这篇文章主要讲解了“Java并发容器的介绍和使用”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Java并发容器的介绍和使用”吧！
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前面我们介绍了同步容器，它的很大一个缺点就是在高并发下的环境下，性能差；
针对这个，于是就有了专门为高并发设计的并发容器类；
因为并发容器类都位于java.util.concurrent下，所以我们也习惯把并发容器简称为JUC容器;
相对应的还有JUC原子类、JUC锁、JUC工具类等等（这些后面再介绍）
今天就让我们简单来了解下JUC中并发容器的相关知识点
文章如果有问题，欢迎大家批评指正，在此谢过啦
什么是并发容器
为什么会有并发容器
并发容器、同步容器、普通容器的区别
并发容器是针对高并发专门设计的一些类，用来替代性能较低的同步容器
常见的并发容器类如下所示：
这节我们主要以第一个ConcurrentHashMap为例子来介绍并发容器
其他的以后有空会单独开篇分析
其实跟同步容器的出现的道理是一样的：
同步容器是为了让我们在编写多线程代码时，不用自己手动去同步加锁，为我们解放了双手，去做更多有意义的事情（有意义？双手？）；
而并发容器则又是为了提高同步容器的性能，相当于同步容器的升级版；
这也是为什么Java一直在被人唱衰，却又一直没有衰退的原因（大佬们也很焦虑啊！！！）;
不过话说回来，大佬们焦虑地有点过头了；不敢想Java现在都升到16级了，而我们始终还在8级徘徊。
这里的普通容器，指的是没有同步和并发的容器类，比如HashMap
三个对比着来介绍，这样会更加清晰一点
下面我们分别以HashMap, HashTable, ConcurrentHashMap为例来介绍
下面我们来分析下他们三个之间的性能区别：
注：这里普通容器用的是单线程来测试的，因为多线程不安全，所以我们就不考虑了
有的朋友可能会说，你这不公平啊，可是没办法呀，谁让她多线程不安全呢。
如果非要让我在安全和性能之间选一个的话，那我选 ConcurrentHashMap（我都要）
他们三个之间的关系,如下图
（红色表示堵的厉害，橙色表示堵的一般，绿色表示畅通）
可以看到：
在单线程中操作普通容器时，代码都是串行执行的，同一时刻只能put或get一个数据到容器中
在多线程中操作同步容器时，可以多个线程排队去执行，同一时刻也是只能put或get一个数据到同步容器中
在多线程中操作并发容器时，可以多个线程同时去执行，也就是说同一时刻可以有多个线程去put或get多个数据到并发容器中(可同时读读，可同时读写，可同时写写-有可能会阻塞，这里是以ConcurrentHashMap为参考)
下面我们用代码来复现下上面图中所示的效果（慢-中-快）
HashMap 测试方法
public static void hashMapTest(){
Map map = new HashMap<>();
long start = System.nanoTime();
// 创建10万条数据 单线程
for (int i = 0; i < 100_000; i++) {
// 用UUID作为key,保证key的唯一
map.put(UUID.randomUUID().toString(), String.valueOf(i));
map.get(UUID.randomUUID().toString());
}
long end = System.nanoTime();
System.out.println("hashMap耗时：");
System.out.println(end - start);
} HashTable 测试方法
public static void hashTableTest(){
Map map = new Hashtable<>();
long start = System.nanoTime();
// 创建10个线程 - 多线程
for (int i = 0; i < 10; i++) {
new Thread(()->{
// 每个线程创建1万条数据
for (int j = 0; j < 10000; j++) {
// UUID保证key的唯一性
map.put(UUID.randomUUID().toString(), String.valueOf(j));
map.get(UUID.randomUUID().toString());
}
}).start();
}
// 这里是为了等待上面的线程执行结束，之所以判断>2，是因为在IDEA中除了main thread，还有一个monitor thread
while (Thread.activeCount()>2){
Thread.yield();
}
long end = System.nanoTime();
System.out.println("hashTable耗时：");
System.out.println(end - start);
} concurrentHashMap 测试方法
public static void concurrentHashMapTest(){
Map map = new ConcurrentHashMap<>();
long start = System.nanoTime();
// 创建10个线程 - 多线程
for (int i = 0; i < 10; i++) {
new Thread(()->{
// 每个线程创建1万条数据
for (int j = 0; j < 10000; j++) {
// UUID作为key，保证唯一性
map.put(UUID.randomUUID().toString(), String.valueOf(j));
map.get(UUID.randomUUID().toString());
}
}).start();
}
// 这里是为了等待上面的线程执行结束，之所以判断>2，是因为在IDEA中除了main thread，还有一个monitor thread
while (Thread.activeCount()>2){
Thread.yield();
}
long end = System.nanoTime();
System.out.println("concurrentHashMap耗时：");
System.out.println(end - start);
} main 方法分别执行上面的三个测试
public static void main(String[] args) {
hashMapTest();
hashTableTest();
while (Thread.activeCount()>2){
Thread.yield();
}
concurrentHashMapTest();
}运行可以看到，如下结果（运行多次，数值可能会变好，但是规律基本一致）
hashMap耗时： 754699874 (慢) hashTable耗时： 609160132（中） concurrentHashMap耗时： 261617133(快)
结论就是，正常情况下的速度：普通容器 < 同步容器 < 并发容器
但是也不那么绝对，因为这里插入的key都是唯一的，所以看起来正常一点
那如果我们不正常一点呢？比如极端到BT的那种
下面我们就不停地插入同一条数据，上面的所有put/get都改为下面的代码：
map.put("a", "a");
map.get("a");运行后，你会发现，又是另外一个结论（大家感兴趣的可以敲出来试试）
不过结论不结论的，意义不是很大；
普通容器没锁
同步容器中锁的都是方法级别，也就是说锁的是整个容器，我们先来看下HashTable的锁
public synchronized V put(K key, V value) {}
public synchronized V remove(Object key) {}可以看到：因为锁是内置锁，锁住的是整个容器
所以我们在put的时候，其他线程都不能put/get
而我们在get的时候，其他线程也都不能put/get
所以同步容器的效率会比较低
并发容器，我们以1.7的ConcurrentHashMap为例来说下（之所以选1.7，是因为它里面涉及的内容都是前面章节介绍过的）
它的锁粒度很小，它不会给整个容器上锁，而是分段上锁；
分段的依据就是key.hash，根据不同的hash值映射到不同的段（默认16个段），然后插入数据时，根据这个hash值去给对应的段上锁，此时其他段还是可以被其他线程读写的；
所以这就是文章开头所说的，为啥ConcurrentHashMap会支持多个线程同时写（因为只要插入的key的hashCode不会映射到同一个段里，那就不会冲突，此时就可以同时写）
读因为没有上锁，所以当然也支持同时读
如果读操作没有锁，那么它怎么保证数据的一致性呢？
答案就是以前介绍过的volatile（保证可见性、禁止重排序），它修饰在节点Node和值val上，保证了你get的值永远是最新的
下面是ConcurrentHashMap部分源码，可以看到val和net节点都是volatile类型
