在線求CR，你覺得我這段Java代碼還有優(yōu)化的空間嗎？
上周，因為要測試一個方法的在并發(fā)場景下的結(jié)果是不是符合預(yù)期，我寫了一段單元測試的代碼。寫完之后截了個圖發(fā)了一個朋友圈，很多人表示短短的幾行代碼，涉及到好幾個知識點。
還有人給出了一些優(yōu)化的建議。那么，這是怎樣的一段代碼呢？涉及到哪些知識，又有哪些可以優(yōu)化的點呢？
讓我們來看一下。
背景
先說一下背景，也就是要知道我們單元測試要測的這個方法具體是什么樣的功能。我們要測試的服務(wù)是AssetService，被測試的方法是update方法。
update方法主要做兩件事，第一個是更新Asset、第二個是插入一條AssetStream。
更新Asset方法中，主要是更新數(shù)據(jù)庫中的Asset的信息，這里為了防止并發(fā)，使用了樂觀鎖。
插入AssetStream方法中，主要是插入一條AssetStream的流水信息，為了防止并發(fā)，這里在數(shù)據(jù)庫中增加了唯一性約束。
為了保證數(shù)據(jù)一致性，我們通過本地事務(wù)將這兩個操作包在同一個事務(wù)中。
以下是主要的代碼，當(dāng)然，這個方法中還會有一些前置的冪等性校驗、參數(shù)合法性校驗等，這里就都省略了：
- @Service
- public class AssetServiceImpl implements AssetService {
- @Autowired
- private TransactionTemplate transactionTemplate;
- @Override
- public String update(Asset asset) {
- //參數(shù)檢查、冪等校驗、從數(shù)據(jù)庫取出最新asset等。
- return transactionTemplate.execute(status -> {
- updateAsset(asset);
- return insertAssetStream(asset);
- });
- }
- }
因為這個方法可能會在并發(fā)場景中執(zhí)行，所以該方法通過事務(wù)+樂觀鎖+唯一性約束做了并發(fā)控制。關(guān)于這部分的細節(jié)就不多講了，大家感興趣的話后面我再展開關(guān)于如何防并發(fā)的內(nèi)容。
單測
因為上面這個方法是可能在并發(fā)場景中被調(diào)用的，所以需要在單測中模擬并發(fā)場景，于是，我就寫了以下的單元測試的代碼：
- public class AssetServiceImplTest {
- private static ThreadFactory namedThreadFactory = new ThreadFactoryBuilder()
- .setNameFormat("demo-pool-%d").build();
- private static ExecutorService pool = new ThreadPoolExecutor(20, 100,
- 0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
- new LinkedBlockingQueue<Runnable>(128), namedThreadFactory, new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());
- @Autowired
- private AssetService assetService;
- @Test
- public void test_updateConcurrent() {
- Asset asset = getAsset();
- //參數(shù)的準備
- //...
- //并發(fā)場景模擬
- CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(10);
- AtomicInteger atomicInteger =new AtomicInteger();
- //并發(fā)批量修改，只有一條可以修改成功
- for (int i = 0; i < 10; i++) {
- pool.execute(() -> {
- try {
- String streamNo = assetService.update(asset);
- } catch (Exception e) {
- System.out.println("Error : " + e);
- failedCount.getAndIncrement();
- } finally {
- countDownLatch.countDown();
- }
- });
- }
- try {
- //主線程等子線程都執(zhí)行完之后查詢最新的資產(chǎn)
- countDownLatch.await();
- } catch (InterruptedException e) {
- e.printStackTrace();
- }
- Assert.assertEquals(failedCount.intValue(), 9);
- // 從數(shù)據(jù)庫中反查出最新的Asset
- // 再對關(guān)鍵字段做注意校驗
- }
- }
以上，就是我做了簡化之后的單元測試的部分代碼。因為要測并發(fā)場景，所以這里面涉及到了很多并發(fā)相關(guān)的知識。
很多人之前和我說，并發(fā)相關(guān)的知識自己了解的很多，但是好像沒什么機會寫并發(fā)的代碼。其實，單元測試就是個很好的機會。
我們來看看上面的代碼涉及到哪些知識點？
知識點
以上這段單元測試的代碼中涉及到幾個知識點，我這里簡單說一下。
線程池
這里面因為要模擬并發(fā)的場景，所以需要用到多線程， 所以我這里使用了線程池，而且我沒有直接用Java提供的Executors類創(chuàng)建線程池。
而是使用guava提供的ThreadFactoryBuilder來創(chuàng)建線程池，使用這種方式創(chuàng)建線程時，不僅可以避免OOM的問題，還可以自定義線程名稱，更加方便的出錯的時候溯源。（關(guān)于線程池創(chuàng)建的OOM問題）
CountDownLatch
因為我的單元測試代碼中，希望在所有的子線程都執(zhí)行之后，主線程再去檢查執(zhí)行結(jié)果。
所以，如何使主線程阻塞，直到所有子線程執(zhí)行完呢？這里面用到了一個同步輔助類CountDownLatch。
用給定的計數(shù)初始化 CountDownLatch。由于調(diào)用了 countDown() 方法，所以在當(dāng)前計數(shù)到達零之前，await 方法會一直受阻塞。
AtomicInteger
因為我在單測代碼中，創(chuàng)建了10個線程，但是我需要保證只有一個線程可以執(zhí)行成功。所以，我需要對失敗的次數(shù)做統(tǒng)計。
那么，如何在并發(fā)場景中做計數(shù)統(tǒng)計呢，這里用到了AtomicInteger，這是一個原子操作類，可以提供線程安全的操作方法。
異常處理
因為我們模擬了多個線程并發(fā)執(zhí)行，那么就一定會存在部分線程執(zhí)行失敗的情況。
因為方法底層沒有對異常進行捕獲。所以需要在單測代碼中進行異常的捕獲。
- try {
- String streamNo = assetService.update(asset);
- } catch (Exception e) {
- System.out.println("Error : " + e);
- failedCount.increment();
- } finally {
- countDownLatch.countDown();
- }
這段代碼中，try、catch、finall都用上了，而且位置是不能調(diào)換的。失敗次數(shù)的統(tǒng)計一定要放到catch中，countDownLatch的countDown也一定要放到finally中。
Assert
這個相信大家都比較熟悉，這就是JUnit中提供的斷言工具類，在單元測試時可以用做斷言。這就不詳細介紹了。
優(yōu)化點
以上代碼涉及到了很多知識點，但是，難道就沒有什么優(yōu)化點了嗎？
首先說一下，其實單元測試的代碼對性能、穩(wěn)定性之類的要求并不高，所謂的優(yōu)化點，也并不是必要的。這里只是說討論下，如果真的是要做到精益求精，還有什么點可以優(yōu)化呢？
使用LongAdder代替AtomicInteger
我的朋友圈的網(wǎng)友@zkx 提出，可以使用LongAdder代替AtomicInteger。
java.util.concurrency.atomic.LongAdder是Java8新增的一個類，提供了原子累計值的方法。而且在其Javadoc中也明確指出其性能要優(yōu)于AtomicLong。
首先它有一個基礎(chǔ)的值base，在發(fā)生競爭的情況下，會有一個Cell數(shù)組用于將不同線程的操作離散到不同的節(jié)點上去(會根據(jù)需要擴容，最大為CPU核數(shù)，即最大同時執(zhí)行線程數(shù))，sum()會將所有Cell數(shù)組中的value和base累加作為返回值。
核心的思想就是將AtomicLong一個value的更新壓力分散到多個value中去，從而降低更新熱點。所以在激烈的鎖競爭場景下，LongAdder性能更好。
增加并發(fā)競爭
朋友圈網(wǎng)友 @Cafebabe 和 @普渡眾生的面癱青年 以及 @嘉俊 ，都提到同一個優(yōu)化點，那就是如何增加并發(fā)競爭。
這個問題其實我在發(fā)朋友圈之前就有想到過，心中早已經(jīng)有了答案，只不過有多位朋友能夠幾乎同時提到這一點還是很不錯的。
我們來說說問題是什么。
我們?yōu)榱颂嵘l(fā)，使用線程池創(chuàng)建了多個線程，想讓多個線程并發(fā)執(zhí)行被測試的方法。
但是，我們是在for循環(huán)中依次執(zhí)行的，那么理論上這10次update方法的調(diào)用是順序執(zhí)行的。
當(dāng)然，因為有CPU時間片的存在，這10個線程會爭搶CPU，真正執(zhí)行的過程中還是會發(fā)生并發(fā)沖突的。
但是，為了穩(wěn)妥起見，我們還是需要盡量模擬出多個線程同時發(fā)起方法調(diào)用的。
優(yōu)化的方法也比較簡單，那就是在每一個update方法被調(diào)用之前都wait一下，直到所有的子線程都創(chuàng)建成功了，再開始一起執(zhí)行。
這里就可以用到CyclicBarrier來實現(xiàn)，CyclicBarrier和CountDownLatch一樣，都是關(guān)于線程的計數(shù)器。
CountDownLatch: 一個線程(或者多個)， 等待另外N個線程完成某個事情之后才能執(zhí)行。
CyclicBrrier: N個線程相互等待，任何一個線程完成之前，所有的線程都必須等待。
所以，最終優(yōu)化后的單測代碼如下：
- //主線程根據(jù)此CountDownLatch阻塞
- CountDownLatch mainThreadHolder = new CountDownLatch(10);
- //并發(fā)的多個子線程根據(jù)此CyclicBarrier阻塞
- CyclicBarrier cyclicBarrier = new CyclicBarrier(10);
- //失敗次數(shù)計數(shù)器
- LongAdder failedCount = new LongAdder();
- //并發(fā)批量修改，只有一條可以修改成功
- for (int i = 0; i < 10; i++) {
- pool.execute(() -> {
- try {
- //子線程等待，所有線程就緒后開始執(zhí)行
- cyclicBarrier.await();
- //調(diào)用被測試的方法
- String streamNo = assetService.update(asset);
- } catch (Exception e) {
- //異常發(fā)生時，對失敗計數(shù)器+1
- System.out.println("Error : " + e);
- failedCount.increment();
- } finally {
- //主線程的阻塞器奇數(shù)-1
- mainThreadHolder.countDown();
- }
- });
- }
- try {
- //主線程等子線程都執(zhí)行完之后查詢最新的資產(chǎn)池計劃
- mainThreadHolder.await();
- } catch (InterruptedException e) {
- e.printStackTrace();
- }
- //斷言，保證失敗9次，則成功一次
- Assert.assertEquals(failedCount.intValue(), 9);
- // 從數(shù)據(jù)庫中反查出最新的Asset
- // 再對關(guān)鍵字段做注意校驗
以上，就是關(guān)于我的一次單元測試的代碼所涉及到的知識點，以及目前所能想到的相關(guān)的優(yōu)化點。
