Java HashMap源码深度分析
在java语言中，HashMap是一个非常重要的数据结构，它被广泛用于存储具有key-value映射关系的数据，HashMap提供了高效的数据结构来实现key-value的映射；从HashMap的设计与实现中，我们可以学到很多巧妙的计算机思维，对我们日常工作中进行编码及方案设计存在很高的参考价值，学习和掌握HashMap就成了非常有必要的一件事情了。
学习HashMap，有这么几个关键问题需要搞明白：
-
HashMap的数据结构是什么样的，不同jdk版本架构是如何的；
-
HashMap关键属性，属性的含义及如何设置等问题；
-
HashMap的key-value插入流程是怎样的；
-
HashMap的数据查询流程是怎样的；
-
HashMap的扩容机制是怎么工作的；
-
HashMap的数据更新流程是什么样的（比如：删除）；
-
HashMap的并发问题产生原因及正确的并发用法（比如并发环境下如何产生cpu 100%）；
搞明白这几个关键问题，HashMap就算是掌握得差不多了，下面，从源码级来分析一下这些关键问题的答案是什么。
一、 HashMap的数据结构
HashMap数据结构
HashMap的数据结构由数组+链表组成，从java 8开始，会新增红黑树这种数据结构，也就是在java8中，链表超过一定长度后就会变为红黑树。
在下文的分析中，如果不是特别说明，都是指的是java 8中的HashMap。
二 、HashMap关键属性
有几个关键的属性需要我们知道：
/**
* The default initial capacity - MUST be a power of two.
*/
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
默认的table的大小，table的大小只能是2的幂次方，这和HashMap的哈希槽寻址算法存在着很大的关系，当然，HashMap执行resize的时候也会得益于这个table数组的幂次方大小的特性，这些问题稍后再分析；
/**
* The maximum capacity, used if a higher value is implicitly specified
* by either of the constructors with arguments.
* MUST be a power of two <= 1<<30.
*/
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
table的最大长度；
/**
* The load factor used when none specified in constructor.
*/
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
默认的负载因子，负载因子用于扩容，当HashMap中的元素数量大于：capacity * loadFactor后，HashMap就会执行扩容流程。
/**
* The bin count threshold for using a tree rather than list for a
* bin. Bins are converted to trees when adding an element to a
* bin with at least this many nodes. The value must be greater
* than 2 and should be at least 8 to mesh with assumptions in
* tree removal about conversion back to plain bins upon
* shrinkage.
*/
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
当链表的长度超过一定长度之和，链表就会被升级为红黑树，用于解决因为哈希碰撞非常严重的情况下的数据查询效率低下问题，最坏情况下，如果没有引入红黑树的情况下，get操作的时间复杂度将达到O(N)，而引入红黑树，最坏情况下get操作的时间复杂度为O(lgN)；8是默认的链表树化阈值，当某个hash槽内的链表的长度超过8之后，这条链表将演变为红黑树。
/**
* The bin count threshold for untreeifying a (split) bin during a
* resize operation. Should be less than TREEIFY_THRESHOLD, and at
* most 6 to mesh with shrinkage detection under removal.
*/
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
红黑树也有可能会降级为链表，当在resize的时候，发现hash槽内的结构为红黑树，但是红黑树的节点数量小于等于6的时候，红黑树将降级为链表。
/**
* The smallest table capacity for which bins may be treeified.
* (Otherwise the table is resized if too many nodes in a bin.)
* Should be at least 4 * TREEIFY_THRESHOLD to avoid conflicts
* between resizing and treeification thresholds.
*/
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
链表升级为红黑树还需要一个条件，就是table的长度要大于64，否则是不会执行升级操作的，会转而执行一次resize操作。
/**
* The table, initialized on first use, and resized as
* necessary. When allocated, length is always a power of two.
* (We also tolerate length zero in some operations to allow
* bootstrapping mechanics that are currently not needed.)
*/
transient Node<K,V>[] table;
table和上文中的结构图中的数组对应。
/**
* The next size value at which to resize (capacity * load factor).
*
* @serial
*/
// (The javadoc description is true upon serialization.
// Additionally, if the table array has not been allocated, this
// field holds the initial array capacity, or zero signifying
// DEFAULT_INITIAL_CAPACITY.)
int threshold;
下次数组扩容阈值，这个值是通过：capacity * loadFactor计算出来的，每次扩容都会计算出下一次扩容的阈值，这个阈值说的是元素数量。
三、 HashMap数据插入流程
下面来跟着源码来学习一下HashMap的put操作流程：
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
首先需要注意的是hash这个方法：
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
如果key是null，则hash的计算结构为0，这里就有一个关键信息，如果一个HashMap中存在key为null的entry，那么这个entry一定在table数组的第一个位置，这是因为hash计算的结果直接影响了数据插入的hash槽位置，这一点稍后再看。
如果key不为null，则会拿key对象的hashCode来进行计算，这里的计算称为“扰动”，为什么要这样操作呢？本质上是为了降低哈希碰撞的概率，这里需要引出HashMap中定位哈希槽的寻址算法。
HashMap的table数组容量只能是2的幂次方，这样的话，2的幂次方的数有一个特性，那就是：hash & (len - 1) = hash % len，这样，在计算entry的哈希槽位置的时候，只需要位运算就可以快速得到结果，不需要执行取模运算，位运算的速度非常快，要比取模运算快很多。
回到上面的问题，为什么要对key对象的hashCode执行扰动呢？因为计算哈希槽位置的时候需要和table数组的长度进行&运算，在绝大部分场景下，table数组的长度不会很大，这就导致hashCode的高位很大概率不能有效参加寻址计算，所以将key的hashCode的高16位于低16位执行了异或运算，这样得到的hash值会均匀很多。
接下来继续看put操作的流程：
/**
* 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
// 1
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 2
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 3
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
// 4
else {
// 5
Node<K,V> e; K k;
// 6
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 7
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// 8
else {
// 9
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 10
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 11
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 12
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
// 13
p = e;
}
}
// 14
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
return oldValue;
}
}
// 15
if (++size > threshold)
resize();
return null;
}
下面根据注释的编号来看一下对应位置的含义：
-
（1）这里主要关注tab和p两个变量，tab是table数组的一个引用，p是当前拿到的Node引用，这个Node可能为null；
-
（2）这里将table赋值给了tab变量，并且判断了tab数组是否为空，如果为空，表示是首次执行put操作，table还没有被初始化出来，需要执行初始化操作，这里直接调用resize方法就可以完成初始化操作，关于resize，下一小节再重点分析。
-
（3）(n - 1) & hash计算出来的就是这个key对应的哈希槽，这个算法上面已经分析过，p变量拿到了当前哈希槽的头节点，并进行了判断，如果是null，则说明此时这个哈希槽内部没有哈希冲突，直接创建一个新的Node插入这个槽即可；
-
（4）此时，说明p变量不为null，这个时候问题比较复杂，这个p可能是一个链表头节点，也可能是一个红黑树根节点，这是结构上的可能性，接下来需要做的，就是判断p代表的结构上是否存在即将要插入的key，如果存在，则说明节点已经存在，执行更新操作即可，如果不存在，则需要执行插入操作，看接下来的流程；
-
（5）同样，e变量存储的是代表存储key的Node，可能为null，如果key压根没有被存储过，那么e最终就是null，否则就是存储key的Node的一个引用；
-
（6）这里是判断哈希槽的头结点是否是存储key的节点，这是典型的判断方法，先对比hash，然后对比key，对比key的时候要特别注意，除了使用“==”来进行比较，还使用了key对象的equals方法；如果判断通过，则e就指向了已经存在的代表存储key的Node；
-
（7）如果执行到这，说明p（哈希槽的头结点）不是代表存储key的Node，那么就要继续后面的流程，这里首先判断了一下p的结构，如果是TreeNode，说明p代表的是红黑树的头结点，那就是要红黑树的节点插入方法putTreeVal来进行，关于红黑树，后续再仔细学习，本文点到为止。
-
（8）执行到这里，说明p代表的是一条链表的头结点，需要在p这条链表中查找一下是否存在表示key的Node；
-
（9）开始迭代链表，来查找key；
-
（10）e此时表示的是p的next，如果e为null，说明链表迭代到了末尾，此时依然没有发现key，则说明链表中根本不存在key节点，直接把key节点插入到末尾即可；
-
（11）这里有一个判断，binCount如果超过了TREEIFY_THRESHOLD，则需要将链表升级为红黑树，通过treeifyBin方法来实现这个功能；
-
（12）如果e节点就是key节点，那么就可以结束了，e就是key节点的一个引用；
-
（13）p = e，就是将p向前移动，继续判断，简单的链表迭代；
-
（14）如果此时e不为null，说明链表中存在key节点，那么本次put操作其实是一次replace操作；
-
（15）执行到这里，说明put操作插入了一个新的Node，如果插入后HashMap中的Node数量超过了本次扩容阈值，那么就要执行resize操作，resize操作将在下一小节详细展开分析；
四、 HashMap扩容机制
扩容对于HashMap是一个很重要的操作，如果没有扩容机制，因为有哈希碰撞的发生，会使得链表或者红黑树的节点数量过多，导致查询效率较低。下面，就从源码的角度来分析一下HashMap的扩容是如何完成的：
/**
* Initializes or doubles table size. If null, allocates in
* accord with initial capacity target held in field threshold.
* Otherwise, because we are using power-of-two expansion, the
* elements from each bin must either stay at same index, or move
* with a power of two offset in the new table.
*
* @return the table
*/
final Node<K,V>[] resize() {
// 1
Node<K,V>[] oldTab = table;
// 2
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
// 3
int oldThr = threshold;
// 4
int newCap, newThr = 0;
// 5
if (oldCap > 0) {
// 6
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 7
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
// 8
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
// 9
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 10
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
// 11
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
// 12
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
// 13
table = newTab;
// 14
if (oldTab != null) {
// 15
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
// 16
Node<K,V> e;
// 17
if ((e = oldTab[j]) != null) {
// 18
oldTab[j] = null;
// 19
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
// 20
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
// 21
else { // preserve order
// 22
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
// 23
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
// 24
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
// 25
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
// 26
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
resize操作很复杂，下面根据代码注释来看一下每个位置都在做什么：
-
（1）oldTab变量指向table，这个没有特别难以理解；
-
（2）oldCap就是当前table的大小，也就是扩容前的table大小，table可能未初始化，则oldCap就是0；
-
（3、4）变量赋值，新老容量和扩容阈值；
-
（5、6、7）oldCap大于0，则说明table已经初始化过，扩容的时候，新的容量是老的table的两倍，这里需要处理一下超过最大容量的问题，如果table数组已经达到最大了，那么就不要再继续扩容了，生死有命富贵在天吧
嘿嘿
；
-
（8）这种情况下是说在创建HashMap的时候指定了初始化大小，那新的table的容量就是当前的扩容阈值；
-
（9）执行到这里，说明table还没创建，但是创建HashMap的时候没有指定初始容量，那么本次其实就是执行初始化table的工作；
-
（10）计算新的扩容阈值；
-
（11、12、13）创建好新的数组，大小是原来的两倍，并使用newTab表示；
-
（14）执行到这里，如果本次只是初始化table数组，那么其实resize的工作已经完成了，但是如果不是初始化table，而是执行正常的扩容操作，那么就需要执行数据迁移的工作，所谓数据迁移，就是将Node从原来的table中迁移到扩容出来的数组中；
-
（15）循环原来的table数组，逐个迁移数据；
-
（16）e变量用来表示当前遍历到的Node；
-
（17）原table数组中当前哈希槽可能是空的，如果是空的，就说明没有数据需要迁移，继续处理下一个哈希槽就可以，如果当前哈希槽有节点，那么就需要对当前哈希槽内的数据执行迁移操作；
-
（18）e变量已经拿到了当前需要迁移的哈希槽的头结点引用，执行oldTab[j] = null，就是为了减少引用，尽快让垃圾得到回收；
-
（19）这种情况很简单，当前需要迁移的哈希槽内部只有一个节点，那么就直接将该节点迁移到新的table中正确的位置就可以了；
-
（20）执行到这，表示哈希槽内是一颗红黑树，需要使用红黑树的节点迁移方法，这部分暂时不做分析；
-
（21）执行到这，说明需要迁移的是一条链表，下面就开始将这条链表上的节点迁移到新table中正确的位置上去；
-
（22）这里需要引出一个关键知识点，哈希槽数据迁移方案，得益于哈希数组的大小是2的幂次方这个特性，对于一个节点，在扩容后，它对应的哈希位置只可能存在两种情况，要么还是当前位置（在新数组中），要么是当前位置+oldCap；这是为什么呢？来看一个例子：
并发数据迁移
我们假设扩容前数组长度为2，则扩容后数组的长度为4，原数组的数组下标为1的位置上存在一条链表需要迁移到新数组中去，这条链表长度为3，根据哈希槽位置计算方法：hash & (len -1)，原来的len = 2， len - 1 = 1，新的len = 4， len - 1 = 3；用二进制表示为：01 => 11，如果继续扩容，则(len - 1)的变化规则为:01 => 11 => 111 => 1111 => ...，可以看到，没扩容一次，hash值的高位就会多一位来参与哈希计算，多一位的这位hash数二进制表现为：要么是0，要么是1，只有这两种可能，如果为0，则相当于计算出来的哈希槽位置和原来一样，如果为1，则哈希槽位置会+oldCap，比如对于k1和k2，假设k1的hash计算结果为3，二进制表示为：11，则原来的下标为 (11 & 01) = b01 = 1，扩容后下标计算为：（11 & 11） = b11 = 3，3 = 1 + 2 = oldIndex + oldCap；有了这个知识点，那么就可以继续来看22这个位置上的代码了，这里有两组变量，loHead和loTail是一组，hiHead和hiTail是一组，这两组分别表示上面分析的两种情况，也就是loHead和loTail表示那些扩容后依然在原来下标的Node，hiHead和hiTail表示那些扩容后需要移动到oldIdex + oldCap位置上的Node；
-
（23）这里，如果e节点的hash&oldCap==0，说明本次新参与的高位二进制位0，那这个节点扩容后还是在当前的index；
-
（24）这里表示e节点扩容后需要移动到index + oldCap的位置上去；
-
（25、26）到这里，需要将两条链表放到新数组正确的位置上去，这样就完成了扩容操作
狗
；
五、 HashMap数据查询机制
数据查询比较简单，我们来分析一下HashMap的get操作是如何完成的；
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
上来首先计算了key的hash，然后在调用getNode来实现节点查找，接下来看一下getNode方法的实现；
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
// 1
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
// 2
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
// 3
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
// 4
if ((e = first.next) != null) {
// 5
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
// 6
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
// 7
return null;
}
-
（1）tab变量指向当前table，first是当前哈希槽的第一个节点的引用，e用于迭代链表；
-
（2）首先tab赋值，然后需要判断当前table是否为空，以及first赋值及检测是否为空，如果这些检测没通过，则说明当前HashMap中不可能存在key节点，直接返回null即可；
-
（3）如果first节点就是需要找到的key节点，则直接返回first节点；
-
（4）如果当前哈希槽只有一个节点，那么到此搜索结束，没有找到key节点，否则，继续在first结构上查找；
-
（5）如果当前槽内是一颗红黑树，则通过红黑树的查找方法来查找，这个分支暂时不看；
-
（6）否则，当前槽内就是一条链表，那么就需要迭代这条链表来找到目标节点；
-
（7）执行到这里，说明HashMap中不存在key节点；
六、 HashMap数据更新机制
数据更新操作主要看一下remove操作是如何实现的：
public V remove(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
null : e.value;
}
还是会先计算key的哈希值，然后调用removeNode方法来执行删除操作；下面来看一下removeNode方法的实现细节：
/**
* Implements Map.remove and related methods
*
* @param hash hash for key
* @param key the key
* @param value the value to match if matchValue, else ignored
* @param matchValue if true only remove if value is equal
* @param movable if false do not move other nodes while removing
* @return the node, or null if none
*/
final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
boolean matchValue, boolean movable) {
// 1
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;
// 2
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
// 3
Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
// 4
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;
// 5
else if ((e = p.next) != null) {
// 6
if (p instanceof TreeNode)
node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
// 7
else {
do {
// 8
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key ||
(key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
break;
}
p = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
// 9
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {
// 10
if (node instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
// 11
else if (node == p)
tab[index] = node.next;
// 12
else
p.next = node.next;
++modCount;
// 13
--size;
return node;
}
}
return null;
}
-
（1）tab是当前table的引用，p指向定位到哈希槽的头结点，index是当前key节点的哈希槽位置；
-
（2）获取到p节点，如果p节点为null，说明当前HashMap中不可能存在key，所以删除失败，返回null，结束删除流程；
-
（3）node表示找到的key节点，也就是指向将要被删除掉的Node；
-
（4）这个分支表示当前槽内的头结点就是所要删除的Node，赋值给node变量；
-
（5）表示槽内的头节点并不是所要删除的节点，那么就要继续在p结构中查找，需要判断一些槽内是否就一个p节点，如果是，那么就可以结束删除流程，当前HashMap中不可能存在key节点；
-
（6）如果p结构是一颗红黑树，那么就要使用查找红黑树的方法查找节点；
-
（7）否则，就要在链表p中找到key节点；
-
（8）迭代整个p链表，找到key节点，并赋值给node变量，但可能没找到，此时node为null；
-
（9）如果node为null，则说明没有找到需要删除的数据，也就是不存在需要删除的节点，否则，就要执行删除操作；
-
（10）如果需要删除的node节点是一个红黑树节点，那么就调用红黑树的节点删除方法；
-
（11）如果node和p相等，那么就说明需要删除的节点是链表的头结点，只需要将头结点移动到next即可实现节点删除；
-
（12）否则，就要删除node节点，此时，p节点就是node节点的前一个节点，删除node节点只需要执行 p.next = node.next就可以实现；
-
（13）删除一个节点之后，需要将size减1；
七、 HashMap并发安全问题分析
我们都知道，HashMap是线程不安全的，所谓线程不安全，就是使用不当在并发环境下使用了HashMap，那么就会发生不可预料的问题，一个典型的问题就是cpu 100%问题，这个问题在java 7中是因为扩容的时候链表成环造成的，这个成环是因为java 7在迁移节点的时候使用的是头插法，在java 8中使用了尾插法避免了这个问题，但是java 8中依然存在100%的问题，在java 8中是因为红黑树父子节点成环了。
下面，来简单分析一下java 7中链表成环的问题：
/**
* Transfers all entries from current table to newTable.
*/
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
int newCapacity = newTable.length;
for (Entry<K,V> e : table) {
while(null != e) {
// 1
Entry<K,V> next = e.next;
// 2
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
// 3
e.next = newTable[i];
// 4
newTable[i] = e;
// 5
e = next;
}
}
}
image
如图所示，在扩容前，位置1上有一条长度为3的链表，扩容后数组的长度为4，这条链表的key=5的节点会被迁移到新数组位置为1的位置上，其余两个节点会按照尾插法迁移到新数组位置为3的位置上。
假设两个线程同时指向扩容，thread1执行到代码位置（1）的时候失去cpu，thread2此时获得cpu并完成了数据迁移，之后，thread1重新获得cpu，开始执行迁移操作，此时e执行key=3的节点，next指向key=7的节点，而此时thread2完成迁移后，key=7的节点的next为key=3的节点，此时已经成环，此时如果有线程执行get等查询操作，那么就可能陷入死循环；如果thread1可以继续执行迁移，执行注释中（3）这行代码后，就将key=3的节点的next指向了key=7的节点，执行（4）后，key=3的节点成了头结点，执行（5）后，e指向了key=7的节点，接着继续下一轮迁移；这样，这个迁移永远也完成不了，只会不断在更新槽位的头结点，死循环了。所以，如果是在并发环境下，我们应该使用线程安全的并发HashMap，
<pre style="margin: 0px; padding: 0px; background-color: rgb(255, 255, 255); color: rgb(0, 0, 0); font-family: "Source Code Pro"; font-size: 12pt;">ConcurrentHashMap是最好的选择，当然还有其他的方案，但是如果可以使用</pre>
ConcurrentHashMap，其他方案都不推荐。
参考资料：
-
为什么HashMap线程不安全 https://www.jianshu.com/p/e2f75c8cce01
-
java 8HashMap源码分析 https://www.jianshu.com/p/d5f0a99966f7
