Java并发容器篇

作者：汤圆

前言

断断续续一个多月，也写了十几篇原创文章，感觉真的很不一样；

不能说技术有很大的进步，但是想法确实跟以前有所不同；

还没开始的时候，想着要学的东西太多，总觉得无从下手；

但是当你真正下定决心去做了几天后，就会发现 原来路真的是一步步走出来的;

如果总是原地踏步东张西望，对自己不会有帮助；

好了，下面开始今天的话题，并发容器篇

简介

前面我们介绍了同步容器，它的很大一个缺点就是在高并发下的环境下，性能差；

针对这个，于是就有了专门为高并发设计的并发容器类；

因为并发容器类都位于java.util.concurrent下，所以我们也习惯把并发容器简称为JUC容器;

相对应的还有JUC原子类、JUC锁、JUC工具类等等（这些后面再介绍）

今天就让我们简单来了解下JUC中并发容器的相关知识点

文章如果有问题，欢迎大家批评指正，在此谢过啦

正文

1. 什么是并发容器

并发容器是针对高并发专门设计的一些类，用来替代性能较低的同步容器

常见的并发容器类如下所示：

这节我们主要以第一个ConcurrentHashMap为例子来介绍并发容器

其他的以后有空会单独开篇分析

2. 为什么会有并发容器

其实跟同步容器的出现的道理是一样的：

同步容器是为了让我们在编写多线程代码时，不用自己手动去同步加锁，为我们解放了双手，去做更多有意义的事情（有意义？双手？）；

而并发容器则又是为了提高同步容器的性能，相当于同步容器的升级版；

这也是为什么Java一直在被人唱衰，却又一直没有衰退的原因（大佬们也很焦虑啊！！！）;

不过话说回来，大佬们焦虑地有点过头了；不敢想Java现在都升到16级了，而我们始终还在8级徘徊。

3. 并发容器、同步容器、普通容器的区别

这里的普通容器，指的是没有同步和并发的容器类，比如HashMap

三个对比着来介绍，这样会更加清晰一点

下面我们分别以HashMap, HashTable, ConcurrentHashMap为例来介绍

性能分析

下面我们来分析下他们三个之间的性能区别：

注：这里普通容器用的是单线程来测试的，因为多线程不安全，所以我们就不考虑了

有的朋友可能会说，你这不公平啊，可是没办法呀，谁让她多线程不安全呢。

如果非要让我在安全和性能之间选一个的话，那我选 ConcurrentHashMap（我都要）

他们三个之间的关系,如下图

（红色表示堵的厉害，橙色表示堵的一般，绿色表示畅通）

可以看到：

• 在单线程中操作普通容器时，代码都是串行执行的，同一时刻只能put或get一个数据到容器中

• 在多线程中操作同步容器时，可以多个线程排队去执行，同一时刻也是只能put或get一个数据到同步容器中

• 在多线程中操作并发容器时，可以多个线程同时去执行，也就是说同一时刻可以有多个线程去put或get多个数据到并发容器中(可同时读读，可同时读写，可同时写写-有可能会阻塞，这里是以ConcurrentHashMap为参考)

下面我们用代码来复现下上面图中所示的效果（慢-中-快）

1. HashMap 测试方法

public static void hashMapTest(){
  Map<String, String> map = new HashMap<>();
  long start = System.nanoTime();
	// 创建10万条数据 单线程
  for (int i = 0; i < 100_000; i++) {
		// 用UUID作为key,保证key的唯一
    map.put(UUID.randomUUID().toString(), String.valueOf(i));
    map.get(UUID.randomUUID().toString());
  }
  long end = System.nanoTime();
  System.out.println("hashMap耗时：");
  System.out.println(end - start);
}

2. HashTable 测试方法

public static void hashTableTest(){
  Map<String, String> map = new Hashtable<>();
  long start = System.nanoTime();
	// 创建10个线程 - 多线程
  for (int i = 0; i < 10; i++) {
    new Thread(()->{
      // 每个线程创建1万条数据
      for (int j = 0; j < 10000; j++) {
        // UUID保证key的唯一性
        map.put(UUID.randomUUID().toString(), String.valueOf(j));
        map.get(UUID.randomUUID().toString());
      }
    }).start();
  }
	// 这里是为了等待上面的线程执行结束，之所以判断>2，是因为在IDEA中除了main thread，还有一个monitor thread
  while (Thread.activeCount()>2){
    Thread.yield();
  }
  long end = System.nanoTime();
  System.out.println("hashTable耗时：");
  System.out.println(end - start);
}

3. concurrentHashMap 测试方法

public static void concurrentHashMapTest(){
  Map<String, String> map = new ConcurrentHashMap<>();
  long start = System.nanoTime();
  // 创建10个线程 - 多线程
  for (int i = 0; i < 10; i++) {
    new Thread(()->{
      // 每个线程创建1万条数据
      for (int j = 0; j < 10000; j++) {
        // UUID作为key，保证唯一性
        map.put(UUID.randomUUID().toString(), String.valueOf(j));
        map.get(UUID.randomUUID().toString());
      }
    }).start();
  }
	// 这里是为了等待上面的线程执行结束，之所以判断>2，是因为在IDEA中除了main thread，还有一个monitor thread
  while (Thread.activeCount()>2){
    Thread.yield();
  }
  long end = System.nanoTime();
  System.out.println("concurrentHashMap耗时：");
  System.out.println(end - start);
}

4. main 方法分别执行上面的三个测试

public static void main(String[] args) {
  hashMapTest();
  hashTableTest();
  while (Thread.activeCount()>2){
    Thread.yield();
  }
  concurrentHashMapTest();
}

运行可以看到，如下结果（运行多次，数值可能会变好，但是规律基本一致）

hashMap耗时：
754699874 (慢)
hashTable耗时：
609160132（中）
concurrentHashMap耗时：
261617133(快)

结论就是，正常情况下的速度：普通容器 < 同步容器 < 并发容器

但是也不那么绝对，因为这里插入的key都是唯一的，所以看起来正常一点

那如果我们不正常一点呢？比如极端到BT的那种

下面我们就不停地插入同一条数据，上面的所有put/get都改为下面的代码：

map.put("a", "a");
map.get("a");

运行后，你会发现，又是另外一个结论（大家感兴趣的可以敲出来试试）

不过结论不结论的，意义不是很大；

锁分析

普通容器没锁

同步容器中锁的都是方法级别，也就是说锁的是整个容器，我们先来看下HashTable的锁

public synchronized V put(K key, V value) {}
public synchronized V remove(Object key) {}

可以看到：因为锁是内置锁，锁住的是整个容器

所以我们在put的时候，其他线程都不能put/get

而我们在get的时候，其他线程也都不能put/get

所以同步容器的效率会比较低

并发容器，我们以1.7的ConcurrentHashMap为例来说下（之所以选1.7，是因为它里面涉及的内容都是前面章节介绍过的）

它的锁粒度很小，它不会给整个容器上锁，而是分段上锁；

分段的依据就是key.hash，根据不同的hash值映射到不同的段（默认16个段），然后插入数据时，根据这个hash值去给对应的段上锁，此时其他段还是可以被其他线程读写的；

所以这就是文章开头所说的，为啥ConcurrentHashMap会支持多个线程同时写（因为只要插入的key的hashCode不会映射到同一个段里，那就不会冲突，此时就可以同时写）

读因为没有上锁，所以当然也支持同时读

如果读操作没有锁，那么它怎么保证数据的一致性呢？

答案就是以前介绍过的volatile（保证可见性、禁止重排序），它修饰在节点Node和值val上，保证了你get的值永远是最新的

下面是ConcurrentHashMap部分源码，可以看到val和net节点都是volatile类型

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
  final int hash;
  final K key;
  volatile V val;
  volatile Node<K,V> next;
}

总结下来就是：并发容器ConcurrentHashMap中，多个线程可同时读，多个线程可同时写，多个线程同时读和写

总结

1. 什么是并发容器：并发容器是针对高并发专门设计的一些类，用来替代性能较低的同步容器
2. 为什么会有并发容器：为了提高同步容器的性能
3. 并发容器、同步容器、普通容器的区别：
   • 性能：高 - 中 - 低
   • 锁：粒度小 - 粒度大 - 无
   • 场景：高并发 - 中并发 - 单线程

参考内容：

• 《Java并发编程实战》
• 《实战Java高并发》
• 《深入理解Java虚拟机》

后记

我这里介绍的都是比较浅的东西，其实并发容器的知识深入起来有很多；

但是因为这节是并发系列的比较靠前的，还有很多东西没涉及到，所以就分析地比较浅；

等到并发系列的内容都涉及地差不多了，再回过头来深入分析。

写在最后：

愿你的意中人亦是中意你之人。

作者： 汤圆学Java