用上 ConcurrentHashMap，就没有并发问题了？

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发布于: 2020 年 10 月 30 日
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
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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。
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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。
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定义用户类﻿
class User {
	// 用户名，也是Map的key
	private String username; 
	private int age;
	// 省略getter, setter方法
}
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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
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class UserService {
	
	private Map<String, User> userMap = new ConcurrentHashMap();
	
	boolean register(User user) {
		if (userMap.containsKey(user.getUsername)) {
			log.info("用户已存在");
			return false;
		} else {
			userMap.put(user.getUsername, user);
            log.info("用户注册成功, {}, {}", user.getUsername(), user.getAge());			
			return true;
		}
	}
}
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模拟重复注册﻿
接下来模拟用户重复注册的场景：
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int threadCount = 8;
ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(threadCount);
forkJoinPool.execute(() -> IntStream.range(0, threadCount)
    .mapToObj(i -> new Person("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);
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输出结果:
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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
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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。
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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。
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并发问题的三大根源﻿
可见性、原子性、有序性
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为什么用上了线程安全的ConcurrentHashMap还是出现了并发问题呢？
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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：
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访问userMap判断当前用户是否注册
注册用户
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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。
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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。
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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？
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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。
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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。
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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：
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class UserService {
	
	private Map<String, User> userMap = new ConcurrentHashMap();
	
	boolean register(User user) {
		User hasMapped = userMap.putIfAbsent(user.getUsername, user);
		if (hasMapped != null) {
			log.info("用户已存在");
			return false;
		} else {
            log.info("用户注册成功, {}, {}", user.getUsername(), user.getAge());			
			return true;
		}
	}
}
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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。
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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﻿
极客时间：使用了并发工具类库，线程安全就高枕无忧了吗？
极客时间：安全性、活跃性以及性能问题
CSDN：Java内存模型（解决可见性和有序性问题）
WiKi百科:CPU缓存
知乎：L1，L2，L3 Cache究竟在哪里？
ConcurrentHashMap是如何保证线程安全的
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