很多读者朋友应该都觉得这道题目不难，这次给大家带来十二种做法，一定有你没有见过的新姿势。
1. synchronized wait notify说到同步，我们很容易就想到synchronized。
线程间通信呢？我们先回忆一下线程间的调度。
可以看到，等待和运行之间的转换可以用wait和notify。
那么整体思路也就有了：
- 打印的时候需要获取锁
- 打印B的线程需要等待打印A线程执行完，打印C的线程需要等待打印B线程执行完
- 代码
public class ABC1 {
//锁住的对象
private final static Object lock = new Object();
//A是否已经执行
private static boolean aExecuted = false;
//B是否已经执行过
private static boolean bExecuted = false;
public static void printA() {
synchronized (lock) {
System.out.println("A");
aExecuted = true;
//唤醒所有等待线程
lock.notifyAll();
}
}
public static void printB() throws InterruptedException {
synchronized (lock) {
//获取到锁，但是要等A执行
while (!aExecuted) {
lock.wait();
}
System.out.println("B");
bExecuted = true;
lock.notifyAll();
}
}
public static void printC() throws InterruptedException {
synchronized (lock) {
//获取到锁，但是要等B执行
while (!bExecuted) {
lock.wait();
}
System.out.println("C");
}
}
}
复制代码
- 测试：后面几种方法的单测基本和这种方法一致，所以后面的单测就省略了。
@Test
void abc1() {
//线程A
new Thread(() -> {
ABC1.printA();
}, "A").start();
//线程B
new Thread(() -> {
try {
ABC1.printB();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}, "B").start();
//线程C
new Thread(() -> {
try {
ABC1.printC();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}, "C").start();
}
复制代码2. lock 全局变量state
还可以用lock state来实现，大概思路：
- 用lock来实现同步
- 用全局变量state标识改哪个线程执行，不执行就释放锁
- 代码
public class ABC2 {
//可重入锁
private final static Lock lock = new ReentrantLock();
//判断是否执行：1表示应该A执行，2表示应该B执行，3表示应该C执行
private static int state = 1;
public static void printA() {
//自旋
while (state < 4) {
try {
//获取锁
lock.lock();
//并发情况下，不能用if，要用循环判断等待条件，避免虚假唤醒
while (state == 1) {
System.out.println("A");
state ;
}
} finally {
//要保证不执行的时候，锁能释放掉
lock.unlock();
}
}
}
public static void printB() throws InterruptedException {
while (state < 4) {
try {
lock.lock();
//获取到锁，应该执行
while (state == 2) {
System.out.println("B");
state ;
}
} finally {
lock.unlock();
}
}
}
public static void printC() throws InterruptedException {
while (state < 4) {
try {
lock.lock();
while (state == 3) {
//获取到锁，应该执行
System.out.println("C");
state ;
}
} finally {
lock.unlock();
}
}
}
}
复制代码
这里也有几个细节要注意：
- 要在循环里获取锁，不然线程可能会在获取到锁之前就终止了
- 要用while，而不是if判断，是否当前线程应该打印输出
- 要在finally里释放锁，保证其它的线程能获取到锁
上一种做法，我们用了同步 全局变量的方式，那么有没有什么更轻量级的做法？
我们可以直接用volatile修饰变量，volatile能保证变量的更改对所有线程可见。
- 代码
public class ABC3 {
//判断是否执行：1表示应该A执行，2表示应该B执行，3表示应该C执行
private static volatile Integer state = 1;
public static void printA() {
//通过循环，hang住线程
while (state != 1) {
}
System.out.println("A");
state ;
}
public static void printB() throws InterruptedException {
while (state != 2) {
}
System.out.println("B");
state ;
}
public static void printC() throws InterruptedException {
while (state != 3) {
}
System.out.println("C");
state ;
}
}
复制代码4. AtomicInteger
除了无锁的volatile方法，还有没有什么轻量级锁的方法呢？
我们都知道synchronized和lock都属于悲观锁，我们还可以用乐观锁来实现。
在Java里，我们熟悉的原子操作类AtomicInteger就是基于CAS实现的，可以用来保证Integer操作的原子性。
- 代码
public class ABC4 {
//判断是否执行：1表示应该A执行，2表示应该B执行，3表示应该C执行
private static AtomicInteger state = new AtomicInteger(1);
public static void printA() {
System.out.println("A");
state.incrementAndGet();
}
public static void printB() throws InterruptedException {
while (state.get() < 4) {
while (state.get() == 2) {
System.out.println("B");
state.incrementAndGet();
}
}
}
public static void printC() throws InterruptedException {
while (state.get() < 4) {
while (state.get() == 3) {
System.out.println("C");
state.incrementAndGet();
}
}
}
}
复制代码5.lock condition
在Java中，除了Object的wait和notify/notify可以实现等待/通知机制，condition和Lock配合同样可以完成等待通知机制。
使用condition.await()，使当前线程进入等待状态，使用condition.signal()或者condition.signalAll()唤醒等待线程。
- 代码
public class ABC5 {
//可重入锁
private final static Lock lock = new ReentrantLock();
//判断是否执行：1表示应该A执行，2表示应该B执行，3表示应该C执行
private static int state = 1;
//condition对象
private static Condition a = lock.newCondition();
private static Condition b = lock.newCondition();
private static Condition c = lock.newCondition();
public static void printA() {
//通过循环，hang住线程
while (state < 4) {
try {
//获取锁
lock.lock();
//并发情况下，不能用if，要用循环判断等待条件，避免虚假唤醒
while (state != 1) {
a.await();
}
System.out.println("A");
state ;
b.signal();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
//要保证不执行的时候，锁能释放掉
lock.unlock();
}
}
}
public static void printB() throws InterruptedException {
while (state < 4) {
try {
lock.lock();
//获取到锁，应该执行
while (state != 2) {
b.await();
}
System.out.println("B");
state ;
c.signal();
} finally {
lock.unlock();
}
}
}
public static void printC() throws InterruptedException {
while (state < 4) {
try {
lock.lock();
while (state != 3) {
c.await();
}
//获取到锁，应该执行
System.out.println("C");
state ;
} finally {
lock.unlock();
}
}
}
}
复制代码6.信号量Semaphore
线程间同步，还可以使用信号量Semaphore，信号量顾名思义，多线程协作时完成信号传递。
使用acquire() 获取许可，如果没有可用的许可，线程进入阻塞等待状态；使用release释放许可。
- 代码
public class ABC6 {
private static Semaphore semaphoreB = new Semaphore(0);
private static Semaphore semaphoreC = new Semaphore(0);
public static void printA() {
System.out.println("A");
semaphoreB.release();
}
public static void printB() throws InterruptedException {
semaphoreB.acquire();
System.out.println("B");
semaphoreC.release();
}
public static void printC() throws InterruptedException {
semaphoreC.acquire();
System.out.println("C");
}
}
复制代码7.计数器CountDownLatch
CountDownLatch的一个适用场景，就是用来进行多个线程的同步管理，线程调用了countDownLatch.await() 之后，需要等待countDownLatch的信号countDownLatch.countDown() ，在收到信号前，它不会往下执行。
public class ABC7 {
private static CountDownLatch countDownLatchB = new CountDownLatch(1);
private static CountDownLatch countDownLatchC = new CountDownLatch(1);
public static void printA() {
System.out.println("A");
countDownLatchB.countDown();
}
public static void printB() throws InterruptedException {
countDownLatchB.await();
System.out.println("B");
countDownLatchC.countDown();
}
public static void printC() throws InterruptedException {
countDownLatchC.await();
System.out.println("C");
}
}
复制代码8. 循环栅栏CyclicBarrier
用到了CountDownLatch，我们应该想到，还有一个功能和它类似的工具类CyclicBarrier。
有的翻译叫同步屏障，我觉得翻译成循环栅栏，更能体现它的功能特性。
就像是出去旅游，大家不同时间到了景区门口，但是景区疫情限流，先把栅栏拉下来，在景区里的游客走一批，打开栅栏，再放进去一批，走一批，再放进去一批……
这就是CyclicBarrier的两个特性，
- 栅栏：多个线程相互等待，到齐后再执行特定动作
- 循环：所有线程释放后，还能继续复用它
这道题怎么用CyclicBarrier解决呢？
- 线程B和线程C需要使用栅栏等待
- 为了让B和C也顺序执行，需要用一个状态，来标识应该执行的线程
- 代码
public class ABC8 {
private static CyclicBarrier cyclicBarrier = new CyclicBarrier(1);
private static Integer state = 1;
public static void printA() {
while (state != 1) {
}
System.out.println("A");
state = 2;
}
public static void printB() throws InterruptedException {
try {
//在栅栏前等待
cyclicBarrier.await();
//state不等于2的时候等待
while (state != 2) {
}
System.out.println("B");
state = 3;
} catch (BrokenBarrierException e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static void printC() throws InterruptedException {
try {
cyclicBarrier.await();
while (state != 3) {
}
System.out.println("C");
} catch (BrokenBarrierException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
复制代码
当然，CyclicBarrier的实现其实还是基于lock condition，多个线程在到达一定条件前await，到达条件后signalAll。
9.交换器Exchanger在前面，我们已经用到了常用的并发工具类，其实还有一个不那么常用的并发工具类Exchanger，同样也可以用来解决这道题目。
Exchanger用于两个线程在某个节点时进行数据交换，在这道题里：
- 线程A执行完之后，和线程B用一个交换器交换state，线程B执行完之后，和线程C用一个交换器交换state
- 在没有轮到自己执行之前，先进行等待
public class ABC9 {
private static Exchanger<Integer> exchangerB = new Exchanger<>();
private static Exchanger<Integer> exchangerC = new Exchanger<>();
public static void printA() {
System.out.println("A");
try {
//交换
exchangerB.exchange(2);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static void printB() {
try {
//交换
Integer state = exchangerB.exchange(0);
//等待
while (state != 2) {
}
//执行
System.out.println("B");
//第二次交换
exchangerC.exchange(3);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static void printC() {
try {
Integer state = exchangerC.exchange(0);
while (state != 3) {
}
System.out.println("C");
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
复制代码
Exchanger是基于ThreadLocal实现的，那么我们这个问题可以基于ThreadLocal来实现吗？
10.ThreadLocalThreadLocal，我们应该都了解过它的用法和原理，那么怎么用ThreadLocal实现三个线程顺序打印ABC呢？
子线程是并发执行的，但是主线程的代码是顺序执行的，我们在主线程里改变变量，子线程根据变量判断。
那么问题来了，子线程怎么获取主线程的变量呢？可以用InheritableThreadLocal。
- 代码
public class ABC10 {
public static void main(String[] args) {
//使用ThreadLocal存储变量
ThreadLocal<Integer> threadLocal = new InheritableThreadLocal<>();
threadLocal.set(1);
new Thread(() -> {
System.out.println("A");
}, "A").start();
//设置变量值
threadLocal.set(2);
new Thread(() -> {
//等待
while (threadLocal.get() != 2) {
}
System.out.println("B");
}, "B").start();
threadLocal.set(3);
new Thread(() -> {
while (threadLocal.get() != 3) {
}
System.out.println("C");
}, "C").start();
}
}
复制代码11.管道流PipedStream
线程之间通信，还有一种比较笨重的办法——PipedInputStream/PipedOutStream。
一个线程使用PipedOutStream写数据，一个线程使用PipedInputStream读数据，而且Piped的读取只能一对一。
那么，在这道题里：
- 线程A使用PipedOutStream向线程B写入数据，线程B读取后，打印输出
- 线程B和C也是相同的姿势
- 代码
public class ABC11 {
public static void main(String[] args) throws IOException {
//线程A的输出流
PipedOutputStream outputStreamA = new PipedOutputStream();
//线程B的输出流
PipedOutputStream outputStreamB = new PipedOutputStream();
//线程B的输入流
PipedInputStream inputStreamB = new PipedInputStream();
//线程C的输入流
PipedInputStream inputStreamC = new PipedInputStream();
outputStreamA.connect(inputStreamB);
outputStreamB.connect(inputStreamC);
new Thread(() -> {
System.out.println("A");
try {
//流写入
outputStreamA.write("B".getBytes());
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}, "A").start();
new Thread(() -> {
//流读取
byte[] buffer = new byte[1];
try {
inputStreamB.read(buffer);
//转换成String
String msg = new String(buffer);
System.out.println(msg);
outputStreamB.write("C".getBytes());
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}, "B").start();
new Thread(() -> {
byte[] buffer = new byte[1];
try {
inputStreamC.read(buffer);
String msg = new String(buffer);
System.out.println(msg);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}, "C").start();
}
}
复制代码12.阻塞队列BlockingQueue
阻塞队列同样也可以用来进行线程调度。
- 利用队列的长度，来确定执行者
- 利用队列的阻塞性，来保证入队操作同步执行。
- 代码
public class ABC12 {
private static BlockingQueue<String> queue = new ArrayBlockingQueue<>(3);
public static void printA() {
System.out.println("A");
queue.offer("B");
}
public static void printB() throws InterruptedException {
while (queue.size() != 1) {
}
System.out.println("B");
queue.offer("C");
}
public static void printC() throws InterruptedException {
while (queue.size() != 2) {
}
System.out.println("C");
}
}
复制代码多线程安全问题
线程安全问题通俗的讲：主要是在多线程的环境下，不同线程同时读和写公共资源（临界资源），导致的数据异常问题。
比如：变量a=0，线程1给该变量 1，线程2也给该变量 1。此时，线程3获取a的值有可能不是2，而是1。线程3这不就获取了错误的数据？
线程安全问题会直接导致数据异常，从而影响业务功能的正常使用，所以这个问题还是非常严重的。
那么，如何解决线程安全问题呢？
今天跟大家一起聊聊，保证线程安全的10个小技巧，希望对你有所帮助。
我们都知道只有多个线程访问公共资源的时候，才可能出现数据安全问题，那么如果我们没有公共资源，是不是就没有这个问题呢？
例如：
public class NoStatusService {
public void add(String status) {
System.out.println("add status:" status);
}
public void update(String status) {
System.out.println("update status:" status);
}
}
复制代码
这个例子中NoStatusService没有定义公共资源，换句话说是无状态的。
这种场景中，NoStatusService类肯定是线程安全的。
2. 不可变如果多个线程访问的公共资源是不可变的，也不会出现数据的安全性问题。
例如：
public class NoChangeService {
public static final String DEFAULT_NAME = "abc";
public void add(String status) {
System.out.println(DEFAULT_NAME);
}
}
复制代码
DEFAULT_NAME被定义成了static final的常量，在多线程中环境中不会被修改，所以这种情况，也不会出现线程安全问题。
3. 无修改权限有时候，我们定义了公共资源，但是该资源只暴露了读取的权限，没有暴露修改的权限，这样也是线程安全的。
例如：
public class SafePublishService {
private String name;
public String getName() {
return name;
}
public void add(String status) {
System.out.println("add status:" status);
}
}
复制代码
这个例子中，没有对外暴露修改name字段的入口，所以不存在线程安全问题。
3. synchronized使用JDK内部提供的同步机制，这也是使用比较多的手段，分为：同步方法 和 同步代码块。
我们优先使用同步代码块，因为同步方法的粒度是整个方法，范围太大，相对来说，更消耗代码的性能。
其实，每个对象内部都有一把锁，只有抢到那把锁的线程，才被允许进入对应的代码块执行相应的代码。
当代码块执行完之后，JVM底层会自动释放那把锁。
例如：
public class SyncService {
private int age = 1;
private Object object = new Object();
//同步方法
public synchronized void add(int i) {
age = age i;
System.out.println("age:" age);
}
public void update(int i) {
//同步代码块，对象锁
synchronized (object) {
age = age i;
System.out.println("age:" age);
}
}
public void update(int i) {
//同步代码块，类锁
synchronized (SyncService.class) {
age = age i;
System.out.println("age:" age);
}
}
}
复制代码4. Lock
除了使用synchronized关键字实现同步功能之外，JDK还提供了Lock接口，这种显示锁的方式。
通常我们会使用Lock接口的实现类：ReentrantLock，它包含了：公平锁、非公平锁、可重入锁、读写锁 等更多更强大的功能。
例如：
public class LockService {
private ReentrantLock reentrantLock = new ReentrantLock();
public int age = 1;
public void add(int i) {
try {
reentrantLock.lock();
age = age i;
System.out.println("age:" age);
} finally {
reentrantLock.unlock();
}
}
}
复制代码
但如果使用ReentrantLock，它也带来了有个小问题就是：需要在finally代码块中手动释放锁。
不过说句实话，在使用Lock显示锁的方式，解决线程安全问题，给开发人员提供了更多的灵活性。
5. 分布式锁如果是在单机的情况下，使用synchronized和Lock保证线程安全是没有问题的。
但如果在分布式的环境中，即某个应用如果部署了多个节点，每一个节点使用可以synchronized和Lock保证线程安全，但不同的节点之间，没法保证线程安全。
这就需要使用：分布式锁了。
分布式锁有很多种，比如：数据库分布式锁，zookeeper分布式锁，redis分布式锁等。
其中我个人更推荐使用redis分布式锁，其效率相对来说更高一些。
使用redis分布式锁的伪代码如下：
try{
String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime);
if ("OK".equals(result)) {
return true;
}
return false;
} finally {
unlock(lockKey);
}
复制代码
同样需要在finally代码块中释放锁。
如果你对redis分布式锁的用法和常见的坑，比较感兴趣的话，可以看看我的另一篇文章《聊聊redis分布式锁的8大坑》，里面有更详细的介绍。
6. volatile有时候，我们有这样的需求：如果在多个线程中，有任意一个线程，把某个开关的状态设置为false，则整个功能停止。
简单的需求分析之后发现：只要求多个线程间的可见性，不要求原子性。
如果一个线程修改了状态，其他的所有线程都能获取到最新的状态值。
这样一分析这就好办了，使用volatile就能快速满足需求。
例如：
@Service
public CanalService {
private volatile boolean running = false;
private Thread thread;
@Autowired
private CanalConnector canalConnector;
public void handle() {
//连接canal
while(running) {
//业务处理
}
}
public void start() {
thread = new Thread(this::handle, "name");
running = true;
thread.start();
}
public void stop() {
if(!running) {
return;
}
running = false;
}
}
复制代码
7. ThreadLocal需要特别注意的地方是：volatile不能用于计数和统计等业务场景。因为volatile不能保证操作的原子性，可能会导致数据异常。
除了上面几种解决思路之外，JDK还提供了另外一种用空间换时间的新思路：ThreadLocal。
当然ThreadLocal并不能完全取代锁，特别是在一些秒*更新库存中，必须使用锁。
ThreadLocal的核心思想是：共享变量在每个线程都有一个副本，每个线程操作的都是自己的副本，对另外的线程没有影响。
温馨提醒一下：我们平常在使用ThreadLocal时，如果使用完之后，一定要记得在finally代码块中，调用它的remove方法清空数据，不然可能会出现内存泄露问题。
例如：
public class ThreadLocalService {
private ThreadLocal<Integer> threadLocal = new ThreadLocal<>();
public void add(int i) {
Integer integer = threadLocal.get();
threadLocal.set(integer == null ? 0 : integer i);
}
}
复制代码
如果对ThreadLocal感兴趣的小伙伴，可以看看我的另一篇文章《ThreadLocal夺命11连问》，里面有对ThreadLocal的原理、用法和坑，有非常详细的介绍。
8. 线程安全集合有时候，我们需要使用的公共资源放在某个集合当中，比如：ArrayList、HashMap、HashSet等。
如果在多线程环境中，有线程往这些集合中写数据，另外的线程从集合中读数据，就可能会出现线程安全问题。
为了解决集合的线程安全问题，JDK专门给我们提供了能够保证线程安全的集合。
比如：CopyOnWriteArrayList、ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArraySet、ArrayBlockingQueue等等。
例如：
public class HashMapTest {
private static ConcurrentHashMap<String, Object> hashMap = new ConcurrentHashMap<>();
public static void main(String[] args) {
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
hashMap.put("key1", "value1");
}
}).start();
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
hashMap.put("key2", "value2");
}
}).start();
try {
Thread.sleep(50);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(hashMap);
}
}
复制代码
在JDK底层，或者spring框架当中，使用ConcurrentHashMap保存加载配置参数的场景非常多。
比较出名的是spring的refresh方法中，会读取配置文件，把配置放到很多的ConcurrentHashMap缓存起来。
9. CASJDK除了使用锁的机制解决多线程情况下数据安全问题之外，还提供了CAS机制。
这种机制是使用CPU中比较和交换指令的原子性，JDK里面是通过Unsafe类实现的。
CAS内部包含了四个值：旧数据、期望数据、新数据 和 地址，比较旧数据 和 期望的数据，如果一样的话，就把旧数据改成新数据。如果不一样的话，当前线程不断自旋，一直到成功为止。
不过，使用CAS保证线程安全，可能会出现ABA问题，需要使用AtomicStampedReference增加版本号解决。
其实，实际工作中很少直接使用Unsafe类的，一般用atomic包下面的类即可。
public class AtomicService {
private AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger();
public int add(int i) {
return atomicInteger.getAndAdd(i);
}
}
复制代码10. 数据隔离
有时候，我们在操作集合数据时，可以通过数据隔离，来保证线程安全。
例如：
public class ThreadPoolTest {
public static void main(String[] args) {
ExecutorService threadPool = new ThreadPoolExecutor(8, //corePoolSize线程池中核心线程数
10, //maximumPoolSize 线程池中最大线程数
60, //线程池中线程的最大空闲时间，超过这个时间空闲线程将被回收
TimeUnit.SECONDS,//时间单位
new ArrayBlockingQueue(500), //队列
new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()); //拒绝策略
List<User> userList = Lists.newArrayList(
new User(1L, "苏三", 18, "成都"),
new User(2L, "苏三说技术", 20, "四川"),
new User(3L, "技术", 25, "云南"));
for (User user : userList) {
threadPool.submit(new Work(user));
}
try {
Thread.sleep(100);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(userList);
}
static class Work implements Runnable {
private User user;
public Work(User user) {
this.user = user;
}
@Override
public void run() {
user.setName(user.getName() "测试");
}
}
}
复制代码
这个例子中，使用线程池处理用户信息。
每个用户只被线程池中的一个线程处理，不存在多个线程同时处理一个用户的情况。所以这种人为的数据隔离机制，也能保证线程安全。
数据隔离还有另外一种场景：kafka生产者把同一个订单的消息，发送到同一个partion中。每一个partion都部署一个消费者，在kafka消费者中，使用单线程接收消息，并且做业务处理。
这种场景下，从整体上看，不同的partion是用多线程处理数据的，但同一个partion则是用单线程处理的，所以也能解决线程安全问题。
