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Java并发44:并发集合系列-基于写时复制的CopyOnWriteArrayList和CopyOnWriteArraySet

2021-10-19 18:03:14  阅读:128  来源: 互联网

标签:容器 CopyOnWriteMap Java CopyOnWrite Map 44 并发 添加 public


Copy-On-Write简称COW,是一种用于程序设计中的优化策略。

COW的基本思路是,从一开始大家都在共享同一个内容,当某个人想要修改这个内容的时候,才会真正把内容Copy出去形成一个新的内容然后再改,这是一种延时懒惰策略。

从JDK1.5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。

CopyOnWrite容器非常有用,可以在非常多的并发场景中使用到。

1.什么是CopyOnWrite容器

CopyOnWrite容器即写时复制的容器。

通俗的理解是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,因为当前容器不会添加任何元素。

所以CopyOnWrite容器也是一种读写分离的思想,读和写不同的容器。

2.CopyOnWriteArrayList的实现原理

在使用CopyOnWriteArrayList之前,我们先阅读其源码了解下它是如何实现的。

以下代码是向CopyOnWriteArrayList里添加元素,可以发现在添加的时候是需要加锁的,否则多线程写的时候会Copy出N个副本出来。

public boolean add(T e) {
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    lock.lock();
    try {
        Object[] elements = getArray();
        int len = elements.length;
        // 复制出新数组
        Object[] newElements = Arrays.copyOf(elements, len + 1);
        // 把新元素添加到新数组里
        newElements[len] = e;
        // 把原数组引用指向新数组
        setArray(newElements);
        return true;
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}

final void setArray(Object[] a) {
    array = a;
}

 读的时候不需要加锁,如果读的时候有多个线程正在向ArrayList添加数据,读还是会读到旧的数据,因为写的时候不会锁住旧的ArrayList。

public E get(int index) {
    return get(getArray(), index);
}

JDK中并没有提供CopyOnWriteMap,我们可以参考CopyOnWriteArrayList来实现一个,基本代码如下:

import java.util.Collection;
import java.util.Map;
import java.util.Set;

public class CopyOnWriteMap<K, V> implements Map<K, V>, Cloneable {
    private volatile Map<K, V> internalMap;

    public CopyOnWriteMap() {
        internalMap = new HashMap<K, V>();
    }

    public V put(K key, V value) {

        synchronized (this) {
            Map<K, V> newMap = new HashMap<K, V>(internalMap);
            V val = newMap.put(key, value);
            internalMap = newMap;
            return val;
        }
    }

    public V get(Object key) {
        return internalMap.get(key);
    }

    public void putAll(Map<? extends K, ? extends V> newData) {
        synchronized (this) {
            Map<K, V> newMap = new HashMap<K, V>(internalMap);
            newMap.putAll(newData);
            internalMap = newMap;
        }
    }
}

实现很简单,只要了解了CopyOnWrite机制,我们可以实现各种CopyOnWrite容器,并且在不同的应用场景中使用。

3.CopyOnWrite的应用场景

CopyOnWrite并发容器用于读多写少的并发场景,比如白名单,黑名单,商品类目的访问和更新场景。

假如:

  • 我们有一个搜索网站,用户在这个网站的搜索框中,输入关键字搜索内容,但是某些关键字不允许被搜索。
  • 这些不能被搜索的关键字会被放在一个黑名单当中,黑名单每天晚上更新一次。
  • 当用户搜索时,会检查当前关键字在不在黑名单当中,如果在,则提示不能搜索。

实现代码如下:

package com.ifeve.book;

import java.util.Map;

import com.ifeve.book.forkjoin.CopyOnWriteMap;

/**
 * 黑名单服务
 *
 * @author fangtengfei
 *
 */
public class BlackListServiceImpl {

    private static CopyOnWriteMap<String, Boolean> blackListMap = new CopyOnWriteMap<String, Boolean>(1000);

    public static boolean isBlackList(String id) {
        return blackListMap.get(id) == null ? false : true;
    }

    public static void addBlackList(String id) {
        blackListMap.put(id, Boolean.TRUE);
    }

    /**
     * 批量添加黑名单
     *
     * @param ids
     */
    public static void addBlackList(Map<String,Boolean> ids) {
        blackListMap.putAll(ids);
    }
}

代码很简单,但是使用CopyOnWriteMap需要注意两件事情:

  1. 减少扩容开销。根据实际需要,初始化CopyOnWriteMap的大小,避免写时CopyOnWriteMap扩容的开销。

  2. 使用批量添加。因为每次添加,容器每次都会进行复制,所以减少添加次数,可以减少容器的复制次数。如使用上面代码里的addBlackList方法。

4.CopyOnWrite的缺点

CopyOnWrite容器有很多优点,但是同时也存在两个问题,即内存占用问题和数据一致性问题。所以在开发的时候需要注意一下。

内存占用问题

因为CopyOnWrite的写时复制机制,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,旧的对象和新写入的对象(注意:在复制的时候只是复制容器里的引用,只是在写的时候会创建新对象添加到新容器里,而旧容器的对象还在使用,所以有两份对象内存)。

如果这些对象占用的内存比较大,比如说200M左右,那么再写入100M数据进去,内存就会占用300M,那么这个时候很有可能造成频繁的Yong GC和Full GC。

之前我们系统中使用了一个服务由于每晚使用CopyOnWrite机制更新大对象,造成了每晚15秒的**Full GC,应用响应时间也随之变长。

针对内存占用问题,可以通过压缩容器中的元素的方法来减少大对象的内存消耗,比如,如果元素全是10进制的数字,可以考虑把它压缩成36进制或64进制。

或者不使用CopyOnWrite容器,而使用其他的并发容器,如ConcurrentHashMap。

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的数据,马上能读到,请不要使用CopyOnWrite容器。

标签:容器,CopyOnWriteMap,Java,CopyOnWrite,Map,44,并发,添加,public
来源: https://www.cnblogs.com/yaochunhui/p/15425848.html

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