[TOC]
### 1\. 同步
它的實現與 ArrayList 類似,但是使用了 synchronized 進行同步。
~~~java
public synchronized boolean add(E e) {
modCount++;
ensureCapacityHelper(elementCount + 1);
elementData[elementCount++] = e;
return true;
}
public synchronized E get(int index) {
if (index >= elementCount)
throw new ArrayIndexOutOfBoundsException(index);
return elementData(index);
}
~~~
### 2\. ArrayList 與 Vector
* Vector 是同步的,因此開銷就比 ArrayList 要大,訪問速度更慢。最好使用 ArrayList 而不是 Vector,因為同步操作完全可以由程序員自己來控制;
* Vector 每次擴容請求其大小的 2 倍空間,而 ArrayList 是 1.5 倍。
### 3\. Vector 替代方案
#### synchronizedList
為了獲得線程安全的 ArrayList,可以使用`Collections.synchronizedList();`得到一個線程安全的 ArrayList。
~~~java
List<String> list = new ArrayList<>();
List<String> synList = Collections.synchronizedList(list);
~~~
#### CopyOnWriteArrayList
也可以使用 concurrent 并發包下的 CopyOnWriteArrayList 類。

~~~java
List<String> list = new CopyOnWriteArrayList<>();
~~~
CopyOnWrite 容器即寫時復制的容器。通俗的理解是**當我們往一個容器添加元素的時候,不直接往當前容器添加,而是先將當前容器進行 Copy,復制出一個新的容器,然后新的容器里添加元素,添加完元素之后,再將原容器的引用指向新的容器**。這樣做的好處是我們可以對 CopyOnWrite 容器進行并發的讀,而不需要加鎖,因為當前容器不會添加任何元素。所以 CopyOnWrite 容器也是一種**讀寫分離**的思想,讀和寫不同的容器。
~~~java
public boolean add(T e) {
final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lock();
try {
Object[] elements = getArray();
int len = elements.length;
// 復制出新數組
Object[] newElements = Arrays.copyOf(elements, len + 1);
// 把新元素添加到新數組里
newElements[len] = e;
// 把原數組引用指向新數組
setArray(newElements);
return true;
} finally {
lock.unlock();
}
}
final void setArray(Object[] a) {
array = a;
}
~~~
讀的時候不需要加鎖,如果讀的時候有多個線程正在向 ArrayList 添加數據,讀還是會讀到舊的數據,因為寫的時候不會鎖住舊的 ArrayList。
~~~java
public E get(int index) {
return get(getArray(), index);
}
~~~
**CopyOnWrite的缺點**
* CopyOnWrite 容器有很多優點,但是同時也存在兩個問題,即內存占用問題和數據一致性問題。所以在開發的時候需要注意一下。
**內存占用問題**。
* 因為 CopyOnWrite 的寫時復制機制,所以在進行寫操作的時候,內存里會同時駐扎兩個對象的內存,舊的對象和新寫入的對象(注意:在復制的時候只是復制容器里的引用,只是在寫的時候會創建新對象添加到新容器里,而舊容器的對象還在使用,所以有兩份對象內存)。如果這些對象占用的內存比較大,比如說 200M 左右,那么再寫入 100M 數據進去,內存就會占用 300M,那么這個時候很有可能造成頻繁的 Yong GC 和 Full GC。之前我們系統中使用了一個服務由于每晚使用 CopyOnWrite 機制更新大對象,造成了每晚 15 秒的 Full GC,應用響應時間也隨之變長。
* 針對內存占用問題,可以通過壓縮容器中的元素的方法來減少大對象的內存消耗,比如,如果元素全是 10 進制的數字,可以考慮把它壓縮成 36 進制或 64 進制。或者不使用 CopyOnWrite 容器,而使用其他的并發容器,如 ConcurrentHashMap 。
**數據一致性問題**。
* CopyOnWrite 容器只能保證數據的最終一致性,不能保證數據的實時一致性。所以如果你希望寫入的的數據,馬上能讀到,請不要使用 CopyOnWrite 容器。
* 關于 C++ 的 STL 中,曾經也有過 Copy-On-Write 的玩法,參見陳皓的《[C++ STL String類中的Copy-On-Write](http://blog.csdn.net/haoel/article/details/24058)》,后來,因為有很多線程安全上的事,就被去掉了。
參考資料:
* [聊聊并發-Java中的Copy-On-Write容器 | 并發編程網 – ifeve.com](http://ifeve.com/java-copy-on-write/)
- 一.JVM
- 1.1 java代碼是怎么運行的
- 1.2 JVM的內存區域
- 1.3 JVM運行時內存
- 1.4 JVM內存分配策略
- 1.5 JVM類加載機制與對象的生命周期
- 1.6 常用的垃圾回收算法
- 1.7 JVM垃圾收集器
- 1.8 CMS垃圾收集器
- 1.9 G1垃圾收集器
- 2.面試相關文章
- 2.1 可能是把Java內存區域講得最清楚的一篇文章
- 2.0 GC調優參數
- 2.1GC排查系列
- 2.2 內存泄漏和內存溢出
- 2.2.3 深入理解JVM-hotspot虛擬機對象探秘
- 1.10 并發的可達性分析相關問題
- 二.Java集合架構
- 1.ArrayList深入源碼分析
- 2.Vector深入源碼分析
- 3.LinkedList深入源碼分析
- 4.HashMap深入源碼分析
- 5.ConcurrentHashMap深入源碼分析
- 6.HashSet,LinkedHashSet 和 LinkedHashMap
- 7.容器中的設計模式
- 8.集合架構之面試指南
- 9.TreeSet和TreeMap
- 三.Java基礎
- 1.基礎概念
- 1.1 Java程序初始化的順序是怎么樣的
- 1.2 Java和C++的區別
- 1.3 反射
- 1.4 注解
- 1.5 泛型
- 1.6 字節與字符的區別以及訪問修飾符
- 1.7 深拷貝與淺拷貝
- 1.8 字符串常量池
- 2.面向對象
- 3.關鍵字
- 4.基本數據類型與運算
- 5.字符串與數組
- 6.異常處理
- 7.Object 通用方法
- 8.Java8
- 8.1 Java 8 Tutorial
- 8.2 Java 8 數據流(Stream)
- 8.3 Java 8 并發教程:線程和執行器
- 8.4 Java 8 并發教程:同步和鎖
- 8.5 Java 8 并發教程:原子變量和 ConcurrentMap
- 8.6 Java 8 API 示例:字符串、數值、算術和文件
- 8.7 在 Java 8 中避免 Null 檢查
- 8.8 使用 Intellij IDEA 解決 Java 8 的數據流問題
- 四.Java 并發編程
- 1.線程的實現/創建
- 2.線程生命周期/狀態轉換
- 3.線程池
- 4.線程中的協作、中斷
- 5.Java鎖
- 5.1 樂觀鎖、悲觀鎖和自旋鎖
- 5.2 Synchronized
- 5.3 ReentrantLock
- 5.4 公平鎖和非公平鎖
- 5.3.1 說說ReentrantLock的實現原理,以及ReentrantLock的核心源碼是如何實現的?
- 5.5 鎖優化和升級
- 6.多線程的上下文切換
- 7.死鎖的產生和解決
- 8.J.U.C(java.util.concurrent)
- 0.簡化版(快速復習用)
- 9.鎖優化
- 10.Java 內存模型(JMM)
- 11.ThreadLocal詳解
- 12 CAS
- 13.AQS
- 0.ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue的實現原理
- 1.DelayQueue的實現原理
- 14.Thread.join()實現原理
- 15.PriorityQueue 的特性和原理
- 16.CyclicBarrier的實際使用場景
- 五.Java I/O NIO
- 1.I/O模型簡述
- 2.Java NIO之緩沖區
- 3.JAVA NIO之文件通道
- 4.Java NIO之套接字通道
- 5.Java NIO之選擇器
- 6.基于 Java NIO 實現簡單的 HTTP 服務器
- 7.BIO-NIO-AIO
- 8.netty(一)
- 9.NIO面試題
- 六.Java設計模式
- 1.單例模式
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- 3.模板方法
- 4.適配器模式
- 5.簡單工廠
- 6.門面模式
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- 七.數據結構和算法
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- 2.二叉樹
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- 4.1算法題-鏈表反轉
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- 10.二進制及位運算
- 10.1.二進制和十進制轉換
- 10.2.位運算
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- 八.Spring 全家桶
- 1.Spring IOC
- 2.Spring AOP
- 3.Spring 事務管理
- 4.SpringMVC 運行流程和手動實現
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- 6.springboot自動裝配原理
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- 九.數據庫
- 1.mybatis
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- Mybatis系列1-Configuration
- Mybatis系列2-SQL執行過程
- Mybatis系列3-之SqlSession
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- Mybatis系列5-StatementHandler
- Mybatis系列6-MappedStatement
- Mybatis系列7-參數設置揭秘(ParameterHandler)
- Mybatis系列8-緩存機制
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- 5.數據庫索引2
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- 7.MySQL行鎖、表鎖、間隙鎖詳解
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- 十.Redis
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- 3.分布式鎖(二)
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- 11.Redis哨兵、復制、集群的設計原理與區別
- 12.redis的IO多路復用
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- 14.redis集群
- 十一.中間件
- 1.RabbitMQ
- 1.1 RabbitMQ實戰,hello world
- 1.2 RabbitMQ 實戰,工作隊列
- 1.3 RabbitMQ 實戰, 發布訂閱
- 1.4 RabbitMQ 實戰,路由
- 1.5 RabbitMQ 實戰,主題
- 1.6 Spring AMQP 的 AMQP 抽象
- 1.7 Spring AMQP 實戰 – 整合 RabbitMQ 發送郵件
- 1.8 RabbitMQ 的消息持久化與 Spring AMQP 的實現剖析
- 1.9 RabbitMQ必備核心知識
- 2.RocketMQ 的幾個簡單問題與答案
- 2.Kafka
- 2.1 kafka 基礎概念和術語
- 2.2 Kafka的重平衡(Rebalance)
- 2.3.kafka日志機制
- 2.4 kafka是pull還是push的方式傳遞消息的?
- 2.5 Kafka的數據處理流程
- 2.6 Kafka的腦裂預防和處理機制
- 2.7 Kafka中partition副本的Leader選舉機制
- 2.8 如果Leader掛了的時候,follower沒來得及同步,是否會出現數據不一致
- 2.9 kafka的partition副本是否會出現腦裂情況
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- 1.使用docker安裝Zookeeper偽集群
- 3.ZooKeeper-Plus
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- 1.進制轉換:二進制、八進制、十六進制、十進制之間的轉換
- 2.位運算
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- 十四.Docker
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- 6.筆記
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- 7.Storm 集成 Redis 詳解
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- 十六.Elasticsearch
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- 1.分布式事務解決方案一網打盡
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