一招不慎，满盘皆输。并发问题看似简单，却隐藏着巨大的风险
近日，我们系统遭遇了一次生产环境事故：客户反馈同一类型的呼入或呼出通话记录存在重复。经过紧急排查，发现问题根源在于当电话呼入或呼出时，同一时刻有相同的录音盒推送事件，而我们的系统对推送事件没有做并发编程处理，导致重复记录。
这次事故让我们付出了代价，也让我们深刻认识到并发编程在现代软件开发中的重要性。今天，就跟大家分享一下我们从这次事故中总结出的并发编程方法论。
一、什么时候我们需要考虑并发编程？
并发编程并非银弹，但在以下三种情况同时出现时，我们必须予以重视：
多线程场景：同一方法被多个请求/线程同时执行（如Web接口、定时任务、硬件回调等）。在我们的案例中，多个录音盒事件同时推送就创造了这样的多线程环境。
共享资源访问：多个线程都在访问同一个资源（如全局变量、数据库里的一条记录、内存中的Map或文件）。我们的通话记录表就成了这个共享资源。
包含"读-改-写"的复合操作：先查询是否存在记录（读），然后判断是否插入（改），最后执行插入操作（写）。这类复合操作在并发环境下极易出现问題。
二、常见的并发业务场景
并发问题不仅限于我们的通话记录系统，在日常开发中随处可见：
库存扣减/抢购场景：100个人抢1件商品，不能超卖为负数。
金额/积分操作：账户余额的加减，需要保证不会覆盖他人的更新。
唯一性判定（幂等性）：同一订单不能重复支付，同一号码的通话信号只记录一次。
流水号/序列号生成：需要保证生成的ID全局唯一。
三、并发编程处理方法及性能对比
不同的并发处理方案在性能上差异显著，以下是常见的几种方案，按性能从高到低排列：
1. 无锁设计 - 性能最佳
通过业务逻辑避免共享资源竞争，例如使用ThreadLocal（每个线程一份数据），或将任务按ID取模分配给特定线程处理。无锁设计完全避免了锁竞争，性能最高。
2. 原子类 & CAS（自旋锁/无锁算法）
利用Java内置的AtomicInteger、AtomicLong等原子类，底层通过CPU指令保证原子性。适用于简单的计数器、状态切换等场景，性能非常高。
3. 乐观锁
不阻塞线程，先执行操作，提交时通过版本号或时间戳判断是否有冲突，如有冲突则重试。读多写少且冲突几率小的场景下表现良好。
4. 悲观锁
传统锁机制，如synchronized或ReentrantLock，在操作前先获取锁，确保同一时间只有一个线程能执行临界区代码。写操作多、冲突严重的场景下适用。
5. 分布式锁
通过Redis（setnx）或Zookeeper等实现跨JVM的锁机制。适用于分布式系统环境，但由于涉及网络I/O，性能相对较差。
四、性能差异的根源
为什么不同并发方案性能差异如此之大？主要来自三方面开销：
上下文切换开销：当线程拿不到锁被挂起，CPU需要保存当前线程上下文并恢复另一个线程的上下文，这个过程消耗大量CPU资源。
等待时长：锁粒度过大（如锁住整个方法而非仅锁核心逻辑）会导致大量线程排队等待，降低系统吞吐量。
网络/序列化开销：分布式锁需要跨网络通信和数据序列化/反序列化，比本地内存操作慢几个数量级。
五、并发编程实战心法
基于这次事故的教训，我们总结出以下实战经验：
锁粒度要尽可能小：
- 差：直接在方法上加synchronized（锁住整个类实例）
- 好：使用synchronized(object)，只锁受影响的代码块
- 优：根据业务类型加锁，只对特定业务逻辑分支加锁
善用数据库约束：即使代码层加了锁，也应在数据库层设置UNIQUE约束（唯一索引），为数据一致性加上双保险。数据库能守住最后一道防线，避免产生脏数据。
警惕"先读-再判断-再写"模式：这种模式在并发环境下几乎100%需要加锁或使用原子操作。开发阶段就应识别出这类模式并提前设计并发控制策略。
合理选择并发模型：根据具体场景选择合适的并发模型，如基于多线程的模型、基于事件驱动的模型或基于协程的模型等。不同模型有不同优缺点，需结合实际需求选择。
结语
并发编程是现代软件开发不可或缺的重要技能。通过这次生产环境事故，我们深刻认识到并发问题的重要性与隐蔽性。一个看似简单的通话记录功能，在并发环境下也会产生严重的数据不一致问题。
希望我们的经验教训能够帮助大家避免类似的坑。在系统设计初期就充分考虑并发情况，防患于未然，才能构建出更加稳定、可靠的系统。
你是否也在开发生涯中遇到过棘手的并发问题？欢迎在评论区分享你的经历和解决方案！
