JDK的并发容器及使用场景

川长思鸟来 2023-07-11 08:49 56阅读 0赞

最近在研究JUC，看到了很多的并发容器。它们的特性和使用场景是不一样的。在这里，总结一下  
1 .HashTable  
2 .ConcurrentHashMap  
3 .ConcurrentSkipListMap  
4 .CopyOnWriteArrayList  
5 .Vector  
6 .ConcurrentLinkedQueue  
7 .ConcurrectSkipListSet  
下面我们挨个介绍  
**HashTable**：对外暴露的所有方法，几乎都被synchronized修饰。synchronized是串行访问的，所以可想而知，HashTable的性能非常低  
但是它串行的访问的方式非常适合于**数据强一致性**的场景，比如金融行业就需要强一致性  
**ConcurrentHashMap**：jdk1.5提供，jdk1.8以前使用Segment分段锁实现并发访问，jdk1.8及以后，jdk使用锁升级的方式对synchronized关键字进行了优化，所以jdk1.8的HashMap重新启用synchronized搭配CAS方式重构了ConcurrentHashMap，进一步提升了性能。ConcurrentHashMap在put操作的时候加锁，但是在get以及size操作时，没有加锁。所以get操作很可能无法读到刚刚写入的的数据。另外一个ConcurrentHashMap底层采用数组加链表的方式存储元素，当链表的元素个数超过8个时，链表会转换为红黑树。并发情况下，红黑树的插入和删除操作会涉及到一个平衡的问题，涉及到节点很多，对所资源的竞争会非常大。所以，ConcurrentHashMap适用于**数据量不是很大，同时对数据的一致性要求不高**的场合  
ConcurrentSkipListMap：jdk1.6引入。用来替代单线程的TreeMap。ConcurrentSkipListMap内部采用跳跃表的数据结构。在处理数据时，锁住的节点不多，非常适合于处理**大数据量且存在大量增删改查的场景**（千万级别的数据）  
单线程情况下，TreeMap的性能比ConcurrentSkipListMap的性能一点也不差，所以我们在单线程情况下首选TreeMap

以上都是key-value的容器，下面我们说一下单值存储的容器  
**Vector**。Vector在jdk1.0就提供了。所有对外的方法都使用synchronized关键字修饰，性能极差。同样适用于**数据要求强一致性**的场景  
**CopyOnWriteArryList**：底层的实现机制是这样的：  
当需要写数据时，将底层的数组复制一个副本。然后对副本进行写入操作，最后再将原数组的引用指向该副本。数组使用volatile关键字修饰，保证了读操作的可见性。数组的复制操作是非常耗费性能的。所以，CopyOnWriteArrayList适合于**读远大于写的场景**，比如：**电商中的黑名单**  
**ConcurrentLinkedQueue**。传统的、无阻塞、FIFO队列。该队列基于链表实现，写数据时，通过cas操作，新增和删除操作非常快。所以适合于**写多读少的场合**，比如：**抢购场景**。。但是该队列是无界的，使用时要注意内存溢出的情况  
**ConcurrentSkipListSet**：**有序集合**。由名字也可以看出，它的底层数据结构和ConcurrentSkipListMap一样也是基于跳跃表设计。事实上，它的底层确实是由ConcurrentSkipListMap实现的，只不过只用到了key。它对应的单线程数据结构是TreeSet。平时没有用过这个数据结构。不过，既然是由ConcurrentSkipListMap实现的，**应该也是适用于大数据量的写多读少**的场合