Если вам нужен лучший параллелизм, чем полная синхронизация, я знаю один способ сделать это, используя ConcurrentHashMap в качестве вспомогательной карты.Ниже приведен только набросок.
public final class ConcurrentHashSet<E> extends ForwardingSet<E>
implements Set<E>, Queue<E> {
private enum Dummy { VALUE }
private final ConcurrentMap<E, Dummy> map;
ConcurrentHashSet(ConcurrentMap<E, Dummy> map) {
super(map.keySet());
this.map = Preconditions.checkNotNull(map);
}
@Override public boolean add(E element) {
return map.put(element, Dummy.VALUE) == null;
}
@Override public boolean addAll(Collection<? extends E> newElements) {
// just the standard implementation
boolean modified = false;
for (E element : newElements) {
modified |= add(element);
}
return modified;
}
@Override public boolean offer(E element) {
return add(element);
}
@Override public E remove() {
E polled = poll();
if (polled == null) {
throw new NoSuchElementException();
}
return polled;
}
@Override public E poll() {
for (E element : this) {
// Not convinced that removing via iterator is viable (check this?)
if (map.remove(element) != null) {
return element;
}
}
return null;
}
@Override public E element() {
return iterator().next();
}
@Override public E peek() {
Iterator<E> iterator = iterator();
return iterator.hasNext() ? iterator.next() : null;
}
}
При таком подходе не все хорошо.У нас нет приличного способа выбрать элемент головы, кроме использования entrySet().iterator().next() карты поддержки, в результате чего со временем карта становится все более и более несбалансированной.Этот дисбаланс является проблемой как из-за больших коллизий сегментов памяти, так и из-за большей конкуренции за сегменты.
Примечание: этот код использует Guava в нескольких местах.