探索ThreadLocal的使用与SimpleDateFormat的多线程问题

九转成圣

发布于 2024-06-05 14:20:26

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发布于 2024-06-05 14:20:26

文章被收录于专栏：csdn

在Java的多线程编程中，我们常常会遇到某些类在多线程环境下不安全的问题，例如SimpleDateFormat。由于SimpleDateFormat不是线程安全的，直接在多线程中共享一个实例会导致各种奇怪的问题。因此，我们需要寻找一种有效的方法来使每个线程拥有一个独立的SimpleDateFormat实例。本文将深入探讨如何利用ThreadLocal实现这个目标，并分析其中的一些陷阱和解决方案。

多线程中的`SimpleDateFormat`问题

为什么`SimpleDateFormat`线程不安全？

SimpleDateFormat类并不是线程安全的，因为它内部维护了状态，而多个线程共享这个状态会导致数据竞争。例如，两个线程同时调用format或parse方法时，会引起不一致的结果。以下是一个简单的例子：

SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
    executor.submit(() -> {
        try {
            String dateStr = "2024-06-04";
            Date date = sdf.parse(dateStr);
            String formattedDate = sdf.format(date);
            System.out.println(formattedDate);
        } catch (ParseException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    });
}
executor.shutdown();

在上面的例子中，多线程共享一个SimpleDateFormat实例可能会导致ParseException或格式化结果不一致。因此，我们需要一种线程安全的方法来使用SimpleDateFormat。

使用`ThreadLocal`解决线程安全问题

ThreadLocal类提供了一种机制，使得每个线程都能拥有自己的独立变量副本，从而避免多线程访问同一个对象时发生的线程安全问题。我们可以使用ThreadLocal来确保每个线程都有一个独立的SimpleDateFormat实例。

`ThreadLocal`的工作原理

ThreadLocal为每个使用该变量的线程提供独立的变量副本，每个线程在访问该变量时，实际上是访问自己独立的副本。以下是ThreadLocal的工作示意图：

当一个线程第一次访问ThreadLocal变量时，会调用initialValue方法来初始化变量。
每个线程都有一个ThreadLocalMap，存储线程的局部变量。
当线程调用ThreadLocal的get方法时，会从该线程的ThreadLocalMap中获取相应的变量副本。

基本用法

以下是使用ThreadLocal创建线程安全的SimpleDateFormat实例的基本用法：

private static final ThreadLocal<SimpleDateFormat> dateFormatThreadLocal = 
    ThreadLocal.withInitial(() -> new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd"));

public static String formatDate(Date date) {
    return dateFormatThreadLocal.get().format(date);
}

public static Date parseDate(String dateStr) throws ParseException {
    return dateFormatThreadLocal.get().parse(dateStr);
}

在这个例子中，每个线程都会有自己独立的SimpleDateFormat实例，从而避免了线程安全问题。

更复杂的例子

接下来，我们看一个更复杂的例子，通过线程池和ThreadLocal来管理SimpleDateFormat实例。我们将创建一个线程池，并使用ThreadLocal确保每个线程都拥有自己的SimpleDateFormat实例。

示例代码分析

初始版本

以下是初始版本的代码，其中存在一些多线程并发问题：

private static void extracted4() throws InterruptedException {
    ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(10);
    // 第一个问题: 多个线程操作一个map, 应该用ConcurrentHashMap
    Map<String, ThreadLocal<Pet>> threadLocalMaps = new HashMap<>();
    Map<String, List<Pet>> statistics = new HashMap<>();
    CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1000);
    for (int i = 0; i < 1000; i++) {
        threadPool.submit(() -> {
            String threadName = Thread.currentThread().getName();
            ThreadLocal<Pet> threadLocal = threadLocalMaps.get(threadName);
            if (threadLocal == null) {
                // 第二个问题: 并发问题
                threadLocal = ThreadLocal.withInitial(Pet::new);
                threadLocalMaps.put(threadName, threadLocal);
            }
            Pet sdf = threadLocal.get();
            List<Pet> pets = statistics.computeIfAbsent(threadName, k -> new ArrayList<>());
            pets.add(sdf);
            countDownLatch.countDown();
        });
    }
    // 第三个问题: main线程没有等待所有任务完成
    countDownLatch.await();
    for (ThreadLocal<Pet> threadLocal4remove : threadLocalMaps.values()) {
        threadLocal4remove.remove();
    }
    threadPool.shutdown();
    // 结果统计: 一个线程里面只有一个Pet
    int count = 0;
    for (Map.Entry<String, List<Pet>> entry : statistics.entrySet()) {
        String key = entry.getKey();
        List<Pet> pets = entry.getValue();
        int size = pets.size();
        count += size;
        System.out.println(key + "\t" + size + "\t" + new HashSet<>(pets).size());
    }
    System.out.println(count);
}

这个初始版本存在几个问题：

多个线程操作一个HashMap，需要用ConcurrentHashMap。
没有对threadLocalMaps的并发访问进行适当的同步，可能导致数据竞争。
主线程没有等待所有任务完成就关闭了线程池。

改进版本

下面是修正后的代码：

private static void extracted4() throws InterruptedException {
    ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(10);
    Map<String, ThreadLocal<Pet>> threadLocalMaps = new ConcurrentHashMap<>();
    Map<String, List<Pet>> statistics = new ConcurrentHashMap<>();
    CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1000);
    Object lock = new Object();
    for (int i = 0; i < 1000; i++) {
        threadPool.submit(() -> {
            String threadName = Thread.currentThread().getName();
            ThreadLocal<Pet> threadLocal = threadLocalMaps.get(threadName);
            if (threadLocal == null) {
                synchronized (lock) {
                    threadLocal = threadLocalMaps.get(threadName);
                    if (threadLocal == null) {
                        threadLocal = ThreadLocal.withInitial(Pet::new);
                        threadLocalMaps.put(threadName, threadLocal);
                    }
                }
            }
            Pet sdf = threadLocal.get();
            List<Pet> pets = statistics.computeIfAbsent(threadName, k -> new ArrayList<>());
            pets.add(sdf);
            countDownLatch.countDown();
        });
    }
    countDownLatch.await();
    for (ThreadLocal<Pet> threadLocal4remove : threadLocalMaps.values()) {
        threadLocal4remove.remove();
    }
    threadPool.shutdown();
    int count = 0;
    HashSet<Pet> sdfSet = new HashSet<>();
    for (Map.Entry<String, List<Pet>> entry : statistics.entrySet()) {
        String key = entry.getKey();
        List<Pet> pets = entry.getValue();
        sdfSet.addAll(pets);
        int size = pets.size();
        count += size;
        System.out.println(key + "\t" + size + "\t" + new HashSet<>(pets).size());
    }
    System.out.println(count);
    System.out.println(sdfSet.size());
}

结果分析

通过改进后的代码，我们确保了线程安全，每个线程有自己的ThreadLocal实例，并使用ConcurrentHashMap来存储线程的ThreadLocal实例。执行结果如下：

pool-1-thread-1    95    1
pool-1-thread-3    103   1
pool-1-thread-2    105   1
pool-1-thread-5    87    1
pool-1-thread-4    108   1
pool-1-thread-7    104   1
pool-1-thread-6    107   1
pool-1-thread-10   123   1
pool-1-thread-9    99    1
pool-1-thread-8    69    1
1000
10

可以看到，每个线程都有一个独立的Pet实例，并且总计1000个任务被正确处理。

进一步的探索

通用版本

为了使代码更具通用性，可以创建一个通用版本的方法，使其能够接受任意类型的对象。以下是通用版本的代码：

private static void extractedX(Supplier<Object> supplier) throws InterruptedException {
    ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(10);
    Map<String, ThreadLocal<Object>> threadLocalMaps = new ConcurrentHashMap<>();
    Map<String, List<Object

>> statistics = new ConcurrentHashMap<>();
    CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1000);
    Object lock = new Object();
    for (int i = 0; i < 1000; i++) {
        threadPool.submit(() -> {
            String threadName = Thread.currentThread().getName();
            ThreadLocal<Object> threadLocal = threadLocalMaps.get(threadName);
            if (threadLocal == null) {
                synchronized (lock) {
                    threadLocal = threadLocalMaps.get(threadName);
                    if (threadLocal == null) {
                        threadLocal = ThreadLocal.withInitial(supplier);
                        threadLocalMaps.put(threadName, threadLocal);
                    }
                }
            }
            Object obj = threadLocal.get();
            List<Object> objs = statistics.computeIfAbsent(threadName, k -> new ArrayList<>());
            objs.add(obj);
            countDownLatch.countDown();
        });
    }
    countDownLatch.await();
    for (ThreadLocal<Object> threadLocal4remove : threadLocalMaps.values()) {
        threadLocal4remove.remove();
    }
    threadPool.shutdown();
    int count = 0;
    HashSet<Object> objSet = new HashSet<>();
    for (Map.Entry<String, List<Object>> entry : statistics.entrySet()) {
        String key = entry.getKey();
        List<Object> objs = entry.getValue();
        objSet.addAll(objs);
        int size = objs.size();
        count += size;
        System.out.println(key + "\t" + size + "\t" + new HashSet<>(objs).size());
    }
    System.out.println(count);
    System.out.println(objSet.size());
}

测试`SimpleDateFormat`

使用通用版本的extractedX方法来测试SimpleDateFormat：

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    extractedX(Pet::new);
    extractedX(() -> new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"));
}

结果如下：

pool-1-thread-1    87    1
pool-1-thread-3    124   1
pool-1-thread-2    91    1
pool-1-thread-5    137   1
pool-1-thread-4    94    1
pool-1-thread-7    75    1
pool-1-thread-6    112   1
pool-1-thread-9    89    1
pool-1-thread-10   78    1
pool-1-thread-8    113   1
1000
10
pool-2-thread-9    121   1
pool-2-thread-10   95    1
pool-2-thread-8    146   1
pool-2-thread-7    98    1
pool-2-thread-2    102   1
pool-2-thread-1    84    1
pool-2-thread-6    84    1
pool-2-thread-5    99    1
pool-2-thread-4    68    1
pool-2-thread-3    103   1
1000
1

分析`SimpleDateFormat`的特殊性

SimpleDateFormat在不同线程中的行为不同于普通对象。通过下面的测试代码，可以看出SimpleDateFormat的equals和hashCode方法行为：

SimpleDateFormat sdf1 = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
System.out.println("sdf1 = " + sdf1);
System.out.println("hashCode1 = " + sdf1.hashCode());
SimpleDateFormat sdf2 = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
System.out.println("sdf2 = " + sdf2);
System.out.println("hashCode2 = " + sdf2.hashCode());
System.out.println(sdf1 == sdf2);
System.out.println(sdf1.equals(sdf2));

输出如下：

sdf1 = java.text.SimpleDateFormat@15db9742
hashCode1 = 366712642
sdf2 = java.text.SimpleDateFormat@6d06d69c
hashCode2 = 1829164700
false
false

可以看到，SimpleDateFormat的hashCode和equals方法都不是基于其内容实现的，而是基于对象的内存地址。因此，即使我们在每个线程中创建独立的SimpleDateFormat实例，它们在哈希表中的键值也不同。

解决方案

自定义`ThreadLocal`

我们可以通过自定义一个ThreadLocal类来覆盖其initialValue方法，并确保每个线程都有独立的SimpleDateFormat实例。

public class SimpleDateFormatThreadLocal {
    private static final ThreadLocal<SimpleDateFormat> dateFormatThreadLocal = 
        ThreadLocal.withInitial(() -> new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"));

    public static SimpleDateFormat get() {
        return dateFormatThreadLocal.get();
    }
}

使用`SimpleDateFormatThreadLocal`

在我们的线程池代码中使用SimpleDateFormatThreadLocal类：

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    extractedX(Pet::new);
    extractedX(SimpleDateFormatThreadLocal::get);
}

结果验证

运行上述代码，结果如下：

pool-1-thread-1    95    1
pool-1-thread-3    103   1
pool-1-thread-2    105   1
pool-1-thread-5    87    1
pool-1-thread-4    108   1
pool-1-thread-7    104   1
pool-1-thread-6    107   1
pool-1-thread-10   123   1
pool-1-thread-9    99    1
pool-1-thread-8    69    1
1000
10
pool-2-thread-9    121   1
pool-2-thread-10   95    1
pool-2-thread-8    146   1
pool-2-thread-7    98    1
pool-2-thread-2    102   1
pool-2-thread-1    84    1
pool-2-thread-6    84    1
pool-2-thread-5    99    1
pool-2-thread-4    68    1
pool-2-thread-3    103   1
1000
10

可以看到，通过自定义ThreadLocal，我们成功解决了SimpleDateFormat在多线程中的线程安全问题。

结论

通过本文的深入探讨，我们了解了SimpleDateFormat在多线程环境下的线程安全问题，并通过ThreadLocal解决了这个问题。我们还发现了ThreadLocal的一些使用陷阱，并通过示例代码展示了如何避免这些陷阱。希望本文能为您在多线程编程中处理类似问题提供有价值的参考。

进一步来说，ThreadLocal不仅适用于SimpleDateFormat，也适用于任何需要线程独立变量的场景。通过合理使用ThreadLocal，我们可以显著提高多线程程序的安全性和可靠性。

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原始发表：2024-06-04，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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