从JDK1.5以后，Java为我们引入了一个并发包，用于解决实际开发中经常用到的并发问题，那我们今天就来简单看一下相关的一些常见类的使用情况。

1、ConcurrentHashMap

ConcurrentHashMap其实就是线程安全版本的hashMap。前面我们知道HashMap是以链表的形式存放hash冲突的数据，以数组形式存放HashEntry等hash出来不一致的数据。为了保证容器的数据一致性，需要加锁。HashMap的实现方式是，只有put和remove的时候会引发数据的不一致，那为了保证数据的一致性，我在put和remove的时候进行加锁操作。但是随之而来的是性能问题，因为key-value形式的数据，读写频繁是很正常的，也就意味着我有大量数据做读写操作时会引发长时间的等待。为了解决这个问题，Java并发包问我们提供了新的思路。在每一个HashEntry上加一把锁，对于hash冲突的数据，因为采用链表存储，公用一把锁。这样我才在做不同hash数值的数据时，则是在不同的锁环境下执行，基本上是互不干扰的。在最好情况下，可以保证16个线程同时进行无阻塞的操作（HashMap的默认HashEntry是16，亦即默认的数组大小是16）。

那ConcurrentHashMap是如何保证数据操作的一致性呢？对于数据元素的大小，ConcurrentHashMap将对应数组（HashEntry的长度）的变量为voliate类型的，也就是任何HashEntry发生变更，所有的地方都会知道数据的大小。对于元素，如何保证我取出的元素的next不发生变更呢？（HashEntry中的数据采用链表存储，当读取数据的时候可能又发生了变更），这一点，ConcurrentHashMap采取了最简单的做法，hash值、key和next取出后都为final类型的，其next等数据永远不会发生变更。

另外ConcurrentHashMap采用的锁结构是将读和写分开的，大大的提升了性能，下面我们来看一下两者之间的性能差。

由于数据比较密集，我们分开来看一下

相关数据如下：

（神马情况 数据看不到了 弄一个图吧）

我们可以看到，在单线程下，ConcurrentHashMap的综合性能略低于HashMap，但是随着线程的增长，ConcurrentHashMap的优势就明显提现出来了，尤其是查找元素的性能。因此并发情况下，ConcurrentHashMap是代替HashMap的一个不错的选择。

2、CopyOnWriteArrayList

同样的，CopyOnWriteArrayList是线程安全版本的ArrayList。和ArrayList不同的是，CopyOnWriteArrayList默认是创建了一个大小为0的容器。通过ReentrantLock来保证线程安全。CopyOnWriteArrayList其实每次增加的时候，需要新创建一个比原来容量+1大小的数组，然后拷贝原来的元素到新的数组中，同时将新插入的元素放在最末端。然后切换引用。

针对CopyOnWriteArrayList，因为每次做插入和删除操作，都需要重新开辟空间和复制数组元素，因此对于插入和删除元素，CopyOnWriteArrayList的性能远远不如ArrayList，但是每次读取的时候，CopyOnWriteArrayList在不加锁的情况下直接锁定数据，会快很多（但是可能会引发脏读），对于迭代，CopyOnWriteArrayList会生成一个快照数组，因此当迭代过程中出现变化，快照数据没有变更，因此读到的数据也是不会变化的。在读多写少的环境下，CopyOnWriteArrayList的性能还是不错的。

3、CopyOnWriteArraySet

CopyOnWriteArraySet是基于CopyOnWriteArrayList实现的。但是CopyOnWriteArraySet鉴于不能插入重复数据，因此每次add的时候都要遍历数据，性能略低于CopyOnWriteArrayList。

4、ArrayBlockingQueue

ArrayBlockingQueue是基于数组实现的一个线程安全的队列服务，其相关的功能前面我们已经用到过了，这里就不多提了。

5、Atomic类，如AtomicInteger、AtomicBoolean

我们来看以下对应的API文档

这种原子类是基于JDK的CAS的无阻塞操作，比我们写同步的效率要高多了哦。

对于Atomic类我们在后面的示例中也会很频繁的使用，这里也就不多介绍了。