容量越大越不壞？24萬塊硬盤故障率報告公布 這些產品零故障
8月5日消息，云存儲服務商Backblaze發布了最新的硬盤故障率報告，年故障率有所上升。Backblaze發布的硬盤季度統計數據，其中包括故障率等重要方面。這些結
經常有些面試官會問，是否了解過 HashMap 在多線程環境下使用時可能會發生死循環，導致服務器 cpu 100% 的線上故障？
關于這個問題，很多年前，在淘寶內網里就有很多的程序員發過這種帖子說一個CPU 被100%了，原因竟是多線程環境下使用 HashMap 造成的死循環，并且這個事發生了很多次。
雖然 Java 官方明確表示，在多線程環境下不推薦使用 HashMap，但是對于這種問題，小編其實也比較意外，如果不是深入的去了解 HashMap，都不知道有這樣的問題。
為什么會產生死循環呢？下面我們來還原一下問題的經過。
在之前的集合系列文章中，我們了解到 HashMap 是一個哈希數組 + 鏈表的數據結構，在實際的程序開發中，我們經常會使用到 HashMap，如果對 HashMap 不是很了解，大家可以看小編之前寫的《深入淺出分析 HashMap 》一文。
HashMap 是一個非線程安全的集合操作類，如果我們的程序操作是單線程的，那么一切都沒問題。當我們的程序是多線程操作 HashMap 類時，那么問題就來了，我們一起來復現一下。
測試代碼，如下：
使用了4個線程來向 HashMap 中添加元素，可能一次運行不一定有效果，可以反復運行幾次！
控制臺輸出結果：
可以清晰的看到，在遍歷 map 的內容時，已經死循環了！
再來看看，活動監視器，結果如下：
cpu 的使用率，直接接近 200%！
接下來我們去查看下 java 中剛剛運行的 HashThreadTest 類堆棧情況：
可以看到，HashMap 的擴容操作導致了死循環！
通過測試，我們發現 HashMap 在多線程環境下進行操作，的確會產生死循環，并且會導致 CPU 100%！
這是為什么呢？我們一起來閱讀一下源碼！
注意注意，小編在進行測試的時候，使用的是 JDK1.7 的版本！
如果你使用 JDK1.8 的版本，不好意思，不一定能復現這個問題！因為 JDK1.8 已經修復了這個問題，但是依然不建議在多線程環境下使用 HashMap！
我們繼續來看看為什么使用 JDK1.7 會出現這個問題！
既然是 put 階段造成的數據問題，我們不妨一起來看看 HashMap 的 put 過程！
HashMap 的 put 源碼實現如下：
接著我們來看看addEntry()方法，將元素插入到數組中，并且檢查容量是否超標，源碼實現如下：
上面例子中，我們初始化的時候給定的容量是 2，所以在添加元素時必定會擴容！如果超出閥值，就進行擴容處理，創建一個更大容量的 hash 表，然后把從老的 Hash 表中遷移到新的 Hash 表中，源碼如下：
將舊 hash 表中的元素復制到新的 hash 表中，源碼如下：
整個 put 過程，大致可以分如下幾個步驟：
好了，這個過程基本上沒啥問題。
我們再來演示一下擴容中重新計算元素 hash 的過程！
假設在單線程環境下，我們初始化的時候，給定的數組容量是2，分別添加3個元素，內容如下：
源碼如下：
添加完成之后，數組就會進行擴容處理，擴容后 hash 的容量為原來的2倍，擴容操作流程如下：
在單線程環境下，一切看起來都很正常，擴容過程也相當順利。接下來我們看下并發情況下的擴容。
假設我們有兩個線程，來分別添加3個元素。
線程二執行完添加任務之后，在準備將舊元素遷移到新元素的時候，也就是準備 rehash 時，突然被 CPU 掛起，此時阻塞在如下圖中的第57行，不再往下執行！而線程一繼續執行直到擴容完成。
2個線程此時的執行結果，內容如下：
接著線程二被喚醒，繼續回到第57行執行。
此時注意了，我們來詳細的分析一下這個過程！
第一次循環過程如下：
循環結果如下，e={key:5,value:C}，滿足while()循環條件，接著繼續！
第二次循環過程如下：
循環結果如下，e={key:3,value:A}，滿足while()循環條件，接著繼續！
第三次循環過程如下：
循環結果如下，e=null，while()程序不在循環！
綜合線程1、線程2執行結果，最終 hashMap 的存儲結果，如下圖：
可以很清晰的看到，鏈表發生死循環了！
于是，當我們在遍歷 hashMap 鏈表內容的時候，就會出現上文中問題復現的場景，死循環式的輸出相同的內容，CPU 直接飆到200%了！
對于這種問題，當初有人上報到 SUN 公司，但是 SUN 不認為這是一個問題，因為 HashMap 本來就不支持并發操作！
所以，不建議在多線程環境下使用 HashMap，那如果要在多線程環境下使用 map 操作類，該怎么辦呢？
辦法肯定是有的，如果大家想在多線程場景下使用 HashMap，有兩種解決辦法：
本文鏈接：http://www.tebozhan.com/showinfo-26-90663-0.html阿里二面：聽說過 HashMap 會導致CPU飆升100%嗎？
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