Java 并发

1 线程安全概述

线程不安全示例

如果多个线程对同一个共享数据进行访问而不采取同步操作的话，那么操作的结果是不一致的。

以下代码演示了 1000 个线程同时对 cnt 执行自增操作，操作结束之后它的值有可能小于 1000。

public class ThreadUnsafeExample {

    private int cnt = 0;

    public void add() {
        cnt++;
    }

    public int get() {
        return cnt;
    }
}

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    final int threadSize = 1000;
    ThreadUnsafeExample example = new ThreadUnsafeExample();
    final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadSize);
    ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
    for (int i = 0; i < threadSize; i++) {
        executorService.execute(() -> {
            example.add();
            countDownLatch.countDown();
        });
    }
    countDownLatch.await();
    executorService.shutdown();
    System.out.println(example.get());
}

线程安全

多个线程不管以何种方式访问某个类，并且在主调代码中不需要进行同步，都能表现正确的行为。

线程安全有以下几种实现方式：

不可变对象
无同步方案
互斥同步
非阻塞同步

2 不可变对象

不可变（Immutable）的对象一定是线程安全的，不需要再采取任何的线程安全保障措施。只要一个不可变的对象被正确地构建出来，永远也不会看到它在多个线程之中处于不一致的状态。多线程环境下，应当尽量使对象成为不可变，来满足线程安全。

不可变的类型：

final 关键字修饰的基本数据类型
String
枚举类型
Number 部分子类，如 Long 和 Double 等数值包装类型，BigInteger 和 BigDecimal 等大数据类型。但同为 Number 的原子类 AtomicInteger 和 AtomicLong 则是可变的。

对于集合类型，可以使用 Collections.unmodifiableXXX() 方法来获取一个不可变的集合。

public class ImmutableExample {
    public static void main(String[] args) {
        Map<String, Integer> map = new HashMap<>();
        Map<String, Integer> unmodifiableMap = Collections.unmodifiableMap(map);
        unmodifiableMap.put("a", 1);
    }
}

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Exception in thread "main" java.lang.UnsupportedOperationException
    at java.util.Collections$UnmodifiableMap.put(Collections.java:1457)
    at ImmutableExample.main(ImmutableExample.java:9)

Collections.unmodifiableXXX() 先对原始的集合进行拷贝，需要对集合进行修改的方法都直接抛出异常。

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public V put(K key, V value) {
    throw new UnsupportedOperationException();
}

3 无同步方案

要保证线程安全，并不是一定就要进行同步。如果一个方法本来就不涉及共享数据，那它自然就无须任何同步措施去保证正确性。

3.1 栈封闭

多个线程访问同一个方法的局部变量时，不会出现线程安全问题，因为局部变量存储在虚拟机栈中，属于线程私有的。

public class StackClosedExample {
    public void add100() {
        int cnt = 0;
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            cnt++;
        }
        System.out.println(cnt);
    }
}

public static void main(String[] args) {
    StackClosedExample example = new StackClosedExample();
    ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
    executorService.execute(() -> example.add100());
    executorService.execute(() -> example.add100());
    executorService.shutdown();
}

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100
100

3.2 线程本地存储（Thread Local Storage）

如果一段代码中所需要的数据必须与其他代码共享，那就看看这些共享数据的代码是否能保证在同一个线程中执行。如果能保证，我们就可以把共享数据的可见范围限制在同一个线程之内，这样，无须同步也能保证线程之间不出现数据争用的问题。

符合这种特点的应用并不少见，大部分使用消费队列的架构模式（如“生产者-消费者”模式）都会将产品的消费过程尽量在一个线程中消费完。其中最重要的一个应用实例就是经典 Web 交互模型中的“一个请求对应一个服务器线程”（Thread-per-Request）的处理方式，这种处理方式的广泛应用使得很多 Web 服务端应用都可以使用线程本地存储来解决线程安全问题。

可以使用 java.lang.ThreadLocal 类来实现线程本地存储功能。

对于以下代码，thread1 中设置 threadLocal 为 1，而 thread2 设置 threadLocal 为 2。过了一段时间之后，thread1 读取 threadLocal 依然是 1，不受 thread2 的影响。

public class ThreadLocalExample {
    public static void main(String[] args) {
        ThreadLocal threadLocal = new ThreadLocal();
        Thread thread1 = new Thread(() -> {
            threadLocal.set(1);
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            System.out.println(threadLocal.get());
            threadLocal.remove();
        });
        Thread thread2 = new Thread(() -> {
            threadLocal.set(2);
            threadLocal.remove();
        });
        thread1.start();
        thread2.start();
    }
}

为了理解 ThreadLocal，先看以下代码：

public class ThreadLocalExample1 {
    public static void main(String[] args) {
        ThreadLocal threadLocal1 = new ThreadLocal();
        ThreadLocal threadLocal2 = new ThreadLocal();
        Thread thread1 = new Thread(() -> {
            threadLocal1.set(1);
            threadLocal2.set(1);
        });
        Thread thread2 = new Thread(() -> {
            threadLocal1.set(2);
            threadLocal2.set(2);
        });
        thread1.start();
        thread2.start();
    }
}

它所对应的底层结构图为：

每个 Thread 都有一个 ThreadLocal.ThreadLocalMap 对象。

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/* ThreadLocal values pertaining to this thread. This map is maintained
 * by the ThreadLocal class. */
ThreadLocal.ThreadLocalMap threadLocals = null;

当调用一个 ThreadLocal 的 set(T value) 方法时，先得到当前线程的 ThreadLocalMap 对象，然后将 ThreadLocal->value 键值对插入到该 Map 中。

public void set(T value) {
    Thread t = Thread.currentThread();
    ThreadLocalMap map = getMap(t);
    if (map != null)
        map.set(this, value);
    else
        createMap(t, value);
}

get() 方法类似。

public T get() {
    Thread t = Thread.currentThread();
    ThreadLocalMap map = getMap(t);
    if (map != null) {
        ThreadLocalMap.Entry e = map.getEntry(this);
        if (e != null) {
            @SuppressWarnings("unchecked")
            T result = (T)e.value;
            return result;
        }
    }
    return setInitialValue();
}

ThreadLocal 从理论上讲并不是用来解决多线程并发问题的，因为根本不存在多线程竞争。

在一些场景 (尤其是使用线程池) 下，由于 ThreadLocal.ThreadLocalMap 的底层数据结构导致 ThreadLocal 有内存泄漏的情况，应该尽可能在每次使用 ThreadLocal 后手动调用 remove()，以避免出现 ThreadLocal 经典的内存泄漏甚至是造成自身业务混乱的风险。

3.3 可重入代码（Reentrant Code）

这种代码也叫做纯代码（Pure Code），可以在代码执行的任何时刻中断它，转而去执行另外一段代码（包括递归调用它本身），而在控制权返回后，原来的程序不会出现任何错误。

可重入代码有一些共同的特征，例如不依赖存储在堆上的数据和公用的系统资源、用到的状态量都由参数中传入、不调用非可重入的方法等。

A Stateless Servlet

public class StatelessFactorizer implements Servlet 
{
    public void service(ServletRequest req, ServletResponse resp) 
    {
        BigInteger i = extractFromRequest(req);
        BigInteger[] factors = factor(i);
        encodeIntoResponse(resp, factors);
    }
}

4 互斥同步

悲观同步，损失性能

4.1 synchronized 和 ReentrantLock。

4.2 Object.wait/notify

4.3 Condition.await/signal

5 非阻塞同步

互斥同步最主要的问题就是线程阻塞和唤醒所带来的性能问题，因此这种同步也称为阻塞同步。

互斥同步属于一种悲观的并发策略，总是认为只要不去做正确的同步措施，那就肯定会出现问题。无论共享数据是否真的会出现竞争，它都要进行加锁（这里讨论的是概念模型，实际上虚拟机会优化掉很大一部分不必要的加锁）、用户态核心态转换、维护锁计数器和检查是否有被阻塞的线程需要唤醒等操作。

随着硬件指令集的发展，我们可以使用基于冲突检测的乐观并发策略：先进行操作，如果没有其它线程争用共享数据，那操作就成功了，否则采取补偿措施（不断地重试，直到成功为止）。这种乐观的并发策略的许多实现都不需要将线程阻塞，因此这种同步操作称为非阻塞同步。

5.1 CAS(Compare and Swap Algorithm)

乐观锁需要操作和冲突检测这两个步骤具备原子性，这里就不能再使用互斥同步来保证了，只能靠硬件来完成。硬件支持的原子性操作最典型的是：比较并交换（Compare-and-Swap，CAS）。CAS 指令需要有 3 个操作数，分别是

内存地址 V、
旧的预期值 A
新值 B。

当执行操作时，只有当 V 的值等于 A，才将 V 的值更新为 B。

让我们通过一个例子来了解整个过程。假设V是存储值“ 10”的存储位置。有多个线程想要递增此值并将递增的值用于其他操作，这是一种非常实际的方案。让我们分步分解整个CAS操作：

线程1和2想要增加它，它们都读取值并将其增加到11。

1	V = 10, A = 0, B = 0

现在线程1首先出现，并将V与它的最后一个读取值进行比较：

V = 10, A = 10, B = 11

if     A = V
   V = B
 else
   operation failed
   return V
显然，V的值将被覆盖为11，即操作成功。

线程2到来并尝试与线程1相同的操作

V = 11, A = 10, B = 11

if     A = V
   V = B
 else
   operation failed
   return V

在这种情况下，V不等于A，因此不替换值，并返回V的当前值，即11。现在，线程2再次使用值重试此操作：

1	V = 11, A = 11, B = 12

而这一次，条件得到满足，增量值12返回线程2。

总而言之，当多个线程尝试使用CAS同时更新同一变量时，一个将获胜并更新该变量的值，而其余则将丢失。但是失败者并不会因为线程中断而受到惩罚。他们可以自由地重试该操作，或者什么也不做。

5.2 AtomicInteger

J.U.C 包里面的整数原子类 AtomicInteger 的方法调用了 Unsafe 类的 CAS 操作。

以下代码使用了 AtomicInteger 执行了自增的操作。

private AtomicInteger cnt = new AtomicInteger();

public void add() {
    cnt.incrementAndGet();
}

以下代码是 incrementAndGet() 的源码，它调用了 Unsafe 的 getAndAddInt() 。

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public final int incrementAndGet() {
    return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1) + 1;
}

以下代码是 getAndAddInt() 源码，var1 指示对象内存地址，var2 指示该字段相对对象内存地址的偏移，var4 指示操作需要加的数值，这里为 1。通过 getIntVolatile(var1, var2) 得到旧的预期值，通过调用 compareAndSwapInt() 来进行 CAS 比较，如果该字段内存地址中的值等于 var5，那么就更新内存地址为 var1+var2 的变量为 var5+var4。

可以看到 getAndAddInt() 在一个循环中进行，发生冲突的做法是不断的进行重试。

public final int getAndAddInt(Object var1, long var2, int var4) {
    int var5;
    do {
        var5 = this.getIntVolatile(var1, var2);
    } while(!this.compareAndSwapInt(var1, var2, var5, var5 + var4));

    return var5;
}