在淘寶內(nèi)網(wǎng)里看到同事發(fā)了貼說了一個(gè)CPU被100%的線上故障，并且這個(gè)事發(fā)生了很多次，原因是在Java語言在并發(fā)情況下使用HashMap造成Race Condition，從而導(dǎo)致死循環(huán)。這個(gè)事情我4、5年前也經(jīng)歷過，本來覺得沒什么好寫的，因?yàn)镴ava的HashMap是非線程安全的，所以在并發(fā)下必然出現(xiàn)問題。但是，我發(fā)現(xiàn)近幾年，很多人都經(jīng)歷過這個(gè)事（在網(wǎng)上查“HashMap Infinite Loop”可以看到很多人都在說這個(gè)事）所以，覺得這個(gè)是個(gè)普遍問題，需要寫篇疫苗文章說一下這個(gè)事，并且給大家看看一個(gè)完美的“Race Condition”是怎么形成的。

問題的癥狀

從前我們的Java代碼因?yàn)橐恍┰蚴褂昧薍ashMap這個(gè)東西，但是當(dāng)時(shí)的程序是單線程的，一切都沒有問題。后來，我們的程序性能有問題，所以需要變成多線程的，于是，變成多線程后到了線上，發(fā)現(xiàn)程序經(jīng)常占了100%的CPU，查看堆棧，你會(huì)發(fā)現(xiàn)程序都Hang在了HashMap.get()這個(gè)方法上了，重啟程序后問題消失。但是過段時(shí)間又會(huì)來。而且，這個(gè)問題在測(cè)試環(huán)境里可能很難重現(xiàn)。

我們簡(jiǎn)單的看一下我們自己的代碼，我們就知道HashMap被多個(gè)線程操作。而Java的文檔說HashMap是非線程安全的，應(yīng)該用ConcurrentHashMap。

但是在這里我們可以來研究一下原因。

Hash表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

我需要簡(jiǎn)單地說一下HashMap這個(gè)經(jīng)典的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

HashMap通常會(huì)用一個(gè)指針數(shù)組（假設(shè)為table[]）來做分散所有的key，當(dāng)一個(gè)key被加入時(shí)，會(huì)通過Hash算法通過key算出這個(gè)數(shù)組的下標(biāo)i，然后就把這個(gè)<key, value>插到table[i]中，如果有兩個(gè)不同的key被算在了同一個(gè)i，那么就叫沖突，又叫碰撞，這樣會(huì)在table[i]上形成一個(gè)鏈表。

我們知道，如果table[]的尺寸很小，比如只有2個(gè)，如果要放進(jìn)10個(gè)keys的話，那么碰撞非常頻繁，于是一個(gè)O(1)的查找算法，就變成了鏈表遍歷，性能變成了O(n)，這是Hash表的缺陷（可參看《Hash Collision DoS 問題》）。

所以，Hash表的尺寸和容量非常的重要。一般來說，Hash表這個(gè)容器當(dāng)有數(shù)據(jù)要插入時(shí)，都會(huì)檢查容量有沒有超過設(shè)定的thredhold，如果超過，需要增大Hash表的尺寸，但是這樣一來，整個(gè)Hash表里的無素都需要被重算一遍。這叫rehash，這個(gè)成本相當(dāng)?shù)拇蟆?/p>

相信大家對(duì)這個(gè)基礎(chǔ)知識(shí)已經(jīng)很熟悉了。

HashMap的rehash源代碼

下面，我們來看一下Java的HashMap的源代碼。

Put一個(gè)Key,Value對(duì)到Hash表中：

public V put(K key, V value) 
{ 
    ...... 
    //算Hash值 
    int hash = hash(key.hashCode()); 
    int i = indexFor(hash, table.length); 
    //如果該key已被插入，則替換掉舊的value （鏈接操作） 
    for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { 
        Object k; 
        if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) { 
            V oldValue = e.value; 
            e.value = value; 
            e.recordAccess(this); 
            return oldValue; 
        } 
    } 
    modCount++; 
    //該key不存在，需要增加一個(gè)結(jié)點(diǎn) 
    addEntry(hash, key, value, i); 
    return null; 
} 

檢查容量是否超標(biāo)

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) 
{ 
    Entry<K,V> e = table[bucketIndex]; 
    table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e); 
    //查看當(dāng)前的size是否超過了我們?cè)O(shè)定的閾值threshold，如果超過，需要resize 
    if (size++ >= threshold) 
        resize(2 * table.length); 
} 

新建一個(gè)更大尺寸的hash表，然后把數(shù)據(jù)從老的Hash表中遷移到新的Hash表中。

void resize(int newCapacity) 
{ 
    Entry[] oldTable = table; 
    int oldCapacity = oldTable.length; 
    ...... 
    //創(chuàng)建一個(gè)新的Hash Table 
    Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; 
    //將Old Hash Table上的數(shù)據(jù)遷移到New Hash Table上 
    transfer(newTable); 
    table = newTable; 
    threshold = (int)(newCapacity * loadFactor); 
} 

遷移的源代碼，注意高亮處：

void transfer(Entry[] newTable) 
{ 
    Entry[] src = table; 
    int newCapacity = newTable.length; 
    //下面這段代碼的意思是： 
    //  從OldTable里摘一個(gè)元素出來，然后放到NewTable中 
    for (int j = 0; j < src.length; j++) { 
        Entry<K,V> e = src[j]; 
        if (e != null) { 
            src[j] = null; 
            do { 
                Entry<K,V> next = e.next; 
                int i = indexFor(e.hash, newCapacity); 
                e.next = newTable[i]; 
                newTable[i] = e; 
                e = next; 
            } while (e != null); 
        } 
    } 
} 

好了，這個(gè)代碼算是比較正常的。而且沒有什么問題。

正常的ReHash的過程

畫了個(gè)圖做了個(gè)演示。

• 我假設(shè)了我們的hash算法就是簡(jiǎn)單的用key mod 一下表的大?。ㄒ簿褪菙?shù)組的長(zhǎng)度）。

• 最上面的是old hash 表，其中的Hash表的size=2, 所以key = 3, 7, 5，在mod 2以后都沖突在table[1]這里了。

• 接下來的三個(gè)步驟是Hash表 resize成4，然后所有的<key,value> 重新rehash的過程

并發(fā)下的Rehash

1）假設(shè)我們有兩個(gè)線程。我用紅色和淺藍(lán)色標(biāo)注了一下。

我們?cè)倩仡^看一下我們的 transfer代碼中的這個(gè)細(xì)節(jié)：

do { 
    Entry<K,V> next = e.next; // <--假設(shè)線程一執(zhí)行到這里就被調(diào)度掛起了 
    int i = indexFor(e.hash, newCapacity); 
    e.next = newTable[i]; 
    newTable[i] = e; 
    e = next; 
} while (e != null); 

而我們的線程二執(zhí)行完成了。于是我們有下面的這個(gè)樣子。

注意，因?yàn)門hread1的 e 指向了key(3)，而next指向了key(7)，其在線程二rehash后，指向了線程二重組后的鏈表。我們可以看到鏈表的順序被反轉(zhuǎn)后。

2）線程一被調(diào)度回來執(zhí)行。

• 先是執(zhí)行 newTalbe[i] = e;
• 然后是e = next，導(dǎo)致了e指向了key(7)，
• 而下一次循環(huán)的next = e.next導(dǎo)致了next指向了key(3)

3）一切安好。

線程一接著工作。把key(7)摘下來，放到newTable[i]的第一個(gè)，然后把e和next往下移。

4）環(huán)形鏈接出現(xiàn)。

e.next = newTable[i] 導(dǎo)致  key(3).next 指向了 key(7)

注意：此時(shí)的key(7).next 已經(jīng)指向了key(3)， 環(huán)形鏈表就這樣出現(xiàn)了。

于是，當(dāng)我們的線程一調(diào)用到，HashTable.get(11)時(shí)，悲劇就出現(xiàn)了——Infinite Loop。

其它

有人把這個(gè)問題報(bào)給了Sun，不過Sun不認(rèn)為這個(gè)是一個(gè)問題。因?yàn)镠ashMap本來就不支持并發(fā)。要并發(fā)就用ConcurrentHashmap

我在這里把這個(gè)事情記錄下來，只是為了讓大家了解并體會(huì)一下并發(fā)環(huán)境下的危險(xiǎn)。

原文鏈接：http://coolshell.cn/articles/9606.html