来源：blog.csdn.net/u014454538/article/details/985158071. Java中的线程安全Java线程安全：狭义地认为是多线程之间共享数据的访问。Java语言中各种操作共享的数据有5种类型：不可变、绝对线程安全、相对线程安全、线程兼容、线程独立① 不可变不可变（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。只要能正确构建一个不可变对象，该对象永远不会在多个线程之间出现不一致的状态。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。

如何实现不可变？

如果共享数据是基本数据类型，使用final关键字对其进行修饰，就可以保证它是不可变的。如果共享数据是一个对象，要保证对象的行为不会对其状态产生任何影响。String是不可变的，对其进行substring()、replace()、concat()等操作，返回的是新的String对象，原始的String对象的值不受影响。而如果对StringBuffer或者StringBuilder对象进行substring()、replace()、append()等操作，直接对原对象的值进行改变。要构建不可变对象，需要将内部状态变量定义为final类型。如java.lang.Integer类中将value定义为final类型。

private final int value;

常见的不可变的类型：

final关键字修饰的基本数据类型枚举类型、String类型常见的包装类型：Short、Integer、Long、Float、Double、Byte、Character等大数据类型：BigInteger、BigDecimal

注意：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。

通过Collections.unmodifiableMap(map)获的一个不可变的Map类型。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。

例如，如果获得的不可变map对象进行put()、remove()、clear()操作，则会抛出UnsupportedOperationException异常。

② 绝对线程安全

绝对线程安全的实现，通常需要付出很大的、甚至不切实际的代价。

Java API中提供的线程安全，大多数都不是绝对线程安全。

例如，对于数组集合Vector的操作，如get()、add()、remove()都是有synchronized关键字修饰。有时调用时也需要手动添加同步手段，保证多线程的安全。

下面的代码看似不需要同步，实际运行过程中会报错。

import java.util.Vector;/** * @Author: lucy * @Version 1.0 */public class VectorTest {    public static void main(String[] args) {        Vector<Integer> vector = new Vector<>();        while(true){            for (int i = 0; i < 10; i++) {                vector.add(i);            }            new Thread(new Runnable() {                @Override                public void run() {                    for (int i = 0; i < vector.size(); i++) {                        System.out.println("获取vector的第" + i + "个元素: " + vector.get(i));                    }                }            }).start();            new Thread(new Runnable() {                @Override                public void run() {                    for (int i=0;i<vector.size();i++){                        System.out.println("删除vector中的第" + i+"个元素");                        vector.remove(i);                    }                }            }).start();            while (Thread.activeCount()>20)                return;        }    }}

出现ArrayIndexOutOfBoundsException异常，原因：某个线程恰好删除了元素i，使得当前线程无法访问元素i。

Exception in thread "Thread-1109" java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: Array index out of range: 1 at java.util.Vector.remove(Vector.java:831) at VectorTest$2.run(VectorTest.java:28) at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)

需要将对元素的get和remove构造成同步代码块：

synchronized (vector){    for (int i = 0; i < vector.size(); i++) {        System.out.println("获取vector的第" + i + "个元素: " + vector.get(i));    }}synchronized (vector){    for (int i=0;i<vector.size();i++){        System.out.println("删除vector中的第" + i+"个元素");        vector.remove(i);    }}

通过enum关键字修饰的数据类型，叫枚举类型。

枚举类型的每个元素都有自己的序号，通常从0开始编号。可以通过values()方法遍历枚举类型，通过name()或者toString()获取枚举类型的名称通过ordinal()方法获取枚举类型中元素的序号

public class EnumData {    public static void main(String[] args) {        for (Family family : Family.values()) {            System.out.println(family.name() + "：" + family.ordinal());        }    }}enum Family {    GRADMOTHER, GRANDFATHER, MOTHER, FATHER, DAUGHTER, SON;}

可以将枚举类型看做普通的class，在里面定义final类型的成员变量，便可以为枚举类型中的元素赋初值。

要想获取枚举类型中元素实际值，需要为成员变量添加getter方法。

虽然枚举类型的元素有了自己的实际值，但是通过ordinal()方法获取的元素序号不会发生改变。

public class EnumData {    public static void main(String[] args) {        for (Family family : Family.values()) {            System.out.println(family.name() + "：实际值" + family.getValue() +                    ", 实际序号" + family.ordinal());        }    }}enum Family {    GRADMOTHER(3), GRANDFATHER(4), MOTHER(1), FATHER(2), DAUGHTER(5), SON(6);    private final int value;    Family(int value) {        this.value = value;    }    public int getValue() {        return value;    }}

互斥同步（Mutex Exclusion & Synchronization）是一种常见的并发正确性保障手段。

同步：多个线程并发访问共享数据，保证共享数据同一时刻只被一个（或者一些，使用信号量）线程使用。互斥：互斥是实现同步的一种手段，主要的互斥实现方式：临界区（Critical Section）、互斥量（Mutex）、信号量（Semaphore）。

同步与互斥的关系：

互斥是原因，同步是结果。同步是目的，互斥是方法。

Java中，最基本的实现互斥同步的手段是synchronized关键字，其次是JUC包中的ReentrantLock。

关于synchronized关键字：

编译后的同步块，开始处会添加monitorenter指令，结束处或异常处会添加monitorexit指令。monitorenter和monitorexit指令中都包含一个引用类型的参数，分别指向加锁或解锁的对象。如果是同步代码块，则为synchronized括号中明确指定的对象；如果为普通方法，则为当前实例对象；如果为静态方法，则为类对应的class对象。JVM执行monitorenter指令时，要先尝试获取锁：如果对象没被锁定或者当前线程已经拥有该对象的锁，则锁计数器加1；否则获取锁失败，进入阻塞状态，等待持有锁的线程释放锁。JVM执行monitorexit指令时，锁计数器减1，直到计数器的值为0，锁被释放。（synchronized是支持重进入的）由于阻塞或者唤醒线程都需要从用户态（User Mode）切换到核心态（Kernel Mode），有时锁只会被持有很短的时间，没有必要进行状态转换。可以让线程在阻塞之前先自旋等待一段时间，超时未获取到锁才进入阻塞状态，这样可以避免频繁的切入到核心态。其实，就是后面自旋锁的思想。

关于ReentrantLock：

与synchronized关键字相比，它是API层面的互斥锁（lock()、unlock()、try...finally)。与synchronized关键字相比，具有可中断、支持公平与非公平性、可绑定多个Condition对象的高级功能。由于synchronized关键字被优化，二者的性能差异并不是很大，如果不是想使用ReentrantLock的高级功能，优先考虑使用synchronized关键字。② 非阻塞同步（1）CAS概述

互斥同步最大的性能问题是线程的阻塞和唤醒，因此又叫阻塞同步。

互斥同步采用悲观并发策略：

多线程并发访问共享数据时，总是认为只要不加正确的同步措施，肯定会出现问题。无论共享数据是否存在竞争，都会执行加锁、用户态和心态的切换、维护锁计数器、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，我们可以采用基于冲突检测的乐观并发策略：

先进行操作，如果不存在冲突（即没有其他线程争用共享数据），则操作成功。如果有其他线程争用共享数据，产生了冲突，使用其他的补偿措施。常见的补偿措施：不断尝试，直到成功为止，比如循环的CAS操作。

乐观并发策略的许多实现都不需要将线程阻塞，这种同步操作叫做非阻塞同步。

非阻塞同步依靠的硬件指令集：前三条是比较久远的指令，后两条是现代处理器新增的。

测试和设置（Test and Set)获取并增加（Fetch and Increment）交换（Swap）比较并交换（Compare and Swap，即CAS）加载链接/条件存储（Load Linked/ Store Conditional，即LL/SC）

什么是CAS？

CAS，即Compare and Swap，需要借助处理器的cmpxchg指令完成。CAS指令需要三个操作数：内存位置V（Java中可以简单的理解为变量的内存地址）、旧的期待值A、新值B。CAS指令执行时，当且仅当V符合旧的预期值A，处理器才用新值B更新V的值；否则，不执行更新。不管是否更新V的值，都返回V的旧值，整个处理过程是一个原子操作。

原子操作：所谓的原子操作是指一个或一系列不可被中断的操作。

Java中的CAS操作：

Java中的CAS操作由sun.misc.Unsafe中的compareAndSwapInt()、compareAndSwapLong()等几个方法包装提供。实际无法调用这些方法，需要采用反射机制才能使用。在实际的开发过程中，一般通过其他的Java API调用它们，如JUC包原子类中的compareAndSet(expect, update) 、getAndIncrement()等方法。这些方法内部都使用了Unsafe类的CAS操作。Unsafe类的CAS操作，通过JVM的即时编译器编译后，是一条与平台相关的CAS指令。

除了偏向锁，Java中其他锁的实现方式都是用了循环的CAS操作。学习资料：Java进阶视频资源

（2）通过循环的CAS实现原子操作

通过++i或者i++可以实现计数器的自增，在多线程环境下，这样使用是非线程安全的。

public class UnsafeCount {    private int i = 0;    private static final int THREADS_COUNT = 200;    public static void main(String[] args) {        Thread[] threads = new Thread[THREADS_COUNT];        UnsafeCount counter = new UnsafeCount();        for (int i = 0; i < THREADS_COUNT; i++) {            threads[i] = new Thread(new Runnable() {                @Override                public void run() {                    for (int j = 0; j < 10000; j++) {                        counter.count();                    }                }            });            threads[i].start();        }        while (Thread.activeCount() > 1) {            Thread.yield();        }        System.out.println("多线程调用计数器i，运行后的值为: " + counter.i);    }    public void count() {        i++;    }}

运行以上的代码发现：当线程数量增加，每个线程调用计数器的次数变大时，每次运行的结果是错误且不固定的。

为了实现实在一个多线程环境下、线程安全的计数器，需要使用AtomicInteger的原子自增运算。

import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;public class SafeCount {    private AtomicInteger atomic = new AtomicInteger(0);    private static final int THREAD_COUNT = 200;    public static void main(String[] args) {        SafeCount counter = new SafeCount();        Thread[] threads = new Thread[THREAD_COUNT];        for (int i = 0; i < THREAD_COUNT; i++) {            threads[i] = new Thread(new Runnable() {                @Override                public void run() {                    for (int j=0;j<10000;j++){                        counter.count();                    }                }            });            threads[i].start();        }        while (Thread.activeCount()>1){            Thread.yield();        }        System.out.println("多线程调用线程安全的计数器atomic："+counter.atomic);    }    public void count() {        // 调用compareAnSet方法，使用循环的CAS操作实现计数器的原子自增        for (; ; ) {            int expect = atomic.get();            int curVal = expect + 1;            if (atomic.compareAndSet(expect, curVal)) {                break;            }        }    }}

与非线程安全的计数器相比，线程安全的计数器有以下特点：

将int类型的计数器变量i，更换成具有CAS操作的AtomicInteger类型的计数器变量atomic。进行自增运算时，通过循环的CAS操作实现atomic的原子自增。先通过atomic.get()获取expect的值，将expect加一得到新值，然后通过atomic.compareAndSet(expect, curVal)这一方法实现CAS操作。其中compareAndSet()返回的true或者false，表示此次CAS操作是否成功。如果返回false，则不停地重复执行CAS操作，直到操作成功。

上面的count方法实现的AtomicInteger原子自增，可以只需要调用incrementAndGet()一个方法就能实现。

public void count() {    // 调用incrementAndGet方法，实现AtomicInteger的原子自增    atomic.incrementAndGet();}

因为incrementAndGet()方法，封装了通过循环的CAS操作实现AtomicInteger原子自增的代码。

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

1. ABA问题

在执行CAS操作更新共享变量的值时，如果一个值原来是A，被其他线程改成了B，然后又改回成了A。对于该CAS操作来说，它完全感受不到共享变量值的变化。这种操作漏洞称为CAS操作的ABA问题。解决该问题的思路是，为变量添加版本号，每次更新时版本号递增。这种场景下就成了1A --> 2B --> 3A。CAS操作就能检测到共享变量的ABA问题了。JUC包中，也提供了相应的带标记的原子引用类AtomicStampedReference来解决ABA问题。AtomicStampedReference的compareAndSet()方法会首先比较期待的引用是否等于当前引用，然后检查期待的标记是否等于当前标记。如果全部相等，则以原子操作的方式将新的引用和新的标记更新到当前值中。但是AtomicStampedReference目前比较鸡肋，如果想解决AB问题，可以使用锁。

2. 循环时间过长，开销大

循环的CAS操作如果长时间不成功，会给CPU带来非常大的执行开销。

3. 只能保证一个共享变量的原子操作

只对一个共享变量执行操作时，可以通过循环的CAS操作实现。如果是多个共享变量，循环的CAS操作无法保证操作的原子性。取巧的操作：将多个共享变量合为一个变量进行CAS操作。JDK1.5开始，提供了AtomicReference类保证引用对象之间的原子性，可以将多个变量放在一个对象中进行CAS操作。③ 无同步方案

同步只是保证共享数据争用时正确性的一种手段，如果不存在共享数据，自然无须任何同步措施。

（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。

因为方法中的局部变量不会逃出该方法而被其他线程访问，因此可以看做JVM栈中数据，属于线程私有。

（2）可重入代码（Reentrant Code）

可重入代码又叫纯代码（Pure Code），可在代码执行的任何时候中断他它，转去执行另外一段代码（包括递归调用它本身），控制权返回后，原来的程序不会出现任何错误。

所有可重入的代码都是线程安全，并非所有线程安全的代码都是可重入的。

可重入代码的共同特征：

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用的方法

如何判断代码是否具备可重入性？如果一个方法，它的返回结果是可预测的。只要输入了相同的数据，就都能返回相同的结果，那它就满足可重入性，当然也就是线程安全的。

（3）线程本地存储（TLS）

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。

TLS的重要应用实例：经典的Web交互模型中，一个请求对应一个服务器线程，使得Web服务器应用可以使用。学习资料：Java进阶视频资源

Java中没有关键字可以将一个变量定义为线程所独享，但是Java中创建了java.lang.ThreadLocal类提供线程本地存储功能。

每一个线程内部都包含一个ThreadLocalMap对象，该对象将ThreadLocal对象的hashCode值作为key，即ThreadLocal.threadLocalHashCode，将本地线程变量作为value，构成键值对。ThreadLocal对象是当前线程ThreadLocalMap对象的访问入口，通过threadLocal.set()为本地线程添加独享变量；通过threadLocal.get()获取本地线程独享变量的值。ThreadLocal、ThreadLocalMap、Thread的关系：Thread对象中包含ThreadLocalMap对象，ThreadLocalMap对象中包含多个键值对，每个键值对的key是ThreadLocal对象的hashCode，value是本地线程变量。

ThreadLocal的编程实例：

想为某个线程添加本地线程变量，必须通过ThreadLocal对象在该线程中进行添加，构造出的键值对自动存入该线程的map中；想要获取某个线程的本地线程变量，必须在该线程中获取，会自动查询该线程的map，获得ThreadLocal对象对应的value。通过ThreadLocal对象重复为某个线程添加键值对，会覆盖之前的value。

public class TLS {    public static void main(String[] args) {        ThreadLocal<String> threadLocal1 = new ThreadLocal<>();        ThreadLocal<Integer> threadLocal2 = new ThreadLocal<>();        Thread thread1 = new Thread(new Runnable() {            @Override            public void run() {                // 设置当前线程的本地线程变量                threadLocal1.set("thread1");                threadLocal2.set(1);                System.out.println(threadLocal1.get() + ": " + threadLocal2.get());                // 使用完毕后要删除，避免内存泄露                threadLocal1.remove();                threadLocal2.remove();            }        });        Thread thread2 = new Thread(new Runnable() {            @Override            public void run() {                threadLocal1.set("thread2");                threadLocal2.set(2);                System.out.println(threadLocal1.get() + ": " + threadLocal2.get());                threadLocal1.remove();                threadLocal2.remove();            }        });        thread1.start();        thread2.start();        // 没有通过ThreadLocal为主线程添加过本地线程变量，获取到的内容都是null        System.out.println(threadLocal1.get()+": "+threadLocal2.get());    }}

对ThreadLocal的正确理解：

ThreadLocal适用于线程需要有自己的实例变量，该实例变量可以在多个方法中被使用，但是不能被其他线程共享的场景。由于不存在数据共享，何谈同步？因此ThreadLocal 从理论上讲，不是用来解决多线程并发问题的。

ThreadLocal的实现：

最原始的想法：ThreadLocal维护线程与实例的映射。既然通过ThreadLocal对象为线程添加本地线程变量，那就将ThreadLocalMap放在ThreadLocal中。

原始想法存在的缺陷：多线程并发访问ThreadLocal中的Map，需要添加锁。这时， JDK 未采用该方案的一个原因。

优化后的方法：Thread维护ThreadLocal与实例的映射。Map是每个线程所私有，只能在当前线程通过ThreadLocal对象访问自身的Map。不存在多线程并发访问同一个Map的情况，也就不需要锁。

优化后存在内存泄露的情况：JDK1.8中，ThreadLocalMap每个Entry对ThreadLocal对象是弱引用，对每个实例是强引用。当ThreadLocal对象被回收后，该Entry的键变成null，但Entry无法被移除。使得实例被Entry引用无法回收，造成内存泄露。