进入正题，在周二面试时，一面的面试官有问到 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。

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:

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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，所有根据 hash 值计算的 bucket 一样的 key 会存储到同一个链表里(即产生了冲突)，大概就是下面图的样子(顺便推荐个在线画图的网站)。

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。

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16\0.75=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(，权侵删)。

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(根据 hash 值计算的 bucket 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，，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()，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\n");
    }
}

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，以后再有人问就可以甩数据了。

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