JAVA ParallelStream并行流导致非幂等业务重复执行的规避方式 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

JAVA ParallelStream 并行流导致非幂等业务重复执行的规避方式

大家好，今天我们来探讨一个在使用 Java ParallelStream 时经常遇到的问题：非幂等业务重复执行。ParallelStream 固然能提高处理速度，但在处理非幂等操作时，如果稍有不慎，就会导致数据错误，甚至产生严重的业务逻辑问题。

幂等性与非幂等性

首先，我们来明确一下幂等性的概念。一个操作被称为是幂等的，意味着无论执行多少次，其结果都相同。比如，设置一个变量的值：x = 5; 无论执行多少次，x 的值最终都是 5。

而非幂等操作，执行多次会产生不同的结果。典型的例子包括：

增加账户余额：每次执行都会导致余额增加。
生成订单：每次执行都会创建一个新的订单。
发送短信：每次执行都会发送一条短信。

ParallelStream 的潜在问题

ParallelStream 利用多线程并行处理数据，这意味着元素的处理顺序是不确定的。如果我们的业务逻辑依赖于执行顺序，或者操作本身是非幂等的，那么 ParallelStream 可能会导致意想不到的结果。

考虑以下简单的例子：

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

public class NonIdempotentExample {

    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> numbers = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            numbers.add(i);
        }

        AtomicInteger counter = new AtomicInteger(0);

        // 并行流，非幂等操作：每次处理都增加计数器
        numbers.parallelStream().forEach(number -> {
            counter.incrementAndGet();
            System.out.println("Thread: " + Thread.currentThread().getName() + ", Number: " + number + ", Counter: " + counter.get());
        });

        System.out.println("Final Counter Value: " + counter.get());
    }
}

在这个例子中，我们使用一个 AtomicInteger 作为计数器，并在 forEach 操作中每次都增加它的值。由于 forEach 是并行执行的，因此每次运行程序，最终的计数器值都可能不同，而且极有可能大于 10。这是因为多个线程同时访问并修改了计数器，导致竞争条件。

规避非幂等操作重复执行的方法

现在，我们来讨论如何规避 ParallelStream 导致非幂等操作重复执行的问题。主要有以下几种策略：

1. 避免在 ParallelStream 中执行非幂等操作

这是最直接也是最推荐的方法。如果可能，尽量将非幂等操作移到 ParallelStream 之外执行。例如，可以先使用 ParallelStream 进行一些预处理，然后将结果收集起来，再在单线程环境下执行非幂等操作。

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

public class AvoidNonIdempotent {

    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> numbers = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            numbers.add(i);
        }

        // 并行流，只进行数据转换等幂等操作
        List<Integer> transformedNumbers = numbers.parallelStream()
                .map(number -> number * 2)
                .collect(Collectors.toList());

        // 单线程环境，执行非幂等操作
        transformedNumbers.forEach(number -> {
            // 模拟非幂等操作，例如打印日志
            System.out.println("Processing number: " + number);
        });
    }
}

在这个例子中，我们首先使用 ParallelStream 将 numbers 列表中的每个元素乘以 2，并将结果收集到 transformedNumbers 列表中。然后，我们在单线程环境下遍历 transformedNumbers 列表，并执行打印日志的操作。这样就避免了在 ParallelStream 中执行非幂等操作。

2. 使用线程安全的数据结构和同步机制

如果必须在 ParallelStream 中执行非幂等操作，我们需要使用线程安全的数据结构和同步机制来保证数据的一致性。

线程安全的数据结构: 例如 ConcurrentHashMap, ConcurrentLinkedQueue, CopyOnWriteArrayList 等。
同步机制: 例如 synchronized 关键字，Lock 接口，AtomicInteger 等。

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue;

public class ThreadSafeStructure {

    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> numbers = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            numbers.add(i);
        }

        // 使用线程安全的队列
        ConcurrentLinkedQueue<Integer> results = new ConcurrentLinkedQueue<>();

        // 并行流，将结果添加到线程安全的队列中
        numbers.parallelStream().forEach(number -> {
            // 模拟非幂等操作，例如添加到队列
            results.add(number * 2);
        });

        // 打印结果
        results.forEach(System.out::println);
    }
}

在这个例子中，我们使用 ConcurrentLinkedQueue 作为线程安全的队列，并在 ParallelStream 中将每个元素乘以 2 后添加到队列中。由于 ConcurrentLinkedQueue 是线程安全的，因此可以保证多个线程同时添加元素时不会出现数据竞争。

3. 使用 collect 操作进行累积

collect 操作可以将 ParallelStream 的结果累积到一个可变的结果容器中。我们可以利用 collect 操作来执行一些非幂等操作，并保证线程安全。

collect 操作接受三个参数：

supplier: 创建结果容器的函数。
accumulator: 将元素添加到结果容器的函数。
combiner: 合并两个结果容器的函数（只在并行流中执行）。

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import java.util.stream.Collectors;

public class CollectExample {

    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> numbers = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            numbers.add(i);
        }

        AtomicInteger counter = numbers.parallelStream().collect(
                AtomicInteger::new, // supplier: 创建 AtomicInteger
                (atomicInt, number) -> atomicInt.addAndGet(number), // accumulator: 累加数值
                AtomicInteger::addAndGet // combiner: 合并 AtomicInteger
        );

        System.out.println("Sum: " + counter.get());
    }
}

在这个例子中，我们使用 collect 操作计算 numbers 列表中所有元素的总和。

AtomicInteger::new 创建一个新的 AtomicInteger 对象作为结果容器。
(atomicInt, number) -> atomicInt.addAndGet(number) 将每个元素添加到 AtomicInteger 中。
AtomicInteger::addAndGet 合并两个 AtomicInteger 对象。

由于 AtomicInteger 是线程安全的，因此可以保证多个线程同时累加时不会出现数据竞争。

4. 使用 forEachOrdered 保证顺序

如果业务逻辑依赖于元素的处理顺序，可以使用 forEachOrdered 方法。forEachOrdered 会按照流中元素的顺序依次执行操作，即使在并行流中也是如此。但是，需要注意的是，forEachOrdered 会降低并行流的性能，因为它需要保证元素的处理顺序。通常不建议在高并发场景下使用。

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class ForEachOrderedExample {

    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> numbers = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            numbers.add(i);
        }

        numbers.parallelStream().forEachOrdered(number -> {
            // 模拟非幂等操作，例如打印日志
            System.out.println("Processing number: " + number + " in thread: " + Thread.currentThread().getName());
        });
    }
}

在这个例子中，我们使用 forEachOrdered 方法按照 numbers 列表中元素的顺序依次打印日志。

5. 使用数据库事务

如果非幂等操作涉及到数据库操作，可以使用数据库事务来保证数据的一致性。将多个数据库操作放在一个事务中，要么全部成功，要么全部失败。

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.SQLException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class DatabaseTransaction {

    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> numbers = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            numbers.add(i);
        }

        String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/testdb";
        String user = "root";
        String password = "password";

        try (Connection connection = DriverManager.getConnection(url, user, password)) {
            connection.setAutoCommit(false); // 禁用自动提交

            String sql = "INSERT INTO numbers (value) VALUES (?)";
            try (PreparedStatement statement = connection.prepareStatement(sql)) {
                numbers.parallelStream().forEach(number -> {
                    try {
                        statement.setInt(1, number);
                        statement.executeUpdate();
                        System.out.println("Inserted: " + number + " in thread: " + Thread.currentThread().getName());
                    } catch (SQLException e) {
                        e.printStackTrace();
                        // 处理SQL异常
                        try {
                            connection.rollback(); // 回滚事务
                            System.err.println("Transaction rolled back due to error: " + e.getMessage());
                        } catch (SQLException rollbackException) {
                            System.err.println("Error rolling back transaction: " + rollbackException.getMessage());
                        }
                    }
                });

                connection.commit(); // 提交事务
                System.out.println("Transaction committed successfully.");

            } catch (SQLException e) {
                try {
                    connection.rollback();
                    System.err.println("Transaction rolled back due to error: " + e.getMessage());
                } catch (SQLException rollbackException) {
                    System.err.println("Error rolling back transaction: " + rollbackException.getMessage());
                }
            }

        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

在这个例子中，我们将数据库插入操作放在一个事务中。如果插入过程中发生任何错误，都会回滚事务，保证数据的一致性。

6. 设计具有幂等性的操作

从根本上解决问题的方法是设计具有幂等性的操作。例如，可以使用乐观锁或悲观锁来避免并发更新导致的数据不一致。或者，可以为每个操作分配一个唯一的 ID，并在执行操作之前检查该 ID 是否已经存在。

例如，更新账户余额的操作，可以设计成如下的形式：

UPDATE account SET balance = new_balance WHERE id = account_id AND balance = old_balance;

只有当账户余额等于 old_balance 时，才会更新余额。这样就可以避免并发更新导致的数据不一致。

总结表格：规避 ParallelStream 非幂等操作重复执行的方法

方法	描述	适用场景	优点	缺点
避免在 ParallelStream 中执行	将非幂等操作移到 ParallelStream 之外执行。	大部分场景，只要能够将非幂等操作分离出来。	最简单，最安全。	需要重构代码，可能会降低代码的可读性。
使用线程安全的数据结构和同步机制	使用线程安全的数据结构（例如 `ConcurrentHashMap`）和同步机制（例如 `synchronized` 关键字）来保证数据的一致性。	必须在 ParallelStream 中执行非幂等操作，且可以接受一定的性能损失。	可以保证数据的一致性。	增加了代码的复杂性，可能会降低性能。
使用 `collect` 操作进行累积	使用 `collect` 操作将 ParallelStream 的结果累积到一个可变的结果容器中。	需要对结果进行累积，例如计算总和、平均值等。	可以保证数据的一致性，并且可以方便地进行累积操作。	代码相对复杂，需要理解 `collect` 操作的原理。
使用 `forEachOrdered` 保证顺序	使用 `forEachOrdered` 方法按照流中元素的顺序依次执行操作。	业务逻辑依赖于元素的处理顺序。	可以保证元素的处理顺序。	会降低并行流的性能，不适合在高并发场景下使用。
使用数据库事务	将多个数据库操作放在一个事务中，要么全部成功，要么全部失败。	非幂等操作涉及到数据库操作。	可以保证数据库数据的一致性。	增加了数据库的负担，可能会降低性能。
设计具有幂等性的操作	将非幂等操作设计成具有幂等性的操作。例如，可以使用乐观锁或悲观锁来避免并发更新导致的数据不一致。	从根本上解决问题，适用于所有场景。	最好的解决方案，可以避免并发问题。	需要重新设计业务逻辑，可能会比较困难。

案例分析

假设我们需要统计一个网站的访问量，每次访问都会向数据库中插入一条记录。这是一个非幂等操作。如果使用 ParallelStream 来处理访问日志，可能会导致重复插入记录。

我们可以采用以下几种方法来规避这个问题：

避免在 ParallelStream 中执行数据库插入操作。 我们可以先使用 ParallelStream 对访问日志进行预处理，例如过滤掉无效的访问记录，然后将处理后的访问记录收集起来，再在单线程环境下执行数据库插入操作。
使用数据库事务。 我们可以将数据库插入操作放在一个事务中，如果插入过程中发生任何错误，都会回滚事务，保证数据的一致性。
设计具有幂等性的操作。 我们可以为每个访问记录分配一个唯一的 ID，并在插入记录之前检查该 ID 是否已经存在。如果存在，则不插入记录。

选择合适的策略

选择哪种策略取决于具体的业务场景和需求。一般来说，我们应该尽量避免在 ParallelStream 中执行非幂等操作。如果必须执行，可以使用线程安全的数据结构和同步机制，或者使用 collect 操作进行累积。如果业务逻辑依赖于元素的处理顺序，可以使用 forEachOrdered 方法。如果非幂等操作涉及到数据库操作，可以使用数据库事务。最终的目标是保证数据的一致性和业务逻辑的正确性。

不要过度迷信 ParallelStream

最后，我们需要强调的是，ParallelStream 并不是万能的。虽然它可以提高处理速度，但也带来了额外的复杂性和风险。在使用 ParallelStream 之前，我们需要仔细评估是否真的需要使用它，以及是否能够正确地处理并发问题。有时候，使用简单的单线程代码可能更加安全和可靠。

好的，今天就分享到这里，希望对大家有所帮助！

总结

ParallelStream 虽快，非幂等操作要小心。
线程安全工具用，事务保证数据稳。
幂等设计是王道，谨慎使用是关键。