java并发容器(Map、List、BlockingQueue)

早期同步容器问题

Java库本身就有多种线程安全的容器和同步工具，其中同步容器包括两部分：一个是Vector和Hashtable。另外还有JDK1.2中加入的同步包装类，这些类都是由Collections.synchronizedXXX工厂方法。同步容器都是线程安全的，但是对于复合操作，还有些缺点：

①　迭代：在查觉到容器在迭代开始以后被修改，会抛出一个未检查异常ConcurrentModificationException，为了避免这个异常，需要在迭代期间，持有一个容器锁。但是锁的缺点也很明显，就是对性能的影响。

②　隐藏迭代器：StringBuilder的toString方法会通过迭代容器中的每个元素，另外容器的hashCode和equals方法也会间接地调用迭代。类似地，contailAll、removeAll、retainAll方法，以及容器作为参数的构造函数，都会对容器进行迭代。

③　缺少即加入等一些复合操作

public static Object getLast(Vector list) {         int lastIndex = list.size() - 1;         return list.get(lastIndex);}public static void deleteLast(Vector list) {         int lastIndex = list.size() - 1;         list.remove(lastIndex);}

getLast和deleteLast都是复合操作，由先前对原子性的分析可以判断，这依然存在线程安全问题，有可能会抛出ArrayIndexOutOfBoundsException的异常，错误产生的逻辑如下所示：

 

解决办法就是通过对这些复合操作加锁

1 并发容器类

正是由于同步容器类有以上问题，导致这些类成了鸡肋，于是Java 5推出了并发容器类，Map对应的有ConcurrentHashMap，List对应的有CopyOnWriteArrayList。与同步容器类相比，它有以下特性：

1.1 ConcurrentHashMap

· 更加细化的锁机制。同步容器直接把容器对象做为锁，这样就把所有操作串行化，其实这是没必要的，过于悲观，而并发容器采用更细粒度的锁机制，名叫分离锁，保证一些不会发生并发问题的操作进行并行执行

· 附加了一些原子性的复合操作。比如putIfAbsent方法

· 迭代器的弱一致性，而非“及时失败”。它在迭代过程中不再抛出Concurrentmodificationexception异常，而是弱一致性。

· 在并发高的情况下，有可能size和isEmpty方法不准确，但真正在并发环境下这些方法也没什么作用。

· 另外，它还有一些附加的原子操作，缺少即加入、相等便移除、相等便替换。

putIfAbsent(K key, V value)，缺少即加入（如果该键已经存在，则不加入）           如果指定键已经不再与某个值相关联，则将它与给定值关联。

类似于下面的操作

If(!map.containsKey(key)){    return map.put(key,value);}else{    return map.get(key);}

remove(Object key, Object value),相等便移除           只有目前将键的条目映射到给定值时，才移除该键的条目。

类似于下面的：

if(map.containsKey(key) && map.get(key).equals(value)){    Map.remove();    return true;}else{    return false;}

replace(K key, V value)

replace(K key, V oldValue, V newValue),相等便替换。           只有目前将键的条目映射到某一值时，才替换该键的条目。

上面提到的三个，都是原子的。在一些缓存应用中可以考虑代替HashMap/Hashtable。

1.2 CopyOnWriteArrayList和CopyOnWriteArraySet

· CopyOnWriteArrayList采用写入时复制的方式避开并发问题。这其实是通过冗余和不可变性来解决并发问题，在性能上会有比较大的代价，但如果写入的操作远远小于迭代和读操作，那么性能就差别不大了。

应用它们的场合通常在数组相对较小，并且遍历操作的数量大大超过可变操作的数量时，这种场合应用它们非常好。它们所有可变的操作都是先取得后台数组的副本，对副本进行更改，然后替换副本，这样可以保证永远不会抛出ConcurrentModificationException移除。

2 队列

Java中的队列接口就是Queue，它有会抛出异常的add、remove方法，在队尾插入元素以及对头移除元素，还有不会抛出异常的，对应的offer、poll方法。

2.1 LinkedList

List实现了deque接口以及List接口，可以将它看做是这两种的任何一种。

Queue queue=new LinkedList();queue.offer("testone");queue.offer("testtwo");queue.offer("testthree");queue.offer("testfour");System.out.println(queue.poll());

2.2 PriorityQueue

一个基于优先级堆（简单的使用链表的话，可能插入的效率会比较低O(N)）的无界优先级队列。优先级队列的元素按照其自然顺序进行排序，或者根据构造队列时提供的 Comparator 进行排序，具体取决于所使用的构造方法。优先级队列不允许使用 null 元素。依靠自然顺序的优先级队列还不允许插入不可比较的对象。

queue=new PriorityQueue();queue.offer("testone");queue.offer("testtwo");queue.offer("testthree");queue.offer("testfour");System.out.println(queue.poll());

2.3 ConcurrentLinkedQueue

基于链节点的，线程安全的队列。并发访问不需要同步。在队列的尾部添加元素，并在头部删除他们。所以只要不需要知道队列的大小，并发队列就是比较好的选择。

3 阻塞队列

3.1 生产者和消费者模式

生产者和消费者模式，生产者不需要知道消费者的身份或者数量，甚至根本没有消费者，他们只负责把数据放入队列。类似地，消费者也不需要知道生产者是谁，以及是谁给他们安排的工作。

而Java知道大家清楚这个模式的并发复杂性，于是乎提供了阻塞队列（BlockingQueue）来满足这个模式的需求。阻塞队列说起来很简单，就是当队满的时候写线程会等待，直到队列不满的时候；当队空的时候读线程会等待，直到队不空的时候。实现这种模式的方法很多，其区别也就在于谁的消耗更低和等待的策略更优。以LinkedBlockingQueue的具体实现为例，它的put源码如下：

public void put(E e) throws InterruptedException {        if (e == null) throw new NullPointerException();        int c = -1;        final ReentrantLock putLock = this.putLock;        final AtomicInteger count = this.count;        putLock.lockInterruptibly();        try {                        try {                while (count.get() == capacity)                    notFull.await();            } catch (InterruptedException ie) {                notFull.signal(); // propagate to a non-interrupted thread                throw ie;            }            insert(e);            c = count.getAndIncrement();            if (c + 1 < capacity)                notFull.signal();        } finally {            putLock.unlock();        }        if (c == 0)            signalNotEmpty();}

撇开其锁的具体实现，其流程就是我们在操作系统课上学习到的标准生产者模式，看来那些枯燥的理论还是有用武之地的。其中，最核心的还是Java的锁实现，有兴趣可以再进一步深究一下。

阻塞队列Blocking queue，提供了可阻塞的put和take方法，他们与可定时的offer和poll方法是等价。Put方法简化了处理，如果是有界队列，那么当队列满的时候，生成者就会阻塞，从而改消费者更多的追赶速度。

3.2 ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue

FIFO的队列，与LinkedList(由链节点支持，无界)和ArrayList（由数组支持，有界）相似（Linked有更好的插入和移除性能，Array有更好的查找性能，考虑到阻塞队列的特性，移除头部，加入尾部，两个都区别不大），但是却拥有比同步List更好的并发性能。

另外，LinkedList永远不会等待，因为他是无界的。

BlockingQueue<String> queue=new ArrayBlockingQueue<String>(5); Producer p=new Producer(queue);Consumer c1=new Consumer(queue);Consumer c2=new Consumer(queue); new Thread(p).start();new Thread(c1).start();new Thread(c2).start(); /** * 生产者 * @author Administrator * */class Producer implements Runnable {   private final BlockingQueue queue;   Producer(BlockingQueue q) { queue = q; }      public void run() {     try {          for(int i=0;i<100;i++){              queue.put(produce());          }           } catch (InterruptedException ex) {}   }      String produce() {       String temp=""+(char)('A'+(int)(Math.random()*26));       System.out.println("produce"+temp);       return temp;   } } /** * 消费者 * @author Administrator * */class Consumer implements Runnable {   private final BlockingQueue queue;   Consumer(BlockingQueue q) { queue = q; }   public void run() {     try {      for(int i=0;i<100;i++){          consume(queue.take());      }     } catch (InterruptedException ex) {}   }   void consume(Object x) {       System.out.println("cousume"+x.toString());   } } 输出：produceKcousumeKproduceVcousumeVproduceQcousumeQproduceIproduceDproduceIproduceGproduceAproduceEcousumeD

3.3 PriorityBlockingQueue

一个按优先级堆支持的无界优先级队列，如果不希望按照FIFO的顺序进行处理，它非常有用。它可以比较元素本身的自然顺序，也可以使用一个Comparator排序。

3.4 DelayQueue

一个优先级堆支持的，基于时间的调度队列。加入到队列中的元素必须实现新的Delayed接口（只有一个方法，Long getDelay(java.util.concurrent.TimeUnit unit)），添加可以理立即返回，但是在延迟时间过去之前，不能从队列中取出元素，如果多个元素的延迟时间已到，那么最早失效链接/失效时间最长的元素将第一个取出。

static class NanoDelay implements Delayed{long tigger;      NanoDelay(long i){    tigger=System.nanoTime()+i;} public boolean equals(Object other){    return ((NanoDelay)other).tigger==tigger;} /** * 返回此对象相关的剩余延迟时间，零或负值指示延迟时间已经用尽 */public long getDelay(TimeUnit unit) {    long n=tigger-System.nanoTime();    return unit.convert(n, TimeUnit.NANOSECONDS);} public long getTriggerTime(){    return tigger;} /** * 相互比较，看谁的实效时间最长，谁先出去 */public int compareTo(Delayed o) {    long i=tigger;    long j=((NanoDelay)o).tigger;    if(i<j){        return -1;    }    if(i>j)        return 1;    return 0;} } public static void main(String[] args) throws InterruptedException{    Random random=new Random();    DelayQueue<NanoDelay> queue=new DelayQueue<NanoDelay>();    for(int i=0;i<5;i++){        queue.add(new NanoDelay(random.nextInt(1000)));    }    long last=0;    for(int i=0;i<5;i++){        NanoDelay delay=(NanoDelay)(queue.take());        long tt=delay.getTriggerTime();        System.out.println("Trigger time："+tt);                 if(i!=0){            System.out.println("Data: "+(tt-last));        }        last=tt;    } }

3.5 SynchronousQueue

不是一个真正的队列，因为它不会为队列元素维护任何存储空间，不过它维护一个排队的线程清单，这些线程等待把元素加入（enqueue）队列或者移出（dequeue）队列。也就是说，它非常直接的移交工作，减少了生产者和消费者之间移动数据的延迟时间，另外，也可以更快的知道反馈信息，当移交被接受时，它就知道消费者已经得到了任务。

因为SynChronousQueue没有存储的能力，所以除非另一个线程已经做好准备，否则put和take会一直阻止。它只有在消费者比较充足的时候比较合适。

4 双端队列（Deque）

JAVA6中新增了两个容器Deque和BlockingDeque，他们分别扩展了Queue和BlockingQueue。Deque它是一个双端队列，允许高效的在头和尾分别进行插入和删除，它的实现分别是ArrayDeque和LinkedBlockingQueue。

双端队列使得他们能够工作在一种称为“窃取工作”的模式上面。

5 最佳实践

1..同步的（synchronized）+HashMap，如果不存在，则计算，然后加入，该方法需要同步。

HashMap cache=new HashMap();public synchronized V compute(A arg){    V result=cace.get(arg);    if(result==null){        result=c.compute(arg);        cache.put(result);    }    return result;}

2.用ConcurrentHashMap代替HashMap+同步.，这样的在get和set的时候也基本能保证原子性。但是会带来重复计算的问题.

Map<A,V> cache=new ConcurrentHashMap<A,V>();public  V compute(A arg){    V result=cace.get(arg);    if(result==null){        result=c.compute(arg);        cache.put(result);    }    return result;}

3.采用FutureTask代替直接存储值，这样可以在一开始创建的时候就将Task加入

Map<A,FutureTask<V>> cache=new ConcurrentHashMap<A,FutureTask<V>>();public  V compute(A arg){    FutureTask <T> f=cace.get(arg);    //检查再运行的缺陷    if(f==null){        Callable<V> evel=new Callable(){            Public V call() throws ..{                return c.compute(arg);            }        };        FutureTask <T> ft=new FutureTask<T>(evel);        f=ft;        cache.put(arg,ft;        ft.run();    }    Try{        //阻塞，直到完成        return f.get();    }cach(){    }}

4.上面还有检查再运行的缺陷，在高并发的情况下啊，双方都没发现FutureTask，并且都放入Map（后一个被前一个替代），都开始了计算。

这里的解决方案在于，当他们都要放入Map的时候，如果可以有原子方法，那么已经有了以后，后一个FutureTask就加入，并且启动。

public  V compute(A arg){    FutureTask <T> f=cace.get(arg);    //检查再运行的缺陷    if(f==null){        Callable<V> evel=new Callable(){            Public V call() throws ..{                return c.compute(arg);            }        };        FutureTask <T> ft=new FutureTask<T>(evel);        f=cache.putIfAbsent(args,ft); //如果已经存在，返回存在的值，否则返回null        if(f==null){f=ft;ft.run();} //以前不存在，说明应该开始这个计算        else{ft=null;} //取消该计算    }    Try{        //阻塞，直到完成        return f.get();    }cach(){    }}

5.上面的程序上来看已经完美了，不过可能带来缓存污染的可能性。如果一个计算被取消或者失败，那么这个键以后的值永远都是失败了；一种解决方案是，发现取消或者失败的task，就移除它，如果有Exception，也移除。

6.另外，如果考虑缓存过期的问题，可以为每个结果关联一个过期时间，并周期性的扫描，清除过期的缓存。（过期时间可以用Delayed接口实现，参考DelayQueue，给他一个大于当前时间XXX的时间，，并且不断减去当前时间，直到返回负数，说明延迟时间已到了。）