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聊聊并发编程的10个坑

来源：互联网收集：自由互联发布时间：2022-08-10

对于从事后端开发的同学来说，并发编程肯定再熟悉不过了。说实话，在java中并发编程是一大难点，至少我是这么认为的。不光理解起来比较费劲，使用起来更容易踩坑。不信，让继

对于从事后端开发的同学来说，并发编程肯定再熟悉不过了。

说实话，在java中并发编程是一大难点，至少我是这么认为的。不光理解起来比较费劲，使用起来更容易踩坑。

不信，让继续往下面看。

今天重点跟大家一起聊聊并发编程的10个坑，希望对你有帮助。

聊聊并发编程的10个坑_实例化

1. SimpleDateFormat线程不安全

在java8之前，我们对时间的格式化处理，一般都是用的SimpleDateFormat类实现的。例如：

@Service
public class SimpleDateFormatService {

public Date time(String time) throws ParseException {
SimpleDateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
return dateFormat.parse(time);
}
}

如果你真的这样写，是没问题的。

就怕哪天抽风，你觉得dateFormat是一段固定的代码，应该要把它抽取成常量。

于是把代码改成下面的这样：

@Service
public class SimpleDateFormatService {

private static SimpleDateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");

public Date time(String time) throws ParseException {
return dateFormat.parse(time);
}
}

dateFormat对象被定义成了静态常量，这样就能被所有对象共用。

如果只有一个线程调用time方法，也不会出现问题。

但Serivce类的方法，往往是被Controller类调用的，而Controller类的接口方法，则会被tomcat的线程池调用。换句话说，可能会出现多个线程调用同一个Controller类的同一个方法，也就是会出现多个线程会同时调用time方法的情况。

而time方法会调用SimpleDateFormat类的parse方法：

@Override
public Date parse(String text, ParsePosition pos) {
...
Date parsedDate;
try {
parsedDate = calb.establish(calendar).getTime();
...
} catch (IllegalArgumentException e) {
pos.errorIndex = start;
pos.index = oldStart;
return null;
}
return parsedDate;
}

该方法会调用establish方法：

Calendar establish(Calendar cal) {
...
//1.清空数据
cal.clear();
//2.设置时间
cal.set(...);
//3.返回
return cal;
}

其中的步骤1、2、3是非原子操作。

但如果cal对象是局部变量还好，坏就坏在parse方法调用establish方法时，传入的calendar是SimpleDateFormat类的父类DateFormat的成员变量：

public abstract class DateFormat extends Forma {
....
protected Calendar calendar;
...
}

这样就可能会出现多个线程，同时修改同一个对象即：dateFormat，他的同一个成员变量即：Calendar值的情况。

这样可能会出现，某个线程设置好了时间，又被其他的线程修改了，从而出现时间错误的情况。

那么，如何解决这个问题呢？

SimpleDateFormat类的对象不要定义成静态的，可以改成方法的局部变量。

使用ThreadLocal保存SimpleDateFormat类的数据。

使用java8的DateTimeFormatter类。

2. 双重检查锁的漏洞

单例模式无论在实际工作，还是在面试中，都出现得比较多。

我们都知道，单例模式有：饿汉模式和懒汉模式两种。

饿汉模式代码如下：

public class SimpleSingleton {
//持有自己类的引用
private static final SimpleSingleton INSTANCE = new SimpleSingleton();

//私有的构造方法
private SimpleSingleton() {
}
//对外提供获取实例的静态方法
public static SimpleSingleton getInstance() {
return INSTANCE;
}
}

使用饿汉模式的好处是：没有线程安全的问题，但带来的坏处也很明显。

private static final SimpleSingleton INSTANCE = new SimpleSingleton();

一开始就实例化对象了，如果实例化过程非常耗时，并且最后这个对象没有被使用，不是白白造成资源浪费吗？

还真是啊。

这个时候你也许会想到，不用提前实例化对象，在真正使用的时候再实例化不就可以了？

这就是我接下来要介绍的：懒汉模式。

具体代码如下：

public class SimpleSingleton2 {

private static SimpleSingleton2 INSTANCE;

private SimpleSingleton2() {
}

public static SimpleSingleton2 getInstance() {
if (INSTANCE == null) {
INSTANCE = new SimpleSingleton2();
}
return INSTANCE;
}
}

示例中的INSTANCE对象一开始是空的，在调用getInstance方法才会真正实例化。

嗯，不错不错。但这段代码还是有问题。

假如有多个线程中都调用了getInstance方法，那么都走到 if (INSTANCE == null) 判断时，可能同时成立，因为INSTANCE初始化时默认值是null。这样会导致多个线程中同时创建INSTANCE对象，即INSTANCE对象被创建了多次，违背了只创建一个INSTANCE对象的初衷。

为了解决饿汉模式和懒汉模式各自的问题，于是出现了：双重检查锁。

具体代码如下：

public class SimpleSingleton4 {

private static SimpleSingleton4 INSTANCE;

private SimpleSingleton4() {
}

public static SimpleSingleton4 getInstance() {
if (INSTANCE == null) {
synchronized (SimpleSingleton4.class) {
if (INSTANCE == null) {
INSTANCE = new SimpleSingleton4();
}
}
}
return INSTANCE;
}
}

需要在synchronized前后两次判空。

但我要告诉你的是：这段代码有漏洞的。

有什么问题？

public static SimpleSingleton4 getInstance() {
if (INSTANCE == null) {//1
synchronized (SimpleSingleton4.class) {//2
if (INSTANCE == null) {//3
INSTANCE = new SimpleSingleton4();//4
}
}
}
return INSTANCE;//5
}

getInstance方法的这段代码，我是按1、2、3、4、5这种顺序写的，希望也按这个顺序执行。

但是java虚拟机实际上会做一些优化，对一些代码指令进行重排。重排之后的顺序可能就变成了：1、3、2、4、5，这样在多线程的情况下同样会创建多次实例。重排之后的代码可能如下：

public static SimpleSingleton4 getInstance() {
if (INSTANCE == null) {//1
if (INSTANCE == null) {//3
synchronized (SimpleSingleton4.class) {//2
INSTANCE = new SimpleSingleton4();//4
}
}
}
return INSTANCE;//5
}

原来如此，那有什么办法可以解决呢？

答：可以在定义INSTANCE是加上volatile关键字。具体代码如下：

public class SimpleSingleton7 {

private volatile static SimpleSingleton7 INSTANCE;

private SimpleSingleton7() {
}

public static SimpleSingleton7 getInstance() {
if (INSTANCE == null) {
synchronized (SimpleSingleton7.class) {
if (INSTANCE == null) {
INSTANCE = new SimpleSingleton7();
}
}
}
return INSTANCE;
}
}

volatile关键字可以保证多个线程的可见性，但是不能保证原子性。同时它也能禁止指令重排。

双重检查锁的机制既保证了线程安全，又比直接上锁提高了执行效率，还节省了内存空间。

此外，如果你想了解更多单例模式的细节问题，可以看看我的另一篇文章《单例模式，真不简单》

3. volatile的原子性

从前面我们已经知道volatile，是一个非常不错的关键字，它能保证变量在多个线程中的可见性，它也能禁止指令重排，但是不能保证原子性。

使用volatile关键字禁止指令重排，前面已经说过了，这里就不聊了。

可见性主要体现在：一个线程对某个变量修改了，另一个线程每次都能获取到该变量的最新值。

先一起看看反例：

public class VolatileTest extends Thread {

private boolean stopFlag = false;

public boolean isStopFlag() {
return stopFlag;
}

@Override
public void run() {
try {
Thread.sleep(300);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();

}
stopFlag = true;
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " stopFlag = " + stopFlag);
}

public static void main(String[] args) {
VolatileTest vt = new VolatileTest();
vt.start();

while (true) {
if (vt.isStopFlag()) {
System.out.println("stop");
break;
}
}
}
}

上面这段代码中，VolatileTest是一个Thread类的子类，它的成员变量stopFlag默认是false，在它的run方法中修改成了true。

然后在main方法的主线程中，用vt.isStopFlag()方法判断，如果它的值是true时，则打印stop关键字。

那么，如何才能让stopFlag的值修改了，在主线程中通过vt.isStopFlag()方法，能够获取最新的值呢？

正例如下：

public class VolatileTest extends Thread {

private volatile boolean stopFlag = false;

public boolean isStopFlag() {
return stopFlag;
}

@Override
public void run() {
try {
Thread.sleep(300);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();

}
stopFlag = true;
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " stopFlag = " + stopFlag);
}

public static void main(String[] args) {
VolatileTest vt = new VolatileTest();
vt.start();

while (true) {
if (vt.isStopFlag()) {
System.out.println("stop");
break;
}
}
}
}

用volatile关键字修饰stopFlag即可。

下面重点说说volatile的原子性问题。

使用多线程给count加1，代码如下：

public class VolatileTest {

public volatile int count = 0;

public void add() {
count++;
}

public static void main(String[] args) {
final VolatileTest test = new VolatileTest();
for (int i = 0; i < 20; i++) {
new Thread() {
@Override
public void run() {
for (int j = 0; j < 1000; j++) {
test.add();
}
}

;
}.start();
}
while (Thread.activeCount() > 2) {
//保证前面的线程都执行完
Thread.yield();
}

System.out.println(test.count);
}
}

执行结果每次都不一样，但可以肯定的是count值每次都小于20000，比如：19999。

这个例子中count是成员变量，虽说被定义成了volatile的，但由于add方法中的count++是非原子操作。在多线程环境中，count++的数据可能会出现问题。

由此可见，volatile不能保证原子性。

那么，如何解决这个问题呢？

答：使用synchronized关键字。

改造后的代码如下：

public class VolatileTest {

public int count = 0;

public synchronized void add() {
count++;
}

public static void main(String[] args) {
final VolatileTest test = new VolatileTest();
for (int i = 0; i < 20; i++) {
new Thread() {
@Override
public void run() {
for (int j = 0; j < 1000; j++) {
test.add();
}
}

;
}.start();
}
while (Thread.activeCount() > 2) {
//保证前面的线程都执行完
Thread.yield();
}

System.out.println(test.count);
}
}

4. 死锁

死锁可能是大家都不希望遇到的问题，因为一旦程序出现了死锁，如果没有外力的作用，程序将会一直处于资源竞争的假死状态中。

死锁代码如下：

public class DeadLockTest {

public static String OBJECT_1 = "OBJECT_1";
public static String OBJECT_2 = "OBJECT_2";

public static void main(String[] args) {
LockA lockA = new LockA();
new Thread(lockA).start();

LockB lockB = new LockB();
new Thread(lockB).start();
}

}

class LockA implements Runnable {

@Override
public void run() {
synchronized (DeadLockTest.OBJECT_1) {
try {
Thread.sleep(500);

synchronized (DeadLockTest.OBJECT_2) {
System.out.println("LockA");
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}

class LockB implements Runnable {

@Override
public void run() {
synchronized (DeadLockTest.OBJECT_2) {
try {
Thread.sleep(500);

synchronized (DeadLockTest.OBJECT_1) {
System.out.println("LockB");
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}

一个线程在获取OBJECT_1锁时，没有释放锁，又去申请OBJECT_2锁。而刚好此时，另一个线程获取到了OBJECT_2锁，也没有释放锁，去申请OBJECT_1锁。由于OBJECT_1和OBJECT_2锁都没有释放，两个线程将一起请求下去，陷入死循环，即出现死锁的情况。

那么如果避免死锁问题呢？

4.1 缩小锁的范围

出现死锁的情况，有可能是像上面那样，锁范围太大了导致的。

那么解决办法就是缩小锁的范围。

具体代码如下：

class LockA implements Runnable {

@Override
public void run() {
synchronized (DeadLockTest.OBJECT_1) {
try {
Thread.sleep(500);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
synchronized (DeadLockTest.OBJECT_2) {
System.out.println("LockA");
}
}
}

class LockB implements Runnable {

@Override
public void run() {
synchronized (DeadLockTest.OBJECT_2) {
try {
Thread.sleep(500);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
synchronized (DeadLockTest.OBJECT_1) {
System.out.println("LockB");
}
}
}

在获取OBJECT_1锁的代码块中，不包含获取OBJECT_2锁的代码。同时在获取OBJECT_2锁的代码块中，也不包含获取OBJECT_1锁的代码。

4.2 保证锁的顺序

出现死锁的情况说白了是，一个线程获取锁的顺序是：OBJECT_1和OBJECT_2。而另一个线程获取锁的顺序刚好相反为：OBJECT_2和OBJECT_1。

那么，如果我们能保证每次获取锁的顺序都相同，就不会出现死锁问题。

具体代码如下：

class LockA implements Runnable {

@Override
public void run() {
synchronized (DeadLockTest.OBJECT_1) {
try {
Thread.sleep(500);

synchronized (DeadLockTest.OBJECT_2) {
System.out.println("LockA");
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}

class LockB implements Runnable {

@Override
public void run() {
synchronized (DeadLockTest.OBJECT_1) {
try {
Thread.sleep(500);

synchronized (DeadLockTest.OBJECT_2) {
System.out.println("LockB");
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}

两个线程，每个线程都是先获取OBJECT_1锁，再获取OBJECT_2锁。

5. 没释放锁

在java中除了使用synchronized关键字，给我们所需要的代码块加锁之外，还能通过Lock关键字加锁。

使用synchronized关键字加锁后，如果程序执行完毕，或者程序出现异常时，会自动释放锁。

但如果使用Lock关键字加锁后，需要开发人员在代码中手动释放锁。

例如：

public class LockTest {

private final ReentrantLock rLock = new ReentrantLock();

public void fun() {
rLock.lock();

try {
System.out.println("fun");
} finally {
rLock.unlock();
}
}
}

代码中先创建一个ReentrantLock类的实例对象rLock，调用它的lock方法加锁。然后执行业务代码，最后再finally代码块中调用unlock方法。

但如果你没有在finally代码块中，调用unlock方法手动释放锁，线程持有的锁将不会得到释放。

6. HashMap导致内存溢出

HashMap在实际的工作场景中，使用频率还是挺高的，比如：接收参数，缓存数据，汇总数据等等。

但如果你在多线程的环境中使用HashMap，可能会导致非常严重的后果。

@Service
public class HashMapService {

private Map<Long, Object> hashMap = new HashMap<>();

public void add(User user) {
hashMap.put(user.getId(), user.getName());
}
}

在HashMapService类中定义了一个HashMap的成员变量，在add方法中往HashMap中添加数据。在controller层的接口中调用add方法，会使用tomcat的线程池去处理请求，就相当于在多线程的场景下调用add方法。

在jdk1.7中，HashMap使用的数据结构是：数组+链表。如果在多线程的情况下，不断往HashMap中添加数据，它会调用resize方法进行扩容。该方法在复制元素到新数组时，采用的头插法，在某些情况下，会导致链表会出现死循环。

死循环最终结果会导致：内存溢出。

此外，如果HashMap中数据非常多，会导致链表很长。当查找某个元素时，需要遍历某个链表，查询效率不太高。

为此，jdk1.8之后，将HashMap的数据结构改成了：数组+链表+红黑树。

如果同一个数组元素中的数据项小于8个，则还是用链表保存数据。如果大于8个，则自动转换成红黑树。

为什么要用红黑树？

答：链表的时间复杂度是O(n)，而红黑树的时间复杂度是O(logn)，红黑树的复杂度是优于链表的。

既然这样，为什么不直接使用红黑树？

答：树节点所占存储空间是链表节点的两倍，节点少的时候，尽管在时间复杂度上，红黑树比链表稍微好一些。但是由于红黑树所占空间比较大，HashMap综合考虑之后，认为节点数量少的时候用占存储空间更多的红黑树不划算。

jdk1.8中HashMap就不会出现死循环？

答：错，它在多线程环境中依然会出现死循环。在扩容的过程中，在链表转换为树的时候，for循环一直无法跳出，从而导致死循环。

那么，如果想多线程环境中使用HashMap该怎么办呢？

答：使用ConcurrentHashMap。

7. 使用默认线程池

我们都知道jdk1.5之后，提供了ThreadPoolExecutor类，用它可以自定义线程池。

线程池的好处有很多，比如：

降低资源消耗：避免了频繁的创建线程和销毁线程，可以直接复用已有线程。而我们都知道，创建线程是非常耗时的操作。

提供速度：任务过来之后，因为线程已存在，可以拿来直接使用。

提高线程的可管理性：线程是非常宝贵的资源，如果创建过多的线程，不仅会消耗系统资源，甚至会影响系统的稳定。使用线程池，可以非常方便的创建、管理和监控线程。

当然jdk为了我们使用更便捷，专门提供了：Executors类，给我们快速创建线程池。

该类中包含了很多静态方法：

newCachedThreadPool：创建一个可缓冲的线程，如果线程池大小超过处理需要，可灵活回收空闲线程，若无可回收，则新建线程。
newFixedThreadPool：创建一个固定大小的线程池，如果任务数量超过线程池大小，则将多余的任务放到队列中。
newScheduledThreadPool：创建一个固定大小，并且能执行定时周期任务的线程池。
newSingleThreadExecutor：创建只有一个线程的线程池，保证所有的任务安装顺序执行。

在高并发的场景下，如果大家使用这些静态方法创建线程池，会有一些问题。

那么，我们一起看看有哪些问题？

newFixedThreadPool：允许请求的队列长度是Integer.MAX_VALUE，可能会堆积大量的请求，从而导致OOM。
newSingleThreadExecutor：允许请求的队列长度是Integer.MAX_VALUE，可能会堆积大量的请求，从而导致OOM。
newCachedThreadPool：允许创建的线程数是Integer.MAX_VALUE，可能会创建大量的线程，从而导致OOM。

那我们该怎办呢？

优先推荐使用ThreadPoolExecutor类，我们自定义线程池。

具体代码如下：

ExecutorService threadPool = new ThreadPoolExecutor(
8, //corePoolSize线程池中核心线程数
10, //maximumPoolSize 线程池中最大线程数
60, //线程池中线程的最大空闲时间，超过这个时间空闲线程将被回收
TimeUnit.SECONDS,//时间单位
new ArrayBlockingQueue(500), //队列
new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()); //拒绝策略

顺便说一下，如果是一些低并发场景，使用Executors类创建线程池也未尝不可，也不能完全一棍子打死。在这些低并发场景下，很难出现OOM问题，所以我们需要根据实际业务场景选择。

8. @Async注解的陷阱

之前在java并发编程中实现异步功能，一般是需要使用线程或者线程池。

线程池的底层也是用的线程。

而实现一个线程，要么继承Thread类，要么实现Runnable接口，然后在run方法中写具体的业务逻辑代码。

开发spring的大神们，为了简化这类异步操作，已经帮我们把异步功能封装好了。spring中提供了@Async注解，我们可以通过它即可开启异步功能，使用起来非常方便。

具体做法如下：

1.在springboot的启动类上面加上@EnableAsync注解。

@EnableAsync
@SpringBootApplication
public class Application {

public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(Application.class, args);
}
}

2.在需要执行异步调用的业务方法加上@Async注解。

@Service
public class CategoryService {

@Async
public void add(Category category) {
//添加分类
}
}

3.在controller方法中调用这个业务方法。

@RestController
@RequestMapping("/category")
public class CategoryController {

@Autowired
private CategoryService categoryService;

@PostMapping("/add")
public void add(@RequestBody category) {
categoryService.add(category);
}
}

这样就能开启异步功能了。

是不是很easy？

但有个坏消息是：用@Async注解开启的异步功能，会调用AsyncExecutionAspectSupport类的doSubmit方法。

聊聊并发编程的10个坑_死锁_02

默认情况会走else逻辑。

而else的逻辑最终会调用doExecute方法：

protected void doExecute(Runnable task) {
Thread thread = (this.threadFactory != null ? this.threadFactory.newThread(task) : createThread(task));
thread.start();
}

我去，这不是每次都会创建一个新线程吗？

没错，使用@Async注解开启的异步功能，默认情况下，每次都会创建一个新线程。

如果在高并发的场景下，可能会产生大量的线程，从而导致OOM问题。

建议大家在@Async注解开启的异步功能时，请别忘了定义一个线程池。

9. 自旋锁浪费cpu资源

在并发编程中，自旋锁想必大家都已经耳熟能详了。

自旋锁有个非常经典的使用场景就是：CAS（即比较和交换），它是一种无锁化思想（说白了用了一个死循环），用来解决高并发场景下，更新数据的问题。

而atomic包下的很多类，比如：AtomicInteger、AtomicLong、AtomicBoolean等，都是用CAS实现的。

我们以AtomicInteger类为例，它的incrementAndGet没有每次都给变量加1。

public final int incrementAndGet() {
return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1) + 1;
}

它的底层就是用的自旋锁实现的：

public final int getAndAddInt(Object var1, long var2, int var4) {
int var5;
do {
var5 = this.getIntVolatile(var1, var2);
} while(!this.compareAndSwapInt(var1, var2, var5, var5 + var4));

return var5;
}

在do...while死循环中，不停进行数据的比较和交换，如果一直失败，则一直循环重试。

如果在高并发的情况下，compareAndSwapInt会很大概率失败，因此导致了此处cpu不断的自旋，这样会严重浪费cpu资源。

那么，如果解决这个问题呢？

答：使用LockSupport类的parkNanos方法。

具体代码如下：

private boolean compareAndSwapInt2(Object var1, long var2, int var4, int var5) {
if(this.compareAndSwapInt(var1,var2,var4, var5)) {
return true;
} else {
LockSupport.parkNanos(10);
return false;
}
}

当cas失败之后，调用LockSupport类的parkNanos方法休眠一下，相当于调用了Thread.Sleep方法。这样能够有效的减少频繁自旋导致cpu资源过度浪费的问题。

10. ThreadLocal用完没清空

在java中保证线程安全的技术有很多，可以使用synchroized、Lock等关键字给代码块加锁。

但是它们有个共同的特点，就是加锁会对代码的性能有一定的损耗。

其实，在jdk中还提供了另外一种思想即：用空间换时间。

没错，使用ThreadLocal类就是对这种思想的一种具体体现。

ThreadLocal为每个使用变量的线程提供了一个独立的变量副本，这样每一个线程都能独立地改变自己的副本，而不会影响其它线程所对应的副本。

ThreadLocal的用法大致是这样的：

先创建一个CurrentUser类，其中包含了ThreadLocal的逻辑。

public class CurrentUser {
private static final ThreadLocal<UserInfo> THREA_LOCAL = new ThreadLocal();

public static void set(UserInfo userInfo) {
THREA_LOCAL.set(userInfo);
}

public static UserInfo get() {
THREA_LOCAL.get();
}

public static void remove() {
THREA_LOCAL.remove();
}
}

在业务代码中调用CurrentUser类。

public void doSamething(UserDto userDto) {
UserInfo userInfo = convert(userDto);
CurrentUser.set(userInfo);
...

//业务代码
UserInfo userInfo = CurrentUser.get();
...
}

在业务代码的第一行，将userInfo对象设置到CurrentUser，这样在业务代码中，就能通过CurrentUser.get()获取到刚刚设置的userInfo对象。特别是对业务代码调用层级比较深的情况，这种用法非常有用，可以减少很多不必要传参。

但在高并发的场景下，这段代码有问题，只往ThreadLocal存数据，数据用完之后并没有及时清理。

ThreadLocal即使使用了WeakReference（弱引用）也可能会存在内存泄露问题，因为 entry对象中只把key(即threadLocal对象)设置成了弱引用，但是value值没有。

那么，如何解决这个问题呢？

public void doSamething(UserDto userDto) {
UserInfo userInfo = convert(userDto);

try{
CurrentUser.set(userInfo);
...

//业务代码
UserInfo userInfo = CurrentUser.get();
...
} finally {
CurrentUser.remove();
}
}

需要在finally代码块中，调用remove方法清理没用的数据。

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聊聊并发编程的10个坑

1. SimpleDateFormat线程不安全

2. 双重检查锁的漏洞

3. volatile的原子性

4. 死锁

4.1 缩小锁的范围

4.2 保证锁的顺序

5. 没释放锁

6. HashMap导致内存溢出

7. 使用默认线程池

8. @Async注解的陷阱

9. 自旋锁浪费cpu资源

10. ThreadLocal用完没清空

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