当前位置： 首页 > news >正文

业务开发常见问题-并发工具类

news 2024/10/21 20:42:21

在这里插入图片描述

hello，大家好，本讲我们一起聊一下常见的几个并发工具类的使用和坑！
在日常工作中，我们经常会遇到多线程并发问题，比如ThreadLocal、锁、ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList等。那么如何正常的使用呢？下面我们来一探究竟！

一、ThreadLocal

ThreadLocal 相信大家都很熟悉了，它是为了解决多线程的资源竞争问题的，比如两个线程同时访问同一个变量并修改它，我们需要保证两个线程不互相影响。是一种用于实现线程本地存储的工具类，允许你为每个线程创建和维护独立的变量副本。这样，每个线程都可以独立地改变它自己的副本，而不会影响其他线程的副本。这对于需要在多线程环境中保持状态的情况特别有用，而又不希望使用同步机制来共享状态。
废话不多说，直接上代码～
比如我们有一个 SpringBoot 的 Web 项目，使用 ThreadLocal 来保存用户上下文信息。
代码如下：

@RequestMapping
@RestController
public class ThreadLocalController {private static final ThreadLocal currentUser = ThreadLocal.withInitial(() -> null);@GetMapping("wrong")public Map wrong(@RequestParam("userId") Integer userId) {//设置用户信息之前先查询一次ThreadLocal中的用户信息String before = Thread.currentThread().getName() + ":" + currentUser.get();//设置用户信息到ThreadLocalcurrentUser.set(userId);// 设置用户信息之后再查询一次ThreadLocal中的用户信息String after = Thread.currentThread().getName() + ":" + currentUser.get();//汇总输出两次查询结果Map result = new HashMap();result.put("before", before);result.put("after", after);return result;}
}

定义一个ThreadLocal类型的变量currentUser用于存储用户信息，在wrong方法中，在设置请求的用户 id 之前和之后分别获取一次currentUser存储的用户信息，并将结果返回。
配置文件：

server.tomcat.threads.max=1

将 tomcat 线程池的最大线程数设置成 1，原因后面再解释。

第一次请求http://localhost:8080/wrong?userId=1
请求结果：

{
"before": "http-nio-8080-exec-1:null",
"after": "http-nio-8080-exec-1:1"
}

符合预期，因为在设置用户之前，currentUser中是没有值的。
第二次请求http://localhost:8080/wrong?userId=2
请求结果：

{
"before": "http-nio-8080-exec-1:1",
"after": "http-nio-8080-exec-1:2"
}

我们看这个请求结果就出现问题了，按理说 before 应该也是 null，若是用户 1 的话，那我们在业务中通过currentUser中存储的用户操作数据时，数据上体现的操作人和实际操作人不一致。
为什么会产生这种问题呢？
springboot 程序是运行在 tomcat 上的，而 tomcat 中是有线程池来处理这些请求的（为了提高效率，避免频繁创建销毁线程），前面设置了server.tomcat.threads.max=1，也就是将 tomcat 最大线程设置为 1，所有的请求都是通过这个线程执行的。而ThreadLocal类型的变量currentUser是数据线程级别的，在第一次请求后，线程并没有被销毁，而是归还到了线程池中，也就是线程中的变量还是存在的。所以第二次请求时就可以获取到第一次请求设置的变量。所以我们在使用 ThreadLocal 是注意的点：
使用类似 ThreadLocal 工具来存放一些数据时，需要特别注意在代码运行完后，显式地去清空设置的数据

另外除了获取数据混乱的问题外，还可能导致内存泄漏问题，如每次请求都往ThreadLocal变量中放到数据，一直没有得到清空，从而导致内存泄漏。

正确的使用方式：

@GetMapping("right")
public Map right(@RequestParam("userId") Integer userId) {String before  = Thread.currentThread().getName() + ":" + currentUser.get();currentUser.set(userId);try {String after = Thread.currentThread().getName() + ":" + currentUser.get();Map result = new HashMap();result.put("before", before);result.put("after", after);return result;} finally {//在finally代码块中删除ThreadLocal中的数据，确保数据不串currentUser.remove();}
}

二、ConcurrentHashMap

ConcurrentHashMap 是 Java 中的一个线程安全的哈希表实现，用于在多线程环境下高效地存储和检索键值对。它是 java.util.concurrent 包的一部分，设计用于替代传统的 Hashtable 和同步包装的 HashMap（通过 Collections.synchronizedMap 生成的同步 Map）。

主要特点

  • 高效并发：ConcurrentHashMap 允许多个线程并发地读写数据，而不会发生线程间的冲突。它通过分段锁（在 Java 8 之前）或 CAS 操作（在 Java 8 及之后）来实现高效的并发访问。

  • 无锁读取：读取操作通常不需要加锁，能够在不锁定整个数据结构的情况下进行并发读取。

  • 部分锁定：在 Java 8 之前，ConcurrentHashMap 使用分段锁（Segment）来减少锁的粒度。每个 Segment 是一个小的哈希表，只有在写操作时才需要锁定特定的 Segment。Java 8 之后，ConcurrentHashMap 使用了更为精细化的锁机制，结合 CAS 操作来进一步提高并发性能。

  • 不允许 null 键或值：与 HashMap 不同，ConcurrentHashMap 不允许存储 null 键或 null 值。

特别要注意的是：ConcurrentHashMap 只能保证提供的原子性读写操作是线程安全的。
下面我们来解释下这句话。

假如有这样一个场景，map 可以存入 1000 个数据，现在map 中已有 900 个数据，现在用 10 个线程往 map 中插入数据，每次插入之前，先查询下 map 中还需要多少数据，然后放入。此时很多同学觉得使用ConcurrentHashMap可以解决这个所谓的线程并发问题，其实不然，上代码：

@RequestMapping("chm")
@RestController
public class CHMController {Logger log = LoggerFactory.getLogger(CHMController.class);//线程个数private static int THREAD_COUNT = 10;//总元素数量private static int ITEM_COUNT = 1000;//帮助方法，用来获得一个指定元素数量模拟数据的ConcurrentHashMapprivate ConcurrentHashMap<String, Long> getData(int count) {return LongStream.rangeClosed(1, count).boxed().collect(Collectors.toConcurrentMap(i -> UUID.randomUUID().toString(), Function.identity(),(o1, o2) -> o1, ConcurrentHashMap::new));}@GetMapping("wrong")public String wrong() throws InterruptedException {ConcurrentHashMap<String, Long> concurrentHashMap = getData(ITEM_COUNT - 100);//初始900个元素log.info("init size:{}", concurrentHashMap.size());ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(THREAD_COUNT);//使用线程池并发处理逻辑forkJoinPool.execute(() -> IntStream.rangeClosed(1, 10).parallel().forEach(i -> {//查询还需要补充多少个元素int gap = ITEM_COUNT - concurrentHashMap.size();log.info("gap size:{}", gap);//补充元素concurrentHashMap.putAll(getData(gap));}));//等待所有任务完成forkJoinPool.shutdown();forkJoinPool.awaitTermination(1, TimeUnit.HOURS);//最后元素个数会是1000吗？log.info("finish size:{}", concurrentHashMap.size());return "OK";}}

运行结果：

2024-10-21T18:30:35.789+08:00  INFO 8228 --- [demo] [nio-8080-exec-1] com.csdn.demo.controller.CHMController   : finish size:1700
2024-10-21T18:35:43.793+08:00  INFO 8228 --- [demo] [nio-8080-exec-1] com.csdn.demo.controller.CHMController   : init size:900
2024-10-21T18:35:43.794+08:00  INFO 8228 --- [demo] [Pool-2-worker-1] com.csdn.demo.controller.CHMController   : gap size:100
2024-10-21T18:35:43.794+08:00  INFO 8228 --- [demo] [Pool-2-worker-4] com.csdn.demo.controller.CHMController   : gap size:100
2024-10-21T18:35:43.794+08:00  INFO 8228 --- [demo] [Pool-2-worker-3] com.csdn.demo.controller.CHMController   : gap size:100
2024-10-21T18:35:43.795+08:00  INFO 8228 --- [demo] [Pool-2-worker-5] com.csdn.demo.controller.CHMController   : gap size:15
2024-10-21T18:35:43.795+08:00  INFO 8228 --- [demo] [Pool-2-worker-1] com.csdn.demo.controller.CHMController   : gap size:0
2024-10-21T18:35:43.795+08:00  INFO 8228 --- [demo] [Pool-2-worker-2] com.csdn.demo.controller.CHMController   : gap size:100
2024-10-21T18:35:43.795+08:00  INFO 8228 --- [demo] [Pool-2-worker-6] com.csdn.demo.controller.CHMController   : gap size:100
2024-10-21T18:35:43.795+08:00  INFO 8228 --- [demo] [Pool-2-worker-1] com.csdn.demo.controller.CHMController   : gap size:-181
2024-10-21T18:35:43.795+08:00  INFO 8228 --- [demo] [Pool-2-worker-7] com.csdn.demo.controller.CHMController   : gap size:-300
2024-10-21T18:35:43.795+08:00  INFO 8228 --- [demo] [Pool-2-worker-5] com.csdn.demo.controller.CHMController   : gap size:-315
2024-10-21T18:35:43.796+08:00  INFO 8228 --- [demo] [nio-8080-exec-1] com.csdn.demo.controller.CHMController   : finish size:1415

通过运行结果可以看到，最后concurrentHashMap变量存入的数据为 1415 个，而不是预期的 1000 个。

  • 初始大小为 900 个，正确
  • 每个线程查出来缺少的数据有 100 的，有 15 的，还有负数的，显然是不对的
  • 最后 map 中存入的总数是 1415

造成这种结果的原因是查询缺少多少个和添加数据操作不是原子的，这就解释了上面说的ConcurrentHashMap 只能保证提供的原子性读写操作是线程安全的。

解决方法也比较简单：那就是加锁synchronized

@GetMapping("right")
public String right() throws InterruptedException {ConcurrentHashMap<String, Long> concurrentHashMap = getData(ITEM_COUNT - 100);log.info("init size:{}", concurrentHashMap.size());ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(THREAD_COUNT);forkJoinPool.execute(() -> IntStream.rangeClosed(1, 10).parallel().forEach(i -> {//下面的这段复合逻辑需要锁一下这个ConcurrentHashMapsynchronized (concurrentHashMap) {int gap = ITEM_COUNT - concurrentHashMap.size();log.info("gap size:{}", gap);concurrentHashMap.putAll(getData(gap));}}));forkJoinPool.shutdown();forkJoinPool.awaitTermination(1, TimeUnit.HOURS);log.info("finish size:{}", concurrentHashMap.size());return "OK";
}

这样做虽然可以解决原子问题，但是并不能发挥出ConcurrentHashMap自身的能力。
其实我们可以使用ConcurrentHashMap提供的原子性方法 computeIfAbsent，判断 Key 是否存在 Value，如果不存在则把 Lambda 表达式运行后的结果放入 Map 作为 Value，如果存在则通过increment方法加 1

private Map<String, Long> gooduse() throws InterruptedException {ConcurrentHashMap<String, LongAdder> freqs = new ConcurrentHashMap<>(ITEM_COUNT);ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(THREAD_COUNT);forkJoinPool.execute(() -> IntStream.rangeClosed(1, LOOP_COUNT).parallel().forEach(i -> {String key = "item" + ThreadLocalRandom.current().nextInt(ITEM_COUNT);//利用computeIfAbsent()方法来实例化LongAdder，然后利用LongAdder来进行线程安全计数freqs.computeIfAbsent(key, k -> new LongAdder()).increment();}));forkJoinPool.shutdown();forkJoinPool.awaitTermination(1, TimeUnit.HOURS);//因为我们的Value是LongAdder而不是Long，所以需要做一次转换才能返回return freqs.entrySet().stream().collect(Collectors.toMap(e -> e.getKey(),e -> e.getValue().longValue()));
}

这种方式提升了性能（比synchronized）。原因在于computeIfAbsent底层使用 Java 自带的 Unsafe 实现的 CAS。它在虚拟机层面确保了写入数据的原子性，比加锁的效率高得多。

    static final <K,V> boolean casTabAt(Node<K,V>[] tab, int i,Node<K,V> c, Node<K,V> v) {return U.compareAndSetObject(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, c, v);}

三、CopyOnWriteArrayList

最后我们简单的说说CopyOnWriteArrayList。从名字也可以看出来，它的原理就是写时复制。但是使用不当可能会造成严重的性能问题。因为很多同学只知道他是写时复制，却忽略了一个场景，那就是它适用于读多写少的场景，为什么呢？我们来看它的源码：

    /*** Appends the specified element to the end of this list.** @param e element to be appended to this list* @return {@code true} (as specified by {@link Collection#add})*/public boolean add(E e) {synchronized (lock) {Object[] elements = getArray();int len = elements.length;Object[] newElements = Arrays.copyOf(elements, len + 1);newElements[len] = e;setArray(newElements);return true;}}

在添加元素时，先复制出一个数组，元素添加到复制出来的数组中，最后在重新设置回去，而复制数据这一步时非常耗时的。所以当我们的场景是读多写少时，可以使用CopyOnWriteArrayList来解决线程安全问题。

好啦，以上就是本篇文章要介绍的内容了，欢迎小伙伴们一起讨论！！！

在这里插入图片描述


http://www.mrgr.cn/news/55466.html

相关文章：

  • Vue2、Vue3温习解惑知识点
  • 戴尔电脑win11找不到D盘的解决办法
  • PyMySQL连接MySQL和StarRocks查询表
  • 解决IntelliJ IDEA启动失败的完整指南
  • 离线电脑 Visual Studio Community 2017：您的许可证已过期
  • 爬虫python=豆瓣Top250电影
  • Bootstrap Blazor框架添加全局页面水印
  • OpenIPC开源IPC之Ardupilot配置
  • linux_c IPC消息队列练习
  • [云] Deploying Your First Serverless Application
  • 每日OJ题_牛客_数组变换_贪心+位运算_C++_Java
  • Python+Selenium+Pytest+POM自动化测试框架封装
  • Redis优劣势分析
  • 智慧公厕厂家:智慧公厕建设推动城市公厕智能化变革
  • 【Java】正则表达式详解
  • 倪师学习笔记-天纪-斗数星辰介绍
  • 《IDE 巧用法宝：使用技巧全解析与优质插件推荐》
  • Windows进程的睡眠与唤醒
  • 洛谷刷题 P1003 [NOIP2011 提高组] 铺地毯
  • coze上构建必应搜索工作流
  • Xilinx 7系列FPGA中IDDR的介绍（一）
  • @ConditionalOnExpression条件加载Bean
  • WSL2-轻量级AI训练场景最佳生产环境
  • 前端拦截302重定向
  • Python 代码主要用于处理和分析 OpenFOAM（一种用于计算流体力学的软件）生成的数据，并提供了一些实用的工具函数。
  • HarmonyOS Next应用开发——多种方式实现图片解码