天道不一定酬所有勤
但是,天道只酬勤

你觉得我的这段Java代码还有优化的空间吗?

GitHub 19k Star 的Java工程师成神之路,不来了解一下吗!

上周,因为要测试一个方法的在并发场景下的结果是不是符合预期,我写了一段单元测试的代码。写完之后截了个图发了一个朋友圈,很多人表示短短的几行代码,涉及到好几个知识点。

还有人给出了一些优化的建议。那么,这是怎样的一段代码呢?涉及到哪些知识,又有哪些可以优化的点呢?

让我们来看一下。

背景

先说一下背景,也就是要知道我们单元测试要测的这个方法具体是什么样的功能。我们要测试的服务是AssetService,被测试的方法是update方法。

update方法主要做两件事,第一个是更新Asset、第二个是插入一条AssetStream。

更新Asset方法中,主要是更新数据库中的Asset的信息,这里为了防止并发,使用了乐观锁。

插入AssetStream方法中,主要是插入一条AssetStream的流水信息,为了防止并发,这里在数据库中增加了唯一性约束。

为了保证数据一致性,我们通过本地事务将这两个操作包在同一个事务中。

以下是主要的代码,当然,这个方法中还会有一些前置的幂等性校验、参数合法性校验等,这里就都省略了:

@Service
public class AssetServiceImpl implements AssetService {

    @Autowired
    private TransactionTemplate transactionTemplate;

    @Override
    public String update(Asset asset) {
        //参数检查、幂等校验、从数据库取出最新asset等。
        return transactionTemplate.execute(status -> {
            updateAsset(asset);
            return insertAssetStream(asset);
        });
    }
}

因为这个方法可能会在并发场景中执行,所以该方法通过事务+乐观锁+唯一性约束做了并发控制。关于这部分的细节就不多讲了,大家感兴趣的话后面我再展开关于如何防并发的内容。

单测

因为上面这个方法是可能在并发场景中被调用的,所以需要在单测中模拟并发场景,于是,我就写了以下的单元测试的代码:

public class AssetServiceImplTest {

    private static ThreadFactory namedThreadFactory = new ThreadFactoryBuilder()
        .setNameFormat("demo-pool-%d").build();

    private static ExecutorService pool = new ThreadPoolExecutor(5, 100,
        0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
        new LinkedBlockingQueue<Runnable>(128), namedThreadFactory, new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());

    @Autowired
    AssetService assetService;

    @Test
    public void test_updateConcurrent() {
        Asset asset = getAsset();
        //参数的准备
        //...

        //并发场景模拟
        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(10);
        AtomicInteger failedCount =new AtomicInteger();            
        //并发批量修改,只有一条可以修改成功
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            pool.execute(() -> {
                try {
                    String streamNo = assetService.update(asset);
                } catch (Exception e) {
                    System.out.println("Error : " + e);
                    failedCount.getAndIncrement();
                } finally {
                    countDownLatch.countDown();
                }
            });
        }

        try {
            //主线程等子线程都执行完之后查询最新的资产
            countDownLatch.await();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        Assert.assertEquals(failedCount.intValue(), 9);

        // 从数据库中反查出最新的Asset
        // 再对关键字段做注意校验
    }
}

以上,就是我做了简化之后的单元测试的部分代码。因为要测并发场景,所以这里面涉及到了很多并发相关的知识。

很多人之前和我说,并发相关的知识自己了解的很多,但是好像没什么机会写并发的代码。其实,单元测试就是个很好的机会。

我们来看看上面的代码涉及到哪些知识点?

知识点

以上这段单元测试的代码中涉及到几个知识点,我这里简单说一下。

线程池

这里面因为要模拟并发的场景,所以需要用到多线程, 所以我这里使用了线程池,而且我没有直接用Java提供的Executors类创建线程池。

而是使用guava提供的ThreadFactoryBuilder来创建线程池,使用这种方式创建线程时,不仅可以避免OOM的问题,还可以自定义线程名称,更加方便的出错的时候溯源。(关于线程池创建的OOM问题

CountDownLatch

因为我的单元测试代码中,希望在所有的子线程都执行之后,主线程再去检查执行结果。

所以,如何使主线程阻塞,直到所有子线程执行完呢?这里面用到了一个同步辅助类CountDownLatch。

用给定的计数初始化 CountDownLatch。由于调用了 countDown() 方法,所以在当前计数到达零之前,await 方法会一直受阻塞。(多线程中CountDownLatch的用法

AtomicInteger

因为我在单测代码中,创建了10个线程,但是我需要保证只有一个线程可以执行成功。所以,我需要对失败的次数做统计。

那么,如何在并发场景中做计数统计呢,这里用到了AtomicInteger,这是一个原子操作类,可以提供线程安全的操作方法。

异常处理

因为我们模拟了多个线程并发执行,那么就一定会存在部分线程执行失败的情况。

因为方法底层没有对异常进行捕获。所以需要在单测代码中进行异常的捕获。

    try {
        String streamNo = assetService.update(asset);
    } catch (Exception e) {
        System.out.println("Error : " + e);
        failedCount.increment();
    } finally {
        countDownLatch.countDown();
    }

这段代码中,try、catch、finall都用上了,而且位置是不能调换的。失败次数的统计一定要放到catch中,countDownLatch的countDown也一定要放到finally中。

Assert

这个相信大家都比较熟悉,这就是JUnit中提供的断言工具类,在单元测试时可以用做断言。这就不详细介绍了。

优化点

以上代码涉及到了很多知识点,但是,难道就没有什么优化点了吗?

首先说一下,其实单元测试的代码对性能、稳定性之类的要求并不高,所谓的优化点,也并不是必要的。这里只是说讨论下,如果真的是要做到精益求精,还有什么点可以优化呢?

使用LongAdder代替AtomicInteger

我的朋友圈的网友@zkx 提出,可以使用LongAdder代替AtomicInteger。

java.util.concurrency.atomic.LongAdder是Java8新增的一个类,提供了原子累计值的方法。而且在其Javadoc中也明确指出其性能要优于AtomicLong。

首先它有一个基础的值base,在发生竞争的情况下,会有一个Cell数组用于将不同线程的操作离散到不同的节点上去(会根据需要扩容,最大为CPU核数,即最大同时执行线程数),sum()会将所有Cell数组中的value和base累加作为返回值。

核心的思想就是将AtomicLong一个value的更新压力分散到多个value中去,从而降低更新热点。所以在激烈的锁竞争场景下,LongAdder性能更好。

增加并发竞争

朋友圈网友 Cafebabe 和 @普渡众生的面瘫青年 都提到同一个优化点,那就是如何增加并发竞争。

这个问题其实我在发朋友圈之前就有想到过,心中早已经有了答案,只不过有两位朋友能够几乎同时提到这一点还是很不错的。

我们来说说问题是什么。

我们为了提升并发,使用线程池创建了多个线程,想让多个线程并发执行被测试的方法。

但是,我们是在for循环中依次执行的,那么理论上这10次update方法的调用是顺序执行的。

当然,因为有CPU时间片的存在,这10个线程会争抢CPU,真正执行的过程中还是会发生并发冲突的。

但是,为了稳妥起见,我们还是需要尽量模拟出多个线程同时发起方法调用的。

优化的方法也比较简单,那就是在每一个update方法被调用之前都wait一下,直到所有的子线程都创建成功了,再开始一起执行。

这就还可以用都到我们前面讲过的CountDownLatch。

所以,最终优化后的单测代码如下:

//主线程根据此CountDownLatch阻塞
CountDownLatch mainThreadHolder = new CountDownLatch(10);

//并发的多个子线程根据此CountDownLatch阻塞
CountDownLatch multiThreadHolder = new CountDownLatch(1);

//失败次数计数器
LongAdder failedCount = new LongAdder();

//并发批量修改,只有一条可以修改成功
for (int i = 0; i < 10; i++) {
    pool.execute(() -> {
        try {
            //子线程等待,等待主线程通知后统一执行
            multiThreadHolder.await();
            //调用被测试的方法
            String streamNo = assetService.update(asset);
        } catch (Exception e) {
            //异常发生时,对失败计数器+1
            System.out.println("Error : " + e);
            failedCount.increment();
        } finally {
            //主线程的阻塞器奇数-1
            mainThreadHolder.countDown();
        }
    });
}

//通知所有子线程可以执行方法调用了
multiThreadHolder.countDown();

try {
    //主线程等子线程都执行完之后查询最新的资产池计划
    mainThreadHolder.await();
} catch (InterruptedException e) {
    e.printStackTrace();
}

//断言,保证失败9次,则成功一次
Assert.assertEquals(failedCount.intValue(), 9);

// 从数据库中反查出最新的Asset
// 再对关键字段做注意校验

以上,就是关于我的一次单元测试的代码所涉及到的知识点,以及目前所能想到的相关的优化点。

第一次被公众号上近20万读者在线CodeReview,有点小小紧张。但是还是想问一下,对于这部分代码,你觉得还有什么可以优化的地方吗?

(全文完)

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