初识CopyOnWriteArrayList
第一次见到CopyOnWriteArrayList，是在研究JDBC的时候，每一个数据库的Driver都是维护在一个CopyOnWriteArrayList中的，为了证明这一点，贴两段代码，第一段在com.mysql.jdbc.Driver下，也就是我们写Class.forName(“…”)中的内容：
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看到com.mysql.jdbc.Driver调用了DriverManager的registerDriver方法，这个类在java.sql.DriverManager下：
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看到所有的DriverInfo都在CopyOnWriteArrayList中。既然看到了CopyOnWriteArrayList，我自然免不了要研究一番为什么JDK使用的是这个List。
首先提两点：
1、CopyOnWriteArrayList位于java.util.concurrent包下，可想而知，这个类是为并发而设计的
2、CopyOnWriteArrayList，顾名思义，Write的时候总是要Copy，也就是说对于CopyOnWriteArrayList，任何可变的操作（add、set、remove等等）都是伴随复制这个动作的，后面会解读CopyOnWriteArrayList的底层实现机制
四个关注点在CopyOnWriteArrayList上的答案
如何向CopyOnWriteArrayList中添加元素
对于CopyOnWriteArrayList来说，增加、删除、修改、插入的原理都是一样的，所以用增加元素来分析一下CopyOnWriteArrayList的底层实现机制就可以了。先看一段代码：
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看一下这段代码做了什么，先是第3行的实例化一个新的CopyOnWriteArrayList：
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看到，对于CopyOnWriteArrayList来说，底层就是一个Object[] array，然后实例化一个CopyOnWriteArrayList，用图来表示非常简单：
就是这样，Object array指向一个数组大小为0的数组。接着看一下，第4行的add一个整数1做了什么，add的源代码是：
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画一张图表示一下：
每一步都清楚地表示在图上了，一次add大致经历了几个步骤：
1、加锁
2、拿到原数组，得到新数组的大小（原数组大小+1），实例化出一个新的数组来
3、把原数组的元素复制到新数组中去
4、新数组最后一个位置设置为待添加的元素（因为新数组的大小是按照原数组大小+1来的）
5、把Object array引用指向新数组
6、解锁
整个过程看起来比较像ArrayList的扩容。有了这个基础，我们再来看一下第5行的add了一个整数2做了什么，这应该非常简单了，还是画一张图来表示：
和前面差不多，就不解释了。
另外，插入、删除、修改操作也都是一样，每一次的操作都是以对Object[] array进行一次复制为基础的，如果上面的流程看懂了，那么研究插入、删除、修改的源代码应该不难。
普通List的缺陷
常用的List有ArrayList、LinkedList、Vector，其中前两个是线程非安全的，最后一个是线程安全的。我有一种场景，两个线程操作了同一个List，分别对同一个List进行迭代和删除，就如同下面的代码：
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首先我在这两个线程中放入ArrayList并启动这两个线程：
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运行结果为：
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把ArrayList换成LinkedList，main函数的代码就不贴了，运行结果为：
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可能有人觉得，这两个线程都是线程非安全的类，所以不行。其实这个问题和线程安不安全没有关系，换成Vector看一下运行结果：
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Vector虽然是线程安全的，但是只是一种相对的线程安全而不是绝对的线程安全，它只能够保证增、删、改、查的单个操作一定是原子的，不会被打断，但是如果组合起来用，并不能保证线程安全性。比如就像上面的线程1在遍历一个Vector中的元素、线程2在删除一个Vector中的元素一样，势必产生并发修改异常，也就是fail-fast。
CopyOnWriteArrayList的作用
把上面的代码修改一下，用CopyOnWriteArrayList：
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可以运行一下这段代码，是没有任何问题的。
看到我把元素数量改小了一点，因为我们从上面的分析中应该可以看出，CopyOnWriteArrayList的缺点，就是修改代价十分昂贵，每次修改都伴随着一次的数组复制；但同时优点也十分明显，就是在并发下不会产生任何的线程安全问题，也就是绝对的线程安全，这也是为什么我们要使用CopyOnWriteArrayList的原因。
另外，有两点必须讲一下。我认为CopyOnWriteArrayList这个并发组件，其实反映的是两个十分重要的分布式理念：
（1）读写分离
我们读取CopyOnWriteArrayList的时候读取的是CopyOnWriteArrayList中的Object[] array，但是修改的时候，操作的是一个新的Object[] array，读和写操作的不是同一个对象，这就是读写分离。这种技术数据库用的非常多，在高并发下为了缓解数据库的压力，即使做了缓存也要对数据库做读写分离，读的时候使用读库，写的时候使用写库，然后读库、写库之间进行一定的同步，这样就避免同一个库上读、写的IO操作太多
（2）最终一致
对CopyOnWriteArrayList来说，线程1读取集合里面的数据，未必是最新的数据。因为线程2、线程3、线程4四个线程都修改了CopyOnWriteArrayList里面的数据，但是线程1拿到的还是最老的那个Object[] array，新添加进去的数据并没有，所以线程1读取的内容未必准确。不过这些数据虽然对于线程1是不一致的，但是对于之后的线程一定是一致的，它们拿到的Object[] array一定是三个线程都操作完毕之后的Object array[]，这就是最终一致。最终一致对于分布式系统也非常重要，它通过容忍一定时间的数据不一致，提升整个分布式系统的可用性与分区容错性。当然，最终一致并不是任何场景都适用的，像火车站售票这种系统用户对于数据的实时性要求非常非常高，就必须做成强一致性的。
最后总结一点，随着CopyOnWriteArrayList中元素的增加，CopyOnWriteArrayList的修改代价将越来越昂贵，因此，CopyOnWriteArrayList适用于读操作远多于修改操作的并发场景中。
本文转载于： http://www.importnew.com/25034.html
结尾贴上两个我测试的Demo 示例：
测试一：
package com.zslin.list.demo;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/**
*
* @author WQ<br>
* @version 创建时间：2017年6月18日 下午4:15:54<br>
*/
public class Resource3 {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
List<String> a = new ArrayList<String>();
a.add("a");
a.add("b");
a.add("c");
final ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(a);
Thread t = new Thread(new Runnable() {
int count = -1;
@Override
public void run() {
while (true) {
list.add(count++ + "");
}
}
});
t.setDaemon(true);
t.start();
Thread.currentThread().sleep(3);
for (String s : list) {
System.out.println(s);
}
}
}
运行结果：
Exception in thread "main" java.util.ConcurrentModificationException
at java.util.ArrayList$Itr.checkForComodification(ArrayList.java:901)
at java.util.ArrayList$Itr.next(ArrayList.java:851)
at com.zslin.list.demo.Resource3.main(Resource3.java:31)
测试二：
package com.zslin.list.demo;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;
/**
*
* @author WQ<br>
* @version 创建时间：2017年6月18日 下午4:17:48<br>
*/
public class Resource4 {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
List<String> a = new ArrayList<String>();
a.add("a");
a.add("b");
a.add("c");
final CopyOnWriteArrayList<String> list = new CopyOnWriteArrayList<String>(
a);
Thread t = new Thread(new Runnable() {
int count = -1;
@Override
public void run() {
while (true) {
list.add(count++ + "");
}
}
});
t.setDaemon(true);
t.start();
Thread.currentThread().sleep(3);
for (String s : list) {
System.out.println(list.hashCode());
System.out.println(s);
}
}
}
运行结果：
159947112 a 1157371761 b -478062346 c -998300255 -1 -1122793921 0 1172437517 1 1152826799 2 -1744105465 。。。。。。。。。//省略部分运行结果