java的COW(Copy-On-Write)适合读多写少场景

最新推荐文章于 2024-11-28 14:58:24 发布
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本文深入探讨了Copy-On-Write（写时复制）并发容器的工作原理，解释了其如何在读操作时不加锁直接读取，而在写操作时通过创建新容器来避免数据竞争，特别适合于读多写少的场景。

并发容器Copy-On-Write，写时复制的容器

  • 读不加锁直接读
  • 写时加锁，把旧容器内容，放到新容器，把元素加到新容器上，再修改引用
Object[] newElements = Arrays.copyOf(elements, len + 1);
setArray(newElements);

读多写少时使用

解释什么是Copy-on-Write(COW) ？
weixin_39291964的博客
07-09 461
Copy-on-Write（COW）是一种延迟复制的优化策略，多个调用者共享资源直到修改时才复制专用副本。其核心原理包括共享初始资源、写时触发复制和透明性操作，广泛应用于操作系统进程管理（如Linux的fork()）、文件系统快照（如ZFS）、并发编程（如Java的CopyOnWriteArrayList）以及数据库版本控制。COW的优势在于提高资源效率和无锁读操作，但存在写操作延迟高和内存占用增加的局限。典型实现包括Linux内存页复制和Java并发容器，适用于读多写少场景，体现了"按需操作&q
写时复制(Copy-On-Write)思想在Java中的应用
Hopefully Sky的博客
05-20 2328
前言 写时复制（Copy-on-write，简称COW）是一种计算机程序设计领域的优化策略。其核心思想是，如果有多个调用者同时请求相同资源（如内存或磁盘上的数据存储），他们会共同获取相同的指针指向相同的资源，直到某个调用者试图修改资源的内容时，系统才会真正复制一份专用副本（private copy）给该调用者，而其他调用者所见到的最初的资源仍然保持不变。这个过程对其他的调用者是透明的（transparently）。此作法的主要优点是如果调用者没有修改该资源，就不会有副本（private copy）被建立，因
Java 读写锁 原来这么简单
后端领域、分布式、高并发、微服务、性能优化文章分享
01-29 663
Java ReentranReadWriteLock前言一、技术介绍1.ReentranReadWriteLock是什么？二、源码分析1.ReadLock2.公平锁三、单元测试总结作者寄语 提示：下方有源代码地址，请自行拿取 前言 在实际项目中，比如我们有一个共享资源文件，我们程序会会同时并发的去读、写这个共享资源文件，那怎么能保证在高并发场景下安全、高效读写呢？OK，看了下文便知 提示：以下是本篇文章正文内容，案例仅供参考 一、技术介绍 1.ReentranReadWriteLock是什么？ Rea
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04-12 344
1）独占锁(强一致) 2）读写锁(强一致，高并发读，偶尔写会写饥饿) 3）StampLock(乐观读) 4）读写分离，写时复制(弱一致，可能读的时候其他线程正在写)
JAVA COW(写时复制)容器介绍
HIP的博客
04-07 2783
1.什么是COW？Copy-On-Write简称COW。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...
Java集合---ConcurrentHashMap原理分析-----在读多写少的环境下使用
小tu豆的博客
07-05 1253
1、为什么引出ConcurrentHashMap? 1.1、 因为在多线程环境下，使用HashMap进行put操作会引起死循环，导致CPU利用率接近100%,所以在并发情况下 不能使用HashMap。 1.2、 为保证线程安全那为什么不使用HashTable容器？ HashTable容器使用synchronized来保证线程安全，但是在线...
Java 入门指南：并发设计模式 —— Copy-on-Write 模式
热带鱼的技术博客
09-27 1315
CopyOnWrite（写时复制，简称COW）是一种在计算机领域中广泛应用的优化策略，主要用于提高内存和存储的使用效率，同时确保数据的一致性和线程安全。 CopyOnWrite 的核心思想是，在多个调用者（如线程或进程）共享相同资源（如内存或磁盘上的数据存储）时，他们最初会共同获取相同的指针或引用指向该资源。当某个调用者尝试修改资源时，系统会为其创建一个资源的副本，并将修改操作应用到这个副本上，而其他调用者则继续访问原始资源，从而避免了因修改操作而对其他调用者造成影响。
Copy-on-write, 写时复制
04-11
**写时复制（Copy-on-Write，COW）技术详解** 在计算机编程和操作系统领域，Copy-on-Write（COW）是一种优化策略，主要用于内存管理、文件系统以及多线程环境中的数据共享。该机制的核心思想是：当多个进程或线程...
Copy-on-Write是什么
weixin_37782784的博客
11-28 1099
是一种优化技术，主要用于减少不必要的对象复制和内存占用。在这种技术中，当多个线程访问一个共享对象时，只有在写操作发生时才会进行实际的复制，而在读取时，所有线程都共享同一份数据。这种方式通常用于优化性能，特别是在处理大量的读取操作而写操作较少的场景中。
在读多写少场景下，使用java.util.Stack实现一个Queue类
flyersboy的博客
05-26 299
如题，在读多写少场景下，使用java.util.Stack实现一个Queue类。提示: Stack类有方法 size() push(Object o), pop(); 这是我在美团一面遇到的一个题目。没有固定这个场景的话，入队列的时间复杂度为O(1)，而出队列的时间复杂度为O(n)。 那么在此场景下，读多和写少分别意味着什么呢？ 读多：意味着出队列的次数多，出队列的方法的时间复杂度要低； 写少：意味着入队列的次数少，入队列的方法的时间复杂度没有要求，但越低越好 一、使用栈来实现队列（普通场景） .
CopyOnWriteArrayList(少写多读)
weixin_30627341的博客
05-23 878
只在写入的时候加了锁 复制了一个数组过来 不会影响读取，而且给array加了volatitle关键字，一旦改变立刻可以看到 转载于:https://www.cnblogs.com/yanLog/p/9077520.html...
ReadWriteLock：读多写少场景利器
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11-10 719
ReadWriteLock：读多写少场景利器什么是读写锁快速实现一个缓存缓存按需加载的实现读写锁的升级与降级 什么是读写锁 读写锁，并不是 Java 语言特有的，而是一个广为使用的通用技术，所有的读写锁都遵守以 下三条基本原则： 允许多个线程同时读共享变量； 只允许一个线程写共享变量； 如果一个写线程正在执行写操作，此时禁止读线程读共享变量。 读写锁与互斥锁的一个重要区别就是读写锁允许多个线程同时读共享变量，而互斥锁是不允 许的，这是读写锁在读多写少场景下性能优于互斥锁的关键。但读写锁的写操作是互斥的，
【Java面试高频-集合】- 读写的场景设计集合是怎么样？对于读多写少要如何设计的呢？对于读少写多又该如何设计呢？
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Java集合-读写的场景 1 读多写少的场景 **CopyOnWrite的思想。**读数据不加锁，写数据的时候利用拷贝的副本来执行。 ReadWriteLock的思想也可以。 那么 写线程现在把副本数组给修改完了，现在怎么才能让读线程感知到这个变化呢？ 配合volatile关键字的使用，核心就是让一个变量被写线程给修改之后，立马让其他线程可以读到这个变量引用的最近的值。 所以一旦线程搞定了副本数组的修改之后，那么就可以用volatile写的方式，把这个副本数组赋值给volatile修饰的那个数组的引用变量了
11.读多写少场景的ReadWriteLock和更优秀的StampedLock
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前面我们介绍了管程和信号量这两个同步原语在Java语言中的实现，理论上用这两个同步原语中任何一个都可以解决所有的并发问题。那Java SDK并发包里为什么还有很多其他的工具类呢？原因很简单：分场景优化性能，提升易用性。 今天我们就介绍一种非常普遍的并发场景：读多写少场景。实际工作中，为了优化性能，我们经常会使用缓存，例如缓存元数据、缓存基础数据等，这就是一种典型的读多写少应用场景。缓存之所以能提升性能，一个重要的条件就是缓存的数据一定是读多写少的，例如元数据和基础数据基本上不会发生变化（写少），但是使用它
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不了解这些“高级货”，活该你面试当炮灰。。。【石杉的架构笔记】
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1.背景 我们一般应用对数据库而言都是“读多写少”，也就说对数据库读取数据的压力比较大，有一个思路就是说采用数据库集群的方案， 其中一个是主库，负责写入数据，我们称之为：写库； 其它都是从库，负责读取数据，我们称之为：读库； 那么，对我们的要求是： 1、读库和写库的数据一致；（这个是很重要的一个问题，处理业务逻辑要放在service层去处理，不要在dao或者mapper层面去处理） 2、写数据必须写到写库； 3、读数据必须到读库； 2.方案 解决读写分离的方案有两种：应用层...
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- **适用场景**：读多写少（如监听器列表、配置缓存） 2. **不可变数据结构** - 函数式编程中通过 COW 实现持久化数据结构 - 修改操作时间复杂度：$ O(\log n) $（如 Clojure 的 PersistentVector） #### **...
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