前言

并发编程是一项非常重要的技术，无论在面试，还是工作中出现的频率非常高。

之前我发表的一篇《聊聊并发编程的10个坑》，在全网广受好评。说明了这类文章还是比较有价值的，接下来，打算继续聊聊并发编程这个话题。

并发编程说白了就是多线程编程，但多线程一定比单线程效率更高？

答：不一定，要看具体业务场景。

毕竟如果使用了多线程，那么线程之间的竞争和抢占cpu资源，线程的上下文切换，也是相对来说比较耗时的操作。

下面这几个问题在面试中，你必定遇到过：

你在哪来业务场景中使用过多线程？怎么用的？踩过哪些坑？

今天聊聊我之前在项目中用并发编程的12种业务场景，给有需要的朋友一个参考。

1. 简单定时任务

各位亲爱的朋友，你没看错，Thread类真的能做定时任务。如果你看过一些定时任务框架的源码，你最后会发现，它们的底层也会使用Thread类。

实现这种定时任务的具体代码如下：

public static void init() {    new Thread(() -> {        while (true) {            try {                System.out.println("下载文件");                Thread.sleep(1000 * 60 * 5);            } catch (Exception e) {                log.error(e);            }        }    }).start();}

使用Thread类可以做最简单的定时任务，在run方法中有个while的死循环（当然还有其他方式），执行我们自己的任务。有个需要特别注意的地方是，需要用try...catch捕获异常，否则如果出现异常，就直接退出循环，下次将无法继续执行了。

但这种方式做的定时任务，只能周期性执行，不能支持定时在某个时间点执行。

特别提醒一下，该线程建议定义成守护线程，可以通过setDaemon方法设置，让它在后台默默执行就好。

使用场景：比如项目中有时需要每隔5分钟去下载某个文件，或者每隔10分钟去读取模板文件生成静态html页面等等，一些简单的周期性任务场景。

使用Thread类做定时任务的优缺点：

优点：这种定时任务非常简单，学习成本低，容易入手，对于那些简单的周期性任务，是个不错的选择。缺点：不支持指定某个时间点执行任务，不支持延迟执行等操作，功能过于单一，无法应对一些较为复杂的场景。2.监听器

有时候，我们需要写个监听器，去监听某些数据的变化。

比如：我们在使用canal的时候，需要监听binlog的变化，能够及时把数据库中的数据，同步到另外一个业务数据库中。

如果直接写一个监听器去监听数据就太没意思了，我们想实现这样一个功能：在配置中心有个开关，配置监听器是否开启，如果开启了使用单线程异步执行。

主要代码如下：

@Servicepublic CanalService {    private volatile boolean running = false;    private Thread thread;    @Autowired    private CanalConnector canalConnector;        public void handle() {        //连接canal        while(running) {           //业务处理        }    }        public void start() {       thread = new Thread(this::handle, "name");       running = true;       thread.start();    }        public void stop() {       if(!running) {          return;       }       running = false;    }}

在start方法中开启了一个线程，在该线程中异步执行handle方法的具体任务。然后通过调用stop方法，可以停止该线程。

其中，使用volatile关键字控制的running变量作为开关，它可以控制线程中的状态。

接下来，有个比较关键的点是：如何通过配置中心的配置，控制这个开关呢？

以apollo配置为例，我们在配置中心的后台，修改配置之后，自动获取最新配置的核心代码如下：

public class CanalConfig {    @Autowired    private CanalService canalService;    @ApolloConfigChangeListener    public void change(ConfigChangeEvent event) {        String value = event.getChange("test.canal.enable").getNewValue();        if(BooleanUtils.toBoolean(value)) {            canalService.start();        } else {            canalService.stop();        }    }}

通过apollo的ApolloConfigChangeListener注解，可以监听配置参数的变化。

如果test.canal.enable开关配置的true，则调用canalService类的start方法开启canal数据同步功能。如果开关配置的false，则调用canalService类的stop方法，自动停止canal数据同步功能。

3.收集日志

在某些高并发的场景中，我们需要收集部分用户的日志（比如：用户登录的日志），写到数据库中，以便于做分析。

但由于项目中，还没有引入消息中间件，比如：kafka、rocketmq等。

如果直接将日志同步写入数据库，可能会影响接口性能。

所以，大家很自然想到了异步处理。

实现这个需求最简单的做法是，开启一个线程，异步写入数据到数据库即可。

这样做，可以是可以。

但如果用户登录操作的耗时，比异步写入数据库的时间要少得多。这样导致的结果是：生产日志的速度，比消费日志的速度要快得多，最终的性能瓶颈在消费端。

其实，还有更优雅的处理方式，虽说没有使用消息中间件，但借用了它的思想。

这套记录登录日志的功能，分为：日志生产端、日志存储端和日志消费端。

如下图所示：

先定义了一个阻塞队列。

@Componentpublic class LoginLogQueue {    private static final int QUEUE_MAX_SIZE    = 1000;    private BlockingQueueblockingQueue queue = new LinkedBlockingQueue<>(QUEUE_MAX_SIZE);    //生成消息    public boolean push(LoginLog loginLog) {        return this.queue.add(loginLog);    }     //消费消息    public LoginLog poll() {        LoginLog loginLog = null;        try {            loginLog = this.queue.take();        } catch (InterruptedException e) {            e.printStackTrace();        }        return result;    }}

然后定义了一个日志的生产者。

@Servicepublic class LoginSerivce {        @Autowired    private LoginLogQueue loginLogQueue;    public int login(UserInfo userInfo) {        //业务处理        LoginLog loginLog = convert(userInfo);        loginLogQueue.push(loginLog);    }  }

接下来，定义了日志的消费者。

@Servicepublic class LoginInfoConsumer {    @Autowired    private LoginLogQueue queue;    @PostConstruct    public voit init {       new Thread(() -> {          while (true) {              LoginLog loginLog = queue.take();              //写入数据库          }        }).start();    }}

当然，这个例子中使用单线程接收登录日志，为了提升性能，也可以使用线程池来处理业务逻辑（比如：写入数据库）等。

4.excel导入

我们可能会经常收到运营同学提过来的excel数据导入需求，比如：将某一大类下的所有子类一次性导入系统，或者导入一批新的供应商数据等等。

我们以导入供应商数据为例，它所涉及的业务流程很长，比如：

调用天眼查接口校验企业名称和统一社会信用代码。写入供应商基本表写入组织表给供应商自动创建一个用户给该用户分配权限自定义域名发站内通知

等等。

如果在程序中，解析完excel，读取了所有数据之后。用单线程一条条处理业务逻辑，可能耗时会非常长。

为了提升excel数据导入效率，非常有必要使用多线程来处理。

当然在java中实现多线程的手段有很多种，下面重点聊聊java8中最简单的实现方式：parallelStream。

伪代码如下：

supplierList.parallelStream().forEach(x -> importSupplier(x));

parallelStream是一个并行执行的流，它默认通过ForkJoinPool实现的，能提高你的多线程任务的速度。

ForkJoinPool处理的过程会分而治之，它的核心思想是：将一个大任务切分成多个小任务。每个小任务都能单独执行，最后它会把所用任务的执行结果进行汇总。

下面用一张图简单介绍一下ForkJoinPool的原理：

当然除了excel导入之外，还有类似的读取文本文件，也可以用类似的方法处理。

温馨地提醒一下，如果一次性导入的数据非常多，用多线程处理，可能会使系统的cpu使用率飙升，需要特别关注。

5.查询接口

很多时候，我们需要在某个查询接口中，调用其他服务的接口，组合数据之后，一起返回。

比如有这样的业务场景：

在用户信息查询接口中需要返回：用户名称、性别、等级、头像、积分、成长值等信息。

而用户名称、性别、等级、头像在用户服务中，积分在积分服务中，成长值在成长值服务中。为了汇总这些数据统一返回，需要另外提供一个对外接口服务。

于是，用户信息查询接口需要调用用户查询接口、积分查询接口 和 成长值查询接口，然后汇总数据统一返回。

调用过程如下图所示：

调用远程接口总耗时 530ms = 200ms + 150ms + 180ms

显然这种串行调用远程接口性能是非常不好的，调用远程接口总的耗时为所有的远程接口耗时之和。

那么如何优化远程接口性能呢？

既然串行调用多个远程接口性能很差，为什么不改成并行呢？

如下图所示：

调用远程接口总耗时 200ms = 200ms（即耗时最长的那次远程接口调用）

在java8之前可以通过实现Callable接口，获取线程返回结果。

java8以后通过CompleteFuture类实现该功能。我们这里以CompleteFuture为例：

public UserInfo getUserInfo(Long id) throws InterruptedException, ExecutionException {    final UserInfo userInfo = new UserInfo();    CompletableFuture userFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {        getRemoteUserAndFill(id, userInfo);        return Boolean.TRUE;    }, executor);    CompletableFuture bonusFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {        getRemoteBonusAndFill(id, userInfo);        return Boolean.TRUE;    }, executor);    CompletableFuture growthFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {        getRemoteGrowthAndFill(id, userInfo);        return Boolean.TRUE;    }, executor);    CompletableFuture.allOf(userFuture, bonusFuture, growthFuture).join();    userFuture.get();    bonusFuture.get();    growthFuture.get();    return userInfo;}

温馨提醒一下，这两种方式别忘了使用线程池。示例中我用到了executor，表示自定义的线程池，为了防止高并发场景下，出现线程过多的问题。

6.获取用户上下文

不知道你在项目开发时，有没有遇到过这样的需求：用户登录之后，在所有的请求接口中，通过某个公共方法，就能获取到当前登录用户的信息？

获取的用户上下文，我们以CurrentUser为例。

CurrentUser内部包含了一个ThreadLocal对象，它负责保存当前线程的用户上下文信息。当然为了保证在线程池中，也能从用户上下文中获取到正确的用户信息，这里用了阿里的TransmittableThreadLocal。伪代码如下：

@Datapublic class CurrentUser {    private static final TransmittableThreadLocal<CurrentUser> THREA_LOCAL = new TransmittableThreadLocal<>();        private String id;    private String userName;    private String password;    private String phone;    ...        public statis void set(CurrentUser user) {      THREA_LOCAL.set(user);    }        public static void getCurrent() {      return THREA_LOCAL.get();    }}

这里为什么用了阿里的TransmittableThreadLocal，而不是普通的ThreadLocal呢？在线程池中，由于线程会被多次复用，导致从普通的ThreadLocal中无法获取正确的用户信息。父线程中的参数，没法传递给子线程，而TransmittableThreadLocal很好解决了这个问题。

然后在项目中定义一个全局的spring mvc拦截器，专门设置用户上下文到ThreadLocal中。伪代码如下：

public class UserInterceptor extends HandlerInterceptorAdapter {      @Override     public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {      CurrentUser user = getUser(request);      if(Objects.nonNull(user)) {         CurrentUser.set(user);      }   } }

用户在请求我们接口时，会先触发该拦截器，它会根据用户cookie中的token，调用调用接口获取redis中的用户信息。如果能获取到，说明用户已经登录，则把用户信息设置到CurrentUser类的ThreadLocal中。

接下来，在api服务的下层，即business层的方法中，就能轻松通过CurrentUser.getCurrent();方法获取到想要的用户上下文信息了。

这套用户体系的想法是很good的，但深入使用后，发现了一个小插曲：

api服务和mq消费者服务都引用了business层，business层中的方法两个服务都能直接调用。

我们都知道在api服务中用户是需要登录的，而mq消费者服务则不需要登录。

如果business中的某个方法刚开始是给api开发的，在方法深处使用了CurrentUser.getCurrent();获取用户上下文。但后来，某位新来的帅哥在mq消费者中也调用了那个方法，并未发觉这个小机关，就会中招，出现找不到用户上下文的问题。

所以我当时的第一个想法是：代码没做兼容处理，因为之前这类问题偶尔会发生一次。

想要解决这个问题，其实也很简单。只需先判断一下能否从CurrentUser中获取用户信息，如果不能，则取配置的系统用户信息。伪代码如下：

@Autowiredprivate BusinessConfig businessConfig;CurrentUser user = CurrentUser.getCurrent();if(Objects.nonNull(user)) {   entity.setUserId(user.getUserId());   entity.setUserName(user.getUserName());} else {   entity.setUserId(businessConfig.getDefaultUserId());   entity.setUserName(businessConfig.getDefaultUserName());}

这种简单无公害的代码，如果只是在一两个地方加还OK。

此外，众所周知，SimpleDateFormat在java8以前，是用来处理时间的工具类，它是非线程安全的。也就是说，用该方法解析日期会有线程安全问题。

为了避免线程安全问题的出现，我们可以把SimpleDateFormat对象定义成局部变量。但如果你一定要把它定义成静态变量，可以使用ThreadLocal保存日期，也能解决线程安全问题。

8. 传递参数

之前见过有些同事写代码时，一个非常有趣的用法，即：使用MDC传递参数。

MDC是什么？

MDC是org.slf4j包下的一个类，它的全称是Mapped Diagnostic Context，我们可以认为它是一个线程安全的存放诊断日志的容器。

MDC的底层是用了ThreadLocal来保存数据的。

例如现在有这样一种场景：我们使用RestTemplate调用远程接口时，有时需要在header中传递信息，比如：traceId，source等，便于在查询日志时能够串联一次完整的请求链路，快速定位问题。

这种业务场景就能通过ClientHttpRequestInterceptor接口实现，具体做法如下：

第一步，定义一个LogFilter拦截所有接口请求，在MDC中设置traceId：

public class LogFilter implements Filter {    @Override    public void init(FilterConfig filterConfig) throws ServletException {    }    @Override    public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain) throws IOException, ServletException {        MdcUtil.add(UUID.randomUUID().toString());        System.out.println("记录请求日志");        chain.doFilter(request, response);        System.out.println("记录响应日志");    }    @Override    public void destroy() {    }}

第二步，实现ClientHttpRequestInterceptor接口，MDC中获取当前请求的traceId，然后设置到header中：

public class RestTemplateInterceptor implements ClientHttpRequestInterceptor {    @Override    public ClientHttpResponse intercept(HttpRequest request, byte[] body, ClientHttpRequestExecution execution) throws IOException {        request.getHeaders().set("traceId", MdcUtil.get());        return execution.execute(request, body);    }}

第三步，定义配置类，配置上面定义的RestTemplateInterceptor类：

@Configurationpublic class RestTemplateConfiguration {    @Bean    public RestTemplate restTemplate() {        RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();        restTemplate.setInterceptors(Collections.singletonList(restTemplateInterceptor()));        return restTemplate;    }    @Bean    public RestTemplateInterceptor restTemplateInterceptor() {        return new RestTemplateInterceptor();    }}

其中MdcUtil其实是利用MDC工具在ThreadLocal中存储和获取traceId

public class MdcUtil {    private static final String TRACE_ID = "TRACE_ID";    public static String get() {        return MDC.get(TRACE_ID);    }    public static void add(String value) {        MDC.put(TRACE_ID, value);    }}

当然，这个例子中没有演示MdcUtil类的add方法具体调的地方，我们可以在filter中执行接口方法之前，生成traceId，调用MdcUtil类的add方法添加到MDC中，然后在同一个请求的其他地方就能通过MdcUtil类的get方法获取到该traceId。

能使用MDC保存traceId等参数的根本原因是，用户请求到应用服务器，Tomcat会从线程池中分配一个线程去处理该请求。

那么该请求的整个过程中，保存到MDC的ThreadLocal中的参数，也是该线程独享的，所以不会有线程安全问题。

9. 模拟高并发

有时候我们写的接口，在低并发的场景下，一点问题都没有。

但如果一旦出现高并发调用，该接口可能会出现一些意想不到的问题。

为了防止类似的事情发生，一般在项目上线前，我们非常有必要对接口做一下压力测试。

当然，现在已经有比较成熟的压力测试工具，比如：Jmeter、LoadRunner等。

如果你觉得下载压测工具比较麻烦，也可以手写一个简单的模拟并发操作的工具，用CountDownLatch就能实现，例如：

public static void concurrenceTest() {    /**     * 模拟高并发情况代码     */    final AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(0);    final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1000); // 相当于计数器，当所有都准备好了，再一起执行，模仿多并发，保证并发量    final CountDownLatch countDownLatch2 = new CountDownLatch(1000); // 保证所有线程执行完了再打印atomicInteger的值    ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10);    try {        for (int i = 0; i < 1000; i++) {            executorService.submit(new Runnable() {                @Override                public void run() {                    try {                        countDownLatch.await(); //一直阻塞当前线程，直到计时器的值为0,保证同时并发                    } catch (InterruptedException e) {                        log.error(e.getMessage(),e);                    }                    //每个线程增加1000次，每次加1                    for (int j = 0; j < 1000; j++) {                        atomicInteger.incrementAndGet();                    }                    countDownLatch2.countDown();                }            });            countDownLatch.countDown();        }        countDownLatch2.await();// 保证所有线程执行完        executorService.shutdown();    } catch (Exception e){        log.error(e.getMessage(),e);    }}

在高并发的场景中，消息积压问题，可以说如影随形，真的没办法从根本上解决。表面上看，已经解决了，但后面不知道什么时候，就会冒出一次，比如这次：

有天下午，产品过来说：有几个商户投诉过来了，他们说菜品有延迟，快查一下原因。

这次问题出现得有点奇怪。

为什么这么说？

首先这个时间点就有点奇怪，平常出问题，不都是中午或者晚上用餐高峰期吗？怎么这次问题出现在下午？

根据以往积累的经验，我直接看了kafka的topic的数据，果然上面消息有积压，但这次每个partition都积压了十几万的消息没有消费，比以往加压的消息数量增加了几百倍。这次消息积压得极不寻常。

我赶紧查服务监控看看消费者挂了没，还好没挂。又查服务日志没有发现异常。这时我有点迷茫，碰运气问了问订单组下午发生了什么事情没？他们说下午有个促销活动，跑了一个JOB批量更新过有些商户的订单信息。

这时，我一下子如梦初醒，是他们在JOB中批量发消息导致的问题。怎么没有通知我们呢？实在太坑了。

虽说知道问题的原因了，倒是眼前积压的这十几万的消息该如何处理呢？

此时，如果直接调大partition数量是不行的，历史消息已经存储到4个固定的partition，只有新增的消息才会到新的partition。我们重点需要处理的是已有的partition。

直接加服务节点也不行，因为kafka允许同组的多个partition被一个consumer消费，但不允许一个partition被同组的多个consumer消费，可能会造成资源浪费。

看来只有用多线程处理了。

为了紧急解决问题，我改成了用线程池处理消息，核心线程和最大线程数都配置成了50。

大致用法如下：

先定义一个线程池：

@Configurationpublic class ThreadPoolConfig {    @Value("${thread.pool.corePoolSize:5}")    private int corePoolSize;    @Value("${thread.pool.maxPoolSize:10}")    private int maxPoolSize;    @Value("${thread.pool.queueCapacity:200}")    private int queueCapacity;    @Value("${thread.pool.keepAliveSeconds:30}")    private int keepAliveSeconds;    @Value("${thread.pool.threadNamePrefix:ASYNC_}")    private String threadNamePrefix;    @Bean("messageExecutor")    public Executor messageExecutor() {        ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();        executor.setCorePoolSize(corePoolSize);        executor.setMaxPoolSize(maxPoolSize);        executor.setQueueCapacity(queueCapacity);        executor.setKeepAliveSeconds(keepAliveSeconds);        executor.setThreadNamePrefix(threadNamePrefix);        executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());        executor.initialize();        return executor;    }}

@Servicepublic class MyConsumerService {    @Autowired    private Executor messageExecutor;        @KafkaListener(id="test",topics={"topic-test"})    public void listen(String message){        System.out.println("收到消息：" + message);        messageExecutor.submit(new MyWork(message);    }}

public class MyWork implements Runnable {    private String message;        public MyWork(String message) {       this.message = message;    }    @Override    public void run() {        System.out.println(message);    }}

果然，调整之后消息积压数量确实下降的非常快，大约半小时后，积压的消息就非常顺利的处理完了。

但此时有个更严重的问题出现：我收到了报警邮件，有两个订单系统的节点down机了。。。

更详细内容，请看看我的另一篇文章《我用kafka两年踩过的一些非比寻常的坑》

11. 统计数量

在多线程的场景中，有时候需要统计数量，比如：用多线程导入供应商数据时，统计导入成功的供应商数有多少。

如果这时候用count++统计次数，最终的结果可能会不准。因为count++并非原子操作，如果多个线程同时执行该操作，则统计的次数，可能会出现异常。

为了解决这个问题，就需要使用concurent的atomic包下面的类，比如：AtomicInteger、AtomicLong等。

@Servciepublic class ImportSupplierService {  private static AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);  public int importSupplier(List<SupplierInfo> supplierList) {       if(CollectionUtils.isEmpty(supplierList)) {           return 0;       }       supplierList.parallelStream().forEach(x -> {           try {             importSupplier(x);             count.addAndGet(1);           } catch(Exception e) {              log.error(e.getMessage(),e);           }       );      return count.get();  }    }

AtomicInteger的底层说白了使用自旋锁+CAS。

public final int incrementAndGet() {    for (;;) {        int current = get();        int next = current + 1;        if (compareAndSet(current, next))            return next;    }}

自旋锁说白了就是一个死循环。

而CAS是比较和交换的意思。

它的实现逻辑是：将内存位置处的旧值与预期值进行比较，若相等，则将内存位置处的值替换为新值。若不相等，则不做任何操作。

12. 延迟定时任务

我们经常有延迟处理数据的需求，比如：如果用户下单后，超过30分钟还未完成支付，则系统自动将该订单取消。

这里需求就可以使用延迟定时任务实现。

ScheduledExecutorService是JDK1.5+版本引进的定时任务，该类位于java.util.concurrent并发包下。

ScheduledExecutorService是基于多线程的，设计的初衷是为了解决Timer单线程执行，多个任务之间会互相影响的问题。

它主要包含4个方法：

schedule(Runnable command,long delay,TimeUnit unit)，带延迟时间的调度，只执行一次，调度之后可通过Future.get()阻塞直至任务执行完毕。schedule(Callablecallable,long delay,TimeUnit unit)，带延迟时间的调度，只执行一次，调度之后可通过Future.get()阻塞直至任务执行完毕，并且可以获取执行结果。scheduleAtFixedRate，表示以固定频率执行的任务，如果当前任务耗时较多，超过定时周期period，则当前任务结束后会立即执行。scheduleWithFixedDelay，表示以固定延时执行任务，延时是相对当前任务结束为起点计算开始时间。

实现这种定时任务的具体代码如下：

public class ScheduleExecutorTest {    public static void main(String[] args) {        ScheduledExecutorService scheduledExecutorService = Executors.newScheduledThreadPool(5);        scheduledExecutorService.scheduleAtFixedRate(() -> {            System.out.println("doSomething");        },1000,1000, TimeUnit.MILLISECONDS);    }}

调用ScheduledExecutorService类的scheduleAtFixedRate方法实现周期性任务，每隔1秒钟执行一次，每次延迟1秒再执行。

这种定时任务是阿里巴巴开发者规范中用来替代Timer类的方案，对于多线程执行周期性任务，是个不错的选择。

使用ScheduledExecutorService类做延迟定时任务的优缺点：

优点：基于多线程的定时任务，多个任务之间不会相关影响，支持周期性的执行任务，并且带延迟功能。缺点：不支持一些较复杂的定时规则。

当然，你也可以使用分布式定时任务，比如：xxl-job或者elastic-job等等。

其实，在实际工作中我使用多线程的场景远远不只这12种，在这里只是抛砖引玉，介绍了一些我认为比较常见的业务场景。

来源：公众号——Java极客技术