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面试时被问到HashMap是否是线程安全的，如何在线程安全的前提下使用HashMap,其实也就是HashMap，Hashtable，ConcurrentHashMap和synchronized Map的原理和区别。当时有些紧张只是简单说了下HashMap不是线程安全的；Hashtable线程安全，但效率低，因为是Hashtable是使用synchronized的，所有线程竞争同一把锁；而ConcurrentHashMap不仅线程安全而且效率高，因为它包含一个segment数组，将数据分段存储，给每一段数据配一把锁，也就是所谓的锁分段技术。当时忘记了synchronized Map和解释一下HashMap为什么线程不安全，现在总结一下：
为什么HashMap是线程不安全的
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，大概就是下面图的样子(顺便推荐个在线画图的网站Creately)。
HashMap内部存储结果
需要注意的是，在Java 8中如果hash值相同的key数量大于指定值(默认是8)时使用平衡树来代替链表，这会将get()方法的性能从O(n)提高到O(logn)。具体的可以看我的另一篇博客Java 8中HashMap和LinkedHashMap如何解决冲突。
HashMap的自动扩容机制
HashMap内部的Node数组默认的大小是16，假设有100万个元素，那么最好的情况下每个hash桶里都有62500个元素，这时get(),put(),remove()等方法效率都会降低。为了解决这个问题，HashMap提供了自动扩容机制，当元素个数达到数组大小loadFactor后会扩大数组的大小，在默认情况下，数组大小为16，loadFactor为0.75，也就是说当HashMap中的元素超过160.75=12时，会把数组大小扩展为2*16=32，并且重新计算每个元素在新数组中的位置。如下图所示(图片来源，权侵删)。
自动扩容
从图中可以看到没扩容前，获取EntryE需要遍历5个元素，扩容之后只需要2次。
为什么线程不安全
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：
如何线程安全的使用HashMap
了解了HashMap为什么线程不安全，那现在看看如何线程安全的使用HashMap。这个无非就是以下三种方式：
- Hashtable
- ConcurrentHashMap
- Synchronized Map
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
以上可以发现：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。