作者：微信小助手
发布时间：2021-04-07T16:55:37
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学最好的别人，做最好的自己
来自：r6d.cn/V9T7
没啥深入实践的理论系同学，在使用并发工具时，总是认为把HashMap改为ConcurrentHashMap，就完美解决并发了呀。或者使用写时复制的CopyOnWriteArrayList，性能更佳呀！技术言论虽然自由，但面对魔鬼面试官时，我们更在乎的是这些真的正确吗？
线程重用导致用户信息错乱
生产环境中，有时获取到的用户信息是别人的。查看代码后，发现是使用了ThreadLocal缓存获取到的用户信息。
ThreadLocal适用于变量在线程间隔离，而在方法或类间共享的场景。若用户信息的获取比较昂贵（比如从DB查询），则在ThreadLocal中缓存比较合适。问题来了，为什么有时会出现用户信息错乱？
案例
使用ThreadLocal存放一个Integer值，代表需要在线程中保存的用户信息，初始null。先从ThreadLocal获取一次值，然后把外部传入的参数设置到ThreadLocal中，模拟从当前上下文获取用户信息，随后再获取一次值，最后输出两次获得的值和线程名称。
固定思维认为，在设置用户信息前第一次获取的值始终是null，但要清楚程序运行在Tomcat，执行程序的线程是Tomcat的工作线程，其基于线程池。而线程池会重用固定线程，一旦线程重用，那么很可能首次从ThreadLocal获取的值是之前其他用户的请求遗留的值。这时，ThreadLocal中的用户信息就是其他用户的信息。
bug 重现
在配置文件设置Tomcat参数-工作线程池最大线程数设为1，这样始终是同一线程在处理请求：
server.tomcat.max-threads=1
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先让用户1请求接口，第一、第二次获取到用户ID分别是null和1，符合预期 -
用户2请求接口，bug复现！第一、第二次获取到用户ID分别是1和2，显然第一次获取到了用户1的信息，因为Tomcat线程池重用了线程。两次请求线程都是同一线程：http-nio-45678-exec-1。
写业务代码时，首先要理解代码会跑在什么线程上：
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Tomcat服务器下跑的业务代码，本就运行在一个多线程环境（否则接口也不可能支持这么高的并发），并不能认为没有显式开启多线程就不会有线程安全问题 -
线程创建较昂贵，所以Web服务器会使用线程池处理请求，线程会被重用。使用类似ThreadLocal工具存放数据时，需注意在代码运行完后，显式清空设置的数据。
解决方案
在finally代码块显式清除ThreadLocal中数据。即使新请求过来，使用了之前的线程，也不会获取到错误的用户信息。修正后代码：
ThreadLocal利用独占资源的解决线程安全问题，若就是要资源在线程间共享怎么办？就需要用到线程安全的容器。使用了线程安全的并发工具，并不代表解决了所有线程安全问题。
ThreadLocalRandom 可将其实例设置到静态变量，在多线程下重用吗？
current()的时候初始化一个初始化种子到线程，每次nextseed再使用之前的种子生成新的种子：
UNSAFE.putLong(t = Thread.currentThread(), SEED,
r = UNSAFE.getLong(t, SEED) + GAMMA);
如果你通过主线程调用一次current生成一个ThreadLocalRandom实例保存，那么其它线程来获取种子的时候必然取不到初始种子，必须是每一个线程自己用的时候初始化一个种子到线程。可以在nextSeed设置一个断点看看：
UNSAFE.getLong(Thread.currentThread(),SEED);
ConcurrentHashMap真的安全吗？
我们都知道ConcurrentHashMap是个线程安全的哈希表容器，但它仅保证提供的原子性读写操作线程安全。
案例
有个含900个元素的Map，现在再补充100个元素进去，这个补充操作由10个线程并发进行。开发人员误以为使用ConcurrentHashMap就不会有线程安全问题，于是不加思索地写出了下面的代码：在每一个线程的代码逻辑中先通过size方法拿到当前元素数量，计算ConcurrentHashMap目前还需要补充多少元素，并在日志中输出了这个值，然后通过putAll方法把缺少的元素添加进去。
为方便观察问题，我们输出了这个Map一开始和最后的元素个数。
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访问接口
分析日志输出可得：
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初始大小900符合预期，还需填充100个元素 -
worker13线程查询到当前需要填充的元素为49，还不是100的倍数 -
最后HashMap的总项目数是1549，也不符合填充满1000的预期
bug 分析
ConcurrentHashMap就像是一个大篮子，现在这个篮子里有900个桔子，我们期望把这个篮子装满1000个桔子，也就是再装100个桔子。有10个工人来干这件事儿，大家先后到岗后会计算还需要补多少个桔子进去，最后把桔子装入篮子。ConcurrentHashMap这篮子本身，可以确保多个工人在装东西进去时，不会相互影响干扰，但无法确保工人A看到还需要装100个桔子但是还未装时，工人B就看不到篮子中的桔子数量。你往这个篮子装100个桔子的操作不是原子性的，在别人看来可能会有一个瞬间篮子里有964个桔子，还需要补36个桔子。
ConcurrentHashMap对外提供能力的限制：
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使用不代表对其的多个操作之间的状态一致，是没有其他线程在操作它的。如果需要确保需要手动加锁 -
诸如size、isEmpty和containsValue等聚合方法，在并发下可能会反映ConcurrentHashMap的中间状态。因此在并发情况下，这些方法的返回值只能用作参考，而不能用于流程控制。显然，利用size方法计算差异值，是一个流程控制 -
诸如putAll这样的聚合方法也不能确保原子性，在putAll的过程中去获取数据可能会获取到部分数据
解决方案
整段逻辑加锁：
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只有一个线程查询到需补100个元素，其他9个线程查询到无需补，最后Map大小1000
既然使用ConcurrentHashMap还要全程加锁，还不如使用HashMap呢？不完全是这样。
ConcurrentHashMap提供了一些原子性的简单复合逻辑方法，用好这些方法就可以发挥其威力。这就引申出代码中常见的另一个问题：在使用一些类库提供的高级工具类时，开发人员可能还是按照旧的方式去使用这些新类，因为没有使用其真实特性，所以无法发挥其威力。
知己知彼，百战百胜
案例
使用Map来统计Key出现次数的场景。
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使用ConcurrentHashMap来统计，Key的范围是10 -
使用最多10个并发，循环操作1000万次，每次操作累加随机的Key -
如果Key不存在的话，首次设置值为1。
show me code:
有了上节经验，我们这直接锁住Map，再做
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判断 -
读取现在的累计值 -
+1 -
保存累加后值
这段代码在功能上的确毫无没有问题，但却无法充分发挥ConcurrentHashMap的性能，优化后：
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ConcurrentHashMap的原子性方法computeIfAbsent做复合逻辑操作，判断K是否存在V，若不存在，则把Lambda运行后结果存入Map作为V，即新创建一个LongAdder对象，最后返回V 因为computeIfAbsent返回的V是LongAdder，是个线程安全的累加器，可直接调用其increment累加。这样在确保线程安全的情况下达到极致性能，且代码行数骤减。
性能测试
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使用StopWatch测试两段代码的性能，最后的断言判断Map中元素的个数及所有V的和是否符合预期来校验代码正确性 -
性能测试结果：比使用锁性能提升至少5倍。
computeIfAbsent高性能之道
Java的Unsafe实现的CAS。它在JVM层确保写入数据的原子性，比加锁效率高：
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);
}
所以不要以为只要用了ConcurrentHashMap并发工具就是高性能的高并发程序。
辨明 computeIfAbsent、putIfAbsent
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当Key存在的时候，如果Value获取比较昂贵的话，putIfAbsent就白白浪费时间在获取这个昂贵的Value上（这个点特别注意） -
Key不存在的时候，putIfAbsent返回null，小心空指针，而computeIfAbsent返回计算后的值 -
当Key不存在的时候，putIfAbsent允许put null进去，而computeIfAbsent不能，之后进行containsKey查询是有区别的（当然了，此条针对HashMap，ConcurrentHashMap不允许put null value进去）
CopyOnWriteArrayList 之殇
再比如一段简单的非 DB操作的业务逻辑，时间消耗却超出预期时间，在修改数据时操作本地缓存比回写DB慢许多。原来是有人使用了CopyOnWriteArrayList缓存大量数据，而该业务场景下数据变化又很频繁。CopyOnWriteArrayList虽然是一个线程安全版的ArrayList，但其每次修改数据时都会复制一份数据出来，所以只适用读多写少或无锁读场景。所以一旦使用CopyOnWriteArrayList，一定是因为场景适宜而非炫技。
CopyOnWriteArrayList V.S 普通加锁ArrayList读写性能
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测试并发写性能 -
测试结果：高并发写，CopyOnWriteArray比同步ArrayList慢百倍 -
测试并发读性能 -
测试结果：高并发读（100万次get操作），CopyOnWriteArray比同步ArrayList快24倍
高并发写时，CopyOnWriteArrayList为何这么慢呢？因为其每次add时，都用Arrays.copyOf创建新数组，频繁add时内存申请释放性能消耗大。
总结
Don't !!!
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不要只会用并发工具，而不熟悉线程原理 -
不要觉得用了并发工具，就怎么都线程安全 -
不熟悉并发工具的优化本质，就难以发挥其真正性能 -
不要不结合当前业务场景，就随意选用并发工具，可能导致系统性能更差
Do !!!
认真阅读官方文档，理解并发工具适用场景及其各API的用法，并自行测试验证，最后再使用 并发bug本就不易复现， 多自行进行性能压力测试
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