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线程范围内共享数据
线程范围内共享变量要实现的效果为：多个对象间共享同一线程内的变量。
未实现线程共享变量的demo：
public class ThreadScopeDataShare {
private static int data = 0;
public static void main(String[] args) {
// 共启动2个线程
for (int i = 0; i < 2; i++) {
// 启动一个线程
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
data = new Random().nextInt();
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " has put data :" + data);
new A().get();
new B().get();
}
}).start();
}
}
static class A {
public void get() {
System.out.println("A from " + Thread.currentThread().getName() + " get data :" + data);
}
}
static class B {
public void get() {
System.out.println("B from " + Thread.currentThread().getName() + " get data :" + data);
}
}
}运行结果：
通过打印出的结果可以看出，当Thread-0获取了一个随机数，修改了data的值，调用静态内部类A和B的get方法，Thread-1又获取了一个随机数，同样修改了data的值，然后Thread-1调用了静态内部类A和B的get方法，实际上此时的data已经是Thread-1拿到的随机数了。
当然，我们可以通过增加synchronized加锁来控制线程的运行。让Thread-0运行完方法之前，Thread-1不能修改data的值。此外，还可以使用另外几种方法来获取线程运行时变量赋予的真正值。
线程范围内共享变量实现方式
Map实现方式：
package com.zxt.ThreadScopeDataShare;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Random;
/**
*
* @Description: 线程范围内的数据共享
*
* @author： zxt
*
* @time: 2018年4月6日 下午10:11:14
*
*/
public class ThreadScopeDataShare {
// 使用一个map来保证不同线程间的数据不会相互影响，统一线程中的数据共享
private static Map<Thread, Integer> threadData = new HashMap<Thread, Integer>();
public static void main(String[] args) {
// 新建两个线程（需要保证这两个线程之间的数据不会相互影响）
for(int i = 0; i < 2; i++) {
new Thread(new Runnable() {
public void run() {
int putData = new Random().nextInt();
// 以当前线程为key值放入到map中，当取值时根据各自的线程取各自的数据
threadData.put(Thread.currentThread(), putData);
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " has put data：" + putData);
// 在同一个线程中，不同的对象取数据
A.get();
B.get();
}
}).start();
}
}
static class A {
public static void get() {
int data = threadData.get(Thread.currentThread());
System.out.println("A from " + Thread.currentThread().getName() + " get data：" + data);
}
}
static class B {
public static void get() {
int data = threadData.get(Thread.currentThread());
System.out.println("B from " + Thread.currentThread().getName() + " get data：" + data);
}
}
}运行结果：
