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1. Java并发容器

1.1. 并发容器概览

• Java 并发容器是 Java 并发包（java.util.concurrent）的重要组成，1.5 后提供了丰富的线程安全容器。
• 分类仍为四大类：

• • List
  • Map
  • Set
  • Queue

1.2. 同步容器（synchronized-based）

示例：

List list = Collections.synchronizedList(new ArrayList<>());
Set set = Collections.synchronizedSet(new HashSet<>());
Map map = Collections.synchronizedMap(new HashMap<>());

特点：

• 基于 synchronized 实现，保证线程安全。
• 也包括早期的 Vector、Stack、Hashtable 等。

注意事项

1. 组合操作非原子，如：

if (!list.contains(x)) list.add(x); // 非原子！

➤ 推荐封装为原子方法并加锁，例如：

synchronized boolean addIfNotExist(T t) { ... }

2. 遍历时要手动加锁，否则存在并发修改问题：

synchronized (list) {Iterator i = list.iterator();while (i.hasNext()) foo(i.next());
}

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1.3. 并发容器（concurrent-based）

优势：

• 使用非阻塞算法、分段锁等机制，性能远优于同步容器。
• 仍然是 List、Map、Set、Queue 四类，但实现更复杂更优化。

1. List

CopyOnWriteArrayList

• 写时复制：每次写操作都会复制一份新数组，写完后替换旧引用。
• 适用于读多写少，如监听器列表、缓存等。

使用注意

• 写操作性能差（因为复制数组）。
• 读操作可能看到旧数据（弱一致性）。
• 其迭代器是只读快照，不支持增删改。

2. Map

ConcurrentHashMap

• 高性能 Map，实现无锁或低锁分段操作。
• key 和 value 不能为 null。

ConcurrentSkipListMap

• 基于跳表（SkipList），key 有序，可替代 TreeMap。
• 插入/查询效率 O(log n)，适用于高并发且需要排序的场景。

注意：

3. Set

• 实现类：

• • CopyOnWriteArraySet：基于 CopyOnWriteArrayList
  • ConcurrentSkipListSet：基于 ConcurrentSkipListMap

• 使用场景与对应的 List/Map 类似。

4. Queue（队列，最复杂）

维度一：是否阻塞

• 阻塞队列：BlockingQueue 系列
• 非阻塞队列：ConcurrentLinkedQueue 等

维度二：是否双端

• 单端：只能队尾入队、队首出队
• 双端：两端都可入队出队（Deque）

常见实现对照表：

分类	实现类	特点/用途
单端阻塞队列	ArrayBlockingQueue, LinkedBlockingQueue	有界，推荐使用
	SynchronousQueue	无缓冲，生产者必须等消费者
	PriorityBlockingQueue	带优先级的阻塞队列
	DelayQueue	可延时出队
	LinkedTransferQueue	混合阻塞/直接传递，性能优
双端阻塞队列	LinkedBlockingDeque	支持两端操作
单端非阻塞队列	ConcurrentLinkedQueue	无界，高并发性能优
双端非阻塞队列	ConcurrentLinkedDeque	双端无锁队列

注意：

• 无界队列存在 OOM 风险，除 ArrayBlockingQueue 和 LinkedBlockingQueue 其他均为无界。
• 实际应用中建议优先选择有界队列。

1.4. 总结与建议

选择容器的建议：

需求	推荐容器
多线程读多写少	CopyOnWriteArrayList
高并发无序 Map	ConcurrentHashMap
高并发有序 Map	ConcurrentSkipListMap
高并发队列，双端支持	ConcurrentLinkedDeque
阻塞队列，生产者-消费者模型	LinkedBlockingQueue或 ArrayBlockingQueue
阻塞队列且需优先级或延迟	PriorityBlockingQueue / DelayQueue

常见“坑”：

• 组合操作不是原子（需手动同步）
• 同步容器遍历时需加锁
• CopyOnWrite 容器写入延迟，迭代器只读
• ConcurrentMap 的 key/value 不能为 null
• 无界队列可能 OOM

同步容器VS并发容器：

特性	同步容器（Synchronized）	并发容器（Concurrent）
引入版本	JDK 1.2（如 Collections.synchronizedXXX）	JDK 1.5 及以后
线程安全实现方式	所有方法使用 synchronized实现同步	细粒度锁、CAS 等高效机制
性能	较差（所有操作都串行）	更高性能（部分操作并发执行）
适用场景	线程数量较少，竞争不激烈	高并发场景，要求更高性能
组合操作（如遍历+修改）	手动加锁（如 synchronized(list)）	内部支持更强的并发控制
常见类	Vector, Hashtable, Collections.synchronizedList	ConcurrentHashMap , CopyOnWriteArrayList , ConcurrentLinkedQueue 等

2. 原子类：无锁工具的典范

2.1. 为什么需要原子类？

以 count += 1 为例，它不是原子操作，因为涉及三个步骤：

1. 从主内存读取 count；
2. 执行加一操作；
3. 写回主内存。

多个线程同时执行会出现线程安全问题。使用互斥锁可以解决，但代价较高（加锁/解锁+线程切换）。原子类就是为了解决这个问题的无锁方案。

AtomicLong 示例：如何用原子类解决问题？（无锁方案）

public class Test {AtomicLong count = new AtomicLong(0);void add10K() {int idx = 0;while(idx++ < 10000) {count.getAndIncrement();}}
}

• count.getAndIncrement()：原子操作，无需加锁，即可线程安全地自增。

2.2. 无锁方案的实现原理（使用原子类）

无锁的定义：

无锁编程是一种在并发程序中避免使用互斥锁（mutex）的并发控制方式。其目标是让线程在不阻塞的情况下共享数据，避免死锁、线程切换带来的开销等问题。

核心原理：CAS（Compare And Swap）

无锁算法的基础是CAS 指令，即“比较并交换”：

boolean CAS(V expectedValue, V newValue)

• 作为一条 CPU 指令，CAS 指令本身是能够保证原子性的。

执行逻辑：

• 比较当前内存中的值是否等于 expectedValue
• 如果相等，则用 newValue 更新该值，并返回 true
• 如果不相等，说明被其他线程修改了，不做更新，返回 false

举例：自旋重试实现无锁自增

while (true) {int current = atomicValue.get();int next = current + 1;if (atomicValue.compareAndSet(current, next)) {break;}// 如果 CAS 失败则自旋重试
}

无锁的优势：

• 不阻塞，不会引起线程上下文切换
• 并发性能好，尤其在高并发下

无锁的挑战：

• 编码复杂
• 容易发生 ABA 问题（即 A → B → A，CAS 检查不出变更）
• 不适合临界区过大或逻辑复杂的场景

CAS 的经典问题：ABA 问题

什么是 ABA 问题？

• 假设线程 T1 读取 count 为 A；
• 线程 T2 把 count 改为 B；
• 线程 T3 又把 count 改回 A；
• T1 再次用 CAS 判断：值等于 A，CAS 成功；
• 但实际上，count 已经被修改过，这就是 ABA 问题。

如何解决？

通过引入版本号或标记：

• AtomicStampedReference：使用整型版本号；
• AtomicMarkableReference：使用 boolean 标记。

2.3. 原子类的概念

什么是原子类（Atomic Class）？

原子类是 Java 并发包 java.util.concurrent.atomic 中提供的一组类，用于实现原子性操作的共享变量。常见如：

原子类	说明
AtomicInteger	原子性的 int 类型变量
AtomicLong	原子性的 long 类型变量
AtomicReference<T>	原子引用类型变量
AtomicBoolean	原子布尔类型变量

• 所有操作都是线程安全的
• 不依赖显式加锁（如 synchronized）
• 底层使用 CAS 保证原子性

2.4. 各语言原子操作示例

1. Python 原子操作示例

Python 的标准库中并没有直接的原子类（如 Java、Go），但可以借助 threading.Lock 或 multiprocessing.Value、atomicwrites，或使用第三方库 atomics 来实现。

示例（使用 threading.Lock 模拟原子操作）：

import threadingclass AtomicInteger:def __init__(self, initial=0):self.value = initialself._lock = threading.Lock()def increment(self):with self._lock:self.value += 1return self.value# 测试
counter = AtomicInteger()def task():for _ in range(10000):counter.increment()threads = [threading.Thread(target=task) for _ in range(10)]for t in threads:t.start()
for t in threads:t.join()print("Final value:", counter.value)

• Python 的 GIL 限制了真正的并行性，但锁还是必需的，因为 I/O 或 C 扩展可能释放 GIL。

2. Java 原子操作示例

Java 原子类由 java.util.concurrent.atomic 包提供，最常用的是 AtomicInteger。

示例：

import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;public class AtomicExample {private static AtomicInteger counter = new AtomicInteger(0);public static void main(String[] args) throws InterruptedException {Runnable task = () -> {for (int i = 0; i < 10000; i++) {counter.incrementAndGet();  // 原子递增}};Thread[] threads = new Thread[10];for (int i = 0; i < 10; i++) {threads[i] = new Thread(task);threads[i].start();}for (Thread t : threads) {t.join();}System.out.println("Final value: " + counter.get());}
}

• incrementAndGet() 方法底层使用 CAS 实现原子性。

1. Go（Golang）原子操作示例

Go 提供了 sync/atomic 包用于原子操作。

示例：

package mainimport ("fmt""sync""sync/atomic"
)func main() {var counter int64 = 0var wg sync.WaitGroupfor i := 0; i < 10; i++ {wg.Add(1)go func() {for j := 0; j < 10000; j++ {atomic.AddInt64(&counter, 1) // 原子加法}wg.Done()}()}wg.Wait()fmt.Println("Final value:", counter)
}

• atomic.AddInt64 是线程安全的，不需要额外加锁。

总结比较：

特性	Python	Java	Go
原子操作支持	❌（需自定义或第三方）	✅ AtomicInteger 等	✅ sync/atomic包
原子加操作	自定义加锁实现	incrementAndGet()	atomic.AddInt64()
底层机制	依赖 GIL + Lock	CAS + volatile + Unsafe	CAS（基于硬件指令）