线程安全的集合容器

List集合中的线程安全的集合容器：

在旧版本中Vector是线程安全的集合容器，在JDK 1.5以后CopyOnWriteArrayList也是线程安全的集合容器，CopyOnWriteArrayList的数据结构是Object类型的数组。

CopyOnWriteArrayList是如何实现线程安全的：通过 “ReentrantLock锁” 实现线程安全，写入操作(添加、删除、修改元素)使用同一个Lock对象进行线程安全的同步管理，采用COW思想(CopyOnWrite)；因为CopyOnWriteArrayList集合在扩容时实在原数组基础上加一进行扩容，就是添加一个元素扩容一下，当它进行扩容时，会将原数组进行复制到一个新数组中进行添加元素的操作，所以不会影响集合的读取；读写分离：线程读取集合元素的同时，其它线程可以同时写入

Set集合中的线程安全的集合容器：

CopyOnWriteArraySet： CopyOnWriteArraySet的底层就是CopyOnWriteArrayList，但在此基础上添加了去重方法

Queue（队列）：

队列的特点：FIFO先进先出

BlockingQueue阻塞队列：

特点：在队列的基础上，使用两个不同的线程进行队列操作

• 读取线程负责读取队列元素，进行出队操作，当队列为空时，读取线程阻塞；发生出队操作后，唤醒阻塞中的写入线程；
• 写入线程负责写入队列元素，进行入队操作，当队列为满时，写入线程阻塞；发生入队操作后，唤醒阻塞中的读取线程；

实现类

• 有界队列：ArrayBlockingQueue

  数据结构：Object类型的数组

  因为ArrayBlockingQueue是有Object数组实现的并且在ArrayBlockingQueue只有有参构造方法，参数是队列的大小

  线程的同步：通过一个ReentrantLock锁实现（写入的同时，不允许读取）
  
  通过观察源码可以得知：在ArrayBlockingQueue的put（）方法中，当队列的元素个数等于数组长度会使put线程进入阻塞状态（并不是真正意义上的阻塞相当于等待状态）

  小案例：

  package Threadday4;
  
  import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
  
  public class Test04 {
  	public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
  		// 基于Object数组实现的有界阻塞队列
  		ArrayBlockingQueue<String> arrayBlockingQueue = new ArrayBlockingQueue<String>(5);
  
  		for (int i = 1; i <= 100; i++) {
  			//入队操作可以使用put方法
  //			arrayBlockingQueue.offer("A" + i);
  			arrayBlockingQueue.put("S" + i);
  			
  			if (i % 5 == 0) {
  				//出队操作可以使用take方法
  //				System.out.println("出队元素："+arrayBlockingQueue.poll());
  				System.out.println("出队元素："+arrayBlockingQueue.take());
  			}
  			System.out.println(arrayBlockingQueue);
  		}
  	}
  }
  
  

• 无界队列：LinkedBlockingQueue

  数据结构：单向链表

  无界队列的无界只是相对意义上的无界

  线程同步：通过两个ReentrantLock锁实现（写入操作使用putLock，读取操作使用takeLock）

  

  小案例：

  package Threadday4;
  
  import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;
  
  public class Test05 {
  	public static <E> void main(String[] args) throws InterruptedException {
  		// 基于单项列表实现的无届队列（无界）
  		// 它的线程同步是通过两个ReentrantLock锁实现的
  		LinkedBlockingQueue<String> queue = new LinkedBlockingQueue<String>();
  		
  		for (int i = 1; i <= 100; i++) {
  			//入队操作可以使用put方法
  			queue.put("S" + i);
  			
  			if (i % 5 == 0) {
  				//出队操作可以使用take方法
  				System.out.println("出队元素："+queue.take());
  			}
  			System.out.println(queue);
  		}
  	}
  }
  
  

• 延迟队列：DelayedWorkQueue

  队列中的元素按照延迟时间排序

• 优先队列：PriorityBlockingQueue

  队列中的元素按照指定的优先级排序

  小案例：使用一个简单的订单说明

  OrederPayMent类

  package Threadday4;
  
  import java.math.BigDecimal;
  import java.util.UUID;
  
  public class OrederPayMent implements Runnable ,Comparable<OrederPayMent>{
  	private int orderNo; // 订单编号
  	private String trackId; // 支付流水号
  	private BigDecimal payment; // 支付金额
  
  	public OrederPayMent(int orderNo,  BigDecimal payment) {
  		trackId = UUID.randomUUID().toString().substring(0, 10) + System.currentTimeMillis();
  		this.orderNo = orderNo;
  		this.payment = payment;
  	}
  
  	public int getOrderNo() {
  		return orderNo;
  	}
  
  	public void setOrderNo(int orderNo) {
  		this.orderNo = orderNo;
  	}
  
  	public String getTrackId() {
  		return trackId;
  	}
  
  	public void setTrackId(String trackId) {
  		this.trackId = trackId;
  	}
  
  	public BigDecimal getPayment() {
  		return payment;
  	}
  
  	public void setPayment(BigDecimal payment) {
  		this.payment = payment;
  	}
  
  	@Override
  	public void run() {
  		System.out.printf("订单编号为：%d的订单，完成支付，支付金额为：￥%s，支付流水号为：%s\n", orderNo, payment, trackId);
  	}
  
  	@Override
  	public int compareTo(OrederPayMent o) {
  		
  		return o.payment.compareTo(this.payment);
  	}
  
  }
  
  

  根据自定义的优先级规则（价钱）实现Comparable接口

  package Threadday4;
  
  import java.math.BigDecimal;
  import java.util.concurrent.PriorityBlockingQueue;
  import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
  import java.util.concurrent.TimeUnit;
  
  public class Test06 {
  	public static void main(String[] args) {
  		//创建线程池
  		ThreadPoolExecutor pool = new ThreadPoolExecutor(0, 2, 0, TimeUnit.SECONDS, 
  				new PriorityBlockingQueue<Runnable>());
  		
  		for(int i = 0; i<=100;i++) {
  			pool.execute(new OrederPayMent(i, new BigDecimal(String.valueOf(Math.random()*100))));
  		}
  		
  	}
  }
  
  

Map集合中线程安全的集合容器：

Hashtable：数据结构：数组加链表因为hashtable的方法中是为synchronized关键字锁修饰的所有线程安全但是性能差

ConcurrentHashMap：

数据结构：Node[ ]数组 + 链表 + 红黑树

在JDK1.7版本中，ConcurrentHashMap是通过分段锁来实现线程安全的，分段锁：是将数组划分成若干不同的"区域",每个区域使用一把锁来控制线程安全；在JDK1.8版本以后，ConcurrentHashMap是通过synchronized同步锁 + CAS来实现线程安全的，就是在多线程并发时，产生Hash冲突，必须竞争同一把锁（链表的头节点或红黑树的根节点）

]数组 + 链表 + 红黑树

在JDK1.7版本中，ConcurrentHashMap是通过分段锁来实现线程安全的，分段锁：是将数组划分成若干不同的"区域",每个区域使用一把锁来控制线程安全；在JDK1.8版本以后，ConcurrentHashMap是通过synchronized同步锁 + CAS来实现线程安全的，就是在多线程并发时，产生Hash冲突，必须竞争同一把锁（链表的头节点或红黑树的根节点）