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并发容器选型指南：7种容器的适用场景与性能对比

老张2026/4/30大约 8 分钟

并发容器选型指南：7种容器的适用场景与性能对比

适读人群：Java后端工程师、需要在多线程场景选择合适容器的开发者 | 阅读时长：约16分钟

开篇故事

代码评审时，我最常看到的并发容器使用问题有两类：

第一类：用了错误的容器导致bug。最典型的是用HashMap在多线程场景，JDK 7时出现死循环，JDK 8时出现数据丢失。

第二类：用了"安全的"容器，但不合适。比如把Hashtable当线程安全Map用，全方法加了synchronized，并发性能极差；或者把CopyOnWriteArrayList用在写频繁的场景，GC风暴。

今天系统梳理7种常用并发容器，从读多写少到写多读少，从有序到无序，把选型决策树讲清楚。

一、7种并发容器概览

容器类型线程安全方式JDK版本特点
HashtableMap方法级synchronized1.0全局锁，极低并发性，不推荐
Collections.synchronizedMapMap方法级synchronized1.2包装器，同Hashtable，不推荐
ConcurrentHashMapMap分段锁/CAS1.5高并发Map首选
CopyOnWriteArrayListList写时复制1.5读多写少List
CopyOnWriteArraySetSet基于COWArrayList1.5读多写少Set
ConcurrentLinkedQueueQueue无锁CAS1.5高吞吐无界并发队列
ConcurrentSkipListMap有序Map跳表+CAS1.6支持并发的有序Map

二、核心选型决策流程

2.1 ConcurrentHashMap的分代演进

JDK 7的ConcurrentHashMap：分段锁（Segment），默认16个Segment，每个Segment是一个小HashMap，各自有独立的ReentrantLock。并发度 = Segment数量（最高16）。

JDK 8的ConcurrentHashMap：彻底重写，放弃Segment，改用CAS + synchronized：

  • get操作：完全无锁（volatile读节点）
  • put操作：
    • 如果桶为空：CAS写入头节点（无锁）
    • 如果桶有节点：synchronized(头节点) + 链表/红黑树操作（最细粒度的锁）
  • 并发度 = 数组长度（最高可达16384以上）

JDK 8的resize：多线程协作扩容，每个线程领取一段桶区间并行迁移，transfer数组标记迁移进度。

2.2 ConcurrentSkipListMap：并发有序Map

跳表（Skip List）是一种概率性数据结构，兼顾有序性和并发性：

  • 查找、插入、删除：平均O(log n)
  • 天然支持范围查询（subMap, headMap, tailMap）
  • 无锁实现（使用CAS），并发性优于TreeMap + ReadWriteLock

三、完整代码实现

3.1 各容器并发读写的正确用法

package com.laozhang.concurrent.collection;

import java.util.*;
import java.util.concurrent.*;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;

/**
 * 7种并发容器的使用示例与选型对比
 *
 * 演示各种容器在并发场景下的正确用法和关键注意点
 * 测试环境：JDK 11
 */
public class ConcurrentContainerGuide {

    // ===== 1. ConcurrentHashMap =====
    static void demoConcurrentHashMap() throws InterruptedException {
        ConcurrentHashMap<String, AtomicLong> wordCount = new ConcurrentHashMap<>();

        // 正确的原子性操作：computeIfAbsent + atomicLong
        // 不能用 map.get(key) 然后 map.put(key, value) —— 这不是原子的！
        String[] words = {"hello", "world", "hello", "java", "world", "hello"};

        Thread[] threads = new Thread[3];
        for (int t = 0; t < 3; t++) {
            threads[t] = new Thread(() -> {
                for (String word : words) {
                    wordCount.computeIfAbsent(word, k -> new AtomicLong(0))
                             .incrementAndGet();  // 原子递增
                }
            });
            threads[t].start();
        }
        for (Thread t : threads) t.join();

        System.out.println("词频统计：" + wordCount);
        // hello=9, world=6, java=3

        // 原子性的条件更新
        wordCount.compute("java", (k, v) -> v == null ? new AtomicLong(1) : v);

        // merge操作（合并两个Map的值）
        ConcurrentHashMap<String, Long> map1 = new ConcurrentHashMap<>();
        ConcurrentHashMap<String, Long> map2 = new ConcurrentHashMap<>();
        map1.put("a", 1L); map2.put("a", 2L); map2.put("b", 3L);

        map2.forEach((k, v) ->
            map1.merge(k, v, Long::sum));  // 原子合并
        System.out.println("合并后：" + map1);  // {a=3, b=3}
    }

    // ===== 2. ConcurrentSkipListMap =====
    static void demoConcurrentSkipListMap() {
        ConcurrentSkipListMap<Long, String> scoreBoard = new ConcurrentSkipListMap<>();

        // 模拟竞赛排行榜（按分数排序）
        scoreBoard.put(95L, "张三");
        scoreBoard.put(87L, "李四");
        scoreBoard.put(99L, "王五");
        scoreBoard.put(76L, "赵六");

        // 有序的范围查询：分数在80-95之间的选手
        ConcurrentNavigableMap<Long, String> subMap = scoreBoard.subMap(80L, true, 95L, true);
        System.out.println("80-95分的选手：" + subMap);  // {87=李四, 95=张三}

        // 最高分
        System.out.println("最高分：" + scoreBoard.lastEntry());  // 99=王五

        // 并发更新
        scoreBoard.put(99L, "王五（冠军）");  // CAS保证原子性
    }

    // ===== 3. CopyOnWriteArrayList =====
    static void demoCopyOnWriteArrayList() throws InterruptedException {
        CopyOnWriteArrayList<String> listeners = new CopyOnWriteArrayList<>();

        // 适合事件监听器列表：注册少，触发多
        listeners.add("EmailNotifier");
        listeners.add("SMSNotifier");
        listeners.add("PushNotifier");

        // 并发触发事件：读取监听器列表（无锁）
        Thread[] eventTriggers = new Thread[100];
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            final int eventId = i;
            eventTriggers[i] = new Thread(() -> {
                // 迭代期间，即使有其他线程增删监听器，也不会CME
                for (String listener : listeners) {
                    notifyListener(listener, "EVENT-" + eventId);
                }
            });
            eventTriggers[i].start();
        }

        // 偶尔添加新监听器（低频写）
        listeners.add("LoggingNotifier");

        for (Thread t : eventTriggers) t.join();
    }

    static void notifyListener(String listener, String event) {
        // 模拟通知
    }

    // ===== 4. ConcurrentLinkedQueue =====
    static void demoConcurrentLinkedQueue() throws InterruptedException {
        ConcurrentLinkedQueue<String> queue = new ConcurrentLinkedQueue<>();

        // 适合高吞吐的任务队列（不需要阻塞）
        Thread producer = new Thread(() -> {
            for (int i = 0; i < 1000; i++) {
                queue.offer("task-" + i);
            }
        });

        Thread consumer = new Thread(() -> {
            int consumed = 0;
            while (consumed < 1000) {
                String task = queue.poll();  // 不阻塞，没有任务返回null
                if (task != null) {
                    consumed++;
                }
                // 如果需要等待，用Thread.yield()或sleep，或者换用BlockingQueue
            }
        });

        producer.start();
        consumer.start();
        producer.join();
        consumer.join();

        System.out.println("ConcurrentLinkedQueue剩余：" + queue.size());
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        System.out.println("=== ConcurrentHashMap ===");
        demoConcurrentHashMap();

        System.out.println("\n=== ConcurrentSkipListMap ===");
        demoConcurrentSkipListMap();

        System.out.println("\n=== CopyOnWriteArrayList ===");
        demoCopyOnWriteArrayList();

        System.out.println("\n=== ConcurrentLinkedQueue ===");
        demoConcurrentLinkedQueue();
    }
}

3.2 并发容器性能基准测试

package com.laozhang.concurrent.collection;

import java.util.*;
import java.util.concurrent.*;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

/**
 * 并发容器性能对比
 *
 * 测试：16读线程 + 4写线程，各执行100万次操作，Map大小稳定在1000个key
 *
 * 参考结果（JDK 11，8核机器）：
 * Hashtable：           约4800ms（全局锁，最慢）
 * synchronizedHashMap： 约4600ms（略优于Hashtable）
 * ConcurrentHashMap：   约380ms （最快，约12倍提升）
 * ConcurrentSkipListMap：约620ms（有序，略慢于CHM）
 *
 * 测试环境：JDK 11
 */
public class ContainerBenchmark {

    private static final int READER_COUNT = 16;
    private static final int WRITER_COUNT = 4;
    private static final int OPERATIONS = 500_000;
    private static final int MAP_SIZE = 1000;

    private static long benchmark(Map<String, Integer> map, String name)
            throws InterruptedException {
        // 预填充数据
        for (int i = 0; i < MAP_SIZE; i++) {
            map.put("key" + i, i);
        }

        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(READER_COUNT + WRITER_COUNT);
        long start = System.currentTimeMillis();

        // 读线程
        for (int i = 0; i < READER_COUNT; i++) {
            new Thread(() -> {
                Random r = new Random();
                for (int op = 0; op < OPERATIONS; op++) {
                    map.get("key" + r.nextInt(MAP_SIZE));
                }
                latch.countDown();
            }).start();
        }

        // 写线程（put覆盖，大小不变）
        for (int i = 0; i < WRITER_COUNT; i++) {
            new Thread(() -> {
                Random r = new Random();
                for (int op = 0; op < OPERATIONS / 4; op++) {
                    map.put("key" + r.nextInt(MAP_SIZE), r.nextInt());
                }
                latch.countDown();
            }).start();
        }

        latch.await();
        long elapsed = System.currentTimeMillis() - start;
        System.out.printf("[%s] 耗时：%dms%n", name, elapsed);
        return elapsed;
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 预热
        benchmark(new ConcurrentHashMap<>(), "预热");
        Thread.sleep(2000);

        long ht = benchmark(new Hashtable<>(), "Hashtable");
        Thread.sleep(1000);

        long sm = benchmark(Collections.synchronizedMap(new HashMap<>()),
            "synchronizedMap");
        Thread.sleep(1000);

        long chm = benchmark(new ConcurrentHashMap<>(), "ConcurrentHashMap");
        Thread.sleep(1000);

        long cslm = benchmark(new ConcurrentSkipListMap<>(), "ConcurrentSkipListMap");

        System.out.printf("%n性能提升倍数（相对Hashtable）:%n");
        System.out.printf("ConcurrentHashMap：%.1fx%n", (double) ht / chm);
        System.out.printf("ConcurrentSkipListMap：%.1fx%n", (double) ht / cslm);
    }
}

四、踩坑实录

坑1：ConcurrentHashMap的复合操作不是原子的

报错现象： if (!map.containsKey(key)) map.put(key, value) 在并发下出现重复put，两个线程同时通过了containsKey检查，都执行了put。

原因分析： containsKey和put是两个独立的原子操作，组合起来不是原子的。高并发下两个操作之间可能有其他线程介入。

解法： 使用putIfAbsent(key, value) 或 computeIfAbsent(key, mapper) —— 这是ConcurrentHashMap提供的原子复合操作。

坑2：ConcurrentHashMap的size()不是精确实时值

报错现象： 用map.size()控制缓存容量，但实际缓存条目超过了设定上限。

原因分析： ConcurrentHashMap的size()方法（JDK 8）使用CounterCell累加各段的计数，是一个"估算值"，在高并发下可能不精确。不能用size()做精确的容量控制。

解法： 如果需要精确计数，维护一个独立的AtomicInteger计数器，或者使用LongAdder。

坑3：Collections.unmodifiableMap不是线程安全的

报错现象： 用Collections.unmodifiableMap(map)包装了一个HashMap，以为不能修改就是线程安全的，结果在读取时抛ConcurrentModificationException。

原因分析： unmodifiableMap只是防止通过这个包装视图修改，但原始的HashMap如果在其他地方被修改，迭代unmodifiableMap仍然会CME。

"不可修改"≠"线程安全"。

解法： 如果需要线程安全的只读Map，要么用ConcurrentHashMap（读写都安全），要么在"发布"前先完成所有修改，再发布（利用final语义的安全发布）。

坑4：ConcurrentHashMap的forEach不是快照迭代

报错现象： 用forEach遍历ConcurrentHashMap时，发现遍历过程中put/remove的元素有时可见有时不可见，行为不一致。

原因分析： ConcurrentHashMap的迭代器是"弱一致性"的（weakly consistent）：迭代过程中，已经迭代过的部分不会被再次遍历，但正在迭代的部分对写操作可见（可能看到，也可能看不到）。不像CopyOnWriteArrayList的迭代器是快照。

这是设计上的取舍：CopyOnWrite保证快照一致性但有复制开销；CHM的弱一致性允许更高的并发。

解法： 如果需要遍历时的强一致性快照，先new HashMap<>(concurrentMap)复制一份，再遍历副本。

五、总结与延伸

选型速查卡：

场景推荐容器备注
并发Map（最常用）ConcurrentHashMap首选，几乎所有Map场景
有序并发MapConcurrentSkipListMap需要范围查询/排序时
读多写少ListCopyOnWriteArrayList写操作 < 1次/秒 且 元素数 < 1000
事件监听器列表CopyOnWriteArrayListSpring内部也这么用
高吞吐无界队列ConcurrentLinkedQueue非阻塞，需外部控制流量
阻塞有界队列LinkedBlockingQueue(n)最常用的阻塞队列
需要Key集合ConcurrentHashMap.newKeySet()比CopyOnWriteArraySet性能好

JDK 8+的Map强化方法（都是原子操作）：

  • computeIfAbsent(k, fn)：key不存在时计算并put
  • compute(k, fn)：对key做原子计算（fn接收旧值，返回新值）
  • merge(k, v, fn)：key不存在时put v，存在时用fn合并
  • putIfAbsent(k, v)：key不存在时put
  • replace(k, old, new)：只有旧值匹配时才更新
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贡献者: xiaozhangge