Java HashMap的死循环

Wesley13
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在淘宝内网里看到同事发了贴说了一个CPU被100%的线上故障,并且这个事发生了很多次,原因是在Java语言在并发情况下使用HashMap造成Race Condition,从而导致死循环。这个事情我4、5年前也经历过,本来觉得没什么好写的,因为Java的HashMap是非线程安全的,所以在并发下必然出现问题。但是,我发现近几年,很多人都经历过这个事(在网上查“HashMap Infinite Loop”可以看到很多人都在说这个事)所以,觉得这个是个普遍问题,需要写篇疫苗文章说一下这个事,并且给大家看看一个完美的“Race Condition”是怎么形成的。

问题的症状

从前我们的Java代码因为一些原因使用了HashMap这个东西,但是当时的程序是单线程的,一切都没有问题。后来,我们的程序性能有问题,所以需要变成多线程的,于是,变成多线程后到了线上,发现程序经常占了100%的CPU,查看堆栈,你会发现程序都Hang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。而且,这个问题在测试环境里可能很难重现。

我们简单的看一下我们自己的代码,我们就知道HashMap被多个线程操作。而Java的文档说HashMap是非线程安全的,应该用ConcurrentHashMap。

但是在这里我们可以来研究一下原因。

Hash表数据结构

我需要简单地说一下HashMap这个经典的数据结构。

HashMap通常会用一个指针数组(假设为table[])来做分散所有的key,当一个key被加入时,会通过Hash算法通过key算出这个数组的下标i,然后就把这个<key, value>插到table[i]中,如果有两个不同的key被算在了同一个i,那么就叫冲突,又叫碰撞,这样会在table[i]上形成一个链表。

我们知道,如果table[]的尺寸很小,比如只有2个,如果要放进10个keys的话,那么碰撞非常频繁,于是一个O(1)的查找算法,就变成了链表遍历,性能变成了O(n),这是Hash表的缺陷(可参看《Hash Collision DoS 问题》)。

所以,Hash表的尺寸和容量非常的重要。一般来说,Hash表这个容器当有数据要插入时,都会检查容量有没有超过设定的thredhold,如果超过,需要增大Hash表的尺寸,但是这样一来,整个Hash表里的无素都需要被重算一遍。这叫rehash,这个成本相当的大。

相信大家对这个基础知识已经很熟悉了。

HashMap的rehash源代码

下面,我们来看一下Java的HashMap的源代码。

Put一个Key,Value对到Hash表中:

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publicV put(K key, V value)

{

    ......

    //算Hash值

    inthash = hash(key.hashCode());

    inti = indexFor(hash, table.length);

    //如果该key已被插入,则替换掉旧的value (链接操作)

    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);

            returnoldValue;

        }

    }

    modCount++;

    //该key不存在,需要增加一个结点

addEntry(hash, key, value, i);

    returnnull;

}

检查容量是否超标

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voidaddEntry(inthash, K key, V value,intbucketIndex)

{

    Entry<K,V> e = table[bucketIndex];

    table[bucketIndex] =newEntry<K,V>(hash, key, value, e);

    //查看当前的size是否超过了我们设定的阈值threshold,如果超过,需要resize

    if(size++ >= threshold)

         resize(2* table.length);

}

新建一个更大尺寸的hash表,然后把数据从老的Hash表中迁移到新的Hash表中。

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voidresize(intnewCapacity)

{

    Entry[] oldTable = table;

    intoldCapacity = oldTable.length;

    ......

    //创建一个新的Hash Table

    Entry[] newTable =newEntry[newCapacity];

    //将Old Hash Table上的数据迁移到New Hash Table上

     transfer(newTable);

    table = newTable;

    threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);

}

迁移的源代码,注意高亮处:

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voidtransfer(Entry[] newTable)

{

    Entry[] src = table;

    intnewCapacity = newTable.length;

    //下面这段代码的意思是:

    //  从OldTable里摘一个元素出来,然后放到NewTable中

    for(intj =0; j < src.length; j++) {

        Entry<K,V> e = src[j];

        if(e !=null) {

            src[j] =null;

            do{

Entry<K,V> next = e.next;

inti = indexFor(e.hash, newCapacity);

e.next = newTable[i];

newTable[i] = e;

e = next;

            }while(e !=null);

        }

    }

}

好了,这个代码算是比较正常的。而且没有什么问题。

正常的ReHash的过程

画了个图做了个演示。

  • 我假设了我们的hash算法就是简单的用key mod 一下表的大小(也就是数组的长度)。

  • 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以后都冲突在table[1]这里了。

  • 接下来的三个步骤是Hash表 resize成4,然后所有的<key,value> 重新rehash的过程

Java HashMap的死循环

并发下的Rehash

1)假设我们有两个线程。我用红色和浅蓝色标注了一下。

我们再回头看一下我们的 transfer代码中的这个细节:

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do{

     Entry<K,V> next = e.next;// <--假设线程一执行到这里就被调度挂起了

    inti = indexFor(e.hash, newCapacity);

    e.next = newTable[i];

    newTable[i] = e;

    e = next;

}while(e !=null);

而我们的线程二执行完成了。于是我们有下面的这个样子。

Java HashMap的死循环

注意,因为Thread1的 e 指向了key(3),而next指向了key(7),其在线程二rehash后,指向了线程二重组后的链表。我们可以看到链表的顺序被反转后。

2)线程一被调度回来执行。

  • 先是执行 newTalbe[i] = e;
  • 然后是e = next,导致了e指向了key(7),
  • 而下一次循环的next = e.next导致了next指向了key(3)

Java HashMap的死循环

3)一切安好。

线程一接着工作。把key(7)摘下来,放到newTable[i]的第一个,然后把e和next往下移

Java HashMap的死循环

4)环形链接出现。

e.next = newTable[i] 导致  key(3).next 指向了 key(7)

注意:此时的key(7).next 已经指向了key(3), 环形链表就这样出现了。

Java HashMap的死循环

于是,当我们的线程一调用到,HashTable.get(11)时,悲剧就出现了——Infinite Loop。

其它

有人把这个问题报给了Sun,不过Sun不认为这个是一个问题。因为HashMap本来就不支持并发。要并发就用ConcurrentHashmap

http://bugs.sun.com/bugdatabase/view_bug.do?bug_id=6423457

我在这里把这个事情记录下来,只是为了让大家了解并体会一下并发环境下的危险。

参考:http://mailinator.blogspot.com/2009/06/beautiful-race-condition.html

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