本文旨在解决并发环境下使用 ConcurrentHashMap 时，由于多线程同时写入导致数据不一致的问题。通过分析问题原因，并提供使用 ExecutorService.invokeAll() 方法确保所有线程执行完毕后再检查 Map 大小的解决方案，帮助开发者避免此类并发问题，保证数据准确性。
在使用 ConcurrentHashMap 时，即使它是线程安全的，在并发场景下仍然可能出现一些意想不到的问题，尤其是在多线程同时进行 put 操作时。一个常见的现象是，在多个线程向 ConcurrentHashMap 中插入数据后，最终的 size() 方法返回的值并非预期的总插入数量。这通常是由于主线程在子线程完成所有插入操作之前就输出了 size() 的结果。
问题分析
在多线程环境下，线程的执行顺序是不确定的。当多个线程同时向 ConcurrentHashMap 中插入数据时，主线程可能在所有子线程完成插入操作之前就调用了 System.out.println(map.size())。由于线程之间的竞争和调度，map.size() 方法可能在某些线程尚未完成插入操作时就被执行，从而导致输出的结果小于预期。
解决方案：使用 ExecutorService.invokeAll()
为了确保在计算 ConcurrentHashMap 的大小之前，所有线程都已完成插入操作，可以使用 ExecutorService.invokeAll() 方法。invokeAll() 方法会阻塞当前线程，直到所有提交的任务都执行完成。
以下是修改后的代码示例：
import java.util.Map;
import java.util.Collections;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Callable;
public class ConcurrentHashMapExample {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
Map map = new ConcurrentHashMap<>();
Runnable runnable = () -> {
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
map.put(i, i);
}
};
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(4);
executorService.invokeAll(Collections.nCopies(4, Executors.callable(runnable)));
System.out.println("Map size: " + map.size());
executorService.shutdown(); // 关闭线程池
}
} 代码解释
-
ExecutorService.invokeAll(Collection
> tasks) : 这个方法接受一个 Callable 对象的集合，并提交它们到线程池中执行。它会阻塞当前线程，直到所有任务都完成。 - Collections.nCopies(int n, T o): 创建一个包含 n 个相同对象的不可变列表。这里用于创建包含 4 个 Executors.callable(runnable) 实例的列表，表示提交 4 个相同的任务。
- Executors.callable(Runnable task): 将 Runnable 对象转换为 Callable 对象。invokeAll 方法需要 Callable 类型的参数。
- executorService.shutdown(): 在所有任务执行完成后，需要关闭线程池以释放资源。如果不关闭，程序可能会一直运行。
注意事项
- 确保在使用 invokeAll() 方法后，关闭 ExecutorService 以释放资源。否则，程序可能会一直运行，等待新的任务提交。
- invokeAll() 方法会抛出 InterruptedException 异常，需要进行适当的异常处理。
- ConcurrentHashMap 仍然是线程安全的，但需要确保在并发场景下正确地使用它，以避免数据不一致的问题。
总结
通过使用 ExecutorService.invokeAll() 方法，可以确保在计算 ConcurrentHashMap 的大小之前，所有线程都已完成插入操作，从而避免了并发环境下数据不一致的问题。在处理并发场景下的数据操作时，务必注意线程的同步和执行顺序，以保证数据的准确性和一致性。
