在JDK的Collection中我們時常會看到類似這樣的話：
可能對是否出現不同步並發修改做出任何硬性保證。快速失敗迭代器會盡力拋出 ConcurrentModificationException。因此，為提高這類迭代器的正確性而編寫一個依賴於此異常的程式是錯誤的做法：迭代器的快速失敗行為應該僅用於檢測 bug。
HashMap中：
注意，迭代器的快速失敗行為不能得到保證，一般來說，存在非同步的並發時保證快速失敗迭代器盡最大努力拋出 ConcurrentModificationException。因此，編寫依賴於此異常的程式的做法是錯誤的，正確做法是：迭代器的快速失敗行為應該僅用於檢測程式錯誤。
在這兩段話中反覆地提到」快速失敗」。那麼何為」快速失敗」機制呢？
「快速失敗」也就是fail-fast，它是Java集合的一種錯誤偵測機制。當多個執行緒對集合進行結構上的改變的操作時，有可能會產生fail-fast機制。記住是有可能，而不是一定。例如：假設存在兩個執行緒（執行緒1、執行緒2），執行緒1透過Iterator在遍歷集合A中的元素，在某個時候執行緒2修改了集合A的結構（是結構上面的修改，而不是簡單的修改集合元素的內容），那麼這個時候程式就會拋出ConcurrentModificationException 異常，進而產生fail-fast機制。
一、fail-fast範例
public class FailFastTest {
private static List<Integer> list = new ArrayList<>();
/**
* @desc:线程one迭代list
* @Project:test
* @file:FailFastTest.java
* @Authro:chenssy
* @data:2014年7月26日
*/
private static class threadOne extends Thread{
public void run() {
Iterator<Integer> iterator = list.iterator();
while(iterator.hasNext()){
int i = iterator.next();
System.out.println("ThreadOne 遍历:" + i);
try {
Thread.sleep(10);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
/**
* @desc:当i == 3时，修改list
* @Project:test
* @file:FailFastTest.java
* @Authro:chenssy
* @data:2014年7月26日
*/
private static class threadTwo extends Thread{
public void run(){
int i = 0 ;
while(i < 6){
System.out.println("ThreadTwo run：" + i);
if(i == 3){
list.remove(i);
}
i++;
}
}
}
public static void main(String[] args) {
for(int i = 0 ; i < 10;i++){
list.add(i);
}
new threadOne().start();
new threadTwo().start();
}
}
二、fail-fast產生原因
透過上面的範例與解說，我初步知道fail-fast產生的原因就在於程式在對collection 進行迭代時，某個執行緒對該collection 在結構上對其做了修改，這時迭代器就會拋出ConcurrentModificationException異常訊息，從而產生fail-fast。
要了解fail-fast機制，我們首先要對ConcurrentModificationException 異常有所了解。當方法偵測到物件的並發修改，但不允許這種修改時就拋出該異常。同時要注意的是，該異常不會始終指出物件已經由不同執行緒並發修改，如果單執行緒違反了規則，同樣也有可能會拋出變更異常。
誠然，迭代器的快速失敗行為無法得到保證，它不能保證一定會出現該錯誤，但是快速失敗操作會盡最大努力拋出ConcurrentModificationException，因此正確，為提高此類操作的正確性而編寫一個依賴此異常的程式是錯誤的做法，正確做法是：ConcurrentModificationException 應該僅用於檢測bug。下面我將以ArrayList為例進一步分析fail-fast產生的原因。
從前面我們知道fail-fast是在操作迭代器時產生的。現在我們來看看ArrayList中迭代器的原始碼：ThreadOne 遍历:0
ThreadTwo run：0
ThreadTwo run：1
ThreadTwo run：2
ThreadTwo run：3
ThreadTwo run：4
ThreadTwo run：5
Exception in thread "Thread-0" java.util.ConcurrentModificationException
at java.util.ArrayList$Itr.checkForComodification(Unknown Source)
at java.util.ArrayList$Itr.next(Unknown Source)
at test.ArrayListTest$threadOne.run(ArrayListTest.java:23)從上面的源代碼我們可以看出，迭代器在調用checkForComodification()方法，此方法主要是偵測modCount == expectedModCount ? 若不等則拋出ConcurrentModificationException 異常，進而產生fail-fast機制。所以要弄清楚為什麼會產生fail-fast機制我們就必須要弄清楚為什麼modCount != expectedModCount ，他們的值在什麼時候改變的。
expectedModCount 是在Itr中定义的：int expectedModCount = ArrayList.this.modCount;所以他的值是不可能会修改的，所以会变的就是modCount。modCount是在 AbstractList 中定义的，为全局变量：
protected transient int modCount = 0;
那么他什么时候因为什么原因而发生改变呢？请看ArrayList的源码：
public boolean add(E paramE) {
ensureCapacityInternal(this.size + 1);
/** 省略此处代码 */
}
private void ensureCapacityInternal(int paramInt) {
if (this.elementData == EMPTY_ELEMENTDATA)
paramInt = Math.max(10, paramInt);
ensureExplicitCapacity(paramInt);
}
private void ensureExplicitCapacity(int paramInt) {
this.modCount += 1; //修改modCount
/** 省略此处代码 */
}
public boolean remove(Object paramObject) {
int i;
if (paramObject == null)
for (i = 0; i < this.size; ++i) {
if (this.elementData[i] != null)
continue;
fastRemove(i);
return true;
}
else
for (i = 0; i < this.size; ++i) {
if (!(paramObject.equals(this.elementData[i])))
continue;
fastRemove(i);
return true;
}
return false;
}
private void fastRemove(int paramInt) {
this.modCount += 1; //修改modCount
/** 省略此处代码 */
}
public void clear() {
this.modCount += 1; //修改modCount
/** 省略此处代码 */
}从上面的源代码我们可以看出，ArrayList中无论add、remove、clear方法只要是涉及了改变ArrayList元素的个数的方法都会导致modCount的改变。所以我们这里可以初步判断由于expectedModCount 得值与modCount的改变不同步，导致两者之间不等从而产生fail-fast机制。知道产生fail-fast产生的根本原因了，我们可以有如下场景：
有两个线程（线程A，线程B），其中线程A负责遍历list、线程B修改list。线程A在遍历list过程的某个时候（此时expectedModCount = modCount=N），线程启动，同时线程B增加一个元素，这是modCount的值发生改变（modCount + 1 = N + 1）。线程A继续遍历执行next方法时，通告checkForComodification方法发现expectedModCount = N ，而modCount = N + 1，两者不等，这时就抛出ConcurrentModificationException 异常，从而产生fail-fast机制。
所以，直到这里我们已经完全了解了fail-fast产生的根本原因了。知道了原因就好找解决办法了。
通过前面的实例、源码分析，我想各位已经基本了解了fail-fast的机制，下面我就产生的原因提出解决方案。这里有两种解决方案：
方案一：在遍历过程中所有涉及到改变modCount值得地方全部加上synchronized或者直接使用Collections.synchronizedList，这样就可以解决。但是不推荐，因为增删造成的同步锁可能会阻塞遍历操作。
方案二：使用CopyOnWriteArrayList来替换ArrayList。推荐使用该方案。
CopyOnWriteArrayList为何物？ArrayList 的一个线程安全的变体，其中所有可变操作（add、set 等等）都是通过对底层数组进行一次新的复制来实现的。 该类产生的开销比较大，但是在两种情况下，它非常适合使用。1：在不能或不想进行同步遍历，但又需要从并发线程中排除冲突时。2：当遍历操作的数量大大超过可变操作的数量时。遇到这两种情况使用CopyOnWriteArrayList来替代ArrayList再适合不过了。那么为什么CopyOnWriterArrayList可以替代ArrayList呢？
第一、CopyOnWriterArrayList的无论是从数据结构、定义都和ArrayList一样。它和ArrayList一样，同样是实现List接口，底层使用数组实现。在方法上也包含add、remove、clear、iterator等方法。
第二、CopyOnWriterArrayList根本就不会产生ConcurrentModificationException异常，也就是它使用迭代器完全不会产生fail-fast机制。请看：
private static class COWIterator<E> implements ListIterator<E> {
/** 省略此处代码 */
public E next() {
if (!(hasNext()))
throw new NoSuchElementException();
return this.snapshot[(this.cursor++)];
}
/** 省略此处代码 */
}CopyOnWriterArrayList的方法根本就没有像ArrayList中使用checkForComodification方法来判断expectedModCount 与 modCount 是否相等。它为什么会这么做，凭什么可以这么做呢？我们以add方法为例：
public boolean add(E paramE) {
ReentrantLock localReentrantLock = this.lock;
localReentrantLock.lock();
try {
Object[] arrayOfObject1 = getArray();
int i = arrayOfObject1.length;
Object[] arrayOfObject2 = Arrays.copyOf(arrayOfObject1, i + 1);
arrayOfObject2[i] = paramE;
setArray(arrayOfObject2);
int j = 1;
return j;
} finally {
localReentrantLock.unlock();
}
}
final void setArray(Object[] paramArrayOfObject) {
this.array = paramArrayOfObject;
}CopyOnWriterArrayList的add方法与ArrayList的add方法有一个最大的不同点就在于，下面三句代码：
Object[] arrayOfObject2 = Arrays.copyOf(arrayOfObject1, i + 1); arrayOfObject2[i] = paramE; setArray(arrayOfObject2);
就是这三句代码使得CopyOnWriterArrayList不会抛ConcurrentModificationException异常。他们所展现的魅力就在于copy原来的array，再在copy数组上进行add操作，这样做就完全不会影响COWIterator中的array了。
所以CopyOnWriterArrayList所代表的核心概念就是：任何对array在结构上有所改变的操作（add、remove、clear等），CopyOnWriterArrayList都会copy现有的数据，再在copy的数据上修改，这样就不会影响COWIterator中的数据了，修改完成之后改变原有数据的引用即可。同时这样造成的代价就是产生大量的对象，同时数组的copy也是相当有损耗的。
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