线程安全理解
从题目来看，显然有点大，线程安全问题，从小系统到各分布式系统，其复杂程度可以想象，随之线程安全的抽象性不言而喻。总之就为了下个定义：一个类在可以被多个线程安全调用时就是线程安全的。
线程安全分类
线程安全不是一个非真即假的命题，可以将共享数据按照安全程度的强弱顺序分成以下五类：不可变、绝对线程安全、相对线程安全、线程兼容和线程对立。
1. 什么是不可变
不可变（Immutable）的对象一定是线程安全的，无论是对象的方法实现还是方法的调用者，都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，那其外部的可见状态永远也不会改变，永远也不会看到它在多个线程之中处于不一致的状态。
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 的子类型的原子类 AtomicInteger 和 AtomicLong 则并非不可变的。
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);
}
}Exception in thread "main" java.lang.UnsupportedOperationException
at java.util.Collections$UnmodifiableMap.put(Collections.java:1457)
at ImmutableExample.main(ImmutableExample.java:9)Collections.unmodifiableXXX() 先对原始的集合进行拷贝，需要对集合进行修改的方法都直接抛出异常。
public V put(K key, V value) {
throw new UnsupportedOperationException();
}多线程环境下，应当尽量使对象成为不可变，来满足线程安全。
2. 绝对线程安全
不管运行时环境如何，调用者都不需要任何额外的同步措施。
3. 相对线程安全
相对的线程安全需要保证对这个对象单独的操作是线程安全的，在调用的时候不需要做额外的保障措施，但是对于一些特定顺序的连续调用，就可能需要在调用端使用额外的同步手段来保证调用的正确性。
在 Java 语言中，大部分的线程安全类都属于这种类型，例如 Vector、HashTable、Collections 的 synchronizedCollection() 方法包装的集合等。
对于下面的代码，如果删除元素的线程删除了一个元素，而获取元素的线程试图访问一个已经被删除的元素，那么就会抛出 ArrayIndexOutOfBoundsException。
public class VectorUnsafeExample {
private static Vector<Integer> vector = new Vector<>();
public static void main(String[] args) {
while (true) {
for (int i = 0; i < 100; i++) {
vector.add(i);
}
ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
executorService.execute(() -> {
for (int i = 0; i < vector.size(); i++) {
vector.remove(i);
}
});
executorService.execute(() -> {
for (int i = 0; i < vector.size(); i++) {
vector.get(i);
}
});
executorService.shutdown();
}
}
}Exception in thread "Thread-159738" java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: Array index out of range: 3
at java.util.Vector.remove(Vector.java:831)
at VectorUnsafeExample.lambda$main$0(VectorUnsafeExample.java:14)
at VectorUnsafeExample$$Lambda$1/713338599.run(Unknown Source)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)如果要保证上面的代码能正确执行下去，就需要对删除元素和获取元素的代码进行同步。
executorService.execute(() -> {
synchronized (vector) {
for (int i = 0; i < vector.size(); i++) {
vector.remove(i);
}
}
});
executorService.execute(() -> {
synchronized (vector) {
for (int i = 0; i < vector.size(); i++) {
vector.get(i);
}
}
});4. 线程兼容
线程兼容是指对象本身并不是线程安全的，但是可以通过在调用端正确地使用同步手段来保证对象在并发环境中可以安全地使用，我们平常说一个类不是线程安全的，绝大多数时候指的是这一种情况。Java API 中大部分的类都是属于线程兼容的，如与前面的 Vector 和 HashTable 相对应的集合类 ArrayList 和 HashMap 等。
5. 线程对立
线程对立是指无论调用端是否采取了同步措施，都无法在多线程环境中并发使用的代码。由于 Java 语言天生就具备多线程特性，线程对立这种排斥多线程的代码是很少出现的，而且通常都是有害的，应当尽量避免。
线程安全的实现方法
1. 互斥同步
synchronized 和 ReentrantLock。这两种方式在另外一篇文章synchronized 和 ReentrantLock区别里有，这里简单说一下其实就是用不同的方式保证线程安全。
2. 非阻塞同步
互斥同步最主要的问题就是进行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（Blocking Synchronization）。
从处理问题的方式上说，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（例如加锁），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，我们有了另外一个选择：基于冲突检测的乐观并发策略，通俗地说，就是先进行操作，如果没有其他线程争用共享数据，那操作就成功了；如果共享数据有争用，产生了冲突，那就再采取其他的补偿措施（最常见的补偿措施就是不断地重试，直到成功为止），这种乐观的并发策略的许多实现都不需要把线程挂起，因此这种同步操作称为非阻塞同步（Non-Blocking Synchronization）。
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，分别是内存位置（在 Java 中可以简单理解为变量的内存地址，用 V 表示）、旧的预期值（用 A 表示）和新值（用 B 表示）。CAS 指令执行时，当且仅当 V 符合旧预期值 A 时，处理器用新值 B 更新 V 的值，否则它就不执行更新。但是无论是否更新了 V 的值，都会返回 V 的旧值，上述的处理过程是一个原子操作。
J.U.C 包里面的整数原子类 AtomicInteger，其中的 compareAndSet() 和 getAndIncrement() 等方法都使用了 Unsafe 类的 CAS 操作。
在下面的代码 1 中，使用了 AtomicInteger 执行了自增的操作。代码 2 是 incrementAndGet() 的源码，它调用了 unsafe 的 getAndAddInt() 。代码 3 是 getAndAddInt() 源码，var1 指示内存位置，var2 指示新值，var4 指示操作需要加的数值，这里为 1。在代码 3 的实现中，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 var2=var5，那么就更新内存地址为 var1 的变量为 var5+var4。可以看到代码 3 是在一个循环中进行，发生冲突的做法是不断的进行重试。
// 代码 1
private AtomicInteger cnt = new AtomicInteger();
public void add() {
cnt.incrementAndGet();
}// 代码 2
public final int incrementAndGet() {
return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1) + 1;
}// 代码 3
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;
}ABA ：如果一个变量初次读取的时候是 A 值，它的值被改成了 B，后来又被改回为 A，那 CAS 操作就会误认为它从来没有被改变过。J.U.C 包提供了一个带有标记的原子引用类“AtomicStampedReference”来解决这个问题，它可以通过控制变量值的版本来保证 CAS 的正确性。大部分情况下 ABA 问题不会影响程序并发的正确性，如果需要解决 ABA 问题，改用传统的互斥同步可能会比原子类更高效。
3. 无同步方案
要保证线程安全，并不是一定就要进行同步，两者没有因果关系。同步只是保证共享数据争用时的正确性的手段，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，因此会有一些代码天生就是线程安全的。
（一）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。相对线程安全来说，可重入性是更基本的特性，它可以保证线程安全，即所有的可重入的代码都是线程安全的，但是并非所有的线程安全的代码都是可重入的。
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。我们可以通过一个简单的原则来判断代码是否具备可重入性：如果一个方法，它的返回结果是可以预测的，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的要求，当然也就是线程安全的。
（二）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栈中，属于线程私有的。
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
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();
}100
100（三）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();
}
}1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，Thread 类中就定义了 ThreadLocal.ThreadLocalMap 成员。
/* 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，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。
最佳场景是这样的：hreadLocal 适用于每个线程需要自己独立的实例且该实例需要在多个方法中被使用，也即变量在线程间隔离而在方法或类间共享的场景。ThreadLocal的原理和使用场景