避免多线程的 ArrayList 并发

Question

我有一个 ArrayList 对象：

    List<Sample> dataList = new ArrayList<Sample>();

这有一个 Sample 对象的列表。示例包含一个长时间戳和一个双值原语。

我有一个程序可以通过多个线程对这些进行操作。我有一个线程将修剪数据 1/hr。修剪大约需要 2 分钟才能完成（低端嵌入式系统和大量数据）。它调用以下函数来执行此操作：

 public synchronized void prune(long timestamp)
    {
        Iterator<Sample> it = dataList.listIterator();

        while (it.next().getTimestamp() < timestamp)
        {
            it.remove();
        }       

    }
}

我还通过另一个线程以 1/秒的速度将动态数据更新到该数组。根据添加的数据，它可以调用以下两个函数之一：

  public synchronized void addPointData(ArrayList<Sample> a)
    {

            a.addAll(dataList);
            dataList = a;

    }

    public synchronized void addPointData(Sample a)
    {

            dataList.add(a);
            if (dataList.size() > 0 && pruneLock == 0 && dataList.get(0).getTimestamp() < (System.currentTimeMillis() - 90000000L) * 1000000)
            {
                dataList.remove(0);
                startTimestamp = dataList.get(0).getTimestamp();
            }       
    }

到目前为止，我没有遇到任何并发异常，我不相信我有任何丢失的数据。如果修剪器让添加功能等待它，我担心会丢失数据。谁能解释为什么我没有例外？我应该以不同的方式来做这件事吗？

Answer 1

由于没有其他人回答...好的 cmets，以及有关如何更有效地存储数据的要点。但除此之外，如果您包含的操作是修改列表的 only 操作，则您的代码正确，以防止并发修改异常或数据丢失。所有修改的操作都是同步的。您会遇到阻塞情况，但不会有并发修改。

让添加函数等待修剪完成正是应该发生的事情。只要没有其他原因 add 函数等不及，就可以。

不过，正如评论者所指出的，有更快的方法来解决这个问题，这可能会减少整体等待时间。鉴于您总是按时间删除，如果您知道按时间顺序添加内容，则可以显着优化流程。如果您按时间排序并要求这样做，那么肯定有更好的选择（或者如果您可以选择在插入时排序）。 Java 8 流的一些用途可以并行化并提供一些不同的处理选项。

但简短的回答是，您已经在需要的地方锁定以防止出现问题。

Answer 2

您将synchronize 放在与您的ArrayList 相关的所有内容上这一事实将确保您不会遇到并发问题。

另一方面，你的表现会很糟糕。每次修剪发生时，所有需要数据列表的东西都会停止。

您有两个大的性能问题。首先是ArrayList上的remove效率非常低。每次你从中间移除一些东西时，它必须把上面的所有东西都洗掉以填补空白。这甚至可以容忍的唯一原因是因为它使用了System.arrayCopy，这是一个低级别的超级优化调用并且速度很快。但是，如果您进行大量删除操作，那么每次删除操作都会向下移动。

不清楚的一点是您的样本是否已排序。如果它们是有序的，并且您可以确定需要修剪的开始和结束位置，则应使用removeRange 一次性删除块。

如果您的列表已排序并且您要从前面删除，则最好使用ArrayDeque，因为这可以有效地支持从前面和后面删除。

假设情况并非如此，并且时间戳是随机分布在数组中的，那么使用以下方法可能会更快地填补空白：

j = 0;
for (int i = 0; i < dataList.size(); i++) {
    Sample s = dataList.get(i);
    if (s.getTimestamp() >= timestamp) {
        dataList.set(j++, s);
    }
}
removeRange(j, dataList.size());

我还没有测试过，但也许你明白了。

或者也许有一些 Java 8 的聪明之处可以更优雅地做同样的事情。

但这仍然会在修剪发生时锁定您的整个数据结构，因此您可以考虑以较小的块进行修剪。这将在更短的时间内同步您的数据并缩短延迟时间。