高并发之并发容器，了解多少（从入门到超神）

好好学java

发布于 2018-10-18 16:39:19

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发布于 2018-10-18 16:39:19

文章被收录于专栏：好好学java的技术栈好好学java的技术栈

一、ConcurrentHashMap

在上面已经提到过ConcurrentHashMap，ConcurrentHashMap相比Hashtable能够进一步提高并发性，其原理图如下:

ConcurrentHashMap原理

HashMap,Hashtable与ConcurrentHashMap都是实现的哈希表数据结构，在随机读取的时候效率很高。Hashtable实现同步是利用synchronized关键字进行锁定的，其是针对整张哈希表进行锁定的，即每次锁住整张表让线程独占，在线程安全的背后是巨大的浪费。ConcurrentHashMap和Hashtable主要区别就是围绕着锁的粒度进行区别以及如何区锁定。

上图中，左边是Hashtable的实现方式，可以看到锁住整个哈希表；而右边则是ConcurrentHashMap的实现方式，单独锁住每一个桶（segment）.ConcurrentHashMap将哈希表分为16个桶（默认值），诸如get(),put(),remove()等常用操作只锁当前需要用到的桶,而size()才锁定整张表。原来只能一个线程进入，现在却能同时接受16个写线程并发进入（写线程需要锁定，而读线程几乎不受限制），并发性的提升是显而易见的。

而在迭代时，ConcurrentHashMap使用了不同于传统集合的快速失败迭代器（fast-fail iterator）的另一种迭代方式，称为弱一致迭代器。在这种迭代方式中，当iterator被创建后集合再发生改变就不再是抛出ConcurrentModificationException，取而代之的是在改变时实例化出新的数据从而不影响原有的数据，iterator完成后再将头指针替换为新的数据，这样iterator线程可以使用原来老的数据，而写线程也可以并发的完成改变，更重要的，这保证了多个线程并发执行的连续性和扩展性，是性能提升的关键。

我们在上面阐述了ConcurrentHashMap的使用特点和原理，分别在同样的一个高并发场景下，测试不同的方式产生的延时(ms)：

Map<String, String> map = new ConcurrentHashMap<>();//483
Map<String, String> map = new ConcurrentSkipListMap<>(); //高并发并且排序 559
Map<String, String> map = new Hashtable<>(); //499 
Map<String, String> map =Collections.synchronizedMap(new HashMap<>()); // 530
Map<String, String> map =Collections.synchronizedMap(new TreeMap()); //905

以ConcurrentLinkedQueue为例,他实现了Queue接口，实例化方式如下：

Queue<String> strs = new ConcurrentLinkedQueue<>();

添加元素的方法：offer() 取出队头的方法：poll() 判断队列长度：size() 对于双端队列，使用ConcurrentLinkedDeque类型来实现.

下面我们再看一个具体的实例：

public class T01_ConcurrentMap {

    public static void main(String[] args) {
        Map<String, String> map = new ConcurrentHashMap<String, String>();
        //Map<String, String> map = new ConcurrentSkipListMap<String, String>(); //高并发并且排序

        //Map<String, String> map = new Hashtable<>();
        //Map<String, String> map = new HashMap<String, String>();

        Random random = new Random();
        Thread[] threads = new Thread[100];
        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(threads.length);
        long start = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < threads.length; i++) {
            threads[i] = new Thread(()->{
                for(int j=0; j<10000;j++) map.put("a" + random.nextInt(100000), "a" + random.nextInt(100000));
                latch.countDown();
            });
        }

        Arrays.asList(threads).forEach(t->t.start());
        try {
            latch.await();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println(end-start);
    }
}

启动100个线程，向图中添加100000个元素，分别使用Hashtable，HashMap，ConcurrentHashMap，ConcurrentSkipListMap定义map，判断程序完成的时间。最终发现，ConcurrentHashMap要比HashMap效率高，ConcurrentHashMap是将大锁分成若干小锁，实现多个线程共同运行，所以，效率有很大差距。ConcurrentSkipListMap较ConcurrentHashMap除了实现高并发外还能够排序。

参考：

http://blog.csdn.net/sunxianghuang/article/details/52221913
http://www.educity.cn/java/498061.html

二、ConcurrentQueue

与ConcurrentHashMap相同，ConcurrentQueue也是通过同样的方式来提高并发性能的。

我们在同步容器中提到过火车票问题：

有N张火车票，每张票都有一个编号，同时有10个窗口对外售票，写一个模拟程序。

在上述问题中，也可以使用ConcurrentQueue进一步提高并发性：

static Queue<String> tickets = new ConcurrentLinkedQueue<>();

具体的代码是这样的：

public class TicketSeller4 {
        static Queue<String> tickets = new ConcurrentLinkedQueue<>();
        static {
                for(int i=0; i<1000; i++) tickets.add("票编号：" + i);
        }
        public static void main(String[] args) {
                for(int i=0; i<10; i++) {
                        new Thread(()->{
                                while(true) {
                                        String s = tickets.poll();
                                        if(s == null) break;
                                        else System.out.println("销售了--" + s);
                                }
                        }).start();
                }
        }
}

这里面通过ConcurrentLinkedQueue的poll()方法来实现获取容器成员的。用这个类型可以进一步提高并发性。

具体基本操作实例

public class T04_ConcurrentQueue {

    public static void main(String[] args) {
        Queue<String> strings = new ConcurrentLinkedQueue<String>();

        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            strings.offer("a" + i); //相当于add， 放进队列
        }

        System.out.println(strings);

        System.out.println(strings.size());

        System.out.println(strings.poll()); //取出并移除掉
        System.out.println(strings.size());

        System.out.println(strings.peek()); //取出，不会移除。相当于get(0)
        System.out.println(strings.size());
    }
}

三、CopyOnWriteArrayList

写时复制容器，即copy-on-write,在多线程环境下，写时效率低，读时效率高，适合写少读多的环境。对比测试几种情况：

List<String> lists = new ArrayList<>();
//这个会出并发问题！报错:ArrayIndexOutOfBoundsException
List<String> lists = new Vector();//111 ms
List<String> lists = new CopyOnWriteArrayList<>();//5230 ms
//测试核心代码：
Runnable task = new Runnable() {
@Override
public void run() {
     for(int i=0; i<1000; i++) lists.add("a" +     r.nextInt(10000));
}
};
//多线程向该容器中不断加入数据。

从JDK 5开始Java并发包里提供了两个使用CopyOnWrite机制实现的并发容器,它们是CopyOnWriteArrayList和CopyOnWriteArraySet。

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，然后向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，因为在当前读的容器中不会添加任何元素。所以CopyOnWrite容器是一种读写分离的思想，读和写对应不同的容器。

四、BlockingQueue

这种并发容器，会自动实现阻塞式的生产者/消费者模式。使用队列解耦合，在实现异步事物的时候很有用。下面的例子，实现了阻塞队列：

LinkedBlockingQueue
static BlockingQueue<String> strs = new LinkedBlockingQueue<>(10);
strs.put("a" + i); //加入队列，如果满了，就会等待
strs.take(); //取出队列元素，如果空了，就会等待

在实例化时，可以指定具体的队列容量。在加入成员的时候，除了使用put方法还可以使用其他方法：

Str.add(“aaa”);
/* add如果在队列满了之后，再加入成员会抛出异常，而这种情况下，put方法会一直等待被消费掉。
*/
Str.offer(“aaa”);
/* offer添加成员的时候，会有boolean类型的返回值，如果添加成功，会返回true，如果添加失败，会返回false.除此之外，offer还可以按时段进行添加，例如：
*/
strs.offer("aaa", 1, TimeUnit.SECONDS);
/*
如果队列满了，等待1秒，再进行成员的添加，如果添加失败了，则返回false.
*/

五、ArrayBlockingQueue

static BlockingQueue<String> strs = new ArrayBlockingQueue<>(10);

对象的方法和上面的BlockingQueue是一样的，用法也是一样的。

二者的区别主要是：

LinkedBlockingQueue是一个单向链表实现的阻塞队列，在链表一头加入元素，如果队列满，就会阻塞，另一头取出元素，如果队列为空，就会阻塞。
LinkedBlockingQueue内部使用ReentrantLock实现插入锁(putLock)和取出锁(takeLock)。

相比于数组实现的ArrayBlockingQueue的有界情况，我们称之为有界队列，LinkedBlockingQueue可认为是无界队列。当然，也可以向上面那样指定队列容量，但是这个参数常常是省略的，多用于任务队列。

六、LinkedBlockingQueue实例

public class T05_LinkedBlockingQueue {

    private static BlockingQueue<String> strings = new LinkedBlockingQueue<String>();
    private static Random r = new Random();

    public static void main(String[] args) {
        new Thread(()->{
            for (int i = 0; i < 100; i++) {
                try {
                    strings.put("a" + i); //如果满了，就会等待
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(r.nextInt(10));
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }, "p1").start();

        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            new Thread(()->{
                for(;;){
                    try {
                        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "take -" + strings.take()); //如果空了，就会等待
                    } catch (Exception e) {
                        e.printStackTrace();
                    } 
                }
            },"c" + i).start();
        }
    }
}

LinkedBlockingQueue是使用链表是实现的阻塞式容器。

七、DelayQueue

DelayQueue也是一个BlockingQueue，其特化的参数是Delayed。 Delayed扩展了Comparable接口，比较的基准为延时的时间值，Delayed接口的实现类getDelay()的返回值应为固定值(final).DelayQueue内部是使用PriorityQueue实现的，即：

    DelayQueue = BlockingQueue + PriorityQueue + Delayed

可以说，DelayQueue是一个使用优先队列（PriorityQueue）实现的BlockingQueue，优先队列的比较基准值是时间。这是一个无界的BlockingQueue，用于放置实现了Delayed接口的对象，其中的对象只能在其到期时才能从队列中取走。这种队列是有序的，即队头对象的延迟到期时间最长。但是要注意的是，不能将null元素放置到这种队列中。 Delayed，一种混合风格的接口，用来标记那些应该在给定延迟时间之后执行的对象。此接口的实现类必须重写一个 compareTo() 方法，该方法提供与此接口的 getDelay()方法一致的排序。 DelayQueue存储的对象是实现了Delayed接口的对象，在这个对象中，需要重写compareTo()和getDelay()方法，例如：

static class MyTask implements Delayed {
        long runningTime;
        MyTask(long rt) {
        this.runningTime = rt;
}
@Override
public int compareTo(Delayed o) {
        if(this.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS) <      o.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS))
        return -1;
       else if(this.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS) > o.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS))
        return 1;
else 
        return 0;
}
@Override
public long getDelay(TimeUnit unit) {
        return unit.convert(runningTime -   System.currentTimeMillis(), TimeUnit.MILLISECONDS);
}
}

因此，当我们在main()函数中，向该队列加入元素后再取出元素的过程，就会存在延时，可以这样验证：

long now = System.currentTimeMillis();
MyTask t1 = new MyTask(now + 1000);
MyTask t2 = new MyTask(now + 2000);
MyTask t3 = new MyTask(now + 1500);
MyTask t4 = new MyTask(now + 2500);
MyTask t5 = new MyTask(now + 500);
tasks.put(t1);
tasks.put(t2);
tasks.put(t3);
tasks.put(t4);
tasks.put(t5);
System.out.println(tasks);
for(int i=0; i<5; i++) {
System.out.println(tasks.take());
}

注意：为了方便查看到效果，可以重写toString()函数，来保证打印出来的结果有意义：例如：

@Override
public String toString() {
return "" + runningTime;
}

DelayQueue可以用在诸如用监控线程来轮询是否有超时任务出现，来处理某些具有等待时延的情况，这样，可以避免由于数量巨大造成的轮询效率差的问题。例如：

关闭空闲连接：服务器中，有很多客户端的连接，空闲一段时间之后需要关闭他们。
缓存：缓存中的对象，超过了空闲时间，需要从缓存中移出。
任务超时处理：在网络协议滑动窗口请求应答式交互时，处理超时未响应的请求。

实例：

public class T07_DelayQueue {

    private static BlockingQueue<MyTask> tasks = new DelayQueue<>();
    private static Random r = new Random();

    static class MyTask implements Delayed{

        long runningTime;

        public MyTask(long rt) {
            this.runningTime = rt;
        }

        @Override
        public int compareTo(Delayed o) {
            if (this.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS) < o.getDelay(TimeUnit.MICROSECONDS)) {
                return -1;
            }else if (this.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS) > o.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS)) {
                return 1;
            }else {
                return 0;
            }
        }

        @Override
        public long getDelay(TimeUnit unit) {
            return unit.convert(runningTime - System.currentTimeMillis(), TimeUnit.MILLISECONDS);
        }

        @Override
        public String toString() {
            return "" + runningTime;
        }

        public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
            long now = System.currentTimeMillis();
            MyTask t1 = new MyTask(now + 1000);
            MyTask t2 = new MyTask(now + 2000);
            MyTask t3 = new MyTask(now + 1500);
            MyTask t4 = new MyTask(now + 2500);
            MyTask t5 = new MyTask(now + 500);

            tasks.put(t1);
            tasks.put(t2);
            tasks.put(t3);
            tasks.put(t4);
            tasks.put(t5);

            System.out.println(tasks);

            for (int i = 0; i < 5; i++) {
                System.out.println(tasks.take());
            }
        }
    }
}

八、LinkedTransferQueue

TransferQueue是一个继承了BlockingQueue的接口，并且增加若干新的方法。LinkedTransferQueue是TransferQueue接口的实现类，其定义为一个无界的队列，具有先进先出(FIFO)的特性。 TransferQueue接口含有下面几个重要方法：

transfer(E e) 若当前存在一个正在等待获取的消费者线程，即立刻移交之；否则，会插入当前元素e到队列尾部，并且等待进入阻塞状态，到有消费者线程取走该元素。
tryTransfer(E e) 若当前存在一个正在等待获取的消费者线程（使用take()或者poll()函数），使用该方法会即刻转移/传输对象元素e；若不存在，则返回false，并且不进入队列。这是一个不阻塞的操作。
tryTransfer(E e,long timeout,TimeUnit unit) 若当前存在一个正在等待获取的消费者线程，会立即传输给它;否则将插入元素e到队列尾部，并且等待被消费者线程获取消费掉；若在指定的时间内元素e无法被消费者线程获取，则返回false，同时该元素被移除。
hasWaitingConsumer() 判断是否存在消费者线程。
getWaitingConsumerCount() 获取所有等待获取元素的消费线程数量。
size() 因为队列的异步特性，检测当前队列的元素个数需要逐一迭代，无法保证原子性，可能会得到一个不太准确的结果，尤其是在遍历时有可能队列发生更改。

使用方法：

LinkedTransferQueue<String> strs = new LinkedTransferQueue<>();//实例化

如果当前没有消费者线程(存在take方法的线程):

strs.transfer("aaa");

该方法会一直阻塞在这里，知道有消费者线程存在。而如果使用传统的put()方法来加入元素的话，则不会发生阻塞现象。

strs.take()

同样，获取队列中元素的方法take()也是阻塞在这里等待获取新的元素的。

九、SynchronousQueue

SynchronousQueue也是一种BlockingQueue，是一种无缓冲的等待队列。所以，在某次添加元素后必须等待其他线程取走后才能继续添加；可以认为SynchronousQueue是一个缓存值为0的阻塞队列(也可以认为是1)，它的isEmpty()方法永远返回是true，remainingCapacity()方法永远返回是0. remove()和removeAll()方法永远返回是false，iterator()方法永远返回空，peek()方法永远返回null. 在使用put()方法时，会一直阻塞在这里，等待被消费:

BlockingQueue strs = new SynchronousQueue<>();//实例化
strs.put(“aaa”); //阻塞等待消费者消费
strs.add(“aaa”);//会产生异常，提示队列满了
strs.take();//该方法可以取出元素，同样是阻塞的，需要在线程中去实现他，作为消费者.

实例：

public class T09_Synchronized {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        BlockingQueue<String> strings = new SynchronousQueue<String>();

        new Thread(()->{
            try {
                System.out.println(strings.take());
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }).start();

        strings.put("aaa"); //阻塞等待消费者消费
        //strings.add("aaa");
        System.out.println(strings.size());
    }
}

参考资料

https://blog.csdn.net/qq_34707744/article/details/79746622
https://blog.csdn.net/wang7807564/article/details/80048576

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原始发表：2018-09-16，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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