曹工說JDK源碼（1）–ConcurrentHashMap，擴容前大家同在一個哈希桶，為啥擴容后，你去新數組的高位，我只能去低位？
曹工說JDK源碼（2）–ConcurrentHashMap的多線程擴容，說白了，就是分段取任務
曹工說JDK源碼（3）–ConcurrentHashMap，Hash算法優化、位運算揭秘
什麼是緩存雪崩
基本概念梳理
這個基本也是redis 面試的經典題目了，然而，網上不少博客對這個詞的定義都含糊不清，各執一詞。
主要有兩類說法：
-
大量緩存key，由於設置了相同的過期時間，在某個時刻同時失效，導致此刻的查詢請求，全部湧向db，本來db的tps大概是幾千左右，結果湧入了幾十萬的請求，那db肯定直接就扛不住了
這種說法下面，解決方案一般是，把過期時間增加一個隨機值，這樣，也就不會大批量的key同時失效了
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另外一種說法是，本來redis扛下了大部分的請求，但是，由於緩存所在的機器，發生了宕機。此時，緩存這台機器之間就連不上了，redis服務也掛了，此時，你的服務里，發現redis取不到，然後全都跑去查數據庫，那，就發生和前面一樣的情況了，請求全部湧向db，db無響應。
兩類說法，也不用覺得，這個對，那個不對，不過是一個技術名詞，當初發明這個詞的人，估計也沒想那麼多，結果傳播開來之後，就變成了現在這個樣子。
我們這裏主要採用下面那一種說法，因為下面這種說法，其實是已經包含了上面的情景。但是，下面這種場景，要複雜的多，因為redis此時就是一個完全不可信的東西了，你得想好，怎麼不讓它掛掉，那是不是應該部署sentinel、cluster集群？同時，持久化必須要開啟。
這樣呢，掛掉后，短暫的不可用之後，大概幾十s吧，緩存集群就恢復了，就又可用了。
同時，我們還得考慮，假設，現在redis掛了，我們代碼的降級策略是什麼？
大家發現redis掛了，首先，估計是會拋異常了，連接超時；拋了異常后，要直接拋到前端嗎？作為一個穩健的後端程序，那肯定是不行的，你redis掛了，數據庫又沒掛；好吧，那我們就大家一起去查數據庫。
結果，大量的查詢請求，就烏泱泱地跑去查庫了，然後，db卒。這個肯定不行。
所以，我們必須要控制的一點是，當發現某個key失效了，不是大家都去查庫，而是要進行 併發控制。
什麼是併發控制？就是不能全部放過去查庫，只能放少部分，免得把脆弱的db打死。
併發控制，基本就是要爭奪去查庫的權利了，這一步，基本就是一個選舉的過程，可以通過搶鎖的方式，比如Reentrentlock，synchronized，cas也可以。
-
搶到鎖的線程，有資格去查庫，其他線程要麼被阻塞，要麼自旋
-
搶到鎖的線程，去查庫，查到數據后，將數據存放在某個地方，通知其他線程去取（如果其他線程被阻塞的話）；或者，如果其他線程沒被阻塞，比如sleep 50ms，再去指定的地方拿數據那種，這種就不需要通知
總之，如果其他線程要我們通知，我們就通知；不要我們通知，我們就不通知。
搶到鎖的線程，在構建緩存時，其他線程應該干什麼？
-
在while(true)里，sleep 50ms，然後再去取數據
這種類似於忙等待，但是每次sleep一會，所以還不錯
-
將自己阻塞，等待搶到鎖的線程，構建完緩存后，來喚醒
-
在while(true)里，一直忙循環，期間一直檢查數據是否已經ok了，這種方案呢，要看裏面：檢查數據的操作，是否耗時；如果只是檢查jvm內存里的數據，那還好；否則的話，假設要去檢查redis的話，這種io比較耗時的操作的話，就不合適了，cpu會一直空轉。
本文採用的方案
主線程構建緩存時，其他線程，在while（true）里，sleep 一定時間，然後再檢查數據是否ready。
說了這麼多，好像和題目里的concurrenthashmap沒啥關係，不，是有關係的，因為，這個思路，其實就是來自於concurrentHashMap。
ConcurrentHashMap中，是怎麼去初始化底層數組的
在我們用無參構造函數，去new一個ConcurrentHashMap時，此時還不會去創建底層數組，這個是一個小優化。什麼時候創建數組呢，是在我們第一次去put的時候。
put的時候，會調用putVal。
其中，putVal代碼如下：
transient volatile Node<K,V>[] table;
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
// 1
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
// 2
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();
-
1處，把field table，賦值給局部變量tab
-
2處，如果tab為null，則進行initTable初始化
這個2處，在多線程put的時候，是可能多個線程同時進來的。有併發問題。
我們接下來，看看initTable是怎麼解決這個問題的，畢竟，我們new數組，只new一次即可，new那麼多次，沒用，對性能有損耗。所以，這裏面肯定會多線程爭奪初始化權利的代碼。
private transient volatile int sizeCtl;
transient volatile Node<K,V>[] table;
/**
* Initializes table, using the size recorded in sizeCtl.
*/
private final Node<K,V>[] initTable() {
Node<K,V>[] tab;
int sc;
// 0
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
// 1
if ((sc = sizeCtl) < 0)
Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
// 2
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
try {
// 3
if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
// 4
int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
@SuppressWarnings("unchecked")
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
table = tab = nt;
sc = n - (n >>> 2);
}
} finally {
// 5
sizeCtl = sc;
}
break;
}// end if
}// end while
return tab;
}
-
1處，這裏把sizeCtl，賦值給局部變量sc。這裏的sizeCtl是一個很重要的field，當我們new完之後，默認這個字段，要麼為0，要麼為準備創建的底層數組的長度。
這裏去判斷是否小於0，那肯定不滿足，小於0，會是什麼意思？當某個線程，搶到了這個initTable中的底層數組的創建權利時，就會把sizeCtl改為 -1。
所以，這裏的意思是，看看是否已經有其他線程在初始化了，如果已經有了，則直接調用：
Thread.yield();
這個方法的意思是，暗示操作系統，自己準備放棄cpu；但操作系統，自有它自己的線程調度規則，所以，這個方法可能沒什麼效果；我們業務代碼，這裏一般可以修改為Thread.sleep。
這個方法調用完成后，後續也沒有其他代碼，所以會直接跳轉到循環開始處（0處代碼），判斷table是否初始化ok了，如果沒有ok，則會繼續進來。
-
2處，使用cas，如果此時，sizeCtl的值等於sc的值，就修改sizeCtl為 -1；如果成功，則返回true，進入3處
否則，會跳轉到0處，繼續循環。
-
3處，雖然搶到了控制權，但是這裏還是要再判斷一下，不然可能出現重複初始化，即，不加這一行，4處的代碼，會被重複執行
-
4處開始，這裏去執行真正的初始化邏輯。
// int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY; @SuppressWarnings("unchecked") // 1 Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n]; // 2 table = tab = nt; sc = n - (n >>> 2);這裏的1處，new數組；2處，賦值給field：table；此時，因為table 這個field是volatile修飾的，所以其他線程會馬上感知到。0處代碼就不會為true了，就不會繼續循環了。
-
5處，修改sizeCtl為正數。
這裏說下，為啥要加3處的那個判斷。
現在，假設線程A，在初始化完成后，走到了5處，修改了sizeCtl為正數；而線程B，剛好執行1處代碼：
// 1
if ((sc = sizeCtl) < 0)
那肯定，1處就不滿足了；然後就會進到2處，cas修改成功，進行初始化。沒有3處判斷的話，就會重複初始化。
基於concurrentHashmap，實現我們的緩存雪崩方案
我這裏的方案，還是比較簡單那種，就是，n個線程同時爭奪構建緩存的權利；winner線程，構建緩存后，會把緩存設置到redis；其他線程則是一直在while（true）里sleep一段時間，然後檢查redis里的數據是否不為空。
這個方案中，redis掛了這種情況，是沒在考慮中的，但是一個方案，沒辦法立馬各方面全部到位，後續我再完善一下。
不考慮緩存雪崩的代碼
@Override
public Users getUser(long userId) {
ValueOperations<String, Users> ops = redisTemplate.opsForValue();
// 1
Users s = ops.get(String.valueOf(userId));
if (s == null) {
/**
* 2 這裏要去查庫獲取值
*/
Users users = getUsersFromDB(userId);
// 3
ops.set(String.valueOf(users.getUserId()),users);
return users;
}
return s;
}
private Users getUsersFromDB(long userId) {
Users users = new Users();
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("spent 1s to get user from db");
users.setUserId(userId);
users.setUserName("zhangsan");
return users;
}
直接看上面的1,2,3處。就是檢查、構建緩存，設置到緩存的過程。
考慮緩存雪崩的代碼
// 1
private volatile int initControl;
@Override
public Users getUser(long userId) {
ValueOperations<String, Users> ops = redisTemplate.opsForValue();
Users users;
while (true) {
// 2
users = ops.get(String.valueOf(userId));
if (users != null) {
// 3
break;
}
// 4
int initControlLocal = initControl;
/**
* 5 如果已經有線程在進行獲取了，則直接放棄cpu
*/
if (initControlLocal < 0) {
// log.info("initControlLocal < 0,just yield and wait");
// Thread.yield();
try {
Thread.sleep(50);
} catch (InterruptedException e) {
log.warn("e:{}", e);
}
continue;
}
/**
* 6 爭奪控制權
*/
boolean bGotChanceToInit = U.compareAndSwapInt(this,
INIT_CONTROL, initControlLocal, -1);
// 7
if (bGotChanceToInit) {
try {
// 8
users = ops.get(String.valueOf(userId));
if (users == null) {
log.info("got change to init");
/**
* 9 這裏要去查庫獲取值
*/
users = getUsersFromDB(userId);
ops.set(String.valueOf(users.getUserId()), users);
log.info("init over");
}
} finally {
// 10
initControl = 0;
}
break;
}// end if (bGotChanceToInit)
}// end while
return users;
}
-
1處，定義了一個field，initControl；默認為0.線程們會去使用cas，修改為-1，成功的線程，即獲得初始化緩存的權利。
注意，要定義為volatile，保證線程間的可見性
-
2處，去redis獲取緩存，如果不為null，直接返回
-
4處，如果沒取到緩存，則進入此處；此處，將field：initControl賦值給局部變量
-
5處，判斷局部變量initControlLocal，是否小於0；小於0，說明已經有線程在進行初始化了，直接contine，繼續下一次循環
-
6處，如果當前還沒有線程在初始化，則開始競爭初始化的權利，誰成功地用cas，修改field：initControl為-1，誰就獲得這個權利
-
7處，如果當前線程獲得了權利，則進入8處，否則，會繼續下一次循環
-
8處，再次去redis，獲取緩存，如果不為空，則進入9處
-
9處，查庫，設置緩存
-
10處，修改field：initControl為0，表示退出初始化
這裏的代碼，整體和hashmap中的initTable是一模一樣的。
如何測試
上面的方案，怎麼測試沒問題呢？我寫了一段測試代碼。
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(100, 100,
60, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(1000), new RejectedExecutionHandler() {
@Override
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {
log.info("discard:{}",r);
}
});
@RequestMapping("/test.do")
public void test() {
// 0
iUsersService.deleteUser(111L);
CyclicBarrier barrier = new CyclicBarrier(100);
for (int i = 0; i < 100; i++) {
executor.submit(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
barrier.await();
} catch (InterruptedException | BrokenBarrierException e) {
e.printStackTrace();
}
long start = System.currentTimeMillis();
// 1
Users users = iUsersService.getUser(111L);
log.info("result:{},spent {} ms", users, System.currentTimeMillis() - start);
}
});
}
}
上面模擬100併發下，獲取緩存。
0處，把緩存刪了，模擬緩存失效
1處，調用方法，獲取緩存。
效果如下：
可以看到，只有一個線程拿到了初始化權利。
源碼位置
https://gitee.com/ckl111/all-simple-demo-in-work-1/tree/master/redis-cache-avalanche
總結
jdk的併發包，寫得真是有水平，大家仔細研究的話，必有收穫。
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