使用并发工具类库相关、线程安全和并发工具
说明下，这里的并发工具类是指用来解决多线程环境下并发问题的工具类库
线程重用导致用户信息错乱
使用了 ThreadLocal 来缓存获取到的用户信息
ThreadLocal 适用于变量在线程间隔离，而在方法或类间共享的场景
如果用户信息的获取比较昂贵（比如从数据库查询用户信息），那么在 ThreadLocal 中缓存数据是比较合适的做法。
线程池会重用固定的几个线程，一旦线程重用，那么很可能首次从 ThreadLocal 获取的值是之前其他用户的请求遗留的值。这时，ThreadLocal 中的用户信息就是其他用户的信息。
理解代码会跑在什么线程上：
因为代码里没有开启使用多线程。但其实，在 Tomcat 这种 Web 服务器下跑的业务代码，本来就运行在一个多线程环境（否则接口也不可能支持这么高的并发），并不能认为没有显式开启多线程就不会有线程安全问题。
又因为线程的创建比较昂贵，所以 Web 服务器往往会使用线程池来处理请求，这就意味着线程会被重用。这时，使用类似 ThreadLocal 工具来存放一些数据时，需要特别注意在代码运行完后，显式地去清空设置的数据。如果在代码中使用了自定义的线程池，也同样会遇到这个问题。
ThreadLocal 是利用独占资源的方式，来解决线程安全问题
使用了线程安全的并发工具，并不代表解决了所有线程安全问题
JDK 1.5 后推出的 ConcurrentHashMap，是一个高性能的线程安全的哈希表容器。
ConcurrentHashMap 只能保证提供的原子性读写操作是线程安全的。
举个例子： ConcurrentHashMap 就像是一个大篮子，现在这个篮子里有 900 个桔子，我们期望把这个篮子装满 1000 个桔子，也就是再装 100 个桔子。有 10 个工人来干这件事儿，大家先后到岗后会计算还需要补多少个桔子进去，最后把桔子装入篮子。 ConcurrentHashMap 这个篮子本身，可以确保多个工人在装东西进去时，不会相互影响干扰，但无法确保工人 A 看到还需要装 100 个桔子但是还未装的时候，工人 B 就看不到篮子中的桔子数量。更值得注意的是，你往这个篮子装 100 个桔子的操作不是原子性的，在别人看来可能会有一个瞬间篮子里有 964 个桔子，还需要补 36 个桔子。
回到 ConcurrentHashMap，我们需要注意 ConcurrentHashMap 对外提供的方法或能力的限制：
- 使用了 ConcurrentHashMap，不代表对它的多个操作之间的状态是一致的，是没有其他线程在操作它的，如果需要确保需要手动加锁。诸如 size、isEmpty 和 containsValue 等聚合方法，在并发情况下可能会反映 ConcurrentHashMap 的中间状态。
- 因此在并发情况下，这些方法的返回值只能用作参考，而不能用于流程控制。显然，利用 size 方法计算差异值，是一个流程控制。诸如 putAll 这样的聚合方法也不能确保原子性，在 putAll 的过程中去获取数据可能会获取到部分数据。
ConcurrentHashMap 提供了一些原子性的简单复合逻辑方法，用好这些方法就可以发挥其威力。这就引申出代码中常见的另一个问题：在使用一些类库提供的高级工具类时，开发人员可能还是按照旧的方式去使用这些新类，因为没有使用其特性，所以无法发挥其威力。
并发工具的特性
使用 ConcurrentHashMap 的原子性方法 computeIfAbsent 来做复合逻辑操作，判断 Key 是否存在 Value，如果不存在则把 Lambda 表达式运行后的结果放入 Map 作为 Value，也就是新创建一个 LongAdder 对象，最后返回 Value。
由于 computeIfAbsent 方法返回的 Value 是 LongAdder，是一个线程安全的累加器，因此可以直接调用其 increment 方法进行累加。这样在确保线程安全的情况下达到极致性能，把之前 7 行代码替换为了 1 行。
并发工具的使用场景
在 Java 中，CopyOnWriteArrayList 虽然是一个线程安全的 ArrayList，但因为其实现方式是，每次修改数据时都会复制一份数据出来，所以有明显的适用场景，即读多写少或者说希望无锁读的场景。
学习：Java 核心技术面试精讲学习笔记
