Java 同步工具
花花子 人气:0何为线程安全的类？
一般来说，我们要设计一个线程安全的类，要从三个方面去考虑：
- 构成状态的所有变量。比如某个域是集合类型，则集合元素也构成该实例的状态。
- 某些操作所隐含的不变性条件。
- 变量的所有权，或称它是否会被发布。
基于条件的同步策略
不变性条件取决于类的语义，比如说计数器类的 counter 属性被设置为 Integer 类型，虽然其域值在 Integer.MIN_VALUE 到 Integer.MAX_VALUE 之间，但是它的值必须非负。即：随着计数的进行，conuter >= 0 总是成立。
除了不变性条件之外，一些操作还需要通过后验条件，以此判断状态的更改是否有效。比如一个计数器计到 17 时，它的下一个状态只可能是 18。这实际涉及到了对原先状态的 "读 - 改 - 写" 三个连续的步骤，典型的如自增 ++ 等。"无记忆性" 的状态是不需要后验条件的，比如每隔一段时间测量的温度值。
先验条件可能是更加关注的问题，因为 "先判断后执行" 的逻辑到处存在。比如说对一个列表执行 remove 操作时，首先需要保证列表是非空的，否则就应该抛出异常。
在并发环境下，这些条件均可能会随着其它线程的修改而出现失真。
状态发布与所有权
在许多情况下，所有权和封装性是相互关联的。比如对象通过 private 关键字封装了它的状态，即表明实例独占对该状态的所有权 ( 所有权意味控制权 )。反之，则称该状态被发布。被发布的实例状态可能会被到处修改，因此它们在多线程环境中也存在风险。
容器类通常和元素表现出 "所有权" 分离的形式。比如说一个声明为 final 的列表，客户端虽然无法修改其本身的引用，但可以自由地修改其元素的状态。这些事实上被发布的元素必须被安全地共享。
这要求元素：
- 自身是事实不可变的实例。
- 线程安全的实例。
- 被锁保护。
实例封闭
大多数对象都是组合对象，或者说这些状态也是对象。对组合类的线程安全性分析大致分为两类：
- 如果这些状态线程不安全，那应该如何安全地使用组合类？
- 即使所有的状态都线程安全，是否可以推断组合类也线程安全？或者说组合类是否还需要额外的同步策略？
对于第一个问题，见下方的 Bank 代码，它模拟了一个转账业务：
class Bank {
private Integer amount_A = 100;
private Integer amount_B = 50;
public synchronized void transaction(Integer amount){
var log_0 = amount_A + amount_B;
amount_A += amount;
amount_B -= amount;
var log_1 = amount_A + amount_B;
assert log_0 == log_1;
}
}虽然 amount_A 和 amount_B 本身作为普通的 Integer 类型并不是线程安全的，但是它们具备线程安全的语义：
- 它们是
private成员，因此不存在被意外共享的问题。 - 它们唯一与外界交互的
transaction()方法被锁保护。
也可以理解成：Bank 是为两个 Integer 状态提供线程安全性的容器。在此处，同步策略由 synchronized 内置锁实现。
编译器会在 synchronized 的代码区前后安插
monitorenter和monitorexit字节码表示进入 / 退出同步代码块。Java 的内置锁也称之监视器锁，或者监视器。
至于第二个问题，答案是：看情况，具体地说是分析是否存在不变性条件，在这里，它指代在转账过程当中，a 和 b 两个账户的余额之和应当不变。如果使用原子类型保护 amount_A 和 amount_B 的状态，那么是否就可以撤下 transaction() 方法上的内置锁了？
class UnsafeBank {
private final AtomicInteger amount_A = new AtomicInteger(100);
private final AtomicInteger amount_B = new AtomicInteger(50);
public void transaction(Integer amount){
amount_A.set(amount_A.get() - amount);
amount_B.set(amount_B.get() + amount);
}
}transaction() 方法现在失去了锁的保护。这样，某线程 A 在执行交易的过程中，另一个线程 B 也可能会 "趁机" 修改 amount_B 的账目 —— 这个时机发生在线程 A 执行 amount_B.get() 之后，但在 amount_B.set() 之前。最终，B 线程的修改将被覆盖而丢失，在它看来，尽管两个状态均是原子变量，但不变性条件仍然被破坏了。
由此得到一个结论 —— 就算所有的可变状态都是原子的，我们可能仍需要在封装类的层面进一步考虑同步策略，最简单直接的就是找出封装类内的所有复合操作：
- 对同一个变量 ( 反复 ) 读-改-写。
- 修改受某个不变性条件约束的多个变量。
正确地拓展同步策略
在大部分情况下，我们不能通过直接修改类源码的形式补充同步策略。比如，普通的 List<T> 接口不保证底下的各种实现是线程安全的，但我们可以通过类似代理的方式将线程安全委托给第三方。
比如：
class ThreadSafeArrayList {
private final List<Integer> list;
public ThreadSafeArrayList(List<Integer> l){list = l;}
// 添加新的方法
public synchronized boolean putIfAbsent(Integer a){
if(list.contains(a)) {
list.add(a);
return true;
}
return false;
}
// 代理 add 方法，其它略
public synchronized boolean add(Integer a) {
return list.add(a);
}
// ...
}事实上，Java 类库已经有了对应的线程安全类。通常，我们应当优先重用这些已有的类。在下方的代码块中，我们使用 Collection.synchronizedList 工厂方法创建一个线程安全的 list 对象，这样似乎就只需要为新拓展的 putIfAbsent() 方法加锁了。
class ThreadUnSafeArrayList {
private final List<Integer> list = Collections.synchronizedList(new ArrayList<>());
// 添加新的方法
public synchronized boolean putIfAbsent(Integer a){
if(list.contains(a)) {
list.add(a);
return true;
}
return false;
}
public boolean add(Integer a){return list.add(a);}
//...
}但是，上述的代码是错误的。为什么？问题在于，我们使用了错误的锁进行了同步。当调用的是 add 方法时，使用的是列表对象的内置锁；但调用 putIfAbsent 方法时，我们使用的却是 ThreadUnsafeArrayList 对象的内置锁。这意味着 putIfAbsent 方法对于其它的方法来说不是原子的，因此无法确保一个线程执行 putIfAbsent 方法时，其它线程是否会通过调用其它方法修改列表。
因此，想要让这个方法正确执行，我们必须要在正确的地方上锁。
class ThreadUnSafeArrayList {
private final List<Integer> list = Collections.synchronizedList(new ArrayList<>());
public boolean putIfAbsent(Integer a){
synchronized (list){
if(list.contains(a)) {
list.add(a);
return true;
}
return false;
}
}
}同步容器
同步容器是安全的，但在某些情况下仍然需要客户端加锁。
常见的操作如：
- 迭代；
- 跳转 ( 比如，寻找下一个元素 )；
- 条件运算，如 "若没有则 XX 操作" ( 一种常见的复合操作 )；
复合操作不受同步容器保护
这里有两个线程 T1，T2 分别会以不可预测的次序执行两个代码块，它们负责删除和读取 list 中的末尾元素。我们在这里使用的是库中的同步列表，因此可以确保 size()，remove()，get() 方法全部是原子的。但是，当程序以 x1，y1，x2，y2 的操作次序执行时，主程序最终仍然会抛出IndexOutOfBoundsException 异常。
class DemoOfConcurrentFail {
public final List<Integer> list = Collections.synchronizedList(new ArrayList<>());
{
Collections.addAll(list, 1, 2, 3, 4, 5);
}
public static void main(String[] args) {
var testList = new DemoOfConcurrentFail().list;
Runnable t1 = () -> {
var last = testList.size() - 1; // x1
testList.remove(last); // x2
};
Runnable t2 = () -> {
var last = testList.size() -1; // y1
var r = testList.get(last); // y2
System.out.println(r);
};
new Thread(t1).start();
new Thread(t2).start();
}
}究其原因，两个线程 T1，T2 执行的复合操作没有受锁保护 ( 实际上就是前文银行转账的例子中犯过的错误 )。所以正确的做法是对复合操作整体加锁。
比如：
var mutex = new Object();
Runnable t1 = () -> {
synchronized (mutex){
var last = testList.size() - 1; // x1
testList.remove(last); // x2
}
};
Runnable t2 = () -> {
synchronized (mutex){
var last = testList.size() -1; // y1
var r = testList.get(last); // y2
System.out.println(r);
}
};
// ...同步容器的迭代问题
在迭代操作中，类似的问题也仍然存在。无论是直接的 for 循环还是 for-each 循环，对容器的遍历方式是使用 Iterator。而使用迭代器本身也是先判断 ( hasNext ) 再读取 ( next ) 的复合过程。Java 对同步容器的迭代处理是：假设某一个线程在迭代的过程中发现容器被修改过了，则立刻失败 ( 也称及时失败 )，并抛出一个 ConcurrentModificationException 异常。
// 可能需要运行多次才能抛出 ConcurrentModificationException
Runnable t1 = () -> {
// 删除中间的元素
int mid = testList.size() / 2;
testList.remove(mid);
};
Runnable t2 = () -> {
for(var item : testList){
System.out.println(item);
}
};
new Thread(t1).start();
new Thread(t2).start();类似地，想要不受打扰地迭代容器元素，我们也要在 for 循环的外面加锁，但是可能并不是一个好的主意。假如容器的规模非常大，或者每个元素的处理时间非常长，那么其它等待容器执行短作业的线程会因此陷入长时间的等待，这会带来活跃性问题。
一个可行的方法就是实现读写分离 —— 一旦有写操作，则重新拷贝一份新的容器副本，而在此期间所有读操作则仍在原来的容器中进行，实现 "读-读共享"。当读操作远多于写操作时，这种做法无疑可以大幅度地提高程序的吞吐量，见后文的并发容器 CopyOnWriteArrayList。
警惕隐含迭代的操作
不仅是显式的 for 循环会触发迭代。比如容器的 toString 方法在底层调用 StringBuilder.append() 方法依次将每一个元素的字符串拼接起来。除此之外，包括 equals，containsAll，removeAll，retainAll，乃至将容器本身作为参数的构造器，都隐含了对容器的迭代过程。这些间接的迭代错误都有可能抛出 ConcurrentModificationException 异常。
并发容器
考虑到重量级锁对性能的影响，Java 后续提供了各种并发容器来改进同步容器的性能问题。同步容器将所有操作完全串行化。当锁竞争尤其激烈时，程序的吞吐量将大大降低。因此，使用并发容器来替代同步容器，在绝大部分情况下都算是一顿 "免费的午餐"。
ConcurrentHashMap
ConcurrentHashMap 使用了更小的封锁粒度换取了更大程度的共享，这个封锁机制称之为分段锁 ( Lock Stripping )。简单点说，就是每一个桶由单独的锁来保护，操作不同桶的两个线程不需要相互等待。好处是，在高并发环境下，ConcurrentHashMap 带来了更大的吞吐量，但问题是，封锁粒度的减小削弱了容器的一致性语义，或称弱一致性 ( Weakly Consistent )。
比如说需要在整个 Map 上计算的 size() 和 isEmpty() 方法，弱一致性会使得这些方法的计算结果是一个过期值。这考虑到是一个权衡，因为在并发环境下，这两个方法的作用很小，因为其返回值总是不断变化的。因此，这些操作的需求被弱化了，以换取其它更重要的性能优化，比如 get，put，cotainsKey，remove 等。
因此，除非一部分严谨的业务无法容忍弱一致性，否则并发的 HashMap 是要比同步 HashMap 更优的选择。
CopyOnWriteArrayList
该工具在读操作远多于写操作的场合下能够提供更好的并发性能，在迭代时不需要对容器进行加锁或者复制。当发生修改时，该容器会创建并重新发布一个新的容器副本。在新副本创建之前，一切读操作仍然以旧的容器为准，因此这不会抛出 ConcurrentModificationException 问题。
相对的，如果频繁调用 add，remove，set 等方法，则该容器的吞吐量会大大降低，因为这些操作需要反复调用系统的 copy 方法复制底层的数组 ( 这也是没有设计 "CopyOnWriteLinkedList" 的原因，因为拷贝的效率会更低 )。同时，写入时复制的特性使得 CopyOnWriteArrayList 是弱一致性的。
阻塞队列 & 生产者 — 消费者模式
阻塞队列，简单地说，就是当队列为空时，执行 take 操作会进入阻塞状态；当队列满时，执行 put 操作也会进入阻塞状态。阻塞队列也可以分有界队列和无界队列。无界队列永远不会充满，因此执行 put 方法永远不会进入阻塞状态。但是，如果生产者的执行效率远超过消费者，那么无界队列的无限扩张最终会耗尽内存。有界队列则可以保证当队列充满时，生产者被 put 阻塞，通过这种方式来让消费者赶上工作进度。
可以用阻塞队列实现生产者 — 消费者模式，最常见的生产者 — 消费者模式是线程池与工作队列的组合。这种模式将 "发布任务" 与 "领取任务" 解耦，最大的便捷是简化了复杂的负载管理，因为生产者和消费者的执行速度并不总是相匹配的。同时，生产者和消费者的角色是相对的。比如处于流水线中游的组件，它们既作为上游的消费者，也作为下游的生产者。
Java 库已经包含了关于阻塞队列的多种实现，它自身保证 put 和 take 操作是线程安全的。
LinkedBlockingQueue和ArrayBlockingQueue：此两者的区别可以参考 Link 和 Array，见：Java中ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue。两者均为 FIFO 的队列。PriorityBlockingQueue：优先级队列，当我们希望以一定次序处理任务时，它要比 FIFO 队列更实用。SynchronousQueue：译为同步阻塞队列。这个队列事实上没有缓存空间，而是维护一组可用的线程。当队列收到消息时，它可以立刻分配一个线程去处理。但是如果没有多余的工作线程，那么调用put或者take会立刻陷入阻塞状态。因此，仅当有足够多的消费者，并且总是有一个消费者准备好获取交付的工作时，才适合使用同步队列。
下方的代码块是由 SynchronousQueue 实现的简易 Demo，每个线程会抢占式消费消息。
var chan = new SynchronousQueue<Integer>();
var worker = new Thread(()->{
while(true){
try {
final var x = chan.take();
System.out.println("t1 consume: " + x);
} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}
}
});
var worker2 = new Thread(()->{
while(true){
try {
final var x = chan.take();
System.out.println("t2 consume: " + x);
} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}
}
});
worker.start();
worker2.start();
for(var i = 0 ; i < 10; i ++) chan.put(i);基于所有权的角度去分析，生产者 — 消费者模式和阻塞队列一起促进了 串行的线程封闭。线程封闭对象只能由单个对象拥有，但可以通过在执行的最后发布该对象 ( 即表示之后不会再使用它 )，以表示 "转让" 所有权。
阻塞队列简化了转移的逻辑。除此之外，还可以通过 ConcurrentMap 的原子方法 remove，或者是 AtomicReference 的 compareAndSet ( 即 CAS 机制 ) 实现安全的串行线程封闭。
双端队列和工作窃取
Java 6 之后增加了新的容器类型 —— Deque 和 BlockDeque，它们是对 Queue 以及 BlockingQueue 的拓展。Deque 实现了再队列头和队列尾的高效插入和移除，具体实现包括了 ArrayDeque 和 LinkedBlockingDeque。
双端队列适用于另一种工作模式 —— 工作窃取 ( Work Stealing )。比如，一个工作线程已经完成清空了自己的任务队列，它就可以从其它忙碌的工作线程的任务队列的尾部获取队列。这种模式要比生产者 —— 消费者具备更高的可伸缩性，因为工作线程不会在单个共享的任务队列上发生竞争。
工作窃取特别适合递归的并发问题，即执行一个任务时会产生更多的工作，比如：Web 爬虫，GC 垃圾回收时的图搜索算法。
阻塞和中断方法
线程可能会被阻塞，或者是暂停执行，原因有多种：等待 I/O 结束，等待获得锁，等待从 Thread.sleep 中唤醒，等待另一个线程的计算结果。被阻塞的线程必须要在这些 "外因" 被解决之后才有机会继续执行，即恢复到 RUNNABLE ( 也称就绪 ) 状态，等待被再次调度 CPU 执行。
这段描述其实对应了 JVM 线程的两个状态：BLOCKING 和 WAITING。
- BLOCKING，当线程准备进入一段新的同步代码块时，因不能获得锁而等待。
- WAITING，当线程已经进入同步代码块之后，在执行的过程中因不满足某些条件而暂停。这时可以调用
waiting方法 释放已占据的锁。其它工作线程得以抢占此锁并执行，直到满足先验条件为真时，其它线程可以通过notifyAll方法重新令监视此锁的所有 WAITING 线程再次争锁并继续工作。wait/notify/notifyAll构成了线程之间的协商机制，见下面的代码块。
static class Status{public boolean v;}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException{
var status = new Status();
status.v = false;
var mutex = new Object();
new Thread(()->{
synchronized (mutex){
System.out.println("get mutex");
// 此时检测的状态为 false, 进入 WAITING 状态。
if(!status.v) try {mutex.wait();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}
// 被唤醒后重新检测状态为 true。
System.out.println(status.v);
}
}).start();
new Thread(()->{
synchronized (mutex){
// 将状态设置为 true，唤醒上面的线程
status.v = true;
mutex.notify();
}
}).start();
}只有处于 RUNNABLE 状态的线程才会实际获得 CPU 使用权。
在 Java 中，一切会发生阻塞的方法都会被要求处理 InterruptedException 受检异常。调用阻塞方法的方法也会变成阻塞方法。线程内部有一个 boolean 类型的状态位表示中断，调用 interrupt 方法可以将该状态位标识为 true。
但是这不意味着该线程就会立刻中断：
- 如果该线程并没有调用阻塞的方法并一直处于 RUNNABLE 状态，则标记中断不会有任何实际效果。
- 如果发起中断时目标线程正处于阻塞状态，则会抛出
InterruptedException异常。
同步工具类
Java 还提供了诸如信号量 ( Semaphore )，栅栏 ( Barrier )，以及闭锁 ( Latch ) 作为同步工具类，它们都包含了一定的结构性属性：这些状态将决定执行同步工具类的线程是执行还是等待。
闭锁
闭锁是一种同步工具类，可以延迟线程的进度直到闭锁打开。在此之前，所有的线程必须等待，而在闭锁结束之后，这个锁将永久保持打开状态。这个特性适用于 需要确保某个任务的前序任务 ( 比如初始化 ) 全部完成之后才可以执行的场合，见下方的代码：Worker 线程等待另两个初始化线程准备就绪之后输出 p 的结果。
// class Point{int x,y;}
final var p = new Point();
final var p_latch = new CountDownLatch(2);
// Worker
new Thread(()->{
try {p_latch.await();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}
System.out.printf("Point(x=%d,y=%d)",p.x,p.y);
}).start();
// Init x
new Thread(()->{
p.x = 1;
p_latch.countDown();
}).start();
// Init y
new Thread(()->{
p.y = 2;
p_latch.countDown();
}).start();FutureTask 也可以拿来做闭锁，它实现了 Future 的语义，表示一个抽象的可生成结果的计算，一般需要由线程池驱动执行，表示一个异步的任务。
Runnable 接口表示无返回值的计算，Callable<T> 代表有返回值的计算。
final var futurePoint = new FutureTask<>(()->new Point(1,2));
new Thread(futurePoint).start();
new Thread(()->{
try {
// 在 Callable 计算出结果之前阻塞
var p = futurePoint.get();
System.out.printf("Point(x=%d,y=%d)",p.x,p.y);
} catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
}
}).start();信号量
计数信号量用于控制某个资源的同时访问数量，通常用于配置有容量限制的资源池，或称有界阻塞容器。Semaphore 管理一组许可，线程在需要时首先获取许可，并在操作结束之后归还许可。如果许可数量被耗尽，那么线程则必须要阻塞到其它任意线程归还许可 ( 默认情况下遵循 Non-Fair 策略 ) 为止。特别地，当信号量的许可数为 1 时，则可认为是不可重入的互斥锁。
下面是一个利用信号量 + 同步容器实现的简易阻塞队列：
class BoundedBlockingQueue<E>{
final private List<E> list = Collections.synchronizedList(new LinkedList<>());
final private Semaphore se;
public BoundedBlockingQueue(int cap){
se = new Semaphore(cap);
}
public void enqueue(E e) throws InterruptedException {
se.acquire();
list.add(0,e);
}
public E dequeue(){
final var done = list.remove(0);
se.release();
return done;
}
@Override
public String toString() {
return "BoundedBlockingQueue{" +
"list=" + list +
'}';
}
}栅栏
栅栏 ( Barrier ) 类似于闭锁，同样都会阻塞到某一个事件发生。闭锁强调等待某个事件发生之后再执行动作，而栅栏更强调在某个事件发生之前等待其它线程。它可用于实现一些协议："所有人在指定的时间去会议室碰头，等到所有的人到齐之后再开会"，比如数据库事务的两阶段提交。
Java 提供了一个名为 CyclicBarrier 的栅栏，它指定了 N 个工作线程 反复地 在栅栏位置汇集。在某线程执行完毕之后，调用 await() 方法阻塞自身，以等待其它更慢的线程到达栅栏位置。当设定的 N 个线程均调用 await() 之后，栅栏将打开，此时所有的线程将可以继续向下执行代码，而栅栏本身的状态会重置，以便复用 ( 因而命名为 Cyclic- )。
见下面的代码，4 个线程并行执行初始化工作 ( 以随机时间的 sleep 模拟延迟 )，并等待所有线程初始化完毕之后同时打印信息。
final int N = 4;
final var barrier = new CyclicBarrier(N);
final Thread[] workers = new Thread[N];
for(var i : new Integer[]{0,1,2,3}){
var t = new Thread(()->{
try {
// 模拟随机的延时
var rdm = new Random().nextInt(1000);
Thread.sleep(rdm);
// 在所有其它线程到达之前阻塞
barrier.await();
// 所有线程到达之后执行，每个线程打印延时时间
System.out.printf("prepare for %d millis\n",rdm);
} catch (InterruptedException | BrokenBarrierException e) {
e.printStackTrace();
}
});
workers[i] = t;
t.start();
}
// 等待所有的任务并行执行完毕。
for(var worker : workers){worker.join();}在不涉及 IO 操作和数据共享的计算问题当中，线程数量为 NCPU 或者 NCPU + 1 时会获得最优的吞吐量，更多的线程也不会带来带来帮助，甚至性能还会下降，因为 CPU 需要频繁的切换上下文。
一旦线程成功地到达栅栏，则 await() 方法会其标记为 "子线程"。CyclicBarrier 的构造器还接受额外的 Runnable 接口做回调函数，当所有线程全部到达栅栏之后，CyclicBarrier 会从子线程当中挑选出一个领导线程去执行它 ( 即，每一轮通过栅栏之后，它都会被执行且仅一次 )，我们可以在此实现日志记录等操作。
final var barrier = new CyclicBarrier(N,()->{
System.out.println("all runners ready");
});在并行任务中构建高效的缓存
为了用简单的例子说明问题，我们在这里特别强调并行 ( Parallel ) 任务，这些任务的计算过程是纯粹 ( Pure ) 的 —— 这样的函数被称之纯函数。无论它们何时被调用，被哪个线程调用，同样的输入永远得到同样的输出。纯函数不和外部环境交互，因此自然也就不存在竞态条件。
一个非常自然的想法是使用缓存 ( 或称记忆机制 Memorized ) 避免重复的运算。在纯粹的映射关系中，固定的输入总是对应固定的输出，因此使用 K-V 键值对来记忆结果再好不过了。我们基于 HashMap 给出最简单的一版实现，然后再探讨如何改进它们。
class MapCacheV1 {
private final HashMap<Integer,String> cache = new HashMap<>();
public synchronized String getResult(Integer id){
var v = cache.get(id);
if (v == null){
// 设定中，这个静态方法具有 500ms 左右的延迟。
v = PURE.slowOperation(id);
cache.put(id,v);
}
return v;
}
}尽管我们打算将 MapCache 用于无竞态条件的并行任务，但 getResult() 方法仍然加上了同步锁，因为 HashMap 本身不是线程安全的，cache 需要以安全的方式被并发访问。然而，这种做法无疑会使得 getResult() 方法变得十分笨重，因为原本可以并行的慢操作 PURE.slowOperation() 也被锁在了代码块内部。
最先想到的是使用更加高效的 ConcurrentHashMap 类取代线程不安全的 HashMap，以获得免费的多线程性能提升：
class MapCacheV2 {
private final ConcurrentHashMap<Integer,String> cache = new ConcurrentHashMap<>();
public String getResult(Integer id){
var v = cache.get(id);
if(v == null){
v = PURE.slowOperation(id);
cache.put(id,v);
}
return v;
}
}同时，我们这一次取消掉了 getResult() 上的同步锁。这样，多线程可以并行地执行慢操作，只在修改 cache 时发生竞争。但这个缓存仍有一些不足 —— 当某个线程 A 在计算新值时 ( 即这 500ms 之内 )，其它线程并不知道。因此，多个线程有可能会计算同一个新值，甚至导致其它的计算任务无法进行。
针对这个问题，我们再一次提出改进。不妨让 cache 保存 "计算过程"，而非值。
这样，工作线程将有三种行为：
- 缓存中没有此计算任务，注册并执行。
- 缓存中有此计算任务，但未完毕，当前线程阻塞 ( 将 CPU 让给其它需要计算的线程 )。
- 缓存中有此计算任务，且已计算完毕，直接返回。
回顾前文在闭锁中提到的 FutureTask<V> 类型，它适合用于当前的实现，见下方的代码：
class MapCacheV3 {
private final ConcurrentHashMap<Integer,FutureTask<String>> cache = new ConcurrentHashMap<>();
public String getResult(Integer id) throws ExecutionException, InterruptedException {
// 获取一个计算任务，而非值
final var task = cache.get(id);
if(task == null){
final var newTask = new FutureTask<>(()-> PURE.slowOperation(id));
// cache.putIfAbsent()
cache.put(id,newTask);
newTask.run();
// 提交并执行任务。
return newTask.get();
}else return task.get();
}
}MapCacheV3 的实现已经近乎完美了。唯一不足的是：我们对 cache 的操作仍然是 "先判断后执行" 的复合操作，但现在 getResult 并没有同步锁的保护。两个线程仍然同时调用 cache.get() 并判空，并开始执行重复的计算。
下面的版本给出了最终的解决方案：使用 ConcurrentMap 的 putIfAbsent() 原子方法修复可能重复添加计算任务的问题。
class MapCacheV4 {
private final ConcurrentHashMap<Integer,FutureTask<String>> cache = new ConcurrentHashMap<>();
public String getResult(Integer id) throws ExecutionException, InterruptedException {
final var task = cache.get(id);
if(task == null){
final var newTask = new FutureTask<>(()-> PURE.slowOperation(id));
// put 和 putIfAbsent 方法均会返回此 Key 对应的上一个旧值 Value。
// 如果 put 的是一个新的 Key，则返回值为 null。
final var running = cache.putIfAbsent(id,newTask);
if(running == null) {newTask.run();return newTask.get();} else return running.get();
}else return task.get();
}
}值得注意的是，一旦 cache 存储的是计算任务而非值，那么就可能存在缓存污染的问题。一旦某个 FutureTask 的计算被取消，或者失败，应当及时将它从缓存中移除以保证将来的计算成功，而不是放任其驻留在缓存内部返回失败的结果。
缓存思想几乎应用在各个地方。比如在 Web 服务中，用户的数据往往不会总是直接来自数据库，而是 Redis 这样的消息中间件。在实际的应用环境下，还有更加复杂的问题需要被考虑到，比如缓存内容过时 ( expired )，或者是定期清理缓存空间等。
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