cow和volatile关键字有异曲同工之效,都是读不排斥,写排斥,写后就更新,只是原理不一样
cow前者是修改时候锁定,并形成副本,在副本上修改,原来读的还是读原本,之后再切到副本
volatile是用工作区和主存区之间的区别实现(写在主存,读从主存)是强一致性
cow是最终一致性
Copy-On-Write简称COW,是一种用于程序设计中的优化策略。其基本思路是,从一开始大家都在共享同一个内容,当某个人想要修改这个内容的时候,才会真正把内容Copy出去形成一个新的内容然后再改,这是一种延时懒惰策略。从JDK1.5开始Java并发包里提供了两个使用CopyOnWrite机制实现的并发容器,它们是CopyOnWriteArrayList和CopyOnWriteArraySet。CopyOnWrite容器非常有用,可以在非常多的并发场景中使用到。
什么是CopyOnWrite容器
CopyOnWrite容器即写时复制的容器。通俗的理解是当我们往一个容器添加元素的时候,不直接往当前容器添加,而是先将当前容器进行Copy,复制出一个新的容器,然后新的容器里添加元素,添加完元素之后,再将原容器的引用指向新的容器。这样做的好处是我们可以对CopyOnWrite容器进行并发的读,而不需要加锁,因为当前容器不会添加任何元素。所以CopyOnWrite容器也是一种读写分离的思想,读和写不同的容器。
CopyOnWriteArrayList的实现原理
在使用CopyOnWriteArrayList之前,我们先阅读其源码了解下它是如何实现的。以下代码是向CopyOnWriteArrayList中add方法的实现(向CopyOnWriteArrayList里添加元素),可以发现在添加的时候是需要加锁的,否则多线程写的时候会Copy出N个副本出来。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
|
/** * Appends the specified element to the end of this list.
*
* @param e element to be appended to this list
* @return <tt>true</tt> (as specified by {@link Collection#add})
*/
public boolean add(E e) {
final ReentrantLock lock = this .lock;
lock.lock();
try {
Object[] elements = getArray();
int len = elements.length;
Object[] newElements = Arrays.copyOf(elements, len + 1 );
newElements[len] = e;
setArray(newElements);
return true ;
} finally {
lock.unlock();
}
}
|
读的时候不需要加锁,如果读的时候有多个线程正在向CopyOnWriteArrayList添加数据,读还是会读到旧的数据,因为写的时候不会锁住旧的CopyOnWriteArrayList。
1
2
3
|
public E get( int index) {
return get(getArray(), index);
} |
JDK中并没有提供CopyOnWriteMap,我们可以参考CopyOnWriteArrayList来实现一个,基本代码如下:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
|
import java.util.Collection;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
public class CopyOnWriteMap<K, V> implements Map<K, V>, Cloneable {
private volatile Map<K, V> internalMap;
public CopyOnWriteMap() {
internalMap = new HashMap<K, V>();
}
public V put(K key, V value) {
synchronized ( this ) {
Map<K, V> newMap = new HashMap<K, V>(internalMap);
V val = newMap.put(key, value);
internalMap = newMap;
return val;
}
}
public V get(Object key) {
return internalMap.get(key);
}
public void putAll(Map<? extends K, ? extends V> newData) {
synchronized ( this ) {
Map<K, V> newMap = new HashMap<K, V>(internalMap);
newMap.putAll(newData);
internalMap = newMap;
}
}
} |
实现很简单,只要了解了CopyOnWrite机制,我们可以实现各种CopyOnWrite容器,并且在不同的应用场景中使用。
CopyOnWrite的应用场景
CopyOnWrite并发容器用于读多写少的并发场景。比如白名单,黑名单,商品类目的访问和更新场景,假如我们有一个搜索网站,用户在这个网站的搜索框中,输入关键字搜索内容,但是某些关键字不允许被搜索。这些不能被搜索的关键字会被放在一个黑名单当中,黑名单每天晚上更新一次。当用户搜索时,会检查当前关键字在不在黑名单当中,如果在,则提示不能搜索。实现代码如下:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
|
package com.ifeve.book;
import java.util.Map;
import com.ifeve.book.forkjoin.CopyOnWriteMap;
/** * 黑名单服务
*
* @author fangtengfei
*
*/
public class BlackListServiceImpl {
private static CopyOnWriteMap<String, Boolean> blackListMap = new CopyOnWriteMap<String, Boolean>(
1000 );
public static boolean isBlackList(String id) {
return blackListMap.get(id) == null ? false : true ;
}
public static void addBlackList(String id) {
blackListMap.put(id, Boolean.TRUE);
}
/**
* 批量添加黑名单
*
* @param ids
*/
public static void addBlackList(Map<String,Boolean> ids) {
blackListMap.putAll(ids);
}
} |
代码很简单,但是使用CopyOnWriteMap需要注意两件事情:
1. 减少扩容开销。根据实际需要,初始化CopyOnWriteMap的大小,避免写时CopyOnWriteMap扩容的开销。
2. 使用批量添加。因为每次添加,容器每次都会进行复制,所以减少添加次数,可以减少容器的复制次数。如使用上面代码里的addBlackList方法。
CopyOnWrite的缺点
CopyOnWrite容器有很多优点,但是同时也存在两个问题,即内存占用问题和数据一致性问题。所以在开发的时候需要注意一下。
内存占用问题。因为CopyOnWrite的写时复制机制,所以在进行写操作的时候,内存里会同时驻扎两个对象的内存,旧的对象和新写入的对象(注意:在复制的时候只是复制容器里的引用,只是在写的时候会创建新对象添加到新容器里,而旧容器的对象还在使用,所以有两份对象内存)。如果这些对象占用的内存比较大,比如说200M左右,那么再写入100M数据进去,内存就会占用300M,那么这个时候很有可能造成频繁的Yong GC和Full GC。之前我们系统中使用了一个服务由于每晚使用CopyOnWrite机制更新大对象,造成了每晚15秒的Full GC,应用响应时间也随之变长。
针对内存占用问题,可以通过压缩容器中的元素的方法来减少大对象的内存消耗,比如,如果元素全是10进制的数字,可以考虑把它压缩成36进制或64进制。或者不使用CopyOnWrite容器,而使用其他的并发容器,如ConcurrentHashMap。
数据一致性问题。CopyOnWrite容器只能保证数据的最终一致性,不能保证数据的实时一致性。所以如果你希望写入的的数据,马上能读到,请不要使用CopyOnWrite容器。
相关推荐
基于微信小程序的在线办公小程序答辩PPT.pptx
这个数据集来自世界卫生组织(WHO),包含了2000年至2015年期间193个国家的预期寿命和相关健康因素的数据。它提供了一个全面的视角,用于分析影响全球人口预期寿命的多种因素。数据集涵盖了从婴儿死亡率、GDP、BMI到免疫接种覆盖率等多个维度,为研究者提供了丰富的信息来探索和预测预期寿命。 该数据集的特点在于其跨国家的比较性,使得研究者能够识别出不同国家之间预期寿命的差异,并分析这些差异背后的原因。数据集包含22个特征列和2938行数据,涉及的变量被分为几个大类:免疫相关因素、死亡因素、经济因素和社会因素。这些数据不仅有助于了解全球健康趋势,还可以辅助制定公共卫生政策和社会福利计划。 数据集的处理包括对缺失值的处理、数据类型转换以及去重等步骤,以确保数据的准确性和可靠性。研究者可以使用这个数据集来探索如教育、健康习惯、生活方式等因素如何影响人们的寿命,以及不同国家的经济发展水平如何与预期寿命相关联。此外,数据集还可以用于预测模型的构建,通过回归分析等统计方法来预测预期寿命。 总的来说,这个数据集是研究全球健康和预期寿命变化的宝贵资源,它不仅提供了历史数据,还为未来的研究和政策制
基于微信小程序的“健康早知道”微信小程序答辩PPT.pptx
基于微信小程序的电影交流平台答辩PPT.pptx
计算机字符编码GB18030
Hive 操作基础(进阶版)多级分区数据文件2
基于java的贫困生管理系统答辩PPT.pptx
pandas whl安装包,对应各个python版本和系统(具体看资源名字),找准自己对应的下载即可! 下载后解压出来是已.whl为后缀的安装包,进入终端,直接pip install pandas-xxx.whl即可,非常方便。 再也不用担心pip联网下载网络超时,各种安装不成功的问题。
TA_lib库(whl轮子),直接pip install安装即可,下载即用,非常方便,各个python版本对应的都有。 使用方法: 1、下载下来解压; 2、确保有python环境,命令行进入终端,cd到whl存放的目录,直接输入pip install TA_lib-xxxx.whl就可以安装,等待安装成功,即可使用! 优点:无需C++环境编译,下载即用,方便
本压缩包资源说明,你现在往下拉可以看到压缩包内容目录 我是批量上传的基于SpringBoot+Vue的项目,所以描述都一样;有源码有数据库脚本,系统都是测试过可运行的,看文件名即可区分项目~ |Java|SpringBoot|Vue|前后端分离| 开发语言:Java 框架:SpringBoot,Vue JDK版本:JDK1.8 数据库:MySQL 5.7+(推荐5.7,8.0也可以) 数据库工具:Navicat 开发软件: idea/eclipse(推荐idea) Maven包:Maven3.3.9+ 系统环境:Windows/Mac
tornado-6.2b2.tar.gz
javawe论坛项目 原生技术
tornado-6.2b1-cp310-cp310-macosx_10_9_universal2.whl
随着物流行业的快速发展,货运管理变得愈发重要。为了提高货运效率,确保货物安全,我们开发了这款基于司机信用评价的货运管理系统。 该系统主要包含了货物信息管理、订单评价管理、货主管理等多个功能模块。在货物信息管理模块中,用户可以查看和管理货物的详细信息,包括货物名称、规格、装车状态、运输状态以及卸货状态等,方便用户随时掌握货物的动态。 订单评价管理模块是该系统的核心之一,它允许货主对司机的服务进行评价,系统会根据评价数据对司机进行信用评分。这一功能不仅有助于提升司机的服务质量,还能为货主提供更加可靠的货运选择。 此外,货主管理模块提供了货主信息的录入、修改和查询等功能,方便用户管理自己的货主资料。系统界面简洁明了,以蓝色为主色调,设计现代且专业,为用户提供了良好的使用体验。 通过该系统,用户可以轻松实现货物信息的查看和管理,对司机的服务进行评价,提高货运效率和服务质量。同时,系统也为司机提供了一个展示自我、提升信用的平台,有助于推动物流行业的健康发展。
毕业生交流学习平台 SSM毕业设计 附带论文 启动教程:https://www.bilibili.com/video/BV1GK1iYyE2B
基于java的广场舞团答辩PPT.pptx
基于java的基于SSM的校园音乐平台答辩PPT.pptx
Jira插件安装包
项目经过测试均可完美运行! 环境说明: 开发语言:java jdk:jdk1.8 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 管理工具:maven 开发工具:idea/eclipse
tornado-6.2b2-cp37-abi3-win_amd64.whl