并发问题

并发问题

在编程的时候我们经常会碰到并发的问题,如果处理不好很有可能造成业务数据的错误。我们思考,到底什么是并发问题?
简单的来说我们可以把并发问题归纳为:未写入而先读取 带来的问题。

我们用最简单的取钱的模型来描述这个问题:

compare

在①②③④ 这个几个步骤中,①②和③④分别是两个独立的过程,如果执行的顺序是 ①③②④,这样就会带来最终余额为负的现象,这个就是一个简单的并发问题。

我们可以用代码简单的模拟这个问题:


public class AppTest {
    private int count = 0;
    public static void main(String[] args) {
        long ts = System.currentTimeMillis();
        AppTest app = new AppTest();
        List<Thread> tList = new ArrayList<>(500);

        for (int i = 0; i < 10000; i++) {
            Thread thread = new Thread(() -> {
                for (int m = 0; m < 1000; m++) {
                    app.count();
                }
            });
            tList.add(thread);
        }
        //启动线程
        for (Thread t : tList) {
            t.start();
        }
        //等待所有线程执行完
        for (Thread t : tList) {
            try {
                t.join();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }

        System.out.println(app.count);
        long tend = System.currentTimeMillis();
        System.out.println(tend-ts);
    }

    private  void count() {
        count++;
    }
}

上述代码执行结果: 9997990(结果具有不确定性,此次结果就偶然一次结果),耗时:3378

造成这个结果的原因就是,在多线程执行的过程中,count的值还没有来得及写入内存,另一个线程就已经把count的读取,就导致count少一次count++运算。

解决并发

既然我们已经知道并发问题,如何解决? 对于并发的解决思路是:保证读取的时候,写入已经完成。具体方法有两种,分别是锁和CAS操作。

使用锁 synchronized

修改count()方法:


    private synchronized void count() {
        count++;
    }

运行结果:10000000 耗时:4176

锁的方法导致性能下降很多。

使用CAS操作

把int类型的count换成AtomicInteger类型

private AtomicInteger count = new AtomicInteger();

private void count() {
        count.addAndGet(1);
    }

修改上述两出代码得到运行结果:10000000 耗时:3305

作者

付威

发布于

2018-11-13

更新于

2018-11-13

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