[TOC] ### 1\. 同步 它的实现与 ArrayList 类似,但是使用了 synchronized 进行同步。 ~~~java public synchronized boolean add(E e) { modCount++; ensureCapacityHelper(elementCount + 1); elementData[elementCount++] = e; return true; } public synchronized E get(int index) { if (index >= elementCount) throw new ArrayIndexOutOfBoundsException(index); return elementData(index); } ~~~ ### 2\. ArrayList 与 Vector * Vector 是同步的,因此开销就比 ArrayList 要大,访问速度更慢。最好使用 ArrayList 而不是 Vector,因为同步操作完全可以由程序员自己来控制; * Vector 每次扩容请求其大小的 2 倍空间,而 ArrayList 是 1.5 倍。 ### 3\. Vector 替代方案 #### synchronizedList 为了获得线程安全的 ArrayList,可以使用`Collections.synchronizedList();`得到一个线程安全的 ArrayList。 ~~~java List<String> list = new ArrayList<>(); List<String> synList = Collections.synchronizedList(list); ~~~ #### CopyOnWriteArrayList 也可以使用 concurrent 并发包下的 CopyOnWriteArrayList 类。 ![](https://box.kancloud.cn/37ae13d4e1259d8f106f339f89ac6aa5_451x319.png) ~~~java List<String> list = new CopyOnWriteArrayList<>(); ~~~ 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。 ~~~java public boolean add(T e) { final ReentrantLock lock = this.lock; lock.lock(); try { Object[] elements = getArray(); int len = elements.length; // 复制出新数组 Object[] newElements = Arrays.copyOf(elements, len + 1); // 把新元素添加到新数组里 newElements[len] = e; // 把原数组引用指向新数组 setArray(newElements); return true; } finally { lock.unlock(); } } final void setArray(Object[] a) { array = a; } ~~~ 读的时候不需要加锁,如果读的时候有多个线程正在向 ArrayList 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 ArrayList。 ~~~java public E get(int index) { return get(getArray(), index); } ~~~ **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。 * 关于 C++ 的 STL 中,曾经也有过 Copy-On-Write 的玩法,参见陈皓的《[C++ STL String类中的Copy-On-Write](http://blog.csdn.net/haoel/article/details/24058)》,后来,因为有很多线程安全上的事,就被去掉了。 参考资料: * [聊聊并发-Java中的Copy-On-Write容器 | 并发编程网 – ifeve.com](http://ifeve.com/java-copy-on-write/)