1. HashMap 的线程不安全性的体现：
主要是下面两方面：
（1）多线程环境下，多个线程同时resize（）时候，容易产生死锁现象。即：resize死循环
（2）如果在使用迭代器的过程中有其他线程修改了map，那么将抛出ConcurrentModificationException，即：fail-fast策略
2. resize死循环：
（1）为什么会出现resize死循环？
在单线程情况下，只有一个线程对HashMap的数据结构进行操作，是不可能产生闭合的回路的。那就只有在多线程并发的情况下才会出现这种情况，那就是在put操作的时候，如果size> initialCapacity * loadFactor，那么这时候HashMap就会进行rehash操作，随之HashMap的结构就会发生翻天覆地的变化。很有可能就是在两个线程在这个时候同时触发了rehash操作，产生了闭合的回路。
（2）下面我们从源码中一步一步地分析resize死循环是如何产生的：
-->1. 存储数据put（K key, V value）
public V put(K key, V value) { ...... //算Hash值 int hash = hash(key.hashCode()); int i = indexFor(hash, table.length); //如果该key已被插入，则替换掉旧的value （链接操作） 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++; //该key不存在，需要增加一个结点 addEntry(hash, key, value, i); return null; }
当我们往HashMap中put元素的时候，先根据key的hash值得到这个元素在数组中的位置（即下标），然后就可以把这个元素放到对应的位置中了。 如果这个元素所在的位置上已经存放有其他元素了，那么在同一个位子上的元素将以链表的形式存放，新加入的放在链头，而先前加入的放在链尾。
-->2. 检查容量是否超标addEntry
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); //查看当前的size是否超过了我们设定的阈值threshold，如果超过，需要resize if (size++ >= threshold) resize(2 * table.length); }
可以看到，如果现在size已经超过了threshold，那么就要进行resize操作,新建一个更大尺寸的hash表，然后把数据从老的Hash表中迁移到新的Hash表中。
-->3. 调整Hash表大小resize
void resize(int newCapacity) { Entry[] oldTable = table; int oldCapacity = oldTable.length; ...... //创建一个新的Hash Table Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; //将Old Hash Table上的数据迁移到New Hash Table上 transfer(newTable); table = newTable; threshold = (int)(newCapacity * loadFactor); }
当table[]数组容量较小，容易产生哈希碰撞，所以，Hash表的尺寸和容量非常的重要。一般来说，Hash表这个容器当有数据要插入时，都会检查容量有没有超过设定的thredhold，如果超过，需要增大Hash表的尺寸，这个过程称为resize。
多个线程同时往HashMap添加新元素时，多次resize会有一定概率出现死循环，因为每次resize需要把旧的数据映射到新的哈希表，多个线程执行resize操作都需要获得旧哈希表资源就会有几率出现死锁现象，然后相互等待，从而形成死循环。这一部分代码在HashMap#transfer() 方法，如下：
void transfer(Entry[] newTable) { Entry[] src = table; int newCapacity = newTable.length; //下面这段代码的意思是： // 从OldTable里摘一个元素出来，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); } } }
大概看下transfer：
- 对索引数组中的元素遍历
- 对链表上的每一个节点遍历：用 next 取得要转移那个元素的下一个，将 e 转移到新 Hash 表的头部，使用头插法插入节点。
- 循环2，直到链表节点全部转移
- 循环1，直到所有索引数组全部转移
经过这几步，我们会发现转移的时候是逆序的。假如转移前链表顺序是1->2->3，那么转移后就会变成3->2->1。这时候就有点头绪了.
死锁问题不就是因为1->2的同时2->1造成的吗？
所以，HashMap 的死锁问题就出在这个transfer()函数上。
黄色部分代码是导致多线程使用hashmap出现CPU使用率骤增，从而多个线程阻塞的罪魁祸首。
（3）总结：
当多个线程同时检测到总数量超过门限值的时候就会同时调用resize操作，各自生成新的数组并rehash后赋给该map底层的数组table，结果最终只有最后一个线程生成的新数组被赋给table变量，其他线程的均会丢失。而且当某些线程已经完成赋值而其他线程刚开始的时候，就会用已经被赋值的table作为原始数组，这样也会有问题。
3. fail-fast策略：
如果在使用迭代器的过程中有其他线程修改了map，那么将抛出ConcurrentModificationException，这就是所谓fail-fast策略。
首先我们要知道迭代器是依附于对应的Map的，比如说：
在线程Thread1中，我们获得map的迭代器iterator1，此时使用iterator1遍历map数据（Thread1运行中，没有结束）
在线程Thread2中，我们修改了map，map变成了map1，比如时候添加元素（put）、或者删除元素（remove）。此时Thread1就会抛出ConcurrentModificationException错误。
修改了map，我们迭代的map不是原来的map，但是居然还是使用依附原来的map的迭代器iterator1，去迭代map1，自然是不合理的。