1. JDK并发容器概览
并发编程是现代软件开发中不可或缺的一部分，它允许多线程同时访问和修改数据，但这也引入了复杂性，尤其是在容器（如List、Set、Map和Queue）这些共享数据结构的使用上。为了解决并发环境下的竞态条件和数据同步等问题，Java提供了一系列的线程安全容器，即并发容器。
1.1. 并发容器的种类与选择
JDK为常用的数据结构提供了相应的并发容器实现，这些并发容器通常位于java.util.concurrent包中。简而言之，List、Set、Map和Queue都有其并发变体。例如：
- CopyOnWriteArrayList 与 ConcurrentLinkedQueue分别作为并发List和Queue的代表。
- ConcurrentHashMap 为Map结构提供线程安全的实现。
- ConcurrentSkipListSet 和 ConcurrentSkipListMap 利用跳表结构实现高效的并发Set和Map。
在选择合适的并发容器时，需要根据实际的使用场景考虑。比如执行更多的读操作还是写操作？是否需要排序功能？是否考虑内存占用和扩展性等因素。
1.2. 并发容器与普通容器的比较
与普通容器相比，如ArrayList 或 HashMap，并发容器提供更高的并发性能。这主要得益于它们内部采用的一些高级技术，如“写时复制”（Copy-On-Write）、“锁分割”（Lock Stripping）和非阻塞数据结构等。普通容器如果在多线程环境下共享访问，必须通过外部同步机制（例如使用Collections.synchronizedList 包装器）来保证线程安全，这往往会导致性能瓶颈。 并发容器更注重在多线程环境下数据结构的操作性能，而不仅仅是线程安全。这是它们被广泛使用在高性能并发应用中的原因。
2. 并发List的实现
在Java中，List是一个有序的集合，它的特点是可以精确的控制每个元素的插入位置，或者访问集合中的元素。
2.1. CopyOnWriteArrayList
当我们谈到并发List的实现时，CopyOnWriteArrayList 是不得不提的一个类。正如其名，这个类用 "写时复制" 的策略来避免并发冲突。这种策略指的是当需要修改List时，它并不直接在原有的数组上进行操作，而是先复制出一个新的数组，然后在新数组上进行修改，最后再将原数组引用指向新数组。
2.1.1 特点
- 读操作无锁： 由于修改操作不会在原有的数组上进行，因此读操作可以高效地并行执行，不需要加锁。
- 写操作加锁： 当有新的写操作时，它会锁定整个List，因此写操作是串行的。
- 内存消耗： 因为每次写操作都需要复制整个底层数组，所以写操作的内存开销会比较大。
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;
public class COWListDemo {
public static void main(String[] args) {
CopyOnWriteArrayList<String> cowList = new CopyOnWriteArrayList<>();
cowList.add("Java");
cowList.add("Concurrency");
// ... 后续操作
}
}
2.1.2 使用案例与性能分析
CopyOnWriteArrayList 特别适用于读多写少的并发情况。比如在事件监听器的管理中通常读取操作远多于注册和注销事件，这样可以利用它来存储监听器列表。 但如果写操作频繁，它的性能就会受到影响，因为每次写操作都需要复制整个数组，如果数据量大，会导致大量的临时内存消耗和数组复制成本。
2.2. 使用案例与性能分析
这一部分中，我们将通过一个具体的示例来深入了解 CopyOnWriteArrayList 的性能表现。假设我们有一个Web服务器，它使用 CopyOnWriteArrayList 来管理所有的会话对象。每当有新的用户会话开始时，都会有一个新的会话对象被添加到列表中；当用户会话结束时，则会从列表中移除该会话对象。
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;
public class WebServerSessionManager {
private CopyOnWriteArrayList<Session> sessions = new CopyOnWriteArrayList<>();
public void addSession(Session session) {
sessions.add(session);
}
public void removeSession(Session session) {
sessions.remove(session);
}
// ... 其他逻辑
}
class Session {
// 会话的相关属性和方法
}
在这个使用案例中，我们可以看到如果用户会话频繁创建和销毁，那么 CopyOnWriteArrayList 就可能成为性能瓶颈。在这种情况下，可能需要使用其他并发策略，比如利用 ConcurrentLinkedQueue 等其他更适合频繁修改操作的并发容器。
3. 并发Set的实现
在Java的并发包java.util.concurrent中，提供了为并发环境优化的Set实现，主要包括ConcurrentSkipListSet和CopyOnWriteArraySet。
3.1. ConcurrentSkipListSet
ConcurrentSkipListSet是一个基于ConcurrentSkipListMap的可扩展且线程安全的NavigableSet实现。它利用跳表（skip list）数据结构，为集合中的元素提供了顺序访问，并且支持近似的对数时间成本的搜索、插入和删除操作。
3.1.1 特点
- 可排序性： 元素会自然顺序排列，也可以通过构造函数指定比较器。
- 并发性能好： 多线程环境中，读写操作可以并发执行，而不必锁定整个集合。
- 适用场景： 适用于需要排序的集合处理，特别是在有序并发访问时。
import java.util.concurrent.ConcurrentSkipListSet;
public class CSLSetDemo {
public static void main(String[] args) {
ConcurrentSkipListSet<Integer> cslSet = new ConcurrentSkipListSet<>();
cslSet.add(10);
cslSet.add(5);
cslSet.add(20);
// 元素会自动排序
System.out.println(cslSet);
}
}
3.2. CopyOnWriteArraySet
CopyOnWriteArraySet的内部实际上是通过CopyOnWriteArrayList来实现的，它继承了CopyOnWriteArrayList的所有特性，提供了线程安全的Set实现。
3.2.1 特点
- 线程安全： 保证了Set的基本操作如添加、删除和检查是否包含元素等操作的线程安全。
- 写操作成本高： 类似于CopyOnWriteArrayList，它在进行写操作时也会复制整个底层数组。
- 读操作高效： 对于读多写少的场景，该Set提供了高效的遍历操作。
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArraySet;
public class COWSetDemo {
public static void main(String[] args) {
CopyOnWriteArraySet<String> cowSet = new CopyOnWriteArraySet<>();
cowSet.add("Java");
cowSet.add("Concurrency");
// 由于底层用CopyOnWriteArrayList实现，所以插入顺序得到保留
System.out.println(cowSet);
}
}
3.3. 使用案例与场景分析
这里我们深入分析一下ConcurrentSkipListSet和CopyOnWriteArraySet的使用场景。 对于需要维护一个大型且有序的集合，且集合内的消费与生产操作较为频繁的情况，ConcurrentSkipListSet是一个很好的选择，因为它提供了不错的并发性能。 而CopyOnWriteArraySet则更适用于集合大小相对较小，或者读操作远多于写操作的场景，比如注册事件监听器，通常会有大量的读操作（事件调用）和少量的写操作（添加或移除监听器）。
4. 并发Map的实现
Map在软件开发中被广泛使用，主要用于存储键值对。为了支持并发环境，JDK提供了几种线程安全的Map实现。
4.1. ConcurrentHashMap
ConcurrentHashMap是java.util.concurrent包中的一个线程安全的哈希表，适用于高并发场景。它提供了比Hashtable和同步的HashMap（通过Collections.synchronizedMap方法包装）更高的并发性能。
4.1.1 特点
- 锁分段技术（Segmentation）： ConcurrentHashMap在内部使用多个锁来控制对哈希表的不同段（Segment）的访问，这样就允许多线程并发地读写Map，极大提高其并发性能。
- 高并发遍历操作： 迭代过程中的读取操作可以并行进行，不需要锁定整个Map。
- 弱一致性迭代器： 迭代器能反映出构造时或迭代开始时的状态，而不会反映出后续的修改。
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
public class CHMExample {
public static void main(String[] args) {
ConcurrentHashMap<String, Integer> chm = new ConcurrentHashMap<>();
chm.put("key1", 1);
chm.put("key2", 2);
// Concurrent updates and accesses are safe
}
}
4.2. ConcurrentSkipListMap
对于有序映射需求，ConcurrentSkipListMap是个不错的选择。它是一个可排序的并发Map实现，使用跳表（Skip List）数据结构，类似于ConcurrentSkipListSet。
4.2.1 特点
- 排序的Map： 自然排序或者自定义比较器排序。
- 并发访问： 支持较大程度的并发。
- 快速搜索： 对数时间的搜索效能。
4.3. 同步Map（Collections.synchronizedMap）
这是Java早期版本提供的线程安全的Map实现方式，它将非同步的HashMap包装成同步的。虽然这不是一个专门为并发设计的容器，但了解它是如何工作的对于理解并发容器是有帮助的。
4.3.1 特点
- 全局锁： 对容器中任意操作进行访问时，都需要获取全局锁。
- 适用性： 适用于访问量不大的并发场景。
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class SynchronizedMapExample {
public static void main(String[] args) {
Map<String, Integer> syncMap = Collections.synchronizedMap(new HashMap<>());
syncMap.put("key1", 1);
syncMap.put("key2", 2);
// Safe updates and accesses in a concurrent context
}
}
4.4. 性能比较与适用场景
现代并发应用中，选择正确的并发Map至关重要。ConcurrentHashMap在多线程环境中表现出色，尤其是在需要大量并发读写操作时。ConcurrentSkipListMap则适合于需要排序特性的场景。而对于并发级别不高的情况，可以考虑使用Collections.synchronizedMap。
5. 并发Queue
在并发编程中，队列常常用作线程之间的数据传递机制。为此，Java的java.util.concurrent包提供了多种并发队列，既有阻塞队列也有非阻塞队列，用于不同的应用场景。
5.1. 单端阻塞队列
单端阻塞队列指的是队列的插入和移除操作发生在同一端。Java为这种模式提供了不同的实现，如ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue。
5.1.1. ArrayBlockingQueue
ArrayBlockingQueue是一个由数组支持的有界阻塞队列。此队列按照先进先出（FIFO）原则对元素进行排序。
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.BlockingQueue;
public class ABQExample {
public static void main(String[] args) {
BlockingQueue<Integer> abq = new ArrayBlockingQueue<>(10);
abq.add(1);
abq.add(2);
// Producer-consumer operations
}
}
5.1.2. LinkedBlockingQueue
与ArrayBlockingQueue类似，LinkedBlockingQueue也是有界的，但其内部则通过链表结构实现。默认情况下，LinkedBlockingQueue的容量是Integer.MAX_VALUE。
import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;
import java.util.concurrent.BlockingQueue;
public class LBQExample {
public static void main(String[] args) {
BlockingQueue<Integer> lbq = new LinkedBlockingQueue<>();
lbq.add(1);
lbq.add(2);
// Further operations
}
}
5.2. 双端阻塞队列
LinkedBlockingDeque是代表性的双端阻塞队列，可在队列的两端插入或移除元素。
5.2.1. LinkedBlockingDeque
import java.util.concurrent.LinkedBlockingDeque;
public class LBDExample {
public static void main(String[] args) {
LinkedBlockingDeque<Integer> lbd = new LinkedBlockingDeque<>();
lbd.addFirst(1);
lbd.addLast(2);
// Deque operations
}
}
5.3. 单端非阻塞队列
ConcurrentLinkedQueue是一种非阻塞的FIFO队列，适合于高并发场景下的插入、移除和访问操作。
5.3.1. ConcurrentLinkedQueue
import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue;
public class CLQExample {
public static void main(String[] args) {
ConcurrentLinkedQueue<Integer> clq = new ConcurrentLinkedQueue<>();
clq.add(1);
clq.add(2);
// Non-blocking operations
}
}
5.4. 双端非阻塞队列
与ConcurrentLinkedQueue类似，ConcurrentLinkedDeque支持同时从两端进行非阻塞的插入和移除操作。
5.4.1. ConcurrentLinkedDeque
import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedDeque;
public class CLDExample {
public static void main(String[] args) {
ConcurrentLinkedDeque<Integer> cld = new ConcurrentLinkedDeque<>();
cld.addFirst(1);
cld.addLast(2);
// Concurrent deque operations
}
}
5.5. 有界与无界队列的概念与选择
在选择队列的类型时，考虑队列的界限是很重要的。有界队列可以帮助防止资源耗尽，因为它限制了队列可以持有的元素数量。无界队列可能会导致系统内存耗尽，但它们提供了更大的灵活性。 选择哪种类型的队列将取决于你的具体需求。如果你希望队列有助于控制资源消耗，那么有界队列可能是更好的选择。否则，如果你的应用需求更加倾向于队列操作的灵活性和性能，无界队列可能更适合。
6. 并发容器的高级特性
并发容器不仅仅提供了线程安全的数据访问，还引入了一些高级的并发特性，使得它们在多线程环境中更为强大和灵活。
6.1. 迭代器的弱一致性
并发容器的迭代器通常提供了弱一致性（weakly consistent）的特性。这意味着迭代器在遍历的时候不会反映出构造它们之后的修改，只能保证不抛出ConcurrentModificationException异常。
import java.util.Iterator;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
public class WeaklyConsistentIteratorExample {
public static void main(String[] args) {
ConcurrentHashMap<String, Integer> map = new ConcurrentHashMap<>();
map.put("One", 1);
map.put("Two", 2);
Iterator<String> iterator = map.keySet().iterator();
while (iterator.hasNext()) {
String key = iterator.next();
if (key.equals("One")) {
map.remove(key); // Safe to modify the collection
}
System.out.println(key);
}
}
}
在上面的例子中，我们可以在使用迭代器遍历的同时安全地修改ConcurrentHashMap，而不需要担心遇到迭代器快速失败的问题。
6.2. 锁分段技术
锁分段技术（lock stripping）是并发容器实现中用于提升性能的一种技术。这种技术通过分解锁定的粒度，使得不同线程可以并行访问数据结构的不同部分。ConcurrentHashMap就是使用锁分段技术的典型例子。
6.3. 原子操作与并发策略
许多并发容器还提供了对元素的原子操作，比如atomic putIfAbsent、remove和replace方法。这些方法能够确保操作在没有外部同步的情况下也是线程安全的。 原子操作的使用示例：
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
public class AtomicOperationsExample {
public static void main(String[] args) {
ConcurrentHashMap<String, Integer> map = new ConcurrentHashMap<>();
// Atomically updates the value for the given key if it is present
map.putIfAbsent("One", 1);
// ... other atomic operations
}
}
并发容器的这些高级特性在设计和实现多线程应用程序时至关重要，它们不仅提供了线程安全，还增加了程序的效率和响应能力。
7. 并发容器的实战应用
实际开发中，并发容器的正确使用对于构建健壮、高效的并发应用至关重要。
7.1. 实际业务案例分析
以在线电商平台的库存管理系统为例，该系统要保证对商品库存的读取和更新要高效且线程安全。假设库存信息存放在一个ConcurrentHashMap中，其中商品ID作为键，库存数量作为值。 库存管理系统中会包含增加库存、减少库存和查询库存的操作。由于ConcurrentHashMap提供了原子操作方法，如compute和computeIfAbsent等，我们可以利用这些特性来实现线程安全的库存更新。
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
public class InventoryManager {
private final ConcurrentHashMap<String, Long> stockMap = new ConcurrentHashMap<>();
public void addStock(String itemId, long quantity) {
stockMap.compute(itemId, (key, value) -> value == null ? quantity : value + quantity);
}
public void deductStock(String itemId, long quantity) {
stockMap.computeIfPresent(itemId, (key, value) -> value > quantity ? value - quantity : 0);
}
public long getStock(String itemId) {
return stockMap.getOrDefault(itemId, 0L);
}
}
7.2. 并发容器的性能调优
对于并发容器的性能调优，重点在于根据具体场景选择合适的容器类型和配置参数。例如，选择合适的初始容量和并行级别对ConcurrentHashMap的性能影响很大。 除了选择合适的并发容器外，容器内元素的管理（如保持容器大小的合理性和进行定时清理）也是性能调优的关键。
7.3. 常见问题与解决方案
并发编程经常会遇到的问题包括死锁、资源竞争、线程饥饿等。合理使用并发容器可以在很大程度上减少这些问题的发生。 另外，还应该注意版本控制和后向兼容性。当系统升级并发容器或相关依赖时，需要确保新的更改仍然兼容旧版本的代码，避免因升级导致的问题。 在实际开发中，最佳实践是结合业务逻辑深入理解并发容器的工作机制和性能特性，针对具体的业务需求和并发场景，选择并合理运用合适的并发容器。
