老生常谈，HashMap的死循环

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问题

最近的几次面试中，我都问了是否了解HashMap在并发使用时可能发生死循环，导致cpu100%，结果让我很意外，都表示不知道有这样的问题，让我意外的是面试者的工作年限都不短。

由于HashMap并非是线程安全的，所以在高并发的情况下必然会出现问题，这是一个普遍的问题，虽然网上分析的文章很多，还是觉得有必须写一篇文章，让关注我公众号的同学能够意识到这个问题，并了解这个死循环是如何产生的。

如果是在单线程下使用HashMap，自然是没有问题的，如果后期由于代码优化，这段逻辑引入了多线程并发执行，在一个未知的时间点，会发现CPU占用100%，居高不下，通过查看堆栈，你会惊讶的发现，线程都Hang在hashMap的get()方法上，服务重启之后，问题消失，过段时间可能又复现了。

这是为什么？

原因分析

在了解来龙去脉之前，我们先看看HashMap的数据结构。

在内部，HashMap使用一个Entry数组保存key、value数据，当一对key、value被加入时，会通过一个hash算法得到数组的下标index，算法很简单，根据key的hash值，对数组的大小取模 hash & (length-1)，并把结果插入数组该位置，如果该位置上已经有元素了，就说明存在hash冲突，这样会在index位置生成链表。

如果存在hash冲突，最惨的情况，就是所有元素都定位到同一个位置，形成一个长长的链表，这样get一个值时，最坏情况需要遍历所有节点，性能变成了O(n)，所以元素的hash值算法和HashMap的初始化大小很重要。

当插入一个新的节点时，如果不存在相同的key，则会判断当前内部元素是否已经达到阈值（默认是数组大小的0.75），如果已经达到阈值，会对数组进行扩容，也会对链表中的元素进行rehash。

实现

HashMap的put方法实现：

1、判断key是否已经存在

public V put(K key, V value) {
    if (key == null)
        return putForNullKey(value);
    int hash = hash(key);
    int i = indexFor(hash, table.length);
    // 如果key已经存在，则替换value，并返回旧值
    for (Entry<K,V> e = table[i]; e != 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++;
    // key不存在，则插入新的元素
    addEntry(hash, key, value, i);
    return null;
}

2、检查容量是否达到阈值threshold

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
    if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
        resize(2 * table.length);
        hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
        bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
    }

    createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}

如果元素个数已经达到阈值，则扩容，并把原来的元素移动过去。

3、扩容实现

void resize(int newCapacity) {
    Entry[] oldTable = table;
    int oldCapacity = oldTable.length;
    ...

    Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
    ...
    transfer(newTable, rehash);
    table = newTable;
    threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
}

这里会新建一个更大的数组，并通过transfer方法，移动元素。

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;
        }
    }
}

移动的逻辑也很清晰，遍历原来table中每个位置的链表，并对每个元素进行重新hash，在新的newTable找到归宿，并插入。

案例分析

假设HashMap初始化大小为4，插入个3节点，不巧的是，这3个节点都hash到同一个位置，如果按照默认的负载因子的话，插入第3个节点就会扩容，为了验证效果，假设负载因子是1.

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;
        }
    }
}

以上是节点移动的相关逻辑。

插入第4个节点时，发生rehash，假设现在有两个线程同时进行，线程1和线程2，两个线程都会新建新的数组。

假设 线程2 在执行到Entry<K,V> next = e.next;之后，cpu时间片用完了，这时变量e指向节点a，变量next指向节点b。

线程1继续执行，很不巧，a、b、c节点rehash之后又是在同一个位置7，开始移动节点

第一步，移动节点a

第二步，移动节点b

注意，这里的顺序是反过来的，继续移动节点c

这个时候 线程1 的时间片用完，内部的table还没有设置成新的newTable， 线程2 开始执行，这时内部的引用关系如下：

这时，在 线程2 中，变量e指向节点a，变量next指向节点b，开始执行循环体的剩余逻辑。

Entry<K,V> next = e.next;
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
e = next;

执行之后的引用关系如下图

执行后，变量e指向节点b，因为e不是null，则继续执行循环体，执行后的引用关系

变量e又重新指回节点a，只能继续执行循环体，这里仔细分析下：
1、执行完Entry<K,V> next = e.next;，目前节点a没有next，所以变量next指向null；
2、e.next = newTable[i]; 其中 newTable[i] 指向节点b，那就是把a的next指向了节点b，这样a和b就相互引用了，形成了一个环；
3、newTable[i] = e 把节点a放到了数组i位置；
4、e = next; 把变量e赋值为null，因为第一步中变量next就是指向null；

所以最终的引用关系是这样的：

节点a和b互相引用，形成了一个环，当在数组该位置get寻找对应的key时，就发生了死循环。

另外，如果线程2把newTable设置成到内部的table，节点c的数据就丢了，看来还有数据遗失的问题。

总结

所以在并发的情况，发生扩容时，可能会产生循环链表，在执行get的时候，会触发死循环，引起CPU的100%问题，所以一定要避免在并发环境下使用HashMap。

曾经有人把这个问题报给了Sun，不过Sun不认为这是一个bug，因为在HashMap本来就不支持多线程使用，要并发就用ConcurrentHashmap。

END。
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