135-1821-9792

日常工作中很容易犯的几个并发错误

 前言

列举大家平时在工作中很容易犯的几个并发错误，都是在实际项目代码中看到的鲜活例子，希望对大家有帮助。

First Blood

线上总是出现：ERROR 1062 (23000) Duplicate entry 'xxx' for key 'yyy'，我们来看一下有问题的这段代码：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. UserBindInfo info = selectFromDB(userId); 
    2.   
  
  
  
  2. if(info == null){ 
    3.   
  
  
  
  3.     info = new UserBindInfo(userId,deviceId); 
    4.   
  
  
  
  4.     insertIntoDB(info); 
    5.   
  
  
  
  5. }else{ 
    6.   
  
  
  
  6.     info.setDeviceId(deviceId); 
    7.   
  
  
  
  7.     updateDB(info); 
    8.   
  
  
  
  8.     } 
    9.

在并发情况下，第一步判断都为空，就会有2个或者多个线程进入插入数据库操作，这时候就出现了同一个ID插入多次。

正确处理姿势：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. insert into UserBindInfo values(#{userId},#{deviceId}) on duplicate key update deviceId=#{deviceId}多次的情况，导致插入失败。 
    2.

一般情况下，可以用insert...on duplicate key update... 解决这个问题。

注意: 如果UserBindInfo表存在主键以及一个以上的唯一索引，在并发情况下，使用insert...on duplicate key，可能会产生死锁(Mysql5.7)，可以这样处理：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. try{ 
    2.   
  
  
  
  2.    UserBindInfoMapper.insertIntoDB(userBindInfo); 
    3.   
  
  
  
  3. }catch(DuplicateKeyException ex){ 
    4.   
  
  
  
  4.     UserBindInfoMapper.update(userBindInfo); 
    5.   
  
  
  
  5. } 
    6.

Double Kill

小心你的全局变量,如下面这段代码：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1.  public class GlobalVariableConcurrentTest { 
    2.   
  
  
  
  2.    
    3.   
  
  
  
  3.       private static final SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); 
    4.   
  
  
  
  4.   
    5.   
  
  
  
  5.       public static void main(String[] args) throws InterruptedException { 
    6.   
  
  
  
  6.          ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(10, 100, 1, TimeUnit.MINUTES, new LinkedBlockingQueue<>(1000)); 
    7.   
  
  
  
  7.   
    8.   
  
  
  
  8.          while (true){ 
    9.   
  
  
  
  9.              threadPoolExecutor.execute(()->{ 
    10.   
  
  
  
  10.                 String dateString = sdf.format(new Date()); 
    11.   
  
  
  
  11.                  try { 
    12.   
  
  
  
  12.                      Date parseDate = sdf.parse(dateString); 
    13.   
  
  
  
  13.                     String dateString2 = sdf.format(parseDate); 
    14.   
  
  
  
  14.                      System.out.println(dateString.equals(dateString2)); 
    15.   
  
  
  
  15.                  } catch (ParseException e) { 
    16.   
  
  
  
  16.                      e.printStackTrace(); 
    17.   
  
  
  
  17.                 } 
    18.   
  
  
  
  18.              }); 
    19.   
  
  
  
  19.         } 
    20.   
  
  
  
  20.   
    21.   
  
  
  
  21.      } 
    22.   
  
  
  
  22.   
    23.   
  
  
  
  23. } 
    24.

可以看到有异常抛出

全局变量的SimpleDateFormat，在并发情况下，存在安全性问题，阿里Java规约明确要求谨慎使用它。

除了SimpleDateFormat，其实很多时候，面对全局变量，我们都需要考虑并发情况是否存在问题，如下

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1.   @Component 
    2.   
  
  
  
  2.   public class Test { 
    3.   
  
  
  
  3.   
    4.   
  
  
  
  4.      public static List desc = new ArrayList<>(); 
    5.   
  
  
  
  5.    
    6.   
  
  
  
  6.       public List getDescByUserType(int userType) { 
    7.   
  
  
  
  7.           if (userType == 1) { 
    8.   
  
  
  
  8.               desc.add("普通会员不可以发送和查看邮件，请购买会员"); 
    9.   
  
  
  
  9.               return desc; 
    10.   
  
  
  
  10.          } else if (userType == 2) { 
    11.   
  
  
  
  11.              desc.add("恭喜你已经是VIP会员，尽情的发邮件吧"); 
    12.   
  
  
  
  12.             return desc; 
    13.   
  
  
  
  13.          }else { 
    14.   
  
  
  
  14.              desc.add("你的身份未知"); 
    15.   
  
  
  
  15.              return desc; 
    16.   
  
  
  
  16.          } 
    17.   
  
  
  
  17.      } 
    18.   
  
  
  
  18.  } 
    19.

因为desc是全局变量，在并发情况下，请求getDescByUserType方法，得到的可能并不是你想要的结果。

Trible Kill

假设现在有如下业务：控制同一个用户访问某个接口的频率不能小于5秒。一般很容易想到使用redis的 setnx操作来控制并发访问，于是有以下代码：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1.  if(RedisOperation.setnx(userId, 1)){ 
    2.   
  
  
  
  2.      RedisOperation.expire(userId,5,TimeUnit.SECONDS)); 
    3.   
  
  
  
  3.       //执行正常业务逻辑 
    4.   
  
  
  
  4.  }else{ 
    5.   
  
  
  
  5.       return “访问过于频繁”; 
    6.   
  
  
  
  6.  } 
    7.

假设执行完setnx操作，还没来得及设置expireTime，机器重启或者突然崩溃，将会发生死锁。该用户id，后面执行setnx永远将为false，这可能让你永远损失那个用户。

那么怎么解决这个问题呢，可以考虑用SET key value NX EX max-lock-time ，它是一种在 Redis 中实现锁的方法，是原子性操作，不会像以上代码分两步执行，先set再expire，它是一步到位。

客户端执行以上的命令：

  • 如果服务器返回 OK ，那么这个客户端获得锁。
  • 如果服务器返回 NIL ，那么客户端获取锁失败，可以在稍后再重试。
  • 设置的过期时间到达之后，锁将自动释放

Quadra Kill

我们看一下有关ConcurrentHashMap的一段代码，如下：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1.   //全局变量 
    2.   
  
  
  
  2.   Map map = new ConcurrentHashMap();  
    3.   
  
  
  
  3.   
    4.   
  
  
  
  4.  Integer value = count.get(k); 
    5.   
  
  
  
  5.  if(value == null){ 
    6.   
  
  
  
  6.          map.put(k,1); 
    7.   
  
  
  
  7.   }else{ 
    8.   
  
  
  
  8.       map.put(k,value+1); 
    9.   
  
  
  
  9.   } 
    10.

假设两条线程都进入 value==null，这一步，得出的结果是不是会变小?OK,客官先稍作休息，闭目养神一会，我们验证一下，请看一个demo：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1.   public static void main(String[] args)  { 
    2.   
  
  
  
  2.           for (int i = 0; i < 1000; i++) { 
    3.   
  
  
  
  3.               testConcurrentMap(); 
    4.   
  
  
  
  4.           } 
    5.   
  
  
  
  5.       } 
    6.   
  
  
  
  6.       private static void testConcurrentMap() { 
    7.   
  
  
  
  7.           final Map count = new ConcurrentHashMap<>(); 
    8.   
  
  
  
  8.           ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(2); 
    9.   
  
  
  
  9.          final CountDownLatch endLatch = new CountDownLatch(2); 
    10.   
  
  
  
  10.          Runnable task = ()->  { 
    11.   
  
  
  
  11.                  for (int i = 0; i < 5; i++) { 
    12.   
  
  
  
  12.                      Integer value = count.get("k"); 
    13.   
  
  
  
  13.                      if (null == value) { 
    14.   
  
  
  
  14.                          System.out.println(Thread.currentThread().getName()); 
    15.   
  
  
  
  15.                          count.put("k", 1); 
    16.   
  
  
  
  16.                      } else { 
    17.   
  
  
  
  17.                          count.put("k", value + 1); 
    18.   
  
  
  
  18.                      } 
    19.   
  
  
  
  19.                  } 
    20.   
  
  
  
  20.                  endLatch.countDown(); 
    21.   
  
  
  
  21.          }; 
    22.   
  
  
  
  22.   
    23.   
  
  
  
  23.          executorService.execute(task); 
    24.   
  
  
  
  24.          executorService.execute(task); 
    25.   
  
  
  
  25.  
    26.   
  
  
  
  26.         try { 
    27.   
  
  
  
  27.              endLatch.await(); 
    28.   
  
  
  
  28.              if (count.get("k") < 10) { 
    29.   
  
  
  
  29.                  System.out.println(count); 
    30.   
  
  
  
  30.              } 
    31.   
  
  
  
  31.         } catch (Exception e) { 
    32.   
  
  
  
  32.             e.printStackTrace(); 
    33.   
  
  
  
  33.         } 
    34.

表面看，运行结果应该都是10对吧，好的，我们再看运行结果：

运行结果出现了5，所以这样实现是有并发问题的，那么正确的实现姿势是啥呢?

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1.   Map map = new ConcurrentHashMap();  
    2.   
  
  
  
  2.   V v = map.get(k); 
    3.   
  
  
  
  3.   if(v == null){ 
    4.   
  
  
  
  4.           V v = new V(); 
    5.   
  
  
  
  5.           V old = map. putIfAbsent(k,v); 
    6.   
  
  
  
  6.           if(old != null){ 
    7.   
  
  
  
  7.                    v = old; 
    8.   
  
  
  
  8.           } 
    9.   
  
  
  
  9.   } 
    10.

可以考虑使用putIfAbsent解决这个问题

(1)如果key是新的记录，那么会向map中添加该键值对，并返回null。

(2)如果key已经存在，那么不会覆盖已有的值，返回已经存在的值

我们再来看看以下代码以及运行结果：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1.   public static void main(String[] args)  { 
    2.   
  
  
  
  2.           for (int i = 0; i < 1000; i++) { 
    3.   
  
  
  
  3.               testConcurrentMap(); 
    4.   
  
  
  
  4.           } 
    5.   
  
  
  
  5.       } 
    6.   
  
  
  
  6.    
    7.   
  
  
  
  7.       private static void testConcurrentMap() { 
    8.   
  
  
  
  8.           ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(2); 
    9.   
  
  
  
  9.           final Map map = Maps.newConcurrentMap(); 
    10.   
  
  
  
  10.          final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(2); 
    11.   
  
  
  
  11.   
    12.   
  
  
  
  12.          Runnable task = ()->  { 
    13.   
  
  
  
  13.                  AtomicInteger oldValue; 
    14.   
  
  
  
  14.                  for (int i = 0; i < 5; i++) { 
    15.   
  
  
  
  15.                      oldValue = map.get("k"); 
    16.   
  
  
  
  16.                     if (null == oldValue) { 
    17.   
  
  
  
  17.                          AtomicInteger initValue = new AtomicInteger(0); 
    18.   
  
  
  
  18.                          oldValue = map.putIfAbsent("k", initValue); 
    19.   
  
  
  
  19.                          if (oldValue == null) { 
    20.   
  
  
  
  20.                              oldValue = initValue; 
    21.   
  
  
  
  21.                          } 
    22.   
  
  
  
  22.                      } 
    23.   
  
  
  
  23.                      oldValue.incrementAndGet(); 
    24.   
  
  
  
  24.                  } 
    25.   
  
  
  
  25.              countDownLatch.countDown(); 
    26.   
  
  
  
  26.          }; 
    27.   
  
  
  
  27.   
    28.   
  
  
  
  28.          executorService.execute(task); 
    29.   
  
  
  
  29.          executorService.execute(task); 
    30.   
  
  
  
  30.   
    31.   
  
  
  
  31.          try { 
    32.   
  
  
  
  32.              countDownLatch.await(); 
    33.   
  
  
  
  33.              System.out.println(map); 
    34.   
  
  
  
  34.          } catch (Exception e) { 
    35.   
  
  
  
  35.              e.printStackTrace(); 
    36.   
  
  
  
  36.       } 
    37.   
  
  
  
  37.     }
    38.

Penta Kill

现有如下业务场景：用户手上有一张现金券，可以兑换相应的现金，

错误示范一

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. if(isAvailable(ticketId){ 
    2.   
  
  
  
  2.     1、给现金增加操作 
    3.   
  
  
  
  3.     2、deleteTicketById(ticketId) 
    4.   
  
  
  
  4. }else{ 
    5.   
  
  
  
  5.     return “没有可用现金券” 
    6.   
  
  
  
  6. } 
    7.

解析： 假设有两条线程A,B兑换现金，执行顺序如下：

1.线程A加现金

2.线程B加现金

3.线程A删除票标志

4.线程B删除票标志

显然，这样有问题了，已经给用户加了两次现金了。

错误示范2

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1.   if(isAvailable(ticketId){ 
    2.   
  
  
  
  2.       1、deleteTicketById(ticketId) 
    3.   
  
  
  
  3.       2、给现金增加操作 
    4.   
  
  
  
  4.   }else{ 
    5.   
  
  
  
  5.      return “没有可用现金券” 
    6.   
  
  
  
  6.   } 
    7.

并发情况下，如果一条线程，第一步deleteTicketById删除失败了，也会多添加现金。

正确处理方案

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1.   if(deleteAvailableTicketById(ticketId) == 1){ 
    2.   
  
  
  
  2.       1、给现金增加操作 
    3.   
  
  
  
  3.   }else{ 
    4.   
  
  
  
  4.       return “没有可用现金券” 
    5.   
  
  
  
  5.   } 
    6.

文章标题：日常工作中很容易犯的几个并发错误
URL链接：http://wtcwzsj.com/article/ccchshp.html

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