- ConcurrentHashMap：高并发场景下的键值可以保持良好的存储并发性。
- CopyOnWriteArrayList：读多写少的场景，通过复制保证线程安全性。
- ConcurrentLinkedQueue：基于链表并发队列适用于生产者-消费者模式。
- ConcurrentSkipListMap：基于跳表的实现，有序并发映射提供高效的查询。
Java并发编程是Java开发中不可缺少的技能之一，但如何优化并发应用的性能是一个挑战。图灵小编百草将揭示Java并发集合性能优化的秘诀：释放代码的潜力。通过合理利用并发集合类，优化数据结构和算法的选择，避免常见的性能陷阱，可以显著提高并发应用的性能。让我们深入探讨Java并发编程的精髓，提高代码效率，实现更高效的并发应用！
- 初始化集合时指定容量，避免频繁扩容导致性能下降。
- 为可变集合设置最大容量，防止内存过载。
- 对于固定尺寸的集合，使用 Collections.unmodifiableList() 等不可变容器。
3. 避免不必要的锁
- synchronized 必要时只使用关键字，避免过度添加锁。
- 考虑使用读写锁（ReadWriteLock），允许多并发读操作，同时只允许一个写操作。
- 使用 ReentrantLock 或 StampedLock 代替 synchronized，提供更精细的控制。
4. 同步粒度优化
- 将大范围的同步块分解成更小的块 synchronized 块。
- 使用局部变量减少锁争用，避免多个线程访问同一共享变量。
- 考虑使用无锁并发技术，如 CAS(比较和交换)。
5. 并行流和使用 Fork/Join 框架
- 并行流 api 可并行集合操作，如映射、过滤、归约等。
- Fork/Join 框架提供并行处理，将任务分解为子任务并行执行。
6. 对集合性能进行监控
- 使用 Java Management Extensions (JMX) 或其他监控并发集合性能指标进行工具监控。
- 分析锁争议、扩容、垃圾回收等情况，并进行适当的处理优化。
7. 合理使用 BlockingQueue
- BlockingQueue：遵循生产者-消费者模式，用于线程间的合作。
- 选择合适的 BlockingQueue 类型，如 ArrayBlockingQueue 或 LinkedBlockingQueue。
- 在消费者/生产者线程堵塞时，应考虑使用超时机制，以避免过长的堵塞。
8. 使用原子变量
- AtomicInteger：线程安全的整形变量可用于计数器或状态标志。
- AtomicReference：可用于存储对象引用线程安全引用类型变量。
- 避免使用原子变量同步，提高并发性能。
9. 考虑使用 off-heap 内存
- Java 堆内存受限 JVM 内存，导致高并发集合，可能面临内存瓶颈。
- 考虑使用 off-heap 内存（如 DirectByteBuffer），将集合数据存储在堆内存之外。
10. 应用测试和调优
- 编写单元测试和为了验证集合的正确性和性能，进行性能测试。
- 压力测试采用不同的负载和并发水平，并分析性能瓶颈。
- 根据测试结果和监控数据进行调整和优化。
以上是Java 并发集合性能优化秘诀：详细释放代码潜力，请关注图灵教育的其他相关文章！
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