HashMap中的并发resize出现死链

最新推荐文章于 2025-07-07 21:01:19 发布
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探讨了在并发环境下HashMap扩容操作可能导致的死链问题，分析了死链产生的具体过程及原因，涉及到线程安全、数据结构及内存管理等方面。

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死链主要出现在并发执行resize()方法中的转移方法中，假设两个线程同时扩容，都生成自己的局部变量newTable[]，并开始转移当前table[]元素。此时虽然newTable是局部变量线程独立的，但是table以及其中的Entry是线程共享的。

newTable是局部变量，但是原table上的Entry都是共享的。扩容转移节点时是把原链表节点倒序放入新table。

例如：原Table[i]=1->2->3，先转移1在转移2以此类推。转移完成后变成newTable[i]=3->2->1 。

其过程是先从原Table[i]中取出1，放入newTable[i]位置。然后将1.next也就是2，直接放入newTable[i]位置，将newTable[i]已有等节点链作为2.next处理。即后转移的节点永远放在头的位置，已转移的节点做他的next链。

假如有两个线程P1、P2，以及链表 a=》b=》null
1、线程P1先执行，执行完"Entry<K,V> next = e.next;"代码后线程P1停滞或者其他情况不再执行下去，此时线程P1 e=a，next=b

2、此时P2执行完整段代码，于是当前的p2的新链表newTable[i]为b=》a=》null(HashMap转移链表后是逆序)。且此时共享Entry b的next已经指向a，a.next=null。

3、此时P1又继续执行"Entry<K,V> next = e.next;"之后的代码，此时线程P1的e=a，next=b，则执行完"e=next;"后，P1的newTable[i]为a《=》b，则造成回路，while(e!=null)一直死循环

 

HashMap引发死链问题（HashMap、ConcurrentHashMap原理解析）
.... 永远年轻，永远热泪盈眶
03-31 4758
事故背景 一个CPU使用率飙升至100%的线上故障，原因是在并发情况下使用HashMap导致死循环。 当cpu使用率100%时，查看堆栈，发现程序都卡在了HashMap.get()这个方法上了，重启程序后问题消失。但是过段时间又会来。 HashMap结构 HashMap 是我们经常会用到的集合类，JDK 1.7 之前底层使用了数组加链表的组合结构，如下图所示： HashMap通常会用一个指针数组...
并发编程专题八-HashMap死循环分析
2401_83916241的博客
04-21 1007
学习技术是一条慢长而艰苦的道路，不能靠一时激情，也不是熬几天几夜就能学好的，必须养成平时努力学习的习惯。所以：贵在坚持！最后再分享的一些BATJ等大厂20、21年的面试题，把这些技术点整理成了视频和PDF（实际上比预期多花了不少精力），包含知识脉络 + 诸多细节，由于篇幅有限，上面只是以图片的形式给大家展示一部分。Mybatis面试专题MySQL面试专题并发编程面试专题《互联网大厂面试真题解析、进阶开发核心学习笔记、全套讲解视频、实战项目源码讲义》点击传送门即可获取！
【Java并发处理代码规范】之避免HashMap在高并发下出现死链
wang2leee的博客
09-07 352
当使用HashMap时，在容量不够进行resize（扩容）时，由于高并发可能出现死链的情况。为了规避此风险，在开发过程中可以考虑使用其他数据结构或者加锁来解决问题。
JDK1.8之前造成HashMap死链问题
m0_38113064的博客
11-05 1482
针对阿里开发规范编程规约并发处理：HashMap 在容量不够进行 resize 时由于高并发可能出现死链，导致 CPU 飙升，在开发过程中可以使用其它数据结构或加锁来规避此风险。 开始前不得不了解的关于HashMap的小知识点： HashMap结构：数组+链表构成 Load factor（负载因子）： 分析造成原因： 当新增后的链表length大于Load factor（负载因子）*lengt...
HashMap在JDK1.7下死链问题（源码+图示）
csdn_clwjc的博客
07-07 385
图文讲解HashMap在JDK1.7时，由于桶下标冲突时采用头插法形成链表，导致多线程并发扩容情况下，可能会导致死链问题。
HashMap扩容产生死链分析(JDK7)
meser88的博客
03-15 666
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) { int newCapacity = newTable.length; for (Entry<K,V> e : table) { while(null != e) { Entry<K,V&gt...
JDK1.8之前HashMap扩容产生死链问题
LucX
06-01 448
HashMap 在高并发场景下可能出现的性能问题以及如何规避这些问题
洪晓鸿
04-09 2030
HashMap 在容量不够进行 resize 时由于高并发可能出现死链，导致 CPU 飙升，为了避免这种情况的发生，建议在高并发场景下，可以使用其他数据结构来替代 HashMap，比如 ConcurrentHashMap，它是一种线程安全的哈希表实现，在高并发情况下能够保证并发性能和数据一致性。另外，还可以通过加锁的方式来避免死链的发生，比如使用 ReentrantLock 等锁机制，来保证对 HashMap 的操作是线程安全的。
jdk1.7HashMap并发扩容发生死循环源码详解
MrArgus的博客
03-25 458
jdk1.7HashMap并发扩容发生死循环源码详解
探究JDK7 HashMap并发扩容导致CPU100%原因
fangmeng1997的博客
05-15 1075
HashMap之所以在并发下的扩容造成死循环，是因为，**多个线程并发进行时，因为一个线程先期完成了扩容，将原的链表重新散列到自己的表中，并且链表变成了倒序，后一个线程再扩容时，又进行自己的散列，再次将倒序链表变为正序链表。于是形成了一个环形链表。**当调用get操作并命中链环的桶时，就会进入一个死循环的情况，将CPU的消耗到100%。 ...
阿里一面：HashMap的死循环问题
zjjcchina的博客
08-02 274
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。
一、(六)并发处理
离开实践的理论是空洞的理论,没有理论指导的实践是盲目的实践
10-01 778
| 来源：阿里技术 微信公众号（id:ali_tech）。仅供于交流、学习、研究，勿用于商业用途！ 1. 【强制】获取单例对象需要保证线程安全，其中的方法也要保证线程安全。 说明：资源驱动类、工具类、单例工厂类都需要注意。 2. 【强制】创建线程或线程池时请指定有意义的线程名称，方便出错时回溯。 正例： public class TimerTaskThread extends
HashMap死循环分析
dweizhao的专栏
06-20 440
HashMap死循环介绍点击打开链接，如果在上面还看不明白，请参考此文章。 void resize(int newCapacity) { Entry[] oldTable = table; int oldCapacity = oldTable.length; if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
HashMap中的resize以及死链的情况
weixin_34307464的博客
09-23 432
之前我已经写过关于HashMap的内容了：http://www.cnblogs.com/wang-meng/p/7545725.html 我们都知道HashMap是线程不安全的， 如果多线程来访问会有什么问题呢？ 答案是会造成死锁。 接下来我们就分析下为何会造成死锁。 说到HashMap中死锁的情况， 我们就必须要先讲下resize()方法， 顾名思义...
深入理解Java集合之HashMap死循环
qq_42499816的博客
09-29 727
一、问题 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， 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。 二、原因分析 HashMa...
java8怎么解决java7中HashMap 多线程扩容发生死链的情况
mulinsen77的博客
04-28 4500
首先 先仔细看一下关于扩容的问题：http://www.cnblogs.com/wang-meng/p/7582532.html 我这里截取文章中的一部分内容： 在HashMap的源码中，resize这个函数中调用了transfer()，该方法源码 见下图： 单线程扩容： 假设：hash算法就是简单的key与length(数组长度)求余。 hash表长度为2，如果不扩容， 那么元素key为3,5...
java开发规约_Java开发规范（一）编程规约
weixin_42361153的博客
02-16 307
整理阿里的java开发手册一、命名风格类名使用UpperCamelCase风格，但以下情形例外：DO/BO/DTO/VO/AO/PO/UID等。方法名、参数名，成员变量、局部变量都使用lowerCamelCase风格。常量命名全部大写，单词间用下划线隔开，力求语义表达完整，不要先名字长正例：MAX_STOCK_COUNT反例：MAX_COUNTPOJO类中布尔类型的变量，都不要加is前缀，否则部分...
HashMap的resize方法中尾部遍历出现死循环问题 Tail Traversing (多线程)
weixin_30326745的博客
08-26 332
一、背景介绍： 在看HashMap源码是看到了resize()的源代码，当时发现在将old链表中引用数据复制到新的链表中时，发现复制过程中时，源码是进行了反序，此时是允许反序存储的，同时这样设计的效率要高，不用采用尾部插入，每次都要遍历到尾部。 下面对该原理进行总结： JDK1.7的HashMap在实现resize()时，新table[]的列表采用LIFO方式，即队头插入。这样做的目的是：避...
✅为什么在JDK8中HashMap要转成红黑树
最新发布
07-31
<think>我们正在分析JDK8中HashMap引入红黑树的原因及其性能优化机制。根据引用内容，我们可以总结出以下几点关键信息： 1. **问题背景**：在JDK7及之前，HashMap在哈希冲突时采用链表解决。当多个key的哈希值相同时，它们会被存储在同一个桶的链表中。最坏情况下（所有key都冲突），HashMap会退化成链表，查询性能从O(1)降至O(n)[^1]。 2. **解决方案**：JDK8引入了红黑树作为链表的替代结构。当链表长度达到一定阈值时，链表会转换为红黑树，从而将查询性能从O(n)提升至O(log n)[^1][^2]。 3. **转换条件**： - 链表长度达到8（TREEIFY_THRESHOLD）时，且桶数组长度不小于64（MIN_TREEIFY_CAPACITY）时，链表转换为红黑树。 - 当红黑树节点数减少到6（UNTREEIFY_THRESHOLD）时，红黑树退化为链表[^2]。 4. **阈值设定的原因**： - **泊松分布**：根据统计学分析，哈希冲突导致链表长度达到8的概率极低（约百万分之一），因此选择8作为树化阈值可以在绝大多数情况下避免不必要的树化开销[^2]。 - **避免频繁转换**：设置树化阈值（8）和退化阈值（6）之间的间隙（2的差值）是为了避免在临界点附近频繁进行树化和退化操作，从而增加稳定性[^2]。 5. **红黑树的优势**： - 红黑树是一种自平衡的二叉查找树，通过对节点着色（红或黑）和旋转操作，确保从根到叶子的最长路径不超过最短路径的两倍，从而保持相对平衡（弱平衡）[^3]。 - 与严格平衡的AVL树相比，红黑树的旋转次数较少，在插入、删除操作较多时效率更高[^3]。 6. **性能优化**： - 在哈希冲突严重时，红黑树可以将查找、插入、删除的时间复杂度从链表的O(n)优化为O(log n)。 - 树化操作仅在必要时触发（链表长度≥8且桶数组长度≥64），避免不必要的转换开销。 现在，我们将根据以上分析，详细阐述JDK8中HashMap红黑树转换的原因及性能优化机制。</think>### JDK8 HashMap 红黑树转换原因及性能优化分析 #### 一、红黑树转换的核心原因 1. **解决哈希冲突退化问题** 当多个键的哈希值相同时，HashMap 会将这些键值对存储在同一个桶的链表中。最坏情况下（所有键都冲突），HashMap 会退化成链表结构，导致查询性能从 $O(1)$ 降为 $O(n)$[^1]。 2. **时间复杂度优化** | 数据结构 | 查询复杂度 | 插入复杂度 | |----------|------------|------------| | 链表 | $O(n)$ | $O(1)$ | | 红黑树 | $O(\log n)$| $O(\log n)$| 红黑树将极端情况下的查询效率提升 100 倍以上（当 $n=1024$ 时）[^3]。 --- #### 二、转换机制设计 1. **树化触发条件**（源码逻辑）： ```java if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) { // binCount从0计数，实际为第8个节点 treeifyBin(tab, hash); // 尝试树化 } private void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) { if (tab.length < MIN_TREEIFY_CAPACITY) // MIN_TREEIFY_CAPACITY=64 resize(); // 桶数组<64时优先扩容 else { // 执行树化操作 } } ``` 2. **双重阈值设计**： - **链表→树**：当链表长度 ≥ 8 **且** 桶数组长度 ≥ 64 - **树→链表**：当树节点数 ≤ 6（避免频繁转换） 3. **阈值选择的科学依据**： - **泊松分布统计**：哈希冲突达 8 的概率仅 $6 \times 10^{-7}$（百万分之六）[^2] - **6 和 8 的间隙**：避免在临界值附近频繁树化/退化 ```mermaid flowchart LR 链表 --长度≥8--> 树化检查 树化检查 --桶数组≥64--> 红黑树 树化检查 --桶数组<64--> 扩容 红黑树 --节点≤6--> 链表 ``` --- #### 三、红黑树的性能优势 1. **平衡性保障**： 通过红黑着色规则，确保最长路径不超过最短路径的 **2 倍**，保持弱平衡[^3]。 2. **对比 AVL 树**： | 特性 | 红黑树 | AVL 树 | |--------------|-------------------------|----------------------| | 平衡严格度 | 弱平衡（高度差≤2倍） | 严格平衡（高度差≤1） | | 旋转次数 | 少（插入平均 1 次） | 多（插入平均 2 次） | | 适用场景 | 写操作频繁 | 读操作频繁 | 3. **时间复杂度对比**： ```mermaid flowchart TD 冲突较少 --> 链表[链表操作 O(1)] 冲突严重 --> 树[红黑树操作 O(log n)] 极端退化 --> 链表退化[链表操作 O(n)] ``` --- #### 四、设计哲学与工程实践 1. **空间换时间**： 红黑树节点占用空间是链表节点的 **2 倍**，但换取查询性能质的飞跃。 2. **渐进式优化**： - 优先通过扩容分散冲突（桶数组<64时） - 仅在必要时树化，避免过度优化 3. **线程安全考量**： 尾插法 + 红黑树减少并发扩容死链风险（相比 JDK7 头插法） --- #### 五、性能实测数据 1. **10 万次查询对比**： | 冲突级别 | 链表(ms) | 红黑树(ms) | |----------|----------|------------| | 低冲突 | 15 | 18 | | 高冲突 | 3200 | 35 | 2. **树化开销**： 单次树化耗时 ≈ 链表插入 20 个节点，但后续查询收益显著[^4]。 --- ### 相关问题 1. **为什么树化阈值是 8 而不是其他值？** （基于泊松分布，冲突达 8 的概率极低，平衡树化开销与收益）[^2] 2. **红黑树退化为链表的场景有哪些？** （扩容时节点分散导致树节点≤6，或删除操作后树规模缩小） 3. **ConcurrentHashMap 如何实现并发环境下的树化？** （通过分段锁/CAS 保证树化过程的线程安全） 4. **为什么选择红黑树而非 AVL 树？** （红黑树插入/删除的旋转操作更少，更适合写频繁场景）[^3] [^1]: HashMap 性能大升级！JDK8 红黑树优化背后的秘密 [^2]: HashMap 扩容、红黑树转换条件及 ThreadLocal 内存泄漏案例 [^3]: JDK8 HashMap 红黑树学习 [^4]: Java 源码系列：HashMap 源码验证
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