高并发编程之并发容器
之前简单学习了jvm提供的synchronized和JDK提供的ReentrantLock，本文主要学习并发容器。
首先来看一个简单的业务场景：有1000张火车票，每张火车票都有一个编号，同时有10个窗口对外售票。
首先来看下面这种写法是否可以实现：
1 /** 2 * 有1000张火车票，每张火车票都有一个编号，同时有10个窗口对外售票。 3 * @author Wuyouxin 4 * 5 */ 6 public class TicketSeller1 { 7 8 static List<String> tickets = new ArrayList<String>(); 9 10 static { 11 for (int i = 0; i < 1000; i++) { 12 tickets.add("座位：" + i); 13 } 14 } 15 16 public static void main(String[] args) { 17 //10个窗口 18 for (int i = 0; i < 10; i++) { 19 new Thread(new Runnable() { 20 21 @Override 22 public void run() { 23 while (tickets.size() > 0){ 24 System.out.println(tickets.remove(0)); 25 } 26 27 } 28 }, "窗口" + i).start(); 29 } 30 } 31 }
上面方式可以实现上面的需求么？其实，不可以，因为上面代码时一个无锁状态，当一个线程判断tickets.size（）> 0 之后被其他线程获取抢先进入将tickets中的元素删除，则第一个线程则会出现异常，有可能会出现重复删除，也有可能会出现无元素可以删除。
那么我们来看下面的代码是否可以删除。
1 /** 2 * 有1000张火车票，每张火车票都有一个编号，同时有10个窗口对外售票。 3 * @author Wuyouxin 4 * 5 */ 6 public class TicketSeller2 { 7 8 static Vector<String> tickets = new Vector<String>(); 9 10 static { 11 for (int i = 0; i < 1000; i++) { 12 tickets.add("座位：" + i); 13 } 14 } 15 16 public static void main(String[] args) { 17 //10个窗口 18 for (int i = 0; i < 10; i++) { 19 new Thread(new Runnable() { 20 21 @Override 22 public void run() { 23 while (tickets.size() > 0){ 24 System.out.println(tickets.remove(0)); 25 } 26 27 } 28 }, "窗口" + i).start(); 29 } 30 } 31 }
我们对代码进行改造，将第一个代码中的list换成了Vector，大家都知道Vector集合呢是一个线程安全的集合，它的所有操作都是原子性的，那么这样做，是否可以实现上述需求呢？其实不然，虽然我们使用了Vector集合，它的方法都是原子性的，但是在tickets.size()方法和tickets.remove(0)方法中间是没有原子性的，其实第一个代码的问题还是会出现。
继续对代码进行改进：
1 /** 2 * 有1000张火车票，每张火车票都有一个编号，同时有10个窗口对外售票。 3 * @author Wuyouxin 4 * 5 */ 6 public class TicketSeller3 { 7 8 static List<String> tickets = new ArrayList<String>(); 9 10 static { 11 for (int i = 0; i < 1000; i++) { 12 tickets.add("座位：" + i); 13 } 14 } 15 16 public static void main(String[] args) { 17 //10个窗口 18 for (int i = 0; i < 10; i++) { 19 new Thread(new Runnable() { 20 21 @Override 22 public void run() { 23 while (true){ 24 //将存放票的集合上锁 25 synchronized(tickets){ 26 if (tickets.size() <= 0){ 27 break; 28 } 29 System.out.println(tickets.remove(0)); 30 } 31 } 32 33 } 34 }, "窗口" + i).start(); 35 } 36 } 37 }
这次，我们在进行判断时将tickets上锁，让其他线程无法获取，这样确实可以实现上面的需求，但是这样效率不高。
继续将代码进行优化：
1 /** 2 * 有1000张火车票，每张火车票都有一个编号，同时有10个窗口对外售票。 3 * @author Wuyouxin 4 * 5 */ 6 public class TicketSeller4 { 7 8 static Queue<String> tickets = new ConcurrentLinkedQueue<String>(); 9 10 static { 11 for (int i = 0; i < 1000; i++) { 12 tickets.add("座位：" + i); 13 } 14 } 15 16 public static void main(String[] args) { 17 //10个窗口 18 for (int i = 0; i < 10; i++) { 19 new Thread(new Runnable() { 20 21 @Override 22 public void run() { 23 while (true){ 24 String s = tickets.poll(); 25 if (s == null) break; 26 System.out.println(s); 27 } 28 29 } 30 }, "窗口" + i).start(); 31 } 32 } 33 }
在这里我也没有使用锁，但是我使用了Queue队列，每次将队首的元素拿出来再去判断，这样就不会出现多拿或者拿多的情况了。
下面开始本文的核心，并发容器。
一、Map
在日常的开发过程中，Map集合使用率算是比较高的容器了，像hashMap（hash结构），treeMap（tree结构），linkedHashMap(hash结构，加双向链表)等等，但是上述两种容器都不是并发容器，其中的方法都不能保证原子性，而在高并发编程中，我们使用更多的是hashTable（hash结构），Collection.synchronizedMap（将非线程安全的容器变为线程安全的容器），concurrentHashMap（hash结构），concurrentSkiplistMap（跳表结构）。
当然在选用时也要根据业务场景去选择：
非并发业务不需要排序：hashMap
非并发业务需要排序：treeMap，linkedHashMap
并发业务量少不需要排序：hashTable，Collection.synchronizedMap
并发业务量大不需要排序：concurrentHashMap
并发业务量大需要排序：concurrentSkiplistMap（https://blog.csdn.net/sunxianghuang/article/details/52221913）
我也简单测试了一下性能，发现concurrentHashMap的性能确实要比hashTable性能要高这时因为在hashTable在操作时会将整个容器上锁，而concurrentHashMap操作时只会将hash表中下标位置上锁。
1 /** 2 * 效率测试 3 * @author Wuyouxin 4 * 5 */ 6 public class ConcurrentMaP { 7 public static void main(String[] args) { 8 //final Map<String, String> map = new Hashtable<String, String>(); 9 //final Map<String, String> map = new ConcurrentHashMap<String, String>(); 10 //final Map<String, String> map = new ConcurrentSkipListMap<String, String>(); 11 final Map<String, String> map = new HashMap<String, String>(); 12 final Random r = new Random(); 13 Thread [] t = new Thread[100]; 14 final CountDownLatch c = new CountDownLatch(t.length); 15 long start = System.currentTimeMillis(); 16 for (int i = 0; i < t.length; i++) { 17 new Thread(new Runnable() { 18 19 @Override 20 public void run() { 21 for (int j = 0; j < 10000; j++) { 22 map.put(Thread.currentThread().getName() + j, "a" + r.nextInt(10000)); 23 } 24 c.countDown(); 25 } 26 }, "线程" + i).start(); 27 } 28 try { 29 c.await(); 30 } catch (InterruptedException e) { 31 e.printStackTrace(); 32 } 33 long end = System.currentTimeMillis(); 34 System.out.println(end - start); 35 } 36 }
二、List
在开发过程中，list也时比较常用的容器了，我们使用比较多的时arrayList，linkedList但是它们都是线程不安全的，在高并发编程中我们使用更多的是Vector，Collection.synchronizedList，和CopyOnWritList（写时复制容器，插入时复制新的List装新的集合，所以不会有线程问题），但是也是要根据业务场景去使用。
无并发问题，读多：arrayList
无并发问题，写多：linkedList
有并发问题，读多写少：CopyOnWritList
有并发问题，写多：Vector，Collection.synchronizedList
我也简单测试了一下性能：
1 public class Top2_ConcurrentList { 2 public static void main(String[] args) { 3 //final Vector<String> list = new Vector<String>(); 4 final List<String> list = new CopyOnWriteArrayList<String>(); 5 Thread [] t = new Thread[100]; 6 final CountDownLatch c = new CountDownLatch(t.length); 7 long start = System.currentTimeMillis(); 8 for (int i = 0; i < t.length; i++) { 9 new Thread(new Runnable() { 10 11 @Override 12 public void run() { 13 for (int j = 0; j < 10000; j++) { 14 list.add(Thread.currentThread().getName() + j); 15 } 16 c.countDown(); 17 } 18 }, "线程" + i).start(); 19 } 20 try { 21 c.await(); 22 } catch (InterruptedException e) { 23 e.printStackTrace(); 24 } 25 long end = System.currentTimeMillis(); 26 System.out.println(end - start); 27 } 28 29 }
三、ConcurrentLinkedQueue队列（内部加锁）
队列，在并发编程中使用的频率时非常高的，ConcurrentLinkedQueue为单向链表结构，这个队列也是一个无界队列。下面，简单介绍一下ConcurrentLinkedQueue的一些方法。
1 public class Top3_ConcurrentQueue { 2 public static void main(String[] args) { 3 Queue<String> queue = new ConcurrentLinkedQueue<String>(); 4 for (int i = 0; i < 10; i++) { 5 //等价与add，但是offer有返回值，表示是否新增成功 6 queue.offer(""+ i ); 7 } 8 System.out.println(queue); 9 System.out.println(queue.size()); 10 //删除头 11 System.out.println(queue.poll()); 12 System.out.println(queue.size()); 13 //拿出头，但是不删除 14 System.out.println(queue.peek()); 15 System.out.println(queue.size()); 16 } 17 }
当然，还有一种队列，叫做ConcurrentLinkedDeque，这个队列为双向队列，其结构为双向链表。其中方法跟上面单项链表大致相同，只不过有从头加数据或者从尾加数据，删除也一样。
四、BlockingQueue队列(阻塞式队列)
BlockingQueue为阻塞式队列，当队列中没值时，消费者自动等待，当队列满时，生产者自动等待。
下面看一个生产者消费者模式的简单的例子：
1 public class Top4_LinkedBlockingQueue { 2 3 static BlockingQueue<String> queue = new LinkedBlockingQueue<String>(); 4 5 public static void main(String[] args) { 6 new Thread(new Runnable() { 7 8 @Override 9 public void run() { 10 for (int i = 0; i < 100; i++) { 11 try { 12 //向队列中加元素，如果队列满了则自动等待 13 queue.put("a" + i); 14 } catch (InterruptedException e) { 15 e.printStackTrace(); 16 } 17 } 18 } 19 }, "p1").start(); 20 21 for (int i = 0; i < 5; i++) { 22 new Thread(new Runnable() { 23 24 @Override 25 public void run() { 26 while(true){ 27 try { 28 //如果队列空了，则自动等待 29 System.out.println(Thread.currentThread().getName() + 30 "take-" + queue.take()); 31 } catch (InterruptedException e) { 32 e.printStackTrace(); 33 } 34 } 35 } 36 }, "c" + i).start(); 37 } 38 } 39 }
上面的LinkedBlockingQueue队列为无界队列，还有一种叫做ArrayBlockingQueue为有界队列，如果队列满了，这时使用add会抛出异常，如果队列满了，使用的时offer方法的话会有一个boolean返回值，这时会返回false，offer还有另一种用法，如果1秒内无法加入的话就不添加，还有一个put方法，当队列满了之后，会阻塞线程。
1 public class Top5_ArrayBlockingQueue { 2 3 static BlockingQueue<String> queue = new ArrayBlockingQueue<String>(10); 4 public static void main(String[] args) { 5 for (int i = 0; i < 10; i++) { 6 queue.offer("a" + i); 7 } 8 9 //如果队列满了，这时使用add会抛出异常 10 //queue.add("aaa"); 11 12 //如果队列满了，使用的时offer方法的话会有一个boolean返回值，这时会返回false 13 queue.offer("aaa"); 14 15 try { 16 //put方法当队列满了之后会阻塞线程 17 queue.put("aaa"); 18 } catch (InterruptedException e1) { 19 // TODO Auto-generated catch block 20 e1.printStackTrace(); 21 } 22 try { 23 //这个是offer的另一种用法，如果1秒内无法加入的话就不添加 24 queue.offer("aaa", 1, TimeUnit.SECONDS); 25 } catch (InterruptedException e) { 26 // TODO Auto-generated catch block 27 e.printStackTrace(); 28 } 29 } 30 }
五、DelayQueue队列
这个队列比较特殊，加入它的元素都必须实现Delayed接口，而且在往里面put数据时需要加入时间，表示多久后可以被拿出，而且在其中默认会自动按照时间排好顺序，这个队列可以用于定时任务执行。
1 public class Top6_DelayQueue { 2 3 static BlockingQueue<MyTask> tasks = new DelayQueue<MyTask>(); 4 5 static class MyTask implements Delayed { 6 7 long runningTime; 8 9 MyTask(long rt) { 10 this.runningTime = rt; 11 } 12 13 @Override 14 public int compareTo(Delayed o) { 15 if (this.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS) < o.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS)) { 16 return -1; 17 } else if (this.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS) > o.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS)) { 18 return 1; 19 } else { 20 return 0; 21 } 22 } 23 24 //加入元素时到现在过了多久 25 @Override 26 public long getDelay(TimeUnit unit) { 27 return unit.convert(runningTime - System.currentTimeMillis(), TimeUnit.MILLISECONDS); 28 } 29 30 } 31 32 public static void main(String[] args) { 33 long now = System.currentTimeMillis(); 34 MyTask t1 = new MyTask(now + 1000); 35 MyTask t2 = new MyTask(now + 2000); 36 MyTask t3 = new MyTask(now + 1500); 37 MyTask t4 = new MyTask(now + 2500); 38 MyTask t5 = new MyTask(now + 500); 39 40 try { 41 tasks.put(t1); 42 tasks.put(t2); 43 tasks.put(t3); 44 tasks.put(t4); 45 tasks.put(t5); 46 } catch (InterruptedException e) { 47 e.printStackTrace(); 48 } 49 50 System.out.println(tasks); 51 for (int i = 0; i < 5; i++) { 52 try { 53 System.out.println(tasks.take()); 54 } catch (InterruptedException e) { 55 e.printStackTrace(); 56 } 57 } 58 } 59 60 }
六、TransferQueue队列
TransferQueue队列也比较特殊，他有自己的transfer方法往队列中加数据，如果发现有消费者处于空闲状态，则直接给消费者，如果消费者都处于忙碌状态，则加入队列。但是如果此时没有消费者，则会阻塞线程。
1 public class Top7_TransferQueue { 2 3 public static void main(String[] args) { 4 LinkedTransferQueue<String> queue = new LinkedTransferQueue<String>(); 5 6 new Thread(new Runnable() { 7 8 @Override 9 public void run() { 10 try { 11 System.out.println(queue.take()); 12 } catch (Exception e) { 13 e.printStackTrace(); 14 } 15 16 } 17 }).start(); 18 //首先查看是否有空闲的消费者，如果有则直接交给消费者 19 queue.transfer("aaa"); 20 } 21 }
六、SynchronizedQueue队列
SynchronizedQueue队列时一种特殊的TransferQueue队列，他的队列容量为0，直接等待消费者消费。
本文简单介绍了并发编程中用到的一些容器，但是具体使用要根据业务情况进行选择使用，不可盲目使用。
