然后在新的数据对象上进行写,写完后再将原来的引用指向到当前这个数据对象,这样保证了每次写都是在新的对象上(因为要保证写的一致性,这里要对各种写操作要加一把锁,JDK1.6在这里用了重入锁),
然后读的时候就是在引用的当前对象上进行读(包括get,iterator等),不存在加锁和阻塞,针对iterator使用了一个叫 COWIterator的阉割版迭代器,因为不支持写操作,当获取CopyOnWriteArrayList的迭代器时,是将迭代器里的数据引用指向当前 引用指向的数据对象,无论未来发生什么写操作,都不会再更改迭代器里的数据对象引用,所以迭代器也很安全。
CopyOnWriteArrayList中写操作需要大面积复制数组,所以性能肯定很差,但是读操作因为操作的对象和写操作不是同一个对象,读之 间也不需要加锁,读和写之间的同步处理只是在写完后通过一个简单的“=”将引用指向新的数组对象上来,这个几乎不需要时间,这样读操作就很快很安全,适合 在多线程里使用,绝对不会发生ConcurrentModificationException ,所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。
Copy-On-Write简称COW,是一种用于程序设计中的优化策略。其基本思路是,从一开始大家都在共享同一个内容,当某个人想要修改这个内容的时候,才会真正把内容Copy出去形成一个新的内容然后再改,这是一种延时懒惰策略。从JDK1.5开始Java并发包里提供了两个使用CopyOnWrite机制实现的并发容器,它们是CopyOnWriteArrayList和CopyOnWriteArraySet。CopyOnWrite容器非常有用,可以在非常多的并发场景中使用到。除了加锁外,其实还有一种方式可以防止并发修改异常,这就是将读写分离技术(不是数据库上的)。
1、Java中“=”操作只是将引用和某个对象关联,假如同时有一个线程将引用指向另外一个对象,一个线程获取这个引用指向的对象,那么他们之间不会发生ConcurrentModificationException,他们是在虚拟机层面阻塞的,而且速度非常快,几乎不需要CPU时间。
2、JAVA中两个不同的引用指向同一个对象,当第一个引用指向另外一个对象时,第二个引用还将保持原来的对象。
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。
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。
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/**
* Appends the specified element to the end of this list.
*
* @param e element to be appended to this list
* @return true (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();
}
}
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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。
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public E get( int index) {
return get(getArray(), index);
}
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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:
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import java.util.Collection;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
public class CopyOnWriteMap implements Map
private volatile Map
public CopyOnWriteMap() {
internalMap = new HashMap
}
public V put(K key, V value) {
synchronized ( this ) {
Map new HashMap
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 new HashMap
newMap.putAll(newData);
internalMap = newMap;
}
}
}
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实现很简单,只要了解了CopyOnWrite机制,我们可以实现各种CopyOnWrite容器,并且在不同的应用场景中使用。
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:
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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 new CopyOnWriteMap
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
blackListMap.putAll(ids);
}
}
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代码很简单,但是使用CopyOnWriteMap需要注意两件事情:
1. 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。
2. 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容器有很多优点,但是同时也存在两个问题,即内存占用问题和数据一致性问题。所以在开发的时候需要注意一下。
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。