多线程处理问题-优快云博客

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本文介绍了一个UI界面中处理多个表格数据时出现的数据同步异常问题及解决方案。通过为每个线程分配唯一标识符并在线程执行过程中检查该标识符是否改变，确保即使在用户取消操作后再次尝试加载数据时，旧线程不会污染新线程的数据。

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在项目开发中，遇到这样一个问题：
UI中有个prepare按钮，负责准备数据。
当UI中选择多个table，进行prepare数据的时候，会有个成员变量List<TableData>负责存储结果数据。
在prepare按钮的addListener中，会启动一个线程去prepare数据。

正常流程：


preparing(){
List<TableData> tabledatas=new ArrayList<>();
for()
{
   table= prepareOneTable() ;
   tabledatas.add(table);
}
}

现在的问题就是当点击prepare按钮后，一个线程开始处理多个表，处理到其中一个表的时候，耗时很长，这时候，我们点击了cancle，然后取消一些table，再点击了一次prepare 就出现了问题。
虽然在preparing方法中，每次都new了一个新的arraylist，但是，前一个线程完成那个耗时的任务的时候，调用tabledatas.add(table);方法，因为tabledatas是个成员变量，全局的，所以还是会加进去table，这样数据就出现了异常。

解决方案，在Listener中new Thread的时候，用一个成员变量threadHashCode记录下这个thread的hashCode。
在preparing方法中，用个局部变量flagcode=threadHashCode；
每次添加table的时候，判断flagcode==threadHashCode，即可。

prepareThread = new Thread(){
					public void run()
					{
						preparing();//preparing();get the table data
					}
				};
				threadHashCode=prepareThread.hashCode();
				System.out.println("threadHashCode"+threadHashCode);
				prepareThread.start();

private boolean preparing()
	{
		if(saveflag)// when saving test case data is success
		{
			tableDatas = new ArrayList<TableData>();
			dtlist = ((SpTestCase)testCase).getDataTransformers();
			tableDatasList = new ArrayList<List<TableData>>();
			int flagHashCode=threadHashCode;
			for(DataTransformer dtt:dtlist){
				if(dtt!=null){
					List<TableData> tDatas = new ArrayList<TableData>();
					tDatas = dtt.exportData();
					System.out.println("tDatas"+tDatas.size());
					System.out.println("flagHashCode"+flagHashCode);
					if(threadHashCode==flagHashCode){
						tableDatasList.add(tDatas);
						tableDatas.addAll(tDatas);
					}
					else {
						return false ;
					}
				}
			}
			System.out.println("tableDatas:"+tableDatas.size());
			testCase.settableCount(tableDatas.size());
			testCase.setTableDatas(tableDatas);
			return true;
		}
		else {
			Log.warn("not prepared!Something is valid! maybe null data");
			return false;
		}

	}