5分钟从0到1探秘CopyOnWriteArrayList
前言
最近的文章都是围绕并发编程写的,这段时间会写一些并发包下的并发容器,一篇篇文章去解析,彻底搞懂并发包中的并发容器
在探秘CopyOnWriteArrayList
前,我们先来聊聊并发场景下为什么不能使用ArrayList
?
并发场景下的ArrayList
ArrayList数组,支持动态扩容、随机访问...
作为平时工作中最常用到的集合类,相信我们已经很熟悉它,但这种集合在并发场景下是不安全的
当发生并发读写时,JDK提供快速失败fail-fast
机制,让其抛出ConcurrentModificationException
并发修改异常
比如来看这一段代码:启动十个线程向集合中添加元素再读取,会抛出并发修改异常
public void testCopyOnWriteArrayList() throws InterruptedException {
List list = new ArrayList();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
new Thread(()-> {
list.add(UUID.randomUUID().toString().substring(0,5));
System.out.println(list);
},String.valueOf(i)).start();
}
TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
}
向控制台打印时,实际是调用集合的toString
方法
其父类AbstractCollection
重写toString
方法:使用迭代器遍历数组,并用字符串拼接
public String toString() {
Iterator it = iterator();
if (! it.hasNext())
return "[]";
StringBuilder sb = new StringBuilder();
sb.append('[');
for (;;) {
E e = it.next();
sb.append(e == this ? "(this Collection)" : e);
if (! it.hasNext())
return sb.append(']').toString();
sb.append(',').append(' ');
}
}
那快速失败是如何实现的呢?
在集合进行写操作,比如添加、删除、修改时,会对内部字段modCount
进行自增,用来表示修改次数
当获取迭代器时,会将modCount
赋值给迭代器内部的expectedModCount
字段
当遍历迭代器时,会检查这两个字段是否相同,不同说明其他线程进行写操作,于是抛出并发修改异常,以此来达到快速失败
final void checkForComodification() {
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();
}
并发场景下的解决方案
说了那么多,ArrayList在并发场景下不可用,那么有什么解决方案呢?
在远古版本在并发场景下使用Vector
或Collections.synchronizedList(new ArrayList<>())
它们的读写操作都是由synchronized
加锁保证原子性
有的同学会说:是因为synchronized
的性能太差才导致不使用它们的
但synchronized
经过锁升级优化后,性能还差吗?如果对其感兴趣的同学可以查看15000字、6个代码案例、5个原理图让你彻底搞懂Synchronized
其实我更认为是它们锁的粒度太大,在并发场景中,读操作也一定要通过加锁来进行访问吗?
熟悉volatile的同学一定知道,是不需要的
并发读写中,需要解决的问题是线程对集合进行修改,如何让其他线程读时可见,也就是如何保证可见性?
使用volatile保证其可见性,在读场景下是不需要加锁的
如果对此不理解的同学,可以查看5个案例和流程图让你从0到1搞懂volatile关键字
铺垫了这么久,接下来让我们来看看本篇文章的主角CopyOnWriteArrayList
CopyOnWrite
CopyOnWriteArrayList
从名称上来看带着CopyOnWrite
翻译过来就是 写时拷贝
写时拷贝COW 是一种什么思想呢?
COW是在进行写操作时,将原数据拷贝一份进行写操作,写完再将其设置回去
这种思想在并发的场景非常常见,比如Redis持久化RDB、AOF文件就用到了COW;MySQL实现的MVCC版本链
CopyOnWriteArrayList
接下来我们从源码上看看它是如何实现的
在构造时,初始化了一个长度为0的数组
虽然很奇怪,但想到COW,写时会拷贝一份数据写完再设置回去,一下就正常了
final void setArray(Object[] a) {
array = a;
}
public CopyOnWriteArrayList() {
setArray(new Object[0]);
}
再来看看get读操作
public E get(int index) {
return get(getArray(), index);
}
private E get(Object[] a, int index) {
return (E) a[index];
}
读操作就是非常普通的读取某个下标的数据
既然没有使用加锁,那么存储数据的字段一定会使用volatile
private transient volatile Object[] array;
这种volatile保证可见性,让读操作在并发场景下不用加锁的思想也非常常见,比如AQS的volatile保证同步状态可见性
接着来看看写操作-添加
public boolean add(E e) {
final ReentrantLock lock = this.lock;
//加锁
lock.lock();
try {
//获得原数组
Object[] elements = getArray();
int len = elements.length;
//将原数组中数据复制到新数组
Object[] newElements = Arrays.copyOf(elements, len + 1);
//添加新数据
newElements[len] = e;
//将新数组重新设置回去
setArray(newElements);
return true;
} finally {
//解锁
lock.unlock();
}
}
写操作时加锁,保证并发写时只有一个线程能够进行写操作,从而保证线程安全
虽然复制时会使用性能较好的System.arrayCopy
进行复制,但写操作太多也会导致性能开销太大
public static T[] copyOf(U[] original, int newLength, Class extends T[]> newType) {
@SuppressWarnings("unchecked")
//创建新数组
T[] copy = ((Object)newType == (Object)Object[].class)
? (T[]) new Object[newLength]
: (T[]) Array.newInstance(newType.getComponentType(), newLength);
//从旧数组复制旧数据到新数组
System.arraycopy(original, 0, copy, 0,
Math.min(original.length, newLength));
return copy;
}
在获取迭代器时,会用原数据去新创建一个对象,后续在这个对象上迭代
因此就不会出现线程不安全的并发修改问题,这是并发包中提供的安全失败fail-safe
机制
public Iterator iterator() {
return new COWIterator(getArray(), 0);
}
使用场景
经过我们的分析,我们可以知道CopyOnWriteArrayList
的特点,从而来分析适用于它的使用场景
使用volatile保证内存可见性,读操作不需要加锁,因此性能非常好,在搭配上数组的随机访问,它非常适合读取场景
在进行写操作时,使用JUC下的ReentrantLock
加锁解锁保证原子性,并且写时要进行数据拷贝,因此它并不适合频繁写操作的场景,因为拷贝数据有开销
当它的数据量越来越大时,进行写操作拷贝的数据也会越来越多,因此它不适合存放大量数据情况下再进行写操作
它提供安全失败,在使用迭代器时迭代的不一定是实时最新数据,但不会发生并发修改异常
总结
ArrayList
提供fail-fast
快速失败机制,在并发读写场景下通过此机制来抛出并发修改异常以达到快速失败,在并发场景下不安全
并发场景下的解决方案有多种,但CopyOnWriteArrayList
相对于Vector
或Collections.synchronizedList(new ArrayList<>())
来说,加锁粒度更低,性能较好
CopyOnWriteArrayList
用volatile修饰数组保证其可见性,在读场景下无需加锁
在写场景下使用ReentrantLock
保证写操作原子性,写的同时会先拷贝一份原数据,修改完再设置成新数据
在获取迭代器时,也是通过原数据去创建一个新对象进行迭代,这样能保证虽然数据可能不是最新的,但不会出现异常
CopyOnWriteArrayList
适合数据量不大、读多写少、迭代时能接受弱一致性的场景
不要在数据量特别大,写操作特别多的场景使用,这样写时拷贝的开销可能会非常大
最后(不要白嫖,一键三连求求拉~)
本篇文章被收入专栏 由点到线,由线到面,深入浅出构建Java并发编程知识体系,感兴趣的同学可以持续关注喔
本篇文章笔记以及案例被收入 gitee-StudyJava、 github-StudyJava 感兴趣的同学可以stat下持续关注喔~
案例地址:
Gitee-JavaConcurrentProgramming/src/main/java/F_Collections
Github-JavaConcurrentProgramming/src/main/java/F_Collections
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