沒啥深入實踐的理論系同學，在使用併發工具時，總是認為把HashMap改為ConcurrentHashMap，就完美解決併發了呀。或者使用寫時複製的CopyOnWriteArrayList，性能更佳呀！技術言論雖然自由，但面對魔鬼面試官時，我們更在乎的是這些真的正確嗎？
1 線程重用導致用戶信息錯亂
生產環境中，有時獲取到的用戶信息是別人的。查看代碼後，發現是使用了ThreadLocal緩存獲取到的用戶信息。
ThreadLocal適用於變量在線程間隔離，而在方法或類間共享的場景。
若用戶信息的獲取比較昂貴（比如從DB查詢），則在ThreadLocal中緩存比較合適。
問題來了，為什麼有時會出現用戶信息錯亂？
1.1 案例
使用ThreadLocal存放一個Integer值，代表需要在線程中保存的用戶信息，初始null。
先從ThreadLocal獲取一次值，然後把外部傳入的參數設置到ThreadLocal中，模擬從當前上下文獲取用戶信息，隨後再獲取一次值，最後輸出兩次獲得的值和線程名稱。
固定思維認為，在設置用戶信息前第一次獲取的值始終是null，但要清楚程序運行在Tomcat，執行程序的線程是Tomcat的工作線程，其基於線程池。
而線程池會重用固定線程，一旦線程重用，那麼很可能首次從ThreadLocal獲取的值是之前其他用戶的請求遺留的值。這時，ThreadLocal中的用戶信息就是其他用戶的信息。
1.2 bug 重現
在配置文件設置Tomcat參數-工作線程池最大線程數設為1，這樣始終是同一線程在處理請求：
server.tomcat.max-threads=1- 先讓用戶1請求接口，第一、第二次獲取到用戶ID分別是null和1，符合預期
- 用戶2請求接口，bug復現！第一、第二次獲取到用戶ID分別是1和2，顯然第一次獲取到了用戶1的信息，因為Tomcat線程池重用了線程。兩次請求線程都是同一線程：
http-nio-45678-exec-1。
寫業務代碼時，首先要理解代碼會跑在什麼線程上：
- Tomcat服務器下跑的業務代碼，本就運行在一個多線程環境（否則接口也不可能支持這麼高的併發），並不能認為沒有顯式開啟多線程就不會有線程安全問題
- 線程創建較昂貴，所以Web服務器會使用線程池處理請求，線程會被重用。使用類似ThreadLocal工具存放數據時，需注意在代碼運行完後，顯式清空設置的數據。
1.3 解決方案
在finally代碼塊顯式清除ThreadLocal中數據。即使新請求過來，使用了之前的線程，也不會獲取到錯誤的用戶信息。
修正後代碼：
ThreadLocal利用獨佔資源的解決線程安全問題，若就是要資源在線程間共享怎麼辦？就需要用到線程安全的容器。
使用了線程安全的併發工具，並不代表解決了所有線程安全問題。
1.4 ThreadLocalRandom 可將其實例設置到靜態變量，在多線程下重用嗎？
current()的時候初始化一個初始化種子到線程，每次nextseed再使用之前的種子生成新的種子：
UNSAFE.putLong(t = Thread.currentThread(), SEED,
r = UNSAFE.getLong(t, SEED) + GAMMA);如果你通過主線程調用一次current生成一個ThreadLocalRandom實例保存，那麼其它線程來獲取種子的時候必然取不到初始種子，必須是每一個線程自己用的時候初始化一個種子到線程。
可以在nextSeed設置一個斷點看看：
UNSAFE.getLong(Thread.currentThread(),SEED);2 ConcurrentHashMap真的安全嗎？
我們都知道ConcurrentHashMap是個線程安全的哈希表容器，但它僅保證提供的原子性讀寫操作線程安全。
2.1 案例
有個含900個元素的Map，現在再補充100個元素進去，這個補充操作由10個線程併發進行。
開發人員誤以為使用ConcurrentHashMap就不會有線程安全問題，於是不加思索地寫出了下面的代碼：在每一個線程的代碼邏輯中先通過size方法拿到當前元素數量，計算ConcurrentHashMap目前還需要補充多少元素，並在日誌中輸出了這個值，然後通過putAll方法把缺少的元素添加進去。
為方便觀察問題，我們輸出了這個Map一開始和最後的元素個數。
- 訪問接口
分析日誌輸出可得：
- 初始大小900符合預期，還需填充100個元素
- worker13線程查詢到當前需要填充的元素為49，還不是100的倍數
- 最後HashMap的總項目數是1549，也不符合填充滿1000的預期
2.2 bug 分析
ConcurrentHashMap就像是一個大籃子，現在這個籃子裡有900個桔子，我們期望把這個籃子裝滿1000個桔子，也就是再裝100個桔子。有10個工人來幹這件事兒，大家先後到崗後會計算還需要補多少個桔子進去，最後把桔子裝入籃子。
ConcurrentHashMap這籃子本身，可以確保多個工人在裝東西進去時，不會相互影響干擾，但無法確保工人A看到還需要裝100個桔子但是還未裝時，工人B就看不到籃子中的桔子數量。你往這個籃子裝100個桔子的操作不是原子性的，在別人看來可能會有一個瞬間籃子裡有964個桔子，還需要補36個桔子。
ConcurrentHashMap對外提供能力的限制：
- 使用不代表對其的多個操作之間的狀態一致，是沒有其他線程在操作它的。如果需要確保需要手動加鎖
- 諸如size、isEmpty和containsValue等聚合方法，在併發下可能會反映ConcurrentHashMap的中間狀態。因此在併發情況下，這些方法的返回值只能用作參考，而不能用於流程控制。顯然，利用size方法計算差異值，是一個流程控制
- 諸如putAll這樣的聚合方法也不能確保原子性，在putAll的過程中去獲取數據可能會獲取到部分數據
2.3 解決方案
整段邏輯加鎖：
- 只有一個線程查詢到需補100個元素，其他9個線程查詢到無需補，最後Map大小1000
既然使用ConcurrentHashMap還要全程加鎖，還不如使用HashMap呢？
不完全是這樣。
ConcurrentHashMap提供了一些原子性的簡單復合邏輯方法，用好這些方法就可以發揮其威力。這就引申出代碼中常見的另一個問題：在使用一些類庫提供的高級工具類時，開發人員可能還是按照舊的方式去使用這些新類，因為沒有使用其真實特性，所以無法發揮其威力。
3 知己知彼，百戰百勝
3.1 案例
使用Map來統計Key出現次數的場景。
- 使用ConcurrentHashMap來統計，Key的範圍是10
- 使用最多10個併發，循環操作1000萬次，每次操作累加隨機的Key
- 如果Key不存在的話，首次設置值為1。
show me code:
有了上節經驗，我們這直接鎖住Map，再做
- 判斷
- 讀取現在的累計值
- +1
- 保存累加後值
這段代碼在功能上的確毫無沒有問題，但卻無法充分發揮ConcurrentHashMap的性能，優化後：
-
ConcurrentHashMap的原子性方法computeIfAbsent做復合邏輯操作，判斷K是否存在V，若不存在，則把Lambda運行後結果存入Map作為V，即新創建一個LongAdder對象，最後返回V
因為computeIfAbsent返回的V是LongAdder，是個線程安全的累加器，可直接調用其increment累加。
這樣在確保線程安全的情況下達到極致性能，且代碼行數驟減。
3.2 性能測試
- 使用StopWatch測試兩段代碼的性能，最後的斷言判斷Map中元素的個數及所有V的和是否符合預期來校驗代碼正確性
- 性能測試結果：
比使用鎖性能提升至少5倍。
3.3 computeIfAbsent高性能之道
Java的Unsafe實現的CAS。
它在JVM層確保寫入數據的原子性，比加鎖效率高：
static final <K,V> boolean casTabAt(Node<K,V>[] tab, int i,
Node<K,V> c, Node<K,V> v) {
return U.compareAndSetObject(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, c, v);
}所以不要以為只要用了ConcurrentHashMap併發工具就是高性能的高併發程序。
辨明 computeIfAbsent、putIfAbsent
- 當Key存在的時候，如果Value獲取比較昂貴的話，putIfAbsent就白白浪費時間在獲取這個昂貴的Value上（這個點特別注意）
- Key不存在的時候，putIfAbsent返回null，小心空指針，而computeIfAbsent返回計算後的值
- 當Key不存在的時候，putIfAbsent允許put null進去，而computeIfAbsent不能，之後進行containsKey查詢是有區別的（當然了，此條針對HashMap，ConcurrentHashMap不允許put null value進去）
3.4 CopyOnWriteArrayList 之殤
再比如一段簡單的非 DB操作的業務邏輯，時間消耗卻超出預期時間，在修改數據時操作本地緩存比回寫DB慢許多。原來是有人使用了CopyOnWriteArrayList緩存大量數據，而該業務場景下數據變化又很頻繁。CopyOnWriteArrayList雖然是一個線程安全版的ArrayList，但其每次修改數據時都會複製一份數據出來，所以只適用讀多寫少或無鎖讀場景。
所以一旦使用CopyOnWriteArrayList，一定是因為場景適宜而非炫技。
CopyOnWriteArrayList V.S 普通加鎖ArrayList讀寫性能
- 測試併發寫性能
- 測試結果：高併發寫，CopyOnWriteArray比同步ArrayList慢百倍
- 測試併發讀性能
- 測試結果：高併發讀（100萬次get操作），CopyOnWriteArray比同步ArrayList快24倍
高併發寫時，CopyOnWriteArrayList為何這麼慢呢？因為其每次add時，都用Arrays.copyOf創建新數組，頻繁add時內存申請釋放性能消耗大。
4 總結
4.1 Don't !!!
- 不要只會用併發工具，而不熟悉線程原理
- 不要覺得用了併發工具，就怎麼都線程安全
- 不熟悉併發工具的優化本質，就難以發揮其真正性能
- 不要不結合當前業務場景，就隨意選用併發工具，可能導致系統性能更差
4.2 Do !!!
- 認真閱讀官方文檔，理解併發工具適用場景及其各API的用法，並自行測試驗證，最後再使用
- 併發bug本就不易復現， 多自行進行性能壓力測試
參考