CopyOnWriteArrayList
CopyOnWriteArrayList
CopyOnWriteArrayList位于java.util.concurrent包下,可想而知,这个类是为并发而设计的
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
关注点
集合关注点 | 结论 |
---|---|
CopyOnWriteArrayList是否允许空 | 允许 |
CopyOnWriteArrayList是否允许重复数据 | 允许 |
CopyOnWriteArrayList是否有序 | 有序 |
CopyOnWriteArrayList是否线程安全 | 线程安全 |
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以下Copy’O’n’Write’Array’List的底层实现机制就可以了。
1 | public static void main(String[] args) { |
看一下这段代码做了什么,先是第二行实例化一个新的CopyOnWriteArrayList。
1 | public class CopyOnWriteArrayList<E> |
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:
1 | /** |
一次add大致经历了几个步骤:
- 加锁
- 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
- 把原数组的元素复制到新数组中去
- 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)
- 把Object array引用指向新数组
- 解锁
整个过程看起来比较像ArrayList的扩容。
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:
1 | public class CopyOnWriteArrayListSample { |
从运行结果可以看出,使用非线程安全的ArrayList和线程安全的Vector都会出现 java.util.ConcurrentModificationException
的错误。
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
CopyOnWriteArrayList在上述代码能够正常运行。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。
附带说明一下,CopyOnWriteArray的默认迭代器实现COWIterator并不支持迭代器的 remove
、set
、add
方法,会直接抛出 UnsupportedOperationException
异常。因此在迭代删除CopyOnWriteArray的元素时使用 List.remove(E e)
方法。
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:
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。
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。