作者：Jay_huaxiao

前言

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);}

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

@Componentpublic 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”}

来源：掘金 链接：