[Java知识库] Java解决线程安全问题

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[Java知识库]Java解决线程安全问题

文章目录

背景

原文地址：https://duktig.cn/archives/36/

1. 线程安全问题

1.1 什么是线程安全？

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”不是指线程的安全，而是指内存的安全。为什么如此说呢？这和操作系统有关。

目前主流操作系统都是多任务的，即多个进程同时运行。为了保证安全，每个进程只能访问分配给自己的内存空间，而不能访问别的进程的，这是由操作系统保障的。但是进程中的多个线程共享进程的堆内存，这就是造成问题的潜在原因。

假设某个线程把数据处理到一半，觉得很累，就去休息了一会，回来准备接着处理，却发现数据已经被修改了，不是自己离开时的样子了。可能被其它线程修改了。

比如把你住的小区看作一个进程，小区里的道路/绿化等就属于公共区域。你拿1万块钱往地上一扔，就回家睡觉去了。睡醒后你打算去把它捡回来，发现钱已经不见了。可能被别人拿走了。因为公共区域人来人往，你放的东西在没有看管措施时，一定是不安全的。内存中的情况亦然如此。

所以线程安全指的是，在堆内存中的数据由于可以被任何线程访问到，在没有限制的情况下存在被意外修改的风险。

即堆内存空间在没有保护机制的情况下，对多线程来说是不安全的地方，因为你放进去的数据，可能被别的线程“破坏”。

1.2 产生的原因

多个线程执行的不确定性引起执行结果的不稳定。
多个线程对数据的共享，会造成操作的不完整性，会破坏数据。

当多条语句在操作同一个线程共享数据时，一个线程对多条语句只执行了一部分，还没有执行完，另一个线程参与进来执行，导致共享数据的错误。

1.3 实例（买票超卖问题）

/**
 * 例子：创建三个窗口卖票，总票数为100张.使用继承Thread类的方式
 *
 * 存在线程的安全问题，待解决。
 */
class Window extends Thread{

    private static int ticket = 100;
    @Override
    public void run() {

        while(true){
            try {
                Thread.sleep(100);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            if(ticket > 0){
                System.out.println(getName() + "：卖票，票号为：" + ticket);
                ticket--;
            }else{
                break;
            }
        }

    }
}

public class WindowTest {
    public static void main(String[] args) {
        Window t1 = new Window();
        Window t2 = new Window();
        Window t3 = new Window();

        t1.setName("窗口1");
        t2.setName("窗口2");
        t3.setName("窗口3");

        t1.start();
        t2.start();
        t3.start();

    }
}

结果

出现了共享数据错误

窗口2：卖票，票号为：100
窗口1：卖票，票号为：100
窗口3：卖票，票号为：98
窗口3：卖票，票号为：97
窗口2：卖票，票号为：97
窗口1：卖票，票号为：95
窗口1：卖票，票号为：94
窗口2：卖票，票号为：93
窗口3：卖票，票号为：92
窗口3：卖票，票号为：91
......
窗口1：卖票，票号为：10
窗口3：卖票，票号为：10
窗口2：卖票，票号为：10
窗口2：卖票，票号为：7
窗口3：卖票，票号为：7
窗口1：卖票，票号为：5
窗口3：卖票，票号为：4
窗口2：卖票，票号为：4
窗口1：卖票，票号为：2
窗口2：卖票，票号为：1
窗口3：卖票，票号为：1

分析

问题：三条线程同时共享ticket的票，卖票过程中，出现了重票、错票 -->出现了线程的安全问题，导致数据错误。
原因：当某个线程操作车票的过程中，尚未操作完成时，其他线程参与进来，也操作车票。
解决：当一个线程a在操作ticket的时候，其他线程不能参与进来。直到线程a操作完ticket时，其他线程才可以开始操作ticket。这种情况即使线程a出现了阻塞，也不能被改变。

1.4 如何确定是否存在线程安全问题？

明确哪些代码是多线程运行的代码
明确多个线程是否有共享数据
明确多线程运行代码中是否有多条语句操作共享数据

2. 如何解决线程安全问题？

如何解决线程安全问题？解决的过程其实就是一个取舍的过程，不同的方案有不同的侧重点。

2.1 不可变（Immutable）

不可变的对象一定是线程安全的，不需要采取任何的线程安全措施。只要一个不可变的对象被正确的构建出来，在多线程的状态下也不允许修改，那么一定不会发生不一致的状态。

形象比喻：只能看，不能摸。自然不会存在线程安全问题。

在多线程的环境下，应尽量是对象成为不可变的状态，来满足线程安全，这基本也是最小的开销方式来保证线程安全。

不可变类的意思是创建该类的实例后，该实例的实例变量是不可改变的。

不可变的类型：

String
枚举类型
基本数据类型的包装类以及BigInteger 和 BigDecimal 等大数据类型
final关键字修饰的基本数据类型

注：final修饰的引用数据类型不可变，但其成员变量的类可能会发生改变。

2.2 变量私有化

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。

2.2.1 栈封闭（主要为局部变量）

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。

形象比喻：私有的东西就不该让别人知道。

如果一些数据只有某个线程会使用，其它线程不能操作也不需要操作，这些数据就可以放入线程的栈内存中。较为常见的就是局部变量。

double avgScore(double[] scores) {
    double sum = 0;
    for (double score : scores) {
        sum += score;
    }
    int count = scores.length;
    double avg = sum / count;
    return avg;
}

这里的变量sum，count，avg都是局部变量，它们都会被分配在线程栈内存中。

假如现在A线程来执行这个方法，这些变量会在A的栈内存分配。与此同时，B线程也来执行这个方法，这些变量也会在B的栈内存中分配。

也就是说这些局部变量会在每个线程的栈内存中都分配一份。由于线程的栈内存只能自己访问，所以栈内存中的变量只属于自己，其它线程根本就不知道，也就不存在线程安全问题。

问题：

不可能所有的变量都只声明成局部变量，而只供某个线程使用，去解决线程安全问题。如果想要声明成员变量，还想要保证线程安全怎么办？

可以使用ThreadLocal，使每个线程都私有化一份这个变量的本地副本，互相不受影响。

2.2.2 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。

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

通俗来说：要让公共区域堆内存中的数据对于每个线程都是安全的，那就每个线程都拷贝它一份，每个线程只处理自己的这一份拷贝而不去影响别的线程的，这不就安全了嘛。

形象比喻：大家不要抢，人人有份。

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。

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:

ThreadLocal实例内存结构

每个 Thread 都有一个 ThreadLocal.ThreadLocalMap 对象。

/* 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。ThreadLocal就是，把一个数据复制N份，每个线程认领一份，各玩各的，互不影响。

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。

2.3 互斥同步

前面给出的一些方案，有点“理想化”了，现实中的情况其实是非常混乱嘈杂的，没有规则的。

形象比喻：没有规则，那就先入为主。

例子：

比如在中午高峰期你去饭店吃饭，进门后发现只剩一个空桌子了，你心想先去点餐吧，回来就坐这里吧。当你点完餐回来后，发现已经被别人捷足先登了。

因为桌子是属于公共区域的物品，任何人都可以坐，那就只能谁先抢到谁坐。虽然你在人群中曾多看了它一眼，但它并不会记住你容颜。

解决方法就不用我说了吧，让一个人在那儿看着座位，其它人去点餐。这样当别人再来的时候，你就可以理直气壮的说，“不好意思，这个座位，我，已经占了”。

相信聪明的你已经猜到了我要说的东西了，没错，就是互斥锁 。

如果公共区域（堆内存）的数据，要被多个线程操作时，为了确保数据的安全（或一致）性，需要在数据旁边放一把锁，要想操作数据，先获取锁再说吧。

假设一个线程来到数据跟前一看，发现锁是空闲的，没有人持有。于是它就拿到了这把锁，然后开始操作数据。

这时，又来了一个线程，发现锁被别人持有着，按照规定，它不能操作数据，因为它无法得到这把锁。当然，它可以选择等待，或放弃，转而去干别的。

因为第一个线程持有锁，可以大胆干事而不用担心其他线程的影响。

对于互斥同步锁，可以使用synchronized 和 ReentrantLock。

class ClassAssistant {

    double totalScore = 60;
    final Lock lock = new Lock();

    void addScore(double score) {
        lock.obtain();
        totalScore += score;
        lock.release();
    }

    void subScore(double score) {
        lock.obtain();
        totalScore -= score;
        lock.release();
    }
}

假定一个班级的初始分数是60分，这个班级抽出10名学生来同时参加10个不同的答题节目，每个学生答对一次为班级加上5分，答错一次减去5分。因为10个学生一起进行，所以这一定是一个并发情形。

因此加分和减分这两个方法被并发的调用，它们共同操作总分数。为了保证数据的一致性，需要在每次操作前先获取锁，操作完成后再释放锁。

问题：

互斥阻塞会有线程阻塞和唤醒所带来的性能问题。

2.4 非阻塞同步

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。

形象比喻：相信世界充满爱，即使被伤害。

由于无锁操作中没有锁的存在，因此不可能出现死锁的情况，也就是说乐观锁天生免疫死锁 。

乐观锁多用于“读多写少“的环境，避免频繁加锁影响性能；而悲观锁多用于”写多读少“的环境，避免频繁失败和重试影响性能。

2.4.1 CAS

例子解释：

例子，假如你往地上仍1万块钱，是不是一定会丢呢？这要看情况了，如果是在人来人往的都市，可以说肯定会丢的。如果你跑到无人区扔地上，可以说肯定不会丢。

可以看到，都是把东西无保护的放到公共区域里，结果却相差很大。这说明安全问题还和公共区域的环境状况有关系。

比如我把数据放到公共区域的堆内存中，但是始终都只会有1个线程，也就是单线程模型，那这数据肯定是安全的。

再者说，2个线程操作同一个数据和200个线程操作同一个数据，这个数据的安全概率是完全不一样的。肯定线程越多数据不安全的概率越大，线程越少数据不安全的概率越小。取个极限情况，那就是只有1个线程，那不安全概率就是0，也就是安全的。

因为锁的获取和释放是要花费一定代价的，如果在线程数目特别少的时候，可能可能就不会有别的线程来操作数据，此时你还要获取锁和释放锁，可以说是一种浪费。

针对这种“地广人稀”的情况，专门提出了一种方法，叫CAS。就是在并发很小的情况下，数据被意外修改的概率很低，但是又存在这种可能性，此时就用CAS。

CAS的全称是：比较并交换（Compare And Swap）。在CAS中，有这样三个值：

V：要更新的变量(var)——内存地址
E：预期值(expected)——旧值
N：新值(new)

比较并交换的过程如下：

判断V是否等于E，如果等于，将V的值设置为N；如果不等，说明已经有其它线程更新了V，则当前线程放弃更新，什么都不做。

我们以一个简单的例子来解释这个过程：

如果有一个多个线程共享的变量i原本等于5，我现在在线程A中，想把它设置为新的值6;
我们使用CAS来做这个事情；
首先我们用i去与5对比，发现它等于5，说明没有被其它线程改过，那我就把它设置为新的值6，此次CAS成功，i的值被设置成了6；
如果不等于5，说明i被其它线程改过了（比如现在i的值为2），那么我就什么也不做，此次CAS失败，i的值仍然为2。

在这个例子中，i就是V，5就是E，6就是N。

那有没有可能我在判断了i为5之后，正准备更新它的新值的时候，被其它线程更改了i的值呢？

不会的。因为CAS是一种原子操作，它是一种系统原语，是一条CPU的原子指令，从CPU层面保证它的原子性。

CAS是一种原子操作，在Java中，有一个Unsafe类，它在sun.misc包中。它里面是一些native方法，其中就有几个关于CAS的，他们都是public native的。

当多个线程同时使用CAS操作一个变量时，只有一个会胜出，并成功更新，其余均会失败，但失败的线程并不会被挂起，仅是被告知失败，并且允许再次尝试，当然也允许失败的线程放弃操作。

ABA问题？(狸猫换太子)

因为CAS需要在操作值的时候，检查值有没有发生变化，如果没有发生变化则更新，但是如果一个值原来是A，变成了B，又变成了A，那么使用CAS进行检查时会发现它的值没有发生变化，但是实际上却变化了，那 CAS 操作就会误认为它从来没有被改变过。

ABA问题的解决思路就是使用版本号。在变量前面追加上版本号，每次变量更新的时候把版本号加1，那么A→B→A就会变成1A→2B→3A。

Java 1.5开始，JDK的Atomic包里提供了一个类AtomicStampedReference来解决ABA问题。这个类的compareAndSet方法的作用是首先检查当前引用是否等于预期引用，并且检查当前标志是否等于预期标志，如果全部相等，则以原子方式将该引用和该标志的值设置为给定的更新值。