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。