首先HashMap并不是sun公司多线程提供的集合,很多时候我们的程序是一个主线程,用了hashmap并没有什么问题,但是在多线程下会出现问题. hashmap是一个哈希表,存储的数据结构也可以是一个线性数组,我们的存储的数据都在entry里,默认的大小是16, 因子是0.75  当达到16*0.75的时候就会扩充 把原来的数据transfer在新的扩充的容器里,在转换的时候如果是一个线程并没有什么问题,但是在多线程的时候,如果在临界点的时候,如果存储的值得hash值对数组的长度去摸一样,就会存…

再次翻到以前工作中遇到的一个问题,HashMap在多线程下会出现死循环的问题,以前只是知道会死循环,导致CPU100%把机器拖跨,今天来彻底看看 首先来看下,HashMap的原理:HashMap是一个数组,对key使用hash算法计算出数组对应的下标i,然后把<key, value>插到table[i],如果两个不同的key被算在同一个i,那就出现冲突,又叫碰撞,这样就会在table[i]上形成一个链表:总结下来HashMap是一个数组+链表组成的数据结构: 我们知道,在往HashMap里pu…

多线程下[HashMap]的问题: 1.多线程put操作后,get操作导致死循环.2.多线程put非NULL元素后,get操作得到NULL值.3.多线程put操作,导致元素丢失. 本次主要关注[HashMap]-死循环问题. 为何出现死循环? 大家都知道,HashMap采用链表解决Hash冲突,具体的HashMap的分析可以参考一下Java集合---HashMap源码剖析 的分析.因为是链表结构,那么就很容易形成闭合的链路,这样在循环的时候只要有线程对这个HashMap进行get操作就会产生死循…

1.hashMap 多线程下put会造成死循环,主要是扩容时transfer方法会造成死循环. http://blog.csdn.net/zhuqiuhui/article/details/51849692(具体原因) 2.hashTable,使用synchornized保证线程安全,线程竞争竞争激烈的情况下,效率低下.当一下线程访问hashTable方法的时候,其他的线程会进入轮询或者阻塞的情况. 如果线程1是用put方法添加元素,线程2不能put元素也不能get元素,所以竞争越激烈越低. 3…

Java 非线程安全的HashMap如何在多线程中使用 HashMap 是非线程安全的.在多线程条件下,容易导致死循环,具体表现为CPU使用率100%.因此多线程环境下保证 HashMap 的线程安全性,主要有如下几种方法: 使用 java.util.Hashtable 类,此类是线程安全的. 使用 java.util.concurrent.ConcurrentHashMap,此类是线程安全的. 使用 java.util.Collections.synchronizedMap() 方法包装 Ha…

前言 ​ 本章节继上章节继续梳理:线程相关的基础理论和工具.多线程程序下的性能调优和电商场景下多线程的使用. 多线程J·U·C ThreadLocal 概念 ​ ThreadLocal类并不是用来解决多线程环境下的共享变量问题,而是用来提供线程内部的共享变量.在多线程环境下,可以保证各个线程之间的变量互相隔离.相互独立. 使用 ThreadLocal实例一般定义为private static类型的,在一个线程内,该变量共享一份,类似上下文作用,可以用来上下传递信息. public class T…

这个问题是在面试时常问的几个问题,一般在问这个问题之前会问Hashmap和HashTable的区别?面试者一般会回答:hashtable是线程安全的,hashmap是线程不安全的. 那么面试官就会紧接着问道,为什么hashmap不是线程安全的,会造成什么问题么?于是面试者就回答:HashMap在并发情况下的put操作会造成死循环. 这时候就会被面试官问:HashMap在并发为什么造成死循环? 很多面试者这时候就会一脸懵.没有过相关经验和深入的理解源码是很难回答这个问题的. 下面我们就通过HahM…

本篇文章主要介绍下多线程下NSOperation.NSBlockOperation.NSInvocationOperation.NSOperationQueue的使用,列举几个简单的例子. 默认情况下,NSOperation并不具备封装操作的能力,必须使用它的子类,使用NSOperation子类的方式有3种: 1> 自定义子类继承NSOperation,实现内部相应的方法 2> NSBlockOperation 3>NSInvocationOperation 这讲先介绍如何用NSOper…

最近被多线程给坑了下,没意识到类变量在多线程下是共享的,还有一个就是没意识到 内存释放问题,导致越累越大 1.python 类变量 在多线程情况 下的 是共享的 2.python 类变量 在多线程情况 下的 释放是不完全的 3.python 类变量 在多线程情况 下没释放的那部分 内存 是可以重复利用的 import threading import time class Test: cache = {} @classmethod def get_value(self, key): value…

CyclicBarrier 接着讲多线程下的其他组件,第一个要讲的就是CyclicBarrier.CyclicBarrier从字面理解是指循环屏障,它可以协同多个线程,让多个线程在这个屏障前等待,直到所有线程都达到了这个屏障时,再一起继续执行后面的动作.看一下CyclicBarrier的使用实例: public static class CyclicBarrierThread extends Thread { private CyclicBarrier cb; private int sleep…