前言

列舉大家平時在工作中很容易犯的幾個并發(fā)錯誤，都是在實(shí)際項(xiàng)目代碼中看到的鮮活例子，希望對大家有幫助。

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First Blood

線上總是出現(xiàn)：ERROR 1062 (23000) Duplicate entry 'xxx' for key 'yyy'，我們來看一下有問題的這段代碼：

UserBindInfo info = selectFromDB(userId); 
if(info == null){ 
    info = new UserBindInfo(userId,deviceId); 
    insertIntoDB(info); 
}else{ 
    info.setDeviceId(deviceId); 
    updateDB(info); 
    } 

在并發(fā)情況下，第一步判斷都為空，就會有2個或者多個線程進(jìn)入插入數(shù)據(jù)庫操作，這時候就出現(xiàn)了同一個ID插入多次。

正確處理姿勢：

 

insert into UserBindInfo values(#{userId},#{deviceId}) on duplicate key update deviceId=#{deviceId}多次的情況，導(dǎo)致插入失敗。 

一般情況下，可以用insert...on duplicate key update... 解決這個問題。

注意: 如果UserBindInfo表存在主鍵以及一個以上的唯一索引，在并發(fā)情況下，使用insert...on duplicate key，可能會產(chǎn)生死鎖(Mysql5.7)，可以這樣處理：

 

try{ 
   UserBindInfoMapper.insertIntoDB(userBindInfo); 
}catch(DuplicateKeyException ex){ 
    UserBindInfoMapper.update(userBindInfo); 
} 

Double Kill

小心你的全局變量,如下面這段代碼：

 public class GlobalVariableConcurrentTest { 
   
      private static final SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); 
  
      public static void main(String[] args) throws InterruptedException { 
         ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(10, 100, 1, TimeUnit.MINUTES, new LinkedBlockingQueue<>(1000)); 
  
         while (true){ 
             threadPoolExecutor.execute(()->{ 
                String dateString = sdf.format(new Date()); 
                 try { 
                     Date parseDate = sdf.parse(dateString); 
                    String dateString2 = sdf.format(parseDate); 
                     System.out.println(dateString.equals(dateString2)); 
                 } catch (ParseException e) { 
                     e.printStackTrace(); 
                } 
             }); 
        } 
  
     } 
  
} 

可以看到有異常拋出

 

 

 

全局變量的SimpleDateFormat，在并發(fā)情況下，存在安全性問題，阿里Java規(guī)約明確要求謹(jǐn)慎使用它。

除了SimpleDateFormat，其實(shí)很多時候，面對全局變量，我們都需要考慮并發(fā)情況是否存在問題，如下

 

  @Component 
  public class Test { 
  
     public static List<String> desc = new ArrayList<>(); 
   
      public List<String> getDescByUserType(int userType) { 
          if (userType == 1) { 
              desc.add("普通會員不可以發(fā)送和查看郵件，請購買會員"); 
              return desc; 
         } else if (userType == 2) { 
             desc.add("恭喜你已經(jīng)是VIP會員，盡情的發(fā)郵件吧"); 
            return desc; 
         }else { 
             desc.add("你的身份未知"); 
             return desc; 
         } 
     } 
 } 

因?yàn)閐esc是全局變量，在并發(fā)情況下，請求getDescByUserType方法，得到的可能并不是你想要的結(jié)果。

Trible Kill

假設(shè)現(xiàn)在有如下業(yè)務(wù)：控制同一個用戶訪問某個接口的頻率不能小于5秒。一般很容易想到使用redis的 setnx操作來控制并發(fā)訪問，于是有以下代碼：

 

 if(RedisOperation.setnx(userId, 1)){ 
     RedisOperation.expire(userId,5,TimeUnit.SECONDS)); 
      //執(zhí)行正常業(yè)務(wù)邏輯 
 }else{ 
      return “訪問過于頻繁”; 
 } 

假設(shè)執(zhí)行完setnx操作，還沒來得及設(shè)置expireTime，機(jī)器重啟或者突然崩潰，將會發(fā)生死鎖。該用戶id，后面執(zhí)行setnx永遠(yuǎn)將為false，這可能讓你永遠(yuǎn)損失那個用戶。

那么怎么解決這個問題呢，可以考慮用SET key value NX EX max-lock-time ，它是一種在 Redis 中實(shí)現(xiàn)鎖的方法，是原子性操作，不會像以上代碼分兩步執(zhí)行，先set再expire，它是一步到位。

客戶端執(zhí)行以上的命令：

• 如果服務(wù)器返回 OK ，那么這個客戶端獲得鎖。
• 如果服務(wù)器返回 NIL ，那么客戶端獲取鎖失敗，可以在稍后再重試。
• 設(shè)置的過期時間到達(dá)之后，鎖將自動釋放

Quadra Kill

我們看一下有關(guān)ConcurrentHashMap的一段代碼，如下：

 

  //全局變量 
  Map<String, Integer> map = new ConcurrentHashMap();  
  
 Integer value = count.get(k); 
 if(value == null){ 
         map.put(k,1); 
  }else{ 
      map.put(k,value+1); 
  } 

假設(shè)兩條線程都進(jìn)入 value==null，這一步，得出的結(jié)果是不是會變小?OK,客官先稍作休息，閉目養(yǎng)神一會，我們驗(yàn)證一下，請看一個demo：

 

  public static void main(String[] args)  { 
          for (int i = 0; i < 1000; i++) { 
              testConcurrentMap(); 
          } 
      } 
      private static void testConcurrentMap() { 
          final Map<String, Integer> count = new ConcurrentHashMap<>(); 
          ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(2); 
         final CountDownLatch endLatch = new CountDownLatch(2); 
         Runnable task = ()->  { 
                 for (int i = 0; i < 5; i++) { 
                     Integer value = count.get("k"); 
                     if (null == value) { 
                         System.out.println(Thread.currentThread().getName()); 
                         count.put("k", 1); 
                     } else { 
                         count.put("k", value + 1); 
                     } 
                 } 
                 endLatch.countDown(); 
         }; 
  
         executorService.execute(task); 
         executorService.execute(task); 
 
        try { 
             endLatch.await(); 
             if (count.get("k") < 10) { 
                 System.out.println(count); 
             } 
        } catch (Exception e) { 
            e.printStackTrace(); 
        } 

表面看，運(yùn)行結(jié)果應(yīng)該都是10對吧，好的，我們再看運(yùn)行結(jié)果：

 

 

 

運(yùn)行結(jié)果出現(xiàn)了5，所以這樣實(shí)現(xiàn)是有并發(fā)問題的，那么正確的實(shí)現(xiàn)姿勢是啥呢?

 

  Map<K,V> map = new ConcurrentHashMap();  
  V v = map.get(k); 
  if(v == null){ 
          V v = new V(); 
          V old = map. putIfAbsent(k,v); 
          if(old != null){ 
                   v = old; 
          } 
  } 

可以考慮使用putIfAbsent解決這個問題

(1)如果key是新的記錄，那么會向map中添加該鍵值對，并返回null。

(2)如果key已經(jīng)存在，那么不會覆蓋已有的值，返回已經(jīng)存在的值

我們再來看看以下代碼以及運(yùn)行結(jié)果：

 

  public static void main(String[] args)  { 
          for (int i = 0; i < 1000; i++) { 
              testConcurrentMap(); 
          } 
      } 
   
      private static void testConcurrentMap() { 
          ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(2); 
          final Map<String, AtomicInteger> map = Maps.newConcurrentMap(); 
         final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(2); 
  
         Runnable task = ()->  { 
                 AtomicInteger oldValue; 
                 for (int i = 0; i < 5; i++) { 
                     oldValue = map.get("k"); 
                    if (null == oldValue) { 
                         AtomicInteger initValue = new AtomicInteger(0); 
                         oldValue = map.putIfAbsent("k", initValue); 
                         if (oldValue == null) { 
                             oldValue = initValue; 
                         } 
                     } 
                     oldValue.incrementAndGet(); 
                 } 
             countDownLatch.countDown(); 
         }; 
  
         executorService.execute(task); 
         executorService.execute(task); 
  
         try { 
             countDownLatch.await(); 
             System.out.println(map); 
         } catch (Exception e) { 
             e.printStackTrace(); 
         } 
    }

 

 

 

Penta Kill

現(xiàn)有如下業(yè)務(wù)場景：用戶手上有一張現(xiàn)金券，可以兌換相應(yīng)的現(xiàn)金，

錯誤示范一

 

if(isAvailable(ticketId){ 
    1、給現(xiàn)金增加操作 
    2、deleteTicketById(ticketId) 
}else{ 
    return “沒有可用現(xiàn)金券” 
} 

解析： 假設(shè)有兩條線程A,B兌換現(xiàn)金，執(zhí)行順序如下：

 

 

 

 

1.線程A加現(xiàn)金

2.線程B加現(xiàn)金

3.線程A刪除票標(biāo)志

4.線程B刪除票標(biāo)志

顯然，這樣有問題了，已經(jīng)給用戶加了兩次現(xiàn)金了。

錯誤示范2

 

  if(isAvailable(ticketId){ 
      1、deleteTicketById(ticketId) 
      2、給現(xiàn)金增加操作 
  }else{ 
     return “沒有可用現(xiàn)金券” 
  } 

并發(fā)情況下，如果一條線程，第一步deleteTicketById刪除失敗了，也會多添加現(xiàn)金。

正確處理方案

 

  if(deleteAvailableTicketById(ticketId) == 1){ 
      1、給現(xiàn)金增加操作 
  }else{ 
      return “沒有可用現(xiàn)金券” 
  }