對於從事後端開發的同學來說,線程安全問題是我們每天都需要考慮的問題。 線程安全問題通俗地講主要是在多線程的環境下,不同線程同時讀和寫公共資源(臨界資源)導致的數據異常問題。 比如:變數a=0,線程1給該變數+1,線程2也給該變數+1。此時,線程3獲取a的值有可能不是2,而是1。線程3這不就獲取了錯誤 ...
對於從事後端開發的同學來說,線程安全問題是我們每天都需要考慮的問題。
線程安全問題通俗地講主要是在多線程的環境下,不同線程同時讀和寫公共資源(臨界資源)導致的數據異常問題。
比如:變數a=0,線程1給該變數+1,線程2也給該變數+1。此時,線程3獲取a的值有可能不是2,而是1。線程3這不就獲取了錯誤的數據?
線程安全問題會直接導致數據異常,從而影響業務功能的正常使用,所以這個問題還是非常嚴重的。
那麼,如何解決線程安全問題呢?
今天跟大家一起聊聊,保證線程安全的11個小技巧,希望對你有所幫助。
一、無狀態
我們都知道只有多個線程訪問公共資源的時候,才可能出現數據安全問題,那麼如果我們沒有公共資源,是不是就沒有這個問題呢?
例如:
public class NoStatusService {
public void add(String status) {
System.out.println("add status:" + status);
}
public void update(String status) {
System.out.println("update status:" + status);
}
}
這個例子中NoStatusService沒有定義公共資源,換句話說是無狀態的。
這種場景中,NoStatusService類肯定是線程安全的。
二、不可變
如果多個線程訪問的公共資源是不可變的,也不會出現數據的安全性問題。
例如:
public class NoChangeService {
public static final String DEFAULT_NAME = "abc";
public void add(String status) {
System.out.println(DEFAULT_NAME);
}
}
DEFAULT_NAME被定義成了static final的常量,在多線程中環境中不會被修改,所以這種情況也不會出現線程安全問題。
三、無修改許可權
有時候,我們定義了公共資源,但是該資源只暴露了讀取的許可權,沒有暴露修改的許可權,這樣也是線程安全的。
例如:
public class SafePublishService {
private String name;
public String getName() {
return name;
}
public void add(String status) {
System.out.println("add status:" + status);
}
}
這個例子中,沒有對外暴露修改name欄位的入口,所以不存線上程安全問題。
四、synchronized
使用JDK內部提供的同步機制,這也是使用比較多的手段,分為同步方法和同步代碼塊。
我們優先使用同步代碼塊,因為同步方法的粒度是整個方法,範圍太大,相對來說,更消耗代碼的性能。
其實,每個對象內部都有一把鎖,只有搶到那把鎖的線程,才被允許進入對應的代碼塊執行相應的代碼。
當代碼塊執行完之後,JVM底層會自動釋放那把鎖。
例如:
public class SyncService {
private int age = 1;
private Object object = new Object();
//同步方法
public synchronized void add(int i) {
age = age + i;
System.out.println("age:" + age);
}
public void update(int i) {
//同步代碼塊,對象鎖
synchronized (object) {
age = age + i;
System.out.println("age:" + age);
}
}
public void update(int i) {
//同步代碼塊,類鎖
synchronized (SyncService.class) {
age = age + i;
System.out.println("age:" + age);
}
}
}
五、Lock
除了使用synchronized關鍵字實現同步功能之外,JDK還提供了Lock介面這種顯示鎖的方式。
通常我們會使用Lock介面的實現類:ReentrantLock,它包含了公平鎖、非公平鎖、可重入鎖、讀寫鎖等更多更強大的功能。
例如:
public class LockService {
private ReentrantLock reentrantLock = new ReentrantLock();
public int age = 1;
public void add(int i) {
try {
reentrantLock.lock();
age = age + i;
System.out.println("age:" + age);
} finally {
reentrantLock.unlock();
}
}
}
但如果使用ReentrantLock,它也帶來了一個小問題,就是需要在finally代碼塊中手動釋放鎖。
不過說句實話,使用Lock顯示鎖的方式解決線程安全問題,給開發人員提供了更多的靈活性。
六、分散式鎖
如果是在單機的情況下,使用synchronized和Lock保證線程安全是沒有問題的。
但如果在分散式的環境中,即某個應用如果部署了多個節點,每一個節點使用可以synchronized和Lock保證線程安全,但不同的節點之間沒法保證線程安全。
這就需要使用分散式鎖了。
分散式鎖有很多種,比如:資料庫分散式鎖、zookeeper分散式鎖、redis分散式鎖等。
其中我個人更推薦使用redis分散式鎖,其效率相對來說更高一些。
使用redis分散式鎖的偽代碼如下:
try{
String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime);
if ("OK".equals(result)) {
return true;
}
return false;
} finally {
unlock(lockKey);
}
同樣需要在finally代碼塊中釋放鎖。
七、volatile
有時候,我們有這樣的需求:如果在多個線程中,有任意一個線程,把某個開關的狀態設置為false,則整個功能停止。
簡單的需求分析之後發現:只要求多個線程間的可見性,不要求原子性。
如果一個線程修改了狀態,其他的所有線程都能獲取到最新的狀態值。
這樣一分析這就好辦了,使用volatile就能快速滿足需求。
例如:
@Service
public CanalService {
private volatile boolean running = false;
private Thread thread;
@Autowired
private CanalConnector canalConnector;
public void handle() {
//連接canal
while(running) {
//業務處理
}
}
public void start() {
thread = new Thread(this::handle, "name");
running = true;
thread.start();
}
public void stop() {
if(!running) {
return;
}
running = false;
}
}
需要特別註意的地方是:volatile不能用於計數和統計等業務場景。因為volatile不能保證操作的原子性,可能會導致數據異常。
八、ThreadLocal
除了上面幾種解決思路之外,JDK還提供了另外一種用空間換時間的新思路:ThreadLocal。
當然ThreadLocal並不能完全取代鎖,特別是在一些秒殺更新庫存中,必須使用鎖。
ThreadLocal的核心思想是共用變數在每個線程都有一個副本,每個線程操作的都是自己的副本,對另外的線程沒有影響。
溫馨提醒一下:我們平常在使用ThreadLocal時,如果使用完之後,一定要記得在finally代碼塊中,調用它的remove方法清空數據,不然可能會出現記憶體泄露問題。
例如:
public class ThreadLocalService {
private ThreadLocal<Integer> threadLocal = new ThreadLocal<>();
public void add(int i) {
Integer integer = threadLocal.get();
threadLocal.set(integer == null ? 0 : integer + i);
}
}
九、線程安全集合
有時候,我們需要使用的公共資源放在某個集合當中,比如:ArrayList、HashMap、HashSet等。
如果在多線程環境中,有線程往這些集合中寫數據,另外的線程從集合中讀數據,就可能會出現線程安全問題。
為瞭解決集合的線程安全問題,JDK專門給我們提供了能夠保證線程安全的集合。
比如:CopyOnWriteArrayList、ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArraySet、ArrayBlockingQueue等。
例如:
public class HashMapTest {
private static ConcurrentHashMap<String, Object> hashMap = new ConcurrentHashMap<>();
public static void main(String[] args) {
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
hashMap.put("key1", "value1");
}
}).start();
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
hashMap.put("key2", "value2");
}
}).start();
try {
Thread.sleep(50);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(hashMap);
}
}
在JDK底層,或者spring框架當中,使用ConcurrentHashMap保存載入配置參數的場景非常多。
比較出名的是spring的refresh方法中,會讀取配置文件,把配置放到很多的ConcurrentHashMap緩存起來。
十、CAS
JDK除了使用鎖的機制解決多線程情況下數據安全問題之外,還提供了CAS機制。
這種機制是使用CPU中比較和交換指令的原子性,JDK裡面是通過Unsafe類實現的。
CAS內部包含了四個值:舊數據、期望數據、新數據和地址,比較舊數據和期望的數據,如果一樣的話,就把舊數據改成新數據。如果不一樣的話,當前線程不斷自旋,一直到成功為止。
不過,使用CAS保證線程安全,可能會出現ABA問題,需要使用AtomicStampedReference增加版本號解決。
其實,實際工作中很少直接使用Unsafe類的,一般用atomic包下麵的類即可。
public class AtomicService {
private AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger();
public int add(int i) {
return atomicInteger.getAndAdd(i);
}
}
十一、數據隔離
有時候,我們在操作集合數據時,可以通過數據隔離,來保證線程安全。
例如:
public class ThreadPoolTest {
public static void main(String[] args) {
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
List<User> userList = Lists.newArrayList(
new User(1L, "蘇三", 18, "成都"),
new User(2L, "蘇三說技術", 20, "四川"),
new User(3L, "技術", 25, "雲南"));
for (User user : userList) {
threadPool.submit(new Work(user));
}
try {
Thread.sleep(100);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(userList);
}
static class Work implements Runnable {
private User user;
public Work(User user) {
this.user = user;
}
@Override
public void run() {
user.setName(user.getName() + "測試");
}
}
}
這個例子中,使用線程池處理用戶信息。
每個用戶只被線程池中的一個線程處理,不存在多個線程同時處理一個用戶的情況。所以這種人為的數據隔離機制,也能保證線程安全。
數據隔離還有另外一種場景:kafka生產者把同一個訂單的消息,發送到同一個partion中。每一個partion都部署一個消費者,在kafka消費者中,使用單線程接收消息,並且做業務處理。
這種場景下,從整體上看,不同的partion是用多線程處理數據的,但同一個partion則是用單線程處理的,所以也能解決線程安全問題。
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