CopyOnWriteArrayList(1)

本文详细介绍了CopyOnWriteArrayList的特点、内存一致性效果及在多线程环境下的使用场景,特别强调了它在读操作远超写操作情况下的高效表现。通过示例代码展示了如何在并发环境中安全地进行读写操作,避免了ConcurrentModificationException错误的发生。此外,解释了内存一致性原理,以及在多线程操作时如何确保数据的一致性和安全性。

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 CopyOnWriteArrayList是ArrayList 的一个线程安全的变体,其中所有可变操作(add、set等等)都是通过对底层数组进行一次新的复制来实现的。

     这一般需要很大的开销,但是当遍历操作的数量大大超过可变操作的数量时,这种方法可能比其他替代方法 有效。在不能或不想进行同步遍历,但又需要从并发线程中排除冲突时,它也很有用。“快照”风格的迭代器方法在创建迭代器时使用了对数组状态的引用。此数组在迭代器的生存期内不会更改,因此不可能发生冲突,并且迭代器保证不会抛出ConcurrentModificationException。创建迭代器以后,迭代器就不会反映列表的添加、移除或者更改。在迭代器上进行的元素更改操作(remove、set和add)不受支持。这些方法将抛出UnsupportedOperationException。允许使用所有元素,包括null。

    内存一致性效果:当存在其他并发 collection 时,将对象放入CopyOnWriteArrayList之前的线程中的操作 happen-before 随后通过另一线程从CopyOnWriteArrayList中访问或移除该元素的操作。 

   这种情况一般在多线程操作时,一个线程对list进行修改。一个线程对list进行fore时会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。

   下面来看一个列子:两个线程一个线程fore一个线程修改list的值。

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package com.lucky.concurrent.list;
 
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
 
public class CopyOnWriteArrayListDemo {
     /**
      * 读线程
      * @author wangjie
      *
      */
     private static class ReadTask implements Runnable {
         List<String> list;
 
         public ReadTask(List<String> list) {
             this .list = list;
         }
 
         public void run() {
             for (String str : list) {
                 System.out.println(str);
             }
         }
     }
     /**
      * 写线程
      * @author wangjie
      *
      */
     private static class WriteTask implements Runnable {
         List<String> list;
         int index;
 
         public WriteTask(List<String> list, int index) {
             this .list = list;
             this .index = index;
         }
 
         public void run() {
             list.remove(index);
             list.add(index, "write_" + index);
         }
     }
 
     public void run() {
         final int NUM = 10 ;
         List<String> list = new ArrayList<String>();
         for ( int i = 0 ; i < NUM; i++) {
             list.add( "main_" + i);
         }
         ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(NUM);
         for ( int i = 0 ; i < NUM; i++) {
             executorService.execute( new ReadTask(list));
             executorService.execute( new WriteTask(list, i));
         }
         executorService.shutdown();
     }
 
     public static void main(String[] args) {
         new CopyOnWriteArrayListDemo().run();
     }
}
运行结果: 


从结果中可以看出来。在多线程情况下报错。其原因就是多线程操作结果:那这个种方案不行我们就换个方案。用jdk自带的类CopyOnWriteArrayList来做容器。这个类和ArrayList最大的区别就是add(E) 的时候。容器会自动copy一份出来然后再尾部add(E)。看源码:

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/**
     * Appends the specified element to the end of this list.
     *
     * @param e element to be appended to this list
     * @return <tt>true</tt> (as specified by {@link Collection#add})
     */
    public boolean add(E e) {
    final ReentrantLock lock = this .lock;
    lock.lock();
    try {
        Object[] elements = getArray();
        int len = elements.length;
        Object[] newElements = Arrays.copyOf(elements, len + 1 );
        newElements[len] = e;
        setArray(newElements);
        return true ;
    } finally {
        lock.unlock();
    }
    }

用到了Arrays.copyOf 方法。这样导致每次操作的都不是同一个引用。也就不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
换了种方案看代码:

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//      List<String> list = new ArrayList<String>();
         CopyOnWriteArrayList<String> list = new CopyOnWriteArrayList<String>();
也就把容器list换成了  CopyOnWriteArrayList,其他的没变。 线程里面的list不用改。因为  CopyOnWriteArrayList实现的也是list<E> 接口。看结果:

其结果没报错。
CopyOnWriteArrayList add(E
) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高性能,适用于以读为主的情况。

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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