JUC之并发容器的选择

一、传统的容器

Collection
|—-List |—-
ArrayList
                 |            |—-LinkList
                 |            |—-Vector—>线程安全
                 |
                 |
                 | —-Set |—-
TreeSet
                               |—-
HashSet

Map
—-
TreeMap
       —-
HashMap
       —-
HashTable
—>
线程安全

  •     ArrayList集合的Demo
package com.itszt;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

/**
* 
*
* 并发容器的选择
*
*/
public class Test3 {

    private static List<Integer> list = new ArrayList();

    public static void main(String[] args){
        //让5个线程去执行
        for (int i = 0; i < 50; i++) {
            new MyThread().start();
        }
    }

    private static class MyThread extends Thread{
        @Override
        public void run() {
            super.run();
            for (int i = 0; i < 1000; i++) {
                list.add(i);
            }
            System.out.println("集合大小:--->"+list.size());//我们预期的集合大小应该是50x1000=50000
        }
    }
}

运行结果:

        显而易见,集合的大小并没有我们预期的50000

        
当我们将ArrayList容器换成Vector时:

运行结果:

集合的大小达到了预期的大小,证明Vector容器是线程安全的

《JUC之并发容器的选择》

  • HashMap的Demo
package com.itszt;

import java.util.*;

/**
* 
*
* 并发容器的选择
*
*/
public class Test3 {
    
//    private static Hashtable map = new Hashtable();
    private static Map<String,Integer> map = new HashMap<>();
    public static void main(String[] args){
        //让50个线程去执行
        for (int i = 0; i < 50; i++) {
            new MyThread().start();
        }
    }
    private static class MyThread extends Thread{
        @Override
        public void run() {
            super.run();
            for (int i = 0; i < 1000; i++) {

                map.put(UUID.randomUUID().toString(),i);

            }
                System.out.println("map集合的大小:"+map.size());
        }
    }
}

运行结果:

集合的大小并没有达到我们预期的大小50000

    

当我们把HashMap换成Hashtable容器:

《JUC之并发容器的选择》

运行结果:

    

二、java5.0 JUC包提供了多种并发容器类来解决同步容器的性能问题

  1.     ConcurrentHashMap
  • ConcurrentHashMap同步容器类时Java5增加的一个线程安全的哈希表;介于HashMap与Hashtable之间,内部采用“锁分段”机制代替Hashtable的独占锁,进而提高了性能
  • JUC包设计用于多线程上下文的Collection实现ConcurrentHashMap,ConcurrentSkipListMap,CopyOnWriteArrayList和CopyOnWriteArrarySet;
        • 当期望许多线程访问一个给定的collection时,ConcurrentHashMap通常优于同步的HashMap;ConcurrentSkipListMap通常优于同步的TreeMap
  • 当期望的读数和遍历远远大于列表的更新数时,CopyOnWriteArrayList优于同步的ArrayList

    2.    CountDownLatch(闭锁)

  • CountDownLatch是一个同步辅助类,在完成一组正在其他线程中执行的操作之前,它允许一个或者多这个线程一直等待

package com.itszt;

import java.util.concurrent.CountDownLatch;

/**
* 
*
* 计算多线程的执行时间
*
*/
public class TestCountDownLatch {
    public static void main(String[] args){

        final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(10);
        LatchDemo latchDemo = new LatchDemo(latch);

        long start = System.currentTimeMillis();
        //创建是个线程
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            new Thread(latchDemo).start();
        }

        try {
            latch.await();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("耗时:"+(end-start));
    }


}

class LatchDemo implements Runnable{

    private CountDownLatch latch;

    //有参构造器
    public LatchDemo(CountDownLatch latch){
        this.latch = latch;
    }

    @Override
    public void run() {

        synchronized (this){
            try {
                //打印50000以内的偶数
                for (int i = 0; i < 50000; i++) {
                    if (i%2==0) {
                        System.out.println(i);
                    }
                }
            }finally {
                //线程数量递减
                latch.countDown();
            }
        }
    }
}

运行结果:

在此,感谢各位好友的阅读,希望多提宝贵意见!谢谢
《JUC之并发容器的选择》

    原文作者:JUC
    原文地址: https://blog.csdn.net/PeterPan_pyy/article/details/80962482
    本文转自网络文章,转载此文章仅为分享知识,如有侵权,请联系博主进行删除。
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