一、学习目标
1、并发问题的三个来源:
- 可见性问题:多线程情况下,线程之间的变量往往是不共享的,因为CPU在计算时优先从离自己最近、速度最快的CPU缓存中获取数据去计算,其次再从内存中获取数据。
- 原子性问题:即使两个线程跑在了同一个CPU核心上,避免了可见性问题干扰,另外一个原子性问题依然会让你的并发代码不可控。
- 有序性问题:多线程并发代码执行产生不可预知的结果。原理可以参考上节的原子性问题。
2、ConcurrentHashMap 的线程安全指的是什么?
- ConcurrentHashMap 的线程安全指的是:ConcurrentHashMap只能保证提供的原子性读写操作是线程安全的。 也就是put()、get()操作是线程安全的。这两个操作对于多线程同时操作,线程之间是可见的,因为ConcurrentHashMap.Node.val和因为ConcurrentHashMap.baseCount被volatile修饰。
3、如何正确使用 ConcurrentHashMap
- ConcurrentHashMap#putIfAbsent(),实现get()、put()原子性操作,因为 ConcurrentHashMap#putIfAbsent() 方法内部加了synchronized锁
二、用户注册模拟并发问题
在这个例子中模拟了用户注册行为,定义了相同用户名不能重复注册的规则,我们使用ConcurrentHashMap保存用户信息,通过模拟同时注册的动作体现并发问题。
测试类:
public class ConcurrentHashMapTest { @Testpublic void test() throws InterruptedException { UserService userService = new UserService(); int threadCount = 8; ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(threadCount); forkJoinPool.execute(() -> IntStream.range(0, threadCount) .mapToObj(i -> new User("张三", i)) .parallel().forEach(userService::register)); // 等待1s,否则看不到日志输出程序就结束了 TimeUnit.SECONDS.sleep(1); } }@Data@AllArgsConstructor@NoArgsConstructorclass User { /** * 用户名,也是Map的key */private String username; private int age; }class UserService { private Map<String, User> userMap = new ConcurrentHashMap<>(); /** * 用户注册 * * @param user * @return */boolean register(User user) { if (userMap.containsKey(user.getUsername())) { System.out.println("用户已存在"); return false; } else { userMap.put(user.getUsername(), user); System.out.println("用户" + user.getUsername() + "_" + user.getAge() + "注册成功"); return true; } } }复制代码
运行结果:
用户已存在 用户已存在 用户张三_4注册成功 用户已存在 用户张三_7注册成功 用户张三_5注册成功 用户已存在 用户已存在复制代码
可以看到,在注册中存在判断用户是否已注册的逻辑,但在实际测试中有3个都是名为张三的用户同时注册成功,这显然不符合同名用户不能注册规则。
三、并发问题的三个来源
并发问题的三个来源:原子性、可见性、有序性
ConcurrentHashMap只能保证提供的原子性读写操作是线程安全的。
为什么用上了线程安全的ConcurrentHashMap还是出现了并发问题呢?
1、可见性问题
用户注册代码中使用containsKey()方法判断用户是否存在,直观上我们认为操作的是同一个Map,如果另一个线程写入了张三这个key,当前线程访问userMap时一定会看到,而实际情况要更加复杂一些。
在学习计算机原理的时候讲过CPU缓存、内存、硬盘三者的速度天差地别,因此CPU在计算时优先从离自己最近、速度最快的CPU缓存中获取数据去计算,其次再从内存中获取数据。
另外,CPU经历了多年的发展之后,单核的性能提升越来越困难,为了提高单机性能,如今的计算机都是采用多个CPU核心的方式。
下图所展现的就是CPU与其缓存以及内存之间的关系。每个CPU核心都有独享的Cache的缓存。
而我们的线程可能会跑在不同的CPU核心上,此时Thread1将用户注册信息写入到内存中,但Thread2还是从自己的CPU缓存中获取的数据,因此对于Thread2来说看到的注册信息里没有张三,这就是可见性问题。
2、原子性问题
即使两个线程跑在了同一个CPU核心上,避免了可见性问题干扰,另外一个原子性问题依然会让你的并发代码不可控。
下图展示了在时间轴上注册用户的流程,boolean register(User user)这个方法在CPU计算的时间尺度上并不是做一个操作,而是包含了:
- 访问userMap判断当前用户是否注册
- 注册用户
这两步操作,在Thread1访问userMap后返回当前用户未注册但还未将用户信息put进userMap前,Thread2也去访问了userMap那么它也会获取到当前用户未注册的结果,因此也会执行后面的注册操作。
CPU在执行任务时
而实际上我们希望判断用户是否注册,注册用户这两步操作同时进行,如下图所示,Thread1在执行register(User user)方法时会将两个操作放在一起执行完,这与数据库事务的原子性理解差不多。
3、有序性问题
编译器为了提高性能有时候会改变代码执行的顺序,对于单线程代码指令重排序对于执行没有什么影响,但是会对多线程并发代码执行产生不可预知的结果。原理可以参考上节的原子性问题。
四、ConcurrentHashMap应该怎么用
ConcurrentHashMap只能保证提供的原子性读写操作是线程安全的。 也就是put()、get()操作是线程安全的。这两个操作对于多线程同时操作,线程之间是可见的,因为ConcurrentHashMap.Node.val和因为ConcurrentHashMap.baseCount被volatile修饰。
了解并发问题的根源之后,才能真正用好并发工具类,发挥它的真正威力。我们改造一下代码:
boolean registerAtomic(User user) { User hasMapped = userMap.putIfAbsent(user.getUsername(), user);if (hasMapped != null) { System.out.println("用户已存在");return false; } else { System.out.println("用户" + user.getUsername() + "_" + user.getAge() + "注册成功");return true; } }复制代码
这里我们使用了ConcurrentHashMap#putIfAbsent(),其含义是如果key已经存在则返回存储的对象,否则返回null。
那么ConcurrentHashMap#putIfAbsent()如何实现get()、put()原子性操作的呢?
其实就是加了锁,体现在ConcurrentHashMap#putVal()方法。在这个场景中如果不使用putIfAbsent就要对register(User user)方法加锁,对于性能的影响更大。
ConcurrentHashMap#putIfAbsent():
public V putIfAbsent(K key, V value) {return putVal(key, value, true); }复制代码
ConcurrentHashMap#putVal():
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();int hash = spread(key.hashCode());int binCount = 0;for (Node<K,V>[] tab = table;;) { Node<K,V> f; int n, i, fh;if (tab == null || (n = tab.length) == 0) tab = initTable();else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {if (casTabAt(tab, i, null, new Node<K,V>(hash, key, value, null)))break; // no lock when adding to empty bin}else if ((fh = f.hash) == MOVED) tab = helpTransfer(tab, f);else { V oldVal = null;synchronized (f) {if (tabAt(tab, i) == f) {if (fh >= 0) { binCount = 1;for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) { K ek;if (e.hash == hash && ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))) { oldVal = e.val;if (!onlyIfAbsent) e.val = value;break; } Node<K,V> pred = e;if ((e = e.next) == null) { pred.next = new Node<K,V>(hash, key, value, null);break; } } }else if (f instanceof TreeBin) { Node<K,V> p; binCount = 2;if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key, value)) != null) { oldVal = p.val;if (!onlyIfAbsent) p.val = value; } } } }if (binCount != 0) {if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD) treeifyBin(tab, i);if (oldVal != null)return oldVal;break; } } } addCount(1L, binCount);return null; }复制代码
五、总结
1、并发问题的三个来源:
- 可见性问题:多线程情况下,线程之间的变量往往是不共享的,因为CPU在计算时优先从离自己最近、速度最快的CPU缓存中获取数据去计算,其次再从内存中获取数据。
- 原子性问题:即使两个线程跑在了同一个CPU核心上,避免了可见性问题干扰,另外一个原子性问题依然会让你的并发代码不可控。
- 有序性问题:多线程并发代码执行产生不可预知的结果。原理可以参考上节的原子性问题。
2、ConcurrentHashMap 的线程安全指的是什么?
- ConcurrentHashMap 的线程安全指的是:ConcurrentHashMap只能保证提供的原子性读写操作是线程安全的。 也就是put()、get()操作是线程安全的。这两个操作对于多线程同时操作,线程之间是可见的,因为ConcurrentHashMap.Node.val和因为ConcurrentHashMap.baseCount被volatile修饰。
3、如何正确使用 ConcurrentHashMap
- ConcurrentHashMap#putIfAbsent(),实现get()、put()原子性操作,因为 ConcurrentHashMap#putIfAbsent() 方法内部加了synchronized锁