3.1 CopyOnWriteArrayList 简介
public class CopyOnWriteArrayList<E> extends Object implements List<E>, RandomAccess, Cloneable, Serializable
在很多应用场景中，读操作可能会远远大于写操作。由于读操作根本不会修改原有的数据，因此对于每次读取都进行加锁其实是一种资源浪费。我们应该允许多个线程同时访问List的内部数据，毕竟读取操作是安全的。
这和我们之前在多线程章节讲过 ReentrantReadWriteLock 读写锁的思想非常类似，也就是读读共享、写写互斥、读写互斥、写读互斥。JDK中提供了 CopyOnWriteArrayList 类比相比于在读写锁的思想又更进一步。为了将读取的性能发挥到极致，CopyOnWriteArrayList 读取是完全不用加锁的，并且更厉害的是：写入也不会阻塞读取操作。只有写入和写入之间需要进行同步等待。这样一来，读操作的性能就会大幅度提升。那它是怎么做的呢？
3.2 CopyOnWriteArrayList 是如何做到的？
CopyOnWriteArrayList 类的所有可变操作（add，set等等）都是通过创建底层数组的新副本来实现的。当 List 需要被修改的时候，我并不修改原有内容，而是对原有数据进行一次复制，将修改的内容写入副本。写完之后，再将修改完的副本替换原来的数据，这样就可以保证写操作不会影响读操作了。
从 CopyOnWriteArrayList 的名字就能看出CopyOnWriteArrayList 是满足CopyOnWrite 的ArrayList，所谓CopyOnWrite 也就是说：在计算机，如果你想要对一块内存进行修改时，我们不在原有内存块中进行写操作，而是将内存拷贝一份，在新的内存中进行写操作，写完之后呢，就将指向原来内存指针指向新的内存，原来的内存就可以被回收掉了。
六 ConcurrentSkipListMap
为了引出ConcurrentSkipListMap，先带着大家简单理解一下跳表。
对于一个单链表，即使链表是有序的，如果我们想要在其中查找某个数据，也只能从头到尾遍历链表，这样效率自然就会很低，跳表就不一样了。跳表是一种可以用来快速查找的数据结构，有点类似于平衡树。它们都可以对元素进行快速的查找。但一个重要的区别是：对平衡树的插入和删除往往很可能导致平衡树进行一次全局的调整。而对跳表的插入和删除只需要对整个数据结构的局部进行操作即可。这样带来的好处是：在高并发的情况下，你会需要一个全局锁来保证整个平衡树的线程安全。而对于跳表，你只需要部分锁即可。这样，在高并发环境下，你就可以拥有更好的性能。而就查询的性能而言，跳表的时间复杂度也是 O(logn) 所以在并发数据结构中，JDK 使用跳表来实现一个 Map。
跳表的本质是同时维护了多个链表，并且链表是分层的，
最低层的链表维护了跳表内所有的元素，每上面一层链表都是下面一层的子集。
跳表内的所有链表的元素都是排序的。查找时，可以从顶级链表开始找。一旦发现被查找的元素大于当前链表中的取值，就会转入下一层链表继续找。这也就是说在查找过程中，搜索是跳跃式的。如上图所示，在跳表中查找元素18。
查找18 的时候原来需要遍历 18 次，现在只需要 7 次即可。针对链表长度比较大的时候，构建索引查找效率的提升就会非常明显。
从上面很容易看出，跳表是一种利用空间换时间的算法。
使用跳表实现Map 和使用哈希算法实现Map的另外一个不同之处是：哈希并不会保存元素的顺序，而跳表内所有的元素都是排序的。因此在对跳表进行遍历时，你会得到一个有序的结果。所以，如果你的应用需要有序性，那么跳表就是你不二的选择。JDK 中实现这一数据结构的类是ConcurrentSkipListMap。
1 AQS 简单介绍
AQS的全称为（AbstractQueuedSynchronizer），这个类在java.util.concurrent.locks包下面。
AQS是一个用来构建锁和同步器的框架，使用AQS能简单且高效地构造出应用广泛的大量的同步器，比如我们提到的ReentrantLock，Semaphore，其他的诸如ReentrantReadWriteLock，SynchronousQueue，FutureTask等等皆是基于AQS的。当然，我们自己也能利用AQS非常轻松容易地构造出符合我们自己需求的同步器。
2.1 AQS 原理概览
AQS核心思想是，如果被请求的共享资源空闲，则将当前请求资源的线程设置为有效的工作线程，并且将共享资源设置为锁定状态。如果被请求的共享资源被占用，那么就需要一套线程阻塞等待以及被唤醒时锁分配的机制，这个机制AQS是用CLH队列锁实现的，即将暂时获取不到锁的线程加入到队列中。
CLH(Craig,Landin,and Hagersten)队列是一个虚拟的双向队列（虚拟的双向队列即不存在队列实例，仅存在结点之间的关联关系）。AQS是将每条请求共享资源的线程封装成一个CLH锁队列的一个结点（Node）来实现锁的分配。
3 Semaphore(信号量)-允许多个线程同时访问
synchronized 和 ReentrantLock 都是一次只允许一个线程访问某个资源，Semaphore(信号量)可以指定多个线程同时访问某个资源。 示例代码如下：
/** * * @author Snailclimb * @date 2018年9月30日 * @Description: 需要一次性拿一个许可的情况 */ public class SemaphoreExample1 { // 请求的数量 private static final int threadCount = 550; public static void main(String[] args) throws InterruptedException { // 创建一个具有固定线程数量的线程池对象（如果这里线程池的线程数量给太少的话你会发现执行的很慢） ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(300); // 一次只能允许执行的线程数量。 final Semaphore semaphore = new Semaphore(20); for (int i = 0; i < threadCount; i++) { final int threadnum = i; threadPool.execute(() -> {// Lambda 表达式的运用 try { semaphore.acquire();// 获取一个许可，所以可运行线程数量为20/1=20 test(threadnum); semaphore.release();// 释放一个许可 } catch (InterruptedException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } }); } threadPool.shutdown(); System.out.println("finish"); } public static void test(int threadnum) throws InterruptedException { Thread.sleep(1000);// 模拟请求的耗时操作 System.out.println("threadnum:" + threadnum); Thread.sleep(1000);// 模拟请求的耗时操作 } }
除了 acquire方法之外，另一个比较常用的与之对应的方法是tryAcquire方法，该方法如果获取不到许可就立即返回false。
4 CountDownLatch （倒计时器）
CountDownLatch是一个同步工具类，它允许一个或多个线程一直等待，直到其他线程的操作执行完后再执行。在Java并发中，countdownlatch的概念是一个常见的面试题，所以一定要确保你很好的理解了它。
4.1 CountDownLatch 的三种典型用法
①某一线程在开始运行前等待n个线程执行完毕。将 CountDownLatch 的计数器初始化为n ：new CountDownLatch(n)，每当一个任务线程执行完毕，就将计数器减1 countdownlatch.countDown()，当计数器的值变为0时，在CountDownLatch上 await() 的线程就会被唤醒。一个典型应用场景就是启动一个服务时，主线程需要等待多个组件加载完毕，之后再继续执行。
②实现多个线程开始执行任务的最大并行性。注意是并行性，不是并发，强调的是多个线程在某一时刻同时开始执行。类似于赛跑，将多个线程放到起点，等待发令枪响，然后同时开跑。做法是初始化一个共享的 CountDownLatch 对象，将其计数器初始化为 1 ：new CountDownLatch(1)，多个线程在开始执行任务前首先 coundownlatch.await()，当主线程调用 countDown() 时，计数器变为0，多个线程同时被唤醒。
③死锁检测：一个非常方便的使用场景是，你可以使用n个线程访问共享资源，在每次测试阶段的线程数目是不同的，并尝试产生死锁。
/** * * @author SnailClimb * @date 2018年10月1日 * @Description: CountDownLatch 使用方法示例 */ public class CountDownLatchExample1 { // 请求的数量 private static final int threadCount = 550; public static void main(String[] args) throws InterruptedException { // 创建一个具有固定线程数量的线程池对象（如果这里线程池的线程数量给太少的话你会发现执行的很慢） ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(300); final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadCount); for (int i = 0; i < threadCount; i++) { final int threadnum = i; threadPool.execute(() -> {// Lambda 表达式的运用 try { test(threadnum); } catch (InterruptedException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } finally { countDownLatch.countDown();// 表示一个请求已经被完成 } }); } countDownLatch.await(); threadPool.shutdown(); System.out.println("finish"); } public static void test(int threadnum) throws InterruptedException { Thread.sleep(1000);// 模拟请求的耗时操作 System.out.println("threadnum:" + threadnum); Thread.sleep(1000);// 模拟请求的耗时操作 } }
上面的代码中，我们定义了请求的数量为550，当这550个请求被处理完成之后，才会执行System.out.println("finish");。
与CountDownLatch的第一次交互是主线程等待其他线程。主线程必须在启动其他线程后立即调用CountDownLatch.await()方法。这样主线程的操作就会在这个方法上阻塞，直到其他线程完成各自的任务。
其他N个线程必须引用闭锁对象，因为他们需要通知CountDownLatch对象，他们已经完成了各自的任务。这种通知机制是通过 CountDownLatch.countDown()方法来完成的；每调用一次这个方法，在构造函数中初始化的count值就减1。所以当N个线程都调 用了这个方法，count的值等于0，然后主线程就能通过await()方法，恢复执行自己的任务。
5 CyclicBarrier(循环栅栏)
CyclicBarrier 和 CountDownLatch 非常类似，它也可以实现线程间的技术等待，但是它的功能比 CountDownLatch 更加复杂和强大。主要应用场景和 CountDownLatch 类似。
CyclicBarrier 的字面意思是可循环使用（Cyclic）的屏障（Barrier）。它要做的事情是，让一组线程到达一个屏障（也可以叫同步点）时被阻塞，直到最后一个线程到达屏障时，屏障才会开门，所有被屏障拦截的线程才会继续干活。CyclicBarrier默认的构造方法是 CyclicBarrier(int parties)，其参数表示屏障拦截的线程数量，每个线程调用await方法告诉 CyclicBarrier 我已经到达了屏障，然后当前线程被阻塞。
5.1 CyclicBarrier 的应用场景
CyclicBarrier 可以用于多线程计算数据，最后合并计算结果的应用场景。比如我们用一个Excel保存了用户所有银行流水，每个Sheet保存一个帐户近一年的每笔银行流水，现在需要统计用户的日均银行流水，先用多线程处理每个sheet里的银行流水，都执行完之后，得到每个sheet的日均银行流水，最后，再用barrierAction用这些线程的计算结果，计算出整个Excel的日均银行流水。
/** * * @author Snailclimb * @date 2018年10月1日 * @Description: 测试 CyclicBarrier 类中带参数的 await() 方法 */ public class CyclicBarrierExample2 { // 请求的数量 private static final int threadCount = 550; // 需要同步的线程数量 private static final CyclicBarrier cyclicBarrier = new CyclicBarrier(5); public static void main(String[] args) throws InterruptedException { // 创建线程池 ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(10); for (int i = 0; i < threadCount; i++) { final int threadNum = i; Thread.sleep(1000); threadPool.execute(() -> { try { test(threadNum); } catch (InterruptedException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } catch (BrokenBarrierException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } }); } threadPool.shutdown(); } public static void test(int threadnum) throws InterruptedException, BrokenBarrierException { System.out.println("threadnum:" + threadnum + "is ready"); try { /**等待60秒，保证子线程完全执行结束*/ cyclicBarrier.await(60, TimeUnit.SECONDS); } catch (Exception e) { System.out.println("-----CyclicBarrierException------"); } System.out.println("threadnum:" + threadnum + "is finish"); } }
threadnum:0is ready
threadnum:1is ready
threadnum:2is ready
threadnum:3is ready
threadnum:4is ready
threadnum:4is finish
threadnum:0is finish
threadnum:1is finish
threadnum:2is finish
threadnum:3is finish
threadnum:5is ready
threadnum:6is ready
threadnum:7is ready
threadnum:8is ready
threadnum:9is ready
threadnum:9is finish
threadnum:5is finish
threadnum:8is finish
threadnum:7is finish
threadnum:6is finish
......
可以看到当线程数量也就是请求数量达到我们定义的 5 个的时候， await方法之后的方法才被执行。
另外，CyclicBarrier还提供一个更高级的构造函数CyclicBarrier(int parties, Runnable barrierAction)，用于在线程到达屏障时，优先执行barrierAction，方便处理更复杂的业务场景。示例代码如下：
/** * * @author SnailClimb * @date 2018年10月1日 * @Description: 新建 CyclicBarrier 的时候指定一个 Runnable */ public class CyclicBarrierExample3 { // 请求的数量 private static final int threadCount = 550; // 需要同步的线程数量 private static final CyclicBarrier cyclicBarrier = new CyclicBarrier(5, () -> { System.out.println("------当线程数达到之后，优先执行------"); }); public static void main(String[] args) throws InterruptedException { // 创建线程池 ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(10); for (int i = 0; i < threadCount; i++) { final int threadNum = i; Thread.sleep(1000); threadPool.execute(() -> { try { test(threadNum); } catch (InterruptedException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } catch (BrokenBarrierException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } }); } threadPool.shutdown(); } public static void test(int threadnum) throws InterruptedException, BrokenBarrierException { System.out.println("threadnum:" + threadnum + "is ready"); cyclicBarrier.await(); System.out.println("threadnum:" + threadnum + "is finish"); } }
threadnum:0is ready threadnum:1is ready threadnum:2is ready threadnum:3is ready threadnum:4is ready ------当线程数达到之后，优先执行------ threadnum:4is finish threadnum:0is finish threadnum:2is finish threadnum:1is finish threadnum:3is finish threadnum:5is ready threadnum:6is ready threadnum:7is ready threadnum:8is ready threadnum:9is ready ------当线程数达到之后，优先执行------ threadnum:9is finish threadnum:5is finish threadnum:6is finish threadnum:8is finish threadnum:7is finish ......
CountDownLatch: A synchronization aid that allows one or more threads to wait until a set of operations being performed in other threads completes.(CountDownLatch: 一个或者多个线程，等待其他多个线程完成某件事情之后才能执行；) CyclicBarrier : A synchronization aid that allows a set of threads to all wait for each other to reach a common barrier point.(CyclicBarrier : 多个线程互相等待，直到到达同一个同步点，再继续一起执行。)