Java原子操作中一个隐蔽的并发问题与解决方案
前言
作为一名普通的Java开发者,日常开发中经常会遇到各种并发问题。虽然我们经常使用java.util.concurrent.atomic包中的原子类来处理多线程环境下的数据一致性问题,但有时候看似简单的代码也会埋下一些不易察觉的陷阱。这篇文章将记录我在项目中遇到的一个关于AtomicInteger的并发问题,以及如何一步步排查和解决这个问题的过程。
问题现象
在项目中有一个计数器功能,用于统计用户的访问次数,每次用户访问时会调用一个方法增加计数。起初,这个逻辑看起来很简单,代码如下:
public class Counter {
private AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);
public void increment() {
count.incrementAndGet();
}
public int getCount() {
return count.get();
}
}
在单线程环境下测试没有问题,但在高并发场景下,发现部分请求的计数出现了不一致的情况,比如实际访问次数比预期少。这明显不是预期的行为,于是开始深入排查。
问题分析
首先,我怀疑是不是多线程环境下AtomicInteger的incrementAndGet()方法存在问题。但根据Java文档,AtomicInteger是线程安全的,应该能够保证原子性操作。因此,问题可能出在其他地方。
接着,我查看了调用increment()方法的地方,发现有些地方并没有使用同步机制,而是直接调用了该方法。例如,在一个异步任务中调用了counter.increment(),而没有加锁。不过,既然AtomicInteger是线程安全的,那不应该有问题。
为了进一步验证,我写了一个简单的压力测试程序,模拟多个线程同时调用increment()方法,并记录最终结果。测试结果显示,某些情况下计数确实比预期少。
这时候,我开始怀疑是否是JVM的内存模型或编译优化导致的问题,或者是否存在其他隐藏的竞态条件。
排查步骤
第一步:检查代码逻辑
首先,我重新检查了Counter类的实现,确认incrementAndGet()是线程安全的,而且没有其他修改count值的地方。这部分代码看起来没问题。
第二步:添加日志输出
为了更直观地观察问题,我给increment()方法添加了日志输出,打印每次调用时的当前值和新值,例如:
public void increment() {
int current = count.get();
int next = current + 1;
boolean success = count.compareAndSet(current, next);
if (!success) {
System.out.println("CAS failed: current=" + current + ", next=" + next);
}
}
通过这种方式,我发现在某些情况下,compareAndSet()返回了false,说明CAS失败了。这表明在并发环境中,多个线程同时尝试更新同一个值,导致部分更新被覆盖。
第三步:分析CAS失败原因
CAS(Compare and Set)失败通常意味着在读取值之后、写入之前,另一个线程已经修改了该值。虽然AtomicInteger的incrementAndGet()内部使用了CAS操作,但它的实现并不是直接调用compareAndSet(),而是通过循环不断重试直到成功。因此,理论上不会出现“丢失更新”的情况。
但是,在我的测试中,还是出现了部分计数丢失。这让我开始怀疑是否有其他因素干扰了CAS操作。
第四步:检查JVM版本和配置
我检查了运行环境的JVM版本,发现使用的是Java 8u202。虽然这个版本是稳定的,但我也尝试升级到Java 11,看看是否能解决问题。然而,问题依然存在。
第五步:引入性能监控工具
为了更深入地了解问题,我使用了JVisualVM进行性能分析,观察线程状态和锁竞争情况。结果发现,虽然没有显式的锁,但某些线程在等待CAS操作完成,这表明并发压力较大,导致CAS失败率较高。
第六步:重构代码逻辑
考虑到AtomicInteger本身是线程安全的,我决定尝试替换为AtomicLong,并观察是否还有类似问题。结果发现,问题依旧存在。
第七步:使用AtomicReference代替
为了进一步排查,我尝试将计数器改为使用AtomicReference来包装一个整数对象,例如:
public class Counter {
private AtomicReference<Integer> count = new AtomicReference<>(0);
public void increment() {
while (true) {
Integer current = count.get();
Integer next = current + 1;
if (count.compareAndSet(current, next)) {
break;
}
}
}
public int getCount() {
return count.get();
}
}
这种实现方式与AtomicInteger的底层逻辑相似,但结果依然相同,说明问题并非出在AtomicInteger本身。
第八步:检查外部依赖
最后,我检查了项目中使用的其他依赖库,发现有一个第三方库在某些情况下修改了全局变量,导致计数器的值被意外更改。这就是问题的根源!
总结
这次问题虽然看似简单,但实际上涉及了并发编程中的一些复杂点。它提醒我,在多线程环境下,即使使用了线程安全的类,也不能忽视其他潜在的干扰因素。
在排查过程中,我学到了以下几点经验:
AtomicInteger是线程安全的,但并不意味着在所有场景下都能完全避免竞态条件。- 添加日志输出和使用性能分析工具是排查并发问题的重要手段。
- 在高并发场景下,要特别注意外部依赖对共享资源的影响。
- 如果遇到不可解释的并发问题,可以尝试使用
AtomicReference等更底层的结构来调试。
总之,这次经历让我更加重视并发编程中的细节问题,也让我意识到,即使是看似简单的代码,也可能隐藏着复杂的隐患。

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