写在前
hashMap 在日常项目中用的笔记频繁，大家都知道hashMap是线程不安全的，在并发情况下，应该用concurrentHashMap,但是，为什么hashMap是线程不安全的，而concurrentHashMap是线程安全的呢？下面我们来具体分析下。
hashMap
大家都知道hashMap的底层是数组和链表的数据结构，下面是java 1.8中hashMap的数据结构示意图(图片来源于网络)：
java 1.7 hashMap
java 1.8 hashMap
java 8 在数据结构上对比1.7多了一个红黑树，当链表的长度大于8的时候会将链表转化为红黑树，红黑树的是一个自平衡二叉树，查找算法O(logn)。
在并发情况下，当我们往hashMap中存放的数据过多的时候，尤其在hashMap扩容的时候，在并发情况下，很容易出问题。
java1.7扩容
在hashMap中put元素时，如果capacity（容量）* loadFactor（装载因子）大于hashMap中size（键值对的个数）时就会发生扩容。
/**
* 源码分析：addEntry(hash, key, value, i)
* 作用：添加键值对（Entry ）到 HashMap中
*/
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
// 参数3 = 插入数组table的索引位置 = 数组下标
// 1. 插入前，先判断容量是否足够
// 1.1 若不足够，则进行扩容（2倍）、重新计算Hash值、重新计算存储数组下标
if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
resize(2 * table.length); // a. 扩容2倍 --> 分析1
hash = (null != key) ? hash(key) : 0; // b. 重新计算该Key对应的hash值
bucketIndex = indexFor(hash, table.length); // c. 重新计算该Key对应的hash值的存储数组下标位置
}
// 1.2 若容量足够，则创建1个新的数组元素（Entry） 并放入到数组中--> 分析2
createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}
---------------------
/**
* 分析1：resize(2 * table.length)
* 作用：当容量不足时（容量 > 阈值），则扩容（扩到2倍）
*/
void resize(int newCapacity) {
// 1. 保存旧数组（old table）
Entry[] oldTable = table;
// 2. 保存旧容量（old capacity ），即数组长度
int oldCapacity = oldTable.length;
// 3. 若旧容量已经是系统默认最大容量了，那么将阈值设置成整型的最大值，退出
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
// 4. 根据新容量（2倍容量）新建1个数组，即新table
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
// 5. 将旧数组上的数据（键值对）转移到新table中，从而完成扩容 ->>分析1.1
transfer(newTable);
// 6. 新数组table引用到HashMap的table属性上
table = newTable;
// 7. 重新设置阈值
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
}
/**
* 分析1.1：transfer(newTable);
* 作用：将旧数组上的数据（键值对）转移到新table中，从而完成扩容
* 过程：按旧链表的正序遍历链表、在新链表的头部依次插入
*/
void transfer(Entry[] newTable) {
// 1. src引用了旧数组
Entry[] src = table;
// 2. 获取新数组的大小 = 获取新容量大小
int newCapacity = newTable.length;
// 3. 通过遍历 旧数组，将旧数组上的数据（键值对）转移到新数组中
for (int j = 0; j < src.length; j++) {
// 3.1 取得旧数组的每个元素
Entry<K,V> e = src[j];
if (e != null) {
// 3.2 释放旧数组的对象引用（for循环后，旧数组不再引用任何对象）
src[j] = null;
do {
// 3.3 遍历 以该数组元素为首 的链表
// 注：转移链表时，因是单链表，故要保存下1个结点，否则转移后链表会断开
Entry<K,V> next = e.next;
// 3.4 重新计算每个元素的存储位置
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
// 3.5 将元素放在数组上：采用单链表的头插入方式 = 在链表头上存放数据 = 将数组位置的原有数据放在后1个指针、将需放入的数据放到数组位置中
// 即 扩容后，可能出现逆序：按旧链表的正序遍历链表、在新链表的头部依次插入
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
// 3.6 访问下1个Entry链上的元素，如此不断循环，直到遍历完该链表上的所有节点
e = next;
} while (e != null);
// 如此不断循环，直到遍历完数组上的所有数据元素
}
}
}
在扩容resize（）过程中，在将旧数组上的数据 转移到 新数组上时，转移操作是：按旧链表的正序遍历链表、在新链表的头部依次插入，即在转移数据、扩容后，出现链表逆序的情况（下面的过程参考了文章：https://www.cnblogs.com/dongguacai/p/5599100.html）。
正常情况下hashMap扩容：
1、假设我们的hash算法是简单的key mod一下表的大小（即数组的长度）。
2、最上面是old hash表，其中HASH表的size=2，所以key=3,5,7在mod 2 以后都冲突在table[1]这个位置上了。
3、接下来HASH表扩容，resize=4，然后所有的<key,value>重新进行散列分布，过程如下：
单线程扩容.png
单线程情况下，没有任何问题。
并发情况下hashMap扩容：
假设我们有两个线程，分别用红色和蓝色标注了。
void transfer(Entry[] newTable) {
Entry[] src = table;
int newCapacity = newTable.length;
for (int j = 0; j < src.length; j++) {
Entry<K,V> e = src[j];
if (e != null) {
src[j] = null;
do {
Entry<K,V> next = e.next;//①
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
e = next;
} while (e != null);
}
}
}
假设线程1在执行完①处阻塞，线程2，开始执行，线程2执行上面的代码，这个时候的状态是：
image.png
（这里要特别清楚一点，线程1和线程2的Entry<K,V> e 指向的是同一个数组对象，有一个改变了，另一个指向的内容也就变了，另外，newTable数组是线程私有的。）
接下来，线程1被唤醒，继续执行，此时，e指向的是key=3的节点，指向完后线程1的newTable[]中的数据为：
image.png
接着，e指向key=7的节点，e!=null继续执行
next=e.next=3（线程2执行完之后结构发生了变化节点7指向了节点3）
e.next = newTable[i];节点7指向节点3（这时要看线程1的newTable）
newTable[i] = e;newTable[i]指向节点7
e = next；e节点指向下一个节点3
image.png
Entry<K,V> next = e.next e节点的下一个节点为null；
e.next = newTable[i];3节点的下一个节点指向节点7
newTable[i] = e;newTable[i]指向节点3；
e=next；e为空 结束循环；
image.png
这次扩容结束了。但是后续如果有查询（无论是查询的迭代还是扩容），都会hang死在table【3】这个位置上。同时，这个过程中发现节点5在线程1丢掉了，所以多线程下put，也可能造成元素丢失。
Java1.8扩容
首先，看下hashMap中怎么计算key的hash值：
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
图中的 hash 是由键的 hashCode 产生。计算余数时，由于 n 比较小，hash 只有低4位参与了计算，高位的计算可以认为是无效的。这样导致了计算结果只与低位信息有关，高位数据没发挥作用。为了处理这个缺陷，我们可以上图中的 hash 高4位数据与低4位数据进行异或运算，即 hash ^ (hash >>> 4)。通过这种方式，让高位数据与低位数据进行异或，以此加大低位信息的随机性，变相的让高位数据参与到计算中。此时的计算过程如下：
image.png
在 Java 中，hashCode 方法产生的 hash 是 int 类型，32 位宽。前16位为高位，后16位为低位，所以要右移16位。
下面重点讲下hashMap的插入操作：
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 初始化桶数组 table，table 被延迟到插入新数据时再进行初始化
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 如果桶中不包含键值对节点引用，则将新键值对节点的引用存入桶中即可
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
// 如果键的值以及节点 hash 等于链表中的第一个键值对节点时，则将 e 指向该键值对
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 如果桶中的引用类型为 TreeNode，则调用红黑树的插入方法
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 对链表进行遍历，并统计链表长度
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 链表中不包含要插入的键值对节点时，则将该节点接在链表的最后
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 如果链表长度大于或等于树化阈值，则进行树化操作
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 条件为 true，表示当前链表包含要插入的键值对，终止遍历
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
// 判断要插入的键值对是否存在 HashMap 中
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
// onlyIfAbsent 表示是否仅在 oldValue 为 null 的情况下更新键值对的值
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
// 键值对数量超过阈值时，则进行扩容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
插入逻辑并不复杂，下面看下扩容机制(一下内容参考https://segmentfault.com/a/1190000012926722)：
在 HashMap 中，桶数组的长度均是2的幂，阈值大小为桶数组长度与负载因子的乘积。当 HashMap 中的键值对数量超过阈值时，进行扩容。
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
// 如果 table 不为空，表明已经初始化过了
if (oldCap > 0) {
// 当 table 容量超过容量最大值，则不再扩容
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 按旧容量和阈值的2倍计算新容量和阈值的大小
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
} else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
/*
* 初始化时，将 threshold 的值赋值给 newCap，
* HashMap 使用 threshold 变量暂时保存 initialCapacity 参数的值
*/
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
/*
* 调用无参构造方法时，桶数组容量为默认容量，
* 阈值为默认容量与默认负载因子乘积
*/
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// newThr 为 0 时，按阈值计算公式进行计算
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
// 创建新的桶数组，桶数组的初始化也是在这里完成的
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
// 如果旧的桶数组不为空，则遍历桶数组，并将键值对映射到新的桶数组中
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
// 重新映射时，需要对红黑树进行拆分
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
// 遍历链表，并将链表节点按原顺序进行分组
do {
next = e.next;
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
// 将分组后的链表映射到新桶中
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
往底层数据结构中插入节点时，一般都是先通过模运算计算桶位置，接着把节点放入桶中即可,在 JDK 1.8 中，则对这个过程进行了一定的优化
image.png
上图中，桶数组大小 n = 16，hash1 与 hash2 不相等。但因为只有后4位参与求余，所以结果相等。当桶数组扩容后，n 由16变成了32，对上面的 hash 值重新进行映射：
image.png
扩容后，参与模运算的位数由4位变为了5位。由于两个 hash 第5位的值是不一样，所以两个 hash 算出的结果也不一样。上面的计算过程并不难理解，继续往下分析。
image.png
假设我们上图的桶数组进行扩容，扩容后容量 n = 16，重新映射过程如下:
依次遍历链表，并计算节点 hash & oldCap 的值。如下图所示
image.png
如果值为0，将 loHead 和 loTail 指向这个节点。如果后面还有节点 hash & oldCap 为0的话，则将节点链入 loHead 指向的链表中，并将 loTail 指向该节点。如果值为非0的话，则让 hiHead 和 hiTail 指向该节点。完成遍历后，可能会得到两条链表，此时就完成了链表分组：
image.png
最后再将这两条链接存放到相应的桶中，完成扩容。如下图：
image.png
从上图可以发现，重新映射后，两条链表中的节点顺序并未发生变化，还是保持了扩容前的顺序。以上就是 JDK 1.8 中 HashMap 扩容的代码讲解。另外再补充一下，JDK 1.8 版本下 HashMap 扩容效率要高于之前版本。如果大家看过 JDK 1.7 的源码会发现，JDK 1.7 为了防止因 hash 碰撞引发的拒绝服务攻击，在计算 hash 过程中引入随机种子。以增强 hash 的随机性，使得键值对均匀分布在桶数组中。在扩容过程中，相关方法会根据容量判断是否需要生成新的随机种子，并重新计算所有节点的 hash。而在 JDK 1.8 中，则通过引入红黑树替代了该种方式。从而避免了多次计算 hash 的操作，提高了扩容效率。
虽然jdk1.8中hashMap扩容避免了死循环，但是，在并发情况下还是有可能取到空值的。
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