1.jdk1.7

1.1hasmap

1.1.1.结构

数组+链表结构

1.1.2.线程不安全

1.扩容线程的不安全，头插法造成死循环，这个过程出现在扩容的过程中
主要的扩容代码如下，使用的是头插法
【参考1】

        do {
Entry<K,V> next = e.next;//取出第一个元素
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
e = next;
} while (e != null);

    

正常的ReHash的过程（单线程）：
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。

并发下的Rehash（多线程）
1）假设我们有两个线程。
而我们的线程二执行完成了。于是我们有下面的这个样子：

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。在这里线程一变成了操作经过线程二操作后的HashMap。

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)。

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。这个元素所在的位置上已经存放有其他元素了，那么在同一个位子上的元素将以链表的形式存放，新加入的放在链头，而先前加入的放在链尾。

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。

1.1.3.put操作

1. 首先判断数组是否初始化，若没有则先进行初始化（初始化为给定参数的最接近的下取整2的幂次方，或者初始化为16默认值）
2. 根据hashcode计算hash值（进行二次hash以减少碰撞）
3. 根据hash值索引找到对应的位置
4. 遍历当前的链表看能否找到对应的equals相同的key，找到后进行覆盖，若没有首先判断当前数组元素数量是否达到扩容阈值(数组长度*loadfactor)，达到后先进行扩容，然后头插法插入，如果没有达到阈值那么直接头插法插入。（注意扩容有两个条件：1.首先达到阈值2.存在hash冲突）
   5.这里有一个特殊的情况key为null，存入table[0]中。
   参考 https://blog.csdn.net/yueaini10000/article/details/108992951

1.2 ConcurrentHashMap

1.2.1 put操作

1. 首先进行第一次hash定位到相应的segment,如果还没有初始化就cas进行赋值，然后进行第二次hash操作定位到hashEntry位置，这个时候就会利用Reentrentlock的trylock获取锁，如果获取成功那么就在相应的位置或者链表进行插入，如果获取失败就会进行自旋，当自旋到一定的次数就会挂起。
   2.在插入的时候会先进行判断是否超过了hashenry数组的阈值，超过了就先进行扩容
2. 如何扩容？首先建立一个2倍大小的数组，然后将数组中的元素，先散列后再插入。
   参考： https://blog.csdn.net/csdnlijingran/article/details/88946558

2. jdk1.8

2.1.hashmap

结构：数组+链表+红黑树

2.1.1.put操作

1. 首先判断数组是否初始化，若没有初始化则先对数组进行初始化
2. 然后计算hash值，根据hash值得到在数组中的索引
3. 判断当前索引结点是否为空，如果为空那么直接插入，否则就是红黑树或者链表
   1. 如果是红黑树，则遍历红黑树，如果存在相同的key那么直接覆盖value，如果不存在插入红黑树中
   2. 如果是链表就遍历链表，如果存在相同key则直接覆盖，不存在则插入链表尾部，如果链表长度大于8且数组长度小于64，则先进行扩容，如果数组长度大于64，且链表长度大于8则会转化为红黑树，见下源码

   public V put(K key, V value) {
       return putVal(hash(key), key, value, false, true);
   }
   
   /**
    * Implements Map.put and related methods.
    *
    * @param hash hash for key
    * @param key the key
    * @param value the value to put
    * @param onlyIfAbsent if true, don‘t change existing value
    * @param evict if false, the table is in creation mode.
    * @return previous value, or null if none
    */
   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) // 此处，大于8的时候进行树化，但是treeifyBin中还有判断条件
                           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;
   }
   
    final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
       int n, index; Node<K,V> e;
       if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)//如果小于64那么先进行扩容
           resize();
       else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {//否则才进行树化
           TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
           do {
               TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
               if (tl == null)
                   hd = p;
               else {
                   p.prev = tl;
                   tl.next = p;
               }
               tl = p;
           } while ((e = e.next) != null);
           if ((tab[index] = hd) != null)
               hd.treeify(tab);
       }
   }
   
   
   

2.1.2. 1.8中的线程不安全

1.8中会出现数据覆盖的情况
举例子：（假设两者put的数据在hash表中不存在）假设A，B两个线程，A线程与B线程都要进行put，且计算的hash索引位置相同，那么当A计算判断完没有，此时时间片用完，B判断完没有在尾部插入后，此时A接着完成插入，那么就会覆盖掉B插入的数据

2.2 ConcurrentHashMap

2.2.1 put操作

如何保证了线程安全？
使用了CAS+sychronized实现并发或者更新操作

1. 如果数组没有初始化就先进行初始化操作
2. 然后利用hash值计算索引位置，如果没有冲突就直接cas插入
3. 如果正在扩容就帮助扩容
4. 如果存在hash冲突就加锁来保证线程的安全，
   1. 如果是红黑树，遍历红黑树，如果存在相同的key就覆盖value,否则插入红黑树中
   2. 如果是链表，那么就遍历链表，如果存在key就覆盖value,如果不存在就插入尾部
      如果链表长度大于8且数组长度小于64，则先进行扩容，如果数组长度大于64，且链表长度大于8则会转化为红黑树

3. 1.7与1.8之间的区别

hashmap

concurrenthashmap

参考

1. https://blog.csdn.net/dingjianmin/article/details/79780350
   2.https://blog.csdn.net/yueaini10000/article/details/108992951
   3.https://blog.csdn.net/csdnlijingran/article/details/88946558

原文：https://www.cnblogs.com/AI-Creator/p/14748696.html