Map家族介绍
我们都知道HashMap
是线程不安全的,但是HashMap
的使用频率在所有Map
中确实属于比较高的。因为它可以满足我们大多数的场景了。
看一眼Map家族的关系图:
Map
是一个接口,我们常用的实现类有HashMap
、LinkedHashMap
、TreeMap
,HashTable
。
HashMap
HashMap
根据key
的·值来保存value,需要注意的是,HashMap
不保证遍历的顺序和插入的顺序是一致的。HashMap
允许有一条记录的key
为null
,但是对值是否为null
不做要求。
HashTable
HashTable
类是线程安全的,它使用synchronize
来做线程安全,全局只有一把锁,在线程竞争比较激烈的情况下hashtable
的效率是比较低下的。因为当一个线程访问hashtable
的同步方法时,其他线程再次尝试访问的时候,会进入阻塞或者轮询状态,比如当线程1使用put进行元素添加的时候,线程2不但不能使用put来添加元素,而且不能使用get获取元素。所以,竞争会越来越激烈。相比之下,ConcurrentHashMap
使用了分段锁技术来提高了并发度,不在同一段的数据互相不影响,多个线程对多个不同的段的操作是不会相互影响的。每个段使用一把锁。所以在需要线程安全的业务场景下,推荐使用ConcurrentHashMap
,而HashTable
不建议在新的代码中使用,如果需要线程安全,则使用ConcurrentHashMap
,否则使用HashMap
就足够了。
LinkedHashMap
LinkedHashMap
属于HashMap
的子类,与HashMap
的区别在于LinkedHashMap
保存了记录插入的顺序。
TreeMap
TreeMap
实现了SortedMap
接口,TreeMap
有能力对插入的记录根据key
排序,默认按照升序排序,也可以自定义比较强,在使用TreeMap
的时候,key
应当实现Comparable
。
HashMap的实现
Java7
和Java7
在实现HashMap
上有所区别,当然Java7
的效率要更好一些,主要是Java7
的HashMap
在Java7
的基础上增加了红黑树这种数据结构,使得在桶里面查找数据的复杂度从O(n)
降到O(logn)
,当然还有一些其他的优化,比如resize
的优化等。 介于Java7
的HashMap
较为复杂,本文将基于Java7
的HashMap
实现来说明,主要的实现部分还是一致的,Java7
的实现上主要是做了一些优化,内容还是没有变化的,依然是线程不安全的。 HashMap
的实现使用了一个数组,每个数组项里面有一个链表的方式来实现,因为HashMap
使用key
的hashCode
来寻找存储位置,不同的key
可能具有相同的hashCode
,这时候就出现哈希冲突了,也叫做哈希碰撞,为了解决哈希冲突,有开放地址方法,以及链地址方法。HashMap
的实现上选取了链地址方法,也就是将哈希值一样的entry
保存在同一个数组项里面,可以把一个数组项当做一个桶,桶里面装的entry
的key
的hashCode
是一样的。
上面的图片展示了我们的描述,其中有一个非常重要的数据结构Node<K,V>
,这就是实际保存我们的key-value
对的数据结构,下面是这个数据结构的主要内容:
final int hash;final K key;V value;Node<K,V> next;
一个Node
就是一个链表节点,也就是我们插入的一条记录,明白了HashMap
使用链地址方法来解决哈希冲突之后,我们就不难理解上面的数据结构,hash
字段用来定位桶的索引位置,key
和value
就是我们的数据内容,需要注意的是,我们的key
是final
的,也就是不允许更改,这也好理解,因为HashMap
使用key
的hashCode
来寻找桶的索引位置,一旦key被改变了,那么key
的hashCode
很可能就会改变了,所以随意改变key会使得我们丢失记录(无法找到记录)。next
字段指向链表的下一个节点。
HashMap
的初始桶的数量为16
,loadFact
为0.75
,当桶里面的数据记录超过阈值的时候,HashMap
将会进行扩容则操作,每次都会变为原来大小的2倍
,直到设定的最大值之后就无法再resize
了。
下面对HashMap
的实现做简单的介绍,具体实现还得看代码,对于Java7
中的HashMap
实现,还需要能理解红黑树这种数据结构。
1、根据key
的hashCode
来决定应该将该记录放在哪个桶里面,无论是插入、查找还是删除,这都是第一步,计算桶的位置。因为HashMap
的length
总是2的n
次幂,所以可以使用下面的方法来做模运算:
h & (length-1)
h
是key
的hashCode
值,计算好hashCode
之后,使用上面的方法来对桶的数量取模,将这个数据记录落到某一个桶里面。当然取模是Java7
中的做法,Java7
进行了优化,做得更加巧妙,因为我们的length
总是2的n
次幂,所以在一次resize
之后,当前位置的记录要么保持当前位置不变,要么就向前移动length
就可以了。所以Java7
中的HashMap
的resize
不需要重新计算hashCode
。我们可以通过观察java7中的计算方法来抽象出算法,然后进行优化,具体的细节看代码就可以了。
2、HashMap
的put
方法
上图展示了Java7
中put
方法的处理逻辑,比Java7
多了红黑树部分,以及在一些细节上的优化,put
逻辑和Java7
中是一致的。
3、resize
机制
HashMap的扩容机制就是重新申请一个容量是当前的2倍的桶数组,然后将原先的记录逐个重新映射到新的桶里面,然后将原先的桶逐个置为null使得引用失效。后面会讲到,HashMap之所以线程不安全,就是resize这里出的问题。
为什么HashMap线程不安全?
上面说到,HashMap
会进行resize
操作,在resize
操作的时候会造成线程不安全。下面将举两个可能出现线程不安全的地方。
1、put的时候导致的多线程数据不一致。 这个问题比较好想象,比如有两个线程A和B,首先A希望插入一个key-value
对到HashMap
中,首先计算记录所要落到的桶的索引坐标,然后获取到该桶里面的链表头结点,此时线程A的时间片用完了,而此时线程B被调度得以执行,和线程A一样执行,只不过线程B成功将记录插到了桶里面,假设线程A插入的记录计算出来的桶索引和线程B要插入的记录计算出来的桶索引是一样的,那么当线程B成功插入之后,线程A再次被调度运行时,它依然持有过期的链表头但是它对此一无所知,以至于它认为它应该这样做,如此一来就覆盖了线程B插入的记录,这样线程B插入的记录就凭空消失了,造成了数据不一致的行为。
2、另外一个比较明显的线程不安全的问题是HashMap的get操作可能因为resize而引起死循环(cpu100%),具体分析如下:
下面的代码是resize的核心内容:
代码语言:javascript复制void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
int newCapacity = newTable.length;
for (Entry<K,V> e : table) {
while(null != e) {
Entry<K,V> next = e.next;
if (rehash) {
e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
}
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
e = next;
}
}
}
这个方法的功能是将原来的记录重新计算在新桶的位置,然后迁移过去。
多线程HashMap的resize:我们假设有两个线程同时需要执行resize操作,我们原来的桶数量为2,记录数为3,需要resize桶到4,原来的记录分别为:[3,A]
,[7,B]
,[5,C]
,在原来的map里面,我们发现这三个entry都落到了第二个桶里面。 假设线程thread1执行到了transfer
方法的Entry next = e.next
这一句,然后时间片用完了,此时的e = [3,A]
, next = [7,B]
。线程thread2
被调度执行并且顺利完成了resize
操作,需要注意的是,此时的[7,B]
的next
为[3,A]
。此时线程thread1
重新被调度运行,此时的thread1
持有的引用是已经被thread2 resize
之后的结果。线程thread1首先将[3,A]迁移到新的数组上,然后再处理[7,B]
,而[7,B]
被链接到了[3,A]
的后面,处理完[7,B]
之后,就需要处理[7,B]
的next
了啊,而通过thread2
的resize
之后,[7,B]
的next
变为了[3,A]
,此时,[3,A]
和[7,B]
形成了环形链表,在get
的时候,如果get
的key
的桶索引和[3,A]
和[7,B]
一样,那么就会陷入死循环。
如果在取链表的时候从头开始取(现在是从尾部开始取)的话,则可以保证节点之间的顺序,那样就不存在这样的问题了。
综合上面两点,可以说明HashMap
是线程不安全的。
参考地址
- https://www.jianshu.com/p/1e9cf0ac07f4
- https://www.jianshu.com/p/e2f75c8cce01