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news 2025/7/16 17:51:03

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一、为什么需要并发容器？

传统的集合（如 ArrayList、HashMap）在多线程环境下存在竞态条件问题，通过 Collections.synchronizedXXX() 包装的同步集合虽然线程安全，但采用全局锁机制导致性能低下。Java 5+ 的 java.util.concurrent 包提供了更高效的并发容器，它们实现了细粒度锁、无锁算法或 CAS（Compare-And-Swap） 操作，显著提升了并发性能。

// 同步集合的致命缺陷
Map<String, Object> syncMap = Collections.synchronizedMap(new HashMap<>());
// 所有操作串行执行！put()/get()都要抢同一把锁

📊 性能对比测试（16线程操作100万次）：

容器类型	写操作耗时(ms)	读操作耗时(ms)
HashMap (非线程安全)	68	52
SynchronizedMap	1,420	938
ConcurrentHashMap	213	87

结论：JDK提供的并发容器通过 细粒度锁 和 无锁算法 实现性能飞跃！

二、核心并发容器分类及实现原理

容器名称	线程安全原理	适用场景	特性
ConcurrentHashMap	分段锁 (JDK7) / CAS + synchronized (JDK8+)	高并发键值存储	JDK8+ 使用 Node 数组 + 链表/红黑树，锁粒度细化到桶级别
ConcurrentSkipListMap	跳表 + CAS	需排序的并发 Map	自然有序，支持范围查询
CopyOnWriteArrayList	写时复制	读多写少的场景	写操作复制新数组，读操作无锁
CopyOnWriteArraySet	基于 CopyOnWriteArrayList	读多写少的集合	内部使用 CopyOnWriteArrayList 实现
ConcurrentLinkedQueue	CAS 无锁算法	高并发队列	非阻塞无界队列，FIFO
BlockingQueue 及其实现	锁 + Condition 等待队列	生产者-消费者模型	提供阻塞的 `put()`/`take()` 方法

三、重点容器详解

1. ConcurrentHashMap

JDK7 分段锁实现：
将数据分成 Segment 数组（默认16段），每段独立加锁，不同段可并发写。

final Segment<K,V>[] segments; // 分段锁数组

JDK8+ 革命性升级：抛弃分段锁，采用 CAS + synchronized 桶级别锁

final V putVal(K key, V value) {Node<K,V>[] tab; int n, i;// 无锁化初始化if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)tab = initTable();// 定位桶位置（无锁读）else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {// CAS写入空桶if (casTabAt(tab, i, null, new Node<K,V>(hash, key, value)))break;                 }else {synchronized (f) { // 锁住桶头节点// 链表插入或树化逻辑if (tabAt(tab, i) == f) {if (fh >= 0) {// 链表操作...}else if (f instanceof TreeBin) {// 红黑树操作...}}}}
}

关键优化点：

✅ 桶位锁：仅锁冲突桶，非冲突操作并行执行
✅ 无锁读：Node的val和next用volatile修饰
✅ 计数器分离：size()通过baseCount+CounterCell[]分段统计
关键方法：
- putVal()：通过 CAS + synchronized 插入数据
- get()：无锁读（利用 volatile 内存可见性）
- size()：通过 baseCount + CounterCell[] 分段统计

2. CopyOnWriteArrayList

写时复制（COW）机制：

public boolean add(E e) {synchronized (lock) { // 写操作加锁Object[] es = getArray();int len = es.length;// 复制新数组（内存开销来源）es = Arrays.copyOf(es, len + 1);es[len] = e; // 修改新数组setArray(es); // volatile写替换引用return true;}
}
// 读操作完全无锁！
public E get(int index) {return elementAt(getArray(), index);
}

读操作直接访问原数组（无需锁）
写操作复制新数组并替换引用
缺点：
- 内存占用高（写操作需复制整个数组）
- 数据弱一致性（读操作可能读到旧数据）
适用场景：
- 🔥 监听器列表（如Spring事件机制）
- 🔥 白名单/黑名单等低频更新配置

🚨 警告：每次add()需复制整个数组！1万次写入=1GB内存开销！

3. BlockingQueue 阻塞队列

实现类	数据结构	特点
ArrayBlockingQueue	数组 + 单锁	有界队列，固定容量，公平锁可选
LinkedBlockingQueue	链表 + 双锁	默认无界（可设上限），吞吐量高
PriorityBlockingQueue	数组 + 二叉堆	支持优先级排序的无界队列
SynchronousQueue	无缓存	直接传递任务（生产者必须等待消费者）
DelayQueue	PriorityQueue 封装	元素按延迟时间出队（用于定时任务）

典型使用（生产者-消费者）：

// 创建有界队列（容量100）
BlockingQueue<Task> queue = new ArrayBlockingQueue<>(100); // 生产者线程
Runnable producer = () -> {while (true) {Task task = createTask();queue.put(task); // 队列满时自动阻塞！}
};// 消费者线程
Runnable consumer = () -> {while (true) {Task task = queue.take(); // 队列空时自动阻塞！processTask(task);}
};

四、性能对比（关键指标）

操作	HashMap (非线程安全)	SynchronizedMap	ConcurrentHashMap (JDK8)
读操作 (10线程)	最快	慢（全局锁）	接近无锁
写操作 (10线程)	崩溃（竞态条件）	极慢（串行化）	高吞吐（锁分段/CAS）
迭代器	弱一致性	强一致性（锁全表）	弱一致性（安全）

结论： 并发场景下优先选 ConcurrentHashMap，读多写少用 CopyOnWriteArrayList，生产者消费者用 BlockingQueue。

五、使用注意事项

5.1 弱一致性迭代器：

ConcurrentHashMap 的迭代器可能反映创建后的修改，但不保证实时一致性。

🚫 陷阱：忽视弱一致性

ConcurrentHashMap<String, String> map = ...;
Iterator<String> it = map.keySet().iterator();
while (it.hasNext()) {// 迭代过程中map修改不会抛异常！// 但可能读到过时数据System.out.println(it.next());
}

应对策略：

需要强一致性时使用Collections.synchronizedMap()
业务层面容忍短暂数据不一致

5.2 合理选择容器：

读远大于写：CopyOnWriteArrayList
需排序：ConcurrentSkipListMap
精准阻塞控制：ArrayBlockingQueue

5.3 避免复合操作：

即使单个方法线程安全，组合操作仍需要额外同步：

// 错误！非原子操作
if (!map.containsKey(key)) {map.put(key, value);
}

正确做法：

// 使用原子方法
ConcurrentHashMap<String, Integer> map = new ConcurrentHashMap<>();
map.computeIfAbsent("key", k -> 1); // 或显示加锁
synchronized (map) {if (!map.containsKey(key)) {map.put(key, value);}
}