面试题：Java并发集合类在高并发场景下的优化策略

Question

假设你正在开发一个高并发的电商系统，在商品库存管理模块中会频繁进行库存数量的增减操作。请结合Java并发集合类的特性，设计一个优化方案来提高该模块在高并发场景下的性能和稳定性，并详细阐述设计思路和可能遇到的问题及解决方案。

Answer 1

设计思路

1. 选择合适的并发集合类：
   • 使用ConcurrentHashMap来存储商品库存信息。ConcurrentHashMap在高并发场景下提供了更好的性能，它采用分段锁机制，允许多个线程同时对不同的段进行操作，而不像传统的Hashtable那样使用全局锁，从而减少了锁竞争。
   • 键为商品ID，值为库存数量。例如：ConcurrentHashMap<Long, Integer> stockMap = new ConcurrentHashMap<>();
2. 库存增减操作：
   • 对于库存增加操作，可以使用compute方法。该方法允许我们根据当前值计算新值，并且保证操作的原子性。例如：

stockMap.compute(商品ID, (key, oldValue) -> oldValue == null? 增加的数量 : oldValue + 增加的数量);

• 对于库存减少操作，同样可以使用compute方法。不过需要注意在库存不足时的处理。例如：

stockMap.compute(商品ID, (key, oldValue) -> {
    if (oldValue == null || oldValue < 减少的数量) {
        // 库存不足处理，比如抛出异常或者返回错误信息
        throw new RuntimeException("库存不足");
    }
    return oldValue - 减少的数量;
});

3. 一致性与原子性：
   • 利用ConcurrentHashMap自身的原子性操作保证库存增减操作的原子性，避免多线程下数据不一致问题。

可能遇到的问题及解决方案

1. ABA问题：
   • 问题描述：在多线程环境下，一个值从A变成B，再变回A，可能会导致一些依赖于值的变化顺序的算法出现错误。
   • 解决方案：在库存管理中，可以引入版本号机制。比如使用AtomicStampedReference类。每次库存变化时，版本号加1。在进行库存操作时，不仅要检查库存值，还要检查版本号。
2. 库存超卖问题：
   • 问题描述：在高并发场景下，可能出现多个线程同时检查库存足够，然后都进行库存减少操作，导致库存出现负数的情况。
   • 解决方案：除了使用上述compute方法在减少库存时检查库存数量外，还可以使用分布式锁。例如基于Redis的分布式锁，在进行库存减少操作前获取锁，操作完成后释放锁，保证同一时间只有一个线程能进行库存减少操作。
3. 锁粒度问题：
   • 问题描述：虽然ConcurrentHashMap采用分段锁机制，但如果分段不合理，可能仍然存在锁竞争过于激烈的情况。
   • 解决方案：根据实际业务场景和数据分布，合理设置ConcurrentHashMap的初始容量和并发级别，尽量使数据均匀分布在不同的段中，减少锁竞争。