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什么是并发容器

开发中我们常用的数据结构有四大类别：List、Set、Queue、Map，这四大类中常用的是ArrayList、LinkedList、HashMap等，这些容器都是非线程安全的。在并发情况下，会有各种问题，如果想要保证线程安全，那么需要进行加锁操作，使用起来非常不方便，这种情况下，也就开发出了专门在并发情况下使用的容器。

并发容器概览

• ConcurrentHashMap：线程安全的HashMap
• CopyOnwriteArrayList：线程安全的List
• BlockingQueue：这是一个接口，表示阻塞队列，非常适合用于作为数据共享的通道
• ConcurrentLinkedQueue：高效的非阻塞并发队列，使用链表实现，可以看做一个线程安全的LinkedList
• ConcurrentSkipListMap：是一个Map，使用跳表的数据结构进行快速查找

过时的并发容器

• Vector和HashTable
  Vector和HashTable只是在原有数据结构上（ArrayList和HashMap的基础上加了synchronized关键字，效率很低）
• HashMap和ArrayList
  HashMap和ArrayList虽然不是线程安全的，但是可以用Collections.synchronizedList(new ArrayList())和Collections.synchronizedMap(new HashMap<K,V>())使其变成线程安全的，不过效率也比较低。

为什么HashMap是线程不安全的？

• 同时put碰撞导致数据丢失
  在多线程同时操作HashMap时，如果计算出的hashcode一样，就只会保留一个，另一个数据就会丢失
• 同时put扩容导致数据丢失
  在多线程同时操作HashMap时，如果同时put，同时扩容，也只有一个会保留下来
• 死循环造成的CPU100%
  主要存在JDK7及以前
  原因：在多个线程同时扩容的时候，会造成链表的死循环，也就是你指向我，我指向你的情况

JDK1.7的ConcurrentHashMap实现和分析

• java7中的ConcurrentHashMap最外层是多个segment，每个segment的底层数据结构都和HashMap类似，仍然是数组和链表组成的拉链法
• 每个segment独立上ReentrantLock锁，每个segement之间互不影响，因此提高了并发效率
• ConcurrentHashMap默认有16个Segments，所以最多可以同时支持16个线程并发写（操作分别分布在不同的Segment上）。这个默认值可以在初始化的时候设置为其他值，但是一旦初始化以后，是不可以扩容的。

ConcurrentHashMap

• putVal流程

1.判断key value不为空
2.计算hash值
3.根据对应位置节点的类型，来赋值，或者helptransfer，或者增长链表，或者给红黑树增加节点
4.检查满足阀值就“红黑树化”
5.返回oldVal

• get流程

1.计算hash值
2.找到对应的位置，根据情况进行：
3.直接取值
4.红黑树里找值
5.遍历链表取值
6.返回找到的结果

• 为什么超过8就要转为红黑树？

• 默认链表结构是因为链表所占内存较少
• 想要达到hashcode冲突为8是很难得，将近千万分之一，万一真的发生了这种情况，将链表转化为红黑树是可以保证其查询效率的
  
  源码里也注释出了链表长度为8发生的概率

CopyOnWriteArrayList

• 代替Vector和SynchronizedList，就和ConcurrentHashMap代替SynchronizedMap的原因一样
• Vector和SynchronizedList的锁的粒度太大，并发效率相对比较低，并且迭代时无法编辑
• Copy-On-Write并发容器还包括CopyOnWriteArraySet，用来代替同步Set

CopyOnWriteArrayList适用场景

• 读操作可以尽可能地快，而写即使慢一些也没有太大关系
• 读多写少：例如黑名单，每日更新；监听器：迭代操作远多于修改操作

CopyOnWriteArrayList读写规则

• 回顾读写锁：读读共享、其他都互斥（写写互斥、读写互斥、写读互斥）
• 读写锁规则的升级：读取是完全不用加锁的，并且更厉害的是，写入也不会阻塞读取操作。只有写入和写入之间需要进行同步等待，也就是说读写可以兼容，只有写写才会等待

CopyOnWriteArrayList实现原理

• 创建新副本、读写分离
• 写的时候会创建一个新的容器，读的时候会在旧的容器里读，因此读写互不相干，哪怕写入了新的值，但是读取的时候还是会读最开始的那些数据，等写完之后，再将老容器的数据指向新的容器，旧容器就作废了，等于做了新旧数据的替换

CopyOnWriteArrayList的缺点

• 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数据，马上能读到，就不能使用CopyOnWrite容器。
• 内存占用问题：因为CopyOnWrite的写是复制机制，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，所以比较占用内存。

源码分析

源码里可以看到，就是一个array，里面应用了ReentrantLock来保证线程安全

并发队列Queue：阻塞队列

并发队列关系图

阻塞队列BlockingQueue

什么是阻塞队列？

1.阻塞队列是具有阻塞功能的队列，所以它首先是一个队列，其次是具有阻塞功能。
2.通常，阻塞队列的一端是给生产者放数据用，另一端给消费者拿数据用。阻塞队列是线程安全的，所以生产者和消费者都可以是多线程的。

• take()方法：获取并移除队列的头结点，一旦如果执行take的时候，队列里无数据，则阻塞，知道队列里有数据
• put()方法：插入元素。但是如果队列已满，那么就无法继续插入，则阻塞，直到队列里有了空闲空间
• 是否有界（容量有多大）：这是一个非常重要的属性，无界队列意味着里面可以容纳非常多（Integer.MAX_VALUE,约为2的31次方，是一个非常大的数值，可以近似认为是一个无限容量）
• 阻塞队列和线程池的关系：阻塞队列是线程池的重要组成部分
• put ,take:
  put：添加数据，如果队列满了则会阻塞
  take：和put类似，只不过是取值
• add，remove，element：如果队列满了，无论是添加还是取出值，都会抛异常
• offer：放入值，并将结果返回，为boolean类型
  poll：取出并将该值删除，如果没有就返回null
  peek：取出该值，但是不删除

ArrayBlockingQueue

• 有界
• 指定容量
• 公平：还可以指定是否需要保证公平，如果想保证公平的话，那么等待了最长时间的线程会被优先处理，不过这会同时带来一定的性能损耗

LinkedBlockingQueue

• 无界
• 容量Integer.MAX_VALUE
• 内部结构：Node、两把锁（take、put都加了锁）。

PriorityBlockingQueue

• 支持优先级
• 自然顺序（而不是先进先出）
• 无界队列
• PriorityQueue的线程安全版本
  proirityBlockingQueue是一个无界队列，他没有限制，在内存允许的情况下可以无限添加元素；他又是具有优先级的队列，是通过构造函数传入的对象来判断，传入的对象必须实现comparable接口。

SynchronousQueue

• 他的容量为0
• 需要注意的是，SynchronousQueue的容量不是1而是0，以为SynchronousQueue不需要去持有元素，他所作的就是直接传递
• 效率很高

DelayQueue

• 延迟队列，根据延迟时间排序
• 元素需要实现Delayed接口，规定排序规则
  DelayQueue内部封装了一个PriorityQueue，他会根据time的先后时间排序（time小的排在前面）；DelayQueue也是一个无边界队列

非阻塞并发队列

-并发包中的非阻塞队列只有ConcurrentLinkedQueue这一种，顾名思义ConcurrentLinkedQueue是使用链表作为其数据结构的，使用CAS非阻塞算法来实现线程安全（不具备阻塞功能），适合用在对性能要求较高的并发场景。用的相对比较少一些

• 看源码的offer方法的CAS思想，内有p.casNext方法，用了UNSAFE.compareAndSwapObject

并发容器总结

• java.util.concurrent包提供的容器，分为3类：Concurrent*、CopyOnWrite*、Blocking*
• Concurrent的特点是大部分通过CAS实现并发，而CopyOnWrite则是通过复制一份原数据来实现的，Blocking通过AQS实现的

原文链接:https://blog.csdn.net/LT11hka/article/details/117731740