前言
列举大家平时在工作中最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. if(info == null){
3. info = new UserBindInfo(userId,deviceId);
4. insertIntoDB(info);
5. }else{
6. info.setDeviceId(deviceId);
7. updateDB(info);
8. }
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。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. UserBindInfoMapper.insertIntoDB(userBindInfo);
3. }catch(DuplicateKeyException ex){
4. UserBindInfoMapper.update(userBindInfo);
5. }Double Kill
小心你的全局变量,如下面这段代码：
1. public class GlobalVariableConcurrentTest {
2.
3. private static final SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
4.
5. public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
6. ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(10, 100, 1, TimeUnit.MINUTES, new LinkedBlockingQueue<>(1000));
7.
8. while (true){
9. threadPoolExecutor.execute(()->{
10. String dateString = sdf.format(new Date());
11. try {
12. Date parseDate = sdf.parse(dateString);
13. String dateString2 = sdf.format(parseDate);
14. System.out.println(dateString.equals(dateString2));
15. } catch (ParseException e) {
16. e.printStackTrace();
17. }
18. });
19. }
20.
21. }
22.
23. }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. public class Test {
3.
4. public static List<String> desc = new ArrayList<>();
5.
6. public List<String> getDescByUserType(int userType) {
7. if (userType == 1) {
8. desc.add("普通会员不可以发送和查看邮件，请购买会员");
9. return desc;
10. } else if (userType == 2) {
11. desc.add("恭喜你已经是VIP会员，尽情的发邮件吧");
12. return desc;
13. }else {
14. desc.add("你的身份未知");
15. return desc;
16. }
17. }
18. }
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. RedisOperation.expire(userId,5,TimeUnit.SECONDS));
3. //执行正常业务逻辑
4. }else{
5. return “访问过于频繁”;
6. }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. Map<String, Integer> map = new ConcurrentHashMap();
3.
4. Integer value = count.get(k);
5. if(value == null){
6. map.put(k,1);
7. }else{
8. map.put(k,value+1);
9. }
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. for (int i = 0; i < 1000; i++) {
3. testConcurrentMap();
4. }
5. }
6. private static void testConcurrentMap() {
7. final Map<String, Integer> count = new ConcurrentHashMap<>();
8. ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(2);
9. final CountDownLatch endLatch = new CountDownLatch(2);
10. Runnable task = ()-> {
11. for (int i = 0; i < 5; i++) {
12. Integer value = count.get("k");
13. if (null == value) {
14. System.out.println(Thread.currentThread().getName());
15. count.put("k", 1);
16. } else {
17. count.put("k", value + 1);
18. }
19. }
20. endLatch.countDown();
21. };
22.
23. executorService.execute(task);
24. executorService.execute(task);
25.
26. try {
27. endLatch.await();
28. if (count.get("k") < 10) {
29. System.out.println(count);
30. }
31. } catch (Exception e) {
32. e.printStackTrace();
33. }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<K,V> map = new ConcurrentHashMap();
2. V v = map.get(k);
3. if(v == null){
4. V v = new V();
5. V old = map. putIfAbsent(k,v);
6. if(old != null){
7. v = old;
8. }
9. }
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. for (int i = 0; i < 1000; i++) {
3. testConcurrentMap();
4. }
5. }
6.
7. private static void testConcurrentMap() {
8. ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(2);
9. final Map<String, AtomicInteger> map = Maps.newConcurrentMap();
10. final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(2);
11.
12. Runnable task = ()-> {
13. AtomicInteger oldValue;
14. for (int i = 0; i < 5; i++) {
15. oldValue = map.get("k");
16. if (null == oldValue) {
17. AtomicInteger initValue = new AtomicInteger(0);
18. oldValue = map.putIfAbsent("k", initValue);
19. if (oldValue == null) {
20. oldValue = initValue;
21. }
22. }
23. oldValue.incrementAndGet();
24. }
25. countDownLatch.countDown();
26. };
27.
28. executorService.execute(task);
29. executorService.execute(task);
30.
31. try {
32. countDownLatch.await();
33. System.out.println(map);
34. } catch (Exception e) {
35. e.printStackTrace();
36. }
37. }
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. 1、给现金增加操作
3. 2、deleteTicketById(ticketId)
4. }else{
5. return “没有可用现金券”
6. }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. 1、deleteTicketById(ticketId)
3. 2、给现金增加操作
4. }else{
5. return “没有可用现金券”
6. }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. 1、给现金增加操作
3. }else{
4. return “没有可用现金券”
5. }个人公众号
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