ArrayList和Vector有什么区别?HashMap和HashTable有什么区别?StringBuilder和StringBuffer有什么区别?这些都是Java面试中常见的基础问题。面对这样的问题,回答是:ArrayList是非线程安全的,Vector是线程安全的;HashMap是非线程安全的,HashTable是线程安全的;StringBuilder是非线程安全的,StringBuffer是线程安全的。因为这是昨晚刚背的《Java面试题大全》上面写的。此时如果继续问:什么是线程安全?线程安全和非线程安全有什么区别?分别在什么情况下使用?这样一连串的问题,一口老血就喷出来了…
非线程安全的现象模拟
这里就使用ArrayList和Vector二者来说明。
下面的代码,在主线程中new了一个非线程安全的ArrayList,然后开1000个线程分别向这个ArrayList里面添加元素,每个线程添加100个元素,等所有线程执行完成后,这个ArrayList的size应该是多少?应该是100000个?
public class Main { public static void main(String[] args) { // 进行10次测试 for(int i = 0; i < 10; i++) { test(); } } public static void test() { // 用来测试的List List<Object> list = new ArrayList<Object>(); // 线程数量(1000) int threadCount = 1000; // 用来让主线程等待threadCount个子线程执行完毕 CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadCount); // 启动threadCount个子线程 for(int i = 0; i < threadCount; i++) { Thread thread = new Thread(new MyThread(list, countDownLatch)); thread.start(); } try { // 主线程等待所有子线程执行完成,再向下执行 countDownLatch.await(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } // List的size System.out.println(list.size()); } } class MyThread implements Runnable { private List<Object> list; private CountDownLatch countDownLatch; public MyThread(List<Object> list, CountDownLatch countDownLatch) { this.list = list; this.countDownLatch = countDownLatch; } public void run() { // 每个线程向List中添加100个元素 for(int i = 0; i < 100; i++) { list.add(new Object()); } // 完成一个子线程 countDownLatch.countDown(); } }
上面进行了10次测试(为什么要测试10次?因为非线程安全并不是每次都会导致问题)。
输出结果:
99946
100000
100000
100000
99998
99959
100000
99975
100000
99996
上面的输出结果发现,并不是每次测试结果都是100000,有好几次测试最后ArrayList的size小于100000,甚至时不时会抛出个IndexOutOfBoundsException异常。(如果没有这个现象可以多试几次)
这就是非线程安全带来的问题了。上面的代码如果用于生产环境,就会有隐患就会有BUG了。
再用线程安全的Vector来进行测试,上面代码改变一处,test()方法中
List<Object> list =
new
ArrayList<Object>();
改成
List<Object> list =
new
Vector<Object>();
输出结果:再运行程序。
100000
100000
100000
100000
100000
100000
100000
100000
100000
100000
再多跑几次,发现都是100000,没有任何问题。因为Vector是线程安全的,在多线程操作同一个Vector对象时,不会有任何问题。
再换成LinkedList试试,同样还会出现ArrayList类似的问题,因为LinkedList也是非线程安全的。
二者如何取舍
非线程安全是指多线程操作同一个对象可能会出现问题。而线程安全则是多线程操作同一个对象不会有问题。
线程安全必须要使用很多synchronized关键字来同步控制,所以必然会导致性能的降低。
所以在使用的时候,如果是多个线程操作同一个对象,那么使用线程安全的Vector;否则,就使用效率更高的ArrayList。
非线程安全!=不安全
有人在使用过程中有一个不正确的观点:我的程序是多线程的,不能使用ArrayList要使用Vector,这样才安全。
非线程安全并不是多线程环境下就不能使用。注意我上面有说到:多线程操作同一个对象。注意是同一个对象。比如最上面那个模拟,就是在主线程中new的一个ArrayList然后多个线程操作同一个ArrayList对象。
如果是每个线程中new一个ArrayList,而这个ArrayList只在这一个线程中使用,那么肯定是没问题的。
线程安全的实现
线程安全是通过线程同步控制来实现的,也就是synchronized关键字。
在这里,我用代码分别实现了一个非线程安全的计数器和线程安全的计数器Counter,并对他们分别进行了多线程测试。
非线程安全的计数器:
public class Main { public static void main(String[] args) { // 进行10次测试 for(int i = 0; i < 10; i++) { test(); } } public static void test() { // 计数器 Counter counter = new Counter(); // 线程数量(1000) int threadCount = 1000; // 用来让主线程等待threadCount个子线程执行完毕 CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadCount); // 启动threadCount个子线程 for(int i = 0; i < threadCount; i++) { Thread thread = new Thread(new MyThread(counter, countDownLatch)); thread.start(); } try { // 主线程等待所有子线程执行完成,再向下执行 countDownLatch.await(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } // 计数器的值 System.out.println(counter.getCount()); } } class MyThread implements Runnable { private Counter counter; private CountDownLatch countDownLatch; public MyThread(Counter counter, CountDownLatch countDownLatch) { this.counter = counter; this.countDownLatch = countDownLatch; } public void run() { // 每个线程向Counter中进行10000次累加 for(int i = 0; i < 10000; i++) { counter.addCount(); } // 完成一个子线程 countDownLatch.countDown(); } } class Counter { private int count = 0; public int getCount() { return count; } public void addCount() { count++; } }
面的测试代码中,开启1000个线程,每个线程对计数器进行10000次累加,最终输出结果应该是10000000。
但是上面代码中的Counter未进行同步控制,所以非线程安全。
输出结果:
9963727
9973178
9999577
9987650
9988734
9988665
9987820
9990847
9992305
9972233
稍加修改,把Counter改成线程安全的计数器:
class Counter { private int count = 0; public int getCount() { return count; } public synchronized void addCount() { count++; } }
上面只是在addCount()方法中加上了synchronized同步控制,就成为一个线程安全的计数器了。再执行程序。
输出结果:
10000000
10000000
10000000
10000000
10000000
10000000
10000000
10000000
10000000
10000000