前面我们用13篇文章的内容介绍了Java SDK提供的并发工具类,这些工具类都是久经考验的,所以学好用好它们对于解决并发问题非常重要。我们在介绍这些工具类的时候,重点介绍了这些工具类的产生背景、应用场景以及实现原理,目的就是让你在面对并发问题的时候,有思路,有办法。只有思路、办法有了,才谈得上开始动手解决问题。
当然了,只有思路和办法还不足以把问题解决,最终还是要动手实践的,我觉得在实践中有两方面的问题需要重点关注:细节问题与最佳实践。千里之堤毁于蚁穴,细节虽然不能保证成功,但是可以导致失败,所以我们一直都强调要关注细节。而最佳实践是前人的经验总结,可以帮助我们不要阴沟里翻船,所以没有十足的理由,一定要遵守。
为了让你学完即学即用,我在每篇文章的最后都给你留了道思考题。这13篇文章的13个思考题,基本上都是相关工具类在使用中需要特别注意的一些细节问题,工作中容易碰到且费神费力,所以咱们今天就来一一分析。
1. while(true) 总不让人省心
《14 | Lock&Condition(上):隐藏在并发包中的管程》的思考题,本意是通过破坏不可抢占条件来避免死锁问题,但是它的实现中有一个致命的问题,那就是: while(true) 没有break条件,从而导致了死循环。除此之外,这个实现虽然不存在死锁问题,但还是存在活锁问题的,解决活锁问题很简单,只需要随机等待一小段时间就可以了。
修复后的代码如下所示,我仅仅修改了两个地方,一处是转账成功之后break,另一处是在while循环体结束前增加了Thread.sleep(随机时间)
。
class Account {
private int balance;
private final Lock lock
= new ReentrantLock();
// 转账
void transfer(Account tar, int amt){
while (true) {
if(this.lock.tryLock()) {
try {
if (tar.lock.tryLock()) {
try {
this.balance -= amt;
tar.balance += amt;
//新增:退出循环
break;
} finally {
tar.lock.unlock();
}
}//if
} finally {
this.lock.unlock();
}
}//if
//新增:sleep一个随机时间避免活锁
Thread.sleep(随机时间);
}//while
}//transfer
}
这个思考题里面的while(true)问题还是比较容易看出来的,但不是所有的while(true)问题都这么显而易见的,很多都隐藏得比较深。
例如,《21 | 原子类:无锁工具类的典范》的思考题本质上也是一个while(true),不过它隐藏得就比较深了。看上去 while(!rf.compareAndSet(or, nr))
是有终止条件的,而且跑单线程测试一直都没有问题。实际上却存在严重的并发问题,问题就出在对or的赋值在while循环之外,这样每次循环or的值都不会发生变化,所以一旦有一次循环rf.compareAndSet(or, nr)的值等于false,那之后无论循环多少次,都会等于false。也就是说在特定场景下,变成了while(true)问题。既然找到了原因,修改就很简单了,只要把对or的赋值移到while循环之内就可以了,修改后的代码如下所示:
public class SafeWM {
class WMRange{
final int upper;
final int lower;
WMRange(int upper,int lower){
//省略构造函数实现
}
}
final AtomicReference<WMRange>
rf = new AtomicReference<>(
new WMRange(0,0)
);
// 设置库存上限
void setUpper(int v){
WMRange nr;
WMRange or;
//原代码在这里
//WMRange or=rf.get();
do{
//移动到此处
//每个回合都需要重新获取旧值
or = rf.get();
// 检查参数合法性
if(v < or.lower){
throw new IllegalArgumentException();
}
nr = new
WMRange(v, or.lower);
}while(!rf.compareAndSet(or, nr));
}
}
2. signalAll() 总让人省心
《15 | Lock&Condition(下):Dubbo如何用管程实现异步转同步?》的思考题是关于signal()和signalAll()的,Dubbo最近已经把signal()改成signalAll()了,我觉得用signal()也不能说错,但的确是用signalAll()会更安全。我个人也倾向于使用signalAll(),因为我们写程序,不是做数学题,而是在搞工程,工程中会有很多不稳定的因素,更有很多你预料不到的情况发生,所以不要让你的代码铤而走险,尽量使用更稳妥的方案和设计。Dubbo修改后的相关代码如下所示:
// RPC结果返回时调用该方法
private void doReceived(Response res) {
lock.lock();
try {
response = res;
done.signalAll();
} finally {
lock.unlock();
}
}
3. Semaphore需要锁中锁
《16 | Semaphore:如何快速实现一个限流器?》的思考题是对象池的例子中Vector能否换成ArrayList,答案是不可以的。Semaphore可以允许多个线程访问一个临界区,那就意味着可能存在多个线程同时访问ArrayList,而ArrayList不是线程安全的,所以对象池的例子中是不能够将Vector换成ArrayList的。Semaphore允许多个线程访问一个临界区,这也是一把双刃剑,当多个线程进入临界区时,如果需要访问共享变量就会存在并发问题,所以必须加锁,也就是说Semaphore需要锁中锁。
4. 锁的申请和释放要成对出现
《18 | StampedLock:有没有比读写锁更快的锁?》思考题的Bug出在没有正确地释放锁。锁的申请和释放要成对出现,对此我们有一个最佳实践,就是使用try{}finally{},但是try{}finally{}并不能解决所有锁的释放问题。比如示例代码中,锁的升级会生成新的stamp ,而finally中释放锁用的是锁升级前的stamp,本质上这也属于锁的申请和释放没有成对出现,只是它隐藏得有点深。解决这个问题倒也很简单,只需要对stamp 重新赋值就可以了,修复后的代码如下所示:
private double x, y;
final StampedLock sl = new StampedLock();
// 存在问题的方法
void moveIfAtOrigin(double newX, double newY){
long stamp = sl.readLock();
try {
while(x == 0.0 && y == 0.0){
long ws = sl.tryConvertToWriteLock(stamp);
if (ws != 0L) {
//问题出在没有对stamp重新赋值
//新增下面一行
stamp = ws;
x = newX;
y = newY;
break;
} else {
sl.unlockRead(stamp);
stamp = sl.writeLock();
}
}
} finally {
//此处unlock的是stamp
sl.unlock(stamp);
}
5. 回调总要关心执行线程是谁
《19 | CountDownLatch和CyclicBarrier:如何让多线程步调一致?》的思考题是:CyclicBarrier的回调函数使用了一个固定大小为1的线程池,是否合理?我觉得是合理的,可以从以下两个方面来分析。
第一个是线程池大小是1,只有1个线程,主要原因是check()方法的耗时比getPOrders()和getDOrders()都要短,所以没必要用多个线程,同时单线程能保证访问的数据不存在并发问题。
第二个是使用了线程池,如果不使用,直接在回调函数里调用check()方法是否可以呢?绝对不可以。为什么呢?这个要分析一下回调函数和唤醒等待线程之间的关系。下面是CyclicBarrier相关的源码,通过源码你会发现CyclicBarrier是同步调用回调函数之后才唤醒等待的线程,如果我们在回调函数里直接调用check()方法,那就意味着在执行check()的时候,是不能同时执行getPOrders()和getDOrders()的,这样就起不到提升性能的作用。
try {
//barrierCommand是回调函数
final Runnable command = barrierCommand;
//调用回调函数
if (command != null)
command.run();
ranAction = true;
//唤醒等待的线程
nextGeneration();
return 0;
} finally {
if (!ranAction)
breakBarrier();
}
所以,当遇到回调函数的时候,你应该本能地问自己:执行回调函数的线程是哪一个?这个在多线程场景下非常重要。因为不同线程ThreadLocal里的数据是不同的,有些框架比如Spring就用ThreadLocal来管理事务,如果不清楚回调函数用的是哪个线程,很可能会导致错误的事务管理,并最终导致数据不一致。
CyclicBarrier的回调函数究竟是哪个线程执行的呢?如果你分析源码,你会发现执行回调函数的线程是将CyclicBarrier内部计数器减到 0 的那个线程。所以我们前面讲执行check()的时候,是不能同时执行getPOrders()和getDOrders(),因为执行这两个方法的线程一个在等待,一个正在忙着执行check()。
再次强调一下:当看到回调函数的时候,一定问一问执行回调函数的线程是谁。
6. 共享线程池:有福同享就要有难同当
《24 | CompletableFuture:异步编程没那么难》的思考题是下列代码是否有问题。很多同学都发现这段代码的问题了,例如没有异常处理、逻辑不严谨等等,不过我更想让你关注的是:findRuleByJdbc()这个方法隐藏着一个阻塞式I/O,这意味着会阻塞调用线程。默认情况下所有的CompletableFuture共享一个ForkJoinPool,当有阻塞式I/O时,可能导致所有的ForkJoinPool线程都阻塞,进而影响整个系统的性能。
//采购订单
PurchersOrder po;
CompletableFuture<Boolean> cf =
CompletableFuture.supplyAsync(()->{
//在数据库中查询规则
return findRuleByJdbc();
}).thenApply(r -> {
//规则校验
return check(po, r);
});
Boolean isOk = cf.join();
利用共享,往往能让我们快速实现功能,所谓是有福同享,但是代价就是有难要同当。在强调高可用的今天,大多数人更倾向于使用隔离的方案。
7. 线上问题定位的利器:线程栈dump
《17 | ReadWriteLock:如何快速实现一个完备的缓存?》和《20 | 并发容器:都有哪些“坑”需要我们填?》的思考题,本质上都是定位线上并发问题,方案很简单,就是通过查看线程栈来定位问题。重点是查看线程状态,分析线程进入该状态的原因是否合理,你可以参考《09 | Java线程(上):Java线程的生命周期》来加深理解。
为了便于分析定位线程问题,你需要给线程赋予一个有意义的名字,对于线程池可以通过自定义ThreadFactory来给线程池中的线程赋予有意义的名字,也可以在执行run()方法时通过Thread.currentThread().setName();
来给线程赋予一个更贴近业务的名字。
总结
Java并发工具类到今天为止,就告一段落了,由于篇幅原因,不能每个工具类都详细介绍。Java并发工具类内容繁杂,熟练使用是需要一个过程的,而且需要多加实践。希望你学完这个模块之后,遇到并发问题时最起码能知道用哪些工具可以解决。至于工具使用的细节和最佳实践,我总结的也只是我认为重要的。由于每个人的思维方式和编码习惯不同,也许我认为不重要的,恰恰是你的短板,所以这部分内容更多地还是需要你去实践,在实践中养成良好的编码习惯,不断纠正错误的思维方式。
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