Java并发基础：ConcurrentSkipListMap全面解析

Java并发基础：ConcurrentSkipListMap全面解析！ - 程序员古德

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：

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。
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：

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) 和 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() 和 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

Java并发基础：ConcurrentSkipListMap全面解析！ - 程序员古德

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ConcurrentHashMap，ConcurrentSkipListMap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。

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