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摘要：本文深入剖析 Java 集合框架中的 HashMap，聚焦于 HashMap 常见的几个关键问题，包括 Java 1.7 头插法导致的死循环复现、扰动函数的优化与负载因子的计算，以及 ConcurrentHashMap 从分段锁升级为 CAS + sync 的演进过程。通过详细的原理阐述、实操流程和完整代码示例，帮助读者全面理解 HashMap 的底层机制和性能陷阱，为在实际开发中正确使用 HashMap 提供坚实的理论和实践基础。
文章目录
【Java 硬核知识：集合框架深度解剖与性能陷阱】HashMap 夺命连环问：死循环、哈希碰撞与红黑树阈值
关键词
Java；集合框架；HashMap；死循环；哈希碰撞；红黑树阈值；ConcurrentHashMap
一、引言
在 Java 编程中，集合框架是非常重要的一部分，它提供了各种数据结构和算法，方便开发者处理和管理数据。其中，HashMap 作为最常用的集合类之一，广泛应用于各种场景中。然而，HashMap 也存在一些容易被忽视的问题，如死循环、哈希碰撞等，这些问题可能会导致程序出现性能问题甚至崩溃。
同时，ConcurrentHashMap 作为线程安全的哈希表实现，其锁机制从分段锁升级为 CAS + sync，这一演进过程反映了 Java 并发编程的发展和优化。深入理解这些问题和演进过程，对于提高 Java 编程水平和解决实际问题具有重要意义。
二、Java 1.7 中 HashMap 头插法死循环复现
2.1 HashMap 1.7 底层结构概述
在 Java 1.7 中，HashMap 采用数组 + 链表的结构来存储数据。数组被称为哈希桶（bucket），每个桶中存储一个链表的头节点。当发生哈希冲突时，新的元素会被插入到链表的头部，这种插入方式被称为头插法。
2.2 头插法导致死循环的原理
在多线程环境下，当 HashMap 进行扩容操作时，由于头插法的特性，可能会导致链表形成环形结构，从而产生死循环。具体来说，当多个线程同时对 HashMap 进行扩容时，可能会出现以下情况：
- 线程 A 和线程 B 同时检测到 HashMap 需要扩容，并且都开始进行扩容操作。
- 线程 A 完成了部分扩容操作，将链表中的元素重新插入到新的哈希桶中。
- 线程 B 开始进行扩容操作，由于头插法的原因，可能会将已经插入到新哈希桶中的元素再次插入到链表的头部，从而形成环形结构。
2.3 死循环复现实操流程
2.3.1 环境准备
确保你已经安装了 Java 开发环境（JDK），推荐使用 Java 7 或兼容 Java 7 语法的环境。
2.3.2 代码实现
以下是一个简单的 Java 代码示例，用于复现 Java 1.7 中 HashMap 头插法导致的死循环问题：
import java.util.HashMap;
public class HashMapDeadLoopDemo {
private static HashMap<Integer, Integer> hashMap = new HashMap<>(2, 0.75f);
public static void main(String[] args) {
// 初始化 HashMap 数据
hashMap.put(5, 55);
// 创建两个线程对 HashMap 进行操作
Thread thread1 = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
hashMap.put(i, i);
}
}, "ftf" + i).start();
}
}
}, "ftf");
Thread thread2 = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
while (true) {
if (hashMap.get(11) != null) {
System.out.println(hashMap.get(11));
}
}
}
});
// 启动线程
thread1.start();
thread2.start();
}
}
2.3.3 代码解释
HashMap<Integer, Integer> hashMap = new HashMap<>(2, 0.75f);：创建一个初始容量为 2，负载因子为 0.75 的 HashMap。thread1线程：不断向 HashMap 中插入新的元素，触发扩容操作。thread2线程：不断尝试获取 HashMap 中键为 11 的元素，如果获取到则打印该元素的值。
2.3.4 复现结果
在多线程环境下运行上述代码，可能会出现程序卡死的情况，这是因为 HashMap 内部的链表形成了环形结构，导致 thread2 线程在遍历链表时陷入死循环。
2.4 解决方案
为了避免 Java 1.7 中 HashMap 头插法导致的死循环问题，可以使用线程安全的集合类，如 ConcurrentHashMap，或者在单线程环境下使用 HashMap。
三、扰动函数优化与负载因子计算
3.1 扰动函数的作用
扰动函数的主要作用是为了减少哈希碰撞的概率。在 HashMap 中，通过哈希函数计算键的哈希值，然后将哈希值映射到数组的索引位置。然而，简单的哈希函数可能会导致大量的哈希碰撞，从而影响 HashMap 的性能。扰动函数通过对哈希值进行进一步的处理，使得哈希值更加均匀地分布在数组中，减少哈希碰撞的发生。
3.2 Java 1.7 和 1.8 中扰动函数的实现
3.2.1 Java 1.7 中的扰动函数
在 Java 1.7 中，HashMap 的扰动函数实现如下：
static int hash(int h) {
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
3.2.2 Java 1.8 中的扰动函数
在 Java 1.8 中，HashMap 的扰动函数进行了简化，实现如下：
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
3.2.3 优化分析
Java 1.8 中的扰动函数简化了计算过程，只进行了一次右移和异或操作。这是因为在 Java 1.8 中，HashMap 的底层结构引入了红黑树，当链表长度达到一定阈值时，链表会转换为红黑树，从而在一定程度上减少了哈希碰撞对性能的影响。因此，扰动函数可以适当简化，以提高计算效率。
3.3 负载因子的作用和计算
3.3.1 负载因子的作用
负载因子（Load Factor）是 HashMap 中的一个重要参数，它表示 HashMap 中元素数量与数组容量的比值。当 HashMap 中的元素数量达到数组容量乘以负载因子时，HashMap 会进行扩容操作，以保证 HashMap 的性能。
3.3.2 默认负载因子
在 Java 中，HashMap 的默认负载因子为 0.75f。这个值是经过权衡得到的，它在时间和空间复杂度之间取得了一个较好的平衡。如果负载因子设置得过大，会导致哈希碰撞的概率增加，从而影响 HashMap 的性能；如果负载因子设置得过小，会导致 HashMap 频繁进行扩容操作，浪费内存空间。
3.3.3 负载因子的计算
假设 HashMap 的初始容量为 initialCapacity，负载因子为 loadFactor，当 HashMap 中的元素数量达到 initialCapacity * loadFactor 时，HashMap 会进行扩容操作。扩容操作会将数组容量扩大为原来的 2 倍，并重新计算每个元素的哈希值和索引位置，将元素重新插入到新的数组中。
3.4 代码示例：自定义负载因子和初始容量
import java.util.HashMap;
public class HashMapLoadFactorDemo {
public static void main(String[] args) {
// 创建一个初始容量为 16，负载因子为 0.5 的 HashMap
HashMap<Integer, Integer> hashMap = new HashMap<>(16, 0.5f);
// 向 HashMap 中插入元素
for (int i = 0; i < 10; i++) {
hashMap.put(i, i);
}
// 输出 HashMap 的大小和容量
System.out.println("HashMap size: " + hashMap.size());
System.out.println("HashMap capacity: " + tableSizeFor(hashMap.size()));
}
// 计算大于等于 cap 的最小 2 的幂次方
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= (1 << 30)) ? (1 << 30) : n + 1;
}
}
3.4.1 代码解释
HashMap<Integer, Integer> hashMap = new HashMap<>(16, 0.5f);：创建一个初始容量为 16，负载因子为 0.5 的 HashMap。tableSizeFor方法：用于计算大于等于给定值的最小 2 的幂次方，这是 HashMap 中用于确定数组容量的方法。
四、ConcurrentHashMap 分段锁升级为 CAS + sync 的演进
4.1 ConcurrentHashMap 概述
ConcurrentHashMap 是 Java 中线程安全的哈希表实现，它允许多个线程同时对哈希表进行读写操作，而不需要进行全局加锁。在 Java 1.7 和 1.8 中，ConcurrentHashMap 的实现有很大的不同，主要体现在锁机制的演进上。
4.2 Java 1.7 中 ConcurrentHashMap 的分段锁机制
4.2.1 分段锁原理
在 Java 1.7 中，ConcurrentHashMap 采用分段锁（Segment）机制来实现线程安全。它将整个哈希表分成多个段（Segment），每个段都是一个独立的小哈希表，并且每个段都有自己的锁。不同的线程可以同时访问不同的段，从而提高了并发性能。
4.2.2 代码示例
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
public class ConcurrentHashMap17Demo {
public static void main(String[] args) {
// 创建一个初始容量为 16，并发级别为 16 的 ConcurrentHashMap
ConcurrentHashMap<Integer, Integer> concurrentHashMap = new ConcurrentHashMap<>(16, 0.75f, 16);
// 向 ConcurrentHashMap 中插入元素
for (int i = 0; i < 10; i++) {
concurrentHashMap.put(i, i);
}
// 输出 ConcurrentHashMap 的大小
System.out.println("ConcurrentHashMap size: " + concurrentHashMap.size());
}
}
4.2.3 分段锁的缺点
分段锁虽然提高了并发性能，但也存在一些缺点。例如，当需要对整个哈希表进行操作时，需要对所有的段进行加锁，这会导致性能下降。此外，分段锁的粒度较粗，不能充分利用多核处理器的性能。
4.3 Java 1.8 中 ConcurrentHashMap 的 CAS + sync 机制
4.3.1 CAS + sync 原理
在 Java 1.8 中，ConcurrentHashMap 摒弃了分段锁机制，采用了 CAS（Compare - And - Swap）和 synchronized 关键字相结合的方式来实现线程安全。具体来说，当进行插入、删除等操作时，首先使用 CAS 操作尝试更新节点，如果 CAS 操作失败，则使用 synchronized 关键字对节点进行加锁，保证操作的原子性。
4.3.2 代码示例
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
public class ConcurrentHashMap18Demo {
public static void main(String[] args) {
// 创建一个 ConcurrentHashMap
ConcurrentHashMap<Integer, Integer> concurrentHashMap = new ConcurrentHashMap<>();
// 向 ConcurrentHashMap 中插入元素
for (int i = 0; i < 10; i++) {
concurrentHashMap.put(i, i);
}
// 输出 ConcurrentHashMap 的大小
System.out.println("ConcurrentHashMap size: " + concurrentHashMap.size());
}
}
4.3.3 优化分析
Java 1.8 中的 CAS + sync 机制相比分段锁机制有以下优点：
- 粒度更细：锁的粒度从段级别降低到节点级别，提高了并发性能。
- 更好地利用多核处理器：可以充分利用多核处理器的性能，提高并发处理能力。
- 减少锁竞争：通过 CAS 操作减少了锁竞争的概率，提高了性能。
五、总结与建议
5.1 总结
本文深入剖析了 Java 集合框架中 HashMap 的几个关键问题，包括 Java 1.7 头插法导致的死循环问题、扰动函数的优化与负载因子的计算，以及 ConcurrentHashMap 从分段锁升级为 CAS + sync 的演进过程。通过详细的原理阐述、实操流程和代码示例，帮助读者全面理解这些问题的本质和解决方案。
5.2 建议
- 避免使用 Java 1.7 中的 HashMap 进行多线程操作：如果需要在多线程环境下使用哈希表，建议使用 ConcurrentHashMap。
- 合理设置负载因子：根据实际情况合理设置 HashMap 的负载因子，以平衡时间和空间复杂度。
- 关注 Java 版本的更新：随着 Java 版本的不断更新，集合框架的实现也在不断优化，建议关注最新的 Java 版本，使用更高效的集合类和算法。
六、参考文献
[1] 《Effective Java》
[2] Java 官方文档
[3] 《Java 并发编程实战》
七、附录
7.1 完整代码汇总
Java 1.7 中 HashMap 头插法死循环复现代码
import java.util.HashMap;
public class HashMapDeadLoopDemo {
private static HashMap<Integer, Integer> hashMap = new HashMap<>(2, 0.75f);
public static void main(String[] args) {
// 初始化 HashMap 数据
hashMap.put(5, 55);
// 创建两个线程对 HashMap 进行操作
Thread thread1 = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
hashMap.put(i, i);
}
}, "ftf" + i).start();
}
}
}, "ftf");
Thread thread2 = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
while (true) {
if (hashMap.get(11) != null) {
System.out.println(hashMap.get(11));
}
}
}
});
// 启动线程
thread1.start();
thread2.start();
}
}
扰动函数和负载因子示例代码
import java.util.HashMap;
public class HashMapLoadFactorDemo {
public static void main(String[] args) {
// 创建一个初始容量为 16，负载因子为 0.5 的 HashMap
HashMap<Integer, Integer> hashMap = new HashMap<>(16, 0.5f);
// 向 HashMap 中插入元素
for (int i = 0; i < 10; i++) {
hashMap.put(i, i);
}
// 输出 HashMap 的大小和容量
System.out.println("HashMap size: " + hashMap.size());
System.out.println("HashMap capacity: " + tableSizeFor(hashMap.size()));
}
// 计算大于等于 cap 的最小 2 的幂次方
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= (1 << 30)) ? (1 << 30) : n + 1;
}
}
Java 1.7 中 ConcurrentHashMap 分段锁示例代码
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
public class ConcurrentHashMap17Demo {
public static void main(String[] args) {
// 创建一个初始容量为 16，并发级别为 16 的 ConcurrentHashMap
ConcurrentHashMap<Integer, Integer> concurrentHashMap = new ConcurrentHashMap<>(16, 0.75f, 16);
// 向 ConcurrentHashMap 中插入元素
for (int i = 0; i < 10; i++) {
concurrentHashMap.put(i, i);
}
// 输出 ConcurrentHashMap 的大小
System.out.println("ConcurrentHashMap size: " + concurrentHashMap.size());
}
}
Java 1.8 中 ConcurrentHashMap CAS + sync 示例代码
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
public class ConcurrentHashMap18Demo {
public static void main(String[] args) {
// 创建一个 ConcurrentHashMap
ConcurrentHashMap<Integer, Integer> concurrentHashMap = new ConcurrentHashMap<>();
// 向 ConcurrentHashMap 中插入元素
for (int i = 0; i < 10; i++) {
concurrentHashMap.put(i, i);
}
// 输出 ConcurrentHashMap 的大小
System.out.println("ConcurrentHashMap size: " + concurrentHashMap.size());
}
}
通过以上代码和分析，大家可以深入理解 HashMap 和 ConcurrentHashMap 的底层机制和性能优化，避免在实际开发中遇到性能陷阱。
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