java并发编程之五、工具类
java在线程同步和互斥方面在语言和工具方面都提供了相应的支撑，与此同时，java还提供了一系列的并发容器和原子类，来使得并发编程更容易。
一。并发容器
（一）。同步容器
同步容器指的是容器本身使用synchronized关键字来同步访问，包括我们都知道的HashTable，也包括Vector和Stack。另外，也可以通过工具类Collections.synchronizedList(List<T> list)这个方法将线程不安全的ArrayList转成线程安全的包装类，其他的set，map等等，都有类似的包装类。
通常都任务同步容器的性能较差，但不足以导致问题，会导致问题的是对同步容易的迭代遍历。在迭代遍历的时候，依然需要对同步容器本身进行加锁才能保证线程安全。
1 List list = Collections.synchronizedList(new ArrayList()); 2 synchronized (list) { 3 Iterator i = list.iterator(); 4 while (i.hasNext()) 5 foo(i.next()); 6 }
（二）。并发容器
同步容器的线程安全的保证主要是通过对所有的访问路径添加synchronized保护，往往造成性能不佳，所以在java 1.5之后，提供了更多的性能比较优秀的容器，这里称之为并发容器。
根据容器的类型，大致可以分为以上四类。
A。List
CopyOnWriteArrayList 主要体现了读写分离和最终一致的原则。即每次对CopyOnWriteArrayList 对象进行更改的话，都会新创建一个内部对象，而之前已经开始的读，还是基于之前的内部对象，之后的读在基于新的对象，会造成短暂的不一致。
如果要使用CopyOnWriteArrayList，务必保证这个业务场景中读的频率是写的频率的千百倍以上，否则效率比较差，其次就是能够接受短暂的不一致现象。
B。Map
Map 接口的两个实现是 ConcurrentHashMap 和 ConcurrentSkipListMap，它们从应用的角度来看，主要区别在于 ConcurrentHashMap 的 key 是无序的，而 ConcurrentSkipListMap 的 key 是有序的。
使用 ConcurrentHashMap 和 ConcurrentSkipListMap 需要注意的地方是，它们的 key 和 value 都不能为空，否则会抛出NullPointerException这个运行时异常。
ConcurrentSkipListMap 的插入、删除、查询操作平均的时间复杂度是 O(log n)，理论上和并发线程数没有关系，所以在并发度非常高的情况下，若你对 ConcurrentHashMap 的性能不满意，可以尝试一下 ConcurrentSkipListMap。
C。Set
Set 接口的两个实现是 CopyOnWriteArraySet 和 ConcurrentSkipListSet，使用场景可以参考前面讲述的 CopyOnWriteArrayList 和 ConcurrentSkipListMap。
D。Queue
Queue 并发容器可以从以下两个维度来分类：
* 一个维度是阻塞与非阻塞，所谓阻塞指的是当队列已满时，入队操作阻塞；当队列已空时，出队操作阻塞。Java 并发包里阻塞队列都用 Blocking 关键字标识。
* 一个维度是单端与双端，单端指的是只能队尾入队，队首出队；而双端指的是队首队尾皆可入队出队。单端队列使用 Queue 标识，双端队列使用 Deque 标识。
a.单端阻塞队列，ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingQueue、SynchronousQueue、LinkedTransferQueue、PriorityBlockingQueue 和 DelayQueue。LinkedTransferQueue 融合 LinkedBlockingQueue 和 SynchronousQueue 的功能，性能比 LinkedBlockingQueue 更好；PriorityBlockingQueue 支持按照优先级出队；DelayQueue 支持延时出队。
b.双端阻塞队列，LinkedBlockingDeque。
c.单端非阻塞队列，ConcurrentLinkedQueue。
d.双端非阻塞队列，ConcurrentLinkedDeque。
使用队列时，需要格外注意队列是否支持有界（所谓有界指的是内部的队列是否有容量限制）。实际工作中，一般都不建议使用无界的队列，因为数据量大了之后很容易导致 OOM。上面提到的这些 Queue 中，只有 ArrayBlockingQueue 和 LinkedBlockingQueue 是支持有界的，所以在使用其他无界队列时，一定要充分考虑是否存在导致 OOM 的隐患。
（三）。性能比较
下图对比了都具有线程安全特性的List的三个实现的性能，可以看出CopyOnWriteArrayList在遍历操作的时候性能最好，在读操作上与其他两个相差无几，而写操作非常差。
二。原子类
对于简单的原子性问题，还有一种无锁方案。Java SDK 并发包将这种无锁方案封装提炼之后，实现了一系列的原子类。无锁方案相对互斥锁方案，最大的好处就是性能。互斥锁方案为了保证互斥性，需要执行加锁、解锁操作，而加锁、解锁操作本身就消耗性能；同时拿不到锁的线程还会进入阻塞状态，进而触发线程切换，线程切换对性能的消耗也很大。 相比之下，无锁方案则完全没有加锁、解锁的性能消耗，同时还能保证互斥性，既解决了问题，又没有带来新的问题，可谓绝佳方案。
原子类性能高的秘密很简单，硬件支持而已。CPU 为了解决并发问题，提供了 CAS 指令（CAS，全称是 Compare And Swap，即“比较并交换”）。CAS 指令包含 3 个参数：共享变量的内存地址 A、用于比较的值 B 和共享变量的新值 C；并且只有当内存中地址 A 处的值等于 B 时，才能将内存中地址 A 处的值更新为新值 C。作为一条 CPU 指令，CAS 指令本身是能够保证原子性的。
Java SDK 并发包里的原子类很丰富，可以将它们分为五个类别：原子化的基本数据类型、原子化的对象引用类型、原子化数组、原子化对象属性更新器和原子化的累加器。
（一）原子化的基本数据类型，相关实现有 AtomicBoolean、AtomicInteger 和 AtomicLong。
（二）原子化的对象引用类型，相关实现有 AtomicReference、AtomicStampedReference 和 AtomicMarkableReference，利用它们可以实现对象引用的原子化更新。AtomicStampedReference 和 AtomicMarkableReference 这两个原子类可以解决 ABA 问题。
（三）原子化数组，相关实现有 AtomicIntegerArray、AtomicLongArray 和 AtomicReferenceArray，利用这些原子类，可以原子化地更新数组里面的每一个元素。
（四）原子化对象属性更新器，相关实现有 AtomicIntegerFieldUpdater、AtomicLongFieldUpdater 和 AtomicReferenceFieldUpdater，利用它们可以原子化地更新对象的属性，这三个方法都是利用反射机制实现的。
（五）原子化的累加器，DoubleAccumulator、DoubleAdder、LongAccumulator 和 LongAdder，这四个类仅仅用来执行累加操作，相比原子化的基本数据类型，速度更快，但是不支持 compareAndSet() 方法。
无锁方案相对于互斥锁方案，优点非常多，首先性能好，其次是基本不会出现死锁问题（但可能出现饥饿和活锁问题，因为自旋会反复重试）。所有原子类的方法都是针对一个共享变量的，如果你需要解决多个变量的原子性问题，建议还是使用互斥锁方案。
