序列資料結構在併發環境下是不安全的，而直接使用鎖又會帶來效能的影響，所以jdk專門設計了針對併發環境下的資料結構，其中使用了無鎖運算來保證效能。
1.可以直接使用collections.synchronizedlist()將乙個非執行緒安全的list變成支援同步的list.但是這樣做有乙個問題，就是所有的操作都會被加上鎖，我們知道如果只有讀操作是不需要上鎖的。
2..copyonwritearraylist：使用了無鎖計算，即當物件進行寫操作時，複製該物件；若進行讀，則直接返回結果，操作過程中不進行同步。這很好的利用了物件的不變性，在沒有對對像進行寫操作之前，由於物件未發生改變，因此不需要加鎖。而在試圖改變物件的時候，總是先獲得乙個物件的副本，然後對副本進行操作，最後將副本寫回。這種實現方式的核心思想時減少競爭，從而提高在高併發時的讀取效能。但是在一定程度上犧牲了寫的效能。
3.vector:使用了同步關鍵字，所有的get操作都需要先獲得鎖才能進行。在高併發的情況下過多的鎖操作會拖累系統的效能。
結論：在讀多寫少的環境下，使用copyonwritearraylist可以提高效能，但是在寫多讀少的環境下，應該使用vector.
與list相似，併發set也有乙個copyonwritearrayset,它實現了set介面，並且是執行緒安全的，它的內部完全依賴copyonwritearraylist，因此它的特徵和copyonwritearraylist一致，適用於讀多寫少的環境，如果是寫多讀少的環境可以使用collections.synchronizedset()得到乙個執行緒安全的set。
同理獲得乙個執行緒安全的map也可以使用collections.synchronizedmap(),但是在高併發的環境下這個map的效能不是最佳的。jdk專門提供了乙個cocurrenthashmap來支援高併發。而cocurrenthashmap之所以如此強大，是因為：
1. 其內部實現了鎖分離。
2. get()操作也是無鎖的。
而hashtable則是使用了內部鎖，所有的操作全部都需要獲得內部鎖才能得以執行。
但是呢，使用所分離這樣的技術也有乙個缺點：當需要統計全域性變數時（比如count）,我們需要獲得所有分段鎖才能夠執行。
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