聊聊并發(fā)編程的10個坑

前言

對于從事后端開發(fā)的同學來說，并發(fā)編程肯定再熟悉不過了。

說實話，在java中并發(fā)編程是一大難點，至少我是這么認為的。不光理解起來比較費勁，使用起來更容易踩坑。

不信，讓繼續(xù)往下面看。

今天重點跟大家一起聊聊并發(fā)編程的10個坑，希望對你有幫助。

1. SimpleDateFormat線程不安全

在java8之前，我們對時間的格式化處理，一般都是用的SimpleDateFormat類實現的。例如：

@Service
public?class?SimpleDateFormatService?{

????public?Date?time(String?time)?throws?ParseException?{
????????SimpleDateFormat?dateFormat?=?new?SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd?HH:mm:ss");
????????return?dateFormat.parse(time);
????}
}

如果你真的這樣寫，是沒問題的。

就怕哪天抽風，你覺得dateFormat是一段固定的代碼，應該要把它抽取成常量。

于是把代碼改成下面的這樣：

@Service
public?class?SimpleDateFormatService?{

???private?static?SimpleDateFormat?dateFormat?=?new?SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd?HH:mm:ss");

????public?Date?time(String?time)?throws?ParseException?{
????????return?dateFormat.parse(time);
????}
}

dateFormat對象被定義成了靜態(tài)常量，這樣就能被所有對象共用。

如果只有一個線程調用time方法，也不會出現問題。

但Serivce類的方法，往往是被Controller類調用的，而Controller類的接口方法，則會被tomcat的線程池調用。換句話說，可能會出現多個線程調用同一個Controller類的同一個方法，也就是會出現多個線程會同時調用time方法的情況。

而time方法會調用SimpleDateFormat類的parse方法：

@Override
public?Date?parse(String?text,?ParsePosition?pos)?{
????...
????Date?parsedDate;
????try?{
????????parsedDate?=?calb.establish(calendar).getTime();
????????...
????}?catch?(IllegalArgumentException?e)?{
????????pos.errorIndex?=?start;
????????pos.index?=?oldStart;
????????return?null;
????}
???return?parsedDate;
}?

該方法會調用establish方法：

Calendar?establish(Calendar?cal)?{
????...
????//1.清空數據
????cal.clear();
????//2.設置時間
????cal.set(...);
????//3.返回
????return?cal;
}

其中的步驟1、2、3是非原子操作。

但如果cal對象是局部變量還好，壞就壞在parse方法調用establish方法時，傳入的calendar是SimpleDateFormat類的父類DateFormat的成員變量：

public?abstract?class?DateFormat?extends?Forma?{
????....
????protected?Calendar?calendar;
????...
}

這樣就可能會出現多個線程，同時修改同一個對象即：dateFormat，他的同一個成員變量即：Calendar值的情況。

這樣可能會出現，某個線程設置好了時間，又被其他的線程修改了，從而出現時間錯誤的情況。

那么，如何解決這個問題呢？

1. SimpleDateFormat類的對象不要定義成靜態(tài)的，可以改成方法的局部變量。
2. 使用ThreadLocal保存SimpleDateFormat類的數據。
3. 使用java8的DateTimeFormatter類。

2. 雙重檢查鎖的漏洞

單例模式無論在實際工作，還是在面試中，都出現得比較多。

我們都知道，單例模式有：餓漢模式和懶漢模式兩種。

餓漢模式代碼如下：

public?class?SimpleSingleton?{
????//持有自己類的引用
????private?static?final?SimpleSingleton?INSTANCE?=?new?SimpleSingleton();

????//私有的構造方法
????private?SimpleSingleton()?{
????}
????//對外提供獲取實例的靜態(tài)方法
????public?static?SimpleSingleton?getInstance()?{
????????return?INSTANCE;
????}
}

使用餓漢模式的好處是：沒有線程安全的問題，但帶來的壞處也很明顯。

private?static?final?SimpleSingleton?INSTANCE?=?new?SimpleSingleton();

一開始就實例化對象了，如果實例化過程非常耗時，并且最后這個對象沒有被使用，不是白白造成資源浪費嗎？

還真是啊。

這個時候你也許會想到，不用提前實例化對象，在真正使用的時候再實例化不就可以了？

這就是我接下來要介紹的：懶漢模式。

具體代碼如下：

public?class?SimpleSingleton2?{

????private?static?SimpleSingleton2?INSTANCE;

????private?SimpleSingleton2()?{
????}

????public?static?SimpleSingleton2?getInstance()?{
????????if?(INSTANCE?==?null)?{
????????????INSTANCE?=?new?SimpleSingleton2();
????????}
????????return?INSTANCE;
????}
}

示例中的INSTANCE對象一開始是空的，在調用getInstance方法才會真正實例化。

嗯，不錯不錯。但這段代碼還是有問題。

假如有多個線程中都調用了getInstance方法，那么都走到 if (INSTANCE == null) 判斷時，可能同時成立，因為INSTANCE初始化時默認值是null。這樣會導致多個線程中同時創(chuàng)建INSTANCE對象，即INSTANCE對象被創(chuàng)建了多次，違背了只創(chuàng)建一個INSTANCE對象的初衷。

為了解決餓漢模式和懶漢模式各自的問題，于是出現了：雙重檢查鎖。

具體代碼如下：

public?class?SimpleSingleton4?{

????private?static?SimpleSingleton4?INSTANCE;

????private?SimpleSingleton4()?{
????}

????public?static?SimpleSingleton4?getInstance()?{
????????if?(INSTANCE?==?null)?{
????????????synchronized?(SimpleSingleton4.class)?{
????????????????if?(INSTANCE?==?null)?{
????????????????????INSTANCE?=?new?SimpleSingleton4();
????????????????}
????????????}
????????}
????????return?INSTANCE;
????}
}

需要在synchronized前后兩次判空。

但我要告訴你的是：這段代碼有漏洞的。

有什么問題？

public?static?SimpleSingleton4?getInstance()?{
????if?(INSTANCE?==?null)?{//1
????????synchronized?(SimpleSingleton4.class)?{//2
????????????if?(INSTANCE?==?null)?{//3
????????????????INSTANCE?=?new?SimpleSingleton4();//4
????????????}
????????}
????}
????return?INSTANCE;//5
}

getInstance方法的這段代碼，我是按1、2、3、4、5這種順序寫的，希望也按這個順序執(zhí)行。

但是java虛擬機實際上會做一些優(yōu)化，對一些代碼指令進行重排。重排之后的順序可能就變成了：1、3、2、4、5，這樣在多線程的情況下同樣會創(chuàng)建多次實例。重排之后的代碼可能如下：

public?static?SimpleSingleton4?getInstance()?{
????if?(INSTANCE?==?null)?{//1
???????if?(INSTANCE?==?null)?{//3
???????????synchronized?(SimpleSingleton4.class)?{//2
????????????????INSTANCE?=?new?SimpleSingleton4();//4
????????????}
????????}
????}
????return?INSTANCE;//5
}

原來如此，那有什么辦法可以解決呢？

答：可以在定義INSTANCE是加上volatile關鍵字。具體代碼如下：

public?class?SimpleSingleton7?{

????private?volatile?static?SimpleSingleton7?INSTANCE;

????private?SimpleSingleton7()?{
????}

????public?static?SimpleSingleton7?getInstance()?{
????????if?(INSTANCE?==?null)?{
????????????synchronized?(SimpleSingleton7.class)?{
????????????????if?(INSTANCE?==?null)?{
????????????????????INSTANCE?=?new?SimpleSingleton7();
????????????????}
????????????}
????????}
????????return?INSTANCE;
????}
}

volatile關鍵字可以保證多個線程的可見性，但是不能保證原子性。同時它也能禁止指令重排。

雙重檢查鎖的機制既保證了線程安全，又比直接上鎖提高了執(zhí)行效率，還節(jié)省了內存空間。

3. volatile的原子性

從前面我們已經知道volatile，是一個非常不錯的關鍵字，它能保證變量在多個線程中的可見性，它也能禁止指令重排，但是不能保證原子性。

使用volatile關鍵字禁止指令重排，前面已經說過了，這里就不聊了。

可見性主要體現在：一個線程對某個變量修改了，另一個線程每次都能獲取到該變量的最新值。

先一起看看反例：

public?class?VolatileTest?extends?Thread?{

????private??boolean?stopFlag?=?false;

????public?boolean?isStopFlag()?{
????????return?stopFlag;
????}

????@Override
????public?void?run()?{
????????try?{
????????????Thread.sleep(300);
????????}?catch?(InterruptedException?e)?{
????????????e.printStackTrace();

????????}
????????stopFlag?=?true;
????????System.out.println(Thread.currentThread().getName()?+?"?stopFlag?=?"?+?stopFlag);
????}

????public?static?void?main(String[]?args)?{
????????VolatileTest?vt?=?new?VolatileTest();
????????vt.start();

????????while?(true)?{
????????????if?(vt.isStopFlag())?{
????????????????System.out.println("stop");
????????????????break;
????????????}
????????}
????}
}

上面這段代碼中，VolatileTest是一個Thread類的子類，它的成員變量stopFlag默認是false，在它的run方法中修改成了true。

然后在main方法的主線程中，用vt.isStopFlag()方法判斷，如果它的值是true時，則打印stop關鍵字。

那么，如何才能讓stopFlag的值修改了，在主線程中通過vt.isStopFlag()方法，能夠獲取最新的值呢？

正例如下：

public?class?VolatileTest?extends?Thread?{

????private?volatile?boolean?stopFlag?=?false;

????public?boolean?isStopFlag()?{
????????return?stopFlag;
????}

????@Override
????public?void?run()?{
????????try?{
????????????Thread.sleep(300);
????????}?catch?(InterruptedException?e)?{
????????????e.printStackTrace();

????????}
????????stopFlag?=?true;
????????System.out.println(Thread.currentThread().getName()?+?"?stopFlag?=?"?+?stopFlag);
????}

????public?static?void?main(String[]?args)?{
????????VolatileTest?vt?=?new?VolatileTest();
????????vt.start();

????????while?(true)?{
????????????if?(vt.isStopFlag())?{
????????????????System.out.println("stop");
????????????????break;
????????????}
????????}
????}
}

用volatile關鍵字修飾stopFlag即可。

下面重點說說volatile的原子性問題。

使用多線程給count加1，代碼如下：

public?class?VolatileTest?{

????public?volatile?int?count?=?0;

????public?void?add()?{
????????count++;
????}

????public?static?void?main(String[]?args)?{
????????final?VolatileTest?test?=?new?VolatileTest();
????????for?(int?i?=?0;?i?20;?i++)?{
????????????new?Thread()?{
????????????????@Override
????????????????public?void?run()?{
????????????????????for?(int?j?=?0;?j?1000;?j++)?{
????????????????????????test.add();
????????????????????}
????????????????}

????????????????;
????????????}.start();
????????}
????????while?(Thread.activeCount()?>?2)?{
????????????//保證前面的線程都執(zhí)行完
????????????Thread.yield();
????????}

????????System.out.println(test.count);
????}
}

執(zhí)行結果每次都不一樣，但可以肯定的是count值每次都小于20000，比如：19999。

這個例子中count是成員變量，雖說被定義成了volatile的，但由于add方法中的count++是非原子操作。在多線程環(huán)境中，count++的數據可能會出現問題。

由此可見，volatile不能保證原子性。

那么，如何解決這個問題呢？

答：使用synchronized關鍵字。

改造后的代碼如下：

public?class?VolatileTest?{

????public?int?count?=?0;

????public?synchronized?void?add()?{
????????count++;
????}

????public?static?void?main(String[]?args)?{
????????final?VolatileTest?test?=?new?VolatileTest();
????????for?(int?i?=?0;?i?20;?i++)?{
????????????new?Thread()?{
????????????????@Override
????????????????public?void?run()?{
????????????????????for?(int?j?=?0;?j?1000;?j++)?{
????????????????????????test.add();
????????????????????}
????????????????}

????????????????;
????????????}.start();
????????}
????????while?(Thread.activeCount()?>?2)?{
????????????//保證前面的線程都執(zhí)行完
????????????Thread.yield();
????????}

????????System.out.println(test.count);
????}
}

4. 死鎖

死鎖可能是大家都不希望遇到的問題，因為一旦程序出現了死鎖，如果沒有外力的作用，程序將會一直處于資源競爭的假死狀態(tài)中。

死鎖代碼如下：

public?class?DeadLockTest?{

????public?static?String?OBJECT_1?=?"OBJECT_1";
????public?static?String?OBJECT_2?=?"OBJECT_2";

????public?static?void?main(String[]?args)?{
????????LockA?lockA?=?new?LockA();
????????new?Thread(lockA).start();

????????LockB?lockB?=?new?LockB();
????????new?Thread(lockB).start();
????}

}

class?LockA?implements?Runnable?{

????@Override
????public?void?run()?{
????????synchronized?(DeadLockTest.OBJECT_1)?{
????????????try?{
????????????????Thread.sleep(500);

????????????????synchronized?(DeadLockTest.OBJECT_2)?{
????????????????????System.out.println("LockA");
????????????????}
????????????}?catch?(InterruptedException?e)?{
????????????????e.printStackTrace();
????????????}
????????}
????}
}

class?LockB?implements?Runnable?{

????@Override
????public?void?run()?{
????????synchronized?(DeadLockTest.OBJECT_2)?{
????????????try?{
????????????????Thread.sleep(500);

????????????????synchronized?(DeadLockTest.OBJECT_1)?{
????????????????????System.out.println("LockB");
????????????????}
????????????}?catch?(InterruptedException?e)?{
????????????????e.printStackTrace();
????????????}
????????}
????}
}

一個線程在獲取OBJECT_1鎖時，沒有釋放鎖，又去申請OBJECT_2鎖。而剛好此時，另一個線程獲取到了OBJECT_2鎖，也沒有釋放鎖，去申請OBJECT_1鎖。由于OBJECT_1和OBJECT_2鎖都沒有釋放，兩個線程將一起請求下去，陷入死循環(huán)，即出現死鎖的情況。

那么如果避免死鎖問題呢？

4.1 縮小鎖的范圍

出現死鎖的情況，有可能是像上面那樣，鎖范圍太大了導致的。

那么解決辦法就是縮小鎖的范圍。

具體代碼如下：

class?LockA?implements?Runnable?{

????@Override
????public?void?run()?{
????????synchronized?(DeadLockTest.OBJECT_1)?{
????????????try?{
????????????????Thread.sleep(500);
????????????}?catch?(InterruptedException?e)?{
????????????????e.printStackTrace();
????????????}
????????}
????????synchronized?(DeadLockTest.OBJECT_2)?{
?????????????System.out.println("LockA");
????????}
????}
}

class?LockB?implements?Runnable?{

????@Override
????public?void?run()?{
????????synchronized?(DeadLockTest.OBJECT_2)?{
????????????try?{
????????????????Thread.sleep(500);
????????????}?catch?(InterruptedException?e)?{
????????????????e.printStackTrace();
????????????}
????????}
????????synchronized?(DeadLockTest.OBJECT_1)?{
?????????????System.out.println("LockB");
????????}
????}
}

在獲取OBJECT_1鎖的代碼塊中，不包含獲取OBJECT_2鎖的代碼。同時在獲取OBJECT_2鎖的代碼塊中，也不包含獲取OBJECT_1鎖的代碼。

4.2 保證鎖的順序

出現死鎖的情況說白了是，一個線程獲取鎖的順序是：OBJECT_1和OBJECT_2。而另一個線程獲取鎖的順序剛好相反為：OBJECT_2和OBJECT_1。

那么，如果我們能保證每次獲取鎖的順序都相同，就不會出現死鎖問題。

具體代碼如下：

class?LockA?implements?Runnable?{

????@Override
????public?void?run()?{
????????synchronized?(DeadLockTest.OBJECT_1)?{
????????????try?{
????????????????Thread.sleep(500);

????????????????synchronized?(DeadLockTest.OBJECT_2)?{
????????????????????System.out.println("LockA");
????????????????}
????????????}?catch?(InterruptedException?e)?{
????????????????e.printStackTrace();
????????????}
????????}
????}
}

class?LockB?implements?Runnable?{

????@Override
????public?void?run()?{
????????synchronized?(DeadLockTest.OBJECT_1)?{
????????????try?{
????????????????Thread.sleep(500);

????????????????synchronized?(DeadLockTest.OBJECT_2)?{
????????????????????System.out.println("LockB");
????????????????}
????????????}?catch?(InterruptedException?e)?{
????????????????e.printStackTrace();
????????????}
????????}
????}
}

兩個線程，每個線程都是先獲取OBJECT_1鎖，再獲取OBJECT_2鎖。

5. 沒釋放鎖

在java中除了使用synchronized關鍵字，給我們所需要的代碼塊加鎖之外，還能通過Lock關鍵字加鎖。

使用synchronized關鍵字加鎖后，如果程序執(zhí)行完畢，或者程序出現異常時，會自動釋放鎖。

但如果使用Lock關鍵字加鎖后，需要開發(fā)人員在代碼中手動釋放鎖。

例如：

public?class?LockTest?{

????private?final?ReentrantLock?rLock?=?new?ReentrantLock();

????public?void?fun()?{
????????rLock.lock();

????????try?{
????????????System.out.println("fun");
????????}?finally?{
????????????rLock.unlock();
????????}
????}
}

代碼中先創(chuàng)建一個ReentrantLock類的實例對象rLock，調用它的lock方法加鎖。然后執(zhí)行業(yè)務代碼，最后再finally代碼塊中調用unlock方法。

但如果你沒有在finally代碼塊中，調用unlock方法手動釋放鎖，線程持有的鎖將不會得到釋放。

6. HashMap導致內存溢出

HashMap在實際的工作場景中，使用頻率還是挺高的，比如：接收參數，緩存數據，匯總數據等等。

但如果你在多線程的環(huán)境中使用HashMap，可能會導致非常嚴重的后果。

@Service
public?class?HashMapService?{

????private?Map?hashMap?=?new?HashMap<>();

????public?void?add(User?user)?{
????????hashMap.put(user.getId(),?user.getName());
????}
}

在HashMapService類中定義了一個HashMap的成員變量，在add方法中往HashMap中添加數據。在controller層的接口中調用add方法，會使用tomcat的線程池去處理請求，就相當于在多線程的場景下調用add方法。

在jdk1.7中，HashMap使用的數據結構是：數組+鏈表。如果在多線程的情況下，不斷往HashMap中添加數據，它會調用resize方法進行擴容。該方法在復制元素到新數組時，采用的頭插法，在某些情況下，會導致鏈表會出現死循環(huán)。

死循環(huán)最終結果會導致：內存溢出。

此外，如果HashMap中數據非常多，會導致鏈表很長。當查找某個元素時，需要遍歷某個鏈表，查詢效率不太高。

為此，jdk1.8之后，將HashMap的數據結構改成了：數組+鏈表+紅黑樹。

如果同一個數組元素中的數據項小于8個，則還是用鏈表保存數據。如果大于8個，則自動轉換成紅黑樹。

為什么要用紅黑樹？

答：鏈表的時間復雜度是O(n)，而紅黑樹的時間復雜度是O(logn)，紅黑樹的復雜度是優(yōu)于鏈表的。

既然這樣，為什么不直接使用紅黑樹？

答：樹節(jié)點所占存儲空間是鏈表節(jié)點的兩倍，節(jié)點少的時候，盡管在時間復雜度上，紅黑樹比鏈表稍微好一些。但是由于紅黑樹所占空間比較大，HashMap綜合考慮之后，認為節(jié)點數量少的時候用占存儲空間更多的紅黑樹不劃算。

jdk1.8中HashMap就不會出現死循環(huán)？

答：錯，它在多線程環(huán)境中依然會出現死循環(huán)。在擴容的過程中，在鏈表轉換為樹的時候，for循環(huán)一直無法跳出，從而導致死循環(huán)。

那么，如果想多線程環(huán)境中使用HashMap該怎么辦呢？

答：使用ConcurrentHashMap。

7. 使用默認線程池

我們都知道jdk1.5之后，提供了ThreadPoolExecutor類，用它可以自定義線程池。

線程池的好處有很多，比如：

1. 降低資源消耗：避免了頻繁的創(chuàng)建線程和銷毀線程，可以直接復用已有線程。而我們都知道，創(chuàng)建線程是非常耗時的操作。
2. 提供速度：任務過來之后，因為線程已存在，可以拿來直接使用。
3. 提高線程的可管理性：線程是非常寶貴的資源，如果創(chuàng)建過多的線程，不僅會消耗系統資源，甚至會影響系統的穩(wěn)定。使用線程池，可以非常方便的創(chuàng)建、管理和監(jiān)控線程。

當然jdk為了我們使用更便捷，專門提供了：Executors類，給我們快速創(chuàng)建線程池。

該類中包含了很多靜態(tài)方法：

• newCachedThreadPool：創(chuàng)建一個可緩沖的線程，如果線程池大小超過處理需要，可靈活回收空閑線程，若無可回收，則新建線程。
• newFixedThreadPool：創(chuàng)建一個固定大小的線程池，如果任務數量超過線程池大小，則將多余的任務放到隊列中。
• newScheduledThreadPool：創(chuàng)建一個固定大小，并且能執(zhí)行定時周期任務的線程池。
• newSingleThreadExecutor：創(chuàng)建只有一個線程的線程池，保證所有的任務安裝順序執(zhí)行。

在高并發(fā)的場景下，如果大家使用這些靜態(tài)方法創(chuàng)建線程池，會有一些問題。

那么，我們一起看看有哪些問題？

• newFixedThreadPool：允許請求的隊列長度是Integer.MAX_VALUE，可能會堆積大量的請求，從而導致OOM。
• newSingleThreadExecutor：允許請求的隊列長度是Integer.MAX_VALUE，可能會堆積大量的請求，從而導致OOM。
• newCachedThreadPool：允許創(chuàng)建的線程數是Integer.MAX_VALUE，可能會創(chuàng)建大量的線程，從而導致OOM。

那我們該怎辦呢？

優(yōu)先推薦使用ThreadPoolExecutor類，我們自定義線程池。

具體代碼如下：

ExecutorService?threadPool?=?new?ThreadPoolExecutor(
????8,?//corePoolSize線程池中核心線程數
????10,?//maximumPoolSize?線程池中最大線程數
????60,?//線程池中線程的最大空閑時間，超過這個時間空閑線程將被回收
????TimeUnit.SECONDS,//時間單位
????new?ArrayBlockingQueue(500),?//隊列
????new?ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());?//拒絕策略

順便說一下，如果是一些低并發(fā)場景，使用Executors類創(chuàng)建線程池也未嘗不可，也不能完全一棍子打死。在這些低并發(fā)場景下，很難出現OOM問題，所以我們需要根據實際業(yè)務場景選擇。

8. @Async注解的陷阱

之前在java并發(fā)編程中實現異步功能，一般是需要使用線程或者線程池。

線程池的底層也是用的線程。

而實現一個線程，要么繼承Thread類，要么實現Runnable接口，然后在run方法中寫具體的業(yè)務邏輯代碼。

開發(fā)spring的大神們，為了簡化這類異步操作，已經幫我們把異步功能封裝好了。spring中提供了@Async注解，我們可以通過它即可開啟異步功能，使用起來非常方便。

具體做法如下：

1.在springboot的啟動類上面加上@EnableAsync注解。

@EnableAsync
@SpringBootApplication
public?class?Application?{

????public?static?void?main(String[]?args)?{
????????SpringApplication.run(Application.class,?args);
????}
}

2.在需要執(zhí)行異步調用的業(yè)務方法加上@Async注解。

@Service
public?class?CategoryService?{

?????@Async
?????public?void?add(Category?category)?{
????????//添加分類
?????}
}

3.在controller方法中調用這個業(yè)務方法。

@RestController
@RequestMapping("/category")
public?class?CategoryController?{

?????@Autowired
?????private?CategoryService?categoryService;
??
?????@PostMapping("/add")
?????public?void?add(@RequestBody?category)?{
????????categoryService.add(category);
?????}
}

這樣就能開啟異步功能了。

是不是很easy？

但有個壞消息是：用@Async注解開啟的異步功能，會調用AsyncExecutionAspectSupport類的doSubmit方法。

默認情況會走else邏輯。

而else的邏輯最終會調用doExecute方法：

protected?void?doExecute(Runnable?task)?{
??Thread?thread?=?(this.threadFactory?!=?null???this.threadFactory.newThread(task)?:?createThread(task));
??thread.start();
}

我去，這不是每次都會創(chuàng)建一個新線程嗎？

沒錯，使用@Async注解開啟的異步功能，默認情況下，每次都會創(chuàng)建一個新線程。

如果在高并發(fā)的場景下，可能會產生大量的線程，從而導致OOM問題。

建議大家在@Async注解開啟的異步功能時，請別忘了定義一個線程池。

9. 自旋鎖浪費cpu資源

在并發(fā)編程中，自旋鎖想必大家都已經耳熟能詳了。

自旋鎖有個非常經典的使用場景就是：CAS（即比較和交換），它是一種無鎖化思想（說白了用了一個死循環(huán)），用來解決高并發(fā)場景下，更新數據的問題。

而atomic包下的很多類，比如：AtomicInteger、AtomicLong、AtomicBoolean等，都是用CAS實現的。

我們以AtomicInteger類為例，它的incrementAndGet沒有每次都給變量加1。

public?final?int?incrementAndGet()?{
????return?unsafe.getAndAddInt(this,?valueOffset,?1)?+?1;
}

它的底層就是用的自旋鎖實現的：

public?final?int?getAndAddInt(Object?var1,?long?var2,?int?var4)?{
??int?var5;
??do?{
??????var5?=?this.getIntVolatile(var1,?var2);
??}?while(!this.compareAndSwapInt(var1,?var2,?var5,?var5?+?var4));

????return?var5;
}

在do...while死循環(huán)中，不停進行數據的比較和交換，如果一直失敗，則一直循環(huán)重試。

如果在高并發(fā)的情況下，compareAndSwapInt會很大概率失敗，因此導致了此處cpu不斷的自旋，這樣會嚴重浪費cpu資源。

那么，如果解決這個問題呢？

答：使用LockSupport類的parkNanos方法。

具體代碼如下：

private?boolean?compareAndSwapInt2(Object?var1,?long?var2,?int?var4,?int?var5)?{
?????if(this.compareAndSwapInt(var1,var2,var4,?var5))?{
??????????return?true;
??????}?else?{
??????????LockSupport.parkNanos(10);
??????????return?false;
??????}
?}

當cas失敗之后，調用LockSupport類的parkNanos方法休眠一下，相當于調用了Thread.Sleep方法。這樣能夠有效的減少頻繁自旋導致cpu資源過度浪費的問題。

10. ThreadLocal用完沒清空

在java中保證線程安全的技術有很多，可以使用synchroized、Lock等關鍵字給代碼塊加鎖。

但是它們有個共同的特點，就是加鎖會對代碼的性能有一定的損耗。

其實，在jdk中還提供了另外一種思想即：用空間換時間。

沒錯，使用ThreadLocal類就是對這種思想的一種具體體現。

ThreadLocal為每個使用變量的線程提供了一個獨立的變量副本，這樣每一個線程都能獨立地改變自己的副本，而不會影響其它線程所對應的副本。

ThreadLocal的用法大致是這樣的：

1. 先創(chuàng)建一個CurrentUser類，其中包含了ThreadLocal的邏輯。

public?class?CurrentUser?{
????private?static?final?ThreadLocal?THREA_LOCAL?=?new?ThreadLocal();
????
????public?static?void?set(UserInfo?userInfo)?{
????????THREA_LOCAL.set(userInfo);
????}
????
????public?static?UserInfo?get()?{
???????THREA_LOCAL.get();
????}
????
????public?static?void?remove()?{
???????THREA_LOCAL.remove();
????}
}

2. 在業(yè)務代碼中調用CurrentUser類。

public?void?doSamething(UserDto?userDto)?{
???UserInfo?userInfo?=?convert(userDto);
???CurrentUser.set(userInfo);
???...

???//業(yè)務代碼
???UserInfo?userInfo?=?CurrentUser.get();
???...
}

在業(yè)務代碼的第一行，將userInfo對象設置到CurrentUser，這樣在業(yè)務代碼中，就能通過CurrentUser.get()獲取到剛剛設置的userInfo對象。特別是對業(yè)務代碼調用層級比較深的情況，這種用法非常有用，可以減少很多不必要傳參。

但在高并發(fā)的場景下，這段代碼有問題，只往ThreadLocal存數據，數據用完之后并沒有及時清理。

ThreadLocal即使使用了WeakReference（弱引用）也可能會存在內存泄露問題，因為 entry對象中只把key(即threadLocal對象)設置成了弱引用，但是value值沒有。

那么，如何解決這個問題呢？

public?void?doSamething(UserDto?userDto)?{
???UserInfo?userInfo?=?convert(userDto);
???
???try{
?????CurrentUser.set(userInfo);
?????...
?????
?????//業(yè)務代碼
?????UserInfo?userInfo?=?CurrentUser.get();
?????...
???}?finally?{
??????CurrentUser.remove();
???}
}

需要在finally代碼塊中，調用remove方法清理沒用的數據。