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[Java 并发]CopyOnWrite 了解吗?

CopyOnWrite 只是看字面意思就能看出来,就是在写入时复制
说得轻巧,写入时复制,具体是怎么实现的呢?

先来说说思想,具体怎么实现等下分析
CopyOnWrite 的思想就是:当向一个容器中添加元素的时候,不是直接在当前这个容器里面添加的,而是复制出来一个新的容器,在新的容器里面添加元素,添加完毕之后再将原容器的引用指向新的容器,这样就实现了写入时复制
你还记得在提到数据库的时候,我们经常说主从复制,读写分离吗? CopyOnWrite 的设计思想是不是和经常说的主从复制,读写分离如出一撤?

优缺点

了解概念之后,对它的优缺点应该就比较好理解了
优点就是,读和写可以并行执行,因为读的是原来的容器,写的是新的容器,它们之间互不影响,所以读和写是可以并行执行的,在某些高并发场景下,可以提高程序的响应时间

但是呢,你也看到了, CopyOnWrite 是在写入的时候,复制了一个新的容器出来,所以要考虑它的内存开销问题,又回到了在学算法时一直强调的一个思想:拿空间换时间
还有一点就是,它只保证数据的最终一致性.因为在读的时候,读取的内容是原容器里面的内容,新添加的内容是读取不到的

基于它的优缺点应该就可以得出一个结论: CopyOnWrite 适用于写操作非常少的场景,而且还能够容忍读写的暂时不一致
如果你的应用场景不适合,那还是考虑使用别的方法来实现吧

还有一点需要注意的是:在写入时,它会复制一个新的容器,所以如果有写入需求的话,最好可以批量写入,因为每次写入的时候,容器都会进行复制,如果能够减少写入的次数,就可以减少容器的复制次数

在 JUC 包下,实现 CopyOnWrite 思想的就是 CopyOnWriteArrayList & CopyOnWriteArraySet 这两个方法,本篇文章侧重于讲清楚 CopyOnWriteArrayList

CopyOnWriteArrayList

在 CopyOnWriteArrayList 中,需要注意的是 add 方法:

public boolean add(E e) {
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    // 在写入的时候,需要加锁,如果不加锁的话,在多线程场景下可能会被 copy 出 n 个副本出来
    // 加锁之后,就能保证在进行写时,只有一个线程在操作
    lock.lock();
    try {
        Object[] elements = getArray();
        int len = elements.length;
        // 复制原来的数组
        Object[] newElements = Arrays.copyOf(elements, len + 1);
        // 将要添加的元素添加到新数组中
        newElements[len] = e;
        // 将对原数组的引用指向新的数组
        setArray(newElements);
        return true;
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}

在写的时候需要加锁,但是在读取的时候不需要添加
因为读取的是原数组的元素,对新数组没有什么影响,加了锁反而会增加性能开销

public E get(int index) {
	return get(getArray(), index);
}

举个例子:

CopyOnWrite 在 JUC 包下,那么它就保证了线程安全
咱们来做个小 demo 验证一下:

@Slf4j
public class ArrayListExample {

    // 请求总数
    public static int clientTotal = 5000;

    // 同时并发执行的线程数
    public static int threadTotal = 200;

    private static List<Integer> list = new ArrayList<>();

    public static void  main(String[] args) throws Exception{
        ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
        final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal);
        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal);
        for (int i = 0; i < clientTotal; i++) {
            final int count = i;
            executorService.execute(()->{
                try {
                    semaphore.acquire();
                    update(count);
                    semaphore.release();
                } catch (Exception e) {
                    log.error("exception",e);
                }
                countDownLatch.countDown();
            });
        }
        countDownLatch.await();
        executorService.shutdown();
        log.info("size:{}",list.size());
    }
    private static void update(int i){
        list.add(i);
    }
}

上面是客户端请求 5000 次,有 200 个线程在同时请求,我使用的是 ArrayList 实现,咱们看下打印结果:

[Java 并发]CopyOnWrite 了解吗?

如果是线程安全的话,那么最后的结果应该是 5000 才对,多运行几次你会发现,每次程序的执行结果都是不一样的
如果是 CopyOnWriteArrayList 呢?

@Slf4j
public class CopyOnWriteArrayListExample {

    // 请求总数
    public static int clientTotal = 5000;

    // 同时并发执行的线程数
    public static int threadTotal = 200;

    private static List<Integer> list = new CopyOnWriteArrayList<>();

    public static void  main(String[] args) throws Exception{
        ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
        final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal);
        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal);
        for (int i = 0; i < clientTotal; i++) {
            final int count = i;
            executorService.execute(()->{
                try {
                    semaphore.acquire();
                    update(count);
                    semaphore.release();
                } catch (Exception e) {
                    log.error("excepiton",e);
                }
                countDownLatch.countDown();
            });
        }
        countDownLatch.await();
        executorService.shutdown();
        log.info("size:{}",list.size());
    }
    private static void update(int i){
        list.add(i);
    }
}

多运行几次,结果都是一样的:

[Java 并发]CopyOnWrite 了解吗?

CopyOnWriteArrayList 是线程安全的

以上,感谢您的阅读~

最近感觉状态不对劲,容我调整调整

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原文  https://www.dynamic-zheng.com/posts/9af0bfae.html
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