一、JDK1.7中HashMap扩容死锁问题

我们首先来看一下JDK1.7中put方法的源码

我们打开addEntry方法如下，它会判断数组当前容量是否已经超过的阈值，例如假设当前的数组容量是16，加载因子为0.75，即超过了12，并且刚好要插入的索引处有元素，这时候就需要进行扩容操作，可以看到resize扩容大小是原数组的两倍，仍然符合数组的长度是2的指数次幂

我们再进入resize方法如下，它首先会对之前的数组容量进行判断，看是否已经达到了数组最大容量，如果没有，后面会进行数组的转移操作，即transfer方法

我们先来看一下进行转移操作的方法，JDK1.7中HashMap存在死锁问题的原因也主要集中在这

假设我们有这样一个HashMap，如下

现在需要对其进行扩容操作(假设已经达到扩容阈值，忽略其他元素)

根据源码中，此时会产生连个指针，一个e指针，指向当前节点，另一个节点为next，指向e的下一个节点，即e.next，如下图所示

源码中的if判断实现的是重哈希，indexFor操作实现的是重新定位当前节点在新数组中的位置，我们来看一下新数组

假设此时还是定位到数组3号位

接着看源码e.next = newTable[i]，即将e.next节点指向了扩容后数组的的3号位，因为这是刚创建的新数组，还是空数组，因此e.next = null,此时指向如下图所示

接着执行下一步newTable[i] = e，即将当前节点e赋值给刚在新数组找到的新节点，如下图所示

最后一步e = next，即：

至此，while循环的第一遍结束，此时e指向杨过这个节点，很明显不为空，会进行第二次循环，重复以上操作，最后产生的效果为：

可以杨过和小龙女两个节点的位置发生了改变了(这也是HashMap为什么无序的原因)

以上为单线程下进行扩容，并不会产生线程安全问题，但是如果是多线程进行扩容呢

我们假设现在有两个线程同时对数组扩容，每个线程都存在两个指针，线程1为e和next，线程2为e2和next2

假设此时线程2运行到如下红色框中的代码时线程阻塞了，对应上图则是e2指向了小龙女，next2指向了杨过

因为线程2被阻塞了，其后面的代码就没法继续执行了，而此时线程1也进入方法进行扩容，扩容后的结果就是单线程时扩容后的结果，如上图所示，此时相比于扩容前的HashMap，杨过和小龙女位置已经调换

此时刚刚被阻塞的的线程2被唤醒了，注意此时线程2中两个指针的指向，如下图所示

此时线程2执行e.next = newTable[i]这一行，即e2的下一个节点指向其扩容的新数组，如下图所示：

再执行下面的newTable[i] = e，即将小龙女这个节点填入数组中，如下

现在指向最后一步e = next,由于此时next2还指向线程1扩容后数组中的杨过节点，因此现在e2和next2都指向杨过节点

接着第二次循环，结果如下：

现在进行第三次循环，仍然是e.next = newTable[i]这一行，此时的newTable[i]是杨过节点，因此这步的结果就是小龙女节点又指回了杨过节点

此时又执行e = newTable[i]，结果如下：

最后一步执行完后两个指针都指向了空

此时新扩容的数组也形成了一个环

以上就是HashMap扩容时死锁的原因

二、JDK1.8中对HashMap的优化

先看一下JDK8中HashMap源码

public V put(K key, V value) {
 return putVal(hash(key), key, value, false, true);
 }
 final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
 boolean evict) {
 Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
 // 容量为空时重新赋值
 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
 n = (tab = resize()).length;
 // 元素不存在，则直接插入数组即可
 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
 tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
 else {
 Node<K,V> e; K k;
 // 原值已存在，直接替换
 if (p.hash == hash &&
 ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
 e = p;
 // 如果是 LinkedHashMap 实现的话，会使用红黑树作为数据结构，调用其 putTreeVal()
 else if (p instanceof TreeNode)
 e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
 else {
 for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
 // 找到最后一个 next 不会 null 的位置，插入元素
 if ((e = p.next) == null) {
 p.next = newNode(hash, key, value, null);
 // 如果树的深度大于阀值-1, 则重新调整，平衡二叉树
 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
 treeifyBin(tab, hash);
 break;
 }
 // 找到元素存在，直接进入后续更新
 if (e.hash == hash &&
 ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
 break;
 p = e;
 }
 }
 // 当元素存在时，更新，并返回旧值
 if (e != null) { // existing mapping for key
 V oldValue = e.value;
 // 存在才添加判定
 if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
 e.value = value;
 // LinkedHashMap 预留
 afterNodeAccess(e);
 return oldValue;
 }
 }
 // 修改+1
 ++modCount;
 // 容量超过阀值，扩容
 if (++size > threshold)
 resize();
 // LinkedHashMap 预留
 afterNodeInsertion(evict);
 return null;
 }

当容量超过阈值时进行扩容操作，我们进入resize方法，源码如下

/**
 * Initializes or doubles table size. If null, allocates in
 * accord with initial capacity target held in field threshold.
 * Otherwise, because we are using power-of-two expansion, the
 * elements from each bin must either stay at same index, or move
 * with a power of two offset in the new table.
 *
 * @return the table
 */
 final Node<K,V>[] resize() {
 Node<K,V>[] oldTab = table;
 int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
 int oldThr = threshold;
 int newCap, newThr = 0;
 if (oldCap > 0) {
 if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
 threshold = Integer.MAX_VALUE;
 return oldTab;
 }
 else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
 newThr = oldThr << 1; // double threshold
 }
 else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
 newCap = oldThr;
 else { // zero initial threshold signifies using defaults
 newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
 newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
 }
 if (newThr == 0) {
 float ft = (float)newCap * loadFactor;
 newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
 (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
 }
 threshold = newThr;
 @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
 Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
 table = newTab;
 if (oldTab != null) {
 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
 Node<K,V> e;
 if ((e = oldTab[j]) != null) {
 oldTab[j] = null;
 if (e.next == null)
 newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
 else if (e instanceof TreeNode)
 ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
 else { // preserve order
 //这里定义了两组头和尾指针
 Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
 Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
 Node<K,V> next;
 do {
 next = e.next;
 //使用当前结点的hash值与就数组的长度做与运算，如果是0则是低位
 if ((e.hash & oldCap) == 0) {
 if (loTail == null)
 loHead = e;
 else
 loTail.next = e;
 loTail = e;
 }
 else {//如果是16则是高位
 if (hiTail == null)
 hiHead = e;
 else
 hiTail.next = e;
 hiTail = e;
 }
 } while ((e = next) != null);
 if (loTail != null) {
 loTail.next = null;
 newTab[j] = loHead;
 }
 if (hiTail != null) {
 hiTail.next = null;
 newTab[j + oldCap] = hiHead;
 }
 }
 }
 }
 }
 return newTab;
 }

可以看出，当对数组进行迁移时，这里定义了两组指针，分别是低位头和尾、高位头和尾，举个例子就能看出为什么要这么做，假设旧数组的长度为16

数组长度 0000 0000 0000 1000
hash值 0101 1011 1111 1011 (随机)
与运算结果只有两种
 0000 0000 0000 1000 ---------16
 0000 0000 0000 0000 ---------0

与运算的结果只存在0和16两种可能，接着往下面的源码看，如果是0则是低位，如果是16则是高位

这里就假设与运算的结果为0，那么数组的指向则变成这样：

接着执行下面的代码，将低位头部loHead赋值给新数组，在前面我们可以看到j为遍历旧数组的索引，这样，就将高位的所有结点都移动到了新数组

接下来，newTable[j] = loHead将高位的尾部置空，再将高位的头部放到新数组的j + oldCap索引处（当前索引+旧数组的长度），比如说现在的索引是3，再加上数组长度16，最后就是将高位放到新数组的索引为19的地方去，这样，位置图就成了如下：

到此，转移结束，避免了JDK1.7的使用两个指针可能出现的死环问题

总结：在JDK1.8之后，HashMap底层的数组扩容后迁移的方法进行了优化。把一个链表分成了两组，分成高为和低位分别去迁移，避免了死环问题。而且在迁移的过程中并没有进行任何的rehash（重新记算hash），提高了性能。它是直接将链表给断掉，进行几乎是一个均等的拆分，然后通过头指针的指向将整体给迁移过去，这样就减小了链表的长度。

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