Java多线程-并发中的集合详解


参考：http://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3938914.html

多线程并发中的集合
一、Map

1、ConcurrentHashMap

(1) 对HashTable来说，synchronized是锁整张表的，但是对ConcurrentHashMap来说，允许多个修改操作并发进行，其关键在于使用了锁分离技术。

它使用了多个锁来控制对hash表的不同部分进行的修改。ConcurrentHashMap内部使用段(Segment)来表示这些不同的部分，每个段其实就是一个小的hash table，

它们有自己的锁。只要多个修改操作发生在不同的段上，它们就可以并发进行。

有些方法需要跨段，比如size()和containsValue()，它们可能需要锁定整个表而而不仅仅是某个段，这需要按顺序锁定所有段，操作完毕后，

又按顺序释放所有段的锁。这里“按顺序”是很重要的，否则极有可能出现死锁，在ConcurrentHashMap内部，段数组是final的，

并且其成员变量实际上也是final的，但是，仅仅是将数组声明为final的并不保证数组成员也是final的，这需要实现上的保证。

这可以确保不会出现死锁，因为获得锁的顺序是固定的

(2) ConcurrentHashMap和Hashtable主要区别就是围绕着锁的粒度以及如何锁,可以简单理解成把一个大的HashTable分解成多个，形成了锁分离。

2、ConcurrentSkipListMap

通过跳表实现的。

参考：
http://my.oschina.net/lifany/blog/191294

ConcurrentSkipListMap深入分析：http://blog.csdn.net/guangcigeyun/article/details/8278349

跳表原理：http://imtinx.iteye.com/blog/1291165

concurrentHashMap与ConcurrentSkipListMap性能测试

在4线程1.6万数据的条件下，ConcurrentHashMap 存取速度是ConcurrentSkipListMap 的4倍左右。

但ConcurrentSkipListMap有几个ConcurrentHashMap 不能比拟的优点：

1、ConcurrentSkipListMap 的key是有序的。

2、ConcurrentSkipListMap 支持更高的并发。ConcurrentSkipListMap 的存取时间是log（N），和线程数几乎无关。也就是说在数据量一定的情况下，

并发的线程越多，ConcurrentSkipListMap越能体现出他的优势。

使用建议

在非多线程的情况下，应当尽量使用TreeMap。此外对于并发性相对较低的并行程序可以使用Collections.synchronizedSortedMap将TreeMap进行包装，也可以提供较好的效率。对于高并发程序，应当使用ConcurrentSkipListMap，能够提供更高的并发度。

所以在多线程程序中，如果需要对Map的键值进行排序时，请尽量使用ConcurrentSkipListMap，可能得到更好的并发度。

注意，调用ConcurrentSkipListMap的size时，由于多个线程可以同时对映射表进行操作，所以映射表需要遍历整个链表才能返回元素个数，这个操作是个O(log(n))的操作

二、List和Set

1、ConcurrentSkipListSet

2、CopyOnWriteArrayList

（1）什么是CopyOnWrite容器

　CopyOnWrite容器即写时复制的容器。通俗的理解是当我们往一个容器添加元素的时候，不直接往当前容器添加，而是先将当前容器进行Copy，

  复制出一个新的容器，然后新的容器里添加元素，添加完元素之后，再将原容器的引用指向新的容器。这样做的好处是我们可以对CopyOnWrite容器进行并发的读，而不需要加锁，

  因为当前容器不会添加任何元素。所以CopyOnWrite容器也是一种读写分离的思想，读和写不同的容器。

 （2）CopyOnWriteArrayList的实现原理

 在使用CopyOnWriteArrayList之前，我们先阅读其源码了解下它是如何实现的。以下代码是向CopyOnWriteArrayList中add方法的实现

 （向CopyOnWriteArrayList里添加元素），可以发现在添加的时候是需要加锁的，否则多线程写的时候会Copy出N个副本出来。

/**

     * Appends the specified element to the end of this list.

     *

     * @param e element to be appended to this list

     * @return <tt>true</tt> (as specified by
{@link Collection#add})

     */

    public boolean add(E e) {

    final ReentrantLock lock = this.lock;

    lock.lock();

    try {

        Object[] elements = getArray();

        int len = elements.length;

        Object[] newElements = Arrays.copyOf(elements, len + 1);

        newElements[len] = e;

        setArray(newElements);

        return true;

    } finally {

        lock.unlock();

    }

    }

 读的时候不需要加锁，如果读的时候有多个线程正在向CopyOnWriteArrayList添加数据，读还是会读到旧的数据，

 因为写的时候不会锁住旧的CopyOnWriteArrayList。

 （3）CopyOnWrite的应用场景

 CopyOnWrite并发容器用于读多写少的并发场景。比如白名单，黑名单，商品类目的访问和更新场景，假如我们有一个搜索网站，用户在这个网站的搜索框中，

 输入关键字搜索内容，但是某些关键字不允许被搜索。这些不能被搜索的关键字会被放在一个黑名单当中，黑名单每天晚上更新一次。

 当用户搜索时，会检查当前关键字在不在黑名单当中，如果在，则提示不能搜索。实现代码如下：

 （4）注意问题：

   a.减少扩容开销。根据实际需要，初始化CopyOnWriteMap的大小，避免写时CopyOnWriteMap扩容的开销。

   b.使用批量添加。因为每次添加，容器每次都会进行复制，所以减少添加次数，可以减少容器的复制次数。如使用上面代码里的addBlackList方法。

（5）缺点：

   a.内存占用问题。因为CopyOnWrite的写时复制机制，所以在进行写操作的时候，内存里会同时驻扎两个对象的内存，旧的对象和新写入的对象

   （注意:在复制的时候只是复制容器里的引用，只是在写的时候会创建新对象添加到新容器里，而旧容器的对象还在使用，所以有两份对象内存）。

   如果这些对象占用的内存比较大，比如说200M左右，那么再写入100M数据进去，内存就会占用300M，那么这个时候很有可能造成频繁的Yong GC和Full GC。

   之前我们系统中使用了一个服务由于每晚使用CopyOnWrite机制更新大对象，造成了每晚15秒的Full GC，应用响应时间也随之变长。

   针对内存占用问题，可以通过压缩容器中的元素的方法来减少大对象的内存消耗，比如，如果元素全是10进制的数字，可以考虑把它压缩成36进制或64进制。

   或者不使用CopyOnWrite容器，而使用其他的并发容器，如ConcurrentHashMap。

   b.数据一致性问题。CopyOnWrite容器只能保证数据的最终一致性，不能保证数据的实时一致性。所以如果你希望写入的的数据，马上能读到，

   请不要使用CopyOnWrite容器

3、CopyOnWriteArraySet

三、Queue

(1) ArrayBlockingQueue是数组实现的线程安全的有界的阻塞队列。

(2) LinkedBlockingQueue是单向链表实现的(指定大小)阻塞队列，该队列按 FIFO（先进先出）排序元素。

(3) LinkedBlockingDeque是双向链表实现的(指定大小)双向并发阻塞队列，该阻塞队列同时支持FIFO和FILO两种操作方式。

(4) ConcurrentLinkedQueue是单向链表实现的无界队列，该队列按 FIFO（先进先出）排序元素。

(5) ConcurrentLinkedDeque是双向链表实现的无界队列，该队列同时支持FIFO和FILO两种操作方式。

(6) BlockingDeque

(7) BlockingQueue

(8) DelayQueue

(9) PriorityBlockingQueue