日常工作中最容易犯的几个并发错误，你中了几个？

Posted 2020-11-27 cqqfjy

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：

UserBindInfo info = selectFromDB(userId);
if(info == null){
	info = new UserBindInfo(userId,deviceId);
	insertIntoDB(info);
}else{
	info.setDeviceId(deviceId);
	updateDB(info);
	}

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：

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：

try{
   UserBindInfoMapper.insertIntoDB(userBindInfo);
}catch(DuplicateKeyException ex){
    UserBindInfoMapper.update(userBindInfo);
}

Double Kill

小心你的全局变量,如下面这段代码：

public class GlobalVariableConcurrentTest {

    private static final SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(10, 100, 1, TimeUnit.MINUTES, new LinkedBlockingQueue<>(1000));

        while (true){
            threadPoolExecutor.execute(()->{
                String dateString = sdf.format(new Date());
                try {
                    Date parseDate = sdf.parse(dateString);
                    String dateString2 = sdf.format(parseDate);
                    System.out.println(dateString.equals(dateString2));
                } catch (ParseException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            });
        }

    }

}

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

@Component
public class Test {

    public static List<String> desc = new ArrayList<>();

    public List<String> getDescByUserType(int userType) {
        if (userType == 1) {
            desc.add("普通会员不可以发送和查看邮件，请购买会员");
            return desc;
        } else if (userType == 2) {
            desc.add("恭喜你已经是VIP会员，尽情的发邮件吧");
            return desc;
        }else {
            desc.add("你的身份未知");
            return desc;
        }
    }
}

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：

if(RedisOperation.setnx(userId, 1)){
	RedisOperation.expire(userId,5,TimeUnit.SECONDS));
	//执行正常业务逻辑
}else{
	return “访问过于频繁”;
}

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：

//全局变量
Map<String, Integer> map = new ConcurrentHashMap(); 

Integer value = count.get(k);
if(value == null){
       map.put(k,1);
}else{
    map.put(k,value+1);
}

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：

  public static void main(String[] args)  {
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            testConcurrentMap();
        }
    }
    private static void testConcurrentMap() {
        final Map<String, Integer> count = new ConcurrentHashMap<>();
        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(2);
        final CountDownLatch endLatch = new CountDownLatch(2);
        Runnable task = ()->  {
                for (int i = 0; i < 5; i++) {
                    Integer value = count.get("k");
                    if (null == value) {
                        System.out.println(Thread.currentThread().getName());
                        count.put("k", 1);
                    } else {
                        count.put("k", value + 1);
                    }
                }
                endLatch.countDown();
        };

        executorService.execute(task);
        executorService.execute(task);

        try {
            endLatch.await();
            if (count.get("k") < 10) {
                System.out.println(count);
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }

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？

Map<K,V> map = new ConcurrentHashMap(); 
V v = map.get(k);
if(v == null){
        v = new V();
        V old = map. putIfAbsent(k,v);
        if(old != null){
          v = old;
        }
}

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：

 public static void main(String[] args)  {
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            testConcurrentMap();
        }
    }

    private static void testConcurrentMap() {
        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(2);
        final Map<String, AtomicInteger> map = Maps.newConcurrentMap();
        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(2);

        Runnable task = ()->  {
                AtomicInteger oldValue;
                for (int i = 0; i < 5; i++) {
                    oldValue = map.get("k");
                    if (null == oldValue) {
                        AtomicInteger initValue = new AtomicInteger(0);
                        oldValue = map.putIfAbsent("k", initValue);
                        if (oldValue == null) {
                            oldValue = initValue;
                        }
                    }
                    oldValue.incrementAndGet();
                }
            countDownLatch.countDown();
        };

        executorService.execute(task);
        executorService.execute(task);

        try {
            countDownLatch.await();
            System.out.println(map);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

 

 

 

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

if(isAvailable(ticketId){
	1、给现金增加操作
	2、deleteTicketById(ticketId)
}else{
	return “没有可用现金券”
}

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

if(isAvailable(ticketId){
	1、deleteTicketById(ticketId)
	2、给现金增加操作
}else{
	return “没有可用现金券”
}

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

if(deleteAvailableTicketById(ticketId) == 1){
	1、给现金增加操作
}else{
	return “没有可用现金券”
}