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 今天聊一個(gè)非常硬核的技術(shù)知識(shí)，給大家分析一下 CopyOnWrite 思想是什么，以及在 Java 并發(fā)包中的具體體現(xiàn)，包括在 Kafka 內(nèi)核源碼中是如何運(yùn)用這個(gè)思想來(lái)優(yōu)化并發(fā)性能的。

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這個(gè) CopyOnWrite 在面試的時(shí)候，很可能成為面試官的一個(gè)殺手锏把候選人給一擊必殺，也很有可能成為候選人拿下 Offer 的獨(dú)門秘籍，是相對(duì)高級(jí)的一個(gè)知識(shí)。

讀多寫少的場(chǎng)景下引發(fā)的問(wèn)題?

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(wèn)題。

好，問(wèn)題來(lái)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(wèn)都加上線程同步的控制。

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

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

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：

 
 
 
 

  
  
  
  
public Object  read() { 
  
  
  
  
    lock.readLock().lock(); 
  
  
  
  
    // 對(duì)ArrayList讀取 
  
  
  
  
    lock.readLock().unlock(); 
  
  
  
  
} 
  
  
  
  
public void write() { 
  
  
  
  
    lock.writeLock().lock(); 
  
  
  
  
    // 對(duì)ArrayList寫 
  
  
  
  
    lock.writeLock().unlock(); 
  
  
  
  
} 
 
 
 
 

大家想想，類似上面的代碼有什么問(wèn)題呢?***的問(wèn)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(guò)來(lái)是不是就會(huì)被阻塞住，無(wú)法執(zhí)行?

這個(gè)就是讀寫鎖可能遇到的***的問(wèn)題。

引入 CopyOnWrite 思想解決問(wèn)題

這個(gè)時(shí)候就要引入 CopyOnWrite 思想來(lái)解決問(wèn)題了。

它的思想就是，不用加什么讀寫鎖，鎖統(tǒng)統(tǒng)給我去掉，有鎖就有問(wèn)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。

那么它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(yǔ)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(lái)執(zhí)行”。

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

問(wèn)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(shuō)你的 ArrayList 底層是一個(gè)數(shù)組來(lái)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(guò)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(méi)有任何的影響的吧!

大家看下面的圖，一起來(lái)體會(huì)一下這個(gè)過(guò)程：

關(guān)鍵問(wèn)題來(lái)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(lái)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(guò)文章，給大家解釋過(guò) 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(jiàn)，大家都能看到***的數(shù)組了。

下面是 JDK 里的 CopyOnWriteArrayList 的源碼：

 
 
 
 

  
  
  
  
// 這個(gè)數(shù)組是核心的，因?yàn)橛胿olatile修飾了 
  
  
  
  
   // 只要把***的數(shù)組對(duì)他賦值，其他線程立馬可以看到***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(lái) 
  
  
  
  
           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(); 
  
  
  
  
       } 
  
  
  
  
   } 
 
 
 
 

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(guò) 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(jiàn)的。

然后大家想，因?yàn)槭峭ㄟ^(guò)副本來(lái)進(jìn)行更新的，萬(wàn)一要是多個(gè)線程都要同時(shí)更新呢?那搞出來(lái)多個(gè)副本會(huì)不會(huì)有問(wèn)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***修改后的數(shù)組，這是 Volatile 保證的：

 
 
 
 

  
  
  
  
private E get(Object[] a, int index) { 
  
  
  
  
        // 最簡(jiǎn)單的對(duì)數(shù)組進(jìn)行讀取 
  
  
  
  
        return (E) a[index]; 
  
  
  
  
    }  
 
 
 
 

這樣就***解決了我們之前說(shuō)的讀多寫少的問(wèn)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***用 Volatile 變量來(lái)賦值保證可見(jiàn)性，更新的時(shí)候?qū)ψx線程沒(méi)有任何的影響!

CopyOnWrite 思想在 Kafka 源碼中的運(yùn)用

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(shuō)，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> batches =  
  
  
  
  
new CopyOnWriteMap>(); 
 
 
 
 

這個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就是核心的用來(lái)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(kāi)。

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(lái)看一下這個(gè) CopyOnWriteMap 的源碼實(shí)現(xiàn)：

 
 
 
 

  
  
  
  
// 典型的volatile修飾普通Map 
  
  
  
  
   private volatile Map map; 
  
  
  
  
   @Override 
  
  
  
  
   public synchronized V put(K k, V v) { 
  
  
  
  
       // 更新的時(shí)候先創(chuàng)建副本，更新副本，然后對(duì)volatile變量賦值寫回去 
  
  
  
  
       Map copy = new HashMap(this.map); 
  
  
  
  
       V prev = copy.put(k, v); 
  
  
  
  
       this.map = Collections.unmodifiableMap(copy); 
  
  
  
  
       return prev; 
  
  
  
  
   } 
  
  
  
  
   @Override 
  
  
  
  
   public V get(Object k) { 
  
  
  
  
       // 讀取的時(shí)候直接讀volatile變量引用的map數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，無(wú)需鎖 
  
  
  
  
       return map.get(k); 
  
  
  
  
   } 
 
 
 
 

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(lái)實(shí)現(xiàn)，就是因?yàn)檫@個(gè) Map 的 Key-Value 對(duì)，其實(shí)沒(méi)那么頻繁更新。

也就是 TopicPartition-Deque 這個(gè) Key-Value 對(duì)，更新頻率很低。

但是它的 Get 操作卻是高頻的讀取請(qǐng)求，因?yàn)闀?huì)高頻的讀取出來(lái)一個(gè) TopicPartition 對(duì)應(yīng)的 Deque 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，來(lái)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(lái)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(wú)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(shuō)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(kāi)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。

中華石杉：十余年 BAT 架構(gòu)經(jīng)驗(yàn)，一線互聯(lián)網(wǎng)公司技術(shù)總監(jiān)。帶領(lǐng)上百人團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)過(guò)多個(gè)億級(jí)流量高并發(fā)系統(tǒng)?，F(xiàn)將多年工作中積累下的研究手稿、經(jīng)驗(yàn)總結(jié)整理成文，傾囊相授。微信公眾號(hào)：石杉的架構(gòu)筆記(ID：shishan100)。

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