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。
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；
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。
synchronized Map：不一定线程安全，在某些时候会出现一些意想不到的结果
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:
1 2 3 4 5 6 7 8 | 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
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Java 8中HashMap和LinkedHashMap如何解决冲突。
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160.75=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(图片来源，权侵删)。
自动扩容
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(hash值一样)，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：
1 2 3 4 5 6 7 8 | //HashtableMap<String, String> hashtable = new Hashtable<>();//synchronizedMapMap<String, String> synchronizedHashMap = Collections.synchronizedMap(new HashMap<String, String>());//ConcurrentHashMapMap<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：
1 2 3 4 5 6 | 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，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。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 | // 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(源码来源)，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。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 | 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
"); }} |
测试结果：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 | Test started for: class java.util.Hashtable2500K entried added/retrieved in 2018 ms2500K entried added/retrieved in 1746 ms2500K entried added/retrieved in 1806 ms2500K entried added/retrieved in 1801 ms2500K entried added/retrieved in 1804 msFor class java.util.Hashtable the average time is 1835 msTest started for: class java.util.Collections$SynchronizedMap2500K entried added/retrieved in 3041 ms2500K entried added/retrieved in 1690 ms2500K entried added/retrieved in 1740 ms2500K entried added/retrieved in 1649 ms2500K entried added/retrieved in 1696 msFor class java.util.Collections$SynchronizedMap the average time is 1963 msTest started for: class java.util.concurrent.ConcurrentHashMap2500K entried added/retrieved in 738 ms2500K entried added/retrieved in 696 ms2500K entried added/retrieved in 548 ms2500K entried added/retrieved in 1447 ms2500K entried added/retrieved in 531 msFor 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。
SynchronizedMap
Collections为HashMap提供了一个并发版本SynchronizedMap。这个版本中的方法都进行了同步，但是这并不等于这个类就一定是线程安全的。在某些时候会出现一些意想不到的结果。
如下面这段代码：
- // shm是SynchronizedMap的一个实例
- if(shm.containsKey('key')){
- shm.remove(key);
- }
// shm是SynchronizedMap的一个实例 if(shm.containsKey('key')){ shm.remove(key); } 这段代码用于从map中删除一个元素之前判断是否存在这个元素。这里的containsKey和reomve方法都是同步的，但是整段代码却不是。考虑这么一个使用场景：线程A执行了containsKey方法返回true，准备执行remove操作；这时另一个线程B开始执行，同样执行了containsKey方法返回true，并接着执行了remove操作；然后线程A接着执行remove操作时发现此时已经没有这个元素了。要保证这段代码按我们的意愿工作，一个办法就是对这段代码进行同步控制，但是这么做付出的代价太大。
3. 并发情况下更好的选择：ConcurrentHashMap
效率低下的HashTable容器
HashTable容器使用synchronized来保证线程安全，但在线程竞争激烈的情况下HashTable的效率非常低下。因为当一个线程访问HashTable的同步方法时，其他线程访问HashTable的同步方法时，可能会进入阻塞或轮询状态。如线程1使用put进行添加元素，线程2不但不能使用put方法添加元素，并且也不能使用get方法来获取元素，所以竞争越激烈效率越低。
锁分段技术
HashTable容器在竞争激烈的并发环境下表现出效率低下的原因是所有访问HashTable的线程都必须竞争同一把锁，那假如容器里有多把锁，每一把锁用于锁容器其中一部分数据，那么当多线程访问容器里不同数据段的数据时，线程间就不会存在锁竞争，从而可以有效的提高并发访问效率，这就是ConcurrentHashMap所使用的锁分段技术，首先将数据分成一段一段的存储，然后给每一段数据配一把锁，当一个线程占用锁访问其中一个段数据的时候，其他段的数据也能被其他线程访问。
java5中新增了ConcurrentMap接口和它的一个实现类ConcurrentHashMap。ConcurrentHashMap提供了和Hashtable以及SynchronizedMap中所不同的锁机制。Hashtable中采用的锁机制是一次锁住整个hash表，从而同一时刻只能由一个线程对其进行操作；而ConcurrentHashMap中则是一次锁住一个桶。ConcurrentHashMap默认将hash表分为16个桶，诸如get,put,remove等常用操作只锁当前需要用到的桶。这样，原来只能一个线程进入，现在却能同时有16个写线程执行，并发性能的提升是显而易见的。
上面说到的16个线程指的是写线程，而读操作大部分时候都不需要用到锁。只有在size等操作时才需要锁住整个hash表。
在迭代方面，ConcurrentHashMap使用了一种不同的迭代方式。在这种迭代方式中，当iterator被创建后集合再发生改变就不再是抛出ConcurrentModificationException，取而代之的是在改变时new新的数据从而不影响原有的数据，iterator完成后再将头指针替换为新的数据，这样iterator线程可以使用原来老的数据，而写线程也可以并发的完成改变。