面试题：Java高并发场景下Map接口的分组统计优化

Question

在高并发环境中，有大量的交易记录（List<Transaction>），Transaction类包含属性transactionId（交易ID）、userId（用户ID）、amount（交易金额）。需要使用Map接口对这些交易记录按userId进行分组统计每个用户的交易总金额。请分析在高并发情况下可能出现的问题，并给出优化后的实现方案及代码，同时说明涉及到的并发控制原理。

Answer 1

可能出现的问题

1. 线程安全问题：在高并发环境下，多个线程同时对共享的Map进行写入操作，可能导致数据竞争，从而出现不一致的结果。例如，两个线程同时尝试更新同一个userId对应的交易总金额，可能会覆盖彼此的计算结果。

优化后的实现方案

1. 使用ConcurrentHashMap：ConcurrentHashMap是线程安全的Map实现，它允许多个线程同时进行读操作，并且对写操作进行了合理的分段锁控制，大大提高了并发性能。

代码实现

import java.util.*;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

class Transaction {
    private String transactionId;
    private String userId;
    private double amount;

    public Transaction(String transactionId, String userId, double amount) {
        this.transactionId = transactionId;
        this.userId = userId;
        this.amount = amount;
    }

    public String getTransactionId() {
        return transactionId;
    }

    public String getUserId() {
        return userId;
    }

    public double getAmount() {
        return amount;
    }
}

public class TransactionStatistics {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        List<Transaction> transactions = Arrays.asList(
                new Transaction("T1", "U1", 100.0),
                new Transaction("T2", "U2", 200.0),
                new Transaction("T3", "U1", 150.0),
                new Transaction("T4", "U2", 250.0)
        );

        Map<String, Double> userTotalAmountMap = new ConcurrentHashMap<>();
        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(2);

        for (Transaction transaction : transactions) {
            executorService.submit(() -> {
                userTotalAmountMap.compute(transaction.getUserId(), (userId, totalAmount) -> {
                    if (totalAmount == null) {
                        return transaction.getAmount();
                    } else {
                        return totalAmount + transaction.getAmount();
                    }
                });
            });
        }

        executorService.shutdown();
        executorService.awaitTermination(1, TimeUnit.MINUTES);

        System.out.println("User Total Amount Map: " + userTotalAmountMap);
    }
}

并发控制原理

1. 分段锁：ConcurrentHashMap采用了分段锁机制，它将内部的数据结构分为多个段（Segment），每个段都有自己的锁。在进行写操作（如put、compute等）时，只会锁住对应的段，而不是整个Map。这样，不同的线程可以同时对不同的段进行操作，大大提高了并发性能。
2. 无锁读操作：ConcurrentHashMap的读操作是无锁的，因为它内部使用了volatile关键字来保证数据的可见性。当一个线程更新了某个key - value对时，其他线程能够立即看到这个变化，从而保证了读操作的一致性。