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【364期】Java并发中的同步容器与并发容器,你了解多少?

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一、同步容器

在Java的集合框架中,主要有四大类别:List、Set、Queue、Map(它们全部都是接口)。

Collection和Map是一个顶层接口,而List、Set、Queue则继承了Collection接口,分别代表数组、集合和队列这三大类容器。

对于List、Set、Queue、Map来说,它们的实现类有的并不是线程安全的。比如ArrayList、LinkedList、HashMap等容器, 如果有多个线程并发地访问这些容器时,就会出现问题,所以,Java提供了同步容器供用户使用。

在Java中,同步容器主要包括2类:

  • Vector、Stack、HashTable
  • Collections类中提供的静态工厂方法创建的类

Vector实现了List接口,Vector实际上就是一个数组,和ArrayList类似,但是Vector中的方法都是synchronized方法,即进行了同步措施。

Stack也是一个同步容器,它的方法也用synchronized进行了同步,它实际上是继承于Vector类。

HashTable实现了Map接口,它和HashMap很相似,但是HashTable进行了同步处理,而HashMap没有。

Collections类是一个工具提供类,注意,它和Collection不同,Collection是一个顶层的接口。

在Collections类中提供了大量的方法,比如对集合或者容器进行排序、查找等操作。最重要的是,JDK1.2 提供了Collections.synchronizedXxx等工程方法,将普通的容器继续包装。对每个共有方法都进行同步。

Collection类中提供了多个synchronizedXxx方法,该方法返回指定集合对象对应的同步对象。synchronizedXxx方法本质是对相应容器的包装。

Collections. syhchronizedXXX(List、set、Map)

我们下面演示一下同步容器的使用:

同步容器Vector

import com.google.common.collect.Lists;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Semaphore;

@Slf4j

public class CollectionsExample1 {

    // 请求总数
    public static int clientTotal = 5000;

    // 同时并发执行的线程数
    public static int threadTotal = 200;

    private static List<Integer> list = Collections.synchronizedList(Lists.newArrayList());

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
        final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal);
        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal);
        for (int i = 0; i < clientTotal; i++) {
            final int count = i;
            executorService.execute(() -> {
                try {
                    semaphore.acquire();
                    update(count);
                    semaphore.release();
                } catch (Exception e) {
                    log.error("exception", e);
                }
                countDownLatch.countDown();
            });
        }
        countDownLatch.await();
        executorService.shutdown();
        log.info("size:{}", list.size());
    }

    private static void update(int i) {
        list.add(i);
    }
}

同步容器HashTable

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.HashMap;
import java.util.Hashtable;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Semaphore;

@Slf4j

public class HashTableExample {

    // 请求总数
    public static int clientTotal = 5000;

    // 同时并发执行的线程数
    public static int threadTotal = 200;

    private static Map<Integer, Integer> map = new Hashtable<>();

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
        final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal);
        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal);
        for (int i = 0; i < clientTotal; i++) {
            final int count = i;
            executorService.execute(() -> {
                try {
                    semaphore.acquire();
                    update(count);
                    semaphore.release();
                } catch (Exception e) {
                    log.error("exception", e);
                }
                countDownLatch.countDown();
            });
        }
        countDownLatch.await();
        executorService.shutdown();
        log.info("size:{}", map.size());
    }

    private static void update(int i) {
        map.put(i, i);
    }
}

值得注意的是同步容器使用不当会出事情,比如下面的演示

import java.util.Vector;

public class VectorExample2 {

    private static Vector<Integer> vector = new Vector<>();

    public static void main(String[] args) {

        while (true) {

            for (int i = 0; i < 10; i++) {
                vector.add(i);
            }

            Thread thread1 = new Thread() {
                public void run() {
                    for (int i = 0; i < vector.size(); i++) {
                        vector.remove(i);
                    }
                }
            };

            Thread thread2 = new Thread() {
                public void run() {
                    for (int i = 0; i < vector.size(); i++) {
                        vector.get(i);
                    }
                }
            };
            thread1.start();
            thread2.start();
        }
    }
}

get越界肯定是remove引起的

当某个线程执行get()时候,有remove的执行 导致越界,需要做额外的措施。

这个也揭示了 同步容器(如Vector)并不是所有操作都线程安全,这个可是面试常常考察的一个点,好好看一下吧:

虽然同步容器中的所有自带方法都是线程安全的(因为方法都使用synchronized关键字标注),但是,对这些集合类的复合操作无法保证其线程安全性。需要客户端通过主动加锁来保证。

像Vector这样的同步容器的所有共有方法全都是synchronized的,也就是说,我们可以在多线程场景中放心的使用单独这些方法,因为这些方法本身的确是线程安全的,但是复合操作无法保证线程安全。

以上面的例子为例,我们一边遍历元素,一边删除元素。

对于删除元素,执行的代码如下:

public synchronized E remove(int index) {
    modCount++;
    if (index >= elementCount)
        throw new ArrayIndexOutOfBoundsException(index);
    E oldValue = elementData(index);

    int numMoved = elementCount - index - 1;
    if (numMoved > 0)
        System.arraycopy(elementData, index+1, elementData, index,
                         numMoved);
    elementData[--elementCount] = null// Let gc do its work

    return oldValue;
}

从上面代码中可以看出,当index >= elementCount时,会抛出ArrayIndexOutOfBoundsException

为了避免出现类似问题,可以将遍历与删除封装在一个类中(静态内部类,或者类中静态方法),进行加锁处理即可。

关于Collections工具类中提供的synchronizedXxx方法,这里不再演示了。

二、并发容器

再说并发容器之前,要先谈谈同步容器与并发容器之间的关系:

同步容器可以简单地理解为通过synchronized来实现同步的容器。同步容器会导致多个线程中对容器方法调用的串行执行,降低并发性,因为它们都是以容器自身对象为锁,所以在需要支持并发的环境中,可以考虑使用并发容器来替代。

并发容器是针对多个线程并发访问而设计的,在jdk5.0引入了concurrent包,其中提供了很多并发容器,如ConcurrentHashMapCopyOnWriteArrayList等。

同步容器与并发容器都为多线程并发访问提供了合适的线程安全,不过并发容器的可扩展性更高。例如,在ConcurrentHashMap中采用了一种粒度更细的加锁机制,可以称为分段锁,在这种锁机制下,允许任意数量的读线程并发地访问map,并且执行读操作的线程和写操作的线程也可以并发的访问map,同时允许一定数量的写操作线程并发地修改map,所以它可以在并发环境下实现更高的吞吐量,另外,并发容器提供了一些在使用同步容器时需要自己实现的复合操作,但是由于并发容器不能通过加锁来独占访问,所以我们无法通过加锁来实现其他复合操作了。


下面我们看一下并发容器

CopyOnWriteArrayList(CopyOnWrite写时复制一份新的,在新的上面修改,然后把引用指向新的。只能实现数据的最终一致性,非实时一致的;代替List,适用于读操作为主的情况,整个操作下都是在锁的保证下)

缺点是:

  • 由于写操作的时候要进行copy,会消耗内存。
  • 虽然最终能满足最终一致性,但是不能用于实时读。

设计思想如下

  • 读写分离
  • 最终一致性
  • 使用的时候另外开辟空间

演示:

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList; //JUC
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Semaphore;

@Slf4j

public class CopyOnWriteArrayListExample {

    // 请求总数
    public static int clientTotal = 5000;

    // 同时并发执行的线程数
    public static int threadTotal = 200;

    private static List<Integer> list = new CopyOnWriteArrayList<>();

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
        final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal);
        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal);
        for (int i = 0; i < clientTotal; i++) {
            final int count = i;
            executorService.execute(() -> {
                try {
                    semaphore.acquire();
                    update(count);
                    semaphore.release();
                } catch (Exception e) {
                    log.error("exception", e);
                }
                countDownLatch.countDown();
            });
        }
        countDownLatch.await();
        executorService.shutdown();
        log.info("size:{}", list.size());
    }

    private static void update(int i) {
        list.add(i);
    }
}

CopyonArraySet (对应的是 HashSet),底层实现是数组,设计思想与CopyOnWriteArrayList相似 ConcurrentskipListSet(对应的是TreeSet),支持自然排序,并且在构造的时候能够自己定义比较器,和其他Set一样,底层基于Map集合,在多线程环境下,想addAll()等多批操作并不能保证以原子性执行,因为底层还是调用单操作的方法比如add()。要想实现批操作,可以手动加锁。

演示一:

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.Set;
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArraySet;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Semaphore;

@Slf4j

public class CopyOnWriteArraySetExample {

    // 请求总数
    public static int clientTotal = 5000;

    // 同时并发执行的线程数
    public static int threadTotal = 200;

    private static Set<Integer> set = new CopyOnWriteArraySet<>();

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
        final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal);
        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal);
        for (int i = 0; i < clientTotal; i++) {
            final int count = i;
            executorService.execute(() -> {
                try {
                    semaphore.acquire();
                    update(count);
                    semaphore.release();
                } catch (Exception e) {
                    log.error("exception", e);
                }
                countDownLatch.countDown();
            });
        }
        countDownLatch.await();
        executorService.shutdown();
        log.info("size:{}", set.size());
    }

    private static void update(int i) {
        set.add(i);
    }
}

演示二:

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.Set;
import java.util.concurrent.ConcurrentSkipListSet;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Semaphore;

@Slf4j

public class ConcurrentSkipListSetExample {

    // 请求总数
    public static int clientTotal = 5000;

    // 同时并发执行的线程数
    public static int threadTotal = 200;

    private static Set<Integer> set = new ConcurrentSkipListSet<>();

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
        final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal);
        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal);
        for (int i = 0; i < clientTotal; i++) {
            final int count = i;
            executorService.execute(() -> {
                try {
                    semaphore.acquire();
                    update(count);
                    semaphore.release();
                } catch (Exception e) {
                    log.error("exception", e);
                }
                countDownLatch.countDown();
            });
        }
        countDownLatch.await();
        executorService.shutdown();
        log.info("size:{}", set.size());
    }

    private static void update(int i) {
        set.add(i);
    }
}

ConcurrentskipListSet 有很多的学问在里面


ConcurrentHashMap(对应的是 HashMap),它不允许空值,在真正使用的时候除了少数的插入操作和删除操作更多的是读取操作,在读操作ConcurrentHashMap做了大量的优化 ,在高并发下具有非常优秀的表现, 这个与HashMap放在一起是面试的重点,决定单独列一个章节好好介绍一番。

ConcurrentskipListMap(对应的是 TreeMap),内部的数据结构是跳表,相比ConcurrentHashMap,key是有序的,支持更高的并发,存取时间方面和线程数几乎没有关系。

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Semaphore;

@Slf4j

public class ConcurrentHashMapExample {

    // 请求总数
    public static int clientTotal = 5000;

    // 同时并发执行的线程数
    public static int threadTotal = 200;

    private static Map<Integer, Integer> map = new ConcurrentHashMap<>();

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
        final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal);
        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal);
        for (int i = 0; i < clientTotal; i++) {
            final int count = i;
            executorService.execute(() -> {
                try {
                    semaphore.acquire();
                    update(count);
                    semaphore.release();
                } catch (Exception e) {
                    log.error("exception", e);
                }
                countDownLatch.countDown();
            });
        }
        countDownLatch.await();
        executorService.shutdown();
        log.info("size:{}", map.size());
    }

    private static void update(int i) {
        map.put(i, i);
    }
}
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.ConcurrentSkipListMap;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Semaphore;

@Slf4j

public class ConcurrentSkipListMapExample {

    // 请求总数
    public static int clientTotal = 5000;

    // 同时并发执行的线程数
    public static int threadTotal = 200;

    private static Map<Integer, Integer> map = new ConcurrentSkipListMap<>();

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
        final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal);
        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal);
        for (int i = 0; i < clientTotal; i++) {
            final int count = i;
            executorService.execute(() -> {
                try {
                    semaphore.acquire();
                    update(count);
                    semaphore.release();
                } catch (Exception e) {
                    log.error("exception", e);
                }
                countDownLatch.countDown();
            });
        }
        countDownLatch.await();
        executorService.shutdown();
        log.info("size:{}", map.size());
    }

    private static void update(int i) {
        map.put(i, i);
    }
}

结合前面写的文章,最后总结一下安全共享对象策略:

  • 线程限制:一个被线程限制的对象,由线程独占,并且只能被占有它的线程修改
  • 共享只读:一个共享只读的对象,在没有额外同步的情况下,可以被多个线程并发访问,但是任何线程都不能修改它
  • 线程安全对象:一个线程安全的对象或者容器,在内部通过同步机制来保证线程安全,所以其他线程无需额外的同步就可以通过公共接口随意访问它
  • 被守护对象:被守护对象只能通过获取特定的锁来访问

感谢阅读,希望对你有所帮助 :) 

来源:chenxiao.blog.csdn.net/article/details/102831617

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