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用上 ConcurrentHashMap，就没有并发问题了？

 4 years ago
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这篇算是《极客时间》王宝令老师专栏《Java并发编程实战》的课后笔记吧。

主题

  • 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

用户注册模拟并发问题

我们从一个用户注册的例子来了解并发问题。

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。

定义用户类 

classUser{
// 用户名，也是Map的key
privateString username;
privateintage;
// 省略getter, setter方法
}

定义用户注册逻辑

用户注册的规则是用户名不能重复，假如重复就返回注册失败，我们也考虑到了线程安全，所以用 ConcurrentHashMap 来存储用户信息 

classUserService{

privateMap<String, User> userMap =newConcurrentHashMap();

booleanregister(User user){
if(userMap.containsKey(user.getUsername)) {
log.info("用户已存在");
returnfalse;
}else{
userMap.put(user.getUsername, user);
log.info("用户注册成功, {}, {}", user.getUsername(), user.getAge());
returntrue;
}
}
}

模拟重复注册

接下来模拟用户重复注册的场景：

intthreadCount =8;

ForkJoinPool forkJoinPool =newForkJoinPool(threadCount);

forkJoinPool.execute(() -> IntStream.range(0, threadCount)
.mapToObj(i ->newPerson("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);

输出结果:

00:18:32.622 [ForkJoinPool-1-worker-1] INFO org.example.UserService - 用户注册成功, 张三, 5
00:18:32.622 [ForkJoinPool-1-worker-0] INFO org.example.UserService - 用户已存在
00:18:32.622 [ForkJoinPool-1-worker-4] INFO org.example.UserService - 用户注册成功, 张三, 1
00:18:32.622 [ForkJoinPool-1-worker-6] INFO org.example.UserService - 用户已存在
00:18:32.622 [ForkJoinPool-1-worker-5] INFO org.example.UserService - 用户注册成功, 张三, 4
00:18:32.622 [ForkJoinPool-1-worker-3] INFO org.example.UserService - 用户已存在
00:18:32.622 [ForkJoinPool-1-worker-2] INFO org.example.UserService - 用户注册成功, 张三, 2
00:18:32.622 [ForkJoinPool-1-worker-7] INFO org.example.UserService - 用户已存在

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4个用户同时注册成功。[^1]

[^1]: 线程问题有其不确定性，同一个测试用例会跑出不同结果来，也有可能没有出现并发问题，可以多跑几次测试用例看下结果。

并发问题的三大根源

可见性、原子性、有序性

为什么用上了线程安全的 ConcurrentHashMap 还是出现了并发问题呢？

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

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此处简化了CPU缓存架构，一般我们的CPU有3级缓存，就是一般我们听到的L1 Cache、L2 Cache和L3 Cache。其中L1 Cache和L2 Cache是CPU独享的，L3 Cache在逻辑上是共享模式。

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 。

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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：

  1. 访问 userMap 判断当前用户是否注册

  2. 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

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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。

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有序性问题

有序性问题 是第三个引起并发编程Bug的源头。

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 。

ConcurrentHashMap应该怎么用

说回到 ConcurrentHashMap ，它所说的线程安全到底指的是什么呢？

它所保证的是 put() 与 get() 操作是线程安全的，上一节所说的 可见性问题 可以被解决。

在我们上文的例子中之所以出现线程安全问题，原因在于 register(User user) 这个方法中有复合操作，所以会有 原子性问题 。

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：

classUserService{

privateMap<String, User> userMap =newConcurrentHashMap();

booleanregister(User user){
User hasMapped = userMap.putIfAbsent(user.getUsername, user);
if(hasMapped !=null) {
log.info("用户已存在");
returnfalse;
}else{
log.info("用户注册成功, {}, {}", user.getUsername(), user.getAge());
returntrue;
}
}
}

这里我们使用了 Map 提供的 putIfAbsent 接口，其含义是如果key已经存在则返回存储的对象，否则返回 null 。

putIfAbsent 接口定义的时候不是线程安全的，但 ConcurrentHashMap 在实现的时候将这个方法实现为线程安全。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。

总结

ConcurrentHashMap 因为一直以来都号称是线程安全的，因此对于其使用常常会陷入误区。要发挥出并发工具类的真正威力，一定要了解并发问题的本质，而并发问题的本质又与硬件知识息息相关。

受水平所限，本文只是从一个角度解释了 ConcurrentHashMap 引起的并发问题，并未深入分析 ConcurrentHashMap 的实现以及局限性。

参考资料


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