java源码-HashMap

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java源码-HashMap

晴天哥 2018-07-29 13:21:00 浏览356
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开篇

 这篇文章的主要是想把HashMap进行一个讲解,在上一篇java源码-HashSet当中其实已经提到过了一点点HashMap的源码实现了,这篇文章会更加详细的进行讲解,顺带会讲解一些比较奇妙的源码实现。

HashMap类图

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HashMap类图

数据结构

 在jdk1.8的HashMap的数据结构当中我们看到很多定义的常量基本上和扩容相关的:

  • 核心变量table变量用于保存HashMap的变量
  • size用于保存HashMap中变量的值,
  • modCount用于记录变更次数便于遍历的时候抛异常
    在源码当中我们用transient变量修饰table变量,那序列化怎么办?其实HashMap自行定义了序列化接口,参考《Java中HashMap关键字transient的疑惑》。
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
    implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
    private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
    // 初始容量,也就是默认会创建 16 个箱子,箱子的个数不能太多或太少。如果太少,很容易触发扩容,如果太多,遍历哈希表会比较慢。
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16 
    
    // 哈希表最大容量,一般情况下只要内存够用,哈希表不会出现问题。
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; 
    
    // 默认的负载因子。因此初始情况下,当键值对的数量大于 16 * 0.75 = 12 时,就会触发扩容。
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
    
    // Java的处理方案是当链表太长时,转换成红黑树。这个值表示当某个箱子中,链表长度大于 8 时,有可能会转化成树。
    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
    
    // 在哈希表扩容时,如果发现链表长度小于 6,则会由树重新退化为链表。
    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
    
    // 在转变成树之前,还会有一次判断,只有键值对数量大于 64 才会发生转换。这是为了避免在哈希表建立初期,多个键值对恰好被放入了同一个链表中而导致不必要的转化。
    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

    // hash桶的数组
    transient Node<K,V>[] table;

    transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;

    // 变量的个数
    transient int size;

    // HashMap的变更次数
    transient int modCount;

    // HashMap的hash桶的数量
    int threshold;

    // HashMap的负载因子
    final float loadFactor;


构造函数

 HashMap的构造函数执行的操作非常简单,就是初始化两个核心变量loadFactor和threshold。不过这里有一个非常巧妙的实现tableSizeFor方法,那就是计算比initialCapacity大且最接近的的2*n的变量。
 tableSizeFor方法的核心思想通过位操作 依次 将最高位为1的HashMap的后2位(包括高位的1),后4位(包括高位的1),后8位(包括高位的1),后16位(包括高位的1),最后形成类似0111111111+1=10000000的变量值就得到了2 * n变量。

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
        if (initialCapacity < 0)
            throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
                                               initialCapacity);
        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
        if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
            throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
                                               loadFactor);
        this.loadFactor = loadFactor;
        this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
    }

    /**
     * Returns a power of two size for the given target capacity.
     */
    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 >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
    }

 Node的数据结构是实实在在保存Map的key/value结构的变量,内部除了保存key、value的变量外,还有key的对应的hash值,以及指向下一个Node指针,就这些。

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final int hash;
        final K key;
        V value;
        Node<K,V> next;

        Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
            this.hash = hash;
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.next = next;
        }

        public final K getKey()        { return key; }
        public final V getValue()      { return value; }
        public final String toString() { return key + "=" + value; }

        public final int hashCode() {
            return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
        }

        public final V setValue(V newValue) {
            V oldValue = value;
            value = newValue;
            return oldValue;
        }

        public final boolean equals(Object o) {
            if (o == this)
                return true;
            if (o instanceof Map.Entry) {
                Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
                if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
                    Objects.equals(value, e.getValue()))
                    return true;
            }
            return false;
        }
    }


增删改查

添加变量

 在HashMap内部真正执行的是putVal()方法,在putVal()的内部执行其实按照以下顺序执行的。

  • 如果HashMap内部的桶数组没有初始化就创建一个桶数组
  • 通过hash值找到桶下标,如果对应位置为空就直接创建一个Node节点newNode
  • 通过hash值找到桶下标,如果对于位置不为空那么就直接比较key是否相等,如果相等就直接返回,如果遍历完成后都没有找到那么在链表的最后连接一个新创的节点
  • 在新增节点后判断是否超过上限需要进行resize动作,resize()函数也是一个很有意思的过程,这个放到HashMap当中去分析吧
  • ++modCount这个会记录值的变更然后通过比较值抛出更改异常
    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;
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
            Node<K,V> e; K k;
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;
                }
            }
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }


remove()方法

 HashMap的remove方法内部逻辑通过对key进行hash定位到hash桶的下标,然后遍历桶下面的列表节点通过比较key是否相同进行删除。
 删除后同样会--size减少size,更新 ++modCount。

    public V remove(Object key) {
        Node<K,V> e;
        return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
            null : e.value;
    }

    final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
                               boolean matchValue, boolean movable) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
            Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                node = p;
            else if ((e = p.next) != null) {
                if (p instanceof TreeNode)
                    node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
                else {
                    do {
                        if (e.hash == hash &&
                            ((k = e.key) == key ||
                             (key != null && key.equals(k)))) {
                            node = e;
                            break;
                        }
                        p = e;
                    } while ((e = e.next) != null);
                }
            }
            if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
                                 (value != null && value.equals(v)))) {
                if (node instanceof TreeNode)
                    ((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
                else if (node == p)
                    tab[index] = node.next;
                else
                    p.next = node.next;
                ++modCount;
                --size;
                afterNodeRemoval(node);
                return node;
            }
        }
        return null;
    }


clear()方法

 HashMap的内部clear当中就是直接把HashMap的桶的值的每个下标的值为null就可以了,估计内部会进行垃圾回收?

public void clear() {
        Node<K,V>[] tab;
        modCount++;
        if ((tab = table) != null && size > 0) {
            size = 0;
            for (int i = 0; i < tab.length; ++i)
                tab[i] = null;
        }
    }


contains()方法

 HashMap的containsKey方法来判断key是否存在,而containsKey内部通过根据key的hash值,通过计算的hash值找到table的槽位,如果第一个元素的key就是查询的key就直接返回,否则就依次遍历冲突链逐个进行比较解决。
 这里需要说明的就是hash方法内部其实就是对key取了个hashcode()的值。

    public boolean containsKey(Object key) {
        return getNode(hash(key), key) != null;
    }

    final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
            if (first.hash == hash && // always check first node
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return first;
            if ((e = first.next) != null) {
                if (first instanceof TreeNode)
                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
                do {
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        return null;
    }


resize()方法

 HashMap的resize()方法是整个HashMap当中最值得仔细分析的逻辑,在jdk1.7和jdk1.8两个版本当中实现非常不一样,在jdk1.7当中会造成死循环,而在jdk1.8当中已经不会造成死循环了,这点完全可以用来考考那种号称看了jdk1.8源码的童鞋,为什么会造成死循环请继续往下看。HashMap的扩展过程如下:

  • HashMap的resize以2倍的速率进行扩展(newCap = oldCap << 1)
  • 遍历oldTab的所有变量重新rehash到newTab当中,rehash过程设计非常巧妙
  • rehash过程针对每个hash桶进行,针对每个hash桶里面的变量,我们按照原来的顺序生成loHead和loTail,或按照原来的顺序生成hiHead或hiTail,然后整体挂到newTab当中
  • 我个人认为在jdk1.8当中这种按照原来的顺序生成的过程保证了不会形成死循环。
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
                        Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                        Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                        Node<K,V> next;
                        do {
                            next = e.next;
                            if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                                if (loTail == null)
                                    loHead = e;
                                else
                                    loTail.next = e;
                                loTail = e;
                            }
                            else {
                                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;
    }


迭代器Iterator

 在HashMap的数据结构当中,有三类迭代器分别是KeySet、Values、EntrySet。通过源码看了以后就会发现这三者的实现其实基本上是一致的,核心的关键点在于 HashIterator 的设计。其他的差别就是从Node节点的取数对象不一致,有的取的是key,有的取的是value,有的取的是整个Node对象。
 在调用map.keySet()或者map.values()或者map.entrySet()方法时,我们都会创建KeySet对象,Values对象,EntrySet对象,但是这些不是重点,重点是这些对象提供一个iterator方法。
 在KeySet对象的返回的是KeyIterator对象,在Values对象返回的是ValueIterator对象,在EntrySet对象返回的是EntryIterator对象。
 在KeyIterator、ValueIterator、EntryIterator初始化过程中,她们会首先初始化共有的基类HashIterator,在HashIterator的构造函数当中,会把当前map的table对象放入到迭代器当中,所有的操作就在这个HashIterator的内部执行的。
 HashIterator的nextNode()方法内部,按照二维的方向进行遍历,先遍历一个hash桶下所有的Node,遍历完以后继续遍历下一个hash桶的所有Node,直至遍历完成。

    public Set<K> keySet() {
        Set<K> ks = keySet;
        if (ks == null) {
            ks = new KeySet();
            keySet = ks;
        }
        return ks;
    }


    final class KeySet extends AbstractSet<K> {
        public final int size()                 { return size; }
        public final void clear()               { HashMap.this.clear(); }
        public final Iterator<K> iterator()     { return new KeyIterator(); }
        public final boolean contains(Object o) { return containsKey(o); }
        public final boolean remove(Object key) {
            return removeNode(hash(key), key, null, false, true) != null;
        }
        public final Spliterator<K> spliterator() {
            return new KeySpliterator<>(HashMap.this, 0, -1, 0, 0);
        }
        public final void forEach(Consumer<? super K> action) {
            Node<K,V>[] tab;
            if (action == null)
                throw new NullPointerException();
            if (size > 0 && (tab = table) != null) {
                int mc = modCount;
                for (int i = 0; i < tab.length; ++i) {
                    for (Node<K,V> e = tab[i]; e != null; e = e.next)
                        action.accept(e.key);
                }
                if (modCount != mc)
                    throw new ConcurrentModificationException();
            }
        }
    }


    final class KeyIterator extends HashIterator
        implements Iterator<K> {
        public final K next() { return nextNode().key; }
    }
    public Collection<V> values() {
        Collection<V> vs = values;
        if (vs == null) {
            vs = new Values();
            values = vs;
        }
        return vs;
    }


    final class Values extends AbstractCollection<V> {
        public final int size()                 { return size; }
        public final void clear()               { HashMap.this.clear(); }
        public final Iterator<V> iterator()     { return new ValueIterator(); }
        public final boolean contains(Object o) { return containsValue(o); }
        public final Spliterator<V> spliterator() {
            return new ValueSpliterator<>(HashMap.this, 0, -1, 0, 0);
        }
        public final void forEach(Consumer<? super V> action) {
            Node<K,V>[] tab;
            if (action == null)
                throw new NullPointerException();
            if (size > 0 && (tab = table) != null) {
                int mc = modCount;
                for (int i = 0; i < tab.length; ++i) {
                    for (Node<K,V> e = tab[i]; e != null; e = e.next)
                        action.accept(e.value);
                }
                if (modCount != mc)
                    throw new ConcurrentModificationException();
            }
        }
    }

    final class ValueIterator extends HashIterator
        implements Iterator<V> {
        public final V next() { return nextNode().value; }
    }
public Set<Map.Entry<K,V>> entrySet() {
        Set<Map.Entry<K,V>> es;
        return (es = entrySet) == null ? (entrySet = new EntrySet()) : es;
    }


final class EntrySet extends AbstractSet<Map.Entry<K,V>> {
        public final int size()                 { return size; }
        public final void clear()               { HashMap.this.clear(); }
        public final Iterator<Map.Entry<K,V>> iterator() {
            return new EntryIterator();
        }
        public final boolean contains(Object o) {
            if (!(o instanceof Map.Entry))
                return false;
            Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>) o;
            Object key = e.getKey();
            Node<K,V> candidate = getNode(hash(key), key);
            return candidate != null && candidate.equals(e);
        }
        public final boolean remove(Object o) {
            if (o instanceof Map.Entry) {
                Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>) o;
                Object key = e.getKey();
                Object value = e.getValue();
                return removeNode(hash(key), key, value, true, true) != null;
            }
            return false;
        }
        public final Spliterator<Map.Entry<K,V>> spliterator() {
            return new EntrySpliterator<>(HashMap.this, 0, -1, 0, 0);
        }
        public final void forEach(Consumer<? super Map.Entry<K,V>> action) {
            Node<K,V>[] tab;
            if (action == null)
                throw new NullPointerException();
            if (size > 0 && (tab = table) != null) {
                int mc = modCount;
                for (int i = 0; i < tab.length; ++i) {
                    for (Node<K,V> e = tab[i]; e != null; e = e.next)
                        action.accept(e);
                }
                if (modCount != mc)
                    throw new ConcurrentModificationException();
            }
        }
    }


final class EntryIterator extends HashIterator
        implements Iterator<Map.Entry<K,V>> {
        public final Map.Entry<K,V> next() { return nextNode(); }
    }
abstract class HashIterator {
        Node<K,V> next;        // next entry to return
        Node<K,V> current;     // current entry
        int expectedModCount;  // for fast-fail
        int index;             // current slot

        HashIterator() {
            expectedModCount = modCount;
            Node<K,V>[] t = table;
            current = next = null;
            index = 0;
            if (t != null && size > 0) { // advance to first entry
                do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);
            }
        }

        public final boolean hasNext() {
            return next != null;
        }

        final Node<K,V> nextNode() {
            Node<K,V>[] t;
            Node<K,V> e = next;
            if (modCount != expectedModCount)
                throw new ConcurrentModificationException();
            if (e == null)
                throw new NoSuchElementException();
            if ((next = (current = e).next) == null && (t = table) != null) {
                do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);
            }
            return e;
        }

        public final void remove() {
            Node<K,V> p = current;
            if (p == null)
                throw new IllegalStateException();
            if (modCount != expectedModCount)
                throw new ConcurrentModificationException();
            current = null;
            K key = p.key;
            removeNode(hash(key), key, null, false, false);
            expectedModCount = modCount;
        }
    }


jdk1.7 VS jdk1.8 HashMap的对比

 先说一个结论说明jdk1.7和jdk1.8版本下HashMap实现的区别:

  • 在jdk1.7当中HashMap在多线程并发写的场景下会出现死循环,而jdk1.8当中已经没有死循环的问题了。
  • jdk1.8当中对于挂链冲突的问题上,会采用红黑树进行优化,也就是在同一个hash桶下Node的数量超过阈值后会自动升级为红黑树,反之就降级为链表。
  • 不管在jdk的哪个版本下HashMap都不是线程安全的


jdk1.7 HashMap并发写死锁问题

void resize(int newCapacity) {
    Entry[] oldTable = table;
    int oldCapacity = oldTable.length;
    ......
    // 创建一个新的 Hash Table
    Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
    // 将 Old Hash Table 上的数据迁移到 New Hash Table 上
    transfer(newTable);
    table = newTable;
    threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
}


void transfer(Entry[] newTable) {
    Entry[] src = table;
    int newCapacity = 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 (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);
        }
    }
}


正常Hash过程

img_5e5fa5460c618039690b7a736cbdf12f.png
正常Hash过程

说明:

  • rehash的挂链过程采取的是重新hash然后通过倒挂链的方法挂到新的HashMap当中。
  • 因为倒挂链的实现是造成死循环的本因。


并发下的 Rehash

void resize(int newCapacity) {
    Entry[] oldTable = table;
    int oldCapacity = oldTable.length;
    ......
    // 创建一个新的 Hash Table
    Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
    // 将 Old Hash Table 上的数据迁移到 New Hash Table 上
    transfer(newTable);
    table = newTable;
    threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
}



void transfer(Entry[] newTable) {
    Entry[] src = table;
    int newCapacity = 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 (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);
        }
    }
}

假设有两个线程

do {
    Entry<K,V> next = e.next; //  假设线程一执行到这里就被调度挂起了
    int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
    e.next = newTable[i];
    newTable[i] = e;
    e = next;
} while (e != null);

而线程二执行完成了。于是有下面的这个样子。


img_9d0405bdac6586641a14742c31a6d00a.png
HashMap并发访问-1

说明:

  • 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。
  • 在rehash后的线程二当中e指向key(3),next指向key(7)只是为了指示一下,实际上并没有这种情况存在
  • 后续的操作是在线程二rehash后的数组上进行的,注意是在rehash后的数组上进行的



img_4ea4930fb2b87d0553c3560f060e5ef2.png
HashMap并发访问-2

说明:

  • 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)。这里是因为在第一步的时候next已经指向Key(7)
  • 而下一次循环的 next = e.next 导致了 next 指向了 key(3),这里是因为线程二rehash后的HashMap采用倒链插入法所以key(7)的next指向的是key(3)



img_96168bc9052094192ee23419dc3b0794.png
HashMap并发访问-3

说明:

  • 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,这里是因为线程二工作在rehash后的HashMap当中
  • 这个时候e已经是key(3), next是null,似乎看到了死循环的形成了



img_3e6aee62745527b5bc9a720ee34d5e81.png
HashMap并发访问-4

说明:

  • e.next = newTable[i] 导致 key(3).next 指向了 key(7)
  • 此时的 key(7).next 已经指向了 key(3), 环形链表就这样出现了


参考文章

Java中HashMap关键字transient的疑惑
JDK1.8 HashMap中tableForSize方法解析
HashMap 在高并发下引起的死循环

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