Java中的Copy-On-Write容器

本文介绍了CopyOnWrite机制及其在Java中的实现,包括CopyOnWriteArrayList和CopyOnWriteArraySet。探讨了其工作原理、应用场景及注意事项。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Copy-On-Write简称COW,是一种用于程序设计中的优化策略。其基本思路是,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。

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。

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ArrayList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。

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。

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。

关于C++的STL中,曾经也有过Copy-On-Write的玩法,参见陈皓的《C++ STL String类中的Copy-On-Write》,后来,因为有很多线程安全上的事,就被去掉了。

<think>我们正在讨论Copy-on-Write技术,这是一种优化策略,用于在多个调用者共享资源时延迟复制,直到某个调用者需要修改资源。根据引用,COW的核心思想是共享资源直到需要修改时才创建副本。这种机制在多个领域有应用,如操作系统、并发编程和存储系统。 接下来,我将按照要求组织回答: 1. 解释COW技术原理 2. 在编程中的应用(如并发容器) 3. 在系统设计中的应用(如Linux、Docker) 4. 使用示例(代码或图示) 5. 总结优缺点 6. 生成相关问题 注意:在适当的地方使用数学公式(如性能分析)和代码示例,并正确添加引用标记。</think>### Copy-on-Write (COW) 技术原理与应用解析 #### **一、核心原理** COW 是一种**延迟复制优化策略**,其数学本质可表示为: $$ \text{Resource}_{shared} = \begin{cases} \text{Original} & \text{if } \text{read-only} \\ \text{Copy}(\text{Original}) & \text{if } \text{write} \end{cases} $$ 工作流程: 1. **共享阶段**:多个调用者共享同一资源指针(内存/磁盘数据) 2. **修改触发**:当任一调用者尝试修改时,系统执行: - 创建资源副本($ \text{Copy} = \text{Clone}(\text{Original}) $) - 修改操作作用于副本 3. **透明切换**:其他调用者仍访问原始资源,无感知[^1][^2] ```mermaid graph LR A[调用者1] -->|读| C[共享资源] B[调用者2] -->|读| C B -->|写| D[创建副本] D --> E[修改副本] C -->|写操作时| D ``` #### **二、编程领域的应用** 1. **并发容器Java)** - `CopyOnWriteArrayList` 实现: ```java public boolean add(E e) { synchronized(lock) { Object[] newElements = Arrays.copyOf(elements, len+1); // COW触发点 newElements[len] = e; setArray(newElements); // 原子切换引用 } } ``` - **优势**:读操作完全无锁,吞吐量$ \propto \frac{1}{\text{写频率}} $[^4] - **适用场景**:读多写少(如监听器列表、配置缓存) 2. **不可变数据结构** - 函数式编程中通过 COW 实现持久化数据结构 - 修改操作时间复杂度:$ O(\log n) $(如 Clojure 的 PersistentVector) #### **三、系统设计中的应用** 1. **Linux 进程管理** - `fork()` 系统调用使用 COW: - 子进程共享父进程内存页表 - 首次写入时触发缺页中断,复制物理页 - **收益**:进程创建速度提升 10 倍+[^2] 2. **虚拟化与容器(Docker)** - 镜像分层存储: ```bash # Dockerfile FROM ubuntu # 基础层(只读) RUN apt-get update # 新建可写层(COW) ``` - **效率对比**: | 操作 | 传统复制 | COW | |--------------|---------|------| | 创建容器时间 | 200ms | 5ms | | 磁盘占用 | 100% | <5% |[^3] 3. **文件系统(如 Btrfs/ZFS)** - 数据快照:创建快照仅复制元数据($ O(1) $) - 实际数据复制延迟到写操作 #### **四、性能与权衡** - **优势**: - 读性能:$ T_{\text{read}} = O(1) $(无锁) - 内存效率:$ \text{Memory}_{saved} = \sum_{i=1}^{n} (\text{unmodified}_i \times \text{size}_i) $ - **代价**: - 写延迟:$ T_{\text{write}} = T_{\text{copy}} + T_{\text{modify}} $ - 内存峰值:$ \text{Mem}_{\text{peak}} = \text{Original} + \sum \text{Copies} $ **适用场景决策树**: ```mermaid graph TD A[高并发读?] -->|是| B[写频率 < 10%?] A -->|否| C[放弃COW] B -->|是| D[使用COW] B -->|否| E[考虑锁/事务] ``` #### **五、典型应用场景** 1. **大规模配置分发** - 千人团队共享基础配置模板,仅修改者触发复制 2. **虚拟机热迁移** - 迁移过程保持源主机 COW 副本,故障时快速回滚 3. **数据库快照备份** - 创建瞬时快照($ t \approx 0 $),后续写入定向到新块 > **关键提示**:COW 在 SSD 存储中需谨慎使用,频繁写副本可能加剧磨损均衡问题。 --- ### **总结** COW 通过**空间换时间**和**延迟复制**实现高效资源管理: 1. **编程层**:提升并发容器读性能,代价是写操作成本增加 2. **系统层**:加速进程/容器创建,优化存储利用率 3. **设计本质**:在共享与独占间寻找平衡点,符合 $ \text{Efficiency} = \frac{\text{Benefit}}{\text{Copy Cost}} $ 的最优解[^1][^3]
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值