前言

列举大家平时在工作中很容易犯的日常几个并发错误，都是工作在实际项目代码中看到的鲜活例子，希望对大家有帮助。中容

First Blood

线上总是易犯出现：ERROR 1062 (23000) Duplicate entry xxx for key yyy，我们来看一下有问题的错误这段代码：

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，日常就会有2个或者多个线程进入插入数据库操作，工作这时候就出现了同一个ID插入多次。中容

正确处理姿势：

insert into UserBindInfo values(#{userId},易犯#{deviceId}) on duplicate key update deviceId=#{deviceId}多次的情况，导致插入失败。错误 

一般情况下，日常可以用insert...on duplicate key update... 解决这个问题。工作

注意: 如果UserBindInfo表存在主键以及一个以上的中容唯一索引，在并发情况下，易犯使用insert...on duplicate key，错误可能会产生死锁(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，免费源码下载如下

  @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，IT技术网先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 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WordPress模板新的记录，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”   }