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学完了并发编程是否真的能够灵活应用其思想呢
实践才是检验真理的唯一标准好记性不如烂笔头。
下面就让我以我一个朋友社招面试钉钉的一道面试题来讲解下并发编程的实际应用吧。
问题描述
// 假设我们有如下代码query 是公共方法会提供给任意业务方调用请完成 query 方法
// 要求多线程情况下 loadFromServer 调用次数最多只执行一次,且每次调用query方法要有回调回来的数据
public class Main {private Executor mExecutor Executors.newFixedThreadPool(4);private Executor mServerExecutor Executors.newFixedThreadPool(4);private Data mData;public void queryData(Callback callback) {if (callback null) {return;}mExecutor.execute(new Runnable() {Overridepublic void run() {// todo 代码写在这}});}private void loadFromServer(Callback callback) {mServerExecutor.execute(new Runnable() {Overridepublic void run() {// mocktry {Thread.sleep(5000L);} catch (InterruptedException e) {throw new RuntimeException(e);}if (callback ! null) {callback.onSuccess(new Data());}}});}public static class Data {}public interface Callback {void onSuccess(Data data);}
}测试类
public class Test {private static volatile int cnt 0;public static void main(String[] args) throws InterruptedException {Main main new Main();for (int i 0 ; i 5; i) {new Thread(() - {main.queryData(new Main.Callback() {Overridepublic void onSuccess(Main.Data data) {if (data null) {System.out.println(data is null);} else {System.out.println(getData is data);}cnt;}});}).start();}Thread.sleep(20000L);System.out.println(cnt cnt);}}这道题的本质就是说多线程情况下 loadFromServer 调用次数最多只执行一次,且每次调用query方法要有回调回来的数据光从题意上我们能够很清楚的想到思路这并不难。
解决思路
常规解法
首先能想到的是这一看不就是很像多线程情况下的单例模式其能保证多线程情况下 loadFromServer 调用次数最多只执行一次但是还需要每次调用query方法要有回调回来的数据也就是说假如一次来了五个调用那么其他调用要等loadFromServer 调用过一次之后才能够返回这不就是典型的线程同步问题可以使用CountDownLatch来实现。
基于此分析那么我们针对这个问题就非常清晰了这也是立马能想到的解法之一了。
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.Executor;
import java.util.concurrent.Executors;// 假设我们有如下代码query 是公共方法会提供给任意业务方调用请完成 query 方法
// 要求多线程情况下 loadFromServer 调用次数最多只执行一次,且每次调用query方法要有回调回来的数据
public class Main {private Executor mExecutor Executors.newFixedThreadPool(4);private Executor mServerExecutor Executors.newFixedThreadPool(4);private Data mData;// 定义一个 volatile 变量来保证线程可见性和禁止指令重排序private volatile boolean mHasLoadFromServer false;private CountDownLatch mLatch new CountDownLatch(1);public void queryData(Callback callback) {if (callback null) {return;}mExecutor.execute(new Runnable() {Overridepublic void run() {// 双重检查加锁if (!mHasLoadFromServer) {synchronized (Main.this) {if (!mHasLoadFromServer) {loadFromServer(new Callback() {Overridepublic void onSuccess(Data data) {mData data;mLatch.countDown();}});mHasLoadFromServer true;try {mLatch.await(); // 等待 loadFromServer 执行完成} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}}}callback.onSuccess(mData);}});}private void loadFromServer(Callback callback) {mServerExecutor.execute(new Runnable() {Overridepublic void run() {// mocktry {Thread.sleep(5000L);} catch (InterruptedException e) {throw new RuntimeException(e);}mData new Data();if (callback ! null) {callback.onSuccess(mData);}}});}public static class Data {}public interface Callback {void onSuccess(Data data);}
}运行结果
getData is Main$Data17f2e0c9
getData is Main$Data17f2e0c9
getData is Main$Data17f2e0c9
getData is Main$Data17f2e0c9
getData is Main$Data17f2e0c9
cnt 5问题
我们重点看一下这块的代码
public void queryData(Callback callback) {if (callback null) {return;}mExecutor.execute(new Runnable() {Overridepublic void run() {// 双重检查加锁if (!mHasLoadFromServer) {synchronized (Main.this) {if (!mHasLoadFromServer) {loadFromServer(new Callback() {Overridepublic void onSuccess(Data data) {mData data;mLatch.countDown();}});mHasLoadFromServer true;try {mLatch.await(); // 等待 loadFromServer 执行完成} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}}}callback.onSuccess(mData);}});}我们每次其实都需要进行一个锁的判断假如说后续如果后续mData不为null其实是可以直接调用返回的并不需要进行判断和锁的竞争这也是性能并不好的情况。
修改
public void queryData(Callback callback) {if (callback null) {return;}if (mData ! null) {callback.onSuccess(mData);return;}mExecutor.execute(new Runnable() {Overridepublic void run() {// 双重检查加锁if (!mHasLoadFromServer) {synchronized (Main.this) {if (!mHasLoadFromServer) {loadFromServer(new Callback() {Overridepublic void onSuccess(Data data) {mData data;mLatch.countDown();}});mHasLoadFromServer true;try {mLatch.await(); // 等待 loadFromServer 执行完成} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}}}callback.onSuccess(mData);}});}但是该方法可能还存在问题假如在等待的过程中积攒了太多太多的请求那么我们集成进行回调的时候可能超过我们服务器所能承受的阈值那么可能会影响影响为此可以采用其他解法来实现。
其他解法
public class Main {private Executor mExecutor Executors.newFixedThreadPool(4);private Executor mServerExecutor Executors.newFixedThreadPool(4);private Data mData;private volatile boolean mIsLoading false;private ListCallback mCallbacks new ArrayList();public void queryData(Callback callback) {if (callback null) {return;}if (mData ! null) {callback.onSuccess(mData);return;}synchronized (this) {if (mIsLoading) {// 数据正在加载中等待回调// 将回调函数添加到数据加载完成后的回调列表中mCallbacks.add(callback);return;}mIsLoading true;mCallbacks.add(callback);}mExecutor.execute(new Runnable() {Overridepublic void run() {if (mData null) {loadFromServer(new Callback() {Overridepublic void onSuccess(Data data) {System.out.println(loadFromServer);mData data;notifyCallbacks(data);}});} else {// 数据已经加载完成直接返回callback.onSuccess(mData);}}});}private void loadFromServer(Callback callback) {mServerExecutor.execute(new Runnable() {Overridepublic void run() {// mocktry {Thread.sleep(5000L);} catch (InterruptedException e) {throw new RuntimeException(e);}if (callback ! null) {callback.onSuccess(new Data());}}});}private void notifyCallbacks(Data data) {synchronized (this) {for (Callback callback : mCallbacks) {callback.onSuccess(data);}mCallbacks.clear();}}public static class Data {}public interface Callback {void onSuccess(Data data);}
}这种解法是采用一种回调集合的方法假如说等待回调的请求过多完全可以采用生产者消费者的思想来实现基于回调集合等到将来回调的时候根据实际的一个性能阈值从回调集合中进行回调使得系统能够稳定的运行。
总结
其实这个问题不仅仅想说一些解法的小细节还是想说其实这个面试题更像是真实业务模型中抽取出来的很偏向于业务开发当我们学习完并发编程的时候能够学习这样真实的业务模型并能针对不同的场景进行分析就能够触类旁通更好的将并发编程的解决思路应用于实际问题的解决中去。
