JDK 7 HashMap 并发死链
注意：要在 JDK 7 下运行，否则扩容机制和 hash 的计算方法都变了
import java.io.*; import java.nio.ByteBuffer; import java.util.HashMap; import java.util.StringTokenizer; import java.util.concurrent.*; import java.util.zip.ZipEntry; import java.util.zip.ZipFile; public class Test { public static void main(String[] args) { // 测试 java 7 中哪些数字的 hash 结果相等 System.out.println("长度为16时，桶下标为1的key"); for (int i = 0; i < 64; i++) { if (hash(i) % 16 == 1) { System.out.println(i); } } System.out.println("长度为32时，桶下标为1的key"); for (int i = 0; i < 64; i++) { if (hash(i) % 32 == 1) { System.out.println(i); } } // 1, 35, 16, 50 当大小为16时，它们在一个桶内 final HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>(); // 放 12 个元素 map.put(2, null); map.put(3, null); map.put(4, null); map.put(5, null); map.put(6, null); map.put(7, null); map.put(8, null); map.put(9, null); map.put(10, null); map.put(16, null); map.put(35, null); map.put(1, null); System.out.println("扩容前大小[main]:" + map.size()); new Thread() { @Override public void run() { // 放第 13 个元素, 发生扩容 map.put(50, null); System.out.println("扩容后大小[Thread-0]:" + map.size()); } }.start(); new Thread() { @Override public void run() { // 放第 13 个元素, 发生扩容 map.put(50, null); System.out.println("扩容后大小[Thread-1]:" + map.size()); } }.start(); } final static int hash(Object k) { int h = 0; if (0 != h && k instanceof String) { return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k); } h ^= k.hashCode(); h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12); return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4); } }
死链复现
调试工具使用 idea
在 HashMap 源码 590 行加断点
int newCapacity = newTable.length;
断点的条件如下，目的是让 HashMap 在扩容为 32 时，并且线程为 Thread-0 或 Thread-1 时停下来
newTable.length==32 && ( Thread.currentThread().getName().equals("Thread-0")|| Thread.currentThread().getName().equals("Thread-1") )
断点暂停方式选择 Thread，否则在调试 Thread-0 时，Thread-1 无法恢复运行
运行代码，程序在预料的断点位置停了下来，输出
长度为16时，桶下标为1的key 1 16 35 50 长度为32时，桶下标为1的key 1 35 扩容前大小[main]:12
接下来进入扩容流程调试
在 HashMap 源码 594 行加断点
Entry<K,V> next = e.next; // 593 if (rehash) // 594 // ...
这是为了观察 e 节点和 next 节点的状态，Thread-0 单步执行到 594 行，再 594 处再添加一个断点（条件
Thread.currentThread().getName().equals("Thread-0")）
这时可以在 Variables 面板观察到 e 和 next 变量，使用 view as -> Object 查看节点状态
e (1)->(35)->(16)->null next (35)->(16)->null
在 Threads 面板选中 Thread-1 恢复运行，可以看到控制台输出新的内容如下，Thread-1 扩容已完成
newTable[1] (35)->(1)->null 扩容后大小:13
这时 Thread-0 还停在 594 处， Variables 面板变量的状态已经变化为
e (1)->null next (35)->(1)->null
为什么呢，因为 Thread-1 扩容时链表也是后加入的元素放入链表头，因此链表就倒过来了，但 Thread-1 虽然结果正确，但它结束后 Thread-0 还要继续运行
接下来就可以单步调试（F8）观察死链的产生了
下一轮循环到 594，将 e 搬迁到 newTable 链表头
newTable[1] (1)->null e (35)->(1)->null next (1)->null
下一轮循环到 594，将 e 搬迁到 newTable 链表头
newTable[1] (35)->(1)->null e (1)->null next null
再看看源码
e.next = newTable[1]; // 这时 e (1,35) // 而 newTable[1] (35,1)->(1,35) 因为是同一个对象 newTable[1] = e; // 再尝试将 e 作为链表头, 死链已成 e = next; // 虽然 next 是 null, 会进入下一个链表的复制, 但死链已经形成了
源码分析
HashMap 的并发死链发生在扩容时
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) { int newCapacity = newTable.length; for (Entry<K,V> e : table) { while(null != e) { Entry<K,V> next = e.next; // 1 处 if (rehash) { e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key); } int i = indexFor(e.hash, newCapacity); // 2 处 // 将新元素加入 newTable[i], 原 newTable[i] 作为新元素的 next e.next = newTable[i]; newTable[i] = e; e = next; } } }
假设 map 中初始元素是
原始链表，格式：[下标] (key,next) [1] (1,35)->(35,16)->(16,null) 线程 a 执行到 1 处 ，此时局部变量 e 为 (1,35)，而局部变量 next 为 (35,16) 线程 a 挂起 线程 b 开始执行 第一次循环 [1] (1,null) 第二次循环 [1] (35,1)->(1,null) 第三次循环 [1] (35,1)->(1,null) [17] (16,null) 切换回线程 a，此时局部变量 e 和 next 被恢复，引用没变但内容变了：e 的内容被改为 (1,null)，而 next 的内容被改为 (35,1) 并链向 (1,null) 第一次循环 [1] (1,null) 第二次循环，注意这时 e 是 (35,1) 并链向 (1,null) 所以 next 又是 (1,null) [1] (35,1)->(1,null) 第三次循环，e 是 (1,null)，而 next 是 null，但 e 被放入链表头，这样 e.next 变成了 35 （2 处） [1] (1,35)->(35,1)->(1,35) 已经是死链了
究其原因，是因为在多线程环境下使用了非线程安全的 map 集合
JDK 8 虽然将扩容算法做了调整，不再将元素加入链表头（而是保持与扩容前一样的顺序），但仍不意味着能
够在多线程环境下能够安全扩容，还会出现其它问题（如扩容丢数据）
JDK 8 ConcurrentHashMap
重要属性和内部类
// 默认为 0 // 当初始化时, 为 -1 // 当扩容时, 为 -(1 + 扩容线程数) // 当初始化或扩容完成后，为 下一次的扩容的阈值大小 private transient volatile int sizeCtl; // 整个 ConcurrentHashMap 就是一个 Node[] static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {} // hash 表 transient volatile Node<K,V>[] table; // 扩容时的 新 hash 表 private transient volatile Node<K,V>[] nextTable; // 扩容时如果某个 bin 迁移完毕, 用 ForwardingNode 作为旧 table bin 的头结点 static final class ForwardingNode<K,V> extends Node<K,V> {} // 用在 compute 以及 computeIfAbsent 时, 用来占位, 计算完成后替换为普通 Node static final class ReservationNode<K,V> extends Node<K,V> {} // 作为 treebin 的头节点, 存储 root 和 first static final class TreeBin<K,V> extends Node<K,V> {} // 作为 treebin 的节点, 存储 parent, left, right static final class TreeNode<K,V> extends Node<K,V> {}
重要方法
// 获取 Node[] 中第 i 个 Node static final <K,V> Node<K,V> tabAt(Node<K,V>[] tab, int i) // cas 修改 Node[] 中第 i 个 Node 的值, c 为旧值, v 为新值 static final <K,V> boolean casTabAt(Node<K,V>[] tab, int i, Node<K,V> c, Node<K,V> v) // 直接修改 Node[] 中第 i 个 Node 的值, v 为新值 static final <K,V> void setTabAt(Node<K,V>[] tab, int i, Node<K,V> v)
构造器分析
可以看到实现了懒惰初始化，在构造方法中仅仅计算了 table 的大小，以后在第一次使用时才会真正创建
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, int concurrencyLevel) { if (!(loadFactor > 0.0f) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0) throw new IllegalArgumentException(); if (initialCapacity < concurrencyLevel) // Use at least as many bins initialCapacity = concurrencyLevel; // as estimated threads long size = (long)(1.0 + (long)initialCapacity / loadFactor); // tableSizeFor 仍然是保证计算的大小是 2^n, 即 16,32,64 ... int cap = (size >= (long)MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : tableSizeFor((int)size); this.sizeCtl = cap; }
get 流程
public V get(Object key) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek; // spread 方法能确保返回结果是正数 int h = spread(key.hashCode()); if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) { // 如果头结点已经是要查找的 key if ((eh = e.hash) == h) { if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))) return e.val; } // hash 为负数表示该 bin 在扩容中或是 treebin, 这时调用 find 方法来查找 else if (eh < 0) return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null; // 正常遍历链表, 用 equals 比较 while ((e = e.next) != null) { if (e.hash == h && ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))) return e.val; } } return null; }
put 流程
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) { if (key == null || value == null) throw new NullPointerException(); // 其中 spread 方法会综合高位低位, 具有更好的 hash 性 int hash = spread(key.hashCode()); int binCount = 0; for (Node<K, V>[] tab = table; ; ) { // f 是链表头节点 // fh 是链表头结点的 hash // i 是链表在 table 中的下标 Node<K, V> f; int n, i, fh; // 要创建 table if (tab == null || (n = tab.length) == 0) // 初始化 table 使用了 cas, 无需 synchronized 创建成功, 进入下一轮循环 tab = initTable(); // 要创建链表头节点 else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) { // 添加链表头使用了 cas, 无需 synchronized if (casTabAt(tab, i, null, new Node<K, V>(hash, key, value, null))) break; } // 帮忙扩容 else if ((fh = f.hash) == MOVED) // 帮忙之后, 进入下一轮循环 tab = helpTransfer(tab, f); else { V oldVal = null; // 锁住链表头节点 synchronized (f) { // 再次确认链表头节点没有被移动 if (tabAt(tab, i) == f) { // 链表 if (fh >= 0) { binCount = 1; // 遍历链表 for (Node<K, V> e = f; ; ++binCount) { K ek; // 找到相同的 key if (e.hash == hash && ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))) { oldVal = e.val; // 更新 if (!onlyIfAbsent) e.val = value; break; } Node<K, V> pred = e; // 已经是最后的节点了, 新增 Node, 追加至链表尾 if ((e = e.next) == null) { pred.next = new Node<K, V>(hash, key, value, null); break; } } } // 红黑树 else if (f instanceof TreeBin) { Node<K, V> p; binCount = 2; // putTreeVal 会看 key 是否已经在树中, 是, 则返回对应的 TreeNode if ((p = ((TreeBin<K, V>) f).putTreeVal(hash, key, value)) != null) { oldVal = p.val; if (!onlyIfAbsent) p.val = value; } } } // 释放链表头节点的锁 } if (binCount != 0) { if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD) // 如果链表长度 >= 树化阈值(8), 进行链表转为红黑树 treeifyBin(tab, i); if (oldVal != null) return oldVal; break; } } } // 增加 size 计数 addCount(1L, binCount); return null; } private final Node<K, V>[] initTable() { Node<K, V>[] tab; int sc; while ((tab = table) == null || tab.length == 0) { if ((sc = sizeCtl) < 0) Thread.yield(); // 尝试将 sizeCtl 设置为 -1（表示初始化 table） else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) { // 获得锁, 创建 table, 这时其它线程会在 while() 循环中 yield 直至 table 创建 try { if ((tab = table) == null || tab.length == 0) { int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY; Node<K, V>[] nt = (Node<K, V>[]) new Node<?, ?>[n]; table = tab = nt; sc = n - (n >>> 2); } } finally { sizeCtl = sc; } break; } } return tab; } // check 是之前 binCount 的个数 private final void addCount(long x, int check) { CounterCell[] as; long b, s; if ( // 已经有了 counterCells, 向 cell 累加 (as = counterCells) != null || // 还没有, 向 baseCount 累加 !U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x) ) { CounterCell a; long v; int m; boolean uncontended = true; if ( // 还没有 counterCells as == null || (m = as.length - 1) < 0 || // 还没有 cell (a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null || // cell cas 增加计数失败 !(uncontended = U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x)) ) { // 创建累加单元数组和cell, 累加重试 fullAddCount(x, uncontended); return; } if (check <= 1) return; // 获取元素个数 s = sumCount(); } if (check >= 0) { Node<K, V>[] tab, nt; int n, sc; while (s >= (long) (sc = sizeCtl) && (tab = table) != null && (n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) { int rs = resizeStamp(n); if (sc < 0) { if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 || sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null || transferIndex <= 0) break; // newtable 已经创建了，帮忙扩容 if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1)) transfer(tab, nt); } // 需要扩容，这时 newtable 未创建 else if ( U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, transfer(tab, null); s = sumCount(); } } }
size 计算流程
size 计算实际发生在 put，remove 改变集合元素的操作之中
- 没有竞争发生，向 baseCount 累加计数
- 有竞争发生，新建 counterCells，向其中的一个 cell 累加计数
- counterCells 初始有两个 cell
- 如果计数竞争比较激烈，会创建新的 cell 来累加计数
public int size() { long n = sumCount(); return ((n < 0L) ? 0 : (n > (long) Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE : (int) n); } final long sumCount() { CounterCell[] as = counterCells; CounterCell a; // 将 baseCount 计数与所有 cell 计数累加 long sum = baseCount; if (as != null) { for (int i = 0; i < as.length; ++i) { if ((a = as[i]) != null) sum += a.value; } }
Java 8 数组（Node） +（ 链表 Node | 红黑树 TreeNode ） 以下数组简称（table），链表简称（bin）
- 初始化，使用 cas 来保证并发安全，懒惰初始化 table
树化，当 table.length < 64 时，先尝试扩容，超过 64 时，并且 bin.length > 8 时，会将链表树化，树化过程会用 synchronized 锁住链表头
put，如果该 bin 尚未创建，只需要使用 cas 创建 bin；如果已经有了，锁住链表头进行后续 put 操作，元素添加至 bin 的尾部
get，无锁操作仅需要保证可见性，扩容过程中 get 操作拿到的是 ForwardingNode 它会让 get 操作在新table 进行搜索
扩容，扩容时以 bin 为单位进行，需要对 bin 进行 synchronized，但这时妙的是其它竞争线程也不是无事可做，它们会帮助把其它 bin 进行扩容，扩容时平均只有 1/6 的节点会把复制到新 table 中
size，元素个数保存在 baseCount 中，并发时的个数变动保存在 CounterCell[] 当中。最后统计数量时累加即可
JDK 7 ConcurrentHashMap
它维护了一个 segment 数组，每个 segment 对应一把锁
- 优点：如果多个线程访问不同的 segment，实际是没有冲突的，这与 jdk8 中是类似的
- 缺点：Segments 数组默认大小为16，这个容量初始化指定后就不能改变了，并且不是懒惰初始化
构造器分析
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, int concurrencyLevel) { if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0) throw new IllegalArgumentException(); if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS) concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS; // ssize 必须是 2^n, 即 2, 4, 8, 16 ... 表示了 segments 数组的大小 int sshift = 0; int ssize = 1; while (ssize < concurrencyLevel) { ++sshift; ssize <<= 1; } // segmentShift 默认是 32 - 4 = 28 this.segmentShift = 32 - sshift; // segmentMask 默认是 15 即 0000 0000 0000 1111 this.segmentMask = ssize - 1; if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; int c = initialCapacity / ssize; if (c * ssize < initialCapacity) ++c; int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY; while (cap < c) cap <<= 1; // 创建 segments and segments[0] Segment<K, V> s0 = new Segment<K, V>(loadFactor, (int) (cap * loadFactor), (HashEntry<K, V>[]) new HashEntry[cap]); Segment<K, V>[] ss = (Segment<K, V>[]) new Segment[ssize]; UNSAFE.putOrderedObject(ss, SBASE, s0); // ordered write of segments[0] this.segments = ss; }
构造完成，如下图所示
put 流程
public V put(K key, V value) { Segment<K,V> s; if (value == null) throw new NullPointerException(); int hash = hash(key); // 计算出 segment 下标 int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask; // 获得 segment 对象, 判断是否为 null, 是则创建该 segment if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject (segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) { // 这时不能确定是否真的为 null, 因为其它线程也发现该 segment 为 null, // 因此在 ensureSegment 里用 cas 方式保证该 segment 安全性 s = ensureSegment(j); } // 进入 segment 的put 流程 return s.put(key, hash, value, false); }
segment 继承了可重入锁（ReentrantLock），它的 put 方法为
final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) { // 尝试加锁 HashEntry<K, V> node = tryLock() ? null : // 如果不成功, 进入 scanAndLockForPut 流程 // 如果是多核 cpu 最多 tryLock 64 次, 进入 lock 流程 // 在尝试期间, 还可以顺便看该节点在链表中有没有, 如果没有顺便创建出来 scanAndLockForPut(key, hash, value); // 执行到这里 segment 已经被成功加锁, 可以安全执行 V oldValue; try { HashEntry<K, V>[] tab = table; int index = (tab.length - 1) & hash; HashEntry<K, V> first = entryAt(tab, index); for (HashEntry<K, V> e = first; ; ) { if (e != null) { // 更新 K k; if ((k = e.key) == key || (e.hash == hash && key.equals(k))) { oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent) { e.value = value; ++modCount; } break; } e = e.next; } else { // 新增 // 1) 之前等待锁时, node 已经被创建, next 指向链表头 if (node != null) node.setNext(first); else // 2) 创建新 node node = new HashEntry<K, V>(hash, key, value, first); int c = count + 1; // 3) 扩容 if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY) rehash(node); else // 将 node 作为链表头 setEntryAt(tab, index, node); ++modCount; count = c; oldValue = null; break; } } } finally { unlock(); } return oldValue; }
rehash 流程
发生在 put 中，因为此时已经获得了锁，因此 rehash 时不需要考虑线程安全
private void rehash(HashEntry<K, V> node) { HashEntry<K, V>[] oldTable = table; int oldCapacity = oldTable.length; int newCapacity = oldCapacity << 1; threshold = (int) (newCapacity * loadFactor); HashEntry<K, V>[] newTable = (HashEntry<K, V>[]) new HashEntry[newCapacity]; int sizeMask = newCapacity - 1; for (int i = 0; i < oldCapacity; i++) { HashEntry<K, V> e = oldTable[i]; if (e != null) { HashEntry<K, V> next = e.next; int idx = e.hash & sizeMask; if (next == null) // Single node on list newTable[idx] = e; else { // Reuse consecutive sequence at same slot HashEntry<K, V> lastRun = e; int lastIdx = idx; // 过一遍链表, 尽可能把 rehash 后 idx 不变的节点重用 for (HashEntry<K, V> last = next; last != null; last = last.next) { int k = last.hash & sizeMask; if (k != lastIdx) { lastIdx = k; lastRun = last; } } newTable[lastIdx] = lastRun; // 剩余节点需要新建 for (HashEntry<K, V> p = e; p != lastRun; p = p.next) { V v = p.value; int h = p.hash; int k = h & sizeMask; HashEntry<K, V> n = newTable[k]; newTable[k] = new HashEntry<K, V>(h, p.key, v, n); } } } } // 扩容完成, 才加入新的节点 int nodeIndex = node.hash & sizeMask; // add the new node node.setNext(newTable[nodeIndex]); newTable[nodeIndex] = node; // 替换为新的 HashEntry table table = newTable; }
附，调试代码
public static void main(String[] args) { ConcurrentHashMap<Integer, String> map = new ConcurrentHashMap<>(); for (int i = 0; i < 1000; i++) { int hash = hash(i); int segmentIndex = (hash >>> 28) & 15; if (segmentIndex == 4 && hash % 8 == 2) { System.out.println(i + "\t" + segmentIndex + "\t" + hash % 2 + "\t" + hash % 4 + "\t" + hash % 8); } } map.put(1, "value"); map.put(15, "value"); // 2 扩容为 4 15 的 hash%8 与其他不同 map.put(169, "value"); map.put(197, "value"); // 4 扩容为 8 map.put(341, "value"); map.put(484, "value"); map.put(545, "value"); // 8 扩容为 16 map.put(912, "value"); map.put(941, "value"); System.out.println("ok"); } private static int hash(Object k) { int h = 0; if ((0 != h) && (k instanceof String)) { return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k); } h ^= k.hashCode(); // Spread bits to regularize both segment and index locations, // using variant of single-word Wang/Jenkins hash. h += (h << 15) ^ 0xffffcd7d; h ^= (h >>> 10); h += (h << 3); h ^= (h >>> 6); h += (h << 2) + (h << 14); int v = h ^ (h >>> 16); return v; }
get 流程
get 时并未加锁，用了 UNSAFE 方法保证了可见性，扩容过程中，get 先发生就从旧表取内容，get 后发生就从新表取内容
public V get(Object key) { Segment<K,V> s; // manually integrate access methods to reduce overhead HashEntry<K,V>[] tab; int h = hash(key); // u 为 segment 对象在数组中的偏移量 long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE; // s 即为 segment if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null && (tab = s.table) != null) { for (HashEntry<K,V> e = (HashEntry<K,V>) UNSAFE.getObjectVolatile (tab, ((long)(((tab.length - 1) & h)) << TSHIFT) + TBASE); e != null; e = e.next) { K k; if ((k = e.key) == key || (e.hash == h && key.equals(k))) return e.value; } } return null; }
size 计算流程
- 计算元素个数前，先不加锁计算两次，如果前后两次结果如一样，认为个数正确返回
- 如果不一样，进行重试，重试次数超过 3，将所有 segment 锁住，重新计算个数返回
public int size() { // Try a few times to get accurate count. On failure due to // continuous async changes in table, resort to locking. final Segment<K, V>[] segments = this.segments; int size; boolean overflow; // true if size overflows 32 bits long sum; // sum of modCounts long last = 0L; // previous sum int retries = -1; // first iteration isn't retry try { for (; ; ) { if (retries++ == RETRIES_BEFORE_LOCK) { // 超过重试次数, 需要创建所有 segment 并加锁 for (int j = 0; j < segments.length; ++j) ensureSegment(j).lock(); // force creation } sum = 0L; size = 0; overflow = false; for (int j = 0; j < segments.length; ++j) { Segment<K, V> seg = segmentAt(segments, j); if (seg != null) { sum += seg.modCount; int c = seg.count; if (c < 0 || (size += c) < 0) overflow = true; } } if (sum == last) break; last = sum; } } finally { if (retries > RETRIES_BEFORE_LOCK) { for (int j = 0; j < segments.length; ++j) segmentAt(segments, j).unlock(); } } return overflow ? Integer.MAX_VALUE : size; }
参考
https://www.bilibili.com/video/BV16J411h7Rd?p=275&vd_source=3d2bdeee500295285c08ee07dfad07ea
