关于java:Java并发容器篇

作者：汤圆

集体博客：javalover.cc

断断续续一个多月，也写了十几篇原创文章，感觉真的很不一样；

不能说技术有很大的提高，然而想法的确跟以前有所不同；

还没开始的时候，想着要学的货色太多，总感觉无从下手；

然而当你真正下定决心去做了几天后，就会发现原来路真的是一步步走进去的;

如果总是原地踏步东张西望，对本人不会有帮忙；

好了，上面开始明天的话题，并发容器篇

后面咱们介绍了同步容器，它的很大一个毛病就是在高并发下的环境下，性能差；

针对这个，于是就有了专门为高并发设计的并发容器类；

因为并发容器类都位于 java.util.concurrent 下，所以咱们也习惯把并发容器简称为 JUC 容器;

绝对应的还有 JUC 原子类、JUC 锁、JUC 工具类等等（这些前面再介绍）

明天就让咱们简略来理解下 JUC 中并发容器的相干知识点

文章如果有问题，欢送大家批评指正，在此谢过啦

什么是并发容器
为什么会有并发容器
并发容器、同步容器、一般容器的区别

并发容器是针对高并发专门设计的一些类，用来代替性能较低的同步容器

常见的并发容器类如下所示：

这节咱们次要以第一个 ConcurrentHashMap 为例子来介绍并发容器

其余的当前有空会独自开篇剖析

其实跟同步容器的呈现的情理是一样的：

同步容器是为了让咱们在编写多线程代码时，不必本人手动去同步加锁，为咱们解放了双手，去做更多有意义的事件（有意义？双手？）；

而并发容器则又是为了进步同步容器的性能，相当于同步容器的升级版；

这也是为什么 Java 始终在被人唱衰，却又始终没有消退的起因（大佬们也很焦虑啊！！！）;

不过话说回来，大佬们焦虑地有点过头了；不敢想 Java 当初都升到 16 级了，而咱们始终还在 8 级彷徨。

这里的一般容器，指的是没有同步和并发的容器类，比方 HashMap

三个比照着来介绍，这样会更加清晰一点

上面咱们别离以 HashMap, HashTable, ConcurrentHashMap 为例来介绍

上面咱们来剖析下他们三个之间的性能区别：

注：这里一般容器用的是单线程来测试的，因为多线程不平安，所以咱们就不思考了

有的敌人可能会说，你这不偏心啊，可是没方法呀，谁让她多线程不平安呢。

如果非要让我在平安和性能之间选一个的话，那我选 ConcurrentHashMap（我都要）

他们三个之间的关系, 如下图

（红色示意堵的厉害，橙色示意堵的个别，绿色示意畅通）

能够看到：

在 单线程 中操作 一般容器 时，代码都是串行执行的，同一时刻只能 put 或 get 一个数据 到容器中
在 多线程 中操作 同步容器 时，能够多个线程排队去执行，同一时刻也是只能 put 或 get 一个数据 到同步容器中
在 多线程 中操作 并发容器 时，能够多个线程同时去执行，也就是说同一时刻能够有多个线程去 put 或 get 多个数据 到并发容器中(可同时读读，可同时读写，可同时写写 - 有可能会阻塞，这里是以 ConcurrentHashMap 为参考)

上面咱们用代码来复现下下面图中所示的成果（慢 - 中 - 快）

HashMap 测试方法

public static void hashMapTest(){Map<String, String> map = new HashMap<>();
  long start = System.nanoTime();
    // 创立 10 万条数据 单线程
  for (int i = 0; i < 100_000; i++) {
        // 用 UUID 作为 key, 保障 key 的惟一
    map.put(UUID.randomUUID().toString(), String.valueOf(i));
    map.get(UUID.randomUUID().toString());
  }
  long end = System.nanoTime();
  System.out.println("hashMap 耗时：");
  System.out.println(end - start);
}

HashTable 测试方法

public static void hashTableTest(){Map<String, String> map = new Hashtable<>();
  long start = System.nanoTime();
    // 创立 10 个线程 - 多线程
  for (int i = 0; i < 10; i++) {new Thread(()->{
      // 每个线程创立 1 万条数据
      for (int j = 0; j < 10000; j++) {
        // UUID 保障 key 的唯一性
        map.put(UUID.randomUUID().toString(), String.valueOf(j));
        map.get(UUID.randomUUID().toString());
      }
    }).start();}
    // 这里是为了期待下面的线程执行完结，之所以判断 >2，是因为在 IDEA 中除了 main thread，还有一个 monitor thread
  while (Thread.activeCount()>2){Thread.yield();
  }
  long end = System.nanoTime();
  System.out.println("hashTable 耗时：");
  System.out.println(end - start);
}

concurrentHashMap 测试方法

public static void concurrentHashMapTest(){Map<String, String> map = new ConcurrentHashMap<>();
  long start = System.nanoTime();
  // 创立 10 个线程 - 多线程
  for (int i = 0; i < 10; i++) {new Thread(()->{
      // 每个线程创立 1 万条数据
      for (int j = 0; j < 10000; j++) {
        // UUID 作为 key，保障唯一性
        map.put(UUID.randomUUID().toString(), String.valueOf(j));
        map.get(UUID.randomUUID().toString());
      }
    }).start();}
    // 这里是为了期待下面的线程执行完结，之所以判断 >2，是因为在 IDEA 中除了 main thread，还有一个 monitor thread
  while (Thread.activeCount()>2){Thread.yield();
  }
  long end = System.nanoTime();
  System.out.println("concurrentHashMap 耗时：");
  System.out.println(end - start);
}

main 办法别离执行下面的三个测试

public static void main(String[] args) {hashMapTest();
  hashTableTest();
  while (Thread.activeCount()>2){Thread.yield();
  }
  concurrentHashMapTest();}

运行能够看到，如下后果（运行屡次，数值可能会变好，然而法则基本一致）

hashMap 耗时：754699874 (慢)
hashTable 耗时：609160132（中）concurrentHashMap 耗时：261617133(快)

论断就是，失常状况下的速度：一般容器 < 同步容器 < 并发容器

然而也不那么相对，因为这里插入的 key 都是惟一的，所以看起来失常一点

那如果咱们不失常一点呢？比方极其到 BT 的那种

上面咱们就不停地插入同一条数据，下面的所有 put/get 都改为上面的代码：

map.put("a", "a");
map.get("a");

运行后，你会发现，又是另外一个论断（大家感兴趣的能够敲进去试试）

不过论断不论断的，意义不是很大；

一般容器没锁

同步容器中锁的都是办法级别，也就是说锁的是整个容器，咱们先来看下 HashTable 的锁

public synchronized V put(K key, V value) {}
public synchronized V remove(Object key) {}

能够看到：因为锁是内置锁，锁住的是 整个容器

所以咱们在put 的时候，其余线程都不能 put/get

而咱们在get 的时候，其余线程也都不能 put/get

所以 同步容器 的效率会比拟低

并发容器，咱们以 1.7 的 ConcurrentHashMap 为例来说下（之所以选 1.7，是因为它外面波及的内容都是后面章节介绍过的）

它的锁粒度很小，它不会给整个容器上锁，而是 分段上锁；

分段的根据就是 key.hash，依据不同的 hash 值映射到不同的段（默认 16 个段），而后插入数据时，依据这个 hash 值去给对应的段上锁，此时其余段还是能够被其余线程读写的；

所以这就是文章结尾所说的，为啥 ConcurrentHashMap 会反对多个线程同时写（因为只有插入的 key 的 hashCode 不会映射到同一个段里，那就不会抵触，此时就能够同时写）

读因为没有上锁，所以当然也反对同时读

如果读操作没有锁，那么它怎么保证数据的一致性呢？

答案就是以前介绍过的 volatile（保障可见性、禁止重排序），它润饰在节点 Node 和值 val 上，保障了你 get 的值永远是最新的

上面是 ConcurrentHashMap 局部源码，能够看到 val 和 net 节点都是 volatile 类型

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
  final int hash;
  final K key;
  volatile V val;
  volatile Node<K,V> next;
}

总结下来就是：并发容器 ConcurrentHashMap 中，多个线程可同时读，多个线程可同时写，多个线程同时读和写

什么是并发容器：并发容器是针对高并发专门设计的一些类，用来代替性能较低的同步容器
为什么会有并发容器：为了进步同步容器的性能
并发容器、同步容器、一般容器的区别：
- 性能：高 – 中 – 低
- 锁：粒度小 – 粒度大 – 无
- 场景：高并发 – 中并发 – 单线程

参考内容：

《Java 并发编程实战》
《实战 Java 高并发》
《深刻了解 Java 虚拟机》

我这里介绍的都是比拟浅的货色，其实并发容器的常识深刻起来有很多；

然而因为这节是并发系列的比拟靠前的，还有很多货色没波及到，所以就剖析地比拟浅；

等到并发系列的内容都波及地差不多了，再回过头来深入分析。

写在最初：

愿你的意中人亦是中意你之人。

关于java:Java并发容器篇

前言

简介

目录

注释

1. 什么是并发容器

2. 为什么会有并发容器

3. 并发容器、同步容器、一般容器的区别

性能剖析

锁剖析

总结

后记