WatchDogs

Knowledge of Backend Development

0%

HashMap

原文链接:https://www.jianshu.com/p/ee0de4c99f87

原文链接:https://www.jianshu.com/p/ee0de4c99f87

原文链接:https://www.jianshu.com/p/ee0de4c99f87

本文准备从以下几个方面去讲解HashMap:
1)HashMap源码详细分析
2)HashMap为什么是线程不安全的?
3)HashMap和HashTable的区别
4)1.7和1.8的HashMap实现区别总结

HashMap源码分析

一、构造函数

让我们先从构造函数说起,HashMap有四个构造方法,别慌

1.1 HashMap()
1
2
3
4
5
// 1.无参构造方法、
// 构造一个空的HashMap,初始容量为16,负载因子为0.75
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}

无参构造方法就没什么好说的了。

1.2 HashMap(int initialCapacity)
1
2
3
4
// 2.构造一个初始容量为initialCapacity,负载因子为0.75的空的HashMap,
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}

HashMap(int initialCapacity) 这个构造方法调用了1.3中的构造方法。

1.3 HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
// 3.构造一个空的初始容量为initialCapacity,负载因子为loadFactor的HashMap
public HashMap(int initialCapacity, final float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}

// 最大容量
// static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

当指定的初始容量< 0时抛出IllegalArgumentException异常,当指定的初始容量> MAXIMUM_CAPACITY时,就让初始容量 = MAXIMUM_CAPACITY。当负载因子小于0或者不是数字时,抛出IllegalArgumentException异常。

设定threshold。 这个threshold = capacity * load factor 。当HashMap的size到了threshold时,就要进行resize,也就是扩容。

tableSizeFor()的主要功能是返回一个比给定整数大且最接近的2的幂次方整数,如给定10,返回2的4次方16.

我们进入tableSizeFor(int cap)的源码中看看:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
//Returns a power of two size for the given target capacity.
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}

note: HashMap要求容量必须是2的幂。

首先,int n = cap -1是为了防止cap已经是2的幂时,执行完后面的几条无符号右移操作之后,返回的capacity是这个cap的2倍,因为cap已经是2的幂了,就已经满足条件了。 如果不懂可以往下看完几个无符号移位后再回来看。(建议自己在纸上画一下)

如果n这时为0了(经过了cap-1之后),则经过后面的几次无符号右移依然是0,最后返回的capacity是1(最后有个n+1的操作)。这里只讨论n不等于0的情况。

以16位为例,假设开始时 n 为 0000 1xxx xxxx xxxx (x代表不关心0还是1)

第一次右移 n |= n >>> 1;

由于n不等于0,则n的二进制表示中总会有一bit为1,这时考虑最高位的1。通过无符号右移1位,则将最高位的1右移了1位,再做或操作,使得n的二进制表示中与最高位的1紧邻的右边一位也为1,如0000 11xx xxxx xxxx 。

第二次右移 n |= n >>> 2;

注意,这个n已经经过了n |= n >>> 1; 操作。此时n为0000 11xx xxxx xxxx ,则n无符号右移两位,会将最高位两个连续的1右移两位,然后再与原来的n做或操作,这样n的二进制表示的高位中会有4个连续的1。如0000 1111 xxxx xxxx 。

第三次右移 n |= n >>> 4;

这次把已经有的高位中的连续的4个1,右移4位,再做或操作,这样n的二进制表示的高位中会有8个连续的1。如0000 1111 1111 xxxx 。

第。。。,你还忍心让我继续推么?相信聪明的你已经想出来了,容量最大也就是32位的正数,所以最后一次 n |= n >>> 16; 可以保证最高位后面的全部置为1。当然如果是32个1的话,此时超出了MAXIMUM_CAPACITY ,所以取值到 MAXIMUM_CAPACITY 。

https://blog.csdn.net/huzhigenlaohu/article/details/51802457这篇博客中找了张示例图:

注意,得到的这个capacity却被赋值给了threshold。 这里我和这篇博客的博主开始的想法一样,认为应该这么写:this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity) * this.loadFactor; 因为这样子才符合threshold的定义:threshold = capacity * load factor 。但是,请注意,在构造方法中,并没有对table这个成员变量进行初始化,table的初始化被推迟到了put方法中,在put方法中会对threshold重新计算 。

我说一下我在理解这个tableSizeFor函数中间遇到的坑吧,我在想如果n=-1时的情况,因为初始容量可以传进来0。我将n= -1 和下面几条运算一起新写了个测试程序,发现输出都是 -1。 这是因为计算机中数字是由补码存储的,-1的补码是 0xffffffff。所以无符号右移之后再进行或运算之后还是 -1。 那我想如果就无符号右移呢? 比如-1>>>10。听我娓娓道来,32个1无符号右移10位后,高10位为0,低22位为1,此时这个数变成了正数,由于正数的补码和原码相同,所以就变成了0x3FFFFF即10进制的4194303。真刺激。

好开森,这个构造方法我们算是拿下了。怎么样,我猜你现在一定很激动,Hey,old Fe,这才刚开始。接下来看最后一个构造方法。

1.4 HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m)
1
2
3
4
5
// 4. 构造一个和指定Map有相同mappings的HashMap,初始容量能充足的容下指定的Map,负载因子为0.75
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}

套路,直接看 putMapEntries(m,false) 。源码如下:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
/**
* 将m的所有元素存入本HashMap实例中
*/
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
//得到 m 中元素的个数
int s = m.size();
//当 m 中有元素时,则需将map中元素放入本HashMap实例。
if (s > 0) {
// 判断table是否已经初始化,如果未初始化,则先初始化一些变量。(table初始化是在put时)
if (table == null) { // pre-size
// 根据待插入的map 的 size 计算要创建的 HashMap 的容量。
float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
// 把要创建的 HashMap 的容量存在 threshold 中
if (t > threshold)
threshold = tableSizeFor(t);
}
// 如果table初始化过,因为别的函数也会调用它,所以有可能HashMap已经被初始化过了。
// 判断待插入的 map 的 size,若 size 大于 threshold,则先进行 resize(),进行扩容
else if (s > threshold)
resize();
//然后就开始遍历 带插入的 map ,将每一个 <Key ,Value> 插入到本HashMap实例。
for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {
K key = e.getKey();
V value = e.getValue();
// put(K,V)也是调用 putVal 函数进行元素的插入
putVal(hash(key), key, value, false, evict);
}
}
}

介绍putVal方法前,说一下HashMap的几个重要的成员变量:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
/**
* 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.)
*/
//实际存储key,value的数组,只不过key,value被封装成Node了
transient Node<K,V>[] table;

/**
* The number of key-value mappings contained in this map.
*/
transient int size;

/**
* The number of times this HashMap has been structurally modified
* Structural modifications are those that change the number of mappings in
* the HashMap or otherwise modify its internal structure (e.g.,
* rehash). This field is used to make iterators on Collection-views of
* the HashMap fail-fast. (See ConcurrentModificationException).
*/
transient int modCount;

/**
* 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.)
//因为 tableSizeFor(int) 返回值给了threshold
int threshold;

/**
* The load factor for the hash table.
*
* @serial
*/
final float loadFactor;

其实就是哈希表。HashMap使用链表法避免哈希冲突(相同hash值),当链表长度大于TREEIFY_THRESHOLD(默认为8)时,将链表转换为红黑树,当然小于UNTREEIFY_THRESHOLD(默认为6)时,又会转回链表以达到性能均衡。 我们看一张HashMap的数据结构(数组+链表+红黑树 )就更能理解table了:

再回到putMapEntries函数中,如果table为null,那么这时就设置合适的threshold,如果不为空并且指定的map的size>threshold,那么就resize()。然后把指定的map的所有Key,Value,通过putVal添加到我们创建的新的map中。

putVal中传入了个hash(key),那我们就先来看看hash(key):

1
2
3
4
5
6
7
8
9
/**
* key 的 hash值的计算是通过hashCode()的高16位异或低16位实现的:(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)
* 主要是从速度、功效、质量来考虑的,这么做可以在数组table的length比较小的时候
* 也能保证考虑到高低Bit都参与到Hash的计算中,同时不会有太大的开销
*/
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

异或运算:(h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)

原 来 的 hashCode : 1111 1111 1111 1111 0100 1100 0000 1010
移位后的hashCode: 0000 0000 0000 0000 1111 1111 1111 1111
进行异或运算 结果:1111 1111 1111 1111 1011 0011 1111 0101

这样做的好处是,可以将hashcode高位和低位的值进行混合做异或运算,而且混合后,低位的信息中加入了高位的信息,这样高位的信息被变相的保留了下来。掺杂的元素多了,那么生成的hash值的随机性会增大。

刚才我们漏掉了resize()和putVal() 两个函数,现在我们按顺序分析一波:

首先resize() ,先看一下哪些函数调用了resize(),从而在整体上有个概念:

接下来上源码:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
    final Node<K,V>[] resize() {
// 保存当前table
Node<K,V>[] oldTab = table;
// 保存当前table的容量
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
// 保存当前阈值
int oldThr = threshold;
// 初始化新的table容量和阈值
int newCap, newThr = 0;
/*
1. resize()函数在size > threshold时被调用。oldCap大于 0 代表原来的 table 表非空,
oldCap 为原表的大小,oldThr(threshold) 为 oldCap × load_factor
*/
if (oldCap > 0) {
// 若旧table容量已超过最大容量,更新阈值为Integer.MAX_VALUE(最大整形值),这样以后就不会自动扩容了。
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 容量翻倍,使用左移,效率更高
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
// 阈值翻倍
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
/*
2. resize()函数在table为空被调用。oldCap 小于等于 0 且 oldThr 大于0,代表用户创建了一个 HashMap,但是使用的构造函数为
HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) 或 HashMap(int initialCapacity)
或 HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m),导致 oldTab 为 null,oldCap 为0, oldThr 为用户指定的 HashMap的初始容量。
  */
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
//当table没初始化时,threshold持有初始容量。还记得threshold = tableSizeFor(t)么;
newCap = oldThr;
/*
3. resize()函数在table为空被调用。oldCap 小于等于 0 且 oldThr 等于0,用户调用 HashMap()构造函数创建的 HashMap,所有值均采用默认值,oldTab(Table)表为空,oldCap为0,oldThr等于0,
*/
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 新阈值为0
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
// 初始化table
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
// 把 oldTab 中的节点 reHash 到 newTab 中去
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
// 若节点是单个节点,直接在 newTab 中进行重定位
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
// 若节点是 TreeNode 节点,要进行 红黑树的 rehash 操作
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
// 若是链表,进行链表的 rehash 操作
else { // preserve order
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
// 将同一桶中的元素根据(e.hash & oldCap)是否为0进行分割(代码后有图解,可以回过头再来看),分成两个不同的链表,完成rehash
do {
next = e.next;
// 根据算法 e.hash & oldCap 判断节点位置rehash 后是否发生改变
//最高位==0,这是索引不变的链表。
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
//最高位==1 (这是索引发生改变的链表)
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
if (loTail != null) { // 原bucket位置的尾指针不为空(即还有node)
loTail.next = null; // 链表最后得有个null
newTab[j] = loHead; // 链表头指针放在新桶的相同下标(j)处
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
// rehash 后节点新的位置一定为原来基础上加上 oldCap,具体解释看下图
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
}

引自美团点评技术博客。我们使用的是2次幂的扩展(指长度扩为原来2倍),所以,元素的位置要么是在原位置,要么是在原位置再移动2次幂的位置。看下图可以明白这句话的意思,n为table的长度,图(a)表示扩容前的key1和key2两种key确定索引位置的示例,图(b)表示扩容后key1和key2两种key确定索引位置的示例,其中hash1是key1对应的哈希与高位运算结果。

元素在重新计算hash之后,因为n变为2倍,那么n-1的mask范围在高位多1bit(红色),因此新的index就会发生这样的变化:

因此,我们在扩充HashMap的时候,只需要看看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就好了,是0的话索引没变,是1的话索引变成“原索引+oldCap”,可以看看下图为16扩充为32的resize示意图 :

什么时候扩容:通过HashMap源码可以看到是在put操作时,即向容器中添加元素时,判断当前容器中元素的个数是否达到阈值(当前数组长度乘以加载因子的值)的时候,就要自动扩容了。

扩容(resize):其实就是重新计算容量;而这个扩容是计算出所需容器的大小之后重新定义一个新的容器,将原来容器中的元素放入其中。

resize()告一段落,接下来看 putVal() 。

上源码:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
//实现put和相关方法。
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//如果table为空或者长度为0,则resize()
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//确定插入table的位置,算法是(n - 1) & hash,在n为2的幂时,相当于取摸操作。
////找到key值对应的槽并且是第一个,直接加入
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
//在table的i位置发生碰撞,有两种情况,1、key值是一样的,替换value值,
//2、key值不一样的有两种处理方式:2.1、存储在i位置的链表;2.2、存储在红黑树中
else {
Node<K,V> e; K k;
//第一个node的hash值即为要加入元素的hash
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//2.2
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
//2.1
else {
//不是TreeNode,即为链表,遍历链表
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
///链表的尾端也没有找到key值相同的节点,则生成一个新的Node,
//并且判断链表的节点个数是不是到达转换成红黑树的上界达到,则转换成红黑树。
if ((e = p.next) == null) {
// 创建链表节点并插入尾部
p.next = newNode(hash, key, value, null);
////超过了链表的设置长度8就转换成红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
//如果e不为空就替换旧的oldValue值
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;
}

注:hash 冲突发生的几种情况:
1.两节点key 值相同(hash值一定相同),导致冲突;
2.两节点key 值不同,由于 hash 函数的局限性导致hash 值相同,冲突;
3.两节点key 值不同,hash 值不同,但 hash 值对数组长度取模后相同,冲突;

相比put方法,get方法就比较简单,这里就不说了。

1.7和1.8的HashMap的不同点

(1)JDK1.7用的是头插法,而JDK1.8及之后使用的都是尾插法,那么为什么要这样做呢?因为JDK1.7是用单链表进行的纵向延伸,当采用头插法就是能够提高插入的效率,但是也会容易出现逆序且环形链表死循环问题。但是在JDK1.8之后是因为加入了红黑树使用尾插法,能够避免出现逆序且链表死循环的问题。

(2)扩容后数据存储位置的计算方式也不一样:

①在JDK1.7的时候是直接用hash值和需要扩容的二进制数进行&(这里就是为什么扩容的时候为啥一定必须是2的多少次幂的原因所在,因为如果只有2的n次幂的情况时最后一位二进制数才一定是1,这样能最大程度减少hash碰撞)(hash值 & length-1) 。

②而在JDK1.8的时候直接用了JDK1.7的时候计算的规律,也就是扩容前的原始位置+扩容的大小值=JDK1.8的计算方式,而不再是JDK1.7的那种异或的方法。但是这种方式就相当于只需要判断Hash值的新增参与运算的位是0还是1就直接迅速计算出了扩容后的储存方式。

(3)JDK1.7的时候使用的是数组+ 单链表的数据结构。但是在JDK1.8及之后时,使用的是数组+链表+红黑树的数据结构(当链表的深度达到8的时候,也就是默认阈值,就会自动扩容把链表转成红黑树的数据结构来把时间复杂度从O(N)变成O(logN)提高了效率)。

HashMap为什么是线程不安全的?

HashMap 在并发时可能出现的问题主要是两方面:

1.put的时候导致的多线程数据不一致
比如有两个线程A和B,首先A希望插入一个key-value对到HashMap中,首先计算记录所要落到的 hash桶的索引坐标,然后获取到该桶里面的链表头结点,此时线程A的时间片用完了,而此时线程B被调度得以执行,和线程A一样执行,只不过线程B成功将记录插到了桶里面,假设线程A插入的记录计算出来的 hash桶索引和线程B要插入的记录计算出来的 hash桶索引是一样的,那么当线程B成功插入之后,线程A再次被调度运行时,它依然持有过期的链表头但是它对此一无所知,以至于它认为它应该这样做,如此一来就覆盖了线程B插入的记录,这样线程B插入的记录就凭空消失了,造成了数据不一致的行为。

2.resize而引起死循环
这种情况发生在HashMap自动扩容时,当2个线程同时检测到元素个数超过 数组大小 × 负载因子。此时2个线程会在put()方法中调用了resize(),两个线程同时修改一个链表结构会产生一个循环链表(JDK1.7中,会出现resize前后元素顺序倒置的情况)。接下来再想通过get()获取某一个元素,就会出现死循环。

HashMap和HashTable的区别

HashMap和Hashtable都实现了Map接口,但决定用哪一个之前先要弄清楚它们之间的分别。主要的区别有:线程安全性,同步(synchronization),以及速度。

1.HashMap几乎可以等价于Hashtable,除了HashMap是非synchronized的,并可以接受null(HashMap可以接受为null的键值(key)和值(value),而Hashtable则不行)。

2.HashMap是非synchronized,而Hashtable是synchronized,这意味着Hashtable是线程安全的,多个线程可以共享一个Hashtable;而如果没有正确的同步的话,多个线程是不能共享HashMap的。Java 5提供了ConcurrentHashMap,它是HashTable的替代,比HashTable的扩展性更好。

3.另一个区别是HashMap的迭代器(Iterator)是fail-fast迭代器,而Hashtable的enumerator迭代器不是fail-fast的。所以当有其它线程改变了HashMap的结构(增加或者移除元素),将会抛出ConcurrentModificationException,但迭代器本身的remove()方法移除元素则不会抛出ConcurrentModificationException异常。但这并不是一个一定发生的行为,要看JVM。这条同样也是Enumeration和Iterator的区别。

4.由于Hashtable是线程安全的也是synchronized,所以在单线程环境下它比HashMap要慢。如果你不需要同步,只需要单一线程,那么使用HashMap性能要好过Hashtable。

5.HashMap不能保证随着时间的推移Map中的元素次序是不变的。

需要注意的重要术语:

1.sychronized意味着在一次仅有一个线程能够更改Hashtable。就是说任何线程要更新Hashtable时要首先获得同步锁,其它线程要等到同步锁被释放之后才能再次获得同步锁更新Hashtable。

2.Fail-safe和iterator迭代器相关。如果某个集合对象创建了Iterator或者ListIterator,然后其它的线程试图“结构上”更改集合对象,将会抛出ConcurrentModificationException异常。但其它线程可以通过set()方法更改集合对象是允许的,因为这并没有从“结构上”更改集合。但是假如已经从结构上进行了更改,再调用set()方法,将会抛出IllegalArgumentException异常。

3.结构上的更改指的是删除或者插入一个元素,这样会影响到map的结构。

HashMap可以通过下面的语句进行同步:
Map m = Collections.synchronizeMap(hashMap);