在线求CR，你觉得我这段Java代码还有优化的空间吗？

Posted 2021-07-29 Hollis Chuang

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了在线求CR，你觉得我这段Java代码还有优化的空间吗？相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

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这是Hollis的第 362 篇原创分享

作者 l Hollis

来源 l Hollis（ID：hollischuang）

上周，因为要测试一个方法的在并发场景下的结果是不是符合预期，我写了一段单元测试的代码。写完之后截了个图发了一个朋友圈，很多人表示短短的几行代码，涉及到好几个知识点。

还有人给出了一些优化的建议。那么，这是怎样的一段代码呢？涉及到哪些知识，又有哪些可以优化的点呢？

让我们来看一下。

背景

先说一下背景，也就是要知道我们单元测试要测的这个方法具体是什么样的功能。我们要测试的服务是AssetService，被测试的方法是update方法。

update方法主要做两件事，第一个是更新Asset、第二个是插入一条AssetStream。

更新Asset方法中，主要是更新数据库中的Asset的信息，这里为了防止并发，使用了乐观锁。

插入AssetStream方法中，主要是插入一条AssetStream的流水信息，为了防止并发，这里在数据库中增加了唯一性约束。

为了保证数据一致性，我们通过本地事务将这两个操作包在同一个事务中。

以下是主要的代码，当然，这个方法中还会有一些前置的幂等性校验、参数合法性校验等，这里就都省略了：

@Service

public class AssetServiceImpl implements AssetService {

    @Autowired

    private TransactionTemplate transactionTemplate;

    @Override

    public String update(Asset asset) {

        //参数检查、幂等校验、从数据库取出最新asset等。

        return transactionTemplate.execute(status -> {

            updateAsset(asset);

            return insertAssetStream(asset);

        });

    }

}

因为这个方法可能会在并发场景中执行，所以该方法通过事务+乐观锁+唯一性约束做了并发控制。关于这部分的细节就不多讲了，大家感兴趣的话后面我再展开关于如何防并发的内容。

单测

因为上面这个方法是可能在并发场景中被调用的，所以需要在单测中模拟并发场景，于是，我就写了以下的单元测试的代码：

public class AssetServiceImplTest {

    private static ThreadFactory namedThreadFactory = new ThreadFactoryBuilder()

        .setNameFormat("demo-pool-%d").build();

    private static ExecutorService pool = new ThreadPoolExecutor(20, 100,

        0L, TimeUnit.MILLISECONDS,

        new LinkedBlockingQueue<Runnable>(128), namedThreadFactory, new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());

    @Autowired

    private AssetService assetService;

    @Test

    public void test_updateConcurrent() {

        Asset asset = getAsset();

        //参数的准备

        //...

        //并发场景模拟

        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(10);

        AtomicInteger atomicInteger =new AtomicInteger();            

        //并发批量修改，只有一条可以修改成功

        for (int i = 0; i < 10; i++) {

            pool.execute(() -> {

                try {

                    String streamNo = assetService.update(asset);

                } catch (Exception e) {

                    System.out.println("Error : " + e);

                    failedCount.getAndIncrement();

                } finally {

                    countDownLatch.countDown();

                }

            });

        }


        try {

            //主线程等子线程都执行完之后查询最新的资产

            countDownLatch.await();

        } catch (InterruptedException e) {

            e.printStackTrace();

        }

        Assert.assertEquals(failedCount.intValue(), 9);

        // 从数据库中反查出最新的Asset

        // 再对关键字段做注意校验

    }

}

以上，就是我做了简化之后的单元测试的部分代码。因为要测并发场景，所以这里面涉及到了很多并发相关的知识。

很多人之前和我说，并发相关的知识自己了解的很多，但是好像没什么机会写并发的代码。其实，单元测试就是个很好的机会。

我们来看看上面的代码涉及到哪些知识点？

知识点

以上这段单元测试的代码中涉及到几个知识点，我这里简单说一下。

线程池

这里面因为要模拟并发的场景，所以需要用到多线程，所以我这里使用了线程池，而且我没有直接用Java提供的Executors类创建线程池。

而是使用guava提供的ThreadFactoryBuilder来创建线程池，使用这种方式创建线程时，不仅可以避免OOM的问题，还可以自定义线程名称，更加方便的出错的时候溯源。（关于线程池创建的OOM问题）

CountDownLatch

因为我的单元测试代码中，希望在所有的子线程都执行之后，主线程再去检查执行结果。

所以，如何使主线程阻塞，直到所有子线程执行完呢？这里面用到了一个同步辅助类CountDownLatch。

用给定的计数初始化 CountDownLatch。由于调用了 countDown() 方法，所以在当前计数到达零之前，await 方法会一直受阻塞。

AtomicInteger

因为我在单测代码中，创建了10个线程，但是我需要保证只有一个线程可以执行成功。所以，我需要对失败的次数做统计。

那么，如何在并发场景中做计数统计呢，这里用到了AtomicInteger，这是一个原子操作类，可以提供线程安全的操作方法。

异常处理

因为我们模拟了多个线程并发执行，那么就一定会存在部分线程执行失败的情况。

因为方法底层没有对异常进行捕获。所以需要在单测代码中进行异常的捕获。

    try {

        String streamNo = assetService.update(asset);

    } catch (Exception e) {

        System.out.println("Error : " + e);

        failedCount.increment();

    } finally {

        countDownLatch.countDown();

    }

这段代码中，try、catch、finall都用上了，而且位置是不能调换的。失败次数的统计一定要放到catch中，countDownLatch的countDown也一定要放到finally中。

Assert

这个相信大家都比较熟悉，这就是JUnit中提供的断言工具类，在单元测试时可以用做断言。这就不详细介绍了。

优化点

以上代码涉及到了很多知识点，但是，难道就没有什么优化点了吗？

首先说一下，其实单元测试的代码对性能、稳定性之类的要求并不高，所谓的优化点，也并不是必要的。这里只是说讨论下，如果真的是要做到精益求精，还有什么点可以优化呢？

使用LongAdder代替AtomicInteger

我的朋友圈的网友@zkx 提出，可以使用LongAdder代替AtomicInteger。

java.util.concurrency.atomic.LongAdder是Java8新增的一个类，提供了原子累计值的方法。而且在其Javadoc中也明确指出其性能要优于AtomicLong。

首先它有一个基础的值base，在发生竞争的情况下，会有一个Cell数组用于将不同线程的操作离散到不同的节点上去(会根据需要扩容，最大为CPU核数，即最大同时执行线程数)，sum()会将所有Cell数组中的value和base累加作为返回值。

核心的思想就是将AtomicLong一个value的更新压力分散到多个value中去，从而降低更新热点。所以在激烈的锁竞争场景下，LongAdder性能更好。

增加并发竞争

朋友圈网友 @Cafebabe 和 @普渡众生的面瘫青年以及 @嘉俊，都提到同一个优化点，那就是如何增加并发竞争。

这个问题其实我在发朋友圈之前就有想到过，心中早已经有了答案，只不过有多位朋友能够几乎同时提到这一点还是很不错的。

我们来说说问题是什么。

我们为了提升并发，使用线程池创建了多个线程，想让多个线程并发执行被测试的方法。

但是，我们是在for循环中依次执行的，那么理论上这10次update方法的调用是顺序执行的。

当然，因为有CPU时间片的存在，这10个线程会争抢CPU，真正执行的过程中还是会发生并发冲突的。

但是，为了稳妥起见，我们还是需要尽量模拟出多个线程同时发起方法调用的。

优化的方法也比较简单，那就是在每一个update方法被调用之前都wait一下，直到所有的子线程都创建成功了，再开始一起执行。

这里就可以用到CyclicBarrier来实现，CyclicBarrier和CountDownLatch一样，都是关于线程的计数器。

CountDownLatch: 一个线程(或者多个)，等待另外N个线程完成某个事情之后才能执行。

CyclicBrrier: N个线程相互等待，任何一个线程完成之前，所有的线程都必须等待。

所以，最终优化后的单测代码如下：

//主线程根据此CountDownLatch阻塞

CountDownLatch mainThreadHolder = new CountDownLatch(10);

//并发的多个子线程根据此CyclicBarrier阻塞

CyclicBarrier cyclicBarrier = new CyclicBarrier(10);

//失败次数计数器

LongAdder failedCount = new LongAdder();

//并发批量修改，只有一条可以修改成功

for (int i = 0; i < 10; i++) {

    pool.execute(() -> {

        try {

            //子线程等待，所有线程就绪后开始执行

            cyclicBarrier.await();

            //调用被测试的方法

            String streamNo = assetService.update(asset);

        } catch (Exception e) {

            //异常发生时，对失败计数器+1

            System.out.println("Error : " + e);

            failedCount.increment();

        } finally {

            //主线程的阻塞器奇数-1

            mainThreadHolder.countDown();

        }

    });

}

try {

    //主线程等子线程都执行完之后查询最新的资产池计划

    mainThreadHolder.await();

} catch (InterruptedException e) {

    e.printStackTrace();

}

//断言，保证失败9次，则成功一次

Assert.assertEquals(failedCount.intValue(), 9);

// 从数据库中反查出最新的Asset

// 再对关键字段做注意校验

以上，就是关于我的一次单元测试的代码所涉及到的知识点，以及目前所能想到的相关的优化点。

第一次被公众号上近20万读者在线CodeReview，有点小小紧张。但是还是想问一下，对于这部分代码，你觉得还有什么可以优化的地方吗？