java 的 CopyOnWriteArrayList类

初识CopyOnWriteArrayList

第一次见到CopyOnWriteArrayList,是在研究JDBC的时候,每一个数据库的Driver都是维护在一个CopyOnWriteArrayList中的,为了证明这一点,贴两段代码,第一段在com.mysql.jdbc.Driver下,也就是我们写Class.forName(“…”)中的内容:

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public class Driver extends NonRegisteringDriver
  implements java.sql.Driver
{
  public Driver()
    throws SQLException
  {
  }
  static
  {
    try
    {
      DriverManager.registerDriver(new Driver());
    } catch (SQLException E) {
      throw new RuntimeException("Can't register driver!");
    }
  }
}

看到com.mysql.jdbc.Driver调用了DriverManager的registerDriver方法,这个类在java.sql.DriverManager下:

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public class DriverManager
{
    private static final CopyOnWriteArrayList<DriverInfo>
    registeredDrivers = new CopyOnWriteArrayList();
    private static volatile int loginTimeout = 0;
    private static volatile PrintWriter logWriter = null;
    private static volatile PrintStream logStream = null;
    private static final Object logSync = new Object();
    static final SQLPermission SET_LOG_PERMISSION = new
    SQLPermission("setLog");
    ...
}

看到所有的DriverInfo都在CopyOnWriteArrayList中。既然看到了CopyOnWriteArrayList,我自然免不了要研究一番为什么JDK使用的是这个List。

首先提两点:

1、CopyOnWriteArrayList位于java.util.concurrent包下,可想而知,这个类是为并发而设计的

2、CopyOnWriteArrayList,顾名思义,Write的时候总是要Copy,也就是说对于CopyOnWriteArrayList,任何可变的操作(add、set、remove等等)都是伴随复制这个动作的,后面会解读CopyOnWriteArrayList的底层实现机制

四个关注点在CopyOnWriteArrayList上的答案

如何向CopyOnWriteArrayList中添加元素

对于CopyOnWriteArrayList来说,增加、删除、修改、插入的原理都是一样的,所以用增加元素来分析一下CopyOnWriteArrayList的底层实现机制就可以了。先看一段代码:

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public static void main(String[] args)
{
     List<Integer> list = new CopyOnWriteArrayList<Integer>();
     list.add(1);
     list.add(2);
}

看一下这段代码做了什么,先是第3行的实例化一个新的CopyOnWriteArrayList:

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public class CopyOnWriteArrayList<E>
    implements List<E>, RandomAccess, Cloneable, java.io.Serializable {
    private static final long serialVersionUID = 8673264195747942595L;
    /** The lock protecting all mutators */
    transient final ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
    /** The array, accessed only via getArray/setArray. */
    private volatile transient Object[] array;
    ...
}
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public CopyOnWriteArrayList() {
    setArray(new Object[0]);
}
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final void setArray(Object[] a) {
    array = a;
}

看到,对于CopyOnWriteArrayList来说,底层就是一个Object[] array,然后实例化一个CopyOnWriteArrayList,用图来表示非常简单:

就是这样,Object array指向一个数组大小为0的数组。接着看一下,第4行的add一个整数1做了什么,add的源代码是:

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public boolean add(E e) {
final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lock();
try {
    Object[] elements = getArray();
    int len = elements.length;
    Object[] newElements = Arrays.copyOf(elements, len + 1);
    newElements[len] = e;
    setArray(newElements);
    return true;
} finally {
    lock.unlock();
}
}

画一张图表示一下:

每一步都清楚地表示在图上了,一次add大致经历了几个步骤:

1、加锁

2、拿到原数组,得到新数组的大小(原数组大小+1),实例化出一个新的数组来

3、把原数组的元素复制到新数组中去

4、新数组最后一个位置设置为待添加的元素(因为新数组的大小是按照原数组大小+1来的)

5、把Object array引用指向新数组

6、解锁

整个过程看起来比较像ArrayList的扩容。有了这个基础,我们再来看一下第5行的add了一个整数2做了什么,这应该非常简单了,还是画一张图来表示:

和前面差不多,就不解释了。

另外,插入、删除、修改操作也都是一样,每一次的操作都是以对Object[] array进行一次复制为基础的,如果上面的流程看懂了,那么研究插入、删除、修改的源代码应该不难。

普通List的缺陷

常用的List有ArrayList、LinkedList、Vector,其中前两个是线程非安全的,最后一个是线程安全的。我有一种场景,两个线程操作了同一个List,分别对同一个List进行迭代和删除,就如同下面的代码:

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public static class T1 extends Thread
{
    private List<Integer> list;
    public T1(List<Integer> list)
    {
        this.list = list;
    }
    public void run()
    {
        for (Integer i : list)
        {
        }
    }
}
public static class T2 extends Thread
{
    private List<Integer> list;
    public T2(List<Integer> list)
    {
        this.list = list;
    }
    public void run()
    {
        for (int i = 0; i < list.size(); i++)
        {
            list.remove(i);
        }
    }
}

首先我在这两个线程中放入ArrayList并启动这两个线程:

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public static void main(String[] args)
{
    List<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
    for (int i = 0; i < 10000; i++)
    {
        list.add(i);
    }
    T1 t1 = new T1(list);
    T2 t2 = new T2(list);
    t1.start();
    t2.start();
}

运行结果为:

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Exception in thread "Thread-0" java.util.ConcurrentModificationException
    at java.util.AbstractList$Itr.checkForComodification(AbstractList.java:372)
    at java.util.AbstractList$Itr.next(AbstractList.java:343)
    at com.xrq.test60.TestMain$T1.run(TestMain.java:19)

把ArrayList换成LinkedList,main函数的代码就不贴了,运行结果为:

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Exception in thread "Thread-0" java.util.ConcurrentModificationException
    at java.util.LinkedList$ListItr.checkForComodification(LinkedList.java:761)
    at java.util.LinkedList$ListItr.next(LinkedList.java:696)
    at com.xrq.test60.TestMain$T1.run(TestMain.java:19)

可能有人觉得,这两个线程都是线程非安全的类,所以不行。其实这个问题和线程安不安全没有关系,换成Vector看一下运行结果:

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Exception in thread "Thread-0" java.util.ConcurrentModificationException
    at java.util.AbstractList$Itr.checkForComodification(AbstractList.java:372)
    at java.util.AbstractList$Itr.next(AbstractList.java:343)
    at com.xrq.test60.TestMain$T1.run(TestMain.java:19)

Vector虽然是线程安全的,但是只是一种相对的线程安全而不是绝对的线程安全,它只能够保证增、删、改、查的单个操作一定是原子的,不会被打断,但是如果组合起来用,并不能保证线程安全性。比如就像上面的线程1在遍历一个Vector中的元素、线程2在删除一个Vector中的元素一样,势必产生并发修改异常,也就是fail-fast。

CopyOnWriteArrayList的作用

把上面的代码修改一下,用CopyOnWriteArrayList:

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public static void main(String[] args)
{
    List<Integer> list = new CopyOnWriteArrayList<Integer>();
    for (int i = 0; i < 10; i++)
    {
        list.add(i);
    }
    T1 t1 = new T1(list);
    T2 t2 = new T2(list);
    t1.start();
    t2.start();
}

可以运行一下这段代码,是没有任何问题的。

看到我把元素数量改小了一点,因为我们从上面的分析中应该可以看出,CopyOnWriteArrayList的缺点,就是修改代价十分昂贵,每次修改都伴随着一次的数组复制;但同时优点也十分明显,就是在并发下不会产生任何的线程安全问题,也就是绝对的线程安全,这也是为什么我们要使用CopyOnWriteArrayList的原因。

另外,有两点必须讲一下。我认为CopyOnWriteArrayList这个并发组件,其实反映的是两个十分重要的分布式理念:

(1)读写分离

我们读取CopyOnWriteArrayList的时候读取的是CopyOnWriteArrayList中的Object[] array,但是修改的时候,操作的是一个新的Object[] array,读和写操作的不是同一个对象,这就是读写分离。这种技术数据库用的非常多,在高并发下为了缓解数据库的压力,即使做了缓存也要对数据库做读写分离,读的时候使用读库,写的时候使用写库,然后读库、写库之间进行一定的同步,这样就避免同一个库上读、写的IO操作太多

(2)最终一致

对CopyOnWriteArrayList来说,线程1读取集合里面的数据,未必是最新的数据。因为线程2、线程3、线程4四个线程都修改了CopyOnWriteArrayList里面的数据,但是线程1拿到的还是最老的那个Object[] array,新添加进去的数据并没有,所以线程1读取的内容未必准确。不过这些数据虽然对于线程1是不一致的,但是对于之后的线程一定是一致的,它们拿到的Object[] array一定是三个线程都操作完毕之后的Object array[],这就是最终一致。最终一致对于分布式系统也非常重要,它通过容忍一定时间的数据不一致,提升整个分布式系统的可用性与分区容错性。当然,最终一致并不是任何场景都适用的,像火车站售票这种系统用户对于数据的实时性要求非常非常高,就必须做成强一致性的。

 

最后总结一点,随着CopyOnWriteArrayList中元素的增加,CopyOnWriteArrayList的修改代价将越来越昂贵,因此,CopyOnWriteArrayList适用于读操作远多于修改操作的并发场景中

 

 

本文转载于: http://www.importnew.com/25034.html

 

 

 

结尾贴上两个我测试的Demo 示例:

测试一:

package com.zslin.list.demo;import java.util.ArrayList;
import java.util.List;/*** * @author WQ<br>* @version 创建时间:2017年6月18日 下午4:15:54<br>*/
public class Resource3 {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {List<String> a = new ArrayList<String>();a.add("a");a.add("b");a.add("c");final ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(a);Thread t = new Thread(new Runnable() {int count = -1;@Overridepublic void run() {while (true) {list.add(count++ + "");}}});t.setDaemon(true);t.start();Thread.currentThread().sleep(3);for (String s : list) {System.out.println(s);}}
}

运行结果:

Exception in thread "main" java.util.ConcurrentModificationExceptionat java.util.ArrayList$Itr.checkForComodification(ArrayList.java:901)at java.util.ArrayList$Itr.next(ArrayList.java:851)at com.zslin.list.demo.Resource3.main(Resource3.java:31)

 

 

测试二:

package com.zslin.list.demo;import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;/*** * @author WQ<br>* @version 创建时间:2017年6月18日 下午4:17:48<br>*/
public class Resource4 {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {List<String> a = new ArrayList<String>();a.add("a");a.add("b");a.add("c");final CopyOnWriteArrayList<String> list = new CopyOnWriteArrayList<String>(a);Thread t = new Thread(new Runnable() {int count = -1;@Overridepublic void run() {while (true) {list.add(count++ + "");}}});t.setDaemon(true);t.start();Thread.currentThread().sleep(3);for (String s : list) {System.out.println(list.hashCode());System.out.println(s);}}
}

运行结果:

159947112
a
1157371761
b
-478062346
c
-998300255
-1
-1122793921
0
1172437517
1
1152826799
2
-1744105465。。。。。。。。。//省略部分运行结果

 

转载于:https://www.cnblogs.com/mr-wuxiansheng/p/7044571.html

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