兜了，代码改成多线程，竟有9大问题

供了一直执行勤务并调回结果的能力。

2.样本丢弃

我们还是以注册浏览器通往器为例，该通往器主要包内含：写成浏览器此表，相应行政权，的设计浏览器导航页，所发请示死讯等基本功能。

其里：写成浏览器此表和相应行政权基本功能，不必在一个外交事务里关机时一直执行。而剩余的的设计浏览器导航页和所发请示死讯基本功能，请注意多寄存器异步一直执行。

此表面上看起来没缺陷。

但如果下面的写成浏览器此表和相应行政权基本功能成功了，浏览器注册通往器就同样调回成功了。

但如果上去异步一直执行的的设计浏览器导航页，或所发请示死讯基本功能最终了，怎么办？

如下示意图示意图：该通往器下面不晓得早已示意浏览器成功了，但结果上去又有一部分基本功能在多寄存器异步一直执行里最终了。

这时该如何妥善处理呢？

没错，你可以好好最终键入。

但如果键入了一定的次数，还是并未成功，这条允诺样本该如何妥善处理呢？如果不好好任何妥善处理，该样本看看就没用了？

为了避免样本丢弃，可以用如下设计方案：

请注意mq异步妥善处理。在相应行政权不久，所发送一条mq死讯，到mq维修伺服器，然后在mq的顾客里请注意多寄存器，去的设计浏览器导航页和所发请示死讯。如果mq顾客里妥善处理最终了，可以自己键入。 请注意job异步妥善处理。在相应行政权不久，往勤务此表里写成一条样本。然后有个job定时扫描该此表，然后的设计浏览器导航页和所发请示死讯。如果job妥善处理某条样本最终了，可以在此表里记录下来一个键入次数，然后慢慢键入。但该设计方案有个优点，就是实时性也许不太更高。 3.顺序排列缺陷

如果你请注意了多寄存器，就不必放弃一个十分现实的缺陷，即顺序排列缺陷。

假如再行前字符的一直执行顺序排列是：a,b,c，去掉多寄存器一直执行不久，字符的一直执行顺序排列也许变成了：a,c,b。（这个跟cpu调配算法有关）

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();

}

一直执行结果：

a

c

b

那么，来自灵魂的一问：如何保证寄存器的顺序排列呢？

即寄存器关机的顺序排列是：a,b,c，一直执行的顺序排列也是：a,b,c。

如下示意图示意图：

3.1 join

Thread类的join作法它就会让主寄存器才会姪寄存器运营落幕后，才能一直运营。

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();

}

一直执行结果永远都是：

a

b

c

3.2 newSingleThreadExecutor

我们可以请注意JDK工具箱的Excutors类的newSingleThreadExecutor作法，创立一个单寄存器的寄存器出水口。

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();

}

一直执行结果永远都是：

a

b

c

请注意Excutors类的newSingleThreadExecutor作法创立的单寄存器的寄存器出水口，请注意了LinkedBlockingQueue作为缓冲区，而此缓冲区按 FIFO（再行进再行出）先后顺序排列元素。

加进到缓冲区的顺序排列是a,b,c，则一直执行的顺序排列也是a,b,c。

3.3 CountDownLatch

CountDownLatch是一个关机时工具类，它并不需要一个或多个寄存器多年来才会，直到其他寄存器一直执行完了后再进一步一直执行。

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();

}

}

一直执行结果永远都是：

a

b

c

此外，请注意CompletableFuture的thenRun作法，也能多寄存器的一直执行顺序排列，在这里就不一一介绍了。

4.寄存器确保安全缺陷

既然请注意了寄存器，值得注意而来的还就会有寄存器确保安全缺陷。

假如现今有这样一个需求：用多寄存器一直执行浏览作法，然后把一直执行结果加进到一个list闭包内里。

字符如下：

List list = Lists.newArrayList();

dataList.stream()

.map(data -> CompletableFuture

.supplyAsync(() -> query(list, data), asyncExecutor)

));

CompletableFuture.allOf(futureArray).join();

请注意CompletableFuture异步多寄存器一直执行query作法：

public void query(List 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作法里，将受益的浏览结果加进到list闭包内里。

结果list就会再进一步次出现寄存器确保安全缺陷，常常就会少样本，当然也未必是必现的。

这是因为ArrayList所谓寄存器确保安全的，并未请注意synchronized等关键词润色。

如何解决这个缺陷呢？

却说：请注意CopyOnWriteArrayList闭包内，代替一般来说是的ArrayList闭包内，CopyOnWriteArrayList是一个寄存器确保安全的机就会。

不须恰巧小小的改动即可：

List list Lists.newCopyOnWriteArrayList();

温馨的告诫一下，这里创立闭包内的方式，用了google的collect包内。

5.ThreadLocal受益样本极其

我们都明白JDK为明白决寄存器确保安全缺陷，提供了一种用空间内放间隔时间的新思路：ThreadLocal。

它的本体思自已是：对等数组在每个寄存器都有一个副本，每个寄存器加载的都是自己的副本，对另外的寄存器并未严重影响。

例如：

@Service

public class ThreadLocalService private static final ThreadLocal threadLocal = new ThreadLocal<>();

public void add() threadLocal.set(1);

doSamething();

Integer integer = threadLocal.get();

}

}

ThreadLocal在一般来说是里寄存器里，的确必须受益适当的样本。

但在真实的企业一幕里，一般大多用另行的寄存器，绝大多数，都是用的寄存器出水口。

那么，在寄存器出水口里如何受益ThreadLocal；也转化的样本呢？

如果同样请注意一般来说是ThreadLocal，看来是受益不到适当样本的。

我们再行看看InheritableThreadLocal，具体字符如下：

private static void fun1() InheritableThreadLocal threadLocal = new InheritableThreadLocal<>();

threadLocal.set(6);

System.out.println("伯父寄存器受益样本：" + threadLocal.get());

ExecutorService executorService = Executors.newSingleThreadExecutor();

threadLocal.set(6);

executorService.submit(() -> System.out.println("第一次从寄存器出水口里受益样本：" + threadLocal.get());

});

threadLocal.set(7);

executorService.submit(() -> System.out.println("第二次从寄存器出水口里受益样本：" + threadLocal.get());

});

}

一直执行结果：

伯父寄存器受益样本：6

第一次从寄存器出水口里受益样本：6

第二次从寄存器出水口里受益样本：6

由于这个例姪里请注意了单例寄存器出水口，分开寄存器数是1。

第一次submit勤务的时候，该寄存器出水口就会自动创立一个寄存器。因为请注意了InheritableThreadLocal，所以创立寄存器时，就会姪程序它的init作法，将伯父寄存器里的inheritableThreadLocals样本加到姪寄存器里。所以我们看着，在主寄存器里将样本设置成6，第一次从寄存器出水口里受益了适当的样本6。

不久，在主寄存器里又将样本去掉7，但在第二次从寄存器出水口里受益样本却仍然是6。

因为第二次submit勤务的时候，寄存器出水口里早已有一个寄存器了，就同样拿上去复用，不就会再进一步之后创立寄存器了。所以不就会再进一步姪程序寄存器的init作法，所以第二次毕竟并未受益到除此以外的样本7，还是受益的从前样本6。

那么，这该怎么办呢？

却说：请注意TransmittableThreadLocal，它并非JDK工具箱的类，而是中国公司开源jar包内里的类。

可以通过如下pom份文件引入该jar包内：

com.alibaba

transmittable-thread-local

2.11.0

compile

字符变动如下：

private static void fun2() throws Exception TransmittableThreadLocal threadLocal = new TransmittableThreadLocal<>();

threadLocal.set(6);

System.out.println("伯父寄存器受益样本：" + threadLocal.get());

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

threadLocal.set(6);

ttlExecutorService.submit(() -> System.out.println("第一次从寄存器出水口里受益样本：" + threadLocal.get());

});

threadLocal.set(7);

ttlExecutorService.submit(() -> System.out.println("第二次从寄存器出水口里受益样本：" + threadLocal.get());

});

}

一直执行结果：

伯父寄存器受益样本：6

第一次从寄存器出水口里受益样本：6

第二次从寄存器出水口里受益样本：7

我们看着，请注意了TransmittableThreadLocal不久，第二次从寄存器里也能适当受益除此以外的样本7了。

nice。

如果你仔细观察这个例姪，你也许就会注意到，字符里除了请注意TransmittableThreadLocal类之外，还请注意了TtlExecutors.getTtlExecutorService作法，去创立ExecutorService；也。

这是十分重要的地方，如果并未这一步，TransmittableThreadLocal在寄存器出水口里对等样本将不就会起作用。

创立ExecutorService；也，底层的submit作法就会TtlRunnable或TtlCallable；也。

以TtlRunnable类为例，它充分利用了Runnable通往器，同时还充分利用了它的run作法：

public void run() Map, 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!");

}

}

这段字符的主要命题如下：

把最初的ThreadLocal好好个存储，然后将伯父类的ThreadLocal批量上去。 一直执行或许的run作法，可以受益到伯父类除此以外的ThreadLocal样本。 从存储的样本里，恢复最初的ThreadLocal样本。

如果你自已大幅度明白ThreadLocal的工作定律，可以看看我的另一篇撰文《ThreadLocal孽11连问》

6.OOM缺陷

众所周知，请注意多寄存器可以大幅提更高字符一直执行生产成本，但也不是绝对的。

对于一些工期的加载，请注意多寄存器，确实可以大幅提更高字符一直执行生产成本。

但寄存器不是创立越多越好，如果寄存器创立多了，也也许就会造成OOM极其。

例如：

Caused by:

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

在JVM里创立一个寄存器，可选不必征用1M的XFS内。

如果创立了过多的寄存器，显然就会造成XFS内不足，从而再进一步次出现OOM极其。

除此之外，如果请注意寄存器出水口的话，特别是请注意分开形状寄存器出水口，即请注意Executors.newFixedThreadPool作法创立的寄存器出水口。

该寄存器出水口的本体寄存器数和较大寄存器数是一样的，是一个分开倍数，而储存死讯的缓冲区是LinkedBlockingQueue。

该缓冲区的较大使用量是Integer.MAX_VALUE，也就是说是如果请注意分开形状寄存器出水口，储存了太大的勤务，有也许也就会造成OOM极其。

java.lang.OutOfMemeryError:Java heap space

7.CPU请注意率飙更高

不明白你有并未好好过excel样本为基础基本功能，不必将一批excel的样本为基础到控制系统里。

每条样本都有些企业命题，如果单寄存器为基础所有的样本，为基础生产成本就会十分低。

于是去掉了多寄存器为基础。

如果excel里有大量的样本，很也许就会再进一步次出现CPU请注意率飙更高的缺陷。

我们都明白，如果字符再进一步次出现死气化，cpu请注意率就会飚的很多更高。因为字符多年来在某个寄存器里气化，没法切放到其他寄存器，cpu多年来被征用着，所以就会造成cpu请注意率多年来更高居不下。

而多寄存器为基础大量的样本，虽说是并未死气化字符，但由于多个寄存器多年来在不停的妥善处理样本，造成征用了cpu很长的间隔时间。

也就会再进一步次出现cpu请注意率较更高的缺陷。

那么，如何解决这个缺陷呢？

却说：请注意Thread.sleep才会一下。

在寄存器里妥善处理完了一条样本，才会10毫秒。

当然CPU请注意率飙更高的状况很多，多寄存器妥善处理样本和死气化只是其里两种，还有比如：不时GC、正则意味着、不时可执行和反可执行等。

上去我就会写成一篇介绍CPU请注意率飙更高的状况的专题撰文，热衷于的大头，可以更高度重视一下我后续的撰文。

8.外交事务缺陷

在实际项目开所发里，多寄存器的请注意一幕还是挺多的。如果spring外交事务用在多寄存器一幕里，就会有缺陷吗？

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("复原role此表样本");

}

}

从侧面的例姪里，我们可以看着外交事务作法add里，姪程序了外交事务作法doOtherThing，但是外交事务作法doOtherThing是在另外一个寄存器里姪程序的。

这样就会造成两个作法全都同一个寄存器里，受益到的样本库通往不一样，从而是两个各有不同的外交事务。如果自已doOtherThing作法里抛了极其，add作法也回滚是不也许的。

如果看过spring外交事务研发人员的朋友，也许就会明白spring的外交事务是通过样本库通往来充分利用的。当前寄存器里复原了一个map，key是样本源，value是样本库通往。

private static final ThreadLocal> resources =

new NamedThreadLocal<>("Transactional resources");

我们说是的同一个外交事务，毕竟是特指同一个样本库通往，只有拥有同一个样本库通往才能同时审核和回滚。如果在各有不同的寄存器，抢到的样本库通往称许是不一样的，所以是各有不同的外交事务。

所以不要在外交事务里敞开另外的寄存器，去妥善处理企业命题，这样就会造成外交事务失效。

9.造成维修服务挂掉

请注意多寄存器就会造成维修服务挂掉，这不是危言耸听，而是确有其事。

结论现今有这样一种企业一幕：在mq的顾客里不必姪程序订单浏览通往器，查到样本不久，写成入企业此表里。

本来是没啥缺陷的。

快要有一天，mq出口商跑了一个的设备样本妥善处理的job，造成mq维修伺服器上大块了大量的死讯。

此时，mq顾客的妥善处理速度，相比之下跟不上mq死讯的生产速度，造成的结果是再进一步次出现了大量的死讯大块，对浏览器有很小的严重影响。

为明白决这个缺陷，mq顾客去掉多寄存器妥善处理，同样请注意了寄存器出水口，并且较大寄存器数的设计成了20。

这样变动不久，死讯大块缺陷确实得到明白决。

但促使了另外一个更严重的缺陷：订单浏览通往器并所发量太大了，有点扛不住冲击，造成部分节点的维修服务同样挂掉。

为明白决缺陷，不得不临时加维修服务节点。

在mq的顾客里请注意多寄存器，姪程序通往器时，一定要评估好通往器必须太重的较大访问量，避免因为冲击过大，而造成维修服务挂掉的缺陷。

。

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