今天要讲一个很硬核的技术知识，我来分析一下CopyOnWrite的思路是什么，以及它在Java并发包传递中的具体体现，包括在Kafka内核源码中如何使用这种思想来优化并发性能。在面试过程中，这个CopyOnWrite很有可能成为面试官一击秒杀应聘者的王牌，也极有可能成为应聘者拿下offer的绝招。是比较高深的知识。多读少写带来的问题？你可以想象在我们的内存中有一个ArrayList。默认情况下，这个ArrayList绝对不是线程安全的。如果多个线程并发读写这个ArrayList，可能会出问题。.好了，问题来了，我们应该如何让这个ArrayList线程安全呢？有一种很简单的方法可以对这个ArrayList的访问加入线程同步控制。比如ArrayList必须在Synchronized代码段访问，这样一个线程才能同时操作它，或者可以通过ReadWriteLock读写锁来控制。我们假设使用ReadWriteLock读写锁来控制对这个ArrayList的访问。这样就可以同时执行多个读请求从ArrayList中读取数据，但是读请求和写请求是互斥的，写请求和写请求也是互斥的。看一下，代码大概类似于下面这样：().lock();//写锁到ArrayList.writeLock().unlock();}想一想，上面的代码有什么问题？最大的问题在于写锁和读锁互斥的区别。假设写操作频率低，读操作频率高，是写少读多的场景。那么在偶尔进行写操作的时候，会不会加写锁，此时会不会有大量的读操作被阻塞而无法执行呢？这是读写锁可能遇到的最大问题。引入CopyOnWrite思想解决问题这个时候就需要引入CopyOnWrite思想来解决问题了。它的思路是不用加任何读写锁，所有的锁都帮我去掉。如果有锁，就会有问题。如果有锁，就会有互斥。卡住了，无法执行。那么它是如何保证多线程并发的安全的呢？很简单，顾名思义，使用“CopyOnWrite”方法，从英文翻译成中文，大概就是“写数据时用副本执行”。当你在读数据的时候，不加锁也没关系。大家同时阅读，互不影响。问题主要是在写的时候。既然写的时候不能加锁，那就得采取策略了。如果你的ArrayList底层是一个数组，用来存放你的列表数据，那么比如你要修改数组中的数据，就必须先复制一份数组。然后你就可以在这个数组的副本中写入你要修改的数据，但是这个过程中你实际上是在操作一个副本。在这种情况下，读操作能否同时正常进行呢？这个写操作对读操作没有影响！请看下图，一起来体验一下这个过程：关键问题来了，那么写线程现在修改了复制数组之后，读线程现在如何感知这个变化呢？重点来了，划重点！这里我们需要用到Volatile关键字。作者之前写过一篇文章，讲解了Volatile关键字的使用。核心是让写线程修改变量后，其他线程可以立即读取该变量引用的最新值。这是Volatile的核心功能。.所以写线程一旦修改完复制数组，就可以使用Volatile写，将复制数组赋值给Volatile修改的数组的引用变量。只要赋值给Volatile修饰的变量，立刻对读线程可见，所有人都能看到最新的数组。下面是JDK中CopyOnWriteArrayList的源码：//这个数组是核心，因为它用volatile修饰//只要你把最重要的数组赋值给它，其他线程马上就能看到最重要的数组privatetransientvolatileObject[]array;publicbooleanadd(Ee){finalReentrantLocklock=this.lock;lock.lock();try{Object[]elements=getArray();intlen=elements.length;//复制一份数组Object[]newElements=数组。copyOf(elements,len+1);//修改复制数组，比如在其中添加一个元素newElements[len]=e;//然后将复制数组赋值给volatile修改的变量setArray(newElements);returntrue;}finally{lock.unlock();}}看看他是如何在写数据的时候复制一份数组副本，然后修改副本，然后通过给Volatile变量赋值来更新修改后的数组副本.对其他线程可见。那么大家就想，因为更新是通过副本进行的，如果多个线程同时更新怎么办？如果有多个副本会不会有什么问题？当然，多个线程不能同时更新。这时候只要看一下在上面的源码中，加入了Lock机制，即同一时间只能有一个线程更新。那么更新的时候，会不会对读操作有什么影响呢？绝对不是，因为读操作很简单就是读取数组，并且不涉及任何锁。而且只要他完成了对Volatile修饰的变量的更新赋值，读线程就可以马上看到修改后的数组，这是Volatile保证的：privateEget(Object[]a,intindex){//最简单的一对arraysReadreturn(E)a[index];}这样就彻底解决了我们之前说的读多写少的问题。如果读写锁互斥，会导致写锁阻塞大量读操作，影响并发性能。但是如果用CopyOnWriteArrayList，就是用空间换时间。更新时，基于副本进行更新，避免锁。那么，最好使用Volatile变量赋值，保证可见性。更新时，对阅读线程没有影响！CopyOnWrite的思想在KafkaApplication源码中在Kafka的内核源码中，有这样一个场景，当客户端向Kafka写入数据时，会先将消息写入客户端本地的内存缓冲区，然后形成aBatch在内存缓冲区中，然后再写入性发送到Kafka服务器，有助于提高吞吐量。话不多说，我们来看下图：此时Kafka的内存缓冲区使用的是什么数据结构？看源码：privatefinalConcurrentMap
