Java并发容器篇

Java并发容器篇

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

目录

  1. 什么是并发容器
  2. 为什么会有并发容器
  3. 并发容器、同步容器、普通容器的区别

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:

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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。

(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:

  • 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
  • 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
  • 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);
}
  1. 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);
}
  1. 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);
}
  1. 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,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

所以同步容器效率会比较

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。

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