Java 常见并发容器总结

Java 常见并发容器总结

JDK 提供的这些容器大部分在 java.util.concurrent 包中。

  • ConcurrentHashMap : 线程安全的 HashMap

  • CopyOnWriteArrayList : 线程安全的 List,在读多写少的场合性能非常好,远远好于 Vector

  • ConcurrentLinkedQueue : 高效的并发队列,使用链表实现。可以看做一个线程安全的 LinkedList,这是一个非阻塞队列。

  • BlockingQueue : 这是一个接口,JDK 内部通过链表、数组等方式实现了这个接口。表示阻塞队列,非常适合用于作为数据共享的通道。

  • ConcurrentSkipListMap : 跳表的实现。这是一个 Map,使用跳表的数据结构进行快速查找。

ConcurrentHashMap

我们知道 HashMap 不是线程安全的,在并发场景下如果要保证一种可行的方式是使用 Collections.synchronizedMap() 方法来包装我们的 HashMap。但这是通过使用一个全局的锁来同步不同线程间的并发访问,因此会带来不可忽视的性能问题。

所以就有了 HashMap 的线程安全版本—— ConcurrentHashMap 的诞生。

在 JDK1.7 的时候,ConcurrentHashMap 对整个桶数组进行了分割分段(Segment,分段锁),每一把锁只锁容器其中一部分数据(下面有示意图),多线程访问容器里不同数据段的数据,就不会存在锁竞争,提高并发访问率。

到了 JDK1.8 的时候,ConcurrentHashMap 已经摒弃了 Segment 的概念,而是直接用 Node 数组+链表+红黑树的数据结构来实现,并发控制使用 synchronized 和 CAS 来操作。(JDK1.6 以后 synchronized 锁做了很多优化) 整个看起来就像是优化过且线程安全的 HashMap,虽然在 JDK1.8 中还能看到 Segment 的数据结构,但是已经简化了属性,只是为了兼容旧版本。

关于 ConcurrentHashMap 的详细介绍,请看我写的这篇文章:ConcurrentHashMap 源码分析

CopyOnWriteArrayList

在 JDK1.5 之前,如果想要使用并发安全的 List 只能选择 Vector。而 Vector 是一种老旧的集合,已经被淘汰。Vector 对于增删改查等方法基本都加了 synchronized,这种方式虽然能够保证同步,但这相当于对整个 Vector 加上了一把大锁,使得每个方法执行的时候都要去获得锁,导致性能非常低下。

JDK1.5 引入了 Java.util.concurrent(JUC)包,其中提供了很多线程安全且并发性能良好的容器,其中唯一的线程安全 List 实现就是 CopyOnWriteArrayList

对于大部分业务场景来说,读取操作往往是远大于写入操作的。由于读取操作不会对原有数据进行修改,因此,对于每次读取都进行加锁其实是一种资源浪费。相比之下,我们应该允许多个线程同时访问 List 的内部数据,毕竟对于读取操作来说是安全的。

这种思路与 ReentrantReadWriteLock 读写锁的设计思想非常类似,即读读不互斥、读写互斥、写写互斥(只有读读不互斥)。CopyOnWriteArrayList 更进一步地实现了这一思想。为了将读操作性能发挥到极致,CopyOnWriteArrayList 中的读取操作是完全无需加锁的。更加厉害的是,写入操作也不会阻塞读取操作,只有写写才会互斥。这样一来,读操作的性能就可以大幅度提升。

CopyOnWriteArrayList 线程安全的核心在于其采用了 写时复制(Copy-On-Write) 的策略,从 CopyOnWriteArrayList 的名字就能看出了。

当需要修改( addsetremove 等操作) CopyOnWriteArrayList 的内容时,不会直接修改原数组,而是会先创建底层数组的副本,对副本数组进行修改,修改完之后再将修改后的数组赋值回去,这样就可以保证写操作不会影响读操作了。

关于 CopyOnWriteArrayList 的详细介绍,请看我写的这篇文章:CopyOnWriteArrayList 源码分析

ConcurrentLinkedQueue

Java 提供的线程安全的 Queue 可以分为阻塞队列非阻塞队列,其中阻塞队列的典型例子是 BlockingQueue,非阻塞队列的典型例子是 ConcurrentLinkedQueue,在实际应用中要根据实际需要选用阻塞队列或者非阻塞队列。 阻塞队列可以通过加锁来实现,非阻塞队列可以通过 CAS 操作实现。

从名字可以看出,ConcurrentLinkedQueue这个队列使用链表作为其数据结构.ConcurrentLinkedQueue 应该算是在高并发环境中性能最好的队列了。它之所有能有很好的性能,是因为其内部复杂的实现。

ConcurrentLinkedQueue 内部代码我们就不分析了,大家知道 ConcurrentLinkedQueue 主要使用 CAS 非阻塞算法来实现线程安全就好了。

ConcurrentLinkedQueue 适合在对性能要求相对较高,同时对队列的读写存在多个线程同时进行的场景,即如果对队列加锁的成本较高则适合使用无锁的 ConcurrentLinkedQueue 来替代。

BlockingQueue

BlockingQueue 简介

上面我们己经提到了 ConcurrentLinkedQueue 作为高性能的非阻塞队列。下面我们要讲到的是阻塞队列——BlockingQueue。阻塞队列(BlockingQueue)被广泛使用在“生产者-消费者”问题中,其原因是 BlockingQueue 提供了可阻塞的插入和移除的方法。当队列容器已满,生产者线程会被阻塞,直到队列未满;当队列容器为空时,消费者线程会被阻塞,直至队列非空时为止。

BlockingQueue 是一个接口,继承自 Queue,所以其实现类也可以作为 Queue 的实现来使用,而 Queue 又继承自 Collection 接口。下面是 BlockingQueue 的相关实现类:

BlockingQueue 的实现类

下面主要介绍一下 3 个常见的 BlockingQueue 的实现类:ArrayBlockingQueueLinkedBlockingQueuePriorityBlockingQueue

ArrayBlockingQueue

ArrayBlockingQueueBlockingQueue 接口的有界队列实现类,底层采用数组来实现。

 public class ArrayBlockingQueue<E>
 extends AbstractQueue<E>
 implements BlockingQueue<E>, Serializable{}

ArrayBlockingQueue 一旦创建,容量不能改变。其并发控制采用可重入锁 ReentrantLock ,不管是插入操作还是读取操作,都需要获取到锁才能进行操作。当队列容量满时,尝试将元素放入队列将导致操作阻塞;尝试从一个空队列中取一个元素也会同样阻塞。

ArrayBlockingQueue 默认情况下不能保证线程访问队列的公平性,所谓公平性是指严格按照线程等待的绝对时间顺序,即最先等待的线程能够最先访问到 ArrayBlockingQueue。而非公平性则是指访问 ArrayBlockingQueue 的顺序不是遵守严格的时间顺序,有可能存在,当 ArrayBlockingQueue 可以被访问时,长时间阻塞的线程依然无法访问到 ArrayBlockingQueue。如果保证公平性,通常会降低吞吐量。如果需要获得公平性的 ArrayBlockingQueue,可采用如下代码:

 private static ArrayBlockingQueue<Integer> blockingQueue = new ArrayBlockingQueue<Integer>(10,true);

LinkedBlockingQueue

LinkedBlockingQueue 底层基于单向链表实现的阻塞队列,可以当做无界队列也可以当做有界队列来使用,同样满足 FIFO 的特性,与 ArrayBlockingQueue 相比起来具有更高的吞吐量,为了防止 LinkedBlockingQueue 容量迅速增,损耗大量内存。通常在创建 LinkedBlockingQueue 对象时,会指定其大小,如果未指定,容量等于 Integer.MAX_VALUE

相关构造方法:

     /**
      *某种意义上的无界队列
      * Creates a {@code LinkedBlockingQueue} with a capacity of
      * {@link Integer#MAX_VALUE}.
      */
     public LinkedBlockingQueue() {
         this(Integer.MAX_VALUE);
    }
 
     /**
      *有界队列
      * Creates a {@code LinkedBlockingQueue} with the given (fixed) capacity.
      *
      * @param capacity the capacity of this queue
      * @throws IllegalArgumentException if {@code capacity} is not greater
      *         than zero
      */
     public LinkedBlockingQueue(int capacity) {
         if (capacity <= 0) throw new IllegalArgumentException();
         this.capacity = capacity;
         last = head = new Node<E>(null);
    }

PriorityBlockingQueue

PriorityBlockingQueue 是一个支持优先级的无界阻塞队列。默认情况下元素采用自然顺序进行排序,也可以通过自定义类实现 compareTo() 方法来指定元素排序规则,或者初始化时通过构造器参数 Comparator 来指定排序规则。

PriorityBlockingQueue 并发控制采用的是可重入锁 ReentrantLock,队列为无界队列(ArrayBlockingQueue 是有界队列,LinkedBlockingQueue 也可以通过在构造函数中传入 capacity 指定队列最大的容量,但是 PriorityBlockingQueue 只能指定初始的队列大小,后面插入元素的时候,如果空间不够的话会自动扩容)。

简单地说,它就是 PriorityQueue 的线程安全版本。不可以插入 null 值,同时,插入队列的对象必须是可比较大小的(comparable),否则报 ClassCastException 异常。它的插入操作 put 方法不会 block,因为它是无界队列(take 方法在队列为空的时候会阻塞)。

推荐文章: 《解读 Java 并发队列 BlockingQueue》

ConcurrentSkipListMap

下面这部分内容参考了极客时间专栏《数据结构与算法之美》以及《实战 Java 高并发程序设计》。

为了引出 ConcurrentSkipListMap,先带着大家简单理解一下跳表。

对于一个单链表,即使链表是有序的,如果我们想要在其中查找某个数据,也只能从头到尾遍历链表,这样效率自然就会很低,跳表就不一样了。跳表是一种可以用来快速查找的数据结构,有点类似于平衡树。它们都可以对元素进行快速的查找。但一个重要的区别是:对平衡树的插入和删除往往很可能导致平衡树进行一次全局的调整。而对跳表的插入和删除只需要对整个数据结构的局部进行操作即可。这样带来的好处是:在高并发的情况下,你会需要一个全局锁来保证整个平衡树的线程安全。而对于跳表,你只需要部分锁即可。这样,在高并发环境下,你就可以拥有更好的性能。而就查询的性能而言,跳表的时间复杂度也是 O(logn) 所以在并发数据结构中,JDK 使用跳表来实现一个 Map。

跳表的本质是同时维护了多个链表,并且链表是分层的,

2级索引跳表

最低层的链表维护了跳表内所有的元素,每上面一层链表都是下面一层的子集。

跳表内的所有链表的元素都是排序的。查找时,可以从顶级链表开始找。一旦发现被查找的元素大于当前链表中的取值,就会转入下一层链表继续找。这也就是说在查找过程中,搜索是跳跃式的。如上图所示,在跳表中查找元素 18。

在跳表中查找元素18

查找 18 的时候原来需要遍历 18 次,现在只需要 7 次即可。针对链表长度比较大的时候,构建索引查找效率的提升就会非常明显。

从上面很容易看出,跳表是一种利用空间换时间的算法。

使用跳表实现 Map 和使用哈希算法实现 Map 的另外一个不同之处是:哈希并不会保存元素的顺序,而跳表内所有的元素都是排序的。因此在对跳表进行遍历时,你会得到一个有序的结果。所以,如果你的应用需要有序性,那么跳表就是你不二的选择。JDK 中实现这一数据结构的类是 ConcurrentSkipListMap

参考

THE END
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