Copy-on-Write模式

在 Java 里 String 这个类在实现 replace() 方法的时候，并没有更改原字符串里面 value[]数组的内容，而是创建了一个新字符串，这种方法在解决不可变对象的修改问题时经常用到。如果你深入地思考这个方法，你会发现它本质上是一种 Copy-on-Write 方法。所谓 Copy-on-Write，经常被缩写为 COW 或者 CoW，顾名思义就是写时复制。
不可变对象的写操作往往都是使用 Copy-on-Write 方法解决的，当然 Copy-on-Write 的应用领域并不局限于 Immutability 模式。下面我们先简单介绍一下 Copy-on-Write 的应用领域，让你对它有个更全面的认识。

Copy-on-Write 模式的应用领域

我们前面介绍过 CopyOnWriteArrayList 和 CopyOnWriteArraySet 这两个 Copy-on-Write 容器，它们背后的设计思想就是 Copy-on-Write；通过 Copy-on-Write 这两个容器实现的读操作是无锁的，由于无锁，所以将读操作的性能发挥到了极致。

除了 Java 这个领域，Copy-on-Write 在操作系统领域也有广泛的应用。

我第一次接触 Copy-on-Write 其实就是在操作系统领域。类 Unix 的操作系统中创建进程的 API 是 fork()，传统的 fork() 函数会创建父进程的一个完整副本，例如父进程的地址空间现在用到了 1G 的内存，那么 fork() 子进程的时候要复制父进程整个进程的地址空间（占有 1G 内存）给子进程，这个过程是很耗时的。而 Linux 中的 fork() 函数就聪明得多了，fork() 子进程的时候，并不复制整个进程的地址空间，而是让父子进程共享同一个地址空间；只用在父进程或者子进程需要写入的时候才会复制地址空间，从而使父子进程拥有各自的地址空间。

本质上来讲，父子进程的地址空间以及数据都是要隔离的，使用 Copy-on-Write 更多地体现的是一种延时策略，只有在真正需要复制的时候才复制，而不是提前复制好，同时 Copy-on-Write 还支持按需复制，所以 Copy-on-Write 在操作系统领域是能够提升性能的。相比较而言，Java 提供的 Copy-on-Write 容器，由于在修改的同时会复制整个容器，所以在提升读操作性能的同时，是以内存复制为代价的。这里你会发现，同样是应用 Copy-on-Write，不同的场景，对性能的影响是不同的。在操作系统领域，除了创建进程用到了 Copy-on-Write，很多文件系统也同样用到了，例如 Btrfs (B-Tree File System)、aufs（advanced multi-layered unification filesystem）等。

除了上面我们说的 Java 领域、操作系统领域，很多其他领域也都能看到 Copy-on-Write 的身影：Docker 容器镜像的设计是 Copy-on-Write，甚至分布式源码管理系统 Git 背后的设计思想都有 Copy-on-Write……

不过，Copy-on-Write 最大的应用领域还是在函数式编程领域。函数式编程的基础是不可变性（Immutability），所以函数式编程里面所有的修改操作都需要 Copy-on-Write 来解决。你或许会有疑问，“所有数据的修改都需要复制一份，性能是不是会成为瓶颈呢？”你的担忧是有道理的，之所以函数式编程早年间没有兴起，性能绝对拖了后腿。但是随着硬件性能的提升，性能问题已经慢慢变得可以接受了。而且，Copy-on-Write 也远不像 Java 里的 CopyOnWriteArrayList 那样笨：整个数组都复制一遍。Copy-on-Write 也是可以按需复制的，如果你感兴趣可以参考Purely Functional Data Structures这本书，里面描述了各种具备不变性的数据结构的实现。

CopyOnWriteArrayList 和 CopyOnWriteArraySet 这两个 Copy-on-Write 容器在修改的时候会复制整个数组，所以如果容器经常被修改或者这个数组本身就非常大的时候，是不建议使用的。反之，如果是修改非常少、数组数量也不大，并且对读性能要求苛刻的场景，使用 Copy-on-Write 容器效果就非常好了。下面我们结合一个真实的案例来讲解一下。
一个真实案例

我曾经写过一个 RPC 框架，有点类似 Dubbo，服务提供方是多实例分布式部署的，所以服务的客户端在调用 RPC 的时候，会选定一个服务实例来调用，这个选定的过程本质上就是在做负载均衡，而做负载均衡的前提是客户端要有全部的路由信息。例如在下图中，A 服务的提供方有 3 个实例，分别是 192.168.1.1、192.168.1.2 和 192.168.1.3，客户端在调用目标服务 A 前，首先需要做的是负载均衡，也就是从这 3 个实例中选出 1 个来，然后再通过 RPC 把请求发送选中的目标实例。

RPC 框架的一个核心任务就是维护服务的路由关系，我们可以把服务的路由关系简化成下图所示的路由表。当服务提供方上线或者下线的时候，就需要更新客户端的这张路由表。

我们首先来分析一下如何用程序来实现。每次 RPC 调用都需要通过负载均衡器来计算目标服务的 IP 和端口号，而负载均衡器需要通过路由表获取接口的所有路由信息，也就是说，每次 RPC 调用都需要访问路由表，所以访问路由表这个操作的性能要求是很高的。不过路由表对数据的一致性要求并不高，一个服务提供方从上线到反馈到客户端的路由表里，即便有 5 秒钟，很多时候也都是能接受的（5 秒钟，对于以纳秒作为时钟周期的 CPU 来说，那何止是一万年，所以路由表对一致性的要求并不高）。而且路由表是典型的读多写少类问题，写操作的量相比于读操作，可谓是沧海一粟，少得可怜。

通过以上分析，你会发现一些关键词：对读的性能要求很高，读多写少，弱一致性。它们综合在一起，你会想到什么呢？CopyOnWriteArrayList 和 CopyOnWriteArraySet 天生就适用这种场景啊。所以下面的示例代码中，RouteTable 这个类内部我们通过ConcurrentHashMap<String, CopyOnWriteArraySet<Router>>这个数据结构来描述路由表，ConcurrentHashMap 的 Key 是接口名，Value 是路由集合，这个路由集合我们用是 CopyOnWriteArraySet。
下面我们再来思考 Router 该如何设计，服务提供方的每一次上线、下线都会更新路由信息，这时候你有两种选择。一种是通过更新 Router 的一个状态位来标识，如果这样做，那么所有访问该状态位的地方都需要同步访问，这样很影响性能。另外一种就是采用 Immutability 模式，每次上线、下线都创建新的 Router 对象或者删除对应的 Router 对象。由于上线、下线的频率很低，所以后者是最好的选择。
Router 的实现代码如下所示，是一种典型 Immutability 模式的实现，需要你注意的是我们重写了 equals 方法，这样 CopyOnWriteArraySet 的 add() 和 remove() 方法才能正常工作。

//路由信息
public final class Router{
  private final String  ip;
  private final Integer port;
  private final String  iface;
  //构造函数
  public Router(String ip, 
      Integer port, String iface){
    this.ip = ip;
    this.port = port;
    this.iface = iface;
  }
  //重写equals方法
  public boolean equals(Object obj){
    if (obj instanceof Router) {
      Router r = (Router)obj;
      return iface.equals(r.iface) &&
             ip.equals(r.ip) &&
             port.equals(r.port);
    }
    return false;
  }
  public int hashCode() {
    //省略hashCode相关代码
  }
}
//路由表信息
public class RouterTable {
  //Key:接口名
  //Value:路由集合
  ConcurrentHashMap<String, CopyOnWriteArraySet<Router>> 
    rt = new ConcurrentHashMap<>();
  //根据接口名获取路由表
  public Set<Router> get(String iface){
    return rt.get(iface);
  }
  //删除路由
  public void remove(Router router) {
    Set<Router> set=rt.get(router.iface);
    if (set != null) {
      set.remove(router);
    }
  }
  //增加路由
  public void add(Router router) {
    Set<Router> set = rt.computeIfAbsent(
      route.iface, r -> 
        new CopyOnWriteArraySet<>());
    set.add(router);
  }
}

总结

目前 Copy-on-Write 在 Java 并发编程领域知名度不是很高，很多人都在无意中把它忽视了，但其实 Copy-on-Write 才是最简单的并发解决方案。它是如此简单，以至于 Java 中的基本数据类型 String、Integer、Long 等都是基于 Copy-on-Write 方案实现的。
Copy-on-Write 是一项非常通用的技术方案，在很多领域都有着广泛的应用。不过，它也有缺点的，那就是消耗内存，每次修改都需要复制一个新的对象出来，好在随着自动垃圾回收（GC）算法的成熟以及硬件的发展，这种内存消耗已经渐渐可以接受了。所以在实际工作中，如果写操作非常少，那你就可以尝试用一下 Copy-on-Write，效果还是不错的。