java线程深度解析（七）——并发数据结构



一、并发List

1、Vector

在java核心数据结构（一）——List类族一文中已经提到List类簇中ArrayList和Vector的主要区别就是Vector的大部分实现都支持线程安全，代码也展示了一部分。另外如果使用到ArrayList有需要进行线程安全控制，可以调用Collections.synchronizedList(arrayList)传入ArrayList。

2、CopyOnWriteArrayList

    实现机制：当对象进行读操作时，由于对象未发生改变，无需进行加锁同步；执行写操作，试图改变对象时，则复制该对象先获取该对象的副本，对副本进行修改，最后将副本写回。这种实现方法减少了锁竞争，提高了高并发时读的性能，但写操作有所牺牲。

对比CopyOnWriteArrayList和Vector的get方法实现可以得知：

 public E get(int index) {
        return get(getArray(), index);
    } 
    final Object[] getArray() {
        return array;
    }  
    //Vector
 public synchronized E get(int index) {
        if (index >= elementCount)
            throw new ArrayIndexOutOfBoundsException(index);
        return elementData(index);
    }  

      Vector采用synchronized 关键字，所有的get操作都需要先获取对象锁才能进行。在高并发情况下，大量的锁竞争也会降低系统性能。所以在多读少写的需求中应优先使用CopyOnWriteArrayList，而少读多写时使用vector，做好合理选择就行。

二、并发Set

1、CopyOnWriteArraySet-内部实现完全依赖于CopyOnWriteArrayList，同样也适用于读多写少的并发场合。

 private final CopyOnWriteArrayList al;  
 public int size() {
        return al.size();
    }  
 public void clear() {
        al.clear();
    }  

       应对并发写时，可以调用Collections.sysnchronizedSet方法得到一个线程安全的set集合。

三、并发Map

1、ConcurrentHashMap

    Map类簇中的HashTable是底层添加了线程安全控制的map数据结构，但在高并发环境下效率低下，因为所有访问HashTable的线程都必须竞争同一把锁，造成大量线程竞争锁。

   而ConcurrentHashMap把数据进行分块加锁，也就是使用锁分离技术，添加多把锁，每一把锁作用于一部分数据，那么当多线程访问不同数据段的数据时，线程间会减少锁竞争，从而可以有效提高并发访问效率，ConcurrentHashMap使用锁分段技术提高并发读写效率。

  

具体查看源码可知，ConcurrentHashMap的get方法都是无锁的，为多线程并发下的性能提供了保证。

 public V get(Object key) {
        Node[] tab; Node e, p; int n, eh; K ek;
        int h = spread(key.hashCode());
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
            if ((eh = e.hash) == h) {
                if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
                    return e.val;
            }
            else if (eh < 0)
                return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
            while ((e = e.next) != null) {
                if (e.hash == h &&
                    ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
                    return e.val;
            }
        }
        return null;
    }  
    static final int spread(int h) {
        return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS;
    }  

        这也警示开发人员，在高并发下，既要保证线程安全，又需要合理是用安全控制技术，例如添加关键字、各种Lock类型。否则造成线程恶性竞争锁，或者死锁现象，程序最终溃堤。

2、Collections.synchronizedMap(map)

对于未进行线程安全控制的map结果，也可通过Collections类提供的synchronizedMap进行控制。

四、并发Queue

1、ConcurrentLinkedQueue-高性能队列

ConcurrentLinkedQueue是适用于高并发下的队列类型。通过无锁的方式实现。

2、BlockingQueue-阻塞队列

BlockingQueue的应用场景主要是用于线程间数据共享，在生产者-消费者模式中（java线程深度解析（五）——并发模型（生产者-消费者）文中有介绍），作为一个数据仓库，生产者往里put数据，消费者poll数据。当队列被装满了，当生产者在试图往里放数据时，就会被阻塞等待。这里就涉及到相关的任务处理策略和拒绝服务策略。在上文中都有具体讲述。 

五、总结

并发的数据结构主要就是这些，List的 Vector（synchronized 关键字，读少写多） 和CopyOnWriteArrayList（复制副本，读多写少），Set的CopyOnWriteArraySet（特点同CopyOnWriteArrayList），Map的 ConcurrentHashMap（锁分离，减少锁竞争），还有队列Queue的ConcurrentLinkedQueue（并发），BlockingQueue（数据共享）；另外还有Collections提供的一系列synchroniz...方法用于对普通数据结果进行线程安全控制。

当leader得知人善用，做程序也是一样。糊里糊涂的随便new一些数据结构，却不清楚初始化这个对象，它的长处与弊端。而处理高并发大数据量系统，就得在这些细节上花些功夫。基础才是一座城堡屹立不倒的核心。再多的负载、服务治理，也得基础好。

笔者拙见，欢迎斧正。