1.同步容器，同步容器包括Vector和HashTable，是早期jdk的一部分。另一部分是同步包装类，以Collections.synchronizedxxx的工厂方法创建。

2.同步容器虽然是线程安全的，但是对于复合操作，有时你可能需要加上额外的客户端加锁进行保护，即对于使用这些容器的客户端代码，如果存在复合操作，还是可能存在风险。

3.例如check-and-act操作、循环中的元素操作等，如果在客户端代码中没有额外的锁，都会发生意想不到的问题。

4.造成这些的问题都可以通过在客户端加锁来解决，但是这完全阻止了其他线程在加锁期间对整个容器的修改，降低了并发性 。

5.以Vector容器为例，如果在迭代过程当中发现容器被修改，就会抛出ConcurrentModificationException。

6.容器的toString、equals等方法都有可能会间接得调用迭代器，从而导致ConcurrentModificationException。

7.java5通过几种并发容器解决容器并发的问题：同步容器通过对所有的状态进行串行访问，从而实现了他们的线程安全，这样做的坏处是当多个线程共同竞争容器级锁的时候，吞吐量会降低

8.HashMap对应的并发实现时ConcurrentHashMap，当多数操作为读的时候，CopyOnWriteArrayList是list的并发实现，这些接口提供了对一些复合操作的支持，所以不需要客户端代码增加额外的并发也能正确执行。

9.java5中同样增加了Queue和BlockQueue，jdk提供了几种实现：传统的FIFO队列ConcurrentLinkedQueue、具有优先级的PriorityQueue，这些queue并不会阻塞。

10.java5同样提供了BlockQueue，它增加了可阻塞的插入和获取操作，如果队列是空的，获取操作会被阻塞，对于有界队列，如果队列已满，则插入曹祖偶会被阻塞，这一特性对于实现生产者消费者类型的程序非常有用。

11.同步容器在每个操作的时候都持有一个锁。对于容器的一些操作:例如HashMap的get，List的contains操作等可能需要遍历大量数据的操作，并发下的效率可能会降低。以HashMap的get操作为例，如果Map中的key经过hash后没有被散列均匀，极端得被放置在同一个链表当中，get操作就需要遍历整个链表并调用他们的equals操作。在并发下进行这个操作，其他线程就不能操作容器中的元素，而且由于效率较低，等待的时间也会很长，最终导致并发下的低效率。

12.ConcurrentHashMap使用了分离锁的机制来提高HashMap在高并发下访问的效率问题。ConcurrentHashMap提供了不会抛出ConcurrentModificationException的迭代器，这种迭代器提供弱一致性的支持。此外，那些对整个容器进行操作的方法（size、isEmpty）被弱化了，转而保证容器最基础的get、put、remove、containsKey等操作。ConcurrentHashMap还提供了一些标准的复合操作接口，例如缺少即加入、相等便移除、相等便替换等。

13.相比HashTable和synchronizedMap，应该使用ConcurrentHashMap。14.CopyOnWriteArrayList是ArrayList的改进实现，CopyOnWriteArrayList在内部维护一个不可变数组（长度、数组元素不可变，数组本身引用可变），对于所有的读操作，读取这个不可变数组不会出现并发异常，例如并发下迭代CopyOnWriteArrayList，如果同时有线程对该容器进行了修改，不会抛出ConcurrentModificationException，因为迭代器创建的时候就决定了只能使用哪个时刻的数据备份，正因为这个原因，他也不能及时接受到新的数据修改。对于写操作，CopyOnWriteArrayList的做法是复制一个数组，在新的数组上进行修改，然后set回CopyOnWriteArrayList中维护的基础数据引用中。这样导致在写的时候性能的下降。

15.阻塞队列的两个方法put和take是阻塞方式的，如果队列满了执行put，动作会阻塞，如果take时队列是空的，动作也会阻塞。阻塞队列同时提供了offer方法，如果offer动作无法把数据放入队列，会返回一个失败状态。

16.LinkedBlockingQueue和ArrayBlockQueue是FIFO队列，PriorityBlockingQueue是可以按照优先级顺序排序的队列。BlockingQueue的另外一种实现是SynchronousQueue， SynchronousQueue中不存储数据，他只能允许有线程在等待的时候才能put进去数据，当没有线程在消费数据时，put操作会被阻塞。

16.Synchronizer封闭状态，状态决定着线程执行到某一点时是通过还是被迫等待；Synchronizer还提供操控状态的方法，以及高效等待Synchronizer进入期望状态的方法，即在Synchronizer的api级别用提示性强的api提供给用户操作和等待状态的方法，不需要使用类似同步快这种可读性不强的操作（例如阻塞队列的take、put，CountDownLatch的countDown和await等方法）；

17.闭锁Latch是一种Synchronizer，他可以延迟线程的状态，直到闭锁达到终止状态。当闭锁达到终止状态前，所有等待闭锁的线程都在等待，而当闭锁达到终止状态后，所有线程都可以执行了。典型的利用场景是多个线程都依赖某个基础数据的初始化，那就可以在初始化时使用闭锁，其他用到该数据的地方等待闭锁，直到初始化完后，释放闭锁，等待的线程就可以继续执行了。

18.FutureTask同样是一种闭锁，他标识一个可以等待返回值的Callable线程。他的get方法的调用会等待线程执行完成或者达到取消状态，你可以在需要获取结果的线程中线执行FutureTask的任务，在需要数据时再从FutureTask对象中调用get方法获取该数据，如果这个数据获取是一个耗时的计算，则可以提供需要数据线程的响应时间。

19.信号量Semaphore用来控制能够同时访问某特定资源的活动的数量，Semaphore管理一个有效的许可集，活动能够获得许可，完成后释放许可。信号量可以用来实现资源池，把信号量的许可数量维护成容器的size，获得一个容器的项减掉一个信号量许可，当容器中为空时，即信号量为0，你要做的事阻塞容器的获取操作，直到容器不为空为止，容器增加一个容器值，信号量随着增加1。使用Semaphore，你可以把任何容器转换成有界的阻塞队列。

20.关卡类似于闭锁，他们都可以阻塞一组线程，等待一个时间的发生，闭锁是多个线程等待一个事件发生，而关卡则是用于每个线程都在等所有线程共同达到一个状态的场景。CyclicBarrier允许你像构造函数传递关卡行为，当成功通过关卡时会执行，但是在阻塞被释放之前是不执行的。关卡通常用于一个这样的场景：一个计算可以并行完成，但是必须完成于一个步骤相关的操作之后才能进入下一步。例如：每个省的税收计算任务都很复杂，我们可以给每个省开一个线程开始计算，然后为这些计算设置一个CyclicBarrier，当每个线程都完成的时候，再进行汇总计算的工作。

21.如何为计算结果建立高速的缓冲？

21.1使用HashMap存储计算结果，每次请求检查缓冲中使用有值，如没有则重新计算，如有则直接返回，但问题是HashMap不是线程安全的，在检查结果和put结果之间存在check-and-act操作，所以容易导致重复计算的问题，需要把整个check-and-act操作都封装到同步块当中。

22.2HashMap的改进版本是使用ConcurrentHashMap，但是同样还是存在check-and-act操作，如果缓存中没有值，会尝试去计算出值再放入缓存，计算的过程比较久的情况下，会导致可能有很多的线程都进行重复的计算，存在比较严重的资源浪费情况。

22.3在上一版本的基础上，可以引入FutureTask这个异步操作的方式来初始化缓存，即当缓存中没有值时，先放入一个FutureTask封装计算的过程，这个封装的步骤肯定是不耗时的，因为真正的计算可以异步执行，然后往缓存中放入FutureTask对象，让后续的请求从FutureTask中获取缓存内容。

22.4但是即使用了上一版本的方法，依然可能在高并发下存在多个线程同时初始化了FutureTask对象的情况，为了避免两个FutureTask同时工作，可以使用ConcurrentHashMap的putIfAbcent方法，达到只有一个FutureTask放入缓存成功的目的，放入成功后再开始异步计算。通过这种方式可以达到高效维护缓存的目的.