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童话故事
故事开始
在一个遥远的数字森林里，有一个神奇的地方叫做Java王国。这个王国中有一片美丽的花园，花园里生长着一种特别的花朵——HashMap花。这些花朵非常独特，因为它们能够存储各种珍贵的信息，而且每朵花都有自己的秘密路径，以便快速找到需要的信息。
有一天，四位勇敢的小精灵：ThreadA、ThreadB、ThreadC和ThreadD，来到了这片花园，他们的任务是向HashMap花添加新的信息。每个小精灵都带了一篮子数据，准备将它们种入对应的花朵之中。
- ThreadA 拿出了他的第一份数据，正准备插入到HashMap花中的某个位置。
- 同时，ThreadB 也带着他的数据来到同一个地方，发现那个位置已经被占用了，于是他决定在链表的下一个节点处寻找空位。
- 就在这时，ThreadC 也来到了这个地方，并且他也想在这个链表中插入一个新节点。
- 而ThreadD 则是在链表的另一个部分工作，但偶尔也会回到这里查看情况。
由于没有协调好彼此的动作，这四位小精灵开始了混乱的操作：
- ThreadA 插入了一个新节点，但在它还没有完成链接之前，ThreadB 已经移动到了下一个节点。
- ThreadB 开始插入它的节点，但它还没来得及更新指针，ThreadC 就已经完成了插入并尝试更新链表结构。
- ThreadC 的操作同样被打断了，因为它还没有设置好自己的指针，ThreadD 就试图访问链表。
- 这样的循环继续发生，最终导致了链表出现了环形结构，即每个节点都指向了前面的某个节点，形成了一个无限循环。
发现问题
随着时间的推移，其他想要访问或修改HashMap花的小精灵们遇到了麻烦。他们发现当尝试遍历链表时，总是无法到达终点，而是不停地绕圈圈。这种情况不仅浪费了大量时间，还使得整个花园变得混乱不堪。
这时，一位智慧的老者——JVM大师出现了。他使用了一种特殊的工具jmap -histo来检查内存状态，并通过jstack查看当前线程的状态。很快，他就发现了问题所在：原来是因为多线程并发操作造成的链表环形结构。
解决问题
为了解决这个问题，JVM大师提出了以下解决方案：
- 使用ConcurrentHashMap：这是一种专为高并发场景设计的数据结构，内部实现了更复杂的锁机制，可以有效避免多线程环境下的数据竞争问题。
- 外部加锁：如果必须使用普通的HashMap，那么可以在操作前对整个Map加上全局锁，确保在同一时间只有一个线程能够进行写操作。
- 使用线程安全的方法：例如，利用
Collections.synchronizedMap()方法包装现有的HashMap实例，这样每次调用其方法时都会自动加上同步锁。
小精灵们采纳了JVM大师的建议，重新组织了他们的工作流程。从此以后，无论是谁想要向HashMap花中添加数据，都能够井然有序地进行，再也没有出现过环形链表的问题。花园恢复了往日的宁静与美丽，而小精灵们也学会了更加高效和谐的工作方式。
为了模拟这个童话故事中的情景，我们可以编写一段Java代码来展示在多线程环境下使用普通HashMap时可能发生的环形链表问题。然后，我们将展示如何使用ConcurrentHashMap或外部加锁的方式来解决这个问题。
Gitee链接地址，建议收藏，后续我会对专栏进行整理，每篇文章进行校正和调整，然后统一存放在gitee仓库中
代码实现
1. 使用普通HashMap导致的环形链表问题
首先，我们创建一个简单的类来表示数据，并设置多个线程同时向HashMap中插入数据。请注意，在实际应用中，由于HashMap不是线程安全的，这样的操作可能会导致各种并发问题，包括但不限于环形链表、丢失更新等。
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class HashMapRaceCondition {
public static void main(String[] args) {
Map<Integer, String> map = new HashMap<>();
// 创建多个线程并启动
for (int i = 0; i < 4; i++) {
int finalI = i;
new Thread(() -> {
for (int j = 0; j < 10000; j++) {
map.put(finalI * 10000 + j, "Value" + (finalI * 10000 + j));
}
}).start();
}
// 等待所有线程完成
try {
Thread.sleep(5000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("Map size: " + map.size());
}
}
这段代码中，四个线程尝试向同一个HashMap实例添加大量的键值对。在高并发情况下，HashMap内部的数据结构可能会变得不一致，甚至出现环形链表的情况。不过，由于HashMap的设计，这种特定的环形链表问题并不常见；更常见的问题是数据丢失或覆盖。
2. 使用jmap -histo检查内存状态
当程序运行时，我们可以使用jmap -histo命令来检查内存状态。假设我们的Java进程ID是12345（请替换为实际的PID）：
jmap -histo 12345
这条命令会输出当前JVM中所有类的实例数量和占用空间。你可以查找与HashMap相关的条目，看看是否有异常的内存使用情况。
3. 使用jstack查看当前线程的状态
接下来，我们可以使用jstack命令来查看当前线程的状态，以了解是否存在死锁或长时间运行的线程。同样地，假设我们的Java进程ID是12345：
jstack 12345
这条命令会输出所有线程的堆栈跟踪信息。你可以检查这些信息，看看是否有线程因为竞争HashMap而处于阻塞状态或无限循环中。
4. 分析结果
jmap -histo输出示例
num #instances #bytes class name
----------------------------------------------
1: 367890 14715600 [I
2: 200000 4000000 java.lang.String
3: 100000 2400000 java.util.HashMap$Node
...
从这里可以看到HashMap$Node的数量，如果数量异常高，可能意味着存在大量未清理的对象或者链表环形结构。
jstack输出示例
"Thread-4" #10 prio=5 os_prio=0 tid=0x00007f8d2c001000 nid=0x4b03 waiting on condition [0x00007f8d1e6fe000]
java.lang.Thread.State: TIMED_WAITING (sleeping)
at java.lang.Thread.sleep(Native Method)
at HashMapRaceCondition.lambda$main$0(HashMapRaceCondition.java:24)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
"Thread-3" #9 prio=5 os_prio=0 tid=0x00007f8d2c000800 nid=0x4b02 waiting on condition [0x00007f8d1e7ff000]
java.lang.Thread.State: TIMED_WAITING (sleeping)
at java.lang.Thread.sleep(Native Method)
at HashMapRaceCondition.lambda$main$0(HashMapRaceCondition.java:24)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
...
从这里可以看到每个线程的状态，如果有线程长时间处于TIMED_WAITING或其他不正常的状态，可能表明存在并发问题。
5. 使用ConcurrentHashMap解决问题
通过分析jmap -histo和jstack的输出，我们发现HashMap节点数量异常高，并且有多个线程处于等待状态。这提示我们可能存在链表环形结构或其他并发问题。
解决方法可以是使用ConcurrentHashMap替代HashMap，或者使用外部加锁来确保线程安全。例如，修改上面的代码使用ConcurrentHashMap：
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.Map;
public class ConcurrentHashMapExample {
private static final Map<Integer, Integer> map = new ConcurrentHashMap<>();
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// 启动多个线程
for (int i = 0; i < 5; i++) {
int threadNum = i;
new Thread(() -> {
for (int j = 0; j < 1000000; j++) {
map.put(j, j);
// 有意制造一些竞争条件
if (j % 1000 == 0) {
try {
Thread.sleep(1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}, "Thread-" + threadNum).start();
}
// 让主线程等待一段时间，以便其他线程执行
Thread.sleep(5000);
// 打印最终的Map大小
System.out.println("Final Map size: " + map.size());
}
}
这样就能避免多线程环境下的链表环形结构和其他并发问题。
6. 使用外部加锁保证线程安全
如果必须使用普通的HashMap，可以通过外部加锁的方式确保线程安全：
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
public class SynchronizedHashMapExample {
public static void main(String[] args) {
Map<Integer, String> map = new HashMap<>();
Lock lock = new ReentrantLock();
// 创建多个线程并启动
for (int i = 0; i < 4; i++) {
int finalI = i;
new Thread(() -> {
for (int j = 0; j < 10000; j++) {
lock.lock();
try {
map.put(finalI * 10000 + j, "Value" + (finalI * 10000 + j));
} finally {
lock.unlock();
}
}
}).start();
}
// 等待所有线程完成
try {
Thread.sleep(5000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("Map size: " + map.size());
}
}
在这个例子中，我们使用了ReentrantLock来实现外部加锁，确保每次只有一个线程能够执行put操作，从而避免了并发问题。
通过这些示例代码，我们可以看到如何从理论上和实践中避免多线程环境下HashMap可能出现的问题。在实际开发中，推荐使用ConcurrentHashMap或其他线程安全的数据结构来简化并发编程的工作。