在上一篇 并发设计 | Immutability模式：解决并发安全问题 文章中，我们讲到 Java 里 String.replace() 方法的实现，并没有更改原字符串里面 value[] 数组的内容，而是创建了一个新字符串，这种方法在解决不可变对象的修改问题时经常用到。如果你深入地思考这个方法，你会发现它本质上是一种 Copy-on-Write 方法。所谓 Copy-on-Write，经常被缩写为 COW 或者 CoW，顾名思义就是写时复制。
不可变对象的写操作往往都是使用 Copy-on-Write 方法解决的，当然 Copy-on-Write 的应用领域并不局限于 Immutability 模式。下面我们先简单介绍一下 Copy-on-Write 的应用领域，让你对它有个更全面的认识。
Copy-on-Write 模式的应用领域
我第一次了解到 Copy-on-Write写时复制，是在学Redis AOF日志重写的时候，
《Redis设计与实现》：
执行BGSAVE命令或者BGREWRITEAOF命令的过程中，Redis需要创建当前服务器进程的子进程，而大多数操作系统都采用写时复制（copy-on-write）来优化子进程的使用效率，所以在子进程存在期间，服务器会提高负载因子的阈值，从而避免在子进程存在期间进行哈希表扩展操作，避免不必要的内存写入操作，最大限度地节约内存。
其实，Redis后台异步任务，BGSAVE命令执行rdb快照，或者BGREWRITEAOF命令执行aof重写，都是非常耗时的操作；都是通过创建子进程来完成。
准确的说，采用写时复制（copy-on-write）来优化子进程的使用效率 是利用Linux操作系统提供的特性，并非Redis自身实现的。
在操作系统领域 Copy-on-Write 也有很多应用。类 Unix 的操作系统中创建进程的 API 是 fork()，传统的 fork() 函数会创建父进程的一个完整副本，例如父进程的地址空间现在用到了 1G 的内存，那么 fork() 子进程的时候要复制父进程整个进程的地址空间（占有 1G 内存）给子进程，这个过程是很耗时的。
而 Linux 中的 fork() 函数就聪明得多了，fork() 子进程的时候，并不复制整个进程的地址空间，而是让父子进程共享同一个地址空间；只用在父进程或者子进程需要写入的时候才会复制地址空间，从而使父子进程拥有各自的地址空间。
本质上来讲，父子进程的地址空间以及数据都是要隔离的，使用 Copy-on-Write 更多地体现的是一种延时策略，只有在真正需要复制的时候才复制，而不是提前复制好，同时 Copy-on-Write 还支持按需复制，所以 Copy-on-Write 在操作系统领域是能够提升性能的。
在操作系统领域，除了创建进程用到了 Copy-on-Write，很多文件系统也同样用到了，例如 Btrfs (B-Tree File System)、aufs（advanced multi-layered unification filesystem）等。
除了上面我们说的 Java 领域，很多其他领域也都能看到 Copy-on-Write 的身影：Docker 容器镜像的设计是 Copy-on-Write，甚至分布式源码管理系统 Git 背后的设计思想都有 Copy-on-Write。
Copy-on-Write 最大的应用领域还是在函数式编程领域。不变性（immutability）是函数式编程的基石之一。
如果说，面向对象的编程通过封装可变动的部分来构造能够让人读懂的代码；那么，函数式编程则是通过最大程度地减少可变动的部分来构造出可让人读懂的代码。
不可变对象天生是线程安全的，不存在同步问题。不变性（immutability）也是各类函数式编程语言的主要思想。但 用Java实现传统的不变模式 是比较繁琐的，Groovy 语言则提供了 @Immutable 注解，直接声明式实现不变性。
函数式编程里面所有的修改操作都需要 Copy-on-Write 来解决。因为构造函数是唯一一个可以改变 不变对象状态的地方。如果想要改变一个不可变对象的话，不能直接改变，而是使用修改后的值来创建一个新的对象，并把新引用指向它。
你或许会有疑问，“所有数据的修改都需要复制一份，性能是不是会成为瓶颈呢？”你的担忧是有道理的，之所以函数式编程早年间没有兴起，性能绝对拖了后腿。但是随着硬件性能的提升，性能问题已经慢慢变得可以接受了。而且，Copy-on-Write 也远不像 Java 里的 CopyOnWriteArrayList 那样笨：整个数组都复制一遍。Copy-on-Write 也是可以按需复制的，如果你感兴趣可以参考Purely Functional Data Structures这本书，里面描述了各种具备不变性的数据结构的实现。
从JDK1.5开始Java并发包里提供了两个使用CopyOnWrite机制实现的并发容器,它们是CopyOnWriteArrayList和CopyOnWriteArraySet。CopyOnWrite容器非常有用，可以在非常多的并发场景中使用到。
前面在 并发容器：那些需要我们填的“坑” 介绍了 CopyOnWriteArrayList 和 CopyOnWriteArraySet，它们背后的设计思想就是 Copy-on-Write；通过 Copy-on-Write 这两个容器实现的读操作是无锁的，由于无锁，所以将读操作的性能发挥到了极致。
CopyOnWrite容器即写时复制的容器。通俗的理解是当我们往一个容器添加元素的时候，不直接往当前容器添加，而是先将当前容器进行Copy，复制出一个新的容器，然后新的容器里添加元素，添加完元素之后，再将原容器的引用指向新的容器。这样做的好处是我们可以对CopyOnWrite容器进行并发的读，而不需要加锁，因为当前容器不会添加任何元素。所以CopyOnWrite容器也是一种读写分离的思想，读和写不同的容器。
但与Linux fork创建子进程的按需复制相比，Java 提供的 Copy-on-Write 容器，由于在修改的同时会复制整个容器，所以在提升读操作性能的同时，是以内存复制为代价的。这里你会发现，同样是应用 Copy-on-Write，不同的场景，对性能的影响是不同的。
Java中 CopyOnWriteArrayList 和 CopyOnWriteArraySet 这两个 Copy-on-Write 容器在修改的时候会复制整个数组，所以如果容器经常被修改或者这个数组本身就非常大的时候，是不建议使用的。反之，如果是修改非常少、数组数量也不大，并且对读性能要求苛刻的场景，使用 Copy-on-Write 容器效果就非常好了。
可见，在并发编程中，CopyOnWrite容器适用的场景，就是读多写少、容许写操作一定的数据不一致（弱一致性）。下面的服务注册与发现场景中，服务调用方（客户端）缓存serverList进行RPC调用，本地缓存的例子就是这个场景。
一个案例
RPC 框架中有个基本的核心功能就是负载均衡。服务提供方是多实例分布式部署的，所以服务的客户端在调用 RPC 的时候，会选定一个服务实例来调用，这个选定的过程本质上就是在做负载均衡，而做负载均衡的前提是客户端要有全部的路由信息。
例如在下图中，A 服务的提供方有 3 个实例，分别是 192.168.1.1、192.168.1.2 和 192.168.1.3，客户端在调用目标服务 A 前，首先需要做的是负载均衡，也就是从这 3 个实例中选出 1 个来，然后再通过 RPC 把请求发送选中的目标实例。
RPC 路由关系图
RPC 框架的一个核心任务就是维护服务的路由关系，我们可以把服务的路由关系简化成下图所示的路由表。当服务提供方上线或者下线的时候，就需要更新客户端的这张路由表。
每次 RPC 调用都需要通过负载均衡器来计算目标服务的 IP 和端口号，而负载均衡器需要通过路由表获取接口的所有路由信息，也就是说，每次 RPC 调用都需要访问路由表，所以访问路由表这个操作的性能要求是很高的。不过路由表对数据的一致性要求并不高，一个服务提供方从上线到反馈到客户端的路由表里，即便有 5 秒钟，很多时候也都是能接受的。而且路由表是典型的读多写少类问题。
通过以上分析，你会发现一些关键词：对读的性能要求很高，读多写少，弱一致性。它们综合在一起，你会想到什么呢？CopyOnWriteArrayList 和 CopyOnWriteArraySet 天生就适用这种场景啊。所以下面的示例代码中，RouteTable 这个类内部我们通过ConcurrentHashMap<String, CopyOnWriteArraySet<Router>>这个数据结构来描述路由表，ConcurrentHashMap 的 Key 是接口名，Value 是路由集合，这个路由集合我们用是 CopyOnWriteArraySet。
下面我们再来思考 Router 该如何设计，服务提供方的每一次上线、下线都会更新路由信息，这时候你有两种选择。
一种是通过更新 Router 的一个状态位来标识，如果这样做，那么所有访问该状态位的地方都需要同步访问，这样很影响性能。
另外一种就是采用 Immutability 模式，每次上线、下线都创建新的 Router 对象或者删除对应的 Router 对象。由于上线、下线的频率很低，所以后者是最好的选择。
Router 的实现代码如下所示，是一种典型 Immutability 模式的实现，需要你注意的是我们重写了 equals 方法，这样 CopyOnWriteArraySet 的 add() 和 remove() 方法才能正常工作。
// 路由信息
public final class Router{
private final String ip;
private final Integer port;
private final String iface;
// 构造函数
public Router(String ip,
Integer port, String iface){
this.ip = ip;
this.port = port;
this.iface = iface;
}
// 重写 equals 方法
public boolean equals(Object obj){
if (obj instanceof Router) {
Router r = (Router)obj;
return iface.equals(r.iface) &&
ip.equals(r.ip) &&
port.equals(r.port);
}
return false;
}
public int hashCode() {
// 省略 hashCode 相关代码
}
}
// 路由表信息
public class RouterTable {
//Key: 接口名
//Value: 路由集合
ConcurrentHashMap<String, CopyOnWriteArraySet<Router>>
rt = new ConcurrentHashMap<>();
// 根据接口名获取路由表
public Set<Router> get(String iface){
return rt.get(iface);
}
// 删除路由
public void remove(Router router) {
Set<Router> set=rt.get(router.iface);
if (set != null) {
set.remove(router);
}
}
// 增加路由
public void add(Router router) {
Set<Router> set = rt.computeIfAbsent(
route.iface, r ->
new CopyOnWriteArraySet<>());
set.add(router);
}
}
总结
其实 Copy-on-Write 才是最简单的并发解决方案。它是如此简单，以至于 Java 中的基本数据类型 String、Integer、Long 等都是基于 Copy-on-Write 方案实现的。
Copy-on-Write 是一项非常通用的技术方案，在很多领域都有着广泛的应用。不过，它也有缺点的，那就是消耗内存，每次修改都需要复制一个新的对象出来，好在随着自动垃圾回收（GC）算法的成熟以及硬件的发展，这种内存消耗已经渐渐可以接受了。所以在实际工作中，如果写操作非常少，那你就可以尝试用一下 Copy-on-Write，效果还是不错的。