Java鎖定在工作中使用場景實例分析-java教程-PHP中文網

1、synchronized

synchronized 是可重入的排它鎖，和ReentrantLock 鎖功能相似，任何使用synchronized 的地方，幾乎都可以使用ReentrantLock 來代替，兩者最大的相似點就是：可重入排它鎖，兩者的區別主要有這些：

ReentrantLock 的功能更加豐富，比如提供了Condition，可以打斷的加鎖API、能滿足鎖隊列的複雜場景等等；
ReentrantLock 有公平鎖和非公平鎖之分，而synchronized 都是非公平鎖；
兩者的使用姿勢也不同，ReentrantLock 需要申明，有加鎖和釋放鎖的API，而synchronized 會自動對程式碼區塊進行加鎖釋放鎖的操作，synchronized 使用起來更加方便。

synchronized 和 ReentrantLock 功能相近，所以我們就以 synchronized 舉例。

1.1、共享資源初始化

在分散式的系統中，我們喜歡把一些死的設定資源在專案啟動的時候加鎖到JVM 記憶體裡面去，這樣請求在拿這些共享配置資源時，就可直接從記憶體裡面拿，不必每次都從資料庫拿，減少了時間開銷。

一般這樣的共享資源有：死的業務流程配置死的業務規則配置。

共享資源初始化的步驟一般為：專案啟動-> 觸發初始化動作->單線程從資料庫中撈取資料-> 組裝成我們需要的資料結構-> 放到JVM 記憶體中。

在專案啟動時，為了防止共享資源被多次加載，我們往往會加上排它鎖，讓一個執行緒加載共享資源完成之後，另外一個執行緒才能繼續加載，此時的排它鎖我們可以選擇synchronized 或ReentrantLock，我們以synchronized 為例，寫了mock 的程式碼，如下：

  // 共享资源
  private static final Map<String, String> SHARED_MAP = Maps.newConcurrentMap();
  // 有无初始化完成的标志位
  private static boolean loaded = false;
   /**
   * 初始化共享资源
   */
  @PostConstruct
  public void init(){
    if(loaded){
      return;
    }
    synchronized (this){
      // 再次 check
      if(loaded){
        return;
      }
      log.info("SynchronizedDemo init begin");
      // 从数据库中捞取数据，组装成 SHARED_MAP 的数据格式
      loaded = true;
      log.info("SynchronizedDemo init end");
    }
  }

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不知道大家有沒有從上述程式碼中發現@PostConstruct 註解，@PostConstruct 註解的作用是在Spring 容器初始化時，再執行此註解打上的方法，也就是說上圖說的init 方法觸發的時機，是在Spring 容器啟動的時候。

大家可以下載示範程式碼，找到 DemoApplication 啟動文件，在 DemoApplication 文件上右鍵點擊 run，就可以啟動整個 Spring Boot 項目，在 init 方法上打上斷點就可以調試了。

我們在程式碼中使用了synchronized 來保證同一時刻，只有一個執行緒可以執行初始化共享資源的操作，並且我們加了一個共享資源載入完成的識別位（loaded），來判斷是否載入完成了，如果加載完成，那麼其它加載線程直接返回。

如果把synchronized 換成ReentrantLock 也是一樣的實現，只不過需要顯示的使用ReentrantLock 的API 進行加鎖和釋放鎖，使用ReentrantLock 有一點要注意的是，我們需要在try 方法區塊中加鎖，在finally 方法區塊中釋放鎖，這樣保證即使try 中加鎖後發生異常，在finally 中也可以正確的釋放鎖。

有的同學可能會問，不是可以直接使用了 ConcurrentHashMap 麼，為什麼還需要加鎖呢？的確ConcurrentHashMap 是線程安全的，但它只能夠保證Map 內部資料操作時的線程安全，是無法保證多線程情況下，查詢資料庫並組裝資料的整個動作只執行一次的，我們加synchronized 鎖住的是整個操作，確保整個操作只執行一次。

2、CountDownLatch

2.1、場景

1：小明在淘寶上買了一個商品，覺得不好，把這個商品退掉(商品還沒出貨，只退錢)，我們叫做單商品退款，單商品退款在後台系統中運行時，整體耗時30 毫秒。

2：雙11，小明在淘寶上買了40 個商品，產生了同一個訂單（實際上可能會產生多個訂單，為了方便描述，我們說成一個），第二天小明發現其中30 個商品是自己衝動消費的，需要把30 個商品一起退掉。

2.2、實作

此時後台只有單商品退款的功能，沒有大量商品退款的功能（30 個商品一次退我們稱為批量），為了快速實現這個功能，同學A 按照這樣的方案做的：for 循環調用30 次單商品退款的接口，在qa 環境測試的時候發現，如果要退款30 個商品的話，需要耗時：30 * 30 = 900 毫秒，再加上其它的邏輯，退款30 個商品差不多需要1 秒了，這個耗時其實算很久了，當時同學A 提出了這個問題，希望大家幫忙看看如何優化整個場景的耗時。

同学 B 当时就提出，你可以使用线程池进行执行呀，把任务都提交到线程池里面去，假如机器的 CPU 是 4 核的，最多同时能有 4 个单商品退款可以同时执行，同学 A 觉得很有道理，于是准备修改方案，为了便于理解，我们把两个方案都画出来，对比一下：

Java鎖定在工作中使用場景實例分析

同学 A 于是就按照演变的方案去写代码了，过了一天，抛出了一个问题：向线程池提交了 30 个任务后，主线程如何等待 30 个任务都执行完成呢？因为主线程需要收集 30 个子任务的执行情况，并汇总返回给前端。

大家可以先不往下看，自己先思考一下，我们前几章说的那种锁可以帮助解决这个问题？

CountDownLatch 可以的，CountDownLatch 具有这种功能，让主线程去等待子任务全部执行完成之后才继续执行。

此时还有一个关键，我们需要知道子线程执行的结果，所以我们用 Runnable 作为线程任务就不行了，因为 Runnable 是没有返回值的，我们需要选择 Callable 作为任务。

我们写了一个 demo，首先我们来看一下单个商品退款的代码：

// 单商品退款，耗时 30 毫秒，退款成功返回 true，失败返回 false
@Slf4j
public class RefundDemo {
  /**
   * 根据商品 ID 进行退款
   * @param itemId
   * @return
   */
  public boolean refundByItem(Long itemId) {
    try {
      // 线程沉睡 30 毫秒，模拟单个商品退款过程
      Thread.sleep(30);
      log.info("refund success,itemId is {}", itemId);
      return true;
    } catch (Exception e) {
      log.error("refundByItemError,itemId is {}", itemId);
      return false;
    }
  }
}

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接着我们看下 30 个商品的批量退款，代码如下：

@Slf4j
public class BatchRefundDemo {
	// 定义线程池
  public static final ExecutorService EXECUTOR_SERVICE =
      new ThreadPoolExecutor(10, 10, 0L,
                                TimeUnit.MILLISECONDS,
                                new LinkedBlockingQueue<>(20));
  @Test
  public void batchRefund() throws InterruptedException {
    // state 初始化为 30 
    CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(30);
    RefundDemo refundDemo = new RefundDemo();
 
    // 准备 30 个商品
    List<Long> items = Lists.newArrayListWithCapacity(30);
    for (int i = 0; i < 30; i++) {
      items.add(Long.valueOf(i+""));
    }
 
    // 准备开始批量退款
    List<Future> futures = Lists.newArrayListWithCapacity(30);
    for (Long item : items) {
      // 使用 Callable，因为我们需要等到返回值
      Future<Boolean> future = EXECUTOR_SERVICE.submit(new Callable<Boolean>() {
        @Override
        public Boolean call() throws Exception {
          boolean result = refundDemo.refundByItem(item);
          // 每个子线程都会执行 countDown，使 state -1 ，但只有最后一个才能真的唤醒主线程
          countDownLatch.countDown();
          return result;
        }
      });
      // 收集批量退款的结果
      futures.add(future);
    }
 
    log.info("30 个商品已经在退款中");
    // 使主线程阻塞，一直等待 30 个商品都退款完成，才能继续执行
    countDownLatch.await();
    log.info("30 个商品已经退款完成");
    // 拿到所有结果进行分析
    List<Boolean> result = futures.stream().map(fu-> {
      try {
        // get 的超时时间设置的是 1 毫秒，是为了说明此时所有的子线程都已经执行完成了
        return (Boolean) fu.get(1,TimeUnit.MILLISECONDS);
      } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
      } catch (ExecutionException e) {
        e.printStackTrace();
      } catch (TimeoutException e) {
        e.printStackTrace();
      }
      return false;
    }).collect(Collectors.toList());
    // 打印结果统计
    long success = result.stream().filter(r->r.equals(true)).count();
    log.info("执行结果成功{},失败{}",success,result.size()-success);
  }
}

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上述代码只是大概的底层思路，真实的项目会在此思路之上加上请求分组，超时打断等等优化措施。

我们来看一下执行的结果:

Java鎖定在工作中使用場景實例分析

从执行的截图中，我们可以明显的看到 CountDownLatch 已经发挥出了作用，主线程会一直等到 30 个商品的退款结果之后才会继续执行。

接着我们做了一个不严谨的实验（把以上代码执行很多次，求耗时平均值），通过以上代码，30 个商品退款完成之后，整体耗时大概在 200 毫秒左右。

而通过 for 循环单商品进行退款，大概耗时在 1 秒左右，前后性能相差 5 倍左右，for 循环退款的代码如下：

long begin1 = System.currentTimeMillis();
for (Long item : items) {
  refundDemo.refundByItem(item);
}
log.info("for 循环单个退款耗时{}",System.currentTimeMillis()-begin1);

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性能的巨大提升是线程池 + 锁两者结合的功劳。

以上是Java鎖定在工作中使用場景實例分析的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！