一、背景介绍：
在看HashMap源码是看到了resize()的源代码，当时发现在将old链表中引用数据复制到新的链表中时，发现复制过程中时，源码是进行了反序，此时是允许反序存储的，同时这样设计的效率要高，不用采用尾部插入，每次都要遍历到尾部。
下面对该原理进行总结：
JDK1.7的HashMap在实现resize()时，新table[]的列表采用LIFO方式，即队头插入。这样做的目的是：避免尾部遍历。尾部遍历是为了避免在新列表插入数据时，遍历队尾的位置。因为，直接插入的效率更高。
直接采用队头插入，会使得链表数据倒序
例如原来顺序是：10 20 30 40插入顺序如下10 20 10 30 20 10 40 30 20 10
二、存在的问题：
采用队头插入的方式，导致了HashMap在“多线程环境下”的死循环问题
问题的症状
从前我们的Java代码因为一些原因使用了HashMap这个东西，但是当时的程序是单线程的，一切都没有问题。后来，我们的程序性能有问题，所以需要变成多线程的，于是，变成多线程后到了线上，发现程序经常占了100%的CPU，查看堆栈，你会发现程序都Hang在了HashMap.get()这个方法上了，重启程序后问题消失。但是过段时间又会来。而且，这个问题在测试环境里可能很难重现。
我们简单的看一下我们自己的代码，我们就知道HashMap被多个线程操作。而Java的文档说HashMap是非线程安全的，应该用ConcurrentHashMap。
但是在这里我们可以来研究一下原因。
Hash表数据结构
HashMap通常会用一个指针数组（假设为table[]）来做分散所有的key，当一个key被加入时，会通过Hash算法通过key算出这个数组的下标i，然后就把这个<key, value>插到table[i]中，如果有两个不同的key被算在了同一个i，那么就叫冲突，又叫碰撞，这样会在table[i]上形成一个链表。
我们知道，如果table[]的尺寸很小，比如只有2个，如果要放进10个keys的话，那么碰撞非常频繁，于是一个O(1)的查找算法，就变成了链表遍历，性能变成了O(n)，这是Hash表的缺陷。
所以，Hash表的尺寸和容量非常的重要。一般来说，Hash表这个容器当有数据要插入时，都会检查容量有没有超过设定的thredhold，如果超过，需要增大Hash表的尺寸，但是这样一来，整个Hash表里的无素都需要被重算一遍。这叫rehash，这个成本相当的大。
相信大家对这个基础知识已经很熟悉了。
HashMap的rehash源代码
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) { int newCapacity = newTable.length;
//for循环中的代码，逐个遍历链表，重新计算索引位置，将老数组数据复制到新数组中去（数组不存储实际数据，所以仅仅是拷贝引用而已）和 arraylist 或者 linkedlist 中的clone方法是一样的 都是浅拷贝关系
foreach (Entry<K,V> e : table) { while(null != e) {
Entry<K,V> next = e.next; if (rehash) {
e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
} int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
//将当前entry的next链指向新的索引位置,newTable[i]有可能为空，有可能也是个entry链，如果是entry链，直接在链表头部插入。
//第一次时 newTable[i] = null
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
e = next;
}
}
}
好了，这个代码算是比较正常的。而且没有什么问题。
正常的ReHash的过程
画了个图做了个演示。
我假设了我们的hash算法就是简单的用key mod 一下表的大小（也就是数组的长度）。
最上面的是old hash 表，其中的Hash表的size=2, 所以key = 3, 7, 5，在mod 2以后都冲突在table[1]这里了。
接下来的三个步骤是Hash表 resize成4，然后所有的<key,value> 重新rehash的过程
并发下的Rehash
1）假设我们有两个线程。我用红色和浅蓝色标注了一下。
我们再回头看一下我们的 transfer代码中的这个细节：
int i = indexFor(e.hash, newCapacity); //假设线程一执行到这 失去了运行权限//将当前entry的next链指向新的索引位置,newTable[i]有可能为空，有可能也是个entry链，如果是entry链，直接在链表头部插入。//第一次时 newTable[i] = nulle.next = newTable[i]; newTable[i] = e; e = next;
而我们的线程二执行完成了。于是我们有下面的这个样子。
注意，因为Thread1的 e 指向了key(3)，而next指向了key(7)，其在线程二rehash后，指向了线程二重组后的链表。我们可以看到链表的顺序被反转后。
2）线程一被调度回来执行。
先是执行 newTalbe[i] = e;
然后是e = next，导致了e指向了key(7)，
而下一次循环的next = e.next导致了next指向了key(3)
3）一切安好。
线程一接着工作。把key(7)摘下来，放到newTable[i]的第一个，然后把e和next往下移。
4）环形链接出现。
e.next = newTable[i] 导致 key(3).next 指向了 key(7)
注意：此时的key(7).next 已经指向了key(3)， 环形链表就这样出现了。
于是，当我们的线程一调用到，HashTable.get(11)时，悲剧就出现了——Infinite Loop。
三、问题解决：
JDK1.8的优化
通过增加tail指针，既避免了死循环问题（让数据直接插入到队尾），又避免了尾部遍历。
个人感觉这个改进就好多了，在jdk1.8的 LinkedList 类中 也是通过 一个 头 和 尾 来实现设计，这样既避免了出错，又提高了操作效率。
代码如下：
if (oldTab != null) { for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e; if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null; if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); else { // preserve order
Node<K,V> loHead = null, loTail = null; // JDK1.8改进了rehash算法，扩容时，容量翻倍，新扩容部分，标识为hi，原来old的部分标识为lo
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; // 声明了队尾和队头指针。
Node<K,V> next; do {
next = e.next; if ((e.hash & oldCap) == 0) { if (loTail == null)
loHead = e; else
loTail.next = e;
loTail = e;
} else { if (hiTail == null)
hiHead = e; else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null); if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
} if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}原文出处：https://www.cnblogs.com/gxyandwmm/p/9537669.html