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JAVA 多线程随笔 (三) 多线程用到的并发容器 (ConcurrentHashMap,CopyOnWriteArrayList, CopyOnWriteArraySet)

2016-04-11 14:47 716 查看
1.引言
  在多线程的环境中,如果想要使用容器类,就需要注意所使用的容器类是否是线程安全的。在最早开始,人们一般都在使用同步容器(Vector,HashTable),其基本的原理,就是针对容器的每一个操作,都添加synchronized来进行同步,此种方式尽管简单,但是其性能是非常地下的,所以现在已经不怎么使用了。人们普遍会使用并发的容器,在JDK1.5之后,针对基于散列的Map,提供了新的ConcurrentHashMap,针对迭代需求的list,提供了CopyOnWriteList.

2.ConcurrentHashMap
  ConcurrentHashMap使用了一种分段锁的策略,使得map可以被多个读写线程并行的访问。基本可以认为是将map的key值范围分为多个段,这样多个线程访问的时候,他们需要访问的key值在不同的段,所以可以互相不干扰,
使用不同的锁对象来进行并发操作。
  ConcurrentHashMap在使用迭代器遍历的时候,不会报ConcurrentModificationException,提供“弱一致性”。在遍历迭代的时候,也会反应出在迭代器创建之后的数据修改。

应用场景
针对一般的有并发需求的map,都应该使用ConcurrentHashMap.它的性能优于Hashtable和synchronizedMap。
  缺点
1.不是强一致性 
  由于是采用的分段锁策略,所以一些数据不能保证强一致性。比如针对容器的size方法,由于线程A只是获得了自己的分段锁,它不能保证其他线程对容器的修改,所以此时线程A可能使用size,会得到不稳定数据。这种情况下,是对同步性能的一些折衷。如果业务需求必须满足强一致性,才会需要对整个Map进行锁操作。并发容器的弱一致性的概念背景,是在高并发情况下,容器的size和isEmpty之类的方法,用处不大,所以可以忍受数据不一致性。

3.CopyOnWrite容器
  在JDK1.5之后,java.util.concurrent引入了两个CopyOnWrite容器,分别是CopyOnWriteArrayList,CopyOnWriteArraySet.
  顾名思义,CopyOnWrite就是在write操作之前,对集合进行Copy,针对容器的任意改操作(add,set,remove之类),都是在容器的副本上进行的。并且在修改完之后,将原容器的引用指向修改后的副本。
如果线程A得到容器list1的iterator之后,线程B对容器list1加入了新的元素,由于线程A获得list1的iterator时候在线程B对list1进行修改前,所以线程A是看不到线程B对list1进行的任何修改。
具体到源码,看一下add操作


/**
*Appendsthespecifiedelementtotheendofthislist.
*
*@parameelementtobeappendedtothislist
*@return{@codetrue}(asspecifiedby{@linkCollection#add})
*/
publicbooleanadd(Ee){
finalReentrantLocklock=this.lock;
lock.lock();
try{
Object[]elements=getArray();
intlen=elements.length;
Object[]newElements=Arrays.copyOf(elements,len+1);
newElements[len]=e;
setArray(newElements);
returntrue;
}finally{
lock.unlock();
}
}


可以发现,写操作是会有个锁lock.lock(),这保证了多线程写操作之间的同步。之后使用Arrays.copyOf来进行数组拷贝,在修改完成后,setArray(newElements)将原来的数组引用指向新的数组。

  应用场景
经常用在读多写少的场景,比如EventListener的添加,网站的category列表等偶尔修改,但是需要大量读取的情景。
  缺点
1.数据一致性的问题。  
  因为读操作没有用到并发控制,所以可能某个线程读到的数据不是实时数据。
2.内存占用问题。
  因为写操作会进行数据拷贝,并且旧有的数据引用也可能被其他线程占有一段时间,这样针对数据比较大的情况,可能会占用相当大的内存。并且由于每次写操作都会占用额外的内存,最后进行的GC时间也可能相应的增加。


                                            
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