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。后来,我们的程序性能有问题,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。
但是在这里我们可以来研究一下原因。
我需要简单地说一下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
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,但是这样一来,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。
相信大家对这个基础知识已经很熟悉了。
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:
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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
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
;
}
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检查容量是否超标
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void
addEntry(
int
hash, K key, V value,
int
bucketIndex)
{
Entry
table[bucketIndex] =
new
Entry
//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);
}
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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。
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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);
}
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迁移的源代码,注意高亮处:
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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
if
(e !=
null
) {
src[j] =
null
;
do
{
Entry
int
i = indexFor(e.hash, newCapacity);
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
e = next;
}
while
(e !=
null
);
}
}
}
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好了,这个代码算是比较正常的。而且没有什么问题。
画了个图做了个演示。
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:
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do
{
Entry
// <--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
);
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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。
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。
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
http://bugs.sun.com/bugdatabase/view_bug.do?bug_id=6423457
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。
Hashtable 是同步的,但由迭代器返回的 Iterator 和由所有 Hashtable 的“collection 视图方法”返回的 Collection 的 listIterator 方法都是快速失败的:在创建 Iterator 之后,如果从结构上对 Hashtable 进行修改,除非通过 Iterator 自身的移除或添加方法,否则在任何时间以任何方式对其进行修改,Iterator 都将抛出 ConcurrentModificationException。因此,面对并发的修改,Iterator 很快就会完全失败,而不冒在将来某个不确定的时间发生任意不确定行为的风险。由 Hashtable 的键和值方法返回的 Enumeration 不是快速失败的。
注意,迭代器的快速失败行为无法得到保证,因为一般来说,不可能对是否出现不同步并发修改做出任何硬性保证。快速失败迭代器会尽最大努力抛出 ConcurrentModificationException。因此,为提高这类迭代器的正确性而编写一个依赖于此异常的程序是错误做法:迭代器的快速失败行为应该仅用于检测程序错误。
返回由指定映射支持的同步(线程安全的)映射。为了保证按顺序访问,必须通过返回的映射完成对底层映射的所有访问。在返回的映射或其任意 collection 视图上进行迭代时,强制用户手工在返回的映射上进行同步:
Map m = Collections.synchronizedMap(new HashMap());
...
Set s = m.keySet(); // Needn't be in synchronized block
...
synchronized(m) { // Synchronizing on m, not s!
Iterator i = s.iterator(); // Must be in synchronized block
while (i.hasNext())
foo(i.next());
}
不遵从此建议将导致无法确定的行为。如果指定映射是可序列化的,则返回的映射也将是可序列化的。
支持检索的完全并发和更新的所期望可调整并发的哈希表。此类遵守与 Hashtable 相同的功能规范,并且包括对应于 Hashtable 的每个方法的方法版本。不过,尽管所有操作都是线程安全的,但检索操作不必锁定,并且不支持以某种防止所有访问的方式锁定整个表。此类可以通过程序完全与 Hashtable 进行互操作,这取决于其线程安全,而与其同步细节无关。
检索操作(包括 get)通常不会受阻塞,因此,可能与更新操作交迭(包括 put 和 remove)。检索会影响最近完成的更新操作的结果。对于一些聚合操作,比如 putAll 和 clear,并发检索可能只影响某些条目的插入和移除。类似地,在创建迭代器/枚举时或自此之后,Iterators 和 Enumerations 返回在某一时间点上影响哈希表状态的元素。它们不会抛出 ConcurrentModificationException。不过,迭代器被设计成每次仅由一个线程使用。
参考:http://mailinator.blogspot.com/2009/06/beautiful-race-condition.html
http://www.cnblogs.com/andy-zhou/p/5402984.html