摘要:并发数据结构存在的理由串行数据结构在并发环境下是不安全的,而直接使用锁又会带来性能的影响,所以专门设计了针对并发环境下的数据结构,其中使用了无锁运算来保证性能。在高并发的情况下过多的锁操作会拖累系统的性能。是由数组结构和数组结构组成。
【并发数据结构存在的理由
串行数据结构在并发环境下是不安全的,而直接使用锁又会带来性能的影响,所以jdk专门设计了针对并发环境下的数据结构,其中使用了无锁运算来保证性能。
【并发List1.可以直接使用Collections.synchronizedList()将一个非线程安全的list变成支持同步的list.但是这样做有一个问题,就是所有的操作都会被加上锁,我们知道如果只有读操作是不需要上锁的。
2..CopyOnWriteArrayList:使用了无锁计算,即当对象进行写操作时,复制该对象;若进行读,则直接返回结果,操作过程中不进行同步。这很好的利用了对象的不变性,在没有对对像进行写操作之前,由于对象未发生改变,因此不需要加锁。而在试图改变对象的时候,总是先获得一个对象的副本,然后对副本进行操作,最后将副本写回。这种实现方式的核心思想时减少竞争,从而提高在高并发时的读取性能。但是在一定程度上牺牲了写的性能。
3.Vector:使用了同步关键字,所有的get操作都需要先获得锁才能进行。在高并发的情况下过多的锁操作会拖累系统的性能。
结论:在读多写少的环境下,使用CopyOnWriteArrayList可以提高性能,但是在写多读少的环境下,应该使用vector.
【并发set与list相似,并发set也有一个CopyOnWriteArraySet,它实现了set接口,并且是线程安全的,它的内部完全依赖CopyOnWriteArrayList,因此它的特征和CopyOnWriteArrayList一致,适用于读多写少的环境,如果是写多读少的环境可以使用Collections.synchronizedSet()得到一个线程安全的set。
【并发map同理获得一个线程安全的map也可以使用Collections.synchronizedMap(),但是在高并发的环境下这个map的性能不是最佳的。Jdk专门提供了一个cocurrentHashMap来支持高并发。而cocurrentHashMap之所以如此强大,是因为:
1. 其内部实现了锁分离。 2. get()操作也是无锁的。【cocurrentHashMap:
ConcurrentHashMap是由Segment数组结构和HashEntry数组结构组成。Segment是一种可重入锁ReentrantLock,在ConcurrentHashMap里扮演锁的角色,HashEntry则用于存储键值对数据。一个ConcurrentHashMap里包含一个Segment数组,Segment的结构和HashMap类似,是一种数组和链表结构, 一个Segment里包含一个HashEntry数组,每个HashEntry是一个链表结构的元素, 每个Segment守护者一个HashEntry数组里的元素,当对HashEntry数组的数据进行修改时,必须首先获得它对应的Segment锁。
而HashTable则是使用了内部锁,所有的操作全部都需要获得内部锁才能得以执行。
但是呢,使用所分离这样的技术也有一个缺点:当需要统计全局变量时(比如count),我们需要获得所有分段锁才能够执行。
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