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  • 入门

    • 01 · 入门

      • 01_introduction
      • tio-boot:新一代高性能 Java Web 开发框架
      • tio-boot 入门示例
      • Tio-Boot 配置 : 现代化的配置方案
      • tio-boot 整合 hotswap-classloader 实现热加载
      • 自行编译 tio-boot
      • 最新版本
      • 开发规范
  • 部署与日志

    • 02 · 部署

      • 02_deployment
      • 使用 Maven Profile 实现分环境打包 tio-boot 项目
      • Maven 项目配置详解:依赖与 Profiles 配置
      • tio-boot 打包成 FatJar
      • 使用 GraalVM 构建 tio-boot Native 程序
      • 使用 Docker 部署 tio-boot
      • 部署到 Fly.io
      • 部署到 AWS Lambda
      • 到阿里云云函数
      • 使用 Deploy 工具部署
      • 使用Systemctl启动项目
      • 使用 Jenkins 部署 Tio-Boot 项目
      • 使用 Nginx 反向代理 Tio-Boot
      • 使用 Supervisor 管理 Java 应用
      • 历史部署页与替代方案
      • 胖包与瘦包的打包与部署
    • 03 · 日志

      • 日志
      • tio-boot 整合 Logback
  • 核心开发

    • 04 · 配置

      • 04_configuration
      • 配置参数
      • 服务器监听器
      • 内置缓存系统 AbsCache
      • 使用 Redis 作为内部 Cache
      • 静态文件处理器
      • 基于域名的静态资源隔离
      • DecodeExceptionHandler
      • 开启虚拟线程(Virtual Thread)
      • 框架级错误通知
    • 05 · JSON

      • 05_json
      • Json
      • 接受 JSON 和响应 JSON
      • 响应实体类
    • 06 · Web 开发

      • Web 开发
      • 路由与参数

        • 概述
        • 添加 Controller
        • handler入门
        • Handler 的请求方法与错误响应
        • 接收请求参数
        • 接收日期参数
        • 接收数组参数
        • HttpRequest
      • 响应与文件

        • 返回字符串
        • 返回文本数据
        • 返回网页
        • 请求和响应字节
        • 文件上传
        • 文件下载
        • 返回视频文件并支持断点续传
        • HttpResponse
        • Resps
        • RespBodyVo
        • 动态 返回 CSS 实现
        • 返回图片
        • 返回 multipart
        • 使用零拷贝发送大文件
        • 分片上传
        • WebJars
      • 会话与请求控制

        • http Session
        • Cookie
        • 重定向和转发
        • Controller拦截器
        • 请求拦截器
        • LoggingInterceptor
        • 全局异常处理器
        • 跨域
        • 自定义 Handler 转发请求
        • 使用 HttpForwardHandler 转发所有请求
        • HTTP Basic 认证
        • Http响应加密
      • 异步与流式输出

        • 异步处理
        • Transfer-Encoding: chunked 实时音频播放
        • Server-Sent Events (SSE)
      • 工具与监控

        • 常用工具类
        • 接口访问统计
        • 接口请求和响应数据记录
        • JProtobuf
        • 测速
        • Gzip Bomb:使用压缩炸弹防御恶意爬虫
    • 07 · 参数校验

      • 07_validation
      • 数据紧校验规范
      • 参数校验
    • 08 · WebSocket 应用开发

      • 08_websocket
      • 使用 tio-boot 搭建 WebSocket 服务
      • WebSocket 聊天室项目示例
    • 09 · AOP

      • 09_aop
      • JFinal-aop
      • Aop 工具类
      • 配置
      • 独立使用 JFinal Aop
      • @AImport
      • 自定义注解拦截器
      • 原理解析
    • 10 · 国际化

      • 10_i18n
      • i18n
    • 11 · Enjoy 模板

      • 11_enjoy
      • tio-boot 整合 Enjoy 模版引擎文档
      • Tio-Boot 整合 Java-DB 与 Enjoy 模板引擎示例
      • 引擎配置
      • 表达式
      • 指令
      • 注释
      • 原样输出
      • Shared Method 扩展
      • Shared Object 扩展
      • Extension Method 扩展
      • Spring boot 整合
      • 独立使用 Enjoy
      • tio-boot enjoy 自定义指令 localeDate
      • PromptEngine
      • Enjoy 入门示例-擎渲染大模型请求体
      • Tio Boot + Enjoy:分页与 SEO 实战指南
      • TioBoot + Enjoy 生成 robots.txt 与 sitemap.xml:实战与SEO指南
      • Enjoy 使用示例
    • 12 · 定时任务

      • 12_scheduling
      • Quartz 定时任务集成指南
      • 分布式定时任务 xxl-jb
      • cron4j 使用指南
    • 13 · 测试

      • 13_testing
      • TioBootTest:环境与 AOP 初始化
      • 真实 HTTP 集成测试
      • 数据库集成测试与隔离
    • 14 · tio-utils

      • 14_tio-utils
      • tio-utils
      • EnvUtils 配置工具
      • Notification
      • Email
      • JSON
      • File
      • Base64
      • 上传和下载
      • Http
      • Telegram
      • RsaUtils
      • HttpUtils
      • ByteBufferUtils
      • 系统监控
      • 线程
      • 虚拟线程
      • 毫秒并发 ID (MCID) 生成方案
  • 数据库与数据访问

    • 15 · java-db

      • 15_java-db
      • Db 工具类
      • java‑db
      • 操作数据库入门示例
      • SQL 模板 (SqlTemplates)
      • 数据源配置与使用
      • ActiveRecord
      • Db 工具类
      • 批量操作
      • Model
      • Model生成器
      • 注解
      • 异常处理
      • 数据库事务处理
      • Cache 缓存
      • Dialect 多数据库支持
      • 表关联操作
      • 复合主键
      • Oracle 支持
      • Enjoy SQL 模板
      • 整合 Enjoy 模板最佳实践
      • 多数据源支持
      • 独立使用 ActiveRecord
      • 调用存储过程
      • java-db 整合 Guava 的 Striped 锁优化
      • 生成 SQL
      • 通过实体类操作数据库
      • java-db 读写分离
      • Spring Boot 整合 Java-DB
      • like 查询
      • 常用操作示例
      • Druid 监控集成指南
      • SQL 统计
      • Db 与 PostgreSQL 业务实践
    • 16 · api-table

      • 16_api-table
      • ApiTable 概述
      • 使用 ApiTable 连接 SQLite
      • 使用 ApiTable 连接 Mysql
      • 使用 ApiTable 连接 Postgres
      • 使用 ApiTable 连接 TDEngine
      • 使用 api-table 连接 oracle
      • 使用 api-table 连接 mysql and tdengine 多数据源
      • EasyExcel 导出
      • EasyExcel 导入
      • ApiTable 的权限与业务边界
      • ApiTable 联调与故障定位
      • ApiTable 实现增删改查
      • 数组类型
      • 单独使用 ApiTable
      • TQL(Table SQL)前端输入规范
    • 17 · MyBatis

      • 17_mybatis
      • Tio-Boot 整合 MyBatis
      • 使用配置类方式整合 MyBatis
      • 整合数据源
      • 使用 mybatis-plus 整合 tdengine
      • 整合 mybatis-plus
    • 18 · jOOQ

      • 18_jooq
      • 使用配置类方式整合 jOOQ
      • tio-boot + jOOQ 事务管理
      • 批量操作与性能优化
      • 整合agroal
      • 代码生成与类型安全
      • 基于 Record / POJO 增删改查
      • UPSERT、批量更新、返回主键与高级 SQL
      • 的多表关联查询、DTO 投影、聚合统计与视图封装
      • 的窗口函数、CTE、JSON 查询与 PostgreSQL 高级 SQL 实战
      • tio-boot + jOOQ 的审计字段、乐观锁、数据权限与企业级 Repository 设计
      • 测试策略、SQL 日志、性能诊断与生产排障
      • 多租户、读写分离与多数据源设计
      • 代码生成治理、数据库迁移与团队协作规范实战
    • 19 · PostgreSQL

      • 19_postgresql
      • PostgreSQL 安装
      • PostgreSQL 主键自增
      • PostgreSQL 日期类型
      • Postgresql 金融类型
      • PostgreSQL 数组类型
      • 索引
      • PostgreSQL 查询优化
      • 获取字段类型
      • PostgreSQL 全文检索
      • PostgreSQL 向量
      • PostgreSQL 优化向量查询
      • PostgreSQL 其他
    • 20 · MySQL

      • 20_mysql
      • 使用 Docker 运行 MySQL
      • 常见问题
    • 21 · OceanBase

      • 21_oceanbase
      • 快速体验 OceanBase 社区版
      • 快速上手 OceanBase 数据库单机部署与管理
      • 诊断集群性能
      • 优化 SQL 性能指南
      • 待定
    • 22 · Oracle

      • 22_oracle
      • Oracle
    • 23 · SQL Server

      • 23_sqlserver
      • SQL Server
    • 24 · SQLite

      • 24_sqlite
      • SQLite
    • 25 · MongoDB

      • 25_mongodb
      • tio-boot 使用 mongo-java-driver 操作 mongodb
    • 26 · Elasticsearch

      • 26_elasticsearch
      • Elasticsearch
      • JavaDB 整合 ElasticSearch
      • Elastic 工具类使用指南
      • Elastic-search 注意事项
      • ES 课程示例文档
  • 缓存与消息队列

    • 27 · Cache

      • 27_cache
      • Caffeine
      • CacheUtils 工具类
      • 使用 java-db 整合 ehcache
    • 28 · Redis

      • 28_redis
      • 使用 Docker 安装 Redis
      • 使用 java-db 整合 Redis
      • Java DB Redis 相关 Api
      • redis 使用示例
      • 和 RedisTemplate 协作
      • 使用 Jedis 连接池接入 Redis
      • hutool RedisDS
      • Redisson
      • Caffeine 与 Redis 两级缓存
      • 使用 CacheUtils 整合 caffeine 和 redis 实现的两级缓存
    • 29 · 消息队列

      • 29_mq
      • Mica-mqtt
      • EMQX
      • Disruptor
    • 30 · Kafka

      • 30_kafka
      • Kafka
      • AWS MSK
  • 认证与账号体系

    • 31 · 认证与权限

      • 31_authentication
      • FixedTokenInterceptor
      • TokenManager
      • 数据表
      • 匿名登录
      • 个人中心
      • 权限校验注解
      • Sa-Token
      • sa-token 登录注册
      • StpUtil.isLogin() 源码解析
    • 32 · 第三方登录注册

      • 32_third-party-auth
      • 邮箱登录和注册
      • 邮箱重置密码
      • 腾讯云短信登录注册
      • 腾讯云短信重置密码
      • 阿里云短信登录和注册
      • 阿里云短信重置密码
      • 微信登录与绑定手机号
      • 支付宝登录与绑定手机号
      • 微信小程序手机号快捷登录
      • Google登录
      • 阿里云邮件推送验证邮箱
  • 网络通信

    • 33 · AIO

      • 33_aio
      • ByteBuffer
      • AIO HTTP 服务器
      • 自定义和线程池和池化 ByteBuffer
      • AioHttpServer 应用示例 IP 属地查询
      • 手写 AIO Http 服务器
      • Java 21 中的虚拟线程与 AIO
    • 34 · t-io

      • 34_tio
      • 认识 t-io

        • t-io 核心优势与应用价值
        • t-io 消息处理流程
      • 快速上手

        • TioBootServer
        • 独立端口启动 TCP 服务器
        • 内置 TCP 处理器
        • 独立启动 UDPServer
        • 使用内置 UDPServer
      • 核心概念

        • TioConfig
        • ChannelContext
        • Packet
        • Tio 工具类
      • 消息与文件传输

        • 发送数据
        • HTTP 长连接与高效文件传输
        • 使用 AsynchronousSocketChannel 响应数据
      • 连接管理

        • 业务数据绑定
        • 业务数据解绑
        • 关闭连接
        • 资源共享
        • 成员排序
        • 拉黑 IP
      • 加密通信

        • SSL
        • Https建立连接过程
      • 心跳与监控

        • 监控: 心跳
        • 监控: 客户端的流量数据
        • 监控: 单条 TCP 连接的流量数据
        • 监控: 端口的流量数据
        • 单条通道统计: ChannelStat
        • 所有通道统计: GroupStat
      • 深入原理

        • tio-运行原理详解
        • DecodeRunnable
        • t-io 稳定性设计与资源管理
        • 深入解析 Tio 源码:构建高性能 Java 网络应用
        • HTTP、WebSocket 与 TCP 的缓冲区复用
    • 35 · tio-http-server

      • 35_tio-http-server
      • 使用 Tio-Http-Server 搭建简单的 HTTP 服务
      • tio-boot 添加 HttpRequestHandler
      • 在 Android 上使用 tio-boot 运行 HTTP 服务
      • tio-http-server-native
      • handler 常用操作
      • tio-http-server 与 tio-boot 的使用边界
    • 36 · tio-websocket

      • 36_tio-websocket
      • WebSocket 服务器
      • WebSocket Client
      • TCP数据转发
    • 37 · Netty

      • 37_netty
      • Netty TCP Server
      • Netty Web Socket Server
      • 使用 protoc 生成 Java 包文件
      • Netty WebSocket Server 二进制数据传输
      • Netty 组件详解
    • 38 · netty-boot

      • 38_netty-boot
      • Netty-Boot
      • 原理解析
      • 整合 Hot Reload
      • 整合 数据库
      • 整合 Redis
      • 整合 Elasticsearch
      • 整合 Dubbo
      • Listener
      • 文件上传
      • 拦截器
      • Spring Boot 整合 Netty-Boot
      • SSL 配置指南
      • ChannelInitializer
      • Reserve
  • 集成与扩展

    • 39 · 第三方集成

      • 39_integrations
      • 整合 okhttp
      • 整合 GrpahQL
      • 集成 Mailjet
      • 整合 ip2region
      • 整合 GeoLite 离线库
      • 整合 Lark 机器人指南
      • 集成 Lark Mail 实现邮件发送
      • Thymeleaf
      • Swagger
      • Clerk 验证
      • 集成datadog
    • 40 · Magic Script

      • 40_magic-script
      • tio-boot 与 magic-script 集成指南
    • 41 · Groovy

      • 41_groovy
      • tio-boot 整合 Groovy
      • 调试常用脚本
    • 42 · 爬虫

      • 42_crawling
      • jsoup
      • 爬取 z-lib.io 数据
      • 整合 WebMagic
      • WebMagic 示例:爬取学校课程数据
      • Playwright
      • Flexmark (Markdown 处理器)
      • tio-boot 整合 Playwright
      • 缓存网页数据
    • 43 · Dubbo

      • 43_dubbo
      • 概述
      • dubbo 2.6.0
      • dubbo 2.6.0 调用过程
      • dubbo 3.2.0
    • 44 · Spring

      • 44_spring
      • Spring Boot Web 整合 Tio Boot
      • spring-boot-starter-webflux 整合 tio-boot
      • tio-boot 整合 spring-boot-starter
      • Tio Boot 整合 Spring Boot Starter db
      • Tio Boot 整合 Spring Boot Starter Data Redis 指南
    • 45 · Spring Cloud

      • 45_spring-cloud
      • tio-boot spring-cloud
    • 46 · Quarkus

      • 46_quarkus
      • Quarkus(无 HTTP)整合 tio-boot(有 HTTP)
      • tio-boot + Quarkus + Hibernate ORM Panache
      • tio-boot + Quarkus + Hibernate ORM Panache + jOOQ 整合方案
    • 47 · Telegram4J

      • 47_telegram4j
      • 数据库设计
      • 基于 HTTP 协议开发 Telegram 翻译机器人
      • 基于 MTProto 协议开发 Telegram 翻译机器人
      • 过滤旧消息
      • 保存机器人消息
      • 定时推送
      • 增加命令菜单
      • 使用 telegram-Client
      • 使用自定义 StoreLayout
      • 延迟测试
      • Reactor 错误处理
      • Telegram4J 常见错误处理指南
      • 处理回调查询
      • Reactor
      • 文档翻译
      • 使用 Tio-Boot 整合 tdlight
      • tio-boot 整合 TelegramBots
      • tio-boot 整合 Telegram-Bot-Utils
      • Telegram-Bot-Utils 使用指南
    • 48 · Telegram Bots

      • 48_telegram-bots
      • TelegramBots 入门指南
      • 使用工具库 telegram-bot-base 开发翻译机器人
    • 49 · 文件存储

      • 49_file-storage
      • 文件上传数据表
      • 本地存储
      • 存储到 亚马逊 S3
      • 存储到 Cloudflare R2
      • 存储到 腾讯 COS
      • 上传文件到阿里云 OSS
    • 50 · 支付

      • 支付集成
      • 微信小程序支付:普通支付
      • 微信支付:Native 扫码支付(PC 网页扫码)
      • 支付宝:电脑网站支付接入指南
  • Firebase 与 Clerk

    • 51 · Firebase

      • 51_firebase
      • 整合 google firebase
      • Firebase Storage
      • Firebase Authentication
      • 使用 Firebase Admin SDK 进行匿名用户管理与自定义状态标记
      • 导出用户
      • 登录注册
      • 注册回调
    • 52 · Clerk

      • 52_clerk
      • Clerk
  • 多媒体

    • 53 · 音视频处理

      • 53_media
      • JAVE 提取视频中的声音
      • Jave 提取视频中的图片
      • 待定
    • 54 · 语音识别

      • 54_asr
      • Whisper-JNI
    • 55 · 语音合成

      • 55_tts
    • 56 · 文字识别

      • 56_ocr
    • 57 · Native Media

      • 57_native-media
      • java-native-media
      • JNI 入门示例
      • mp3 拆分
      • mp4 转 mp3
      • 使用 libmp3lame 实现高质量 MP3 编码
      • Linux 编译
      • macOS 编译
      • 从 JAR 包中加载本地库文件
      • 支持的音频和视频格式
      • 任意格式转为 mp3
      • 通用格式转换
      • 通用格式拆分
      • 视频合并
      • VideoToHLS
      • split_video_to_hls 支持其他语言
      • 持久化 HLS 会话
      • 获取视频长度
      • 保存视频的最后一帧
      • 添加水印
      • linux版本
    • 58 · 计算机视觉

      • 58_computer-vision
      • 使用 Java 运行 YOLOv8 ONNX 模型进行目标检测
      • tio-boot整合yolo
      • ONNX Runtime 推理说明
      • Paddle Structure
      • tio-boot 整合 Paddle Structure
      • tio-boot整合Paddle Structure 提取图片
      • U2Net 图片去背景原理
      • tio-boot 整合 U2Net 实现图片去背景
  • AI 开发

    • 59 · java-openai

      • 59_java-openai
      • 简介
      • 流式生成
      • 图片多模态输入
      • Google Gemini接入
      • google Vertex AI 接入
      • Perplexity API
      • WhisperClient 语音识别
      • SupadataClient 获取视频字幕
      • GiteeClient 文档解析与图片 OCR
      • DeepSeekClient 官方模型查询
      • BailianTTSClient 语音合成
    • 60 · AI Agent

      • 60_ai-agent
      • 数据库设计
      • 示例问题管理
      • 会话管理
      • 历史记录
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java-db 整合 Guava 的 Striped 锁优化

在现代高并发应用中,确保数据的一致性和线程安全性是至关重要的。本文将详细介绍如何使用 Guava 库提供的Striped锁机制来优化 Java 应用中的并发控制。通过一个具体的业务案例,展示Striped锁在实际应用中的优势和实现方法。

业务背景

假设我们有一个系统,用于处理教授的学生评论数据,并生成对应的汇总摘要。具体的业务逻辑包括:

  1. 汇总评论:对指定教授的学生评论进行汇总,生成汇总后的文本。
  2. 保存摘要:将生成的摘要保存到RumiRmpProfessorRatingSummary表中,以实现缓存,提升并发处理能力。

在高并发环境下,多个线程可能会同时请求对同一个professorId进行摘要生成和保存操作。为了避免重复生成摘要和数据不一致的问题,需要有效的线程同步机制。

面临的挑战

在多线程环境下,针对同一个professorId进行摘要生成和保存操作时,可能会出现以下问题:

  • 重复生成摘要:多个线程同时检测到摘要不存在,进而同时生成并保存摘要,导致重复数据。
  • 数据不一致:并发写操作可能导致数据库中的数据不一致或覆盖。

为了解决这些问题,需要在应用层实现有效的锁机制,确保同一时间只有一个线程能够处理特定的professorId。

传统的同步方法及其局限性

传统的同步方法如sychronized关键字,可以确保同一时间只有一个线程访问被锁定的代码块。然而,在高并发场景下,synchronized可能会成为性能瓶颈,尤其是在锁粒度较大或锁竞争激烈的情况下。

示例代码(使用sychronized)

public class RmpAiService {
    private static final Map<Long, Object> locks = new ConcurrentHashMap<>();

    public String summary(Long professorId) {
        if (Db.exists(RumiRmpProfessorRatingSummary.tableName, "id", professorId)) {
            return Db.queryStr(String.format("select summary from %s where id=?", RumiRmpProfessorRatingSummary.tableName), professorId);
        }

        Object lock = locks.computeIfAbsent(professorId, id -> new Object());
        synchronized (lock) {
            try {
                if (Db.exists(RumiRmpProfessorRatingSummary.tableName, "id", professorId)) {
                    return Db.queryStr(String.format("select summary from %s where id=?", RumiRmpProfessorRatingSummary.tableName), professorId);
                }
                // 生成摘要并保存
                String summary = generateAndSaveSummary(professorId);
                return summary;
            } finally {
                locks.remove(professorId);
            }
        }
    }

    private String generateAndSaveSummary(Long professorId) {
        // 摘要生成逻辑
        return "摘要内容";
    }
}

局限性:

  • 性能开销:synchronized在高并发场景下可能导致性能下降。
  • 锁管理复杂性:需要手动管理锁对象的生命周期,防止内存泄漏。

使用 Guava 的Striped锁机制

为了解决上述问题,可以采用 Guava 库提供的Striped锁机制。Striped锁通过分段锁定的方式,减少锁的粒度和锁竞争,提高并发性能。

什么是Striped锁?

Striped锁是一种基于哈希分段的锁机制。它将多个锁分散到不同的锁段中,通过哈希算法将特定的键(如professorId)映射到相应的锁段。这种方式有效地减少了锁的数量,同时避免了全局锁带来的性能瓶颈。

Striped锁的优点

  1. 高效的锁分段:通过分段锁定,减少了锁竞争,提高了并发处理能力。
  2. 自动管理锁对象:无需手动管理锁对象的生命周期,避免内存泄漏。
  3. 灵活的锁粒度:可以根据需要调整锁的分段数量,平衡锁的粒度和数量。

Striped锁的数量

在 Guava 的并发工具中,Striped 代表一种“分条(分段)”的锁或信号量实现,其内部维护了多个锁(或信号量),通过被加锁对象的哈希值来决定具体使用其中哪一个锁,从而减少锁竞争。

如果只针对单词 “striped” 做中文翻译,常见的表述方式有 “条带式”、“分段式” 或 “分片式”。在此上下文中,一般会翻译成 “分段(锁)” 或 “条带(锁)”,表示它是把锁“分割”成多个小单元(即多条带、分段)来使用。

所以可以将

private static final Striped<Lock> stripedLocks = Striped.lock(1024);

理解为**“创建了 64 段(条带)的锁”,而 striped 就可以直译为 “分段的”、“分片的”** 或 “条带式的”。

当调用 Striped.lock(1024) 时,Guava 会在内部创建 64 个独立的 Lock 实例。每当使用 stripedLocks.get(key) 获取锁时,它会根据 key 的哈希值选择其中一个锁来加锁,从而减少竞争并提高并发性能。

实现步骤

  1. 引入 Guava 依赖: 确保项目中引入了 Guava 库。如果使用 Maven,可以在pom.xml中添加以下依赖:

    <dependency>
        <groupId>com.google.guava</groupId>
        <artifactId>guava</artifactId>
        <version>31.1-jre</version>
    </dependency>
    
  2. 配置Striped锁: 使用Striped.lock(int stripes)方法创建一个具有固定数量锁段的Striped锁。例如,创建 64 个锁段:

    private static final Striped<Lock> stripedLocks = Striped.lock(1024);
    
  3. 使用Striped锁进行同步: 在需要同步的代码块中,通过stripedLocks.get(key)获取对应的锁对象,并进行锁定。

    Lock lock = stripedLocks.get(professorId);
    lock.lock();
    try {
        // 关键业务逻辑
    } finally {
        lock.unlock();
    }
    

优化后的代码示例

以下是基于 Guava 的Striped锁机制优化后的RmpAiService类,实现了高效的并发控制:

package nexus.io.open.chat.services.rmp;

import com.google.common.util.concurrent.Striped;
import nexus.io.db.activerecord.Db;
import nexus.io.db.activerecord.Row;
import nexus.io.db.utils.MarkdownTableUtils;
import nexus.io.open.chat.constants.TableNames;
import nexus.io.open.chat.model.RumiRmpProfessorRatingSummary;
import nexus.io.openai.chat.ChatResponseUsage;
import nexus.io.openai.chat.ChatResponseVo;
import nexus.io.openai.client.OpenAiClient;

import java.util.List;
import java.util.concurrent.locks.Lock;

public class RmpAiService {

    private String summary_prompt_en = "You are a teaching assistant, and I will provide you with student feedback data for a professor. Please summarize this data and output the summarized content.";
    private String summary_prompt = summary_prompt_en;

    // 使用Guava的Striped锁,设置64个锁段
    private static final Striped<Lock> stripedLocks = Striped.lock(1024);

    /**
     * 对指定教授的学生评论数据进行汇总,并保存摘要到数据库。
     *
     * @param professorId 教授的唯一标识ID
     * @return 汇总后的摘要内容
     */
    public String summary(Long professorId) {
        // 第一次检查摘要是否存在
        if (Db.exists(RumiRmpProfessorRatingSummary.tableName, "id", professorId)) {
            return Db.queryStr(String.format("SELECT summary FROM %s WHERE id=?", RumiRmpProfessorRatingSummary.tableName), professorId);
        }

        // 获取对应的锁并锁定
        Lock lock = stripedLocks.get(professorId);
        lock.lock();
        try {
            // 再次检查摘要是否存在,防止其他线程已生成
            if (Db.exists(RumiRmpProfessorRatingSummary.tableName, "id", professorId)) {
                return Db.queryStr(String.format("SELECT summary FROM %s WHERE id=?", RumiRmpProfessorRatingSummary.tableName), professorId);
            }

            // 进行数据库查询和数据处理
            List<Row> rows = Db.findByField(TableNames.rumi_rmp_rating, "teacher_id", professorId);
            for (Row row : rows) {
                row.remove("teacher_id")
                   .remove("school_id")
                   .remove("created_by_user")
                   .remove("rating_tags")
                   .remove("source_url")
                   .remove("remark")
                   .remove("creator")
                   .remove("create_time")
                   .remove("updater")
                   .remove("update_time")
                   .remove("deleted")
                   .remove("tenant_id")
                   .remove("class_name_vector");
            }
            String markdownTable = MarkdownTableUtils.to(rows);

            String prompt = summary_prompt + "\r\n" + markdownTable;

            long start = System.currentTimeMillis();
            ChatResponseVo chat = OpenAiClient.chat(prompt);
            long end = System.currentTimeMillis();
            long elapsed = end - start;

            ChatResponseUsage usage = chat.getUsage();
            Integer prompt_tokens = usage.getPrompt_tokens();
            Integer completion_tokens = usage.getCompletion_tokens();
            Integer total_tokens = usage.getTotal_tokens();
            String system_fingerprint = chat.getSystem_fingerprint();
            String model = chat.getModel();
            String content = chat.getChoices().get(0).getMessage().getContent();

            // 创建并保存摘要实体
            RumiRmpProfessorRatingSummary entity = new RumiRmpProfessorRatingSummary();
            entity.setId(professorId)
                  .setSummary(content)
                  .setCompletionTokens(completion_tokens)
                  .setPromptTokens(prompt_tokens)
                  .setTotalTokens(total_tokens)
                  .setModel(model)
                  .setElapsed(elapsed)
                  .setSystemFingerprint(system_fingerprint);
            entity.save();

            return content;
        } finally {
            // 确保锁被释放
            lock.unlock();
        }
    }
}

关键点解析

  1. 创建Striped锁:

    private static final Striped<Lock> stripedLocks = Striped.lock(1024);
    

    这里创建了一个包含 64 个锁段的Striped锁。锁的数量可以根据实际需求进行调整,以平衡锁的粒度和系统的并发性能。

  2. 获取并锁定特定的锁段:

    Lock lock = stripedLocks.get(professorId);
    lock.lock();
    

    通过stripedLocks.get(professorId)方法,根据professorId获取对应的锁对象,并进行锁定。

  3. 双重检查机制: 在获取锁后,再次检查摘要是否存在,防止在等待锁的过程中,其他线程已经生成了摘要。

    if (Db.exists(RumiRmpProfessorRatingSummary.tableName, "id", professorId)) {
        return Db.queryStr(String.format("SELECT summary FROM %s WHERE id=?", RumiRmpProfessorRatingSummary.tableName), professorId);
    }
    
  4. 业务逻辑处理: 在锁定的情况下,执行摘要生成和保存操作,确保同一时间只有一个线程能够处理特定的professorId。

  5. 确保锁的释放: 使用try-finally块,确保无论业务逻辑是否成功执行,锁都会被正确释放,避免死锁的发生。

    finally {
        lock.unlock();
    }
    

优势总结

通过采用 Guava 的Striped锁机制,能够有效提升应用的并发性能,具体优势包括:

  1. 减少锁竞争:通过分段锁定,降低了锁的粒度,减少了不同professorId之间的锁竞争,提高了系统的吞吐量。
  2. 简化锁管理:Striped锁自动管理锁对象的生命周期,无需手动创建和销毁锁对象,降低了开发和维护的复杂性。
  3. 灵活配置:可以根据系统的并发需求,灵活调整锁段的数量,平衡锁的粒度和系统的性能。

结论

在高并发的 Java 应用中,选择合适的锁机制对于系统的性能和稳定性至关重要。Guava 的Striped锁通过分段锁定的方式,提供了一种高效且易于管理的并发控制方案。在实际业务中,通过合理配置和使用Striped锁,可以显著提升系统的并发处理能力,确保数据的一致性和线程安全。

参考资料

  • Guava Striped API 文档
  • Java 并发编程实战
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Last Updated: 10/1/26, 4:55 AM
Contributors: litongjava
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