一、HashMap是线程不安全的（了解一下HashMap源码中的使用的存储结构和它的扩容机制）

注：jdk1.8源码下（与jdk1.7不同的）

image.png

可以看到HashMap内部存储使用了一个Node数组(默认大小是16)

image.png

所有hash值相同(即产生了冲突)的key会存储到同一个链表里

HashMap内部存储结果

注：Node数组的默认长度为16，负载因子为0.75。

二、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16\0.75=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。

三、线程不安全

在多线程环境下，假设有容器map，其存储的情况如下图所示（淡蓝色为已有数据）。

此时的map已经达到了扩容阈值12（16 * 0.75 = 12），而此时线程A与线程B同时对map容器进行插入操作，那么都需要扩容。此时可能出现的情况如下：线程A与线程B都进行了扩容，此时便有两个新的table，那么再赋值给原先的table变量时，便会出现其中一个newTable会被覆盖，假如线程B扩容的newTable覆盖了线程A扩容的newTable，并且是在A已经执行了插入操作之后，那么就会出现线程A的插入失效问题，也即是如下图中的两个table只能有一个会最后存在，而其中一个插入的值会被舍弃的问题。

这便是HashMap的线程不安全性，当然这只是其中的一点。而要消除这种隐患，则可以加锁或使用HashTable和ConcurrentHashMap这样的线程安全类，但是HashTable不被建议使用，推荐使用ConcurrentHashMap容器。

《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。

四、如何线程安全的使用HashMap

• Hashtable
• ConcurrentHashMap
• Synchronized Map

Map<String, String> hashtable = new Hashtable<>();  
Map<String, String> synchronizedHashMap = Collections.synchronizedMap(new HashMap<String, String>());  
Map<String, String> concurrentHashMap = new ConcurrentHashMap<>();

（1）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：

put

get

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。

（2）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。

（3）SynchronizedMap

// 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。

（4）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。

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

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。