一、触发条件
快速失败(fail-fast):在数据结构发生结构性修改(如添加、删除元素)时,立即检测数据结构的合法性,如果发现数据结构状态不合法,则立即抛出异常,终止操作。 安全失败(fail-safe):在数据结构发生结构性修改时,并不立即检测数据结构的合法性,而是在遍历数据结构时检测,如果发现数据结构状态不合法,则在遍历过程中使用备份数据或其他机制继续完成操作,不会抛出异常。二、处理方式
快速失败(fail-fast):在发生异常后,立即终止操作,保证数据结构的一致性,防止错误的数据被访问或修改。安全失败(fail-safe):不会立即终止操作,而是继续进行操作,尽可能完成所有的操作,不保证数据结构的一致性,可能会导致操作结果不准确。三、数据一致性
快速失败(fail-fast):保证数据一致性,因为在发现错误的状态后立即终止操作,不会导致数据结构出现异常状态。安全失败(fail-safe):不保证数据一致性,因为在发生错误时继续操作,可能会导致数据结构出现异常状态。四、适用场景
快速失败(fail-fast):适用于对数据结构状态要求较高的场景,如多线程环境下,希望及时发现错误并防止数据异常的情况。安全失败(fail-safe):适用于对数据结构状态要求相对较低的场景,如多线程环境下,希望尽可能完成所有操作,即使部分操作失败也不影响整体的情况。五、适用范围
快速失败(fail-fast):通常应用于集合类数据结构,如ArrayList、HashSet等,在对这些数据结构进行遍历或修改时会立即检测数据一致性。安全失败(fail-safe):通常应用于迭代器类数据结构,如ConcurrentHashMap的迭代器,在对这些数据结构进行遍历时并不会在遍历过程中检测数据一致性,而是在操作迭代器时检测。六、效率
快速失败(fail-fast):由于立即检测数据一致性并终止操作,可能会导致更早地发现错误,从而减少了错误操作的执行时间,但在检测过程中可能会产生较大的性能开销。安全失败(fail-safe):由于在遍历过程中不检测数据一致性,操作过程较为灵活,因此在执行时的性能开销相对较小,但可能会导致一些错误操作继续执行,影响数据一致性。七、编程复杂性
快速失败(fail-fast):由于在操作过程中会立即抛出异常,可能需要对异常进行处理,增加了编程的复杂性。安全失败(fail-SAFe):在操作过程中不会抛出异常,因此编程时不需要考虑异常处理,代码相对较简单。延伸阅读
Fail-fast的优势
快速定位问题:通过立即停止程序的执行,可以更容易地定位错误发生的位置和原因,有助于更快地进行故障排查和修复。限制损失范围:通过尽早发现错误并停止执行,可以避免错误的扩散和可能导致更严重问题的连锁反应。这样可以减少潜在的损失范围和影响。提高可靠性:及早处理错误可以增加系统的可靠性和稳定性。及时采取措施来纠正问题,可以防止错误累积并最大程度地减少对系统的影响。更好的容错性:当系统能够快速失败并及时报告问题时,可以更容易地进行错误恢复和故障转移,提高系统的容错性和可恢复性。