Java并发基础:ConcurrentSkipListMap全面解析

内容概要

ConcurrentSkipListMap类它融合了跳表的高效查找与并发控制的稳定性,在多线程环境下,该类提供了出色的线程安全性能,确保数据的一致性与完整性,其操作具有对数级别的时间复杂度,即使在大数据集下也能维持高效性能。

核心概念

ConcurrentSkipListMap类实现了一个基于跳表(Skip List)算法的并发有序映射,这个类在并发环境中非常有用,尤其是当需要保持键值对的排序顺序,并且多个线程可能同时读写映射时。

假如,有一个在线购物平台,其中有一个功能是根据商品的评分对商品进行排序,用户可以看到按评分从高到低排列的商品列表,并且这个列表需要实时更新,因为其他用户可能正在对商品进行评分。

在这个场景中,可以使用ConcurrentSkipListMap来存储商品ID和对应的评分,可以将评分作为键(因为需要根据评分进行排序),将商品ID作为值,每当有新评分时,可以安全地更新映射,而不需要担心并发问题,由于ConcurrentSkipListMap支持多个线程可以同时读写映射,而不会导致数据不一致或需要额外的同步措施。

此外,ConcurrentSkipListMap还提供了高效的查找、插入和删除操作,因此,它非常适合于需要频繁更新商品评分的场景。

ConcurrentSkipListMap类主要用来解决两个核心问题:

  1. 并发访问 :在多线程环境中,当多个线程需要同时读写一个数据结构时,通常会遇到并发控制的问题,普通的Map(如HashMap)不是线程安全的,如果在多线程环境下不进行额外的同步措施,可能会导致数据的不一致性,ConcurrentSkipListMap提供了一种线程安全的解决方案,使得多个线程可以同时进行读和写操作,而不需要额外的同步措施。
  2. 有序映射 :除了并发访问外,ConcurrentSkipListMap还实现了有序映射,这意味着它按照键的自然顺序或者通过构造函数提供的Comparator来排序元素,在很多业务场景中,需要一个保持键值对排序顺序的数据结构,例如根据时间戳排序的事件日志、根据优先级排序的任务队列等。

因此,ConcurrentSkipListMap类主要用来解决多线程并发访问有序映射的问题,它提供了一种高效、线程安全的数据结构,适用于需要并发读写和有序性的应用场景。

代码案例

下面是一个简单的Java代码示例,演示了如何使用ConcurrentSkipListMap类,这个示例中将创建一个ConcurrentSkipListMap实例,并向其中添加一些键值对,然后,将使用多个线程来并发地读取和更新这个映射,以展示其线程安全特性,如下代码:

java 复制代码
import java.util.concurrent.ConcurrentSkipListMap;  
import java.util.concurrent.ExecutorService;  
import java.util.concurrent.Executors;  
import java.util.concurrent.TimeUnit;  
  
public class ConcurrentSkipListMapDemo {  
  
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {  
        // 创建一个ConcurrentSkipListMap实例  
        ConcurrentSkipListMap<Integer, String> map = new ConcurrentSkipListMap<>();  
  
        // 向映射中添加一些初始键值对  
        map.put(3, "three");  
        map.put(1, "one");  
        map.put(2, "two");  
  
        // 输出初始映射内容  
        System.out.println("Initial map: " + map);  
  
        // 创建一个固定线程池,用于执行读取和更新任务  
        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(4);  
  
        // 提交两个更新任务  
        for (int i = 0; i < 2; i++) {  
            executorService.submit(() -> {  
                // 更新一个键的值  
                map.put(1, map.get(1) + " updated");  
                System.out.println("Updated map in thread: " + Thread.currentThread().getName() + ", map: " + map);  
            });  
        }  
  
        // 提交两个读取任务  
        for (int i = 0; i < 2; i++) {  
            executorService.submit(() -> {  
                // 读取并打印映射中的一个值  
                String value = map.get(2);  
                System.out.println("Read value in thread: " + Thread.currentThread().getName() + ", value: " + value);  
            });  
        }  
  
        // 关闭线程池并等待所有任务完成  
        executorService.shutdown();  
        executorService.awaitTermination(1, TimeUnit.MINUTES);  
  
        // 输出最终的映射内容  
        System.out.println("Final map: " + map);  
    }  
}

在上面代码中,创建了一个ConcurrentSkipListMap实例,并向其中添加了一些初始的键值对,然后,创建了一个固定大小的线程池,并提交了四个任务到线程池中执行:两个任务用于更新映射中的键值对,两个任务用于读取映射中的值。

由于ConcurrentSkipListMap是线程安全的,所以可以安全地在多个线程中同时读取和更新这个映射,而不需要额外的同步措施。

核心API

ConcurrentSkipListMap 类实现了一个基于跳表(Skip List)算法的并发有序映射,跳表是一种可以用于替代平衡树的数据结构,它通过维护多个指向其他节点的链接来实现快速搜索、插入、删除等操作,这些操作在并发环境下也是线程安全的,以下是 ConcurrentSkipListMap 类中一些主要方法的含义:

1、构造方法

  • ConcurrentSkipListMap(): 创建一个新的空映射,按照键的自然顺序排序。
  • ConcurrentSkipListMap(Comparator<? super K> comparator): 创建一个新的空映射,根据给定的比较器对键进行排序。
  • ConcurrentSkipListMap(Map<? extends K, ? extends V> m): 创建一个新的映射,其初始内容是从给定映射中复制而来的,按照键的自然顺序排序。
  • ConcurrentSkipListMap(SortedMap<K, ? extends V> m): 创建一个新的映射,其初始内容和排序是从给定有序映射中复制而来的。

2、查询操作

  • V get(Object key): 返回与指定键相关联的值,如果此映射不包含该键的映射关系,则返回 null
  • Map.Entry<K, V> ceilingEntry(K key): 返回具有大于或等于给定键的最小键的键值映射关系,如果不存在这样的键值映射关系,则返回 null
  • K ceilingKey(K key): 返回大于或等于给定键的最小键,如果不存在这样的键,则返回 null
  • boolean containsKey(Object key): 如果此映射包含指定键的映射关系,则返回 true
  • boolean containsValue(Object value): 如果此映射将一个或多个键映射到指定值,则返回 true
  • NavigableSet<K> descendingKeySet(): 返回此映射中包含的键的逆序 NavigableSet 视图。
  • Map.Entry<K, V> firstEntry(): 返回具有最小键的键值映射关系,如果此映射为空,则返回 null
  • K firstKey(): 返回最小键,如果此映射为空,则返回 null
  • Map.Entry<K, V> floorEntry(K key): 返回具有小于或等于给定键的最大键的键值映射关系,如果不存在这样的键值映射关系,则返回 null
  • K floorKey(K key): 返回小于或等于给定键的最大键,如果不存在这样的键,则返回 null
  • Map.Entry<K, V> higherEntry(K key): 返回具有大于给定键的最小键的键值映射关系,如果不存在这样的键值映射关系,则返回 null
  • K higherKey(K key): 返回大于给定键的最小键,如果不存在这样的键,则返回 null
  • Map.Entry<K, V> lastEntry(): 返回具有最大键的键值映射关系,如果此映射为空,则返回 null
  • K lastKey(): 返回最大键,如果此映射为空,则返回 null
  • Map.Entry<K, V> lowerEntry(K key): 返回具有小于给定键的最大键的键值映射关系,如果不存在这样的键值映射关系,则返回 null
  • K lowerKey(K key): 返回小于给定键的最大键,如果不存在这样的键,则返回 null
  • V putIfAbsent(K key, V value): 如果指定的键尚未与值关联(或其值为 null),则尝试使用给定的值将其关联。
  • boolean remove(Object key, Object value): 如果此映射包含键的映射关系到指定值,则移除该映射关系。
  • V remove(Object key): 移除并返回与指定键相关联的值,如果该键不存在于映射中,则返回 null
  • V replace(K key, V value): 只有在当前映射中包含键的映射关系时,才用指定的值替换与键相关联的值。
  • boolean replace(K key, V oldValue, V newValue): 只有在当前映射将键映射到指定值时,才替换与键相关联的值。
  • int size(): 返回此映射中的键值映射关系数(键-值对)。
  • NavigableSet<K> keySet(): 返回此映射中包含的键的 NavigableSet 视图。
  • Collection<V> values(): 返回此映射中包含的值的 Collection 视图。

3、批量操作

  • void clear(): 从此映射中移除所有映射关系。
  • void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m): 将指定映射中的所有映射关系复制到此映射中。

4、视图操作

(提供了多种视图以不同方式访问映射):

  • 键的集合视图 (keySet()), 值的集合视图 (values()), 以及键值对的集合视图 (entrySet()), 这些都可以用于迭代和其他集合操作。

5、子映射、头映射和尾映射

  • 这些方法允许获取映射的一个子集,基于键的范围。例如,subMap(K fromKey, K toKey) 返回此映射的部分视图,其键的范围从 fromKey(包括)到 toKey(不包括)。类似地,还有 headMap(K toKey)tailMap(K fromKey) 方法。

6、锁定操作

  • 尽管 ConcurrentSkipListMap 本身的读取操作一般不需要同步,但它也提供了一些方法,如 readLock()writeLock(),允许更细粒度的控制。这些方法返回用于锁定映射的锁对象,但通常只有在需要保证一系列操作的原子性时才使用。

注意,由于 ConcurrentSkipListMap 是为并发使用而设计的,因此大多数方法都提供了线程安全的访问,因此,当多个线程可以同时读取和写入映射,而不会导致数据不一致,但是,这并不意味着所有操作都是原子的,例如,检查映射中是否存在某个键,然后执行基于该检查结果的某个操作(如果存在则添加),这两个操作之间可能需要额外的同步来保证原子性。

核心总结

ConcurrentSkipListMap类实现了SortedMap接口,提供了基于跳表算法的有序键值对存储,其优点在于高效的并发访问性能,能够在多线程环境下保持良好的读写吞吐量,特别适合需要高并发的场景,此外,ConcurrentSkipListMap的插入、删除和查找操作都具有对数级别的平均时间复杂度,使得它在处理大量数据时依然能够保持较快的响应速度。

相较于其他数据结构,如ConcurrentHashMapConcurrentSkipListMap的内存占用通常更高,因为它需要维护跳表的多层结构,此外,在高并发写入的场景下,ConcurrentSkipListMap的性能可能会略逊于专门优化过的哈希表实现。

在技术方案选型上,如果应用程序需要维护一个有序的键值对集合,并且这个集合会被多个线程并发访问,那么ConcurrentSkipListMap是一个很好的选择。但如果对内存占用有严格要求,或者写入操作远多于读取操作,那么可能需要考虑其他更适合的数据结构。

END! END! END!

往期回顾

精品文章

Java并发基础:ConcurrentSkipListSet全面解析!

Java并发基础:SynchronousQueue全面解析!

Java并发基础:ConcurrentLinkedQueue全面解析!

Java并发基础:Exchanger全面解析!

Java并发基础:ConcurrentLinkedDeque全面解析!

精彩视频

相关推荐
用户6757049885029 分钟前
告别数据库瓶颈!用这个技巧让你的程序跑得飞快!
后端
千|寻27 分钟前
【画江湖】langchain4j - Java1.8下spring boot集成ollama调用本地大模型之问道系列(第一问)
java·spring boot·后端·langchain
程序员岳焱40 分钟前
Java 与 MySQL 性能优化:MySQL 慢 SQL 诊断与分析方法详解
后端·sql·mysql
龚思凯1 小时前
Node.js 模块导入语法变革全解析
后端·node.js
天行健的回响1 小时前
枚举在实际开发中的使用小Tips
后端
wuhunyu1 小时前
基于 langchain4j 的简易 RAG
后端
techzhi1 小时前
SeaweedFS S3 Spring Boot Starter
java·spring boot·后端
写bug写bug2 小时前
手把手教你使用JConsole
java·后端·程序员
苏三说技术2 小时前
给你1亿的Redis key,如何高效统计?
后端
袁煦丞2 小时前
跨平台终端王者Tabby:cpolar内网穿透实验室第632个成功挑战
前端·程序员·远程工作