「高并发业务必读」深入剖析 Java 并发包中的锁机制
故事
程序员小张： 刚毕业，参加工作1年左右，日常工作是CRUD
架构师老李： 多个大型项目经验，精通各种屠龙宝术；
小张和老李一起工作已有数月，双方在技术上也有了很多的交流，但是却总是存在一些争议。
这一天，在公司年会上，他们两个意外地坐到了同桌，之后就开始了一场关于 Java 并发包的讨论。
小张：老李，我最近研究了一下 Java 并发编程，学习了一些锁机制和线程池等知识点，感觉很有用。
老李：那你可要多加练习啊，只看书不动手怎么能成为一个好程序员呢？
小张：嗯，我正在开发一个高并发的 Web 应用，想请教您如何使用 Java 并发包来提高并发处理能力。
老李：Java 并发包中最常用的就是锁机制，比如 synchronized 关键字、ReentrantLock 类等，
可以保证同时只有一个线程对共享资源进行操作。此外，还有 CountDownLatch、CyclicBarrier 等工具类，可以实现线程间的协调和通信。
小张：哦，我之前写的代码都是使用 synchronized 来加锁，不过老师说会影响性能，所以我想尝试 ReentrantLock。
老李：ReentrantLock 是 Lock 接口的一个实现类，相比于 synchronized 有更多的功能，比如可中断、可限时等。
但是，使用 ReentrantLock 需要手动加锁和解锁，代码稍微复杂一些。
小张：我理解了。那您觉得在高并发的业务场景下，应该怎么选择合适的锁机制呢？
老李：这个问题不好回答，要看具体的业务场景和需求。在一般情况下，synchronized 已经足够满足需求了。
但是，如果需要更多的控制和操作，比如可重入性、公平性、死锁避免等，则可以选择 ReentrantLock。
小张：好的，我会结合实际情况来选择合适的锁机制，并多加练习。谢谢您的建议！
拷问
并发的问题是面试的热点，提问方式差别很大，但是万变不离其宗，作为职场中的程序员，你需要体系化的梳理你的知识体系，并能熟练的结合场景进行分析设计，最后可能简单的调整几行代码就解决了一个高并发的问题。
Java并发包中有哪些工具类？
Java的并发包 java.util.concurrent 提供了许多工具类，包括以下几个主要部分：
1.线程池（ThreadPoolExecutor、Executors）：用于管理和调度线程任务。
2.并发集合（ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList、BlockingQueue等）：提供了一些线程安全的数据结构，可以在多线程环境下使用。
3.同步器（Semaphore、CountDownLatch、CyclicBarrier等）：用于协调多个线程的执行顺序。
4.原子变量（AtomicInteger、AtomicLong、AtomicReference等）：提供了基于原子操作的线程安全变量。
5.锁（ReentrantLock、ReadWritLock、StampedLock等）：提供了一些线程安全的锁机制，可以控制多个线程对共享资源的访问。
6.工具类（TimeUnit、ThreadLocalRandom等）：提供了一些常用的并发编程工具。
Java并发包中的这些工具类，可以帮助开发人员更加方便地完成多线程编程，并提高程序的性能和可靠性。
线程池有哪些？如何按照场景选择？工作流程是怎样的？
线程池是一种常用的线程管理机制，可以在多线程编程中提高线程的复用性和执行效率，Java 提供了多种线程池实现，主要有以下几种：
FixedThreadPool：固定大小线程池，适合处理长时间的任务，限制线程数量可以避免资源过度消耗。
CachedThreadPool：缓存线程池，适合短时间的轻量级任务，根据任务数动态调整线程数量。
ScheduledThreadPool：定时器线程池，适合执行周期性任务和延迟任务。
SingleThreadExecutor：单线程线程池，适合一些需要顺序执行的任务。
线程池的工作流程如下：
当有新任务到达时，线程池首先检查是否有空闲线程可用。
如果有空闲线程，则将任务分配给其中的一个线程执行。
如果没有空闲线程，则检查当前线程数是否达到上限，如果没有则创建新的线程来执行任务，否则将任务加入等待队列中。
当线程完成任务后，会自动返回线程池，并等待下一个任务的到来。
选择不同的线程池需要根据具体场景进行判断：
如果是处理大量长时间任务，可以选择FixedThreadPool线程池。
如果是处理大量短时间任务，可以选择CachedThreadPool线程池。
如果是周期性或延迟任务，可以选择ScheduledThreadPool线程池。
如果是需要顺序执行的任务，可以选择SingleThreadExecutor线程池。
总之，选择合适的线程池可以使得程序更加高效和健壮，同时还需要注意避免线程数过多导致资源浪费等问题。
线程池有哪些好处和缺点？
Java 线程池是一种常用的并发编程工具，主要有以下几个好处：
提高程序性能
使用线程池可以避免频繁创建和销毁线程的性能开销，同时也可以减少上下文切换的次数，提高系统的响应速度和吞吐量。
管理线程数量
线程池可以控制线程的数量，防止线程数量过多导致系统负载过高、内存溢出等问题。通过设置核心线程数、最大线程数、任务队列等参数，可以优化线程池的性能和吞吐量。
提高代码可读性和可维护性
使用线程池可以将任务的执行和线程管理分离开来，使代码更加清晰易懂，同时也便于管理和维护。
支持任务排队和优先级调度
线程池中的任务可以使用不同类型的队列进行排队，根据任务的优先级进行调度，满足不同场景下的需求。
但是，Java 线程池也有一些缺点：
调试困难
当线程池中的任务出现异常时，很难追踪到具体的异常信息，可能需要借助日志等工具进行排查。
对内存的消耗
线程池中的每个线程都需要占用一定的内存空间，当线程数量过多时可能会导致系统内存不足。
需要合理配置参数
线程池的性能和吞吐量取决于其参数的配置，需要根据具体业务场景进行优化调整。无法合理配置参数可能会导致线程饥饿、线程泄漏等问题。
总之，Java 线程池是一种非常有用的并发编程工具，可以提高程序的性能和稳定性。但是，在使用时需要注意一些坑点，合理配置参数，避免出现线程饥饿、线程泄漏等问题。
自定义线程池的核心参数有哪些？
Java 中的线程池是一种常用的并发编程工具，可以优化线程创建和销毁过程，提高程序的性能。在创建线程池时，需要使用构造函数传入不同的参数来配置线程池的行为。常用的线程池构造函数的参数如下：
ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue workQueue, ThreadFactory threadFactory, RejectedExecutionHandler handler)
corePoolSize: 线程池中核心线程数量，即在池中保持的最小线程数。 maximumPoolSize: 线程池中最大线程数量，当任务队列中的任务已满后，新的任务会创建新的线程直到达到该值。 keepAliveTime: 非核心线程空闲等待新任务的存活时间。 unit: 存活时间的单位，例如 TimeUnit.SECONDS 表示秒。 workQueue: 存放待执行任务的阻塞队列。 threadFactory: 用于创建新线程的工厂类。 handler: 拒绝执行任务时的处理策略，例如抛出异常、直接丢弃等。 以上参数中，corePoolSize 和 maximumPoolSize 分别指定了线程池中核心线程数量和最大线程数量，当任务队列满时会创建新的线程直到达到最大线程数量。keepAliveTime 和 unit 一起指定了在非核心线程空闲等待新任务的存活时间。workQueue 是存放待执行任务的阻塞队列，可以使用不同类型的队列来实现不同的调度策略。threadFactory 是用于创建新线程的工厂类，可以自定义实现。handler 则是拒绝执行任务时的处理策略，可以根据具体情况自行选择合适的处理方式。
线程池拒绝策略有哪些？怎么选择？
Java 线程池的拒绝策略是指当线程池中的工作队列已满，并且线程池中的所有线程都在执行任务时，新提交的任务如何处理的策略。Java 中提供了四种默认的拒绝策略，分别是：
ThreadPoolExecutor.AbortPolicy 直接抛出异常，默认的拒绝策略。会抛出 RejectedExecutionException 异常。
ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy 直接丢弃新提交的任务，不做任何处理。该实现最简单，但可能会导致一些任务被丢弃掉。
ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy 丢弃最早被加入到工作队列中的任务，然后将新提交的任务添加到队列尾部。适用于需要快速响应当前任务的场景。
ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy 将任务回退到提交任务的线程中执行。这种方式可以降低系统的负载压力，但是也可能导致调用者线程的阻塞。
以上拒绝策略具体适用于不同的场景：
AbortPolicy：在不能承受更多请求时，直接抛出异常，避免系统崩溃。 DiscardPolicy：对于吞吐量要求很高的业务，可适当采用该策略，以保证系统的稳定性和高效性。 DiscardOldestPolicy：对于一些不太重要的任务可以采用该策略，以保证系统能够快速响应当前请求。 CallerRunsPolicy：适用于提交给线程池的任务比较重要且需要立即处理，此时应将任务交给调用线程执行。 在实际开发中，如果以上默认拒绝策略无法满足需求，也可以自定义拒绝策略实现RejectedExecutionHandler 接口中的 rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) 方法。比如，可以将被拒绝的任务保存到一个队列中，在有空闲线程时重新提交这些任务。
怎么监控线程池？
Java 线程池是常用的并发编程工具，但如果不及时监控线程池的状态，就可能会导致线程池中的任务无法正常执行，影响系统的性能和稳定性。下面是一段 Java 代码，可以实现对线程池状态的监控：
import java.util.concurrent.*;
public class ThreadPoolMonitorExample { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建线程池 ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(2, 4, 10, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(10));
// 启动监控线程来打印线程池状态
ScheduledExecutorService scheduledExecutor = Executors.newScheduledThreadPool(1);
scheduledExecutor.scheduleAtFixedRate(() -> {
int poolSize = executor.getPoolSize();
int activeCount = executor.getActiveCount();
long completedTaskCount = executor.getCompletedTaskCount();
long taskCount = executor.getTaskCount();
System.out.println(String.format("[monitor] poolSize:%d, activeCount:%d, completedTaskCount:%d, taskCount:%d",
poolSize, activeCount, completedTaskCount, taskCount));
}, 0, 1, TimeUnit.SECONDS);
// 提交任务到线程池
for (int i = 0; i < 10; i++) {
executor.submit(new Task());
}
Thread.sleep(30000);
// 关闭线程池
executor.shutdown();
scheduledExecutor.shutdown();
}
static class Task implements Runnable {
@Override
public void run() {
try {
Thread.sleep(5000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
} ···
上述代码通过创建线程池和监控线程，周期性地打印线程池的状态信息。在提交任务到线程池后，可以观察到线程池中不断添加新的线程，并不断执行任务。当所有任务执行完毕后，可以观察到线程池中的线程数量逐渐减少，最终关闭线程池。通过这种方式，可以及时发现线程池中的问题，避免系统出现性能和稳定性问题。
WorkStealingPool适用什么场景？
WorkStealingPool 适用于需要处理大量独立任务的情况，可以充分利用多核CPU的计算性能。它是 Java 并发包中的一个线程池实现，采用了“工作窃取”算法，可以自动地将多个任务分配给不同的线程执行，并在任务完成后自动回收线程资源。
WorkStealingPool 线程池的特点和使用场景如下：
多线程并行：因为 WorkStealingPool 使用了多个线程来执行任务，所以适用于需要多线程并行处理任务的场景。
大量独立任务：WorkStealingPool 中的任务都是独立的，没有依赖关系，可以充分利用 CPU 的计算能力。
对响应时间要求高：由于 WorkStealingPool 中的线程会自动调度任务，所以可以保证任务的及时响应，适用于对响应时间要求较高的场景。
可伸缩性：WorkStealingPool 可以根据任务的数量动态调整线程数，具有良好的可伸缩性，适用于任务量不确定的场景。
总之，WorkStealingPool 适用于需要处理大量独立任务、对响应时间要求高、多线程并行、可伸缩性好的场景，如数据分析、图像处理、科学计算等。需要注意的是，由于线程调度开销较大，WorkStealingPool 在处理小量任务时可能会影响性能，不适合用于处理小规模的任务。
例子代码：
··· import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;
public class WorkStealingPoolExample { public static void main(String[] args) { int numTasks = 10; // 任务数量
ExecutorService executor = Executors.newWorkStealingPool(); // 创建 WorkStealingPool 线程池
for (int i = 0; i < numTasks; i++) {
executor.submit(() -> {
// 模拟一个耗时任务，随机生成一个数并计算其平方
int randomNum = ThreadLocalRandom.current().nextInt(100);
System.out.println("Thread " + Thread.currentThread().getName() + " calculating square of " + randomNum);
try {
Thread.sleep(100); // 模拟任务运行时间
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(randomNum + "^2 = " + (randomNum * randomNum));
});
}
// 等待所有任务完成
executor.shutdown();
while (!executor.isTerminated()) {
// 等待线程池中的任务全部执行完毕
}
System.out.println("All tasks completed.");
}
}
上述代码创建了一个 WorkStealingPool 线程池，并向其中提交了若干个任务。每个任务都是一个无依赖关系的耗时任务，会随机生成一个数并计算其平方。最后，等待线程池中的所有任务执行完毕并输出任务完成的提示信息。
# Java的并发集合有哪些？使用场景是什么？
Java 的并发包中提供了多种并发集合，可以在多线程环境下保证数据的安全性和一致性。这些并发集合主要有以下几种：
ConcurrentHashMap：线程安全的 HashMap。适用于高并发环境下的读写操作。
CopyOnWriteArrayList：线程安全的 ArrayList。适用于读多写少的场景。
BlockingQueue：阻塞队列，提供了多种阻塞插入和删除元素的方法。适用于生产者-消费者模型等场景。
ConcurrentLinkedQueue：基于链表实现的线程安全队列。适用于高并发的无序队列操作。
ConcurrentSkipListMap：跳表实现的线程安全 Map。支持快速的按照 key 排序。
AtomicReference：线程安全的引用类型变量。适用于需要原子性地更新一个对象引用的场景。
AtomicInteger、AtomicLong 等：线程安全的整型变量。适用于需要原子性地更新一个整数变量的场景。
使用并发集合可以避免在多线程环境下发生数据竞争、死锁等问题。不同的并发集合适用于不同的场景：
ConcurrentHashMap 适用于需要高并发读写的情况，如网站等。
CopyOnWriteArrayList 适用于读多写少的场景，如缓存、日志等。
BlockingQueue 适用于生产者-消费者模型，如消息队列等。
ConcurrentLinkedQueue 适用于高并发的无序队列操作。
ConcurrentSkipListMap 适用于需要按 key 排序的场景，如排行榜等。
AtomicReference 适用于需要原子性地更新一个对象引用的场景，如单例模式等。
AtomicInteger、AtomicLong 等适用于需要原子性地更新一个整数变量的场景，如计数器等。
总之，选择合适的并发集合可以提高多线程程序的效率和可靠性，同时还需要根据具体场景进行选择和使用。
## ConcurrentHashMap的数据结构是怎样的？如何保证高并发下的数据一致性和高性能？
ConcurrentHashMap 是 Java 并发包中的一个线程安全的哈希表实现，用于在多线程环境下存储和访问键值对数据。ConcurrentHashMap 的数据结构如下：
ConcurrentHashMap 内部由一组 Segment（段）组成，每个 Segment 都是一个线程安全的哈希表。
每个 Segment 中维护了一个 HashEntry 数组，每个元素都是一个链表的头结点，用于存储键值对数据。
ConcurrentHashMap 根据键的 hash 值将键值对映射到不同的 Segment 中，并通过标记位来控制并发更新操作。
为了保证高并发下的数据一致性和高性能，ConcurrentHashMap 采用了以下几种技术：
分段锁机制：ConcurrentHashMap 将内部分成若干个 Segment，可以对每个 Segment 进行独立加锁，避免了整个表的锁竞争。同时，Segment 之间可以并发地进行读操作，提高了并发度。
CAS 操作：ConcurrentHashMap 在插入、删除和更新操作时，采用了基于 CAS 操作的乐观锁机制，避免了无谓的阻塞和等待。
数据结构优化：ConcurrentHashMap 在维护哈希表的同时，还采用了一些优化技术，如“数组+链表”结构，提高了对数据的访问速度。
总之，ConcurrentHashMap 通过分段锁机制、CAS 操作和数据结构优化等技术，保证了在高并发环境下的数据一致性和高性能。同时，还需要注意避免过度使用 ConcurrentHashMap 导致空间浪费或者降低并发效率的问题
## ConcurrentSkipListMap 的使用场景是什么？给出java示例代码。
ConcurrentSkipListMap 是 Java 并发包中的一个线程安全的有序 Map 实现，采用了跳表数据结构。它支持高并发、高性能的访问操作，并且可以保证元素的排序一致性。ConcurrentSkipListMap 的使用场景如下：
需要对 Map 中的元素进行排序时。
需要在多线程环境下对 Map 进行读写操作时。
需要处理大量且随机的查询请求时。
以下是 ConcurrentSkipListMap 的 Java 示例代码：
java
import java.util.concurrent.ConcurrentSkipListMap;
public class ConcurrentSkipListMapExample {
public static void main(String[] args) {
ConcurrentSkipListMap<Integer, String> map = new ConcurrentSkipListMap<>();
// 向 map 中插入若干个键值对
map.put(4, "d");
map.put(2, "b");
map.put(5, "e");
map.put(1, "a");
map.put(3, "c");
System.out.println("map: " + map); // 输出 map 中的所有元素
// 获取并删除第一个键值对，并输出
Integer firstKey = map.firstKey();
String firstValue = map.remove(firstKey);
System.out.println("First key-value pair: " + firstKey + "=" + firstValue);
System.out.println("map after removing first key-value pair: " + map); // 输出 map 中的所有元素
}
}
上述代码首先创建了一个 ConcurrentSkipListMap 对象，向其中插入若干个键值对，然后输出所有元素。接着，从 map 中获取并删除第一个键值对，并输出结果和剩余元素。可以看到，ConcurrentSkipListMap 保证了元素的有序性和线程安全性。
## CopyOnWriteArrayList结合读写业务场景，给一个Java代码例子。
CopyOnWriteArrayList 是 Java 中的线程安全的 List 集合，它采用“读写分离”的思想，在写入数据时会创建一个新的数组，并将原数组中的数据复制到新数组中，然后在新数组上执行写操作，这样可以避免写操作对其他线程的影响。CopyOnWriteArrayList 的适用场景主要是读操作比写操作多且数据量不会太大的情况下。下面给出一个使用 CopyOnWriteArrayList 的 Java 代码示例：
java
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;
public class CopyOnWriteArrayListExample {
// 定义一个 CopyOnWriteArrayList 集合
private static CopyOnWriteArrayList<String> list = new CopyOnWriteArrayList<>();
public static void main(String[] args) {
// 启动五个读线程和一个写线程
for (int i = 0; i < 5; i++) {
new Thread(new ReadTask()).start();
}
new Thread(new WriteTask()).start();
}
// 读任务
static class ReadTask implements Runnable {
@Override
public void run() {
while (true) {
for (String s : list) {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 读取数据：" + s);
}
}
}
}
// 写任务
static class WriteTask implements Runnable {
@Override
public void run() {
int count = 0;
while (true) {
String data = "data" + count++;
list.add(data);
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 写入数据：" + data);
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
}
上述代码通过创建一个 CopyOnWriteArrayList 集合，并启动五个读线程和一个写线程来模拟读写场景。在读任务中，使用 foreach 循环遍历集合中的元素，并打印出当前线程名和读取到的数据；在写任务中，每隔一秒向集合中添加新的数据。可以观察到，在多个读线程同时读取 CopyOnWriteArrayList 集合的过程中，不会发生读取脏数据的问题，因为 CopyOnWriteArrayList 内部维护了一个可重入锁，保证了它的线程安全性。
总之，CopyOnWriteArrayList 主要适用于读多写少的场景，如缓存系统、日志系统等。它具有读操作高效、写操作安全的特点，在保证数据安全性的同时也能够提供较高的性能表现
## BlockingQueue结合业务场景，给一个Java代码的例子。
BlockingQueue 是 Java 中的一种线程安全的阻塞队列，在实现多线程并发编程时非常常用。BlockingQueue 提供了 put() 和 take() 方法，可以实现生产者-消费者模式来解决数据共享和同步问题。下面给出一个使用 BlockingQueue 的 Java 代码示例：
java
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;
public class BlockingQueueExample {
// 定义一个阻塞队列
private static BlockingQueue<Integer> queue = new LinkedBlockingQueue<>(10);
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// 启动两个生产者和一个消费者
new Thread(new Producer()).start();
new Thread(new Producer()).start();
new Thread(new Consumer()).start();
}
// 生产者
static class Producer implements Runnable {
@Override
public void run() {
while (true) {
try {
// 随机生成一个数
int data = new Random().nextInt(100);
// 将数据放入队列中
queue.put(data);
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 生产了数据：" + data);
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
// 消费者
static class Consumer implements Runnable {
@Override
public void run() {
while (true) {
try {
// 从队列中取出数据
int data = queue.take();
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 消费了数据：" + data);
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
}
上述代码通过创建一个 BlockingQueue 队列，并启动两个生产者和一个消费者线程来模拟生产者-消费者场景。在生产者任务中，随机生成一个数并将其放入队列中；在消费者任务中，从队列中取出数据并打印出当前线程名和消费到的数据。可以观察到，在多个线程同时访问 BlockingQueue 队列的过程中，队列内部会自动进行同步，保证了多线程安全的问题。
总之，BlockingQueue 主要适用于生产者-消费者场景，可以实现不同线程之间的数据共享和同步。它提供了阻塞式的 put() 和 take() 方法，可以解决数据竞争、锁等待等问题。
## ConcurrentLinkedQueue 的使用场景Java代码例子
ConcurrentLinkedQueue 是 Java 中的一种线程安全的队列，它采用基于链表的数据结构，在并发访问时能够保证线程安全。ConcurrentLinkedQueue 的适用场景主要是生产者-消费者模型中的多线程并发访问。下面给出一个使用 ConcurrentLinkedQueue 的 Java 代码示例：
java
import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue;
public class ConcurrentLinkedQueueExample {
// 定义一个线程安全的队列
private static ConcurrentLinkedQueue<Integer> queue = new ConcurrentLinkedQueue<>();
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// 启动两个生产者和两个消费者
new Thread(new Producer()).start();
new Thread(new Producer()).start();
new Thread(new Consumer()).start();
new Thread(new Consumer()).start();
}
// 生产者
static class Producer implements Runnable {
@Override
public void run() {
while (true) {
int data = (int) (Math.random() * 100);
queue.offer(data);
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 生产了数据：" + data);
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
// 消费者
static class Consumer implements Runnable {
@Override
public void run() {
while (true) {
Integer data = queue.poll();
if (data != null) {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 消费了数据：" + data);
}
try {
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
}
上述代码通过创建一个 ConcurrentLinkedQueue 队列，并启动两个生产者和两个消费者线程来模拟生产者-消费者场景。在生产者任务中，随机生成一个数并将其放入队列中；在消费者任务中，从队列中取出数据并打印出当前线程名和消费到的数据。可以观察到，在多个线程同时访问 ConcurrentLinkedQueue 队列的过程中，队列内部会自动进行同步，保证了多线程安全的问题。
总之，ConcurrentLinkedQueue 主要适用于多线程并发访问的场景，具有高效、线程安全的特点。它采用基于链表的数据结构，能够保证多线程并发访问时的线程安全性和性能表现。
## ConcurrentLinkedQueue 跟 BlockingQueue的区别是什么？怎么根据场景去选择？
ConcurrentLinkedQueue 和 BlockingQueue 都是 Java 中的线程安全队列，但它们有一些区别：
数据结构不同：ConcurrentLinkedQueue 使用链表实现，而 BlockingQueue 可以使用数组或链表实现。
阻塞方式不同：ConcurrentLinkedQueue 不支持阻塞操作，而 BlockingQueue 支持阻塞式的 put() 和 take() 操作。
内部锁机制不同：ConcurrentLinkedQueue 使用 CAS（Compare And Swap）实现并发访问，而 BlockingQueue 则是使用内部锁机制来保证线程安全。
根据场景选择使用 ConcurrentLinkedQueue 还是 BlockingQueue 取决于具体的业务需求。如果需要在生产者-消费者模型中实现多线程并发访问，可以使用 BlockingQueue 来进行阻塞式的共享内存，这种方式比较简单易用，同时也能够保证线程安全。如果只是需要一个高效的线程安全队列，并不需要阻塞操作的话，可以使用 ConcurrentLinkedQueue，因为它采用了基于链表的数据结构来实现并发访问，能够保证高效和线程安全。
总之，根据具体的业务需求来选择合适的线程安全队列是非常关键的。如果需要阻塞式的共享内存，就应该选择 BlockingQueue，如果只是需要高效的线程安全队列，就应该选择 ConcurrentLinkedQueue。
## ConcurrentSkipListMap的使用场景，并给一个Java代码例子。
Skip List 数据结构是一种基于有序链表的数据结构，它通过添加多级索引来提高查找效率。Skip List 的底层是一个链表，每个节点都包含了若干级索引，每一级索引都是原链表的一个子集，它们以随机的方式建立连接，使得查询和插入操作都能够在对数时间内完成。
Skip List 能够支持并发场景下的高效排序的原因是：
借鉴了平衡树的思想：Skip List 采用的是类似于二叉查找树（BST）的思想，但是它不需要旋转操作，因此可以避免锁竞争等问题。
支持多级索引：Skip List 支持多级索引，每一级索引都可以帮助快速定位节点位置，从而提高查找效率。
添加删除操作相对简单：与其他数据结构相比，Skip List 的添加和删除操作相对简单，没有复杂的平衡算法，因此能够更好地适应并发环境。
总之，Skip List 是一种高效并发的有序数据结构，它具有类似于二叉查找树的特点，但是又避免了锁竞争等问题。Skip List 支持多级索引，并且添加删除操作相对简单，因此能够在并发场景下实现高效的排序和查找操作。
ConcurrentSkipListMap 是 Java 中的一种线程安全的有序映射表，它采用了 Skip List 数据结构来实现高效的并发访问。ConcurrentSkipListMap 的适用场景主要是需要在多线程环境下进行排序和查找操作的场景，比如成绩排名、日志排序等。下面给出一个使用 ConcurrentSkipListMap 的 Java 代码示例：
java
import java.util.concurrent.ConcurrentSkipListMap;
public class ConcurrentSkipListMapExample {
// 定义一个线程安全的有序映射表
private static ConcurrentSkipListMap<Integer, String> map = new ConcurrentSkipListMap<>();
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// 启动两个线程添加数据
new Thread(new AddTask()).start();
new Thread(new AddTask()).start();
// 等待子线程执行完毕
Thread.sleep(2000);
// 遍历有序映射表并打印出结果
for (Integer key : map.keySet()) {
System.out.println(key + " : " + map.get(key));
}
}
// 添加数据任务
static class AddTask implements Runnable {
@Override
public void run() {
for (int i = 0; i < 10; i++) {
int data = (int) (Math.random() * 100);
map.put(data, "value" + data);
}
}
}
}
上述代码通过创建一个 ConcurrentSkipListMap 映射表，并启动两个线程并发地向映射表中添加数据。在主线程中，等待子线程执行完毕后遍历有序映射表并打印出结果。可以观察到，在多个线程同时访问 ConcurrentSkipListMap 映射表的过程中，映射表内部会自动进行同步和排序，保证了多线程安全和数据正确性。
总之，ConcurrentSkipListMap 主要适用于需要在多线程环境下进行排序和查找操作的场景，能够提供高效、线程安全的特点。它采用 Skip List 数据结构来实现并发访问，能够保证多线程访问时的效率和正确性。
## ConcurrentSkipListMap 对比 ConcurrentHashMap的差别？按照使用场景应该怎么选择？
ConcurrentSkipListMap 和 ConcurrentHashMap 都是 Java 中的线程安全的高性能容器，它们有一些区别：
数据结构不同：ConcurrentSkipListMap 使用 Skip List 数据结构实现，并支持排序；而 ConcurrentHashMap 使用分段锁（Segment）来实现并发访问。
并发度不同：ConcurrentSkipListMap 的并发度比 ConcurrentHashMap 更小，因为它只需要一个锁就能保证多线程访问的正确性和效率；而 ConcurrentHashMap 可以设置多个 Segment，提高并发度，同时也会增加内存占用和锁竞争等问题。
适用场景不同：ConcurrentSkipListMap 主要适用于需要排序和查找的场景，比如成绩排名、日志排序等；而 ConcurrentHashMap 主要适用于需要高效并发访问的场景，比如缓存、计数器等。
根据具体的业务需求来选择使用 ConcurrentSkipListMap 还是 ConcurrentHashMap 是非常关键的。如果需要在多线程环境下进行排序和查找操作，并且对并发度要求不高的话，可以选择 ConcurrentSkipListMap；如果需要高效并发访问，并且对数据的排序没有特别要求的话，可以选择 ConcurrentHashMap。
总之，ConcurrentSkipListMap 和 ConcurrentHashMap 都是非常优秀的线程安全容器，它们具有不同的特点和适用场景。在使用时应该根据具体的业务需求来选择合适的容器，以达到最佳的性能和效果
##
> 原创不易，关注诚可贵，转发价更高！转载请注明出处，让我们互通有无，共同进步，欢迎沟通交流。