CopyOnWriteArraySet适用于读多写少的并发场景，基于写时复制机制实现线程安全，读操作无需加锁且遍历时不会抛出ConcurrentModificationException，适合用于监听器列表、事件订阅系统等频繁读取、较少修改的场景，但写操作需复制整个数组，开销大、内存占用高，不适用于写多环境。
在Java中，CopyOnWriteArraySet 是一个线程安全的集合类，适用于读多写少的并发场景。它内部基于 CopyOnWriteArrayList 实现，通过“写时复制”机制来保证线程安全。也就是说，每次修改操作（如添加元素）都会创建一个新的数组副本，而读操作不需要加锁，因此可以高效并发执行。
何时使用 CopyOnWriteArraySet
适合以下情况：
- 集合被频繁遍历或读取
- 添加、删除等修改操作较少
- 需要线程安全且避免显式同步
常见于监听器列表、事件订阅系统等并发读取多、变更少的场景。
基本使用方法
创建和操作 CopyOnWriteArraySet 非常简单，和普通 Set 类似：
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import java.util.concurrent.CopyOnWriteArraySet;
public class Example {
public static void main(String[] args) {
// 创建实例
CopyOnWriteArraySet set = new CopyOnWriteArraySet<>();
// 添加元素
set.add("apple");
set.add("banana");
set.add("cherry");
// 尝试重复添加（不会生效，Set 不允许重复）
boolean added = set.add("apple");
System.out.println("Apple already exists: " + !added); // true
// 遍历元素（安全，并发读没问题）
for (String item : set) {
System.out.println(item);
}
// 删除元素
set.remove("banana");
// 输出当前内容
System.out.println("After removal: " + set);
}
}
线程安全的迭代示例
它的最大优势是：即使在遍历过程中有其他线程修改集合，也不会抛出 ConcurrentModificationException。
import java.util.Iterator;
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArraySet;
public class ThreadSafeIteration {
private static final CopyOnWriteArraySet set = new CopyOnWriteArraySet<>();
public static void main(String[] args) {
// 主线程添加初始数据
set.addAll(java.util.Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5));
// 启动一个线程不断遍历
new Thread(() -> {
for (int i = 0; i < 10; i++) {
Iterator it = set.iterator();
while (it.hasNext()) {
Integer val = it.next();
System.out.println("Reading: " + val);
try {
Thread.sleep(100); // 模拟处理时间
} catch (InterruptedException e) { break; }
}
}
}).start();
// 另一个线程定时添加元素
new Thread(() -> {
for (int i = 6; i <= 10; i++) {
set.add(i);
System.out.println("Added: " + i);
try {
Thread.sleep(300);
} catch (InterruptedException e) { return; }
}
}).start();
}
}
上述代码中，即使一个线程正在遍历集合，另一个线程同时添加元素，程序也不会出错。这是因为迭代器基于快照，看到的是创建时的数据状态。
注意事项与局限性
虽然 CopyOnWriteArraySet 线程安全，但也有明显缺点：
如果写操作频繁，建议考虑 ConcurrentHashMap.keySet() 或使用同步包装的 HashSet。
基本上就这些。CopyOnWriteArraySet 是一种特殊用途的集合，用对了场景能简化并发编程，但要警惕其性能代价。
