大家可以設(shè)想一下現(xiàn)在我們的內(nèi)存里有一個(gè)ArrayList，這個(gè)ArrayList默認(rèn)情況下肯定是線程不安全的，要是多個(gè)線程并發(fā)讀和寫這個(gè)ArrayList可能會(huì)有問題。

好，問題來了，我們應(yīng)該怎么讓這個(gè)ArrayList變成線程安全的呢？

有一個(gè)非常簡(jiǎn)單的辦法，對(duì)這個(gè)ArrayList的訪問都加上線程同步的控制。

比如說一定要在synchronized代碼段來對(duì)這個(gè)ArrayList進(jìn)行訪問，這樣的話，就能同一時(shí)間就讓一個(gè)線程來操作它了，或者是用ReadWriteLock讀寫鎖的方式來控制，都可以。

我們假設(shè)就是用ReadWriteLock讀寫鎖的方式來控制對(duì)這個(gè)ArrayList的訪問。

這樣多個(gè)讀請(qǐng)求可以同時(shí)執(zhí)行從ArrayList里讀取數(shù)據(jù)，但是讀請(qǐng)求和寫請(qǐng)求之間互斥，寫請(qǐng)求和寫請(qǐng)求也是互斥的。

大家看看，代碼大概就是類似下面這樣：

大家想想，類似上面的代碼有什么問題呢？

最大的問題，其實(shí)就在于寫鎖和讀鎖的互斥。假設(shè)寫操作頻率很低，讀操作頻率很高，是寫少讀多的場(chǎng)景。

那么偶爾執(zhí)行一個(gè)寫操作的時(shí)候，是不是會(huì)加上寫鎖，此時(shí)大量的讀操作過來是不是就會(huì)被阻塞住，無法執(zhí)行？

這個(gè)就是讀寫鎖可能遇到的最大的問題。

這個(gè)時(shí)候就要引入CopyOnWrite思想來解決問題了。

他的思想就是，不用加什么讀寫鎖，鎖統(tǒng)統(tǒng)給我去掉，有鎖就有問題，有鎖就有互斥，有鎖就可能導(dǎo)致性能低下，你阻塞我的請(qǐng)求，導(dǎo)致我的請(qǐng)求都卡著不能執(zhí)行。

那么他怎么保證多線程并發(fā)的安全性呢？

很簡(jiǎn)單，顧名思義，利用“CopyOnWrite”的方式，這個(gè)英語翻譯成中文，大概就是“寫數(shù)據(jù)的時(shí)候利用拷貝的副本來執(zhí)行”。

你在讀數(shù)據(jù)的時(shí)候，其實(shí)不加鎖也沒關(guān)系，大家左右都是一個(gè)讀罷了，互相沒影響。

問題主要是在寫的時(shí)候，寫的時(shí)候你既然不能加鎖了，那么就得采用一個(gè)策略。

假如說你的ArrayList底層是一個(gè)數(shù)組來存放你的列表數(shù)據(jù)，那么這時(shí)比如你要修改這個(gè)數(shù)組里的數(shù)據(jù)，你就必須先拷貝這個(gè)數(shù)組的一個(gè)副本。

然后你可以在這個(gè)數(shù)組的副本里寫入你要修改的數(shù)據(jù)，但是在這個(gè)過程中實(shí)際上你都是在操作一個(gè)副本而已。

這樣的話，讀操作是不是可以同時(shí)正常的執(zhí)行？這個(gè)寫操作對(duì)讀操作是沒有任何的影響的吧！

大家看下面的圖，一起來體會(huì)一下這個(gè)過程：

關(guān)鍵問題來了，那那個(gè)寫線程現(xiàn)在把副本數(shù)組給修改完了，現(xiàn)在怎么才能讓讀線程感知到這個(gè)變化呢？

關(guān)鍵點(diǎn)來了，劃重點(diǎn)！這里要配合上volatile關(guān)鍵字的使用。

筆者之前寫過文章，給大家解釋過volatile關(guān)鍵字的使用，核心就是讓一個(gè)變量被寫線程給修改之后，立馬讓其他線程可以讀到這個(gè)變量引用的最近的值，這就是volatile最核心的作用。

所以一旦寫線程搞定了副本數(shù)組的修改之后，那么就可以用volatile寫的方式，把這個(gè)副本數(shù)組賦值給volatile修飾的那個(gè)數(shù)組的引用變量了。

只要一賦值給那個(gè)volatile修飾的變量，立馬就會(huì)對(duì)讀線程可見，大家都能看到最新的數(shù)組了。

下面是JDK里的 CopyOnWriteArrayList 的源碼。

大家看看寫數(shù)據(jù)的時(shí)候，他是怎么拷貝一個(gè)數(shù)組副本，然后修改副本，接著通過volatile變量賦值的方式，把修改好的數(shù)組副本給更新回去，立馬讓其他線程可見的。

   // 這個(gè)數(shù)組是核心的，因?yàn)橛胿olatile修飾了
   // 只要把最新的數(shù)組對(duì)他賦值，其他線程立馬可以看到最新的數(shù)組
   private transient volatile Object[] array;
   public boolean add(E e) {
       final ReentrantLock lock = this.lock;
       lock.lock();
       try {
           Object[] elements = getArray();
           int len = elements.length;
           // 對(duì)數(shù)組拷貝一個(gè)副本出來
           Object[] newElements = Arrays.copyOf(elements, len + 1);
           // 對(duì)副本數(shù)組進(jìn)行修改，比如在里面加入一個(gè)元素
           newElements[len] = e;
           // 然后把副本數(shù)組賦值給volatile修飾的變量
           setArray(newElements);
           return true;
       } finally {
           lock.unlock();
       }
   }

然后大家想，因?yàn)槭峭ㄟ^副本來進(jìn)行更新的，萬一要是多個(gè)線程都要同時(shí)更新呢？那搞出來多個(gè)副本會(huì)不會(huì)有問題？

當(dāng)然不能多個(gè)線程同時(shí)更新了，這個(gè)時(shí)候就是看上面源碼里，加入了lock鎖的機(jī)制，也就是同一時(shí)間只有一個(gè)線程可以更新。

那么更新的時(shí)候，會(huì)對(duì)讀操作有任何的影響嗎？

絕對(duì)不會(huì)，因?yàn)樽x操作就是非常簡(jiǎn)單的對(duì)那個(gè)數(shù)組進(jìn)行讀而已，不涉及任何的鎖。而且只要他更新完畢對(duì)volatile修飾的變量賦值，那么讀線程立馬可以看到最新修改后的數(shù)組，這是volatile保證的。

這樣就完美解決了我們之前說的讀多寫少的問題。

如果用讀寫鎖互斥的話，會(huì)導(dǎo)致寫鎖阻塞大量讀操作，影響并發(fā)性能。

但是如果用了CopyOnWriteArrayList，就是用空間換時(shí)間，更新的時(shí)候基于副本更新，避免鎖，然后最后用volatile變量來賦值保證可見性，更新的時(shí)候?qū)ψx線程沒有任何的影響！

在Kafka的內(nèi)核源碼中，有這么一個(gè)場(chǎng)景，客戶端在向Kafka寫數(shù)據(jù)的時(shí)候，會(huì)把消息先寫入客戶端本地的內(nèi)存緩沖，然后在內(nèi)存緩沖里形成一個(gè)Batch之后再一次性發(fā)送到Kafka服務(wù)器上去，這樣有助于提升吞吐量。

話不多說，大家看下圖：

這個(gè)時(shí)候Kafka的內(nèi)存緩沖用的是什么數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)呢？大家看源碼：

private final ConcurrentMap<='' span=''>
          new CopyOnWriteMapTopicPartition, Deque>();

這個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就是核心的用來存放寫入內(nèi)存緩沖中的消息的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，要看懂這個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)需要對(duì)很多Kafka內(nèi)核源碼里的概念進(jìn)行解釋，這里先不展開。

但是大家關(guān)注一點(diǎn)，他是自己實(shí)現(xiàn)了一個(gè)CopyOnWriteMap，這個(gè)CopyOnWriteMap采用的就是CopyOnWrite思想。

我們來看一下這個(gè)CopyOnWriteMap的源碼實(shí)現(xiàn)：

所以Kafka這個(gè)核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在這里之所以采用CopyOnWriteMap思想來實(shí)現(xiàn)，就是因?yàn)檫@個(gè)Map的key-value對(duì)，其實(shí)沒那么頻繁更新。

也就是TopicPartition-Deque

但是他的get操作卻是高頻的讀取請(qǐng)求，因?yàn)闀?huì)高頻的讀取出來一個(gè)TopicPartition對(duì)應(yīng)的Deque數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，來對(duì)這個(gè)隊(duì)列進(jìn)行入隊(duì)出隊(duì)等操作，所以對(duì)于這個(gè)map而言，高頻的是其get操作。

這個(gè)時(shí)候，Kafka就采用了CopyOnWrite思想來實(shí)現(xiàn)這個(gè)Map，避免更新key-value的時(shí)候阻塞住高頻的讀操作，實(shí)現(xiàn)無鎖的效果，優(yōu)化線程并發(fā)的性能。

相信大家看完這個(gè)文章，對(duì)于CopyOnWrite思想以及適用場(chǎng)景，包括JDK中的實(shí)現(xiàn)，以及在Kafka源碼中的運(yùn)用，都有了一個(gè)切身的體會(huì)了。

如果你能在面試時(shí)說清楚這個(gè)思想以及他在JDK中的體現(xiàn)，并且還能結(jié)合知名的開源項(xiàng)目 Kafka 的底層源碼進(jìn)一步向面試官進(jìn)行闡述，面試官對(duì)你的印象肯定大大的加分。

END