Java并发和容器
# Java 并发和容器
# 同步容器
# 同步容器简介
在 Java 中，同步容器主要包括 2 类：
Vector、Stack、HashtableVector-Vector实现了List接口。Vector实际上就是一个数组，和ArrayList类似。但是Vector中的方法都是synchronized方法，即进行了同步措施。Stack-Stack也是一个同步容器，它的方法也用synchronized进行了同步，它实际上是继承于Vector类。Hashtable-Hashtable实现了Map接口，它和HashMap很相似，但是Hashtable进行了同步处理，而HashMap没有。
Collections类中提供的静态工厂方法创建的类（由Collections.synchronizedXXX等方法）
# 同步容器的问题
同步容器的同步原理就是在其 get、set、size 等主要方法上用 synchronized 修饰。 synchronized 可以保证在同一个时刻，只有一个线程可以执行某个方法或者某个代码块。
想详细了解
synchronized用法和原理可以参考：Java 并发核心机制 (opens new window)
# 性能问题
synchronized 的互斥同步会产生阻塞和唤醒线程的开销。显然，这种方式比没有使用 synchronized 的容器性能要差很多。
注：尤其是在 Java 1.6 没有对
synchronized进行优化前，阻塞开销很高。
# 安全问题
同步容器真的绝对安全吗？
其实也未必。在做复合操作（非原子操作）时，仍然需要加锁来保护。常见复合操作如下：
- 迭代：反复访问元素，直到遍历完全部元素；
- 跳转：根据指定顺序寻找当前元素的下一个（下 n 个）元素；
- 条件运算：例如若没有则添加等；
❌ 不安全的示例
public class VectorDemo {
static Vector<Integer> vector = new Vector<>();
public static void main(String[] args) {
while (true) {
vector.clear();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
vector.add(i);
}
Thread thread1 = new Thread() {
@Override
public void run() {
for (int i = 0; i < vector.size(); i++) {
vector.remove(i);
}
}
};
Thread thread2 = new Thread() {
@Override
public void run() {
for (int i = 0; i < vector.size(); i++) {
vector.get(i);
}
}
};
thread1.start();
thread2.start();
while (Thread.activeCount() > 10) {
System.out.println("同时存在 10 个以上线程，退出");
return;
}
}
}
}
以上程序执行时可能会出现数组越界错误。
Vector 是线程安全的，那为什么还会报这个错？
这是因为，对于 Vector，虽然能保证每一个时刻只能有一个线程访问它，但是不排除这种可能：
当某个线程在某个时刻执行这句时：
for(int i=0;i<vector.size();i++)
vector.get(i);
假若此时 vector 的 size 方法返回的是 10，i 的值为 9
然后另外一个线程执行了这句：
for(int i=0;i<vector.size();i++)
vector.remove(i);
将下标为 9 的元素删除了。
那么通过 get 方法访问下标为 9 的元素肯定就会出问题了。
✔ 安全示例
因此为了保证线程安全，必须在方法调用端做额外的同步措施，如下面所示：
public class VectorDemo2 {
static Vector<Integer> vector = new Vector<Integer>();
public static void main(String[] args) {
while (true) {
for (int i = 0; i < 10; i++) {
vector.add(i);
}
Thread thread1 = new Thread() {
@Override
public void run() {
synchronized (VectorDemo2.class) { //进行额外的同步
for (int i = 0; i < vector.size(); i++) {
vector.remove(i);
}
}
}
};
Thread thread2 = new Thread() {
@Override
public void run() {
synchronized (VectorDemo2.class) {
for (int i = 0; i < vector.size(); i++) {
vector.get(i);
}
}
}
};
thread1.start();
thread2.start();
while (Thread.activeCount() > 10) {
System.out.println("同时存在 10 个以上线程，退出");
return;
}
}
}
}
ConcurrentModificationException 异常
在对 Vector 等容器并发地进行迭代修改时，会报 ConcurrentModificationException 异常，关于这个异常将会在后续文章中讲述。
但是在并发容器中不会出现这个问题。
# 并发容器简介
同步容器将所有对容器状态的访问都串行化，以保证线程安全性，这种策略会严重降低并发性。
Java 1.5 后提供了多种并发容器，使用并发容器来替代同步容器，可以极大地提高伸缩性并降低风险。
J.U.C 包中提供了几个非常有用的并发容器作为线程安全的容器：
| 并发容器 | 对应的普通容器 | 描述 |
|---|---|---|
ConcurrentHashMap | HashMap | Java 1.8 之前采用分段锁机制细化锁粒度，降低阻塞，从而提高并发性；Java 1.8 之后基于 CAS 实现。 |
ConcurrentSkipListMap | SortedMap | 基于跳表实现的 |
CopyOnWriteArrayList | ArrayList | |
CopyOnWriteArraySet | Set | 基于 CopyOnWriteArrayList 实现。 |
ConcurrentSkipListSet | SortedSet | 基于 ConcurrentSkipListMap 实现。 |
ConcurrentLinkedQueue | Queue | 线程安全的无界队列。底层采用单链表。支持 FIFO。 |
ConcurrentLinkedDeque | Deque | 线程安全的无界双端队列。底层采用双向链表。支持 FIFO 和 FILO。 |
ArrayBlockingQueue | Queue | 数组实现的阻塞队列。 |
LinkedBlockingQueue | Queue | 链表实现的阻塞队列。 |
LinkedBlockingDeque | Deque | 双向链表实现的双端阻塞队列。 |
J.U.C 包中提供的并发容器命名一般分为三类：
Concurrent- 这类型的锁竞争相对于
CopyOnWrite要高一些，但写操作代价要小一些。 - 此外，
Concurrent往往提供了较低的遍历一致性，即：当利用迭代器遍历时，如果容器发生修改，迭代器仍然可以继续进行遍历。代价就是，在获取容器大小size()，容器是否为空等方法，不一定完全精确，但这是为了获取并发吞吐量的设计取舍，可以理解。与之相比，如果是使用同步容器，就会出现fail-fast问题，即：检测到容器在遍历过程中发生了修改，则抛出ConcurrentModificationException，不再继续遍历。
- 这类型的锁竞争相对于
CopyOnWrite- 一个线程写，多个线程读。读操作时不加锁，写操作时通过在副本上加锁保证并发安全，空间开销较大。Blocking- 内部实现一般是基于锁，提供阻塞队列的能力。
❌ 错误示例，产生 ConcurrentModificationException 异常：
public void removeKeys(Map<String, Object> map, final String... keys) {
map.keySet().removeIf(key -> ArrayUtil.contains(keys, key));
}
❌ 错误示例，产生 ConcurrentModificationException 异常：
public static <K, V> Map<K, V> removeKeys(Map<String, Object> map, final String... keys) {
for (K key : keys) {
map.remove(key);
}
return map;
}
# 并发场景下的 Map
如果对数据有强一致要求，则需使用 Hashtable；在大部分场景通常都是弱一致性的情况下，使用 ConcurrentHashMap 即可；如果数据量在千万级别，且存在大量增删改操作，则可以考虑使用 ConcurrentSkipListMap。
# 并发场景下的 List
读多写少用 CopyOnWriteArrayList。
写多读少用 ConcurrentLinkedQueue ，但由于是无界的，要有容量限制，避免无限膨胀，导致内存溢出。
# Map
Map 接口的两个实现是 ConcurrentHashMap 和 ConcurrentSkipListMap，它们从应用的角度来看，主要区别在于ConcurrentHashMap 的 key 是无序的，而 ConcurrentSkipListMap 的 key 是有序的。所以如果你需要保证 key 的顺序，就只能使用 ConcurrentSkipListMap。
使用 ConcurrentHashMap 和 ConcurrentSkipListMap 需要注意的地方是，它们的 key 和 value 都不能为空，否则会抛出NullPointerException这个运行时异常。
# ConcurrentHashMap
ConcurrentHashMap 是线程安全的 HashMap ，用于替代 Hashtable。
# ConcurrentHashMap 的特性
ConcurrentHashMap 实现了 ConcurrentMap 接口，而 ConcurrentMap 接口扩展了 Map 接口。
public class ConcurrentHashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
implements ConcurrentMap<K,V>, Serializable {
// ...
}
ConcurrentHashMap 的实现包含了 HashMap 所有的基本特性，如：数据结构、读写策略等。
ConcurrentHashMap 没有实现对 Map 加锁以提供独占访问。因此无法通过在客户端加锁的方式来创建新的原子操作。但是，一些常见的复合操作，如：“若没有则添加”、“若相等则移除”、“若相等则替换”，都已经实现为原子操作，并且是围绕 ConcurrentMap 的扩展接口而实现。
public interface ConcurrentMap<K, V> extends Map<K, V> {
// 仅当 K 没有相应的映射值才插入
V putIfAbsent(K key, V value);
// 仅当 K 被映射到 V 时才移除
boolean remove(Object key, Object value);
// 仅当 K 被映射到 oldValue 时才替换为 newValue
boolean replace(K key, V oldValue, V newValue);
// 仅当 K 被映射到某个值时才替换为 newValue
V replace(K key, V value);
}
不同于 Hashtable，ConcurrentHashMap 提供的迭代器不会抛出 ConcurrentModificationException，因此不需要在迭代过程中对容器加锁。
🔔 注意：一些需要对整个
Map进行计算的方法，如size和isEmpty，由于返回的结果在计算时可能已经过期，所以并非实时的精确值。这是一种策略上的权衡，在并发环境下，这类方法由于总在不断变化，所以获取其实时精确值的意义不大。ConcurrentHashMap弱化这类方法，以换取更重要操作（如：get、put、containesKey、remove等）的性能。
# ConcurrentHashMap 的用法
示例：不会出现 ConcurrentModificationException
ConcurrentHashMap 的基本操作与 HashMap 的用法基本一样。不同于 HashMap、Hashtable，ConcurrentHashMap 提供的迭代器不会抛出 ConcurrentModificationException，因此不需要在迭代过程中对容器加锁。
public class ConcurrentHashMapDemo {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// HashMap 在并发迭代访问时会抛出 ConcurrentModificationException 异常
// Map<Integer, Character> map = new HashMap<>();
Map<Integer, Character> map = new ConcurrentHashMap<>();
Thread wthread = new Thread(() -> {
System.out.println("写操作线程开始执行");
for (int i = 0; i < 26; i++) {
map.put(i, (char) ('a' + i));
}
});
Thread rthread = new Thread(() -> {
System.out.println("读操作线程开始执行");
for (Integer key : map.keySet()) {
System.out.println(key + " - " + map.get(key));
}
});
wthread.start();
rthread.start();
Thread.sleep(1000);
}
}
# ConcurrentHashMap 的原理
ConcurrentHashMap一直在演进，尤其在 Java 1.7 和 Java 1.8，其数据结构和并发机制有很大的差异。
- Java 1.7
- 数据结构：数组＋单链表
- 并发机制：采用分段锁机制细化锁粒度，降低阻塞，从而提高并发性。
- Java 1.8
- 数据结构：数组＋单链表＋红黑树
- 并发机制：取消分段锁，之后基于 CAS + synchronized 实现。
# Java 1.7 的实现
分段锁，是将内部进行分段（Segment），里面是 HashEntry 数组，和 HashMap 类似，哈希相同的条目也是以链表形式存放。
HashEntry 内部使用 volatile 的 value 字段来保证可见性，也利用了不可变对象的机制，以改进利用 Unsafe 提供的底层能力，比如 volatile access，去直接完成部分操作，以最优化性能，毕竟 Unsafe 中的很多操作都是 JVM intrinsic 优化过的。
在进行并发写操作时，ConcurrentHashMap 会获取可重入锁（ReentrantLock），以保证数据一致性。所以，在并发修改期间，相应 Segment 是被锁定的。
public class ConcurrentHashMap<K, V> extends AbstractMap<K, V>
implements ConcurrentMap<K, V>, Serializable {
// 将整个hashmap分成几个小的map，每个segment都是一个锁；与hashtable相比，这么设计的目的是对于put, remove等操作，可以减少并发冲突，对
// 不属于同一个片段的节点可以并发操作，大大提高了性能
final Segment<K,V>[] segments;
// 本质上Segment类就是一个小的hashmap，里面table数组存储了各个节点的数据，继承了ReentrantLock, 可以作为互拆锁使用
static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable {
transient volatile HashEntry<K,V>[] table;
transient int count;
}
// 基本节点，存储Key， Value值
static final class HashEntry<K,V> {
final int hash;
final K key;
volatile V value;
volatile HashEntry<K,V> next;
}
}
# Java 1.8 的实现
- 数据结构改进：与 HashMap 一样，将原先 数组＋单链表 的数据结构，变更为 数组＋单链表＋红黑树 的结构。当出现哈希冲突时，数据会存入数组指定桶的单链表，当链表长度达到 8，则将其转换为红黑树结构，这样其查询的时间复杂度可以降低到 $$O(logN)$$，以改进性能。
- 并发机制改进：
- 取消 segments 字段，直接采用
transient volatile HashEntry<K,V>[] table保存数据，采用 table 数组元素作为锁，从而实现了对每一行数据进行加锁，进一步减少并发冲突的概率。 - 使用 CAS +
sychronized操作，在特定场景进行无锁并发操作。使用 Unsafe、LongAdder 之类底层手段，进行极端情况的优化。现代 JDK 中，synchronized 已经被不断优化，可以不再过分担心性能差异，另外，相比于 ReentrantLock，它可以减少内存消耗，这是个非常大的优势。
- 取消 segments 字段，直接采用
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
// 如果table为空，初始化；否则，根据hash值计算得到数组索引i，如果tab[i]为空，直接新建节点Node即可。注：tab[i]实质为链表或者红黑树的首节点。
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
// 如果tab[i]不为空并且hash值为MOVED，说明该链表正在进行transfer操作，返回扩容完成后的table。
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
// 针对首个节点进行加锁操作，而不是segment，进一步减少线程冲突
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
// 如果在链表中找到值为key的节点e，直接设置e.val = value即可。
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
// 如果没有找到值为key的节点，直接新建Node并加入链表即可。
Node<K,V> pred = e;
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
// 如果首节点为TreeBin类型，说明为红黑树结构，执行putTreeVal操作。
else if (f instanceof TreeBin) {
Node<K,V> p;
binCount = 2;
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
if (binCount != 0) {
// 如果节点数>＝8，那么转换链表结构为红黑树结构。
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
// 计数增加1，有可能触发transfer操作(扩容)。
addCount(1L, binCount);
return null;
}
# ConcurrentHashMap 的实战
# ConcurrentHashMap 错误示例
//线程个数
private static int THREAD_COUNT = 10;
//总元素数量
private static int ITEM_COUNT = 1000;
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
ConcurrentHashMap<String, Long> concurrentHashMap = getData(ITEM_COUNT - 100);
//初始900个元素
System.out.println("init size:" + concurrentHashMap.size());
ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(THREAD_COUNT);
//使用线程池并发处理逻辑
forkJoinPool.execute(() -> IntStream.rangeClosed(1, 10).parallel().forEach(i -> {
//查询还需要补充多少个元素
int gap = ITEM_COUNT - concurrentHashMap.size();
System.out.println("gap size:" + gap);
//补充元素
concurrentHashMap.putAll(getData(gap));
}));
//等待所有任务完成
forkJoinPool.shutdown();
forkJoinPool.awaitTermination(1, TimeUnit.HOURS);
//最后元素个数会是1000吗？
System.out.println("finish size:" + concurrentHashMap.size());
}
private static ConcurrentHashMap<String, Long> getData(int count) {
return LongStream.rangeClosed(1, count)
.boxed()
.collect(
Collectors.toConcurrentMap(
i -> UUID.randomUUID().toString(),
i -> i,
(o1, o2) -> o1,
ConcurrentHashMap::new));
}
初始大小 900 符合预期，还需要填充 100 个元素。
预期结果为 1000 个元素，实际大于 1000 个元素。
【分析】
ConcurrentHashMap 对外提供的方法或能力的限制：
- 使用了 ConcurrentHashMap，不代表对它的多个操作之间的状态是一致的，是没有其他线程在操作它的，如果需要确保需要手动加锁。
- 诸如 size、isEmpty 和 containsValue 等聚合方法，在并发情况下可能会反映 ConcurrentHashMap 的中间状态。因此在并发情况下，这些方法的返回值只能用作参考，而不能用于流程控制。显然，利用 size 方法计算差异值，是一个流程控制。
- 诸如 putAll 这样的聚合方法也不能确保原子性，在 putAll 的过程中去获取数据可能会获取到部分数据。
# ConcurrentHashMap 错误示例修正 1.0 版
通过 synchronized 加锁，当然可以保证数据一致性，但是牺牲了 ConcurrentHashMap 的性能，没哟真正发挥出 ConcurrentHashMap 的特性。
//线程个数
private static int THREAD_COUNT = 10;
//总元素数量
private static int ITEM_COUNT = 1000;
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
ConcurrentHashMap<String, Long> concurrentHashMap = getData(ITEM_COUNT - 100);
//初始900个元素
System.out.println("init size:" + concurrentHashMap.size());
ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(THREAD_COUNT);
//使用线程池并发处理逻辑
forkJoinPool.execute(() -> IntStream.rangeClosed(1, 10).parallel().forEach(i -> {
//查询还需要补充多少个元素
synchronized (concurrentHashMap) {
int gap = ITEM_COUNT - concurrentHashMap.size();
System.out.println("gap size:" + gap);
//补充元素
concurrentHashMap.putAll(getData(gap));
}
}));
//等待所有任务完成
forkJoinPool.shutdown();
forkJoinPool.awaitTermination(1, TimeUnit.HOURS);
//最后元素个数会是1000吗？
System.out.println("finish size:" + concurrentHashMap.size());
}
private static ConcurrentHashMap<String, Long> getData(int count) {
return LongStream.rangeClosed(1, count)
.boxed()
.collect(
Collectors.toConcurrentMap(
i -> UUID.randomUUID().toString(),
i -> i,
(o1, o2) -> o1,
ConcurrentHashMap::new));
}
# ConcurrentHashMap 错误示例修正 2.0 版
//循环次数
private static int LOOP_COUNT = 10000000;
//线程个数
private static int THREAD_COUNT = 10;
//总元素数量
private static int ITEM_COUNT = 1000;
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
StopWatch stopWatch = new StopWatch();
stopWatch.start("normaluse");
Map<String, Long> normaluse = normaluse();
stopWatch.stop();
Assert.isTrue(normaluse.size() == ITEM_COUNT, "normaluse size error");
Assert.isTrue(normaluse.values().stream()
.mapToLong(aLong -> aLong).reduce(0, Long::sum) == LOOP_COUNT
, "normaluse count error");
stopWatch.start("gooduse");
Map<String, Long> gooduse = gooduse();
stopWatch.stop();
Assert.isTrue(gooduse.size() == ITEM_COUNT, "gooduse size error");
Assert.isTrue(gooduse.values().stream()
.mapToLong(l -> l)
.reduce(0, Long::sum) == LOOP_COUNT
, "gooduse count error");
System.out.println(stopWatch.prettyPrint());
}
private static Map<String, Long> normaluse() throws InterruptedException {
ConcurrentHashMap<String, Long> freqs = new ConcurrentHashMap<>(ITEM_COUNT);
ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(THREAD_COUNT);
forkJoinPool.execute(() -> IntStream.rangeClosed(1, LOOP_COUNT).parallel().forEach(i -> {
String key = "item" + ThreadLocalRandom.current().nextInt(ITEM_COUNT);
synchronized (freqs) {
if (freqs.containsKey(key)) {
freqs.put(key, freqs.get(key) + 1);
} else {
freqs.put(key, 1L);
}
}
}
));
forkJoinPool.shutdown();
forkJoinPool.awaitTermination(1, TimeUnit.HOURS);
return freqs;
}
private static Map<String, Long> gooduse() throws InterruptedException {
ConcurrentHashMap<String, LongAdder> freqs = new ConcurrentHashMap<>(ITEM_COUNT);
ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(THREAD_COUNT);
forkJoinPool.execute(() -> IntStream.rangeClosed(1, LOOP_COUNT).parallel().forEach(i -> {
String key = "item" + ThreadLocalRandom.current().nextInt(ITEM_COUNT);
freqs.computeIfAbsent(key, k -> new LongAdder()).increment();
}
));
forkJoinPool.shutdown();
forkJoinPool.awaitTermination(1, TimeUnit.HOURS);
return freqs.entrySet().stream()
.collect(Collectors.toMap(
e -> e.getKey(),
e -> e.getValue().longValue())
);
}
# List
# CopyOnWriteArrayList
CopyOnWriteArrayList 是线程安全的 ArrayList。CopyOnWrite 字面意思为写的时候会将共享变量新复制一份出来。复制的好处在于读操作是无锁的（也就是无阻塞）。
CopyOnWriteArrayList 仅适用于写操作非常少的场景，而且能够容忍读写的短暂不一致。如果读写比例均衡或者有大量写操作的话，使用 CopyOnWriteArrayList 的性能会非常糟糕。
# CopyOnWriteArrayList 原理
CopyOnWriteArrayList 内部维护了一个数组，成员变量 array 就指向这个内部数组，所有的读操作都是基于 array 进行的，如下图所示，迭代器 Iterator 遍历的就是 array 数组。
- lock - 执行写时复制操作，需要使用可重入锁加锁
- array - 对象数组，用于存放元素
/** The lock protecting all mutators */
final transient ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
/** The array, accessed only via getArray/setArray. */
private transient volatile Object[] array;
（1）读操作
在 CopyOnWriteAarrayList 中，读操作不同步，因为它们在内部数组的快照上工作，所以多个迭代器可以同时遍历而不会相互阻塞（图 1,2,4）。
CopyOnWriteArrayList 的读操作是不用加锁的，性能很高。
public E get(int index) {
return get(getArray(), index);
}
private E get(Object[] a, int index) {
return (E) a[index];
}
（2）写操作
所有的写操作都是同步的。他们在备份数组（图 3）的副本上工作。写操作完成后，后备阵列将被替换为复制的阵列，并释放锁定。支持数组变得易变，所以替换数组的调用是原子（图 5）。
写操作后创建的迭代器将能够看到修改的结构（图 6,7）。
写时复制集合返回的迭代器不会抛出 ConcurrentModificationException，因为它们在数组的快照上工作，并且无论后续的修改（2,4）如何，都会像迭代器创建时那样完全返回元素。
添加操作 - 添加的逻辑很简单，先将原容器 copy 一份，然后在新副本上执行写操作，之后再切换引用。当然此过程是要加锁的。
public boolean add(E e) {
//ReentrantLock加锁，保证线程安全
final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lock();
try {
Object[] elements = getArray();
int len = elements.length;
//拷贝原容器，长度为原容器长度加一
Object[] newElements = Arrays.copyOf(elements, len + 1);
//在新副本上执行添加操作
newElements[len] = e;
//将原容器引用指向新副本
setArray(newElements);
return true;
} finally {
//解锁
lock.unlock();
}
}
删除操作 - 删除操作同理，将除要删除元素之外的其他元素拷贝到新副本中，然后切换引用，将原容器引用指向新副本。同属写操作，需要加锁。
public E remove(int index) {
//加锁
final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lock();
try {
Object[] elements = getArray();
int len = elements.length;
E oldValue = get(elements, index);
int numMoved = len - index - 1;
if (numMoved == 0)
//如果要删除的是列表末端数据，拷贝前len-1个数据到新副本上，再切换引用
setArray(Arrays.copyOf(elements, len - 1));
else {
//否则，将除要删除元素之外的其他元素拷贝到新副本中，并切换引用
Object[] newElements = new Object[len - 1];
System.arraycopy(elements, 0, newElements, 0, index);
System.arraycopy(elements, index + 1, newElements, index,
numMoved);
setArray(newElements);
}
return oldValue;
} finally {
//解锁
lock.unlock();
}
}
# CopyOnWriteArrayList 示例
public class CopyOnWriteArrayListDemo {
static class ReadTask implements Runnable {
List<String> list;
ReadTask(List<String> list) {
this.list = list;
}
public void run() {
for (String str : list) {
System.out.println(str);
}
}
}
static class WriteTask implements Runnable {
List<String> list;
int index;
WriteTask(List<String> list, int index) {
this.list = list;
this.index = index;
}
public void run() {
list.remove(index);
list.add(index, "write_" + index);
}
}
public void run() {
final int NUM = 10;
// ArrayList 在并发迭代访问时会抛出 ConcurrentModificationException 异常
// List<String> list = new ArrayList<>();
CopyOnWriteArrayList<String> list = new CopyOnWriteArrayList<>();
for (int i = 0; i < NUM; i++) {
list.add("main_" + i);
}
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(NUM);
for (int i = 0; i < NUM; i++) {
executorService.execute(new ReadTask(list));
executorService.execute(new WriteTask(list, i));
}
executorService.shutdown();
}
public static void main(String[] args) {
new CopyOnWriteArrayListDemo().run();
}
}
# CopyOnWriteArrayList 实战
@Slf4j
public class WrongCopyOnWriteList {
public static void main(String[] args) {
testRead();
testWrite();
}
public static Map testWrite() {
List<Integer> copyOnWriteArrayList = new CopyOnWriteArrayList<>();
List<Integer> synchronizedList = Collections.synchronizedList(new ArrayList<>());
StopWatch stopWatch = new StopWatch();
int loopCount = 100000;
stopWatch.start("Write:copyOnWriteArrayList");
IntStream.rangeClosed(1, loopCount)
.parallel()
.forEach(__ -> copyOnWriteArrayList.add(ThreadLocalRandom.current().nextInt(loopCount)));
stopWatch.stop();
stopWatch.start("Write:synchronizedList");
IntStream.rangeClosed(1, loopCount)
.parallel()
.forEach(__ -> synchronizedList.add(ThreadLocalRandom.current().nextInt(loopCount)));
stopWatch.stop();
log.info(stopWatch.prettyPrint());
Map result = new HashMap();
result.put("copyOnWriteArrayList", copyOnWriteArrayList.size());
result.put("synchronizedList", synchronizedList.size());
return result;
}
private static void addAll(List<Integer> list) {
list.addAll(IntStream.rangeClosed(1, 1000000).boxed().collect(Collectors.toList()));
}
public static Map testRead() {
List<Integer> copyOnWriteArrayList = new CopyOnWriteArrayList<>();
List<Integer> synchronizedList = Collections.synchronizedList(new ArrayList<>());
addAll(copyOnWriteArrayList);
addAll(synchronizedList);
StopWatch stopWatch = new StopWatch();
int loopCount = 1000000;
int count = copyOnWriteArrayList.size();
stopWatch.start("Read:copyOnWriteArrayList");
IntStream.rangeClosed(1, loopCount)
.parallel()
.forEach(__ -> copyOnWriteArrayList.get(ThreadLocalRandom.current().nextInt(count)));
stopWatch.stop();
stopWatch.start("Read:synchronizedList");
IntStream.range(0, loopCount)
.parallel()
.forEach(__ -> synchronizedList.get(ThreadLocalRandom.current().nextInt(count)));
stopWatch.stop();
log.info(stopWatch.prettyPrint());
Map result = new HashMap();
result.put("copyOnWriteArrayList", copyOnWriteArrayList.size());
result.put("synchronizedList", synchronizedList.size());
return result;
}
}
读性能差不多是写性能的一百倍。
# Set
Set 接口的两个实现是 CopyOnWriteArraySet 和 ConcurrentSkipListSet，使用场景可以参考前面讲述的 CopyOnWriteArrayList 和 ConcurrentSkipListMap，它们的原理都是一样的。
# Queue
Java 并发包里面 Queue 这类并发容器是最复杂的，你可以从以下两个维度来分类。一个维度是阻塞与非阻塞，所谓阻塞指的是：当队列已满时，入队操作阻塞；当队列已空时，出队操作阻塞。另一个维度是单端与双端，单端指的是只能队尾入队，队首出队；而双端指的是队首队尾皆可入队出队。Java 并发包里阻塞队列都用 Blocking 关键字标识，单端队列使用 Queue 标识，双端队列使用 Deque 标识。
# BlockingQueue
BlockingQueue 顾名思义，是一个阻塞队列。BlockingQueue 基本都是基于锁实现。在 BlockingQueue 中，当队列已满时，入队操作阻塞；当队列已空时，出队操作阻塞。
BlockingQueue 接口定义如下：
public interface BlockingQueue<E> extends Queue<E> {}
核心 API：
// 获取并移除队列头结点，如果必要，其会等待直到队列出现元素
E take() throws InterruptedException;
// 插入元素，如果队列已满，则等待直到队列出现空闲空间
void put(E e) throws InterruptedException;
BlockingQueue 对插入操作、移除操作、获取元素操作提供了四种不同的方法用于不同的场景中使用：
- 抛出异常；
- 返回特殊值（
null或true/false，取决于具体的操作）； - 阻塞等待此操作，直到这个操作成功；
- 阻塞等待此操作，直到成功或者超时指定时间。
总结如下：
| Throws exception | Special value | Blocks | Times out | |
|---|---|---|---|---|
| Insert | add(e) | offer(e) | put(e) | offer(e, time, unit) |
| Remove | remove() | poll() | take() | poll(time, unit) |
| Examine | element() | peek() | not applicable | not applicable |
BlockingQueue 的各个实现类都遵循了这些规则。
BlockingQueue 不接受 null 值元素。
JDK 提供了以下阻塞队列：
ArrayBlockingQueue- 一个由数组结构组成的有界阻塞队列。LinkedBlockingQueue- 一个由链表结构组成的有界阻塞队列。PriorityBlockingQueue- 一个支持优先级排序的无界阻塞队列。SynchronousQueue- 一个不存储元素的阻塞队列。DelayQueue- 一个使用优先级队列实现的无界阻塞队列。LinkedTransferQueue- 一个由链表结构组成的无界阻塞队列。
BlockingQueue 基本都是基于锁实现。
# PriorityBlockingQueue 类
PriorityBlockingQueue 类定义如下：
public class PriorityBlockingQueue<E> extends AbstractQueue<E>
implements BlockingQueue<E>, java.io.Serializable {}
# PriorityBlockingQueue 要点
PriorityBlockingQueue可以视为PriorityQueue的线程安全版本。PriorityBlockingQueue实现了BlockingQueue，也是一个阻塞队列。PriorityBlockingQueue实现了Serializable，支持序列化。PriorityBlockingQueue不接受null值元素。PriorityBlockingQueue的插入操作put方法不会 block，因为它是无界队列（take 方法在队列为空的时候会阻塞）。
# PriorityBlockingQueue 原理
PriorityBlockingQueue 有两个重要成员：
private transient Object[] queue;
private final ReentrantLock lock;
queue是一个Object数组，用于保存PriorityBlockingQueue的元素。- 而可重入锁
lock则用于在执行插入、删除操作时，保证这个方法在当前线程释放锁之前，其他线程不能访问。
PriorityBlockingQueue 的容量虽然有初始化大小，但是不限制大小，如果当前容量已满，插入新元素时会自动扩容。
# ArrayBlockingQueue 类
ArrayBlockingQueue 是由数组结构组成的有界阻塞队列。
# ArrayBlockingQueue 要点
ArrayBlockingQueue 类定义如下：
public class ArrayBlockingQueue<E> extends AbstractQueue<E>
implements BlockingQueue<E>, java.io.Serializable {
// 数组的大小就决定了队列的边界，所以初始化时必须指定容量
public ArrayBlockingQueue(int capacity) { //... }
public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair) { //... }
public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair, Collection<? extends E> c) { //... }
}
说明：
ArrayBlockingQueue实现了BlockingQueue，也是一个阻塞队列。ArrayBlockingQueue实现了Serializable，支持序列化。ArrayBlockingQueue是基于数组实现的有界阻塞队列。所以初始化时必须指定容量。
# ArrayBlockingQueue 原理
ArrayBlockingQueue 的重要成员如下：
// 用于存放元素的数组
final Object[] items;
// 下一次读取操作的位置
int takeIndex;
// 下一次写入操作的位置
int putIndex;
// 队列中的元素数量
int count;
// 以下几个就是控制并发用的同步器
final ReentrantLock lock;
private final Condition notEmpty;
private final Condition notFull;
ArrayBlockingQueue 内部以 final 的数组保存数据，数组的大小就决定了队列的边界。
ArrayBlockingQueue 实现并发同步的原理就是，读操作和写操作都需要获取到 AQS 独占锁才能进行操作。
- 如果队列为空，这个时候读操作的线程进入到读线程队列排队，等待写线程写入新的元素，然后唤醒读线程队列的第一个等待线程。
- 如果队列已满，这个时候写操作的线程进入到写线程队列排队，等待读线程将队列元素移除，然后唤醒写线程队列的第一个等待线程。
对于 ArrayBlockingQueue，我们可以在构造的时候指定以下三个参数：
- 队列容量，其限制了队列中最多允许的元素个数；
- 指定独占锁是公平锁还是非公平锁。非公平锁的吞吐量比较高，公平锁可以保证每次都是等待最久的线程获取到锁；
- 可以指定用一个集合来初始化，将此集合中的元素在构造方法期间就先添加到队列中。
# LinkedBlockingQueue 类
LinkedBlockingQueue 是由链表结构组成的有界阻塞队列。容易被误解为无边界，但其实其行为和内部代码都是基于有界的逻辑实现的，只不过如果我们没有在创建队列时就指定容量，那么其容量限制就自动被设置为 Integer.MAX_VALUE，成为了无界队列。
# LinkedBlockingQueue 要点
LinkedBlockingQueue 类定义如下：
public class LinkedBlockingQueue<E> extends AbstractQueue<E>
implements BlockingQueue<E>, java.io.Serializable {}
LinkedBlockingQueue实现了BlockingQueue，也是一个阻塞队列。LinkedBlockingQueue实现了Serializable，支持序列化。LinkedBlockingQueue是基于单链表实现的阻塞队列，可以当做无界队列也可以当做有界队列来使用。LinkedBlockingQueue中元素按照插入顺序保存（FIFO）。
# LinkedBlockingQueue 原理
LinkedBlockingQueue 中的重要数据结构：
// 队列容量
private final int capacity;
// 队列中的元素数量
private final AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);
// 队头
private transient Node<E> head;
// 队尾
private transient Node<E> last;
// take, poll, peek 等读操作的方法需要获取到这个锁
private final ReentrantLock takeLock = new ReentrantLock();
// 如果读操作的时候队列是空的，那么等待 notEmpty 条件
private final Condition notEmpty = takeLock.newCondition();
// put, offer 等写操作的方法需要获取到这个锁
private final ReentrantLock putLock = new ReentrantLock();
// 如果写操作的时候队列是满的，那么等待 notFull 条件
private final Condition notFull = putLock.newCondition();
这里用了两对 Lock 和 Condition，简单介绍如下：
takeLock和notEmpty搭配：如果要获取（take）一个元素，需要获取takeLock锁，但是获取了锁还不够，如果队列此时为空，还需要队列不为空（notEmpty）这个条件（Condition）。putLock需要和notFull搭配：如果要插入（put）一个元素，需要获取putLock锁，但是获取了锁还不够，如果队列此时已满，还需要队列不是满的（notFull）这个条件（Condition）。
# SynchronousQueue 类
SynchronousQueue 是不存储元素的阻塞队列。每个删除操作都要等待插入操作，反之每个插入操作也都要等待删除动作。那么这个队列的容量是多少呢？是 1 吗？其实不是的，其内部容量是 0。
SynchronousQueue 定义如下：
public class SynchronousQueue<E> extends AbstractQueue<E>
implements BlockingQueue<E>, java.io.Serializable {}
SynchronousQueue 这个类，在线程池的实现类 ScheduledThreadPoolExecutor 中得到了应用。
SynchronousQueue 的队列其实是虚的，即队列容量为 0。数据必须从某个写线程交给某个读线程，而不是写到某个队列中等待被消费。
SynchronousQueue 中不能使用 peek 方法（在这里这个方法直接返回 null），peek 方法的语义是只读取不移除，显然，这个方法的语义是不符合 SynchronousQueue 的特征的。
SynchronousQueue 也不能被迭代，因为根本就没有元素可以拿来迭代的。
虽然 SynchronousQueue 间接地实现了 Collection 接口，但是如果你将其当做 Collection 来用的话，那么集合是空的。
当然，SynchronousQueue 也不允许传递 null 值的（并发包中的容器类好像都不支持插入 null 值，因为 null 值往往用作其他用途，比如用于方法的返回值代表操作失败）。
# ConcurrentLinkedDeque 类
Deque 的侧重点是支持对队列头尾都进行插入和删除，所以提供了特定的方法，如:
- 尾部插入时需要的
addLast(e)、offerLast(e)。 - 尾部删除所需要的
removeLast()、pollLast()。
# Queue 的并发应用
Queue 被广泛使用在生产者 - 消费者场景。而在并发场景，利用 BlockingQueue 的阻塞机制，可以减少很多并发协调工作。
这么多并发 Queue 的实现，如何选择呢？
- 考虑应用场景中对队列边界的要求。
ArrayBlockingQueue是有明确的容量限制的，而LinkedBlockingQueue则取决于我们是否在创建时指定，SynchronousQueue则干脆不能缓存任何元素。 - 从空间利用角度，数组结构的
ArrayBlockingQueue要比LinkedBlockingQueue紧凑，因为其不需要创建所谓节点，但是其初始分配阶段就需要一段连续的空间，所以初始内存需求更大。 - 通用场景中，
LinkedBlockingQueue的吞吐量一般优于ArrayBlockingQueue，因为它实现了更加细粒度的锁操作。 ArrayBlockingQueue实现比较简单，性能更好预测，属于表现稳定的“选手”。- 可能令人意外的是，很多时候
SynchronousQueue的性能表现，往往大大超过其他实现，尤其是在队列元素较小的场景。
# 参考资料
- 《Java 并发编程实战》 (opens new window)
- 《Java 并发编程的艺术》 (opens new window)
- https://blog.csdn.net/u010425776/article/details/54890215
- https://blog.csdn.net/wangxiaotongfan/article/details/52074160
- https://my.oschina.net/hosee/blog/675884
- https://www.jianshu.com/p/c0642afe03e0
- https://www.jianshu.com/p/f6730d5784ad
- http://www.javarticles.com/2012/06/copyonwritearraylist.html
- https://www.cnblogs.com/xrq730/p/5020760.html
- https://www.cnblogs.com/leesf456/p/5547853.html
- http://www.cnblogs.com/chengxiao/p/6881974.html
- http://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3933404.html
- HashMap? ConcurrentHashMap? 相信看完这篇没人能难住你！ (opens new window)