14个并发容器，你用过几个？

不考虑多线程并发的情况下，容器类一般使用ArrayList、HashMap等线程不安全的类，效率更高。在并发场景下，常会用到ConcurrentHashMap、ArrayBlockingQueue等线程安全的容器类，虽然牺牲了一些效率，但却得到了安全。

上面提到的线程安全容器都在java.util.concurrent包下，这个包下并发容器不少，今天全部翻出来鼓捣一下。

仅做简单介绍，后续再分别深入探索。

简介

• ConcurrentHashMap：并发版HashMap
• CopyOnWriteArrayList：并发版ArrayList
• CopyOnWriteArraySet：并发Set
• ConcurrentLinkedQueue：并发队列(基于链表)
• ConcurrentLinkedDeque：并发队列(基于双向链表)
• ConcurrentSkipListMap：基于跳表的并发Map
• ConcurrentSkipListSet：基于跳表的并发Set
• ArrayBlockingQueue：阻塞队列(基于数组)
• LinkedBlockingQueue：阻塞队列(基于链表)
• LinkedBlockingDeque：阻塞队列(基于双向链表)
• PriorityBlockingQueue：线程安全的优先队列
• SynchronousQueue：读写成对的队列
• LinkedTransferQueue：基于链表的数据交换队列
• DelayQueue：延时队列

ConcurrentHashMap 并发版HashMap

最常见的并发容器之一，可以用作并发场景下的缓存。底层依然是哈希表，但在JAVA 8中有了不小的改变，而JAVA 7和JAVA 8都是用的比较多的版本，因此经常会将这两个版本的实现方式做一些比较(比如面试中)。

一个比较大的差异就是，JAVA 7中采用分段锁来减少锁的竞争，JAVA 8中放弃了分段锁，采用CAS(一种乐观锁)，同时为了防止哈希冲突严重时退化成链表(冲突时会在该位置生成一个链表，哈希值相同的对象就链在一起)，会在链表长度达到阈值(8)后转换成红黑树(比起链表，树的查询效率更稳定)。

CopyOnWriteArrayList 并发版ArrayList

并发版ArrayList，底层结构也是数组，和ArrayList不同之处在于：当新增和删除元素时会创建一个新的数组，在新的数组中增加或者排除指定对象，最后用新增数组替换原来的数组。

适用场景：由于读操作不加锁，写(增、删、改)操作加锁，因此适用于读多写少的场景。

局限：由于读的时候不会加锁(读的效率高，就和普通ArrayList一样)，读取的当前副本，因此可能读取到脏数据。如果介意，建议不用。

看看源码感受下：

public class CopyOnWriteArrayList implements List, RandomAccess, Cloneable, java.io.Serializable { final transient ReentrantLock lock = new ReentrantLock(); private transient volatile Object[] array; // 添加元素，有锁 public boolean add(E e) { final ReentrantLock lock = this.lock; lock.lock(); // 修改时加锁，保证并发安全 try { Object[] elements = getArray(); // 当前数组 int len = elements.length; Object[] newElements = Arrays.copyOf(elements, len + 1); // 创建一个新数组，比老的大一个空间 newElements[len] = e; // 要添加的元素放进新数组 setArray(newElements); // 用新数组替换原来的数组 return true; } finally { lock.unlock(); // 解锁 } } // 读元素，不加锁，因此可能读取到旧数据 public E get(int index) { return get(getArray(), index); }}

CopyOnWriteArraySet 并发Set

基于CopyOnWriteArrayList实现(内含一个CopyOnWriteArrayList成员变量)，也就是说底层是一个数组，意味着每次add都要遍历整个集合才能知道是否存在，不存在时需要插入(加锁)。

适用场景：在CopyOnWriteArrayList适用场景下加一个，集合别太大(全部遍历伤不起)。

ConcurrentLinkedQueue 并发队列(基于链表)

基于链表实现的并发队列，使用乐观锁(CAS)保证线程安全。因为数据结构是链表，所以理论上是没有队列大小限制的，也就是说添加数据一定能成功。

ConcurrentLinkedDeque 并发队列(基于双向链表)

基于双向链表实现的并发队列，可以分别对头尾进行操作，因此除了先进先出(FIFO)，也可以先进后出(FILO)，当然先进后出的话应该叫它栈了。

ConcurrentSkipListMap 基于跳表的并发Map

SkipList即跳表，跳表是一种空间换时间的数据结构，通过冗余数据，将链表一层一层索引，达到类似二分查找的效果

ConcurrentSkipListSet 基于跳表的并发Set

类似HashSet和HashMap的关系，ConcurrentSkipListSet里面就是一个ConcurrentSkipListMap，就不细说了。

ArrayBlockingQueue 阻塞队列(基于数组)

基于数组实现的可阻塞队列，构造时必须制定数组大小，往里面放东西时如果数组满了便会阻塞直到有位置(也支持直接返回和超时等待)，通过一个锁ReentrantLock保证线程安全。

用offer操作举个例子：

public class ArrayBlockingQueue extends AbstractQueue implements BlockingQueue, java.io.Serializable { /** * 读写共用此锁，线程间通过下面两个Condition通信 * 这两个Condition和lock有紧密联系(就是lock的方法生成的) * 类似Object的wait/notify */ final ReentrantLock lock; /** 队列不为空的信号，取数据的线程需要关注 */ private final Condition notEmpty; /** 队列没满的信号，写数据的线程需要关注 */ private final Condition notFull; // 一直阻塞直到有东西可以拿出来 public E take() throws InterruptedException { final ReentrantLock lock = this.lock; lock.lockInterruptibly(); try { while (count == 0) notEmpty.await(); return dequeue(); } finally { lock.unlock(); } } // 在尾部插入一个元素，队列已满时等待指定时间，如果还是不能插入则返回 public boolean offer(E e, long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException { checkNotNull(e); long nanos = unit.toNanos(timeout); final ReentrantLock lock = this.lock; lock.lockInterruptibly(); // 锁住 try { // 循环等待直到队列有空闲 while (count == items.length) { if (nanos <= 0) return false;// 等待超时，返回 // 暂时放出锁，等待一段时间(可能被提前唤醒并抢到锁，所以需要循环判断条件) // 这段时间可能其他线程取走了元素，这样就有机会插入了 nanos = notFull.awaitNanos(nanos); } enqueue(e);//插入一个元素 return true; } finally { lock.unlock(); //解锁 } }

乍一看会有点疑惑，读和写都是同一个锁，那要是空的时候正好一个读线程来了不会一直阻塞吗？

答案就在notEmpty、notFull里，这两个出自lock的小东西让锁有了类似synchronized + wait + notify的功能。传送门 → 终于搞懂了sleep/wait/notify/notifyAll

LinkedBlockingQueue 阻塞队列(基于链表)

基于链表实现的阻塞队列，想比与不阻塞的ConcurrentLinkedQueue，它多了一个容量限制，如果不设置默认为int最大值。

LinkedBlockingDeque 阻塞队列(基于双向链表)

类似LinkedBlockingQueue，但提供了双向链表特有的操作。

PriorityBlockingQueue 线程安全的优先队列

构造时可以传入一个比较器，可以看做放进去的元素会被排序，然后读取的时候按顺序消费。某些低优先级的元素可能长期无法被消费，因为不断有更高优先级的元素进来。

SynchronousQueue 数据同步交换的队列

一个虚假的队列，因为它实际上没有真正用于存储元素的空间，每个插入操作都必须有对应的取出操作，没取出时无法继续放入。

一个简单的例子感受一下：

import java.util.concurrent.*;public class Main { public static void main(String[] args) { SynchronousQueue queue = new SynchronousQueue<>(); new Thread(() -> { try { // 没有休息，疯狂写入 for (int i = 0; ; i++) { System.out.println("放入: " + i); queue.put(i); } } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } }).start(); new Thread(() -> { try { // 咸鱼模式取数据 while (true) { System.out.println("取出: " + queue.take()); Thread.sleep((long) (Math.random() * 2000)); } } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } }).start(); }}/* 输出:放入: 0取出: 0放入: 1取出: 1放入: 2取出: 2放入: 3取出: 3*/

可以看到，写入的线程没有任何sleep，可以说是全力往队列放东西，而读取的线程又很不积极，读一个又sleep一会。输出的结果却是读写操作成对出现。

JAVA中一个使用场景就是Executors.newCachedThreadPool()，创建一个缓存线程池。

public static ExecutorService newCachedThreadPool() { return new ThreadPoolExecutor( 0, // 核心线程为0，没用的线程都被无情抛弃 Integer.MAX_VALUE, // 最大线程数理论上是无限了，还没到这个值机器资源就被掏空了 60L, TimeUnit.SECONDS, // 闲置线程60秒后销毁 new SynchronousQueue()); // offer时如果没有空闲线程取出任务，则会失败，线程池就会新建一个线程}

LinkedTransferQueue 基于链表的数据交换队列

实现了接口TransferQueue，通过transfer方法放入元素时，如果发现有线程在阻塞在取元素，会直接把这个元素给等待线程。如果没有人等着消费，那么会把这个元素放到队列尾部，并且此方法阻塞直到有人读取这个元素。和SynchronousQueue有点像，但比它更强大。

DelayQueue 延时队列

可以使放入队列的元素在指定的延时后才被消费者取出，元素需要实现Delayed接口。

总结

上面简单介绍了JAVA并发包下的一些容器类，知道有这些东西，遇到合适的场景时就能想起有个现成的东西可以用了。想要知其所以然，后续还得再深入探索一番。