无锁数据结构和加锁哪个性能好

一般情况下，无锁数据结构的性能要比加锁的数据结构好，因为无锁数据结构可以避免线程之间的竞争和阻塞，从而提高并发性能。而加锁的数据结构需要使用锁来保护共享资源，这会导致线程之间的竞争和阻塞，从而降低并发性能。但是需要注意的是，无锁数据结构的实现比较复杂，需要考虑线程之间的同步和一致性问题，因此在实际应用中需要仔细评估和选择。

相关问题

java中线程安全的数据结构并解释作用

在Java中，线程安全的数据结构是指多线程环境下能够保证数据操作的正确性和一致性的数据结构。以下是一些常见的线程安全的数据结构及其作用：

1. ConcurrentHashMap：它是一个线程安全的哈希表，用于替代Hashtable。它支持高并发的读写操作，并且不需要对整个表进行锁定。它通过将整个表分成多个段来实现并发控制，不同的线程可以同时访问不同的段。

2. CopyOnWriteArrayList：它是一个线程安全的列表，用于替代ArrayList。它通过在修改操作时创建一个新的副本来实现线程安全。这样，读操作可以在不加锁的情况下进行，并且写操作不会影响正在进行的读操作。

3. ConcurrentLinkedQueue：它是一个线程安全的队列，用于高效地支持并发访问。它使用无锁算法实现，并且提供了高效的并发插入和删除操作。

4. BlockingQueue：它是一个支持阻塞操作的线程安全队列。它提供了put()和take()等方法，当队列满时，put()方法会阻塞直到有空间可用；当队列为空时，take()方法会阻塞直到有元素可取。

这些线程安全的数据结构能够在多线程环境下提供数据的安全访问和修改操作。它们的作用是保证在并发场景下，多个线程可以安全地访问和修改共享数据，避免出现数据竞争和不一致的情况。这对于并发编程非常重要，能够提高程序的性能和可靠性。

性能优化，从业务角度将有锁改成无锁的例子，请至少举出5个例子

1. 使用无锁数据结构：在并发场景下，使用无锁数据结构可以避免使用锁的开销。例如，ConcurrentHashMap 就是一种无锁的数据结构，在高并发场景下比 HashMap 的性能更好。

2. 使用CAS操作代替锁：CAS(Compare And Swap)操作是一种无锁的原子操作，可以避免锁的使用，提高并发性能。例如，AtomicInteger 就是一种使用 CAS 实现的无锁的整数类型。

3. 减少共享变量：共享变量是多线程并发编程中最容易引起竞争的资源，因此，减少共享变量的使用可以减少锁的使用，提高并发性能。例如，使用 ThreadLocal 可以将线程私有的变量存储在本地线程中，避免共享变量的使用。

4. 使用乐观锁：乐观锁是一种无锁的并发控制策略，它假设并发冲突的概率很小，因此不加锁，而是采用版本号等方式来协调并发操作。例如，在数据库中，使用版本号来控制并发更新操作。

5. 使用异步编程：异步编程可以避免锁的使用，提高并发性能。例如，在网络编程中，使用 NIO 可以实现非阻塞 IO 操作，避免线程阻塞和锁的使用。