一、場景
當我們在多執行緒的環境下操作一個集合，比如 ArrayList或者Hashmap，這些集合默認情況下肯定是執行緒不安全的，如果說多個執行緒同時去讀和寫這些集合就會有執行緒安全問題，
好，問題來了，我們應該怎么讓一個集合變成執行緒安全的呢？
二、synchronized 或者lock鎖
有一個非常簡單的辦法，對這些集合的訪問都加上執行緒同步的控制，或者說是加鎖，
這里可以去另一篇文章看一下Synchronized和lock鎖的原理簡述synchronized和lock鎖
最簡單的做法就是加一個Synchronized或者Lock鎖，
我們假設就是用 ReadWriteLock 讀寫鎖的方式來控制對這些集合的訪問，
這樣多個讀請求可以同時執行從這些集合里讀取資料，但是讀請求和寫請求之間互斥，寫請求和寫請求也是互斥的，
public Object read() {
lock.readLock().lock();
// 對集合的讀操作
lock.readLock().unlock();
}
public void write() {
lock.writeLock().lock();
// 對集合的寫操作
lock.writeLock().unlock();
}
大家想想，類似上面的代碼有什么問題呢？
最大的問題，其實就在于寫鎖和讀鎖的互斥，假設寫操作頻率很低，讀操作頻率很高，是寫少讀多的場景，
那么偶爾執行一個寫操作的時候，是不是會加上寫鎖，此時大量的讀操作過來是不是就會被阻塞住，無法執行？
這個就是讀寫鎖可能遇到的最大的問題，
三、從kafka原始碼獲取靈感
kafka實作了一個 CopyOnWriteMap解決了上面的一系列問題，這個 CopyOnWriteMap采用的是CopyOnWrite思想，它是一種類似于讀寫分離的思想，
我們來看一下這個 CopyOnWriteMap 的原始碼實作：
// 典型的volatile修飾普通Map
private volatile Map map;
@Override
public synchronized V put(K k, V v) {
// 更新的時候先創建副本，更新副本，然后對volatile變數賦值寫回去
Map copy = new HashMap(this.map);
V prev = copy.put(k, v);
this.map = Collections.unmodifiableMap(copy);
return prev;
}
@Override
public V get(Object k) {
// 讀取的時候直接讀volatile變數參考的map資料結構，無需鎖
return map.get(k);
}
如果你是寫操作（put）的話，它會先去創建一個副本，然后對這個副本用syn鎖，這樣就能確保一次只能有一個執行緒去修改這個副本，而讀操作（get），直接不加鎖，因為不管多少個執行緒讀，對資料都沒有影響，這樣就既能保證讀寫的執行緒安全，又能極大提升性能！
而他這里最精妙的地方在于，如何確保你讀到的都是最新的資料呢？他這里使用了volatile修飾這個map，volatile是確保多執行緒環境下的可見性問題，那么當我們寫操作更新了這個副本，它就會馬上更新我們讀的那個資料，這樣就解決了讀寫分離最難的同步資料問題！
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