Java多线程之同步集合和并发集合

Java多线程之同步集合和并发集合

不管是同步集合还是并发集合他们都支持线程安全，他们之间主要的区别体现在性能和可扩展性，还有他们如何实现的线程安全。

同步集合类

• Hashtable
• Vector
• 同步集合包装类，Collections.synchronizedMap()和Collections.synchronizedList() 

并发集合类

• ConcurrentHashMap
• CopyOnWriteArrayList
• CopyOnWriteHashSet

性能

      同步集合比并发集合会慢得多，主要原因是锁，同步集合会对整个May或List加锁

并发集合的实现原理

• ConcurrentHashMap：把整个Map 划分成几个片段，只对相关的几个片段上锁，同时允许多线程访问其他未上锁的片段。
• CopyOnWriteArrayList：允许多个线程以非同步的方式读，当有线程写的时候它会将整个List复制一个副本给它。如果在读多写少这种对并发集合有利的条件下使用并发集合，这会比使用同步集合更具有可伸缩性。

并发集合的使用建议

• 一般不需要多线程的情况，只用到HashMap、ArrayList，只要真正用到多线程的时候就一定要考虑同步。所以这时候才需要考虑同步集合或并发集合。

ConcurrentHashMap实现原理

       ConcurrentHashMap是由Segment数组结构和HashEntry数组结构组成。Segment是一种可重入锁ReentrantLock，在ConcurrentHashMap里扮演锁的角色，HashEntry则用于存储键值对数据。一个ConcurrentHashMap里包含一个Segment数组，Segment的结构和HashMap类似，是一种数组和链表结构， 一个Segment里包含一个HashEntry数组，每个HashEntry是一个链表结构的元素， 每个Segment守护者一个HashEntry数组里的元素,当对HashEntry数组的数据进行修改时，必须首先获得它对应的Segment锁。

 

 

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。

CopyOnWriteArrayList的实现原理

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。

public boolean add(T e) {
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    lock.lock();
    try {

        Object[] elements = getArray();

        int len = elements.length;

        // 复制出新数组
        Object[] newElements = Arrays.copyOf(elements, len + 1);

        // 把新元素添加到新数组里
        newElements[len] = e;

        // 把原数组引用指向新数组
        setArray(newElements);

        return true;

    } finally {
        lock.unlock();
    }
}


final void setArray(Object[] a) {

    array = a;

}

读的时候不需要加锁，如果读的时候有多个线程正在向ArrayList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ArrayList。

public E get(int index) {
    return get(getArray(), index);
}

JDK中并没有提供CopyOnWriteMap，我们可以参考CopyOnWriteArrayList来实现一个，基本代码如下：

import java.util.Collection;
import java.util.Map;
import java.util.Set;

public class CopyOnWriteMap<K, V> implements Map<K, V>, Cloneable {
    private volatile Map<K, V> internalMap;

    public CopyOnWriteMap() {
        internalMap = new HashMap<K, V>();
    }

    public V put(K key, V value) {

        synchronized (this) {
            Map<K, V> newMap = new HashMap<K, V>(internalMap);
            V val = newMap.put(key, value);
            internalMap = newMap;
            return val;
        }
    }

    public V get(Object key) {
        return internalMap.get(key);
    }

    public void putAll(Map<? extends K, ? extends V> newData) {
        synchronized (this) {
            Map<K, V> newMap = new HashMap<K, V>(internalMap);
            newMap.putAll(newData);
            internalMap = newMap;
        }
    }
}

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：

package com.ifeve.book;

import java.util.Map;
import com.ifeve.book.forkjoin.CopyOnWriteMap;

/**
 * 黑名单服务
 *
 * @author fangtengfei
 *
 */
public class BlackListServiceImpl {

    private static CopyOnWriteMap<String, Boolean> blackListMap = new CopyOnWriteMap<String, Boolean>(
            1000);

    public static boolean isBlackList(String id) {
        return blackListMap.get(id) == null ? false : true;
    }

    public static void addBlackList(String id) {
        blackListMap.put(id, Boolean.TRUE);
    }

    /**
     * 批量添加黑名单
     *
     * @param ids
     */
    public static void addBlackList(Map<String,Boolean> ids) {
        blackListMap.putAll(ids);
    }
}

 

注意两点：

• 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。
• 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。

CopyOnWrite的缺点

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。

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。