1、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。
-
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;
/**
* @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);
}
}
③ 相对线程安全
- 相对线程安全需要保证对该对象的单个操作是线程安全的,在必要的时候可以使用同步措施实现线程安全。
大部分的线程安全类都属于相对线程安全,如Java容器中的
Vector
、HashTable
、通过Collections.synchronizedXXX()
方法包装的集合。④ 线程兼容
Java中大部分的类都是线程兼容的,通过添加同步措施,可以保证在多线程环境中安全使用这些类的对象。
如常见的
ArrayList
、HashTableMap
都是线程兼容的。⑤ 线程对立
线程对立是指:无法通过添加同步措施,实现多线程中的安全使用。
线程对立的常见操作有:Thread类的
suspend()
和resume()
(已经被JDK声明废除),System.setIn()
和System.setOut()
等。2、Java的枚举类型
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 ```java 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; }
![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2021/webp/396745/1636615766192-671d5975-6f7e-4459-9f8a-065606ac6189.webp#clientId=ub260a3e7-c497-4&from=paste&id=u9b06f820&margin=%5Bobject%20Object%5D&originHeight=159&originWidth=463&originalType=url&ratio=1&status=done&style=none&taskId=u52017cc8-14e0-45ae-a4d8-75dd0d77aed)<br />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。<br />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。<br />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。
```java
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;
}
}
3、Java线程安全的实现
① 互斥同步
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,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。
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。
(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;
}
(3)CAS操作存在的问题
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,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。
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。这是, 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。