java并发——copyonwrite

今天在网上看到一个问题，问除了加锁之外，有没有其他方法来保证线程安全？

---- copyonwrite机制

一、copyonwrite机制

机制实现：写时复制， 在往集合中添加数据的时候，先拷贝存储的数组，然后添加元素到拷贝好的数组中，然后用现在的数组去替换成员变量的数组。

这个机制：和读写锁是一样的，但是比读写锁有改进的地方，那就是 读取的时候可以写入的 ，这样省去了读写之间的竞争。（同时写入怎么解决？----还是通过加锁）。

二、java中的copyonwrite

java中提供了两个利用这个机制实现的线程安全集合：

1、copyonwritearraylist  

2、copyonwritearrayset  （copyonwritearrayset的底层实现是copyonwritearraylist）

我们接下来看看java的实现。

    public E get(int index) {
        return get(getArray(), index);
    }

private transient volatile Object[] array;  //volatile声明的数组，保证了读取的那一刻是最新的数据

接下来重点就是add方法了。下面的代码可以明显看出是明显需要reentrantlock加锁的，

接下来就是复制数据和添加数据的过程，在setArray的过程中，把新的数组赋值给成员变量array（这里是引用的指向，java保证赋值的过程是一个原子操作）。

  public void add(int index, E element) {
        final ReentrantLock lock = this.lock;
        lock.lock();
        try {
            Object[] elements = getArray();
            int len = elements.length;
            if (index > len || index < 0)
                throw new IndexOutOfBoundsException("Index: "+index+
                                                    ", Size: "+len);
            Object[] newElements;
            int numMoved = len - index;
            if (numMoved == 0)
                newElements = Arrays.copyOf(elements, len + 1);
            else {
                newElements = new Object[len + 1];
                System.arraycopy(elements, 0, newElements, 0, index);
                System.arraycopy(elements, index, newElements, index + 1,
                                 numMoved);
            }
            newElements[index] = element;
            setArray(newElements);
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

关于迭代，他采取的是获取传递给迭代器的数组值进行迭代，中间就算加入新的值也迭代不到。在构造函数中就直接赋值给final的成员变量。

        private final Object[] snapshot;
  
        private COWIterator(Object[] elements, int initialCursor) {
            cursor = initialCursor;
            snapshot = elements;
        }

适用场景

copyonwrite的机制虽然是线程安全的，但是在add操作的时候不停的拷贝是一件很费时的操作。

所以使用到这个集合的时候尽量不要出现频繁的添加操作，而且在迭代的时候，数据也是不及时的，数据量少还好说，数据太多的时候，实时性可能就差距很大了。

适合：在多读取，少添加的时候，他的效果还是不错的（数据量大无所谓，只要你不添加，他都是好用的）。