这个Map你肯定不知道,毕竟存在感确实太低了。

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了这个Map你肯定不知道,毕竟存在感确实太低了。相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

这是why哥的第 75 篇原创文章

从Dubbo的优雅停机说起

好吧,其实本文并不是讲 Dubbo 的优雅停机的。

只是我在 Dubbo 停机方法 DubboShutdownHook 类中,看到了这样的一段代码:

很明显,这个地方最关键的地方是红框框起来的部分。

而这个 addShutdownHook 其实是 JDK 的方法:

java.lang.Runtime#addShutdownHook

最终,把传进来的 hook 放到了 hooks 里面。

你说 hooks 是这个什么玩意?

这个 hooks 调用的是 put 方法,里面放了一个 key,一个 value。

盲猜也知道:这个 hooks 肯定是一个 Map。那么这么多 Map 具体是哪个呢?

来看看答案:

.jpg)

说真的,第一次看到这个 IdentityHashMap 的时候,我都有点愣住了。

一时间居然想不起来这是个什么玩意了,只是觉得有点眼熟。

至于它是干啥的,有啥特性,那就更是摸不清楚了。

于是我去了解了一下,发现这玩意,有点意思。属于学了基本没啥卵用,但如果你知道,偶尔会出奇制胜的东西。

有啥不一样

IdentityHashMap 也是 Map 家族中的一员。只是他的存在感也太低了,很多人都不知道还有这么一个玩意。

甚至感觉它是一个第三方包里面引进的类,没想到居然是一个亲儿子。

说到 Map 家族,大家最熟悉的也就是 HashMap 了。

那么这个 IdentityHashMap 和 HashMap 有什么区别呢?

先上个代码给大家看看:

先不说后半部分输出什么了。

前面的 hashMap 最终的输出结果你肯定知道吧。

由于多次 new String("why") 出来的字符串对象的 hashCode 是一样的。

所以,最终 hashMap 里面只会留下最后一个值。

这个点,之前的这《why哥悄悄的给你说几个HashCode的破事》篇文章中已经讲过了。相信不需要我再次补充。

疑问点是 identityHashMap 最终会输出什么呢?

来,看看结果:

OMG,什么鬼?identityHashMap 里面把三个值都存下来啦?这么神奇的吗?怎么做到的?

先不去想它怎么实现的,我们就把它当个黑盒使用。

那么它在给我们传递什么样的信息?

我们可以存多个相同的 key 到 map 里面了。

比如这样的:

我把前面的示例代码的中的 String 换成 Person 对象。

来,你先告诉我,hashMap 里面放了几个对象?一个还是三个?

什么,一个?

你出去,你个假粉丝!你自己看看是几个:

之前的文章里面说过了,hashMap 里面,如果我们要用对象当做 key。我们应该怎么办?

必!须!要! 重写对象的 hashCode 和 equals 方法。

HashMap 才会是表现的和我们预期一样。

所以,当我们重写了对象的 hashCode 和 equals 方法后,运行结果是这样的:

这两个容器的执行结果,含义是不一样的。

hashMap 只能看到 18 岁的 why。

identityHashMap 可以看到 16 到 18 岁的 why。

总之,你是否重写了对象的 hashCode 和 equals 方法,identityHashMap 都不关心。

那么 identityHashMap 是怎么实现这个效果的呢?

我们去源码中寻找一下答案。

畅游源码-PUT

在讲源码之前,我先把 identityHashMap 的存储套路给你说一下,你看源码的时候就轻松多了。

不管怎么它还是一个 Map,那么必然就有对应的 hash 方法。

对于 identityHashMap 而言,经过 hash 方法,计算出 key 的下标为 2:

key 放好了,然后 value 直接放到 i+1 的位置:

key 的下一个位置,就是这个 key 的 value 值。 这就是 identityHashMap 的存储套路。它的数据结构不是数组加链表,就完完全全是一个数组。​

记住这个套路,我们先从 put 方法的源码入手:

java.util.IdentityHashMap#put

在标号为 ① 的地方,就是 hash 方法,入参是我们传入的对象和 table 的长度。

table 是个什么玩意呢?

是一个 Object 的数组。所以,我们知道了 identityHashMap 的数据结构它还是一个数组,而且看注释:这个 table 的长度必须是 2 的整数倍,也就是偶数。

那么数组的默认长度是多少呢:

是的,看起来是 32。

但是当我对程序进行调试的时候我发现,这个 len 居然是 64:

可以看到这个 table 数组里面什么东西都没有,也就根本不存在触发扩容什么的。

为什么长度是 64 呢?说好的 32 呢?

后来我在构造方法中找到了答案:

卧槽,说好的默认容量 32,你初始化的时候直接翻倍了?

这是什么行为?年轻人,你这代码,不讲武德啊!

但是你转念一想。默认容量 32 是指的 key 的​容量。而一个 key 对应一个 value。 key + value 总共不就是 64 的长度吗?

好了,我们接着看 hash 方法的具体实现:

hash 方法只有两行。但是这两行都非常的关键。

先看第一个 System.identityHashCode,这个是什么东西?

看看 API 上的解释:

就是对于一个对象,不管你有没有重写 hashCode 方法,该方法返回的值都是不会变化的。

看两个示例代码:

注意 Person 对象是没有重写 hashCode 方法的。

程序的最终输出结果是这样的:

我们分成三个部分去看,我们可以发现。

当对象(Person)没有重写 hashCode 方法的时候,他们的 hashCode 和 identityHashCode 是一样的。

即使对象(String)重写了 hashCode 方法,对于不同的对象,hashCode 值是一样的,但是 identityHashCode 可能是不一样的。

注意是“可能不一样”。因为 identityHashCode 的底层逻辑是基于一个伪随机数生成的。

这个特性特别有用,但是也别乱用。用错了,就是一个 bug。

比如在 identityHashMap 里面的使用就是一个正确的使用。至于错误的使用,我们稍后会讲。

经过前面的分析我们知道了:hash 方法中的第一行代码,对于 new 出来的相同对象的不同实例,不管是否重写 hashCode 方法,会产生不同的 identityHashCode。

可以说 System.identityHashCode 方法,是整个 identityHashMap 的基石。

然后再看这一行代码:

很多朋友第一眼看到位运算,心里就稍微有点抵触。

别这样,我带你分析一下,很简单的。

首先,我前面画图示意了 identityHashMap 的存储套路,说了:key 的下一个位置就是这个 key 的 value。

那么 key 的位置一定要是一个偶数。

这一点能不能跟上?跟不上你就多想想再往下看。

而 hash 方法就是计算 key 的位置。

所以,该方法的返回值一定是一个偶数。

这缜密的逻辑,是不是无懈可击。

假设 length 为 64 的话,那么这一行代码的目的是为了生成一个 0 到 63 之间的偶数。

0 到 63 之间的数,是 &(length-1) 保证的。这个没啥说的。

那么为什么一定会生成一个偶数呢?

h<<1 的最终结果肯定是一个偶数吧?

h<<8 的最终结果肯定也是一个偶数吧?

那么偶数减去偶数是一个什么数?

什么,你问我会不会溢出?

你管它溢出不溢出,就算它变成负数了,变成 0 了,它也是一个偶数呀!

偶数的二进制的最后一位是不是 0?

length-1 这个数的二进制最后一位不是 0 就是 1,对不对?

0 & 上 0 或者 1,是不是还是 0?

那不就对了。所以,最终结果肯定是一个偶数的。

经过前面的分析,我们知道了标号为 ① 的地方返回的 i 肯定是一个 0 到 len-1 之间的偶数:

返回的这个偶数 i,在标号为 ② 和 ③ 的地方都有用到。

标号为 ② 的地方是检查传进来的这个 key 是否在数组中已经存在了,也就是我们说的是否 hash 冲突。

如果没冲突,继续往下执行。

如果冲突了,且 value 值存在,就替换 value 值,然后返回。

如果冲突了,且 value 值不存在, i 值经过 nextKeyIndex 方法后也发生了变化。

下标 i 是怎么变化的呢?

假设我们来了一个 key=key2 的元素,经过 hash 计算后,对应数组下标为 2,但是该位置上已经有了一个 key1 ,那么就是发生了 hash 冲突:

.jpg)

发生冲突,i+2,也就是找到下一个偶数下标。

代码中是这样的体现的:

当 key2 的 identityHashCode 和 key1 一样,发生 hash 冲突之后,是这样存储的:

那势必会出现 i+2 的结果比 len 还长的情况:

你发现源码是怎么解决这个问题的吗?

这个 nextkeyIndex 这个方法首尾相接,它是一个圆啊:

这种情况,这个圆,画图是怎么体现的呢?

怎么样,是不是很骚。

执行到编号为 ③ 的地方,就很清晰了:

key 是放在 tab[i] 的位置的。

value 是放在 tab[i+1] 的位置的。

和我们画图的逻辑一致。

畅游源码-GET

接下来我们看看 get 方法:

标号为 ① 的地方,直接取到了对应的 key。

你注意这个地方,用的是 == 来判断对象是否相等,hashMap 用的是 equals 。

标号为 ② 的地方,是没有对应的 key,直接返回 null。

走到标号为 ③ 的地方,代表这个 key 发生过 hash 冲突。那么接着找下一个偶数位下标的 key。

比如我们这里的 key2:

整个过程还是非常清晰的。学习的时候可以和 hashMap 的 get 方法进行对比学习。

你会发现,思想是一个思想,但是解决方案是完全不同的解决方案。

畅游源码-REMOVE

接着再看最后一个 remove 方法:

首先,标号为 ① 的地方,你想到了什么东西?

我看到这个 modCount 可太亲切了。围绕着这个玩意,我前前后后大概写了有 3w 多字的文章吧:

是为了抛出 ConcurrentModificationException 服务的。

这里体现的是 fast-fail 的思想。

关于这个异常最经典的一个面试题就是:ArrayList 如果一边遍历,一边删除,会出现什么情况?

什么?你不会?我也不回答了。

假粉丝,请你回去等通知吧。

标号为 ② 的地方,把 i 和 i+1 的位置都置为 null。也就是把 key 和对应的 value 都置为 null。

执行完标号为 ② 的地方, remove 的操作也就完成了。

那么按理来说方法就应该结束了。对吗?

你想一想我之前的这个图片:

如果这个时候我要移除 key=key1 的键值对,当标号为 ② 的地方执行完成后,是这个样子的:

发现问题了吗?

如果这个时候我来查询 key2,而 key2 经过 hash 方法后计算出来的 i 还是 2,而对应位置上的值是 null:

这个时候你告诉我 key2 查不到,返回一个 null 给我?

key2,啪,没了!

所以,标号为 ③ 的地方就是为了解决这个问题的。

java.util.IdentityHashMap#closeDeletion

你看这个方法标号为 ① 的地方,自己都说了:

朋友,因为我们这个结构是一个圆,这个方法比较混乱。做好心理准备。

然后就是一个异常复杂的 if 判断。

这个我是看懂了,但是属于只可意会不可言传的那种,所以就不给大家分析了。大家有兴趣的自己去看看。

只要你抓准了它的存储机制和方法功能,理解起来应该不算很费劲。

再看标号为 ② 的地方,理解起来就很容易了,把之前由于 hash 冲突导致的位置偏移的数据,一个个的往前挪:

意思就是上面图片的意思。

先把 key1 从 i=2 的位置移走。然后把 i=4 的 key2 往前移动 2 位。

这样,下次来查询 key2 的时候,就能得到正确的返回了。

这里留下一个疑问,假设下面这个场景:

key1 和 key2 是有 hash 冲突的,但是 key3 是正常的​。

那么移除掉 key1 之后的图应该是这样的:

代码是怎么控制或者说怎么知道 key2 和 key1 是有冲突的,所以移走 key1 之后,需要把 key2 往前移动。而 key3 和 key2 是没有关系的,所以 key3 放着不动。

答案其实就藏在 closeDeletion 方法的源码里面,就看你有没有彻底理解这个方法了。​

好了,到这里关于 identityHashMap 增删改查我们就分享完毕了。

老规矩,源码导读,点到为止。

就像传统功夫,都是点到为止。年轻人,不讲武德,耗子尾汁...

马老师可真是我最近一段时间的快乐源泉啊。

咦,偏了偏了,说编程呢,怎么说到马老师那边去了。

难道我不经意间发现了:万物皆可马保国定律?

identityHashCode的错误使用

前面说了,IdentityHashMap 的核心点在于 System.identityHashCode 方法。

说到这个 identityHashCode 我又想到了曾经在 Dubbo 中的看到的一段源码。

位于一致性哈希负载均衡算法中:

org.apache.dubbo.rpc.cluster.loadbalance.ConsistentHashLoadBalance#doSelect

上面的源码是 2.7.8 版本。

假设有五个可用的服务提供者,这里的 invokers 集合里面装的就是一个个服务提供者。

然后调用了 invokers ,也就是 list 的 hashCode 方法。

因为一致性哈希的负载均衡的思想就是当服务发生了上下线之后,我们需要对哈希环进行调整。

如果服务没有发生上下线,那么是不需要进行哈希环调整的。

具体到这个 list 来说就是:

当 list 里面的元素发生了变化,那么说明有服务上下线的情况发生。

至于你装元素的 list 是否和原来的不一样,那我是不关心的。

所以作者在这里还写了一个备注:我们应该只注意 list 里面的元素就可以了。

言外之意就是我刚刚说的:装元素的 list 是否发生了变化,我是不关心的。

按照开源框架的尿性,这地方专门写了一行注释,说明这个地方曾经是有问题的。

那我们看看这个地方的提交记录:

果然,在 2019 年 12 月 11 日,有人提交了代码。

提交的代码如下:

你看,原来的代码是 System.identityHashCode 方法。

后来修改为调用 list 的 hashCode 方法。

单单看着一行代码,我们就知道,之前的代码是关注 list 这个容器了,导致了某些 bug 的出现。

具体什么原因,我们可以看看这次提交对应的 pr:

也就是编号为 5429 的 issue:

https://github.com/apache/dubbo/issues/5429

哎呀,我去,这谁啊?看着眼熟啊?这不就是 why 哥吗?这不是巧了吗,这不是?

是的,这个 bug 就是我发现并提出的对应的 issue。

而且这个 bug 其实是非常好发现的,只要你把环境一搭,代码一跑,场景一模拟。是个必现的问题。

而产生这个 bug 的原因,可谓是蝴蝶效应。在离这段源码很远的,毫不相干的一次需求中,不知不觉的就影响到了这段代码。

而且连开发者自己都不知道,自己的修改会影响到一致性哈希负载均衡算法。所以,根本也就谈不上什么测试用例了。

如果你想更进一步了解这个 bug 的来龙去脉。可以看看这篇文章:

《够强!一行代码就修复了我提的Dubbo的Bug》

如果你想更进一步的了解 Dubbo 的负载均衡策略,那可以看看这篇文章:

《吐血输出:2万字长文带你细细盘点五种负载均衡策略。》

好了,那么这次的文章就到这里啦。给大家分享了一个冷门的、"学了没多大卵用" 的 IdentityHashMap。

你要是不喜欢下面的荒腔走板环节的话,也请记得拉到文章的最后。留言、点赞、在看、转发、赞赏,随便来一个就行。你要是都安排上,我也不介意。

荒腔走板

最近项目组接到了一个工期特别紧张的项目。

所以刚刚过去的周末我加了两天的班。周六晚上把流程走通之后,已经快是 22 点了。

之前预约了安装家电的师傅,刚好也是周六。

所以只有女朋友一个人去家那边,边打扫卫生,边等着安装师傅。

安装师傅全部弄好之后也是 19 点之后了。

因为我从公司到家特别的近。女朋友觉得我也差不多该下班了,于是决定就在家里等我,然后一起从家里回到租住的小区。

结果一等就是 2 个多小时。

我下班之后,马上打车到小区。

下午没有吃饭,工作也比较劳累,坐在车上,一阵疲倦的感觉袭来。

但是在小区门口刷门禁卡的时候,我一抬头,门口写着:欢迎回家。

那一刻,我突然觉得好暖啊,甚至还有一丝丝的感动。

走在小区的路上,感觉一切都是这么的可爱。

因为这个家,真的是属于自己的家,用自己一手一脚挣出来的钱堆出来的。

此时此刻,家里还有一个人,开着灯,在等着我回家。

之前我从来没有这样的感觉过,这是一种非常神奇的感觉。

到家之后,由于家具还没有准备好,我看到女朋友在地上铺着一个泡沫垫子,坐在上面,靠在墙上,通过手机看着综艺。

她起来抱了抱我,说:你终于回来啦。今天的事可真是多。

我们一起站在空荡荡的客厅中间。

那一刻,家的含义,家的感觉,从来没有这么具体过。

最后说一句(求关注)

才疏学浅,难免会有纰漏,如果你发现了错误的地方,可以在留言区提出来,我对其加以修改。 感谢您的阅读,我坚持原创,十分欢迎并感谢您的关注。

我是 why,一个被代码耽误的文学创作者,不是大佬,但是喜欢分享,是一个又暖又有料的四川好男人。

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