java常见问题

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ConcurrentHashMap

ConcurrentHashMap的线程安全是保证单次 *** 作的原子性，仅仅使用ConcurrentHashMap不能保证线程安全，如果在多线程的情况下进行 *** 作依旧要对map进行加锁

public String right() throws InterruptedException {
    ConcurrentHashMap concurrentHashMap = getData(ITEM_COUNT - 100);
    log.info("init size:{}", concurrentHashMap.size());
    ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(THREAD_COUNT);
    forkJoinPool.execute(() -> IntStream.rangeClosed(1, 10).parallel().forEach(i -> {
        //下面的这段复合逻辑需要锁一下这个ConcurrentHashMap
        synchronized (concurrentHashMap) {
            int gap = ITEM_COUNT - concurrentHashMap.size();
            log.info("gap size:{}", gap);
            concurrentHashMap.putAll(getData(gap));
        }
    }));
    forkJoinPool.shutdown();
    forkJoinPool.awaitTermination(1, TimeUnit.HOURS);
    log.info("finish size:{}", concurrentHashMap.size());
    return "OK";
}

提供了一些原子性的简单复合逻辑的 *** 作，比如computeIfAbsent

//利用computeIfAbsent()方法来实例化LongAdder，然后利用LongAdder来进行线程安全计数
ConcurrentHashMap freqs = new ConcurrentHashMap<>(ITEM_COUNT); 
freqs.computeIfAbsent(key, k -> new LongAdder()).increment();

额外的：computeIfAbsent和putIfAbsent的区别
除了最基础的参数不同以外，putIfAbsent是如果不存在参数一的key，将参数一和参数二作为键值对put到map当中，同时，原本存在该方法会返回key对应的value的值，原本不存在则会返回null，computeIfAbsent如果key不存在则将参数二的计算结果作为value值put到map当中

ThreadLocal
ThreadLocal在进行存储的时候是每个线程需要独立的进行保存信息，用作保存每个线程独享的对象，为每个线程都创建一个副本，这样每个线程都可以修改自己所拥有的副本, 而不会影响其他线程的副本，确保了线程安全，比如：当用户信息获取比较昂贵，如从数据库中获取，可以使用ThreadLocal进行存储用户信息，但是在利用ThreadLocal存储用户信息容易导致用户信息错乱，这点存在误区，我们在没有手动开启多线程的情况下，我们的web容器本身是并发的，会进行线程重用，当进行线程重用的时候，当前用户可能获取到的是上一个用户的信息，可以及时对ThreadLocal的信息进行清理，可以避免这类问题的出现。

CopyOnWrite导致的性能问题
在 Java 中，CopyonWriteArrayList 虽然是一个线程安全的 ArrayList，但因为其实现方式是，每次修改数据时都会复制一份数据出来，所以有明显的适用场景，即读多写少或者说希望无锁读的场景。当在有频繁的写 *** 作的时候CopyOnWrite的性能会十分糟糕，每次 add 时，都会用 Arrays.copyOf 创建一个新数组，频繁 add 时内存的申请释放消耗会很大。