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title: Java 常见并发容器总结
category: Java
tag:
  - Java并发
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JDK 提供的这些容器大部分在 `java.util.concurrent` 包中。

- **`ConcurrentHashMap`** : 线程安全的 `HashMap`
- **`CopyOnWriteArrayList`** : 线程安全的 `List`，在读多写少的场合性能非常好，远远好于 `Vector`。
- **`ConcurrentLinkedQueue`** : 高效的并发队列，使用链表实现。可以看做一个线程安全的 `LinkedList`，这是一个非阻塞队列。
- **`BlockingQueue`** : 这是一个接口，JDK 内部通过链表、数组等方式实现了这个接口。表示阻塞队列，非常适合用于作为数据共享的通道。
- **`ConcurrentSkipListMap`** : 跳表的实现。这是一个 Map，使用跳表的数据结构进行快速查找。

## ConcurrentHashMap

我们知道，`HashMap` 是线程不安全的，如果在并发场景下使用，一种常见的解决方式是通过 `Collections.synchronizedMap()` 方法对 `HashMap` 进行包装，使其变为线程安全。不过，这种方式是通过一个全局锁来同步不同线程间的并发访问，会导致严重的性能瓶颈，尤其是在高并发场景下。

为了解决这一问题，`ConcurrentHashMap` 应运而生，作为 `HashMap` 的线程安全版本，它提供了更高效的并发处理能力。

在 JDK1.7 的时候，`ConcurrentHashMap` 对整个桶数组进行了分割分段(`Segment`，分段锁)，每一把锁只锁容器其中一部分数据（下面有示意图），多线程访问容器里不同数据段的数据，就不会存在锁竞争，提高并发访问率。

![Java7 ConcurrentHashMap 存储结构](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/java/collection/java7_concurrenthashmap.png)

到了 JDK1.8 的时候，`ConcurrentHashMap` 取消了 `Segment` 分段锁，采用 `Node + CAS + synchronized` 来保证并发安全。数据结构跟 `HashMap` 1.8 的结构类似，数组+链表/红黑二叉树。Java 8 在链表长度超过一定阈值（8）时将链表（寻址时间复杂度为 O(N)）转换为红黑树（寻址时间复杂度为 O(log(N))）。

Java 8 中，锁粒度更细，`synchronized` 只锁定当前链表或红黑二叉树的首节点，这样只要 hash 不冲突，就不会产生并发，就不会影响其他 Node 的读写，效率大幅提升。

![Java8 ConcurrentHashMap 存储结构](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/java/collection/java8_concurrenthashmap.png)

关于 `ConcurrentHashMap` 的详细介绍，请看我写的这篇文章：[`ConcurrentHashMap` 源码分析](./../collection/concurrent-hash-map-source-code.md)。

## CopyOnWriteArrayList

在 JDK1.5 之前，如果想要使用并发安全的 `List` 只能选择 `Vector`。而 `Vector` 是一种老旧的集合，已经被淘汰。`Vector` 对于增删改查等方法基本都加了 `synchronized`，这种方式虽然能够保证同步，但这相当于对整个 `Vector` 加上了一把大锁，使得每个方法执行的时候都要去获得锁，导致性能非常低下。

JDK1.5 引入了 `Java.util.concurrent`（JUC）包，其中提供了很多线程安全且并发性能良好的容器，其中唯一的线程安全 `List` 实现就是 `CopyOnWriteArrayList` 。

对于大部分业务场景来说，读取操作往往是远大于写入操作的。由于读取操作不会对原有数据进行修改，因此，对于每次读取都进行加锁其实是一种资源浪费。相比之下，我们应该允许多个线程同时访问 `List` 的内部数据，毕竟对于读取操作来说是安全的。

这种思路与 `ReentrantReadWriteLock` 读写锁的设计思想非常类似，即读读不互斥、读写互斥、写写互斥（只有读读不互斥）。`CopyOnWriteArrayList` 更进一步地实现了这一思想。为了将读操作性能发挥到极致，`CopyOnWriteArrayList` 中的读取操作是完全无需加锁的。更加厉害的是，写入操作也不会阻塞读取操作，只有写写才会互斥。这样一来，读操作的性能就可以大幅度提升。

`CopyOnWriteArrayList` 线程安全的核心在于其采用了 **写时复制（Copy-On-Write）** 的策略，从 `CopyOnWriteArrayList` 的名字就能看出了。

当需要修改（ `add`，`set`、`remove` 等操作） `CopyOnWriteArrayList` 的内容时，不会直接修改原数组，而是会先创建底层数组的副本，对副本数组进行修改，修改完之后再将修改后的数组赋值回去，这样就可以保证写操作不会影响读操作了。

关于 `CopyOnWriteArrayList` 的详细介绍，请看我写的这篇文章：[`CopyOnWriteArrayList` 源码分析](./../collection/copyonwritearraylist-source-code.md)。

## ConcurrentLinkedQueue

Java 提供的线程安全的 `Queue` 可以分为**阻塞队列**和**非阻塞队列**，其中阻塞队列的典型例子是 `BlockingQueue`，非阻塞队列的典型例子是 `ConcurrentLinkedQueue`，在实际应用中要根据实际需要选用阻塞队列或者非阻塞队列。 **阻塞队列可以通过加锁来实现，非阻塞队列可以通过 CAS 操作实现。**

从名字可以看出，`ConcurrentLinkedQueue`这个队列使用链表作为其数据结构．`ConcurrentLinkedQueue` 应该算是在高并发环境中性能最好的队列了。它之所有能有很好的性能，是因为其内部复杂的实现。

`ConcurrentLinkedQueue` 内部代码我们就不分析了，大家知道 `ConcurrentLinkedQueue` 主要使用 CAS 非阻塞算法来实现线程安全就好了。

`ConcurrentLinkedQueue` 适合在对性能要求相对较高，同时对队列的读写存在多个线程同时进行的场景，即如果对队列加锁的成本较高则适合使用无锁的 `ConcurrentLinkedQueue` 来替代。

## BlockingQueue

### BlockingQueue 简介

上面我们己经提到了 `ConcurrentLinkedQueue` 作为高性能的非阻塞队列。下面我们要讲到的是阻塞队列——`BlockingQueue`。阻塞队列（`BlockingQueue`）被广泛使用在“生产者-消费者”问题中，其原因是 `BlockingQueue` 提供了可阻塞的插入和移除的方法。当队列容器已满，生产者线程会被阻塞，直到队列未满；当队列容器为空时，消费者线程会被阻塞，直至队列非空时为止。

`BlockingQueue` 是一个接口，继承自 `Queue`，所以其实现类也可以作为 `Queue` 的实现来使用，而 `Queue` 又继承自 `Collection` 接口。下面是 `BlockingQueue` 的相关实现类：

![BlockingQueue 的实现类](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/java/51622268.jpg)

下面主要介绍一下 3 个常见的 `BlockingQueue` 的实现类：`ArrayBlockingQueue`、`LinkedBlockingQueue`、`PriorityBlockingQueue` 。

### ArrayBlockingQueue

`ArrayBlockingQueue` 是 `BlockingQueue` 接口的有界队列实现类，底层采用数组来实现。

```java
public class ArrayBlockingQueue<E>
extends AbstractQueue<E>
implements BlockingQueue<E>, Serializable{}
```

`ArrayBlockingQueue` 一旦创建，容量不能改变。其并发控制采用可重入锁 `ReentrantLock` ，不管是插入操作还是读取操作，都需要获取到锁才能进行操作。当队列容量满时，尝试将元素放入队列将导致操作阻塞;尝试从一个空队列中取一个元素也会同样阻塞。

`ArrayBlockingQueue` 默认情况下不能保证线程访问队列的公平性，所谓公平性是指严格按照线程等待的绝对时间顺序，即最先等待的线程能够最先访问到 `ArrayBlockingQueue`。而非公平性则是指访问 `ArrayBlockingQueue` 的顺序不是遵守严格的时间顺序，有可能存在，当 `ArrayBlockingQueue` 可以被访问时，长时间阻塞的线程依然无法访问到 `ArrayBlockingQueue`。如果保证公平性，通常会降低吞吐量。如果需要获得公平性的 `ArrayBlockingQueue`，可采用如下代码：

```java
private static ArrayBlockingQueue<Integer> blockingQueue = new ArrayBlockingQueue<Integer>(10,true);
```

### LinkedBlockingQueue

`LinkedBlockingQueue` 底层基于**单向链表**实现的阻塞队列，可以当做无界队列也可以当做有界队列来使用，同样满足 FIFO 的特性，与 `ArrayBlockingQueue` 相比起来具有更高的吞吐量，为了防止 `LinkedBlockingQueue` 容量迅速增，损耗大量内存。通常在创建 `LinkedBlockingQueue` 对象时，会指定其大小，如果未指定，容量等于 `Integer.MAX_VALUE` 。

**相关构造方法:**

```java
    /**
     *某种意义上的无界队列
     * Creates a {@code LinkedBlockingQueue} with a capacity of
     * {@link Integer#MAX_VALUE}.
     */
    public LinkedBlockingQueue() {
        this(Integer.MAX_VALUE);
    }

/**
     *有界队列
     * Creates a {@code LinkedBlockingQueue} with the given (fixed) capacity.
     *
     * @param capacity the capacity of this queue
     * @throws IllegalArgumentException if {@code capacity} is not greater
     *         than zero
     */
    public LinkedBlockingQueue(int capacity) {
        if (capacity <= 0) throw new IllegalArgumentException();
        this.capacity = capacity;
        last = head = new Node<E>(null);
    }
```

### PriorityBlockingQueue

`PriorityBlockingQueue` 是一个支持优先级的无界阻塞队列。默认情况下元素采用自然顺序进行排序，也可以通过自定义类实现 `compareTo()` 方法来指定元素排序规则，或者初始化时通过构造器参数 `Comparator` 来指定排序规则。

`PriorityBlockingQueue` 并发控制采用的是可重入锁 `ReentrantLock`，队列为无界队列（`ArrayBlockingQueue` 是有界队列，`LinkedBlockingQueue` 也可以通过在构造函数中传入 `capacity` 指定队列最大的容量，但是 `PriorityBlockingQueue` 只能指定初始的队列大小，后面插入元素的时候，**如果空间不够的话会自动扩容**）。

简单地说，它就是 `PriorityQueue` 的线程安全版本。不可以插入 null 值，同时，插入队列的对象必须是可比较大小的（comparable），否则报 `ClassCastException` 异常。它的插入操作 put 方法不会 block，因为它是无界队列（take 方法在队列为空的时候会阻塞）。

**推荐文章：** [《解读 Java 并发队列 BlockingQueue》](https://javadoop.com/post/java-concurrent-queue)

## ConcurrentSkipListMap

> 下面这部分内容参考了极客时间专栏[《数据结构与算法之美》](https://time.geekbang.org/column/intro/126?code=zl3GYeAsRI4rEJIBNu5B/km7LSZsPDlGWQEpAYw5Vu0=&utm_term=SPoster "《数据结构与算法之美》")以及《实战 Java 高并发程序设计》。

为了引出 `ConcurrentSkipListMap`，先带着大家简单理解一下跳表。

对于一个单链表，即使链表是有序的，如果我们想要在其中查找某个数据，也只能从头到尾遍历链表，这样效率自然就会很低，跳表就不一样了。跳表是一种可以用来快速查找的数据结构，有点类似于平衡树。它们都可以对元素进行快速的查找。但一个重要的区别是：对平衡树的插入和删除往往很可能导致平衡树进行一次全局的调整。而对跳表的插入和删除只需要对整个数据结构的局部进行操作即可。这样带来的好处是：在高并发的情况下，你会需要一个全局锁来保证整个平衡树的线程安全。而对于跳表，你只需要部分锁即可。这样，在高并发环境下，你就可以拥有更好的性能。而就查询的性能而言，跳表的时间复杂度也是 **O(logn)** 所以在并发数据结构中，JDK 使用跳表来实现一个 Map。

跳表的本质是同时维护了多个链表，并且链表是分层的，

![2级索引跳表](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/java/93666217.jpg)

最低层的链表维护了跳表内所有的元素，每上面一层链表都是下面一层的子集。

跳表内的所有链表的元素都是排序的。查找时，可以从顶级链表开始找。一旦发现被查找的元素小于当前访问节点的后继节点（或后继节点为空），就会转入下一层链表继续找。这也就是说在查找过程中，搜索是跳跃式的。如上图所示，在跳表中查找元素 18。

![在跳表中查找元素18](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/java/32005738.jpg)

查找 18 的时候原来需要遍历 18 次，现在只需要 7 次即可。针对链表长度比较大的时候，构建索引查找效率的提升就会非常明显。

从上面很容易看出，**跳表是一种利用空间换时间的算法。**

使用跳表实现 `Map` 和使用哈希算法实现 `Map` 的另外一个不同之处是：哈希并不会保存元素的顺序，而跳表内所有的元素都是排序的。因此在对跳表进行遍历时，你会得到一个有序的结果。所以，如果你的应用需要有序性，那么跳表就是你不二的选择。JDK 中实现这一数据结构的类是 `ConcurrentSkipListMap`。

## 参考

- 《实战 Java 高并发程序设计》
- <https://javadoop.com/post/java-concurrent-queue>
- <https://juejin.im/post/5aeebd02518825672f19c546>

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