.clear();
        }
    }

    /**
     * 获取单例
     * 
     * @return
     */
    public static UploadImageNumCache getInstance() {
        if (uploadImageNumCache == null) {
            synchronized (UploadImageNumCache.class) {
                if (uploadImageNumCache == null) {
                    uploadImageNumCache = new UploadImageNumCache();
                }
            }
        }
        return uploadImageNumCache;
    }

从上面的代码中可以看到使用了map的数据结构来存放。但是在这里是修改过的代码。之前直接使用了hashmap。但是遇到一个很严重的问题就是多线程环境下的线程安全问题。我们都知道map，hashmap不是线程安全的。记得之前的面试的时候问过list如何实现线程安全，当时没有答上来，出来后就百度了以下，知道是使用的Collections .synchronizedList。但是写map的时候竟然没有想起来。
实在是惭愧阿。今天就对这些涉及到的集合中的线程安全问题进行一个总结，多总结多进步阿。

首先说以下 java中集合的两种分类。底层来说的话分两类collection和map：

Collection
├List
│├LinkedList
│├ArrayList
│└Vector
│　└Stack
└Set
Map
├Hashtable
├HashMap
└WeakHashMap。这个图比较详细的说明了。

我们说集合中有些是线程安全的有例如：Vector,HashTable等。这些类之所以是线程安全的是因为，这些类是在jdk1.5之前，甚至是1.2版本的，我们看这些类的源码就可以知道里面都有sychronized这个线程安全关键字。但是之后出的ArrayList，HashMap等，一般都是线程不安全的。也不知道是基于什么考虑的，这个有时间可以研究以下。今天主要对hashmap和list的线程安全实现做一个介绍，至于hashtable这个线程安全和hashmap的区别不是今天要说的内容。

好了既然我们知道map，hashmap不是线程安全的，但是如何证明呢，下面的这个程序大家可以自己试一下，看看能不能将到5000 正确的输出来。：

/**
 * 
 * @author duanxj
 *
 * @version 
 *
 * @date May 8, 2017
 */
public class ThreadNotSafeHashmap {
    public static void main(String args[]) throws InterruptedException {
        final HashMap<String, String> firstHashMap = new HashMap<String, String>();
        Thread t1 = new Thread() {
            public void run() {
                for (int i = 0; i < 2500; i++) {
                    firstHashMap.put(String.valueOf(i), String.valueOf(i));
                }
            }
        };
        Thread t2 = new Thread() {
            public void run() {
                for (int j = 2500; j < 5000; j++) {
                    firstHashMap.put(String.valueOf(j), String.valueOf(j));
                }
            }
        };
        t1.start();
       t2.start();

        Thread.sleep(1000);
        for (int k = 0; k < 5000; k++) {
            if (String.valueOf(k).equals(firstHashMap.get(String.valueOf(k)))) {
                System.err.println(String.valueOf(k) + ":" + firstHashMap.get(String.valueOf(k)));
            }
        }
    }
}

而且你要多试几次，你会发现每次跟每次少的元素都不一样。这下明白为什么不是线程安全的了吧。下面说到这里未还想说以下，有些人说多线程对hashmap进行添加和删除的时候会抛出异常。这种说法是不准确的，虽然我们知道在对list进行遍历的时候不能对list做删除操作，会抛出异常，但是在map中并不会抛出同样的异常。至于为什么大家百度以下。

上面是一个证明map线程不安全的例子,既然是线程不安全的，那总得知道为什么把：

总说HashMap是线程不安全的，不安全的，不安全的，那么到底为什么它是线程不安全的呢？要回答这个问题就要先来简单了解一下HashMap源码中的使用的存储结构(这里引用的是Java 8的源码，与7是不一样的)和它的扩容机制。

HashMap的内部存储结构

下面是HashMap使用的存储结构:

transient Node<K,V>[] table;
 
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final int hash;
        final K key;
        V value;
        Node<K,V> next;
}

可以看到HashMap内部存储使用了一个Node数组(默认大小是16)，而Node类包含一个类型为Node的next的变量，也就是相当于一个链表，所有hash值相同(即产生了冲突)的key会存储到同一个链表里，这是他底层的存储结构，那从这个结构中我们分析为什么是线程不安全的呢？

个人觉得HashMap在并发时可能出现的问题主要是两方面,首先如果多个线程同时使用put方法添加元素，而且假设正好存在两个put的key发生了碰撞(hash值一样)，那么根据HashMap的实现，这两个key会添加到数组的同一个位置，这样最终就会发生其中一个线程的put的数据被覆盖。第二就是如果多个线程同时检测到元素个数超过数组大小*loadFactor，这样就会发生多个线程同时对Node数组进行扩容，都在重新计算元素位置以及复制数据，但是最终只有一个线程扩容后的数组会赋给table，也就是说其他线程的都会丢失，并且各自线程put的数据也丢失。
关于HashMap线程不安全这一点，《Java并发编程的艺术》一书中是这样说的：

HashMap在并发执行put操作时会引起死循环，导致CPU利用率接近100%。因为多线程会导致HashMap的Node链表形成环形数据结构，一旦形成环形数据结构，Node的next节点永远不为空，就会在获取Node时产生死循环。

哇塞，听上去si不si好神奇，居然会产生死循环。。。。google了一下，才知道死循环并不是发生在put操作时，而是发生在扩容时。详细的解释可以看下面几篇博客：

既然知道了为什么，那就要去解决，如何解决呢，到目前为止有下面三种解决方法：

Hashtable ConcurrentHashMap Synchronized Map
下面按照这个顺序对每一个进行说明。顺便说一下他们的效率问题：
例子：

//Hashtable
Map<String, String> hashtable = new Hashtable<>();
 
//synchronizedMap
Map<String, String> synchronizedHashMap = Collections.synchronizedMap(new HashMap<String, String>());
 
//ConcurrentHashMap
Map<String, String> concurrentHashMap = new ConcurrentHashMap<>();

 

依次来看看。

Hashtable

先稍微吐槽一下，为啥命名不是HashTable啊，看着好难受，不管了就装作它叫HashTable吧。这货已经不常用了，就简单说说吧。HashTable源码中是使用synchronized来保证线程安全的，比如下面的get方法和put方法：

public synchronized V get(Object key) {
       // 省略实现
    }
public synchronized V put(K key, V value) {
    // 省略实现
    }

所以当一个线程访问HashTable的同步方法时，其他线程如果也要访问同步方法，会被阻塞住。举个例子，当一个线程使用put方法时，另一个线程不但不可以使用put方法，连get方法都不可以，好霸道啊！！！so~~，效率很低，现在基本不会选择它了。

ConcurrentHashMap

ConcurrentHashMap(以下简称CHM)是JUC包中的一个类，Spring的源码中有很多使用CHM的地方。之前已经翻译过一篇关于ConcurrentHashMap的博客，如何在java中使用ConcurrentHashMap，里面介绍了CHM在Java中的实现，CHM的一些重要特性和什么情况下应该使用CHM。需要注意的是，上面博客是基于Java 7的，和8有区别,在8中CHM摒弃了Segment（锁段）的概念，而是启用了一种全新的方式实现,利用CAS算法，有时间会重新总结一下。

SynchronizedMap

看了一下源码，SynchronizedMap的实现还是很简单的。

// synchronizedMap方法
public static <K,V> Map<K,V> synchronizedMap(Map<K,V> m) {
       return new SynchronizedMap<>(m);
   }
// SynchronizedMap类
private static class SynchronizedMap<K,V>
       implements Map<K,V>, Serializable {
       private static final long serialVersionUID = 1978198479659022715L;
 
       private final Map<K,V> m;     // Backing Map
       final Object      mutex;        // Object on which to synchronize
 
       SynchronizedMap(Map<K,V> m) {
           this.m = Objects.requireNonNull(m);
           mutex = this;
       }
 
       SynchronizedMap(Map<K,V> m, Object mutex) {
           this.m = m;
           this.mutex = mutex;
       }
 
       public int size() {
           synchronized (mutex) {return m.size();}
       }
       public boolean isEmpty() {
           synchronized (mutex) {return m.isEmpty();}
       }
       public boolean containsKey(Object key) {
           synchronized (mutex) {return m.containsKey(key);}
       }
       public boolean containsValue(Object value) {
           synchronized (mutex) {return m.containsValue(value);}
       }
       public V get(Object key) {
           synchronized (mutex) {return m.get(key);}
       }
 
       public V put(K key, V value) {
           synchronized (mutex) {return m.put(key, value);}
       }
       public V remove(Object key) {
           synchronized (mutex) {return m.remove(key);}
       }
       // 省略其他方法
   }

从源码中可以看出调用synchronizedMap()方法后会返回一个SynchronizedMap类的对象，而在SynchronizedMap类中使用了synchronized同步关键字来保证对Map的操作是线程安全的。

性能对比

这是要靠数据说话的时代，所以不能只靠嘴说CHM快，它就快了。写个测试用例，实际的比较一下这三种方式的效率(源码来源)，下面的代码分别通过三种方式创建Map对象，使用ExecutorService来并发运行5个线程，每个线程添加/获取500K个元素。

public class CrunchifyConcurrentHashMapVsSynchronizedMap {
 
    public final static int THREAD_POOL_SIZE = 5;
 
    public static Map<String, Integer> crunchifyHashTableObject = null;
    public static Map<String, Integer> crunchifySynchronizedMapObject = null;
    public static Map<String, Integer> crunchifyConcurrentHashMapObject = null;
 
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
 
        // Test with Hashtable Object
        crunchifyHashTableObject = new Hashtable<>();
        crunchifyPerformTest(crunchifyHashTableObject);
 
        // Test with synchronizedMap Object
        crunchifySynchronizedMapObject = Collections.synchronizedMap(new HashMap<String, Integer>());
        crunchifyPerformTest(crunchifySynchronizedMapObject);
 
        // Test with ConcurrentHashMap Object
        crunchifyConcurrentHashMapObject = new ConcurrentHashMap<>();
        crunchifyPerformTest(crunchifyConcurrentHashMapObject);
 
    }
 
    public static void crunchifyPerformTest(final Map<String, Integer> crunchifyThreads) throws InterruptedException {
 
        System.out.println("Test started for: " + crunchifyThreads.getClass());
        long averageTime = 0;
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
 
            long startTime = System.nanoTime();
            ExecutorService crunchifyExServer = Executors.newFixedThreadPool(THREAD_POOL_SIZE);
 
            for (int j = 0; j < THREAD_POOL_SIZE; j++) {
                crunchifyExServer.execute(new Runnable() {
                    @SuppressWarnings("unused")
                    @Override
                    public void run() {
 
                        for (int i = 0; i < 500000; i++) {
                            Integer crunchifyRandomNumber = (int) Math.ceil(Math.random() * 550000);
 
                            // Retrieve value. We are not using it anywhere
                            Integer crunchifyValue = crunchifyThreads.get(String.valueOf(crunchifyRandomNumber));
 
                            // Put value
                            crunchifyThreads.put(String.valueOf(crunchifyRandomNumber), crunchifyRandomNumber);
                        }
                    }
                });
            }
 
            // Make sure executor stops
            crunchifyExServer.shutdown();
 
            // Blocks until all tasks have completed execution after a shutdown request
            crunchifyExServer.awaitTermination(Long.MAX_VALUE, TimeUnit.DAYS);
 
            long entTime = System.nanoTime();
            long totalTime = (entTime - startTime) / 1000000L;
            averageTime += totalTime;
            System.out.println("2500K entried added/retrieved in " + totalTime + " ms");
        }
        System.out.println("For " + crunchifyThreads.getClass() + " the average time is " + averageTime / 5 + " ms
");
    }
}

测试结果：

Test started for: class java.util.Hashtable
2500K entried added/retrieved in 2018 ms
2500K entried added/retrieved in 1746 ms
2500K entried added/retrieved in 1806 ms
2500K entried added/retrieved in 1801 ms
2500K entried added/retrieved in 1804 ms
For class java.util.Hashtable the average time is 1835 ms
 
Test started for: class java.util.Collections$SynchronizedMap
2500K entried added/retrieved in 3041 ms
2500K entried added/retrieved in 1690 ms
2500K entried added/retrieved in 1740 ms
2500K entried added/retrieved in 1649 ms
2500K entried added/retrieved in 1696 ms
For class java.util.Collections$SynchronizedMap the average time is 1963 ms
 
Test started for: class java.util.concurrent.ConcurrentHashMap
2500K entried added/retrieved in 738 ms
2500K entried added/retrieved in 696 ms
2500K entried added/retrieved in 548 ms
2500K entried added/retrieved in 1447 ms
2500K entried added/retrieved in 531 ms
For class java.util.concurrent.ConcurrentHashMap the average time is 792 ms

这个就不用废话了，CHM性能是明显优于Hashtable和SynchronizedMap的,CHM花费的时间比前两个的一半还少.

哈哈哈上面的分析是参考的这个兄弟的。www.importnew.com/21396.html 觉着写的很好，权当未参考参考。通过上面的分析我们看到其实建议使用
ConcurrentHashMap来实现map的线程安全问题。
对于list如何显示线程安全，其实使用的也是collections包中的Collections.synchronizedList(new ArrayList<Map<String,Object>>());

例子：

//Hashtable
Map<String, String> hashtable = new Hashtable<>();
 
//synchronizedMap
Map<String, String> synchronizedHashMap = Collections.synchronizedMap(new HashMap<String, String>());
 
//ConcurrentHashMap
Map<String, String> concurrentHashMap = new ConcurrentHashMap<>();

依次来看看。

Hashtable

public synchronized V get(Object key) {
       // 省略实现
    }
public synchronized V put(K key, V value) {
    // 省略实现
    }

ConcurrentHashMap

SynchronizedMap

看了一下源码，SynchronizedMap的实现还是很简单的。

// synchronizedMap方法
public static <K,V> Map<K,V> synchronizedMap(Map<K,V> m) {
       return new SynchronizedMap<>(m);
   }
// SynchronizedMap类
private static class SynchronizedMap<K,V>
       implements Map<K,V>, Serializable {
       private static final long serialVersionUID = 1978198479659022715L;
 
       private final Map<K,V> m;     // Backing Map
       final Object      mutex;        // Object on which to synchronize
 
       SynchronizedMap(Map<K,V> m) {
           this.m = Objects.requireNonNull(m);
           mutex = this;
       }
 
       SynchronizedMap(Map<K,V> m, Object mutex) {
           this.m = m;
           this.mutex = mutex;
       }
 
       public int size() {
           synchronized (mutex) {return m.size();}
       }
       public boolean isEmpty() {
           synchronized (mutex) {return m.isEmpty();}
       }
       public boolean containsKey(Object key) {
           synchronized (mutex) {return m.containsKey(key);}
       }
       public boolean containsValue(Object value) {
           synchronized (mutex) {return m.containsValue(value);}
       }
       public V get(Object key) {
           synchronized (mutex) {return m.get(key);}
       }
 
       public V put(K key, V value) {
           synchronized (mutex) {return m.put(key, value);}
       }
       public V remove(Object key) {
           synchronized (mutex) {return m.remove(key);}
       }
       // 省略其他方法
   }

性能对比

public class CrunchifyConcurrentHashMapVsSynchronizedMap {
 
    public final static int THREAD_POOL_SIZE = 5;
 
    public static Map<String, Integer> crunchifyHashTableObject = null;
    public static Map<String, Integer> crunchifySynchronizedMapObject = null;
    public static Map<String, Integer> crunchifyConcurrentHashMapObject = null;
 
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
 
        // Test with Hashtable Object
        crunchifyHashTableObject = new Hashtable<>();
        crunchifyPerformTest(crunchifyHashTableObject);
 
        // Test with synchronizedMap Object
        crunchifySynchronizedMapObject = Collections.synchronizedMap(new HashMap<String, Integer>());
        crunchifyPerformTest(crunchifySynchronizedMapObject);
 
        // Test with ConcurrentHashMap Object
        crunchifyConcurrentHashMapObject = new ConcurrentHashMap<>();
        crunchifyPerformTest(crunchifyConcurrentHashMapObject);
 
    }
 
    public static void crunchifyPerformTest(final Map<String, Integer> crunchifyThreads) throws InterruptedException {
 
        System.out.println("Test started for: " + crunchifyThreads.getClass());
        long averageTime = 0;
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
 
            long startTime = System.nanoTime();
            ExecutorService crunchifyExServer = Executors.newFixedThreadPool(THREAD_POOL_SIZE);
 
            for (int j = 0; j < THREAD_POOL_SIZE; j++) {
                crunchifyExServer.execute(new Runnable() {
                    @SuppressWarnings("unused")
                    @Override
                    public void run() {
 
                        for (int i = 0; i < 500000; i++) {
                            Integer crunchifyRandomNumber = (int) Math.ceil(Math.random() * 550000);
 
                            // Retrieve value. We are not using it anywhere
                            Integer crunchifyValue = crunchifyThreads.get(String.valueOf(crunchifyRandomNumber));
 
                            // Put value
                            crunchifyThreads.put(String.valueOf(crunchifyRandomNumber), crunchifyRandomNumber);
                        }
                    }
                });
            }
 
            // Make sure executor stops
            crunchifyExServer.shutdown();
 
            // Blocks until all tasks have completed execution after a shutdown request
            crunchifyExServer.awaitTermination(Long.MAX_VALUE, TimeUnit.DAYS);
 
            long entTime = System.nanoTime();
            long totalTime = (entTime - startTime) / 1000000L;
            averageTime += totalTime;
            System.out.println("2500K entried added/retrieved in " + totalTime + " ms");
        }
        System.out.println("For " + crunchifyThreads.getClass() + " the average time is " + averageTime / 5 + " ms
");
    }
}

测试结果：

Test started for: class java.util.Hashtable
2500K entried added/retrieved in 2018 ms
2500K entried added/retrieved in 1746 ms
2500K entried added/retrieved in 1806 ms
2500K entried added/retrieved in 1801 ms
2500K entried added/retrieved in 1804 ms
For class java.util.Hashtable the average time is 1835 ms
 
Test started for: class java.util.Collections$SynchronizedMap
2500K entried added/retrieved in 3041 ms
2500K entried added/retrieved in 1690 ms
2500K entried added/retrieved in 1740 ms
2500K entried added/retrieved in 1649 ms
2500K entried added/retrieved in 1696 ms
For class java.util.Collections$SynchronizedMap the average time is 1963 ms
 
Test started for: class java.util.concurrent.ConcurrentHashMap
2500K entried added/retrieved in 738 ms
2500K entried added/retrieved in 696 ms
2500K entried added/retrieved in 548 ms
2500K entried added/retrieved in 1447 ms
2500K entried added/retrieved in 531 ms
For class java.util.concurrent.ConcurrentHashMap the average time is 792 ms

这个就不用废话了，CHM性能是明显优于Hashtable和SynchronizedMap的,CHM花费的时间比前两个的一半还少

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原文地址：https://www.cnblogs.com/duanxiaojun/p/6826987.html

有关如何线程安全的使用map(hashMap)

HashMap的内部存储结构

Hashtable

ConcurrentHashMap

SynchronizedMap

性能对比

ConcurrentHashMap来实现map的线程安全问题。

Hashtable

ConcurrentHashMap

SynchronizedMap

性能对比