假設(shè)有一個需求：實(shí)時統(tǒng)計某個網(wǎng)址的訪問次數(shù)

方案一：利用concurrentHashMap，進(jìn)行統(tǒng)計

private Map<String, Long> wordCounts = new ConcurrentHashMap<>();public long increase(String word) {Long oldValue = wordCounts.get(word);Long newValue = (oldValue == null) ? 1L : oldValue + 1;wordCounts.put(word, newValue);return newValue; }

在多個線程環(huán)境increase()的統(tǒng)計是錯誤的，因為多個線程用相同的word調(diào)用時，很可能會覆蓋相互的結(jié)果，造成記錄的次數(shù)比實(shí)際出現(xiàn)的次數(shù)少。concurrentHashMap 能保證的是每一個操作（put，get,delete…）本身是線程安全的，但是increase是先取、再加多個步驟。

對上面increase方法加鎖可以解決問題，但是會降低并發(fā)量。

方案二：借助ConcurrentMap接口定義了幾個基于 CAS 操作：

private ConcurrentMap<String, Long> wordCounts = new ConcurrentHashMap<>();public long increase(String word) {Long oldValue, newValue;while (true) {oldValue = wordCounts.get(word);if (oldValue == null) {// Add the word firstly, initial the value as 1newValue = 1L;if (wordCounts.putIfAbsent(word, newValue) == null) {break;}} else {newValue = oldValue + 1;if (wordCounts.replace(word, oldValue, newValue)) {break;}}}return newValue; }

該方法有點(diǎn)復(fù)雜，主要因為ConcurrentMap中不能保存value為null的值，所以得同時處理word不存在和已存在兩種情況。此外，這里介紹一下ConcurrentHashMap中的常用cas方法（原子操作）：

1）putIfAbsent（k,v）：

• k不存在：插入，返回null；
• 否則（k存在）：返回原值

2）replace(k,v1,v2)：

• k存在 && 原值等于v1，則更新v1為v2，返回true；
• 否則，返回false；

方案三：使用ConcurrentHashMap和AtomicLong：

private final ConcurrentMap<String, AtomicLong> wordCounts = new ConcurrentHashMap<>();public long increase(String word) {AtomicLong number = wordCounts.get(word);if (number == null) {AtomicLong newNumber = new AtomicLong(0);number = wordCounts.putIfAbsent(word, newNumber);if (number == null) {number = newNumber;}}return number.incrementAndGet(); }

這個實(shí)現(xiàn)仍然有一處需要說明的地方，如果多個線程同時增加一個目前還不存在的詞，那么很可能會產(chǎn)生多個newNumber對象，但最終只有一個newNumber有用，其他的都會被扔掉。對于這個應(yīng)用，這不算問題，創(chuàng)建AtomicLong的成本不高，而且只在添加不存在詞是出現(xiàn)。但是對于緩存場景（緩存創(chuàng)建成本高），就有些問題了。

方案四：使用AtomicLongMap：

AtomicLongMap是Google Guava項目的一個類，它是線程安全、支持并發(fā)訪問的。對于計數(shù)推薦使用該類。

private AtomicLongMap<String> urlCoutn = AtomicLongMap.create();public long increase(String url) {long newValue = urlCoutn.incrementAndGet(url);return newValue;}public Long getCount(String url) {return urlCoutn.get(url);}

參考

https://blog.csdn.net/HEYUTAO007/article/details/61429454

https://blog.csdn.net/u011983531/article/details/65936945

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的ConcurrentHashMap cas操作以及AtomicLongMap类的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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