乐趣区

关于java:多线程高并发学习之并发容器

jiezi

多线程高并发学习之并发容器

HashMap 相干的同步容器

  • 前世今生介绍：HashMap 是从 HashTable 演变过去的，HashTable 设计之初的志愿是容器的的所有办法必须都得是同步的，所以 HashTable 的所有办法都是加了 synchronized 关键字来保障同步，这显然是不太正当的，因为大多数状况下，都是只有一个线程来操作容器，所以又在 HashTable 之后推出了 HashMap

    • HashTable——> 全锁操作
    • HashMap——> 无锁操作
    • ConcurrentHashMap——> 新的同步容器（CAS）
    • HashMap 也应该有同步办法，所以又出了一个 Collections 这么一个工具类，他能够把 HashMap 变成一个同步容器，如下图，还能够将许多容器都变为同步容器
    • Collections.synchronizedMap()给出的同步容器 HashMap 和HashTable有什么区别呢，区别其实很小，就是 HashTable 用的是办法锁，而Collections.synchronizedMap() 用的是同步代码块 ，都是用的synchronized，只不过 相比于 HashTable 锁的力度要小一些，效率略高一丢丢 ，ConcurrentHashMap 采纳的是 CAS 无锁操作，在 put 的过程中如果没有发生冲突，则采纳 CAS 操作进行无锁化更新 ， 只有产生了哈希抵触的时候才锁住在链表上增加新 Node 或者更新 Node 的操作

  • 读写效率：

    • HashTable 写入效率高，实测 100W 数据写入用时 700 毫秒左右，读效率低，100W 数据读取用时 37 秒左右
    • Collections.synchronizedMap()写入效率高，实测 100W 数据写入用时 600 毫秒左右，读效率低，100W 数据读取用时 38 秒左右
    • ConcurrentHashMap 写入效率低，实测 100W 数据写入用时 1.8 秒左右，读效率超高，100W 数据读取用时 1.7 秒左右
    • 总结：理论用哪一个须要看我的项目的应用场景，到底是读操作多，还是写操作多，而后依据理论压测数据来决定到底是用哪个同步容器

List、Vector、Queue

  • List 同步须要加锁，或者上图所示，应用 collectios 的 synchronizedXXX 的办法，获取同步的 List，原理也是 synchronized 代码块
  • Vector 是同步容器，是在办法上加了 synchronized 关键字，为办法锁，相比 synchronizedList 锁的力度要大一些，所以效率偏慢一丢丢
  • Queue 队列，实现类中有多个同步队列，都能够实现同步，甚至还有的实现了生产者消费者模型，所以大并发下单个元素的操作，尽量能够多思考 Queue，少思考 List

常常在多线程下应用的容器

Map

  • ConcurrentHashMap，基于 CAS 实现，不多解释

  • ConcurrentSkipListMap，基于跳表实现

    • 可能是因为，思考到利用 CAS 实现了一个 ConcurrentHashMap，也应该须要用 CAS 实现一个”ConcurrentTreeMap“（此处多逼逼一句，TreeMap 基于红黑树实现），但可怜的是，应用 CAS 实现”ConcurrentTreeMap“太难了，难度超高，超简单，所以退一步，应用跳表实现了一个 ConcurrentSkipListMap
  • HashTable
  • Collections.synchronizedMap()

List

  • CopyOnWriteArrayList，写时复制，顾名思义，在写入数据的时候，将 array 数组 copy 一次，如下图

    • 有点相似 Lock 里的 ReadWriteLock，读不加锁，写入加锁

  • Collections.synchronizedList()

    • 和上边提到的 Collections.synchronizedMap()一个样子，都是同步代码块

Queue

  • ConcurrentLinkedQueue

    • 办法介绍：

      • add：增加元素，加不进去，满了，跑异样
      • offer：增加元素，增加胜利返回 true，满了增加不进去了，返回 false
      • peek：获取元素，然而获取后不删除元素
      • poll：获取元素并且删除元素

BlockingQueue：天生的生产者消费者模型

LinkedBlockingQueue 无界队列

  • 介绍：基于链表实现的无界队列，能够始终增加，直到内存溢出

  • 办法介绍：除了上边的 add、offer、peek、poll 办法外

    • put：增加元素，如果增加满了，就阻塞住，期待能够持续增加元素
    • take：获取元素，如果没有能够获取的元素，就阻塞住，期待能够持续往外取元素

ArrayBlockingQueue 有界队列

  • 与 LinkedBlockingQueue 雷同，只不过是指定大小的，有界的

PriorityQueue

  • 介绍：能够依据增加进来的对象进行比拟排序，而后安程序取出

    • 例如：顺次增加“a”、“z”、“f”、“c”，而后循环调用 poll，顺次取出，程序是排好序的

DelayQueue 工夫排序队列

  • 介绍：依据工夫排序，要进入队列的对象必须实现 Delayed 接口，重写 getDelay（获取等待时间）办法以及 compareTo（比拟工夫）办法

SynchronusQueue

  • 介绍：容量为 0 的队列，其实，这货色不是用来装货色的，是用来让一个线程给另外一个线程下达任务的，一个线程往里放数据，期待另一个线程来取数据
  • 容量为 0，所以调用 add 办法往里面增加数据是会报错，正确的应用办法是一个线程调用 put 办法往里放数据，另一个线程调用 take 办法，取数据

TransferQueue

  • 介绍：具备独有的 transfer 办法，调用该办法写入数据，在被其余线程取走数据前始终阻塞的等着，晓得有人将数据取走

  • 办法：

    • transfer 办法，写入数据，并且阻塞住，期待数据被取走后继续执行
说了这么多，那么，你学废了吗？
不点个赞再走嘛

退出移动版