HashMap并发导致死循环 CurrentHashMap

为何出现死循环简要说明

HashMap闭环的详细原因

cocurrentHashMap的底层机制

为何出现死循环简要说明

　　HashMap是非线程安全的，在并发场景中如果不保持足够的同步，就有可能在执行HashMap.get时进入死循环，将CPU的消耗到100%。

　　HashMap采用链表解决Hash冲突。因为是链表结构，那么就很容易形成闭合的链路，这样在循环的时候只要有线程对这个HashMap进行get操作就会产生死循环，

　　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。

　　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，hash表进行扩容，那么这时候HashMap就会进行rehash操作，随之HashMap的结构就会很大的变化。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。

　　推荐使用currentHashMap

多线程下[HashMap]的问题：

1、多线程put操作后，get操作导致死循环。
2、多线程put非NULL元素后，get操作得到NULL值。
3、多线程put操作，导致元素丢失。

HashMap闭环的详细原因

Java的HashMap是非线程安全的，所以在并发下必然出现问题，以下做详细的解释：

问题的症状

　　从前我们的Java代码因为一些原因使用了HashMap这个东西，但是当时的程序是单线程的，一切都没有问题。因为考虑到程序性能，所以需要变成多线程的，于是，变成多线程后到了线上，发现程序经常占了100%的CPU，查看堆栈，你会发现程序都Hang在了HashMap.get()这个方法上了，重启程序后问题消失。但是过段时间又会来。而且，这个问题在测试环境里可能很难重现。

　　我们简单的看一下我们自己的代码，我们就知道HashMap被多个线程操作。而Java的文档说HashMap是非线程安全的，应该用ConcurrentHashMap。

Hash表数据结构

　　简单地说一下HashMap这个经典的数据结构。

　　HashMap通常会用一个指针数组（假设为table[]）来做分散所有的key，当一个key被加入时，会通过Hash算法通过key算出这个数组的下标i，然后就把这个<key, value>插到table[i]中，如果有两个不同的key被算在了同一个i，那么就叫冲突，又叫碰撞，这样会在table[i]上形成一个链表。

　　我们知道，如果table[]的尺寸很小，比如只有2个，如果要放进10个keys的话，那么碰撞非常频繁，于是一个O(1)的查找算法，就变成了链表遍历，性能变成了O(n)，这是Hash表的缺陷（可参看《Hash Collision DoS 问题》）。

　　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，这样一来，整个Hash表里的无素都需要被重算一遍。这叫rehash，这个成本相当的大。

HashMap的rehash源代码

下面，我们来看一下Java的HashMap的源代码。

Put一个Key,Value对到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; 
} 

检查容量是否超标

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); 
} 

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。

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); 
} 

迁移的源代码，注意高亮处：

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); 
        } 
    } 
} 

好了，这个代码算是比较正常的。而且没有什么问题。

正常的ReHash的过程

画了个图做了个演示。

• 我假设了我们的hash算法就是简单的用key mod 一下表的大小（也就是数组的长度）。

• 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以后都冲突在table[1]这里了。

• 接下来的三个步骤是Hash表 resize成4，然后所有的<key,value> 重新rehash的过程

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
    int i = 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。

其它

有人把这个问题报给了Sun，不过Sun不认为这个是一个问题。因为HashMap本来就不支持并发。要并发就用ConcurrentHashmap

我在这里把这个事情记录下来，只是为了让大家了解并体会一下并发环境下的危险。

cocurrentHashMap的底层机制

　　ConcurrentHashMap的读取并发，因为在读取的大多数时候都没有用到锁定，所以读取操作几乎是完全的并发操作，而写操作锁定的粒度又非常细。只有在求size等操作时才需要锁定整个表。而在迭代时，ConcurrentHashMap使用了不同于传统集合的快速失败迭代器的弱一致迭代器。在这种迭代方式中，当iterator被创建后集合再发生改变就不再是抛出ConcurrentModificationException，取而代之的是在改变时new新的数据从而不影响原有的数据，iterator完成后再将头指针替换为新的数据，这样iterator线程可以使用原来老的数据，而写线程也可以并发的完成改变，更重要的，这保证了多个线程并发执行的连续性和扩展性，是性能提升的关键。

效率低下的HashTable容器

     Hashtable继承的是Dictionary（Hashtable是其唯一公开的子类），HashTable容器使用synchronized来保证线程安全，但在线程竞争激烈的情况下HashTable的效率非常低下。因为当一个线程访问HashTable的同步方法时，其他线程访问HashTable的同步方法时，可能会进入阻塞或轮询状态。如线程1使用put进行添加元素，线程2不但不能使用put方法添加元素，并且也不能使用get方法来获取元素，所以竞争越激烈效率越低。

　　Hashtable的实现方式---锁整个hash表；而ConcurrentHashMap的实现方式---锁桶（或段）

ConcurrentHashMap的锁分段技术

     HashTable容器在竞争激烈的并发环境下表现出效率低下的原因，是因为所有访问HashTable的线程都必须竞争同一把锁，那假如容器里有多把锁，每一把锁用于锁容器其中一部分数据，那么当多线程访问容器里不同数据段的数据时，线程间就不会存在锁竞争，从而可以有效的提高并发访问效率，这就是ConcurrentHashMap所使用的锁分段技术，首先将数据分成一段一段的存储，然后给每一段数据配一把锁，当一个线程占用锁访问其中一个段数据的时候，其他段的数据也能被其他线程访问。

　　从上面看出，ConcurrentHashMap定位一个元素的过程需要进行两次Hash操作，第一次Hash定位到Segment，第二次Hash定位到元素所在的链表的头部，因此，这一种结构的带来的副作用是Hash的过程要比普通的HashMap要长，但是带来的好处是写操作的时候可以只对元素所在的Segment进行加锁即可，不会影响到其他的Segment，这样，在最理想的情况下，ConcurrentHashMap可以最高同时支持Segment数量大小的写操作（刚好这些写操作都非常平均地分布在所有的Segment上），并发能力大大提高。

　　

　　ConcurrentHashMap是由Segment数组结构和HashEntry数组结构组成。Segment是一种可重入锁ReentrantLock,在ConcurrentHashMap里扮演锁的角色，HashEntry则用于存储键值对数据。一个ConcurrentHashMap里包含一个Segment数组，Segment的结构和HashMap类似，是一种数组和链表结构， 一个Segment里包含一个HashEntry数组，每个HashEntry是一个链表结构的元素， 每个Segment守护者一个HashEntry数组里的元素，当对HashEntry数组的数据进行修改时，必须首先获得它对应的Segment锁。

三、ConcurrentHashMap实现原理
　　锁分离 （Lock Stripping）
　　ConcurrentHashMap内部使用段（Segment）来表示这些不同的部分，每个段其实就是一个小的hash table,它们有自己的锁。只要多个修改操作发生在不同的段上，它们就可以并发进行。同样当一个线程占用锁访问其中一个段数据的时候，其他段的数据也能被其他线程访问。
　　ConcurrentHashMap有些方法需要跨段，比如size（）和containsValue（），它们可能需要锁定整个表而而不仅仅是某个段，这需要按顺序锁定所有段，操作完毕后，又按顺序释放所有段的锁。这里"按顺序"是很重要的，否则极有可能出现死锁，在ConcurrentHashMap内部，段数组是final的，并且其成员变量实际上也是final的，但是，仅仅是将数组声明为final的并不保证数组成员也是final的，这需要实现上的保证。这可以确保不会出现死锁，因为获得锁的顺序是固定的。不变性是多线程编程占有很重要的地位，下面还要谈到。
　　final Segment<K,V>[] segments;

　　不变（Immutable）和易变（Volatile）
　　ConcurrentHashMap完全允许多个读操作并发进行，读操作并不需要加锁。如果使用传统的技术，如HashMap中的实现，如果允许可以在hash链的中间添加或删除元素，读操作不加锁将得到不一致的数据。ConcurrentHashMap实现技术是保证HashEntry几乎是不可变的。HashEntry代表每个hash链中的一个节点，其结构如下所示：
　　static final class HashEntry<K,V> {
　　final K key;
　　final int hash;
　　volatile V value;
　　final HashEntry<K,V> next;
　　}
　　可以看到除了value不是final的，其它值都是final的，为了防止链表结构被破坏，出现ConcurrentModification的情况。这意味着不能从hash链的中间或尾部添加或删除节点，因为这需要修改next引用值，所有的节点的修改只能从头部开始。对于put操作，可以一律添加到Hash链的头部。但是对于remove操作，可能需要从中间删除一个节点，这就需要将要删除节点的前面所有节点整个复制一遍，最后一个节点指向要删除结点的下一个结点，为了确保读操作能够看到最新的值，将value设置成volatile,这避免了加锁。

　　

ConcurrentHashMap的初始化

下面我们来结合源代码来具体分析一下ConcurrentHashMap的实现，先看下初始化方法：

public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
                         float loadFactor, int concurrencyLevel) {
    if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
        throw new IllegalArgumentException();

    if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS)
        concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS;

    // Find power-of-two sizes best matching arguments
    int sshift = 0;
    int ssize = 1;
    while (ssize < concurrencyLevel) {
        ++sshift;
        ssize <<= 1;
    }
    segmentShift = 32 - sshift;
    segmentMask = ssize - 1;
    this.segments = Segment.newArray(ssize);

    if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
        initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
    int c = initialCapacity / ssize;
    if (c * ssize < initialCapacity)
        ++c;
    int cap = 1;
    while (cap < c)
        cap <<= 1;

    for (int i = 0; i < this.segments.length; ++i)
        this.segments[i] = new Segment<K,V>(cap, loadFactor);
}

 

CurrentHashMap的初始化一共有三个参数，一个initialCapacity，表示初始的容量，一个loadFactor，表示负载参数，最后一个是concurrentLevel，代表ConcurrentHashMap内部的Segment的数量，ConcurrentLevel一经指定，不可改变，后续如果ConcurrentHashMap的元素数量增加导致ConrruentHashMap需要扩容，ConcurrentHashMap不会增加Segment的数量，而只会增加Segment中链表数组的容量大小，这样的好处是扩容过程不需要对整个ConcurrentHashMap做rehash，而只需要对Segment里面的元素做一次rehash就可以了。

整个ConcurrentHashMap的初始化方法还是非常简单的，先是根据concurrentLevel来new出Segment，这里Segment的数量是不大于concurrentLevel的最大的2的指数，就是说Segment的数量永远是2的指数个，这样的好处是方便采用移位操作来进行hash，加快hash的过程。接下来就是根据intialCapacity确定Segment的容量的大小，每一个Segment的容量大小也是2的指数，同样使为了加快hash的过程。

这边需要特别注意一下两个变量，分别是segmentShift和segmentMask，这两个变量在后面将会起到很大的作用，假设构造函数确定了Segment的数量是2的n次方，那么segmentShift就等于32减去n，而segmentMask就等于2的n次方减一。

ConcurrentHashMap的get操作

前面提到过ConcurrentHashMap的get操作是不用加锁的，我们这里看一下其实现：

public V get(Object key) {  
    int hash = hash(key.hashCode());  
    return segmentFor(hash).get(key, hash);  
}  

　　segmentFor这个函数用于确定操作应该在哪一个segment中进行，几乎对ConcurrentHashMap的所有操作都需要用到这个函数，我们看下这个函数的实现：

final Segment<K,V> segmentFor(int hash) {  
    return segments[(hash >>> segmentShift) & segmentMask];  
}  　　

　　这个函数用了位操作来确定Segment，根据传入的hash值向右无符号右移segmentShift位，然后和segmentMask进行与操作，结合我们之前说的segmentShift和segmentMask的值，就可以得出以下结论：假设Segment的数量是2的n次方，根据元素的hash值的高n位就可以确定元素到底在哪一个Segment中。

　　在确定了需要在哪一个segment中进行操作以后，接下来的事情就是调用对应的Segment的get方法：

V get(Object key, int hash) {  
    if (count != 0) { // read-volatile  
        HashEntry<K,V> e = getFirst(hash);  
        while (e != null) {  
            if (e.hash == hash && key.equals(e.key)) {  
                V v = e.value;  
                if (v != null)  
                    return v;  
                return readValueUnderLock(e); // recheck  
            }  
            e = e.next;  
        }  
    }  
    return null;  
}  

　　get操作不需要锁。第一步是访问count变量，这是一个volatile变量，由于所有的修改操作在进行结构修改时都会在最后一步写count变量，通过这种机制保证get操作能够得到几乎最新的结构更新。对于非结构更新，也就是结点值的改变，由于HashEntry的value变量是volatile的，也能保证读取到最新的值。接下来就是对hash链进行遍历找到要获取的结点，如果没有找到，直接访回null。对hash链进行遍历不需要加锁的原因在于链指针next是final的。但是头指针却不是final的，这是通过getFirst(hash)方法返回，也就是存在table数组中的值。这使得getFirst(hash)可能返回过时的头结点，例如，当执行get方法时，刚执行完getFirst(hash)之后，另一个线程执行了删除操作并更新头结点，这就导致get方法中返回的头结点不是最新的。这是可以允许，通过对count变量的协调机制，get能读取到几乎最新的数据，虽然可能不是最新的。要得到最新的数据，只有采用完全的同步。

V readValueUnderLock(HashEntry<K,V> e) {  
    lock();  
    try {  
        return e.value;  
    } finally {  
        unlock();  
    }  
}  　　

　　最后，如果找到了所求的结点，判断它的值如果非空就直接返回，否则在有锁的状态下再读一次。这似乎有些费解，理论上结点的值不可能为空，这是因为put的时候就进行了判断，如果为空就要抛NullPointerException。空值的唯一源头就是HashEntry中的默认值，因为HashEntry中的value不是final的，非同步读取有可能读取到空值。仔细看下put操作的语句：tab[index] = new HashEntry<K,V>(key, hash, first, value)，在这条语句中，HashEntry构造函数中对value的赋值以及对tab[index]的赋值可能被重新排序，这就可能导致结点的值为空。这种情况应当很罕见，一旦发生这种情况，ConcurrentHashMap采取的方式是在持有锁的情况下再读一遍，这能够保证读到最新的值，并且一定不会为空值。

　　对volatile字段的写入操作happens-before于每一个后续的同一个字段的读操作。

　　因为实际上put、remove等操作也会更新count的值，所以当竞争发生的时候，volatile的语义可以保证写操作在读操作之前，也就保证了写操作对后续的读操作都是可见的，这样后面get的后续操作就可以拿到完整的元素内容。

ConcurrentHashMap的put操作

看完了get操作，再看下put操作，put操作的前面也是确定Segment的过程，直接看关键的segment的put方法：

V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {  
    lock();  //加锁
    try {  
        int c = count;  
        if (c++ > threshold) // ensure capacity  
            rehash();  //看是否需要rehash
        HashEntry<K,V>[] tab = table;  
        int index = hash & (tab.length - 1);  
        HashEntry<K,V> first = tab[index];  //确定链表头部的位置
        HashEntry<K,V> e = first;  
        while (e != null && (e.hash != hash || !key.equals(e.key)))  
            e = e.next;  
   
        V oldValue;  
        if (e != null) {  //如果存在，替换掉value
            oldValue = e.value;  
            if (!onlyIfAbsent)  
                e.value = value;  
        }  
        else {  
            oldValue = null;  
            ++modCount;   //修改modCount和count?
            tab[index] = new HashEntry<K,V>(key, hash, first, value);  //创建一个新的结点并添加到hash链的头部
            count = c; // write-volatile  
        }  
        return oldValue;  
    } finally {  
        unlock();  
    }  
}  

　　

首先对Segment的put操作是加锁完成的，然后在第五行，如果Segment中元素的数量超过了阈值（由构造函数中的loadFactor算出）这需要进行对Segment扩容，并且要进行rehash。

    第8和第9行的操作就是getFirst的过程，确定链表头部的位置。

   第11行这里的这个while循环是在链表中寻找和要put的元素相同key的元素，如果找到，就直接更新更新key的value，如果没有找到，则进入21行这里，生成一个新的HashEntry并且把它加到整个Segment的头部，然后再更新count的值。

　　修改操作还有putAll和replace。putAll就是多次调用put方法。replace甚至不用做结构上的更改，实现要比put和delete要简单得多.

ConcurrentHashMap的remove操作

Remove操作的前面一部分和前面的get和put操作一样，都是定位Segment的过程，然后再调用Segment的remove方法：

V remove(Object key, int hash, Object value) {  
    lock();  
    try {  
        int c = count - 1;  
        HashEntry<K,V>[] tab = table;  
        int index = hash & (tab.length - 1);  
        HashEntry<K,V> first = tab[index];  
        HashEntry<K,V> e = first;  
        while (e != null && (e.hash != hash || !key.equals(e.key)))  
            e = e.next;  //空白行之前的行主要是定位到要删除的节点e
   
        V oldValue = null;  
        if (e != null) {   
            V v = e.value;  
            if (value == null || value.equals(v)) {   
                oldValue = v;  
                // All entries following removed node can stay  
                // in list, but all preceding ones need to be  
                // cloned.  
                ++modCount;  
                HashEntry<K,V> newFirst = e.next;  
                for (HashEntry<K,V> p = first; p != e; p = p.next)  
                    newFirst = new HashEntry<K,V>(p.key, p.hash,  
                                                  newFirst, p.value);  
                tab[index] = newFirst;  
                count = c; // write-volatile  
            }  
        }  
        return oldValue;  
    } finally {  
        unlock();  
    }  
}  

　　整个操作是先定位到段，然后委托给段的remove操作。当多个删除操作并发进行时，只要它们所在的段不相同，它们就可以同时进行。下面是Segment的remove方法实现

　　首先remove操作也是确定需要删除的元素的位置，HashEntry中的next是final的，一经赋值以后就不可修改，在定位到待删除元素的位置以后，程序就将待删除元素前面的那一些元素全部复制一遍，然后再一个一个重新接到链表上去.

　　将e前面的结点复制一遍，尾结点指向e的下一个结点。e后面的结点不需要复制，它们可以重用.

假设链表中原来的元素如上图所示，现在要删除元素3，那么删除元素3以后的链表就如下图所示：

 

ConcurrentHashMap的size操作

在前面的章节中，我们涉及到的操作都是在单个Segment中进行的，但是ConcurrentHashMap有一些操作是在多个Segment中进行，比如size操作，ConcurrentHashMap的size操作也采用了一种比较巧的方式，来尽量避免对所有的Segment都加锁。

前面我们提到了一个Segment中的有一个modCount变量，代表的是对Segment中元素的数量造成影响的操作的次数，这个值只增不减，size操作就是遍历了两次Segment，每次记录Segment的modCount值，然后将两次的modCount进行比较，如果相同，则表示期间没有发生过写入操作，就将原先遍历的结果返回，如果不相同，则把这个过程再重复做一次，如果再不相同，则就需要将所有的Segment都锁住，然后一个一个遍历了.

　　参考：http://www.iteye.com/topic/344876