Java 中实现组合数据的原子读取
在并发编程中，保证多个相关数据的原子性读取至关重要，尤其是在需要维持数据一致性的场景下。例如，一个缓存系统同时维护了键列表、数据数组和大小信息，如果在读取这些信息时，缓存正在被更新，那么读取到的数据可能是不一致的。本文将探讨几种在 Java 中实现组合数据的原子读取的方法，并分析它们的优缺点。
1. 使用 synchronized 关键字
最直接的方法是使用 synchronized 关键字对读取和写入操作进行同步。
public class LocalCache {
int size;
List keys;
float[] data;
public synchronized void add(String oneKey, float[] oneData) {
// 添加数据的逻辑
}
public synchronized void getData() {
// 获取数据的逻辑
}
public synchronized List getKeys() {
return keys;
}
public synchronized int getSize() {
return size;
}
}
// 使用示例
public void foo(LocalCache localCache) {
synchronized(localCache) {
localCache.getData();
localCache.getKeys();
localCache.getSize();
}
} 这种方法的优点是简单易懂，能够保证在同一时刻只有一个线程可以访问 LocalCache 对象，从而避免了数据竞争。然而，它的缺点也很明显：当读取操作频繁发生时，写入操作会被阻塞，导致性能下降。
注意事项：
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- synchronized 关键字会锁定整个对象，因此需要仔细评估锁的粒度，避免过度锁定。
2. 使用 ReadWriteLock
如果读取操作远多于写入操作，可以考虑使用 ReadWriteLock。ReadWriteLock 允许多个线程同时读取数据，但只允许一个线程写入数据。
import java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock;
public class LocalCache {
int size;
List keys;
float[] data;
private final ReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock();
public void add(String oneKey, float[] oneData) {
lock.writeLock().lock();
try {
// 添加数据的逻辑
} finally {
lock.writeLock().unlock();
}
}
public void getData() {
lock.readLock().lock();
try {
// 获取数据的逻辑
} finally {
lock.readLock().unlock();
}
}
public List getKeys() {
lock.readLock().lock();
try {
return keys;
} finally {
lock.readLock().unlock();
}
}
public int getSize() {
lock.readLock().lock();
try {
return size;
} finally {
lock.readLock().unlock();
}
}
}
// 使用示例
public void foo(LocalCache localCache) {
localCache.lock.readLock().lock();
try {
localCache.getData();
localCache.getKeys();
localCache.getSize();
} finally {
localCache.lock.readLock().unlock();
}
} 这种方法的优点是可以提高读取操作的并发性，从而提高整体性能。然而，它的缺点是实现起来比 synchronized 关键字复杂，并且在写入操作频繁发生时，仍然可能导致性能瓶颈。
注意事项：
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- 务必在 try-finally 块中释放锁，以确保在发生异常时锁能够被正确释放。
- ReadWriteLock 适合读多写少的场景。
3. 使用 ConcurrentLinkedQueue 和快照
如果对数据一致性的要求不是非常严格，可以考虑使用 ConcurrentLinkedQueue 和快照的方式。
采用HttpClient向服务器端action请求数据，当然调用服务器端方法获取数据并不止这一种。WebService也可以为我们提供所需数据，那么什么是webService呢？，它是一种基于SAOP协议的远程调用标准，通过webservice可以将不同操作系统平台，不同语言，不同技术整合到一起。 实现Android与服务器端数据交互，我们在PC机器java客户端中，需要一些库，比如XFire,Axis2,CXF等等来支持访问WebService，但是这些库并不适合我们资源有限的android手机客户端，
import java.util.Queue;
import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
class Data {
String key;
float[] oneData;
public Data(String key, float[] oneData) {
this.key = key;
this.oneData = oneData;
}
}
public class LocalCache {
final Queue queue = new ConcurrentLinkedQueue<>();
public void add(String key, float[] data) {
queue.add(new Data(key, data));
}
public Queue getQueue() {
return queue;
}
}
// 使用示例
public void foo(LocalCache localCache) {
List currentData = new ArrayList<>(localCache.getQueue());
// 使用 currentData 进行后续操作
}这种方法的优点是可以实现非常高的并发性，因为写入操作不需要加锁。然而，它的缺点是读取到的数据可能不是最新的，因为 currentData 只是队列的一个快照。
注意事项：
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- 这种方法只适用于对数据一致性要求不高的场景。
- ConcurrentLinkedQueue 是无界队列，需要注意内存消耗。
4. 使用 ConcurrentHashMap
如果只需要一个支持并发访问的 Map
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.Map;
public class LocalCache {
private final Map cache = new ConcurrentHashMap<>();
public void add(String key, float[] data) {
cache.put(key, data);
}
public float[] get(String key) {
return cache.get(key);
}
} 注意事项：
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- ConcurrentHashMap 适用于简单的键值对存储场景。
- 需要根据实际情况选择合适的并发级别。
总结
选择哪种方法取决于具体的应用场景和对数据一致性的要求。
- 如果对数据一致性要求非常高，且写入操作不频繁，可以使用 synchronized 关键字或 ReadWriteLock。
- 如果对数据一致性要求不高，且需要非常高的并发性能，可以使用 ConcurrentLinkedQueue 和快照的方式。
- 如果只需要一个支持并发访问的 Map，可以直接使用 ConcurrentHashMap。
在实际应用中，需要根据具体情况进行权衡，选择最适合的方法。同时，还需要注意代码的可读性和可维护性，避免过度优化。
