Day624.并发编程代码加锁注意点 -Java业务开发常见错误

Posted 2022-05-23 阿昌喜欢吃黄桃

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Day624.并发编程代码加锁注意点 -Java业务开发常见错误相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

并发编程加锁注意点

Hi!这里是achang，这次记录聊的还是并发编程。

只要聊到并发编程，必然就会想到加锁的注意事项，如下就记录提供几点可能在我们代码编程中会出现的问题。

一、判断操作共享资源的代码是否需要加锁

在一个类里有两个 int 类型的字段 a 和 b，有一个 add 方法循环 1 万次对 a 和 b 进行 ++ 操作，有另一个 compare 方法，同样循环 1 万次判断 a 是否小于 b，条件成立就打印 a 和 b 的值，并判断 a>b 是否成立。

@Slf4j
public class Interesting 

    volatile int a = 1;
    volatile int b = 1;

    public void add() 
        log.info("add start");
        for (int i = 0; i < 10000; i++) 
            a++;
            b++;
        
        log.info("add done");
    

    public void compare() 
        log.info("compare start");
        for (int i = 0; i < 10000; i++) 
            //a始终等于b吗？
            if (a < b) 
                log.info("a:,b:,", a, b, a > b);
                //最后的a>b应该始终是false吗？
            
        
        log.info("compare done");

他起了两个线程来分别执行 add 和 compare 方法：

Interesting interesting = new Interesting();
new Thread(() -> interesting.add()).start();
new Thread(() -> interesting.compare()).start();

按道理，a 和 b 同样进行累加操作，应该始终相等，compare 中的第一次判断应该始终不会成立，不会输出任何日志。

但，执行代码后发现不但输出了日志，而且更诡异的是，compare 方法在判断 ab 也成立：

很明显，你这是在操作两个字段 a 和 b，有线程安全问题，应该为 add 方法加上锁，确保 a 和 b 的 ++ 是原子性的，就不会错乱了。

”随后，他为 add 方法加上了锁：

public synchronized void add()

但，加锁后问题并没有解决。我们来仔细想一下，为什么锁可以解决线程安全问题呢。

因为只有一个线程可以拿到锁，所以加锁后的代码中的资源操作是线程安全的。

但是，这个案例中的 add 方法始终只有一个线程在操作，显然只为 add 方法加锁是没用的。

之所以出现这种错乱，是因为两个线程是交错执行 add 和 compare 方法中的业务逻辑，而且这些业务逻辑不是原子性的：

a++ 和 b++ 操作中可以穿插在 compare 方法的比较代码中；更需要注意的是，a

public synchronized void add()
public synchronized void compare()

所以，使用锁解决问题之前一定要理清楚，我们要保护的是什么逻辑，多线程执行的情况又是怎样的。

上面add和compare都会对应共享资源a，b进行修改或读取，那就要涉及到线程安全的操作，所以就需要都加上锁。

二、加锁前要清楚锁和被保护的对象是不是一个层面的

除了没有分析清线程、业务逻辑和锁三者之间的关系随意添加无效的方法锁外，还有一种比较常见的错误是，没有理清楚锁和要保护的对象是否是一个层面的。

我们知道静态字段属于类，类级别的锁才能保护；而非静态字段属于类实例，实例级别的锁就可以保护。

先看看这段代码有什么问题：在类 Data 中定义了一个静态的 int 字段 counter 和一个非静态的 wrong 方法，实现 counter 字段的累加操作。

class Data 
    @Getter
    private static int counter = 0;
    
    public static int reset() 
        counter = 0;
        return counter;
    

    public synchronized void wrong() 
        counter++;

写一段代码测试下：

@GetMapping("wrong")
public int wrong(@RequestParam(value = "count", defaultValue = "1000000") int count) 
    Data.reset();
    //多线程循环一定次数调用Data类不同实例的wrong方法
    IntStream.rangeClosed(1, count).parallel().forEach(i -> new Data().wrong());
    return Data.getCounter();

因为默认运行 100 万次，所以执行后应该输出 100 万，但页面输出的是 639242：

我们来分析下为什么会出现这个问题吧。

在非静态的 wrong 方法上加锁，只能确保多个线程无法执行同一个实例的 wrong 方法，却不能保证不会执行不同实例的 wrong 方法。

而静态的 counter 在多个实例中共享，所以必然会出现线程安全问题。

理清思路后，修正方法就很清晰了：同样在类中定义一个 Object 类型的静态字段，在操作 counter 之前对这个字段加锁。

class Data 
    @Getter
    private static int counter = 0;
    private static Object locker = new Object();

    public void right() 
        synchronized (locker) 
            counter++;

你可能要问了，把 wrong 方法定义为静态不就可以了，这个时候锁是类级别的。

可以是可以，但我们不可能为了解决线程安全问题改变代码结构，把实例方法改为静态方法。

感兴趣的同学还可以从字节码以及 JVM 的层面继续探索一下，代码块级别的 synchronized 和方法上标记 synchronized 关键字，在实现上有什么区别。

三、加锁要考虑锁的粒度和场景问题

在方法上加 synchronized 关键字实现加锁确实简单，也因此我曾看到一些业务代码中几乎所有方法都加了 synchronized，但这种滥用 synchronized 的做法：

一是，没必要。通常情况下 60% 的业务代码是三层架构，数据经过无状态的 Controller、Service、Repository 流转到数据库，没必要使用 synchronized 来保护什么数据。
二是，可能会极大地降低性能。使用 Spring 框架时，默认情况下 Controller、Service、Repository 是单例的，加上 synchronized 会导致整个程序几乎就只能支持单线程，造成极大的性能问题。

即使我们确实有一些共享资源需要保护，也要尽可能降低锁的粒度，仅对必要的代码块甚至是需要保护的资源本身加锁。

比如，在业务代码中，有一个 ArrayList 因为会被多个线程操作而需要保护，又有一段比较耗时的操作（代码中的 slow 方法）不涉及线程安全问题，应该如何加锁呢？

错误的做法是，给整段业务逻辑加锁，把 slow 方法和操作 ArrayList 的代码同时纳入 synchronized 代码块；

更合适的做法是，把加锁的粒度降到最低，只在操作 ArrayList 的时候给这个 ArrayList 加锁。

private List<Integer> data = new ArrayList<>();

//不涉及共享资源的慢方法
private void slow() 
    try 
        TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(10);
     catch (InterruptedException e) 
    


//错误的加锁方法
@GetMapping("wrong")
public int wrong() 
    long begin = System.currentTimeMillis();
    IntStream.rangeClosed(1, 1000).parallel().forEach(i -> 
        //加锁粒度太粗了
        synchronized (this) 
            slow();
            data.add(i);
        
    );
    log.info("took:", System.currentTimeMillis() - begin);
    return data.size();


//正确的加锁方法
@GetMapping("right")
public int right() 
    long begin = System.currentTimeMillis();
    IntStream.rangeClosed(1, 1000).parallel().forEach(i -> 
        slow();
        //只对List加锁
        synchronized (data) 
            data.add(i);
        
    );
    log.info("took:", System.currentTimeMillis() - begin);
    return data.size();

执行这段代码，同样是 1000 次业务操作，正确加锁的版本耗时 1.4 秒，而对整个业务逻辑加锁的话耗时 11 秒。

如果精细化考虑了锁应用范围后，性能还无法满足需求的话，我们就要考虑另一个维度的粒度问题了，即：区分读写场景以及资源的访问冲突，考虑使用悲观方式的锁还是乐观方式的锁。

一般业务代码中，很少需要进一步考虑这两种更细粒度的锁，所以我只和你分享几个大概的结论，你可以根据自己的需求来考虑是否有必要进一步优化：

对于读写比例差异明显的场景，考虑使用 ReentrantReadWriteLock 细化区分读写锁，来提高性能。
如果你的 JDK 版本高于 1.8、共享资源的冲突概率也没那么大的话，考虑使用 StampedLock 的乐观读的特性，进一步提高性能。
JDK 里 ReentrantLock 和 ReentrantReadWriteLock 都提供了公平锁的版本，在没有明确需求的情况下不要轻易开启公平锁特性，在任务很轻的情况下开启公平锁可能会让性能下降上百倍。

四、多线程死锁问题

一个业务逻辑如果涉及多把锁，容易产生死锁问题。

提供一个这样的案例：

下单操作需要锁定订单中多个商品的库存，拿到所有商品的锁之后进行下单扣减库存操作，全部操作完成之后释放所有的锁。代码上线后发现，下单失败概率很高，失败后需要用户重新下单，极大影响了用户体验，还影响到了销量。经排查发现是死锁引起的问题，背后原因是扣减库存的顺序不同，导致并发的情况下多个线程可能相互持有部分商品的锁，又等待其他线程释放另一部分商品的锁，于是出现了死锁问题。

接下来，我们剖析一下核心的业务代码。

首先，定义一个商品类型，包含商品名、库存剩余和商品的库存锁三个属性，每一种商品默认库存 1000 个；然后，初始化 10 个这样的商品对象来模拟商品清单：

@Data
@RequiredArgsConstructor
static class Item 
    final String name; //商品名
    int remaining = 1000; //库存剩余
    @ToString.Exclude //ToString不包含这个字段 
    ReentrantLock lock = new ReentrantLock();

下单代码如下：先声明一个 List 来保存所有获得的锁，然后遍历购物车中的商品依次尝试获得商品的锁，最长等待 10 秒，获得全部锁之后再扣减库存；

如果有无法获得锁的情况则解锁之前获得的所有锁，返回 false 下单失败。

private boolean createOrder(List<Item> order) 
    //存放所有获得的锁
    List<ReentrantLock> locks = new ArrayList<>();

    for (Item item : order) 
        try 
            //获得锁10秒超时
            if (item.lock.tryLock(10, TimeUnit.SECONDS)) 
                locks.add(item.lock);
             else 
                locks.forEach(ReentrantLock::unlock);
                return false;
            
         catch (InterruptedException e) 
        
    
    //锁全部拿到之后执行扣减库存业务逻辑
    try 
        order.forEach(item -> item.remaining--);
     finally 
        locks.forEach(ReentrantLock::unlock);
    
    return true;

我们写一段代码测试这个下单操作。模拟在多线程情况下进行 100 次创建购物车和下单操作，最后通过日志输出成功的下单次数、总剩余的商品个数、100 次下单耗时，以及下单完成后的商品库存明细：

@GetMapping("wrong")
public long wrong() 
    long begin = System.currentTimeMillis();
    //并发进行100次下单操作，统计成功次数
    long success = IntStream.rangeClosed(1, 100).parallel()
            .mapToObj(i -> 
                List<Item> cart = createCart();
                return createOrder(cart);
            )
            .filter(result -> result)
            .count();
    log.info("success: totalRemaining: took:ms items:",
            success,
            items.entrySet().stream().map(item -> item.getValue().remaining).reduce(0, Integer::sum),
            System.currentTimeMillis() - begin, items);
    return success;

运行程序，输出如下日志：

可以看到，100 次下单操作成功了 65 次，10 种商品总计 10000 件，库存总计为 9805，消耗了 195 件符合预期（65 次下单成功，每次下单包含三件商品），总耗时 50 秒。

为什么会这样呢？

使用 JDK 自带的 VisualVM 工具来跟踪一下，重新执行方法后不久就可以看到，线程 Tab 中提示了死锁问题，根据提示点击右侧线程 Dump 按钮进行线程抓取操作：

查看抓取出的线程栈，在页面中部可以看到如下日志：

显然，是出现了死锁，线程 4 在等待的一个锁被线程 3 持有，线程 3 在等待的另一把锁被线程 4 持有。

那为什么会有死锁问题呢？

购物车添加商品的逻辑，随机添加了三种商品，假设一个购物车中的商品是 item1 和 item2，另一个购物车中的商品是 item2 和 item1，一个线程先获取到了 item1 的锁，同时另一个线程获取到了 item2 的锁，然后两个线程接下来要分别获取 item2 和 item1 的锁，这个时候锁已经被对方获取了，只能相互等待一直到 10 秒超时。其实，避免死锁的方案很简单，为购物车中的商品排一下序，让所有的线程一定是先获取 item1 的锁然后获取 item2 的锁，就不会有问题了。

所以，我只需要修改一行代码，对 createCart 获得的购物车按照商品名进行排序即可：

@GetMapping("right")
public long right() 
    ....    
    long success = IntStream.rangeClosed(1, 100).parallel()
            .mapToObj(i -> 
                List<Item> cart = createCart().stream()
                        .sorted(Comparator.comparing(Item::getName))
                        .collect(Collectors.toList());
                return createOrder(cart);
            )
            .filter(result -> result)
            .count();
    ...
    return success;