如何线程安全的使用HashMap

时间 2019-11-11

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本文转自：http://www.importnew.com/21396.htmlhtml

面试时被问到HashMap是不是线程安全的，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，由于是Hashtable是使用synchronized的，全部线程竞争同一把锁；而ConcurrentHashMap不只线程安全并且效率高，由于它包含一个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为何线程不安全，如今总结一下：java

为何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，那么到底为何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是不同的)和它的扩容机制。面试

HashMap的内部存储结构

下面是HashMap使用的存储结构:算法

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;
}

能够看到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，也就是至关于一个链表，全部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shell

须要注意的是，在Java 8中若是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)提升到O(logn)。具体的能够看个人另外一篇博客Java 8中HashMap和LinkedHashMap如何解决冲突。编程

HashMap的自动扩容机制数组

HashMap内部的Node数组默认的大小是16，假设有100万个元素，那么最好的状况下每一个hash桶里都有62500个元素，这时get(),put(),remove()等方法效率都会下降。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，在默认状况下，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，而且从新计算每一个元素在新数组中的位置。以下图所示(图片来源，权侵删)。
安全

自动扩容数据结构

从图中能够看到没扩容前，获取EntryE须要遍历5个元素，扩容以后只须要2次。多线程

为何线程不安全

我的以为HashMap在并发时可能出现的问题主要是两方面,首先若是多个线程同时使用put方法添加元素，并且假设正好存在两个put的key发生了碰撞(hash值同样)，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。第二就是若是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，都在从新计算元素位置以及复制数据，可是最终只有一个线程扩容后的数组会赋给table，也就是说其余线程的都会丢失，而且各自线程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操做时会引发死循环，致使CPU利用率接近100%。由于多线程会致使HashMap的Node链表造成环形数据结构，一旦造成环形数据结构，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，竟然会产生死循环。。。。google了一下，才知道死循环并非发生在put操做时，而是发生在扩容时。详细的解释能够看下面几篇博客：

如何线程安全的使用HashMap

了解了HashMap为何线程不安全，那如今看看如何线程安全的使用HashMap。这个无非就是如下三种方式：

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，无论了就装做它叫HashTable吧。这货已经不经常使用了，就简单说说吧。HashTable源码中是使用synchronized来保证线程安全的，好比下面的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
    }

因此当一个线程访问HashTable的同步方法时，其余线程若是也要访问同步方法，会被阻塞住。举个例子，当一个线程使用put方法时，另外一个线程不但不可使用put方法，连get方法都不能够，好霸道啊！！！so~~，效率很低，如今基本不会选择它了。

ConcurrentHashMap

ConcurrentHashMap(如下简称CHM)是JUC包中的一个类，Spring的源码中有不少使用CHM的地方。以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状况下应该使用CHM。须要注意的是，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，有时间会从新总结一下。

SynchronizedMap

看了一下源码，SynchronizedMap的实现仍是很简单的。

// 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);}
       }
       // 省略其余方法
   }

从源码中能够看出调用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的操做是线程安全的。

性能对比

这是要靠数听说话的时代，因此不能只靠嘴说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)，下面的代码分别经过三种方式建立Map对象，使用ExecutorService来并发运行5个线程，每一个线程添加/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

以上能够发现：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。