性能文章>代码改成多线程,竟有9大问题>

代码改成多线程,竟有9大问题原创

622858

前言

很多时候,我们为了提升接口的性能,会把之前单线程同步执行的代码,改成多线程异步执行。

比如:查询用户信息接口,需要返回用户基本信息、积分信息、成长值信息,而用户、积分和成长值,需要调用不同的接口获取数据。

如果查询用户信息接口,同步调用三个接口获取数据,会非常耗时。

这就非常有必要把三个接口调用,改成异步调用,最后汇总结果。

再比如:注册用户接口,该接口主要包含:写用户表,分配权限,配置用户导航页,发通知消息等功能。

该用户注册接口包含的业务逻辑比较多,如果在接口中同步执行这些代码,该接口响应时间会非常慢。

这时就需要把业务逻辑梳理一下,划分:核心逻辑和非核心逻辑。这个例子中的核心逻辑是:写用户表和分配权限,非核心逻辑是:配置用户导航页和发通知消息。

显然核心逻辑必须在接口中同步执行,而非核心逻辑可以多线程异步执行。
等等。

需要使用多线程的业务场景太多了,使用多线程异步执行的好处不言而喻。
但我要说的是,如果多线程没有使用好,它也会给我们带来很多意想不到的问题,不信往后继续看。

今天跟大家一起聊聊,代码改成多线程调用之后,带来的9大问题。

1.获取不到返回值

如果你通过直接继承Thread类,或者实现Runnable接口的方式去创建线程。

那么,恭喜你,你将没法获取该线程方法的返回值。

使用线程的场景有两种:

  • 不需要关注线程方法的返回值。
  • 需要关注线程方法的返回值。

大部分业务场景是不需要关注线程方法返回值的,但如果我们有些业务需要关注线程方法的返回值该怎么处理呢?

查询用户信息接口,需要返回用户基本信息、积分信息、成长值信息,而用户、积分和成长值,需要调用不同的接口获取数据。

如下图所示:图片在Java8之前可以通过实现Callable接口,获取线程返回结果。

image1.png

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。

此外,Fork/join框架也提供了执行任务并返回结果的能力。

2.数据丢失

我们还是以注册用户接口为例,该接口主要包含:写用户表,分配权限,配置用户导航页,发通知消息等功能。

其中:写用户表和分配权限功能,需要在一个事务中同步执行。而剩余的配置用户导航页和发通知消息功能,使用多线程异步执行。

表面上看起来没问题。

但如果前面的写用户表和分配权限功能成功了,用户注册接口就直接返回成功了。

但如果后面异步执行的配置用户导航页,或发通知消息功能失败了,怎么办?

如下图所示:图片该接口前面明明已经提示用户成功了,但结果后面又有一部分功能在多线程异步执行中失败了。

这时该如何处理呢?

没错,你可以做失败重试。

但如果重试了一定的次数,还是没有成功,这条请求数据该如何处理呢?如果不做任何处理,该数据是不是就丢掉了?

为了防止数据丢失,可以用如下方案:

  1. 使用mq异步处理。在分配权限之后,发送一条mq消息,到mq服务器,然后在mq的消费者中使用多线程,去配置用户导航页和发通知消息。如果mq消费者中处理失败了,可以自己重试。
  2. 使用job异步处理。在分配权限之后,往任务表中写一条数据。然后有个job定时扫描该表,然后配置用户导航页和发通知消息。如果job处理某条数据失败了,可以在表中记录一个重试次数,然后不断重试。但该方案有个缺点,就是实时性可能不太高。

3.顺序问题

如果你使用了多线程,就必须接受一个非常现实的问题,即顺序问题。
假如之前代码的执行顺序是:a,b,c,改成多线程执行之后,代码的执行顺序可能变成了:a,c,b。(这个跟cpu调度算法有关)
例如:

public static void main(String[] args) {
    Thread thread1 = new Thread(() -> System.out.println("a"));
    Thread thread2 = new Thread(() -> System.out.println("b"));
    Thread thread3 = new Thread(() -> System.out.println("c"));

    thread1.start();
    thread2.start();
    thread3.start();
}

执行结果:
a
c
b

那么,来自灵魂的一问:如何保证线程的顺序呢?
即线程启动的顺序是:a,b,c,执行的顺序也是:a,b,c。
如下图所示
image2.png

3.1 join

Thread类的join方法它会让主线程等待子线程运行结束后,才能继续运行。

列如:

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    Thread thread1 = new Thread(() -> System.out.println("a"));
    Thread thread2 = new Thread(() -> System.out.println("b"));
    Thread thread3 = new Thread(() -> System.out.println("c"));

    thread1.start();
    thread1.join();
    thread2.start();
    thread2.join();
    thread3.start();
}

执行结果永远都是:
a
b
c


3.2 newSingleThreadExecutor

我们可以使用JDK自带的Excutors类的newSingleThreadExecutor方法,创建一个单线程的线程池。
例如:

 public static void main(String[] args)  {
    ExecutorService executorService = Executors.newSingleThreadExecutor();

    Thread thread1 = new Thread(() -> System.out.println("a"));
    Thread thread2 = new Thread(() -> System.out.println("b"));
    Thread thread3 = new Thread(() -> System.out.println("c"));

    executorService.submit(thread1);
    executorService.submit(thread2);
    executorService.submit(thread3);

    executorService.shutdown();
}

执行结果永远都是:
a
b
c

使用Excutors类的newSingleThreadExecutor方法创建的单线程的线程池,使用了LinkedBlockingQueue作为队列,而此队列按 FIFO(先进先出)排序元素。

添加到队列的顺序是a,b,c,则执行的顺序也是a,b,c。

3.3 CountDownLatch

CountDownLatch是一个同步工具类,它允许一个或多个线程一直等待,直到其他线程执行完后再执行。
例如:

public class ThreadTest {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        CountDownLatch latch1 = new CountDownLatch(0);
        CountDownLatch latch2 = new CountDownLatch(1);
        CountDownLatch latch3 = new CountDownLatch(1);

        Thread thread1 = new Thread(new TestRunnable(latch1, latch2, "a"));
        Thread thread2 = new Thread(new TestRunnable(latch2, latch3, "b"));
        Thread thread3 = new Thread(new TestRunnable(latch3, latch3, "c"));

        thread1.start();
        thread2.start();
        thread3.start();
    }
}

class TestRunnable implements Runnable {

    private CountDownLatch latch1;
    private CountDownLatch latch2;
    private String message;

    TestRunnable(CountDownLatch latch1, CountDownLatch latch2, String message) {
        this.latch1 = latch1;
        this.latch2 = latch2;
        this.message = message;
    }

    @Override
    public void run() {
        try {
            latch1.await();
            System.out.println(message);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        latch2.countDown();
    }
}

执行结果永远都是:
a
b
c

此外,使用CompletableFuture的thenRun方法,也能多线程的执行顺序,在这里就不一一介绍了。

4.线程安全问题

既然使用了线程,伴随而来的还会有线程安全问题。

假如现在有这样一个需求:用多线程执行查询方法,然后把执行结果添加到一个list集合中。

代码如下:

List<User> list = Lists.newArrayList();
 dataList.stream()
     .map(data -> CompletableFuture
          .supplyAsync(() -> query(list, data), asyncExecutor)
         ));
CompletableFuture.allOf(futureArray).join();
使用CompletableFuture异步多线程执行query方法:
public void query(List<User> list, UserEntity condition) {
   User user = queryByCondition(condition);
   if(Objects.isNull(user)) {
      return;
   }
   list.add(user);
   UserExtend userExtend = queryByOther(condition);
   if(Objects.nonNull(userExtend)) {
      user.setExtend(userExtend.getInfo());
   }
}

在query方法中,将获取的查询结果添加到list集合中。

结果list会出现线程安全问题,有时候会少数据,当然也不一定是必现的。

这是因为ArrayList是非线程安全的,没有使用synchronized等关键字修饰。

如何解决这个问题呢?

答:使用CopyOnWriteArrayList集合,代替普通的ArrayList集合,CopyOnWriteArrayList是一个线程安全的机会。

只需一行小小的改动即可:
List<User> list Lists.newCopyOnWriteArrayList();
温馨的提醒一下,这里创建集合的方式,用了google的collect包。

5.ThreadLocal获取数据异常

我们都知道JDK为了解决线程安全问题,提供了一种用空间换时间的新思路:ThreadLocal。

它的核心思想是:共享变量在每个线程都有一个副本,每个线程操作的都是自己的副本,对另外的线程没有影响。

例如:

@Service
public class ThreadLocalService {
    private static final ThreadLocal<Integer> threadLocal = new ThreadLocal<>();

    public void add() {
        threadLocal.set(1);
        doSamething();
        Integer integer = threadLocal.get();
    }
}

ThreadLocal在普通中线程中,的确能够获取正确的数据。

但在真实的业务场景中,一般很少用单独的线程,绝大多数,都是用的线程池。

那么,在线程池中如何获取ThreadLocal对象生成的数据呢?

如果直接使用普通ThreadLocal,显然是获取不到正确数据的。

我们先试试InheritableThreadLocal,具体代码如下:

private static void fun1() {
    InheritableThreadLocal<Integer> threadLocal = new InheritableThreadLocal<>();
    threadLocal.set(6);
    System.out.println("父线程获取数据:" + threadLocal.get());

    ExecutorService executorService = Executors.newSingleThreadExecutor();

    threadLocal.set(6);
    executorService.submit(() -> {
        System.out.println("第一次从线程池中获取数据:" + threadLocal.get());
    });

    threadLocal.set(7);
    executorService.submit(() -> {
        System.out.println("第二次从线程池中获取数据:" + threadLocal.get());
    });
}

执行结果:

父线程获取数据:6
第一次从线程池中获取数据:6
第二次从线程池中获取数据:6

由于这个例子中使用了单例线程池,固定线程数是1。

第一次submit任务的时候,该线程池会自动创建一个线程。因为使用了InheritableThreadLocal,所以创建线程时,会调用它的init方法,将父线程中的inheritableThreadLocals数据复制到子线程中。所以我们看到,在主线程中将数据设置成6,第一次从线程池中获取了正确的数据6。

之后,在主线程中又将数据改成7,但在第二次从线程池中获取数据却依然是6。

因为第二次submit任务的时候,线程池中已经有一个线程了,就直接拿过来复用,不会再重新创建线程了。所以不会再调用线程的init方法,所以第二次其实没有获取到最新的数据7,还是获取的老数据6。

那么,这该怎么办呢?

答:使用TransmittableThreadLocal,它并非JDK自带的类,而是阿里巴巴开源jar包中的类。

可以通过如下pom文件引入该jar包:

<dependency>
   <groupId>com.alibaba</groupId>
   <artifactId>transmittable-thread-local</artifactId>
   <version>2.11.0</version>
   <scope>compile</scope>
</dependency>
代码调整如下:
private static void fun2() throws Exception {
    TransmittableThreadLocal<Integer> threadLocal = new TransmittableThreadLocal<>();
    threadLocal.set(6);
    System.out.println("父线程获取数据:" + threadLocal.get());

    ExecutorService ttlExecutorService = TtlExecutors.getTtlExecutorService(Executors.newFixedThreadPool(1));

    threadLocal.set(6);
    ttlExecutorService.submit(() -> {
        System.out.println("第一次从线程池中获取数据:" + threadLocal.get());
    });

    threadLocal.set(7);
    ttlExecutorService.submit(() -> {
        System.out.println("第二次从线程池中获取数据:" + threadLocal.get());
    });

}

执行结果:

父线程获取数据:6
第一次从线程池中获取数据:6
第二次从线程池中获取数据:7

我们看到,使用了TransmittableThreadLocal之后,第二次从线程中也能正确获取最新的数据7了。

nice。

如果你仔细观察这个例子,你可能会发现,代码中除了使用TransmittableThreadLocal类之外,还使用了TtlExecutors.getTtlExecutorService方法,去创建ExecutorService对象。

这是非常重要的地方,如果没有这一步,TransmittableThreadLocal在线程池中共享数据将不会起作用。

创建ExecutorService对象,底层的submit方法会TtlRunnable或TtlCallable对象。

以TtlRunnable类为例,它实现了Runnable接口,同时还实现了它的run方法:

public void run() {
    Map<TransmittableThreadLocal<?>, Object> copied = (Map)this.copiedRef.get();
    if (copied != null && (!this.releaseTtlValueReferenceAfterRun || this.copiedRef.compareAndSet(copied, (Object)null))) {
        Map backup = TransmittableThreadLocal.backupAndSetToCopied(copied);

        try {
            this.runnable.run();
        } finally {
            TransmittableThreadLocal.restoreBackup(backup);
        }
    } else {
        throw new IllegalStateException("TTL value reference is released after run!");
    }
}

这段代码的主要逻辑如下:

把当时的ThreadLocal做个备份,然后将父类的ThreadLocal拷贝过来。
执行真正的run方法,可以获取到父类最新的ThreadLocal数据。
从备份的数据中,恢复当时的ThreadLocal数据。

6.OOM问题

众所周知,使用多线程可以提升代码执行效率,但也不是绝对的。
对于一些耗时的操作,使用多线程,确实可以提升代码执行效率。
但线程不是创建越多越好,如果线程创建多了,也可能会导致OOM异常。
例如:

Caused by: 
java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread

在JVM中创建一个线程,默认需要占用1M的内存空间。

如果创建了过多的线程,必然会导致内存空间不足,从而出现OOM异常。
除此之外,如果使用线程池的话,特别是使用固定大小线程池,即使用Executors.newFixedThreadPool方法创建的线程池。

该线程池的核心线程数和最大线程数是一样的,是一个固定值,而存放消息的队列是LinkedBlockingQueue。

该队列的最大容量是Integer.MAX_VALUE,也就是说如果使用固定大小线程池,存放了太多的任务,有可能也会导致OOM异常。

java.lang.OutOfMemeryError:Java heap space

7.CPU使用率飙高

不知道你有没有做过excel数据导入功能,需要将一批excel的数据导入到系统中。

每条数据都有些业务逻辑,如果单线程导入所有的数据,导入效率会非常低。

于是改成了多线程导入。

如果excel中有大量的数据,很可能会出现CPU使用率飙高的问题。
我们都知道,如果代码出现死循环,cpu使用率会飚的很多高。因为代码一直在某个线程中循环,没法切换到其他线程,cpu一直被占用着,所以会导致cpu使用率一直高居不下。

而多线程导入大量的数据,虽说没有死循环代码,但由于多个线程一直在不停的处理数据,导致占用了cpu很长的时间。

也会出现cpu使用率很高的问题。

那么,如何解决这个问题呢?

答:使用Thread.sleep休眠一下。

在线程中处理完一条数据,休眠10毫秒。

当然CPU使用率飙高的原因很多,多线程处理数据和死循环只是其中两种,还有比如:频繁GC、正则匹配、频繁序列化和反序列化等。

后面我会写一篇介绍CPU使用率飙高的原因的专题文章,感兴趣的小伙伴,可以关注一下我后续的文章。

8.事务问题

在实际项目开发中,多线程的使用场景还是挺多的。如果spring事务用在多线程场景中,会有问题吗?

例如:

@Slf4j
@Service
public class UserService {

    @Autowired
    private UserMapper userMapper;
    @Autowired
    private RoleService roleService;

    @Transactional
    public void add(UserModel userModel) throws Exception {
        userMapper.insertUser(userModel);
        new Thread(() -> {
            roleService.doOtherThing();
        }).start();
    }
}

@Service
public class RoleService {

    @Transactional
    public void doOtherThing() {
        System.out.println("保存role表数据");
    }
}

从上面的例子中,我们可以看到事务方法add中,调用了事务方法doOtherThing,但是事务方法doOtherThing是在另外一个线程中调用的。

这样会导致两个方法不在同一个线程中,获取到的数据库连接不一样,从而是两个不同的事务。如果想doOtherThing方法中抛了异常,add方法也回滚是不可能的。

如果看过spring事务源码的朋友,可能会知道spring的事务是通过数据库连接来实现的。当前线程中保存了一个map,key是数据源,value是数据库连接。

private static final ThreadLocal<Map<Object, Object>> resources =
  new NamedThreadLocal<>("Transactional resources");

我们说的同一个事务,其实是指同一个数据库连接,只有拥有同一个数据库连接才能同时提交和回滚。如果在不同的线程,拿到的数据库连接肯定是不一样的,所以是不同的事务。

所以不要在事务中开启另外的线程,去处理业务逻辑,这样会导致事务失效。

9.导致服务挂掉

使用多线程会导致服务挂掉,这不是危言耸听,而是确有其事。

假设现在有这样一种业务场景:在mq的消费者中需要调用订单查询接口,查到数据之后,写入业务表中。

本来是没啥问题的。

突然有一天,mq生产者跑了一个批量数据处理的job,导致mq服务器上堆积了大量的消息。

此时,mq消费者的处理速度,远远跟不上mq消息的生产速度,导致的结果是出现了大量的消息堆积,对用户有很大的影响。

为了解决这个问题,mq消费者改成多线程处理,直接使用了线程池,并且最大线程数配置成了20。

这样调整之后,消息堆积问题确实得到了解决。

但带来了另外一个更严重的问题:订单查询接口并发量太大了,有点扛不住压力,导致部分节点的服务直接挂掉。

图片为了解决问题,不得不临时加服务节点。

在mq的消费者中使用多线程,调用接口时,一定要评估好接口能够承受的最大访问量,防止因为压力过大,而导致服务挂掉的问题。

点赞收藏
苏三说技术
请先登录,查看5条精彩评论吧
快去登录吧,你将获得
  • 浏览更多精彩评论
  • 和开发者讨论交流,共同进步

为你推荐

JDBC PreparedStatement 字段值为null导致TBase带宽飙升的案例分析

JDBC PreparedStatement 字段值为null导致TBase带宽飙升的案例分析

随机一门技术分享之Netty

随机一门技术分享之Netty

MappedByteBuffer VS FileChannel:从内核层面对比两者的性能差异

MappedByteBuffer VS FileChannel:从内核层面对比两者的性能差异

8
5