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保证线程安全的10个小技巧

对于从事后端开发的同学来说,线程安全问题是我们每天都需要考虑的问题。
线程安全问题通俗的讲:主要是在多线程的环境下,不同线程同时读和写公共资源(临界资源),导致的数据异常问题。
比如:变量a=0,线程1给该变量+1,线程2也给该变量+1。此时,线程3获取a的值有可能不是2,而是1。线程3这不就获取了错误的数据?
线程安全问题会直接导致数据异常,从而影响业务功能的正常使用,所以这个问题还是非常严重的。
那么,如何解决线程安全问题呢?
今天跟大家一起聊聊,保证线程安全的10个小技巧,希望对你有所帮助。

无状态

我们都知道只有多个线程访问公共资源的时候,才可能出现数据安全问题,那么如果我们没有公共资源,是不是就没有这个问题呢?
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);
    }
}

这个例子中NoStatusService没有定义公共资源,换句话说是无状态的。
这种场景中,NoStatusService类肯定是线程安全的。

不可变

如果多个线程访问的公共资源是不可变的,也不会出现数据的安全性问题。
例如:

public class NoChangeService {
    public static final String DEFAULT_NAME = "abc";

    public void add(String status) {
        System.out.println(DEFAULT_NAME);
    }
}

DEFAULT_NAME被定义成了static final的常量,在多线程中环境中不会被修改,所以这种情况,也不会出现线程安全问题。

无修改权限

有时候,我们定义了公共资源,但是该资源只暴露了读取的权限,没有暴露修改的权限,这样也是线程安全的。
例如:

public class SafePublishService {
    private String name;

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void add(String status) {
        System.out.println("add status:" + status);
    }
}

这个例子中,没有对外暴露修改name字段的入口,所以不存在线程安全问题。

synchronized

使用JDK内部提供的同步机制,这也是使用比较多的手段,分为:同步方法 和 同步代码块。
我们优先使用同步代码块,因为同步方法的粒度是整个方法,范围太大,相对来说,更消耗代码的性能。
其实,每个对象内部都有一把锁,只有抢到那把锁的线程,才被允许进入对应的代码块执行相应的代码。
当代码块执行完之后,JVM底层会自动释放那把锁。
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) {
        //同步代码块,对象锁
        synchronized (object) {
            age = age + i;                     
            System.out.println("age:" + age);
        }    
     }
     
     public void update(int i) {
        //同步代码块,类锁
        synchronized (SyncService.class) {
            age = age + i;                     
            System.out.println("age:" + age);
        }    
     }
}

Lock

除了使用synchronized关键字实现同步功能之外,JDK还提供了Lock接口,这种显示锁的方式。
通常我们会使用Lock接口的实现类:ReentrantLock,它包含了:公平锁、非公平锁、可重入锁、读写锁 等更多更强大的功能。
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,它也带来了有个小问题就是:需要在finally代码块中手动释放锁。
不过说句实话,在使用Lock显示锁的方式,解决线程安全问题,给开发人员提供了更多的灵活性。

分布式锁

如果是在单机的情况下,使用synchronized和Lock保证线程安全是没有问题的。
但如果在分布式的环境中,即某个应用如果部署了多个节点,每一个节点使用可以synchronized和Lock保证线程安全,但不同的节点之间,没法保证线程安全。
这就需要使用:分布式锁了。
分布式锁有很多种,比如:数据库分布式锁,zookeeper分布式锁,redis分布式锁等。
其中我个人更推荐使用redis分布式锁,其效率相对来说更高一些。
使用redis分布式锁的伪代码如下:

try{
  String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime);
  if ("OK".equals(result)) {
      return true;
  }
  return false;
} finally {
    unlock(lockKey);
}  

同样需要在finally代码块中释放锁。

volatile

有时候,我们有这样的需求:如果在多个线程中,有任意一个线程,把某个开关的状态设置为false,则整个功能停止。
简单的需求分析之后发现:只要求多个线程间的可见性,不要求原子性。
如果一个线程修改了状态,其他的所有线程都能获取到最新的状态值。
这样一分析这就好办了,使用volatile就能快速满足需求。
例如:

@Service
public CanalService {
    private volatile boolean running = false;
    private Thread thread;

    @Autowired
    private CanalConnector canalConnector;
    
    public void handle() {
        //连接canal
        while(running) {
           //业务处理
        }
    }
    
    public void start() {
       thread = new Thread(this::handle, "name");
       running = true;
       thread.start();
    }
    
    public void stop() {
       if(!running) {
          return;
       }
       running = false;
    }
}

需要特别注意的地方是:volatile不能用于计数和统计等业务场景。因为volatile不能保证操作的原子性,可能会导致数据异常。

ThreadLocal

除了上面几种解决思路之外,JDK还提供了另外一种用空间换时间的新思路:ThreadLocal。
当然ThreadLocal并不能完全取代锁,特别是在一些秒杀更新库存中,必须使用锁。
ThreadLocal的核心思想是:共享变量在每个线程都有一个副本,每个线程操作的都是自己的副本,对另外的线程没有影响。

温馨提醒一下:我们平常在使用ThreadLocal时,如果使用完之后,一定要记得在finally代码块中,调用它的remove方法清空数据,不然可能会出现内存泄露问题。
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);
    }
}

线程安全集合

有时候,我们需要使用的公共资源放在某个集合当中,比如:ArrayList、HashMap、HashSet等。
如果在多线程环境中,有线程往这些集合中写数据,另外的线程从集合中读数据,就可能会出现线程安全问题。
为了解决集合的线程安全问题,JDK专门给我们提供了能够保证线程安全的集合。
比如:CopyOnWriteArrayList、ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArraySet、ArrayBlockingQueue等等。
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底层,或者spring框架当中,使用ConcurrentHashMap保存加载配置参数的场景非常多。
比较出名的是spring的refresh方法中,会读取配置文件,把配置放到很多的ConcurrentHashMap缓存起来。

CAS

JDK除了使用锁的机制解决多线程情况下数据安全问题之外,还提供了CAS机制。
这种机制是使用CPU中比较和交换指令的原子性,JDK里面是通过Unsafe类实现的。
CAS内部包含了四个值:旧数据、期望数据、新数据 和 地址,比较旧数据 和 期望的数据,如果一样的话,就把旧数据改成新数据。如果不一样的话,当前线程不断自旋,一直到成功为止。
不过,使用CAS保证线程安全,可能会出现ABA问题,需要使用AtomicStampedReference增加版本号解决。
其实,实际工作中很少直接使用Unsafe类的,一般用atomic包下面的类即可。

public class AtomicService {
    private AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger();
    
    public int add(int i) {
        return atomicInteger.getAndAdd(i);
    }
}

数据隔离

有时候,我们在操作集合数据时,可以通过数据隔离,来保证线程安全。
例如:

public class ThreadPoolTest {

    public static void main(String[] args) {

      ExecutorService threadPool = new ThreadPoolExecutor(8, //corePoolSize线程池中核心线程数
      10, //maximumPoolSize 线程池中最大线程数
      60, //线程池中线程的最大空闲时间,超过这个时间空闲线程将被回收
      TimeUnit.SECONDS,//时间单位
      new ArrayBlockingQueue(500), //队列
      new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()); //拒绝策略

      List<User> userList = Lists.newArrayList(
      new User(1L, "苏三", 18, "成都"),
      new User(2L, "苏三说技术", 20, "四川"),
      new User(3L, "技术", 25, "云南"));

      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() + "测试");
        }
    }
}

这个例子中,使用线程池处理用户信息。
每个用户只被线程池中的一个线程处理,不存在多个线程同时处理一个用户的情况。所以这种人为的数据隔离机制,也能保证线程安全。
数据隔离还有另外一种场景:kafka生产者把同一个订单的消息,发送到同一个partion中。每一个partion都部署一个消费者,在kafka消费者中,使用单线程接收消息,并且做业务处理。
这种场景下,从整体上看,不同的partion是用多线程处理数据的,但同一个partion则是用单线程处理的,所以也能解决线程安全问题。

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