HashMap 死循環(huán)發(fā)生在 JDK 1.7 版本中,形成死循環(huán)的原因是 HashMap 在 JDK 1.7 使用的是頭插法,頭插法 + 鏈表 + 多線程并發(fā) + HashMap 擴(kuò)容,這幾個(gè)點(diǎn)加在一起就形成了 HashMap 的死循環(huán)。
HashMap 死循環(huán)是一個(gè)比較常見、比較經(jīng)典的問題,在日常的面試中出現(xiàn)的頻率比較高,所以接下來咱們通過圖解的方式,帶大家徹底理解死循環(huán)的原因。
前置知識(shí)
死循環(huán)問題發(fā)生在 JDK 1.7 版本中,造成這個(gè)問題主要是由于 HashMap 自身的運(yùn)行機(jī)制,加上并發(fā)操作,從而導(dǎo)致了死循環(huán)。在 JDK 1.7 中 HashMap 的底層數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)是數(shù)組 + 鏈表的方式,如下圖所示:而 HashMap 在數(shù)據(jù)添加時(shí)使用的是頭插入,如下圖所示:HashMap 正常情況下的擴(kuò)容實(shí)現(xiàn)如下圖所示:舊 HashMap 的節(jié)點(diǎn)會(huì)依次轉(zhuǎn)移到新 HashMap 中,舊 HashMap 轉(zhuǎn)移的順序是 A、B、C,而新 HashMap 使用的是頭插法,所以最終在新 HashMap 中的順序是 C、B、A,也就是上圖展示的那樣。有了這些前置知識(shí)之后,咱們來看死循環(huán)是如何誕生的?
死循環(huán)執(zhí)行步驟1
死循環(huán)是因?yàn)椴l(fā) HashMap 擴(kuò)容導(dǎo)致的,并發(fā)擴(kuò)容的第一步,線程 T1 和線程 T2 要對(duì) HashMap 進(jìn)行擴(kuò)容操作,此時(shí) T1 和 T2 指向的是鏈表的頭結(jié)點(diǎn)元素 A,而 T1 和 T2 的下一個(gè)節(jié)點(diǎn),也就是 T1.next 和 T2.next 指向的是 B 節(jié)點(diǎn),如下圖所示:
死循環(huán)執(zhí)行步驟2
死循環(huán)的第二步操作是,線程 T2 時(shí)間片用完進(jìn)入休眠狀態(tài),而線程 T1 開始執(zhí)行擴(kuò)容操作,一直到線程 T1 擴(kuò)容完成后,線程 T2 才被喚醒,擴(kuò)容之后的場(chǎng)景如下圖所示:從上圖可知線程 T1 執(zhí)行之后,因?yàn)槭穷^插法,所以 HashMap 的順序已經(jīng)發(fā)生了改變,但線程 T2 對(duì)于發(fā)生的一切是不可知的,所以它的指向元素依然沒變,如上圖展示的那樣,T2 指向的是 A 元素,T2.next 指向的節(jié)點(diǎn)是 B 元素。
死循環(huán)執(zhí)行步驟3
當(dāng)線程 T1 執(zhí)行完,而線程 T2 恢復(fù)執(zhí)行時(shí),死循環(huán)就建立了,如下圖所示:因?yàn)?T1 執(zhí)行完擴(kuò)容之后 B 節(jié)點(diǎn)的下一個(gè)節(jié)點(diǎn)是 A,而 T2 線程指向的首節(jié)點(diǎn)是 A,第二個(gè)節(jié)點(diǎn)是 B,這個(gè)順序剛好和 T1 擴(kuò)完容完之后的節(jié)點(diǎn)順序是相反的。T1 執(zhí)行完之后的順序是 B 到 A,而 T2 的順序是 A 到 B,這樣 A 節(jié)點(diǎn)和 B 節(jié)點(diǎn)就形成死循環(huán)了,這就是 HashMap 死循環(huán)導(dǎo)致的原因。
解決方案
HashMap 死循環(huán)的常用解決方案有以下 3 個(gè):
- 使用線程安全容器 ConcurrentHashMap 替代(推薦使用此方案)。
- 使用線程安全容器 Hashtable 替代(性能低,不建議使用)。
- 使用 synchronized 或 Lock 加鎖 HashMap 之后,再進(jìn)行操作,相當(dāng)于多線程排隊(duì)執(zhí)行(比較麻煩,也不建議使用)。
總結(jié)
HashMap 死循環(huán)發(fā)生在 JDK 1.7 版本中,形成死循環(huán)的原因是 HashMap 在 JDK 1.7 使用的是頭插法,頭插法 + 鏈表 + 多線程并發(fā) + HashMap 擴(kuò)容,這幾個(gè)點(diǎn)加在一起就形成了 HashMap 的死循環(huán),解決死鎖可以采用線程安全容器 ConcurrentHashMap 替代。