Java中的CopyOnWriteArrayList-优快云博客

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CopyOnWriteArrayList 是 Java 并发包 (java.util.concurrent) 中基于 写时复制（Copy-On-Write） 机制实现的线程安全列表，专为 读多写少 的高并发场景设计。下面从核心原理、用途、用法、示例、优缺点及适用场景进行详细解析。

🔧 一、基本原理

📌 1. 核心机制：写时复制（Copy-On-Write）

写操作流程 ：
1. 加锁：使用 ReentrantLock 保证写操作的原子性。
2. 复制数组：复制当前底层数组（volatile Object[] array）生成新数组。
3. 修改新数组：在新数组上执行增删改操作。
4. 替换引用：将底层数组引用指向新数组（setArray(newArray)）。
5. 释放锁。
读操作：直接访问当前数组（无锁），性能极高。

🔍 2. 数据可见性与一致性

volatile 数组引用：确保写操作完成后，新数组对所有读线程立即可见。
弱一致性：读操作可能访问旧数组快照，无法实时感知最新修改（迭代器基于创建时的快照遍历）。

🛠️ 二、核心特性与适用场景

⚡ 1. 核心优势

无锁读：读操作（get、size、迭代）无需同步，性能远超 synchronizedList 或 Vector。
线程安全：写操作通过复制机制避免数据竞争。
迭代安全：迭代器遍历期间，即使其他线程修改列表，也不会抛出 ConcurrentModificationException。

🎯 2. 典型适用场景

场景	说明
事件监听器列表	监听器注册后极少修改，但事件触发频繁读取（如 GUI 事件系统）。
配置管理	配置加载后极少更新，但高频读取（如白名单、黑名单）。
缓存快照	缓存数据的只读视图，允许短暂的数据延迟。

💡 关键条件：数据读取频率远高于写入频率（例如读写比例 ≥ 10:1）。

💻 三、代码示例与用法

📝 1. 基本操作

import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;

public class COWExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 初始化
        CopyOnWriteArrayList<String> list = new CopyOnWriteArrayList<>();
        
        // 添加元素（写操作触发复制）
        list.add("Java");
        list.add("Python");
        
        // 读取元素（无锁）
        System.out.println(list.get(0)); // 输出 "Java"
        
        // 迭代器基于快照遍历
        Iterator<String> it = list.iterator();
        list.add("C++"); // 修改列表
        while (it.hasNext()) {
            System.out.println(it.next()); // 只输出 "Java", "Python"
        }
    }
}

🔄 2. 多线程安全示例

CopyOnWriteArrayList<Integer> dataCache = new CopyOnWriteArrayList<>();

// 读线程（可并发执行）
Runnable reader = () -> {
    for (int num : dataCache) {
        System.out.println("Read: " + num);
    }
};

// 写线程（低频触发）
Runnable writer = () -> {
    dataCache.add(newData); // 写操作复制数组
};

// 启动多个读线程和少量写线程
ExecutorService pool = Executors.newCachedThreadPool();
pool.execute(reader);
pool.execute(writer);

⚖️ 四、优缺点分析

维度	优点	缺点
性能	读操作无锁，性能极高。	写操作需复制数组，时间复杂度 O(n)。
内存	-	写操作导致内存占用翻倍，可能触发 GC 压力。
一致性	避免 `ConcurrentModificationException`。	弱一致性：读操作可能读取旧数据。
适用性	完美契合读多写少场景。	写频繁场景性能急剧下降，不适用大数据量。