使用ConcurrentLinkedQueue惨痛的教训

服务端原本有个定时任务对一个集合ArrayList 中的消息做处理。 因为考虑到处理消息是先进先出原则,所以优化的时候考虑改用ConcurrentLinkedQueue 当时没仔细深入研究过这个集合就匆匆上线了。结果刚上线第二天就出问题了。服务端一次优化演变成了一个缺陷,还好及时回退了版本,后果才不是很严重。

回退后对ConcurrentLinkedQueue 做了一个简单的测试代码如下:

 

  1. import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue;  
  2. import java.util.concurrent.CountDownLatch;  
  3. import java.util.concurrent.ExecutorService;  
  4. import java.util.concurrent.Executors;  
  5. public class ConcurrentLinkedQueueTest {  
  6.     private static ConcurrentLinkedQueue<Integer> queue = new ConcurrentLinkedQueue<Integer>();  
  7.     private static int count = 100000;  
  8.     private static int count2 = 2// 线程个数  
  9.     private static CountDownLatch cd = new CountDownLatch(count2);  
  10.     public static void dothis() {  
  11.         for (int i = 0; i < count; i++) {  
  12.             queue.offer(i);  
  13.         }  
  14.     }  
  15.     public static void main(String[] args) throws InterruptedException {  
  16.         long timeStart = System.currentTimeMillis();  
  17.         ExecutorService es = Executors.newFixedThreadPool(4);  
  18.         ConcurrentLinkedQueueTest.dothis();  
  19.         for (int i = 0; i < count2; i++) {  
  20.             es.submit(new Poll());  
  21.         }  
  22.         cd.await();  
  23.         System.out.println("cost time "  
  24.                 + (System.currentTimeMillis() - timeStart) + "ms");  
  25.         es.shutdown();  
  26.     }  
  27.     static class Poll implements Runnable {  
  28.         @Override  
  29.         public void run() {  
  30. //          while (queue.size()>0) {  
  31.             while (!queue.isEmpty()) {  
  32.                 System.out.println(queue.poll());  
  33.             }  
  34.             cd.countDown();  
  35.         }  
  36.     }  
  37. }  

 

运行结果:

costtime 2360ms

 

改用while (queue.size()>0)后

运行结果:

cost time 46422ms

 

结果居然相差那么大,看了下ConcurrentLinkedQueue的API 原来.size() 是要遍历一遍集合的,难怪那么慢,所以尽量要避免用size而改用isEmpty().

总结了下, 在单位缺乏性能测试下,对自己的编程要求更加要严格,特别是在生产环境下更是要小心谨慎。

原文地址:https://www.cnblogs.com/Free-Thinker/p/9802051.html