《Java并发编程的艺术》

https://bolg2022.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/202205192237090.pdf

01 | 可见性、原子性和有序性问题：并发编程Bug的源头

源头之一：缓存导致的可见性问题

在单核时代，所有的线程都是在一颗 CPU 上执行，CPU 缓存与内存的数据一致性容易解决。因为所有线程都是操作同一个 CPU 的缓存，一个线程对缓存的写，对另外一个线程来说一定是可见的。例如在下面的图中，线程 A 和线程 B 都是操作同一个 CPU 里面的缓存，所以线程 A 更新了变量 V 的值，那么线程 B 之后再访问变量 V，得到的一定是 V 的最新值（线程 A 写过的值）。

一个线程对共享变量的修改，另外一个线程能够立刻看到，我们称为可见性。

多核时代，每颗 CPU 都有自己的缓存，这时 CPU 缓存与内存的数据一致性就没那么容易解决了，当多个线程在不同的 CPU 上执行时，这些线程操作的是不同的 CPU 缓存。比如下图中，线程 A 操作的是 CPU-1 上的缓存，而线程 B 操作的是 CPU-2 上的缓存，很明显，这个时候线程 A 对变量 V 的操作对于线程 B 而言就不具备可见性了。这个就属于硬件程序员给软件程序员挖的“坑”。

public class Test {
  private long count = 0;
  private void add10K() {
    int idx = 0;
    while(idx++ < 10000) {
      count += 1;
    }
  }
  public static long calc() {
    final Test test = new Test();
    // 创建两个线程，执行 add() 操作
    Thread th1 = new Thread(()->{
      test.add10K();
    });
    Thread th2 = new Thread(()->{
      test.add10K();
    });
    // 启动两个线程
    th1.start();
    th2.start();
    // 等待两个线程执行结束
    th1.join();
    th2.join();
    return count;
  }
}

我们假设线程 A 和线程 B 同时开始执行，那么第一次都会将 count=0 读到各自的 CPU 缓存里，执行完 count+=1 之后，各自 CPU 缓存里的值都是 1，同时写入内存后，我们会发现内存中是 1，而不是我们期望的 2。之后由于各自的 CPU 缓存里都有了 count 的值，两个线程都是基于 CPU 缓存里的 count 值来计算，所以导致最终 count 的值都是小于 20000 的。这就是缓存的可见性问题。

源头之二：线程切换带来的原子性问题

操作系统允许某个进程执行一小段时间，例如 50 毫秒，过了 50 毫秒操作系统就会重新选择一个进程来执行（我们称为“任务切换”），这个 50 毫秒称为“时间片”。

在一个时间片内，如果一个进程进行一个 IO 操作，例如读个文件，这个时候该进程可以把自己标记为“休眠状态”并出让 CPU 的使用权，待文件读进内存，操作系统会把这个休眠的进程唤醒，唤醒后的进程就有机会重新获得 CPU 的使用权了。

这里的进程在等待 IO 时之所以会释放 CPU 使用权，是为了让 CPU 在这段等待时间里可以做别的事情，这样一来 CPU 的使用率就上来了；此外，如果这时有另外一个进程也读文件，读文件的操作就会排队，磁盘驱动在完成一个进程的读操作后，发现有排队的任务，就会立即启动下一个读操作，这样 IO 的使用率也上来了。

早期的操作系统基于进程来调度 CPU，不同进程间是不共享内存空间的，所以进程要做任务切换就要切换内存映射地址，而一个进程创建的所有线程，都是共享一个内存空间的，所以线程做任务切换成本就很低了。现代的操作系统都基于更轻量的线程来调度，现在我们提到的“任务切换”都是指“线程切换”。

高级语言里一条语句往往需要多条 CPU 指令完成，例如上面代码中的count += 1，至少需要三条 CPU 指令。

指令 1：首先，需要把变量 count 从内存加载到 CPU 的寄存器；
指令 2：之后，在寄存器中执行 +1 操作；
指令 3：最后，将结果写入内存（缓存机制导致可能写入的是 CPU 缓存而不是内存）。

操作系统做任务切换，可以发生在任何一条CPU 指令执行完，是的，是 CPU 指令，而不是高级语言里的一条语句。对于上面的三条指令来说，我们假设 count=0，如果线程 A 在指令 1 执行完后做线程切换，线程 A 和线程 B 按照下图的序列执行，那么我们会发现两个线程都执行了 count+=1 的操作，但是得到的结果不是我们期望的 2，而是 1。

我们把一个或者多个操作在 CPU 执行的过程中不被中断的特性称为原子性。

CPU 能保证的原子操作是 CPU 指令级别的，而不是高级语言的操作符，这是违背我们直觉的地方。因此，很多时候我们需要在高级语言层面保证操作的原子性。

源头之三：编译优化带来的有序性问题

编译器为了优化性能，有时候会改变程序中语句的先后顺序，例如程序中：“a=6；b=7；”编译器优化后可能变成“b=7；a=6；”，在这个例子中，编译器调整了语句的顺序，但是不影响程序的最终结果。不过有时候编译器及解释器的优化可能导致意想不到的 Bug。

在 Java 领域一个经典的案例就是利用双重检查创建单例对象，例如下面的代码：在获取实例 getInstance() 的方法中，我们首先判断 instance 是否为空，如果为空，则锁定 Singleton.class 并再次检查 instance 是否为空，如果还为空则创建 Singleton 的一个实例。

public class Singleton {
  static Singleton instance;
  static Singleton getInstance(){
    if (instance == null) {
      synchronized(Singleton.class) {
        if (instance == null)
          instance = new Singleton();
        }
    }
    return instance;
  }
}

假设有两个线程 A、B 同时调用 getInstance() 方法，他们会同时发现 instance == null ，于是同时对 Singleton.class 加锁，此时 JVM 保证只有一个线程能够加锁成功（假设是线程 A），另外一个线程则会处于等待状态（假设是线程 B）；线程 A 会创建一个 Singleton 实例，之后释放锁，锁释放后，线程 B 被唤醒，线程 B 再次尝试加锁，此时是可以加锁成功的，加锁成功后，线程 B 检查 instance == null 时会发现，已经创建过 Singleton 实例了，所以线程 B 不会再创建一个 Singleton 实例。

这看上去一切都很完美，无懈可击，但实际上这个 getInstance() 方法并不完美。问题出在哪里呢？出在 new 操作上，我们以为的 new 操作应该是：

分配一块内存 M；
在内存 M 上初始化 Singleton 对象；
然后 M 的地址赋值给 instance 变量。

但是实际上优化后的执行路径却是这样的：

分配一块内存 M；
将 M 的地址赋值给 instance 变量；
最后在内存 M 上初始化 Singleton 对象。

优化后会导致什么问题呢？我们假设线程 A 先执行 getInstance() 方法，当执行完指令 2 时恰好发生了线程切换，切换到了线程 B 上；如果此时线程 B 也执行 getInstance() 方法，那么线程 B 在执行第一个判断时会发现 instance != null ，所以直接返回 instance，而此时的 instance 是没有初始化过的，如果我们这个时候访问 instance 的成员变量就可能触发空指针异常。

总结

在介绍可见性、原子性、有序性的时候，特意提到缓存导致的可见性问题，线程切换带来的原子性问题，编译优化带来的有序性问题，其实缓存、线程、编译优化的目的和我们写并发程序的目的是相同的，都是提高程序性能。但是技术在解决一个问题的同时，必然会带来另外一个问题，所以在采用一项技术的同时，一定要清楚它带来的问题是什么，以及如何规避。

02 | Java内存模型：看Java如何解决可见性和有序性问题

什么是 Java 内存模型？

参考：

http://zhangzc.cc/20200709/%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%98%AFJava%E5%86%85%E5%AD%98%E6%A8%A1%E5%9E%8B/

解决可见性、有序性最直接的办法就是：按需禁用缓存以及编译优化

Java 内存模型

包括 volatile、synchronized 和 final 三个关键字，以及六项 Happens-Before 规则

我们声明一个 volatile 变量 volatile int x = 0，它表达的是：告诉编译器，对这个变量的读写，不能使用 CPU 缓存，必须从内存中读取或者写入。

Happens-Before 规则

Happens-Before 并不是说前面一个操作发生在后续操作的前面，它真正要表达的是：前面一个操作的结果对后续操作是可见的。

就像有心灵感应的两个人，虽然远隔千里，一个人心之所想，另一个人都看得到。Happens-Before 规则就是要保证线程之间的这种“心灵感应”。所以比较正式的说法是：Happens-Before 约束了编译器的优化行为，虽允许编译器优化，但是要求编译器优化后一定遵守 Happens-Before 规则。

1. 程序的顺序性规则

指在一个线程中，按照程序顺序，前面的操作 Happens-Before 于后续的任意操作。

符合单线程里面的思维：程序前面对某个变量的修改一定是对后续操作可见的。

class VolatileExample {
  int x = 0;
  volatile boolean v = false;
  public void writer() {
    x = 42;
    v = true;
  }
  public void reader() {
    if (v == true) {
      // 这里 x 会是多少呢？
    }
  }
}

第 6 行代码 “x = 42;” Happens-Before 于第 7 行代码 “v = true;”

2. volatile 变量规则

指对一个 volatile 变量的写操作， Happens-Before 于后续对这个 volatile 变量的读操作。

3. 传递性

指如果 A Happens-Before B，且 B Happens-Before C，那么 A Happens-Before C。

“x=42” Happens-Before 写变量 “v=true” ，这是规则 1 的内容；
写变量“v=true” Happens-Before 读变量 “v=true”，这是规则 2 的内容。

再根据这个传递性规则，我们得到结果：“x=42” Happens-Before 读变量“v=true”。这意味着什么呢？

如果线程 B 读到了“v=true”，那么线程 A 设置的“x=42”对线程 B 是可见的。也就是说，线程 B 能看到 “x == 42”。这就是 1.5 版本对 volatile 语义的增强。

4. 管程中锁的规则

指对一个锁的解锁 Happens-Before 于后续对这个锁的加锁。

管程是一种通用的同步原语，在 Java 中指的就是 synchronized，synchronized 是 Java 里对管程的实现。

管程中的锁在 Java 里是隐式实现的，例如下面的代码，在进入同步块之前，会自动加锁，而在代码块执行完会自动释放锁，加锁以及释放锁都是编译器帮我们实现的。

synchronized (this) { // 此处自动加锁
  // x 是共享变量, 初始值 =10
  if (this.x < 12) {
    this.x = 12; 
  }  
} // 此处自动解锁

所以结合规则 4——管程中锁的规则，可以这样理解：假设 x 的初始值是 10，线程 A 执行完代码块后 x 的值会变成 12（执行完自动释放锁），线程 B 进入代码块时，能够看到线程 A 对 x 的写操作，也就是线程 B 能够看到 x==12。

5. 线程 start() 规则

指主线程 A 启动子线程 B 后，子线程 B 能够看到主线程在启动子线程 B 前的操作。

换句话说就是，如果线程 A 调用线程 B 的 start() 方法（即在线程 A 中启动线程 B），那么该 start() 操作 Happens-Before 于线程 B 中的任意操作。

Thread B = new Thread(()->{
  // 主线程调用 B.start() 之前
  // 所有对共享变量的修改，此处皆可见
  // 此例中，var==77
});
// 此处对共享变量 var 修改
var = 77;
// 主线程启动子线程
B.start();

6. 线程 join() 规则

指主线程 A 等待子线程 B 完成（主线程 A 通过调用子线程 B 的 join() 方法实现），当子线程 B 完成后（主线程 A 中 join() 方法返回），主线程能够看到子线程的操作。当然所谓的“看到”，指的是对共享变量的操作。

换句话说就是，如果在线程 A 中，调用线程 B 的 join() 并成功返回，那么线程 B 中的任意操作 Happens-Before 于该 join() 操作的返回。具体可参考下面示例代码。

Thread B = new Thread(()->{
  // 此处对共享变量 var 修改
  var = 66;
});
// 例如此处对共享变量修改，
// 则这个修改结果对线程 B 可见
// 主线程启动子线程
B.start();
B.join()
// 子线程所有对共享变量的修改
// 在主线程调用 B.join() 之后皆可见
// 此例中，var==66

被我们忽视的 final

final 修饰变量时，初衷是告诉编译器：这个变量生而不变，可以可劲儿优化

问题类似于上一期提到的利用双重检查方法创建单例，构造函数的错误重排导致线程可能看到 final 变量的值会变化。

在 1.5 以后 Java 内存模型对 final 类型变量的重排进行了约束。现在只要我们提供正确构造函数没有“逸出”，就不会出问题了。

在下面例子中，在构造函数里面将 this 赋值给了全局变量 global.obj，就是“逸出”，线程通过 global.obj 读取 x 是有可能读到 0 的。因此我们一定要避免“逸出”。

final int x;
// 错误的构造函数
public FinalFieldExample() { 
  x = 3;
  y = 4;
  // 此处就是讲 this 逸出，
  global.obj = this;
}

总结

Happens-Before 规则最初是在一篇叫做Time, Clocks, and the Ordering of Events in a Distributed System的论文中提出来的，在这篇论文中，Happens-Before 的语义是一种因果关系。在现实世界里，如果 A 事件是导致 B 事件的起因，那么 A 事件一定是先于（Happens-Before）B 事件发生的，这个就是 Happens-Before 语义的现实理解。

03 | 互斥锁（上）：解决原子性问题

一个或者多个操作在 CPU 执行的过程中不被中断的特性，称为“原子性”。

那原子性问题到底该如何解决呢？

原子性问题的源头是线程切换，如果能够禁用线程切换那不就能解决这个问题了吗？而操作系统做线程切换是依赖 CPU 中断的，所以禁止 CPU 发生中断就能够禁止线程切换。

在早期单核 CPU 时代，这个方案的确是可行的，而且也有很多应用案例，但是并不适合多核场景。

以 32 位 CPU 上执行 long 型变量的写操作为例来说明这个问题，long 型变量是 64 位，在 32 位 CPU 上执行写操作会被拆分成两次写操作（写高 32 位和写低 32 位，如下图所示）。

在单核 CPU 场景下，同一时刻只有一个线程执行，禁止 CPU 中断，意味着操作系统不会重新调度线程，也就是禁止了线程切换，获得 CPU 使用权的线程就可以不间断地执行，所以两次写操作一定是：要么都被执行，要么都没有被执行，具有原子性。

但是在多核场景下，同一时刻，有可能有两个线程同时在执行，一个线程执行在 CPU-1 上，一个线程执行在 CPU-2 上，此时禁止 CPU 中断，只能保证 CPU 上的线程连续执行，并不能保证同一时刻只有一个线程执行，如果这两个线程同时写 long 型变量高 32 位的话，那就有可能出现诡异 Bug 了。

“同一时刻只有一个线程执行”这个条件非常重要，我们称之为互斥。如果我们能够保证对共享变量的修改是互斥的，那么，无论是单核 CPU 还是多核 CPU，就都能保证原子性了。

简易锁模型

我们把一段需要互斥执行的代码称为临界区。线程在进入临界区之前，首先尝试加锁 lock()，如果成功，则进入临界区，此时我们称这个线程持有锁；否则呢就等待，直到持有锁的线程解锁；持有锁的线程执行完临界区的代码后，执行解锁 unlock()。

我们锁的是什么？我们保护的又是什么？

改进后的锁模型

锁和锁要保护的资源是有对应关系的，比如你用你家的锁保护你家的东西，我用我家的锁保护我家的东西。在并发编程世界里，锁和资源也应该有这个关系，但这个关系在我们上面的模型中是没有体现的，所以我们需要完善一下我们的模型。

首先，我们要把临界区要保护的资源标注出来，如图中临界区里增加了一个元素：受保护的资源 R；其次，我们要保护资源 R 就得为它创建一把锁 LR；最后，针对这把锁 LR，我们还需在进出临界区时添上加锁操作和解锁操作。另外，在锁 LR 和受保护资源之间，特地用一条线做了关联，这个关联关系非常重要。很多并发 Bug 的出现都是因为把它忽略了，然后就出现了类似锁自家门来保护他家资产的事情，这样的 Bug 非常不好诊断，因为潜意识里我们认为已经正确加锁了。

Java 语言提供的锁技术：synchronized

synchronized 关键字可以用来修饰方法，也可以用来修饰代码块

class X {
  // 修饰非静态方法
  synchronized void foo() {
    // 临界区
  }
  // 修饰静态方法
  synchronized static void bar() {
    // 临界区
  }
  // 修饰代码块
  Object obj = new Object()；
  void baz() {
    synchronized(obj) {
      // 临界区
    }
  }
}

Java 编译器会在 synchronized 修饰的方法或代码块前后自动加上加锁 lock() 和解锁 unlock()，这样做的好处就是加锁 lock() 和解锁 unlock() 一定是成对出现的，毕竟忘记解锁 unlock() 可是个致命的 Bug（意味着其他线程只能死等下去了）。

那 synchronized 里的加锁 lock() 和解锁 unlock() 锁定的对象在哪里呢？

当修饰静态方法的时候，锁定的是当前类的 Class 对象，在上面的例子中就是 Class X；
当修饰非静态方法的时候，锁定的是当前实例对象 this。

对于上面的例子，synchronized 修饰静态方法相当于:

class X {
  // 修饰静态方法
  synchronized(X.class) static void bar() {
    // 临界区
  }
}

修饰非静态方法，相当于：

class X {
  // 修饰非静态方法
  synchronized(this) void foo() {
    // 临界区
  }
}

用 synchronized 解决 count+=1 问题

class SafeCalc {
  long value = 0L;
  long get() {
    return value;
  }
  synchronized void addOne() {
    value += 1;
  }
}

首先可以肯定，被 synchronized 修饰后，无论是单核 CPU 还是多核 CPU，只有一个线程能够执行 addOne() 方法，所以一定能保证原子操作，那是否有可见性问题呢？

管程中锁的规则：对一个锁的解锁 Happens-Before 于后续对这个锁的加锁。

synchronized 修饰的临界区是互斥的，也就是说同一时刻只有一个线程执行临界区的代码；

而所谓“对一个锁解锁 Happens-Before 后续对这个锁的加锁”，指的是前一个线程的解锁操作对后一个线程的加锁操作可见，综合 Happens-Before 的传递性原则，我们就能得出前一个线程在临界区修改的共享变量（该操作在解锁之前），对后续进入临界区（该操作在加锁之后）的线程是可见的。

执行 addOne() 方法后，value 的值对 get() 方法是可见的吗？这个可见性是没法保证的。管程中锁的规则，是只保证后续对这个锁的加锁的可见性，而 get() 方法并没有加锁操作，所以可见性没法保证。

get() 方法也 synchronized 一下

class SafeCalc {
  long value = 0L;
  synchronized long get() {
    return value;
  }
  synchronized void addOne() {
    value += 1;
  }
}

get() 方法和 addOne() 方法都需要访问 value 这个受保护的资源，这个资源用 this 这把锁来保护。线程要进入临界区 get() 和 addOne()，必须先获得 this 这把锁，这样 get() 和 addOne() 也是互斥的。

锁和受保护资源的关系

受保护资源和锁之间的关联关系是 N:1 的关系

把 value 改成静态变量，把 addOne() 方法改成静态方法，此时 get() 方法和 addOne() 方法是否存在并发问题呢？

class SafeCalc {
  static long value = 0L;
  synchronized long get() {
    return value;
  }
  synchronized static void addOne() {
    value += 1;
  }
}

仔细观察，就会发现改动后的代码是用两个锁保护一个资源。这个受保护的资源就是静态变量 value，两个锁分别是 this 和 SafeCalc.class。由于临界区 get() 和 addOne() 是用两个锁保护的，因此这两个临界区没有互斥关系，临界区 addOne() 对 value 的修改对临界区 get() 也没有可见性保证，这就导致并发问题了。

总结

互斥锁，在并发领域的知名度极高，只要有了并发问题，大家首先容易想到的就是加锁，因为大家都知道，加锁能够保证执行临界区代码的互斥性。这样理解虽然正确，但是却不能够指导你真正用好互斥锁。临界区的代码是操作受保护资源的路径，类似于球场的入口，入口一定要检票，也就是要加锁，但不是随便一把锁都能有效。所以必须深入分析锁定的对象和受保护资源的关系，综合考虑受保护资源的访问路径，多方面考量才能用好互斥锁。

synchronized 是 Java 在语言层面提供的互斥原语，其实 Java 里面还有很多其他类型的锁，但作为互斥锁，原理都是相通的：锁，一定有一个要锁定的对象，至于这个锁定的对象要保护的资源以及在哪里加锁 / 解锁，就属于设计层面的事情了。

class SafeCalc {
  long value = 0L;
  long get() {
    synchronized (new Object()) {
      return value;
    }
  }
  void addOne() {
    synchronized (new Object()) {
      value += 1;
    }
  }
}

加锁本质就是在锁对象的对象头中写入当前线程id，但是new object每次在内存中都是新对象，所以加锁无效。这个锁会被编译器优化掉。和没有synchronized代码块效果是相同的。

04 | 互斥锁（下）：如何用一把锁保护多个资源？

受保护资源和锁之间合理的关联关系应该是 N:1 的关系，也就是说可以用一把锁来保护多个资源，但是不能用多把锁来保护一个资源

当我们要保护多个资源时，首先要区分这些资源是否存在关联关系。

保护没有关联关系的多个资源

银行业务中有针对账户余额（余额是一种资源）的取款操作，也有针对账户密码（密码也是一种资源）的更改操作，我们可以为账户余额和账户密码分配不同的锁来解决并发问题

账户类 Account 有两个成员变量，分别是账户余额 balance 和账户密码 password。取款 withdraw() 和查看余额 getBalance() 操作会访问账户余额 balance，我们创建一个 final 对象 balLock 作为锁；而更改密码 updatePassword() 和查看密码 getPassword() 操作会修改账户密码 password，我们创建一个 final 对象 pwLock 作为锁。不同的资源用不同的锁保护，各自管各自的。

class Account {
  // 锁：保护账户余额
  private final Object balLock = new Object();
  // 账户余额  
  private Integer balance;
  // 锁：保护账户密码
  private final Object pwLock= new Object();
  // 账户密码
  private String password;
 
  // 取款
  void withdraw(Integer amt) {
    synchronized(balLock) {
      if (this.balance > amt){
        this.balance -= amt;
      }
    }
  } 
  // 查看余额
  Integer getBalance() {
    synchronized(balLock) {
      return balance;
    }
  }
 
  // 更改密码
  void updatePassword(String pw){
    synchronized(pwLock) {
      this.password = pw;
    }
  } 
  // 查看密码
  String getPassword() {
    synchronized(pwLock) {
      return password;
    }
  }
}

当然，我们也可以用一把互斥锁来保护多个资源，例如我们可以用 this 这一把锁来管理账户类里所有的资源：账户余额和用户密码。所有的方法都增加同步关键字 synchronized 就可以了；

但是用一把锁有个问题，就是性能太差，会导致取款、查看余额、修改密码、查看密码这四个操作都是串行的。而我们用两把锁，取款和修改密码是可以并行的。用不同的锁对受保护资源进行精细化管理，能够提升性能。这种锁还有个名字，叫细粒度锁。

保护有关联关系的多个资源

银行业务里面的转账操作，账户 A 减少 100 元，账户 B 增加 100 元。这两个账户就是有关联关系的。

声明了个账户类：Account，该类有一个成员变量余额：balance，还有一个用于转账的方法：transfer()，然后怎么保证转账操作 transfer() 没有并发问题呢？

class Account {
  private int balance;
  // 转账
  void transfer(Account target, int amt){
    if (this.balance > amt) {
      this.balance -= amt;
      target.balance += amt;
    }
  } 
}

用户 synchronized 关键字修饰一下 transfer() 方法就可以了

class Account {
  private int balance;
  // 转账
  synchronized void transfer(
      Account target, int amt){
    if (this.balance > amt) {
      this.balance -= amt;
      target.balance += amt;
    }
  } 
}

在这段代码中，临界区内有两个资源，分别是转出账户的余额 this.balance 和转入账户的余额 target.balance，并且用的是一把锁 this，符合我们前面提到的，多个资源可以用一把锁来保护，这看上去完全正确呀。真的是这样吗？可惜，这个方案仅仅是看似正确，为什么呢？

问题就出在 this 这把锁上，this 这把锁可以保护自己的余额 this.balance，却保护不了别人的余额 target.balance，就像你不能用自家的锁来保护别人家的资产，也不能用自己的票来保护别人的座位一样。

假设有 A、B、C 三个账户，余额都是 200 元，我们用两个线程分别执行两个转账操作：账户 A 转给账户 B 100 元，账户 B 转给账户 C 100 元，最后我们期望的结果应该是账户 A 的余额是 100 元，账户 B 的余额是 200 元，账户 C 的余额是 300 元。

我们假设线程 1 执行账户 A 转账户 B 的操作，线程 2 执行账户 B 转账户 C 的操作。这两个线程分别在两颗 CPU 上同时执行，那它们是互斥的吗？实际上并不是。因为线程 1 锁定的是账户 A 的实例（A.this），而线程 2 锁定的是账户 B 的实例（B.this），所以这两个线程可以同时进入临界区 transfer()。线程 1 和线程 2 都会读到账户 B 的余额为 200，导致最终账户 B 的余额可能是 300（线程 1 后于线程 2 写 B.balance，线程 2 写的 B.balance 值被线程 1 覆盖），可能是 100（线程 1 先于线程 2 写 B.balance，线程 1 写的 B.balance 值被线程 2 覆盖），就是不可能是 200。

使用锁的正确姿势

用同一把锁来保护多个资源，也就是现实世界的“包场”。只要我们的锁能覆盖所有受保护资源就可以了

在上面的例子中，this 是对象级别的锁，所以 A 对象和 B 对象都有自己的锁，如何让 A 对象和 B 对象共享一把锁呢？

比如可以让所有对象都持有一个唯一性的对象，这个对象在创建 Account 时传入。

我们把 Account 默认构造函数变为 private，同时增加一个带 Object lock 参数的构造函数，创建 Account 对象时，传入相同的 lock，这样所有的 Account 对象都会共享这个 lock 了。

class Account {
  private Object lock；
  private int balance;
  private Account();
  // 创建 Account 时传入同一个 lock 对象
  public Account(Object lock) {
    this.lock = lock;
  } 
  // 转账
  void transfer(Account target, int amt){
    // 此处检查所有对象共享的锁
    synchronized(lock) {
      if (this.balance > amt) {
        this.balance -= amt;
        target.balance += amt;
      }
    }
  }
}

这个办法确实能解决问题，但是有点小瑕疵，它要求在创建 Account 对象的时候必须传入同一个对象，如果创建 Account 对象时，传入的 lock 不是同一个对象，那可就惨了，会出现锁自家门来保护他家资产的荒唐事。在真实的项目场景中，创建 Account 对象的代码很可能分散在多个工程中，传入共享的 lock 真的很难。

所以，上面的方案缺乏实践的可行性，我们需要更好的方案。还真有，就是用 Account.class 作为共享的锁。Account.class 是所有 Account 对象共享的，而且这个对象是 Java 虚拟机在加载 Account 类的时候创建的，所以我们不用担心它的唯一性。使用 Account.class 作为共享的锁，我们就无需在创建 Account 对象时传入了，代码更简单。

class Account {
  private int balance;
  // 转账
  void transfer(Account target, int amt){
    synchronized(Account.class) {
      if (this.balance > amt) {
        this.balance -= amt;
        target.balance += amt;
      }
    }
  } 
}

总结

如果资源之间没有关系，很好处理，每个资源一把锁就可以了。如果资源之间有关联关系，就要选择一个粒度更大的锁，这个锁应该能够覆盖所有相关的资源。除此之外，还要梳理出有哪些访问路径，所有的访问路径都要设置合适的锁。

关联关系如果用更具体、更专业的语言来描述的话，其实是一种“原子性”特征

“原子性”的本质是什么？其实不是不可分割，不可分割只是外在表现，其本质是多个资源间有一致性的要求，操作的中间状态对外不可见。例如，在 32 位的机器上写 long 型变量有中间状态（只写了 64 位中的 32 位），在银行转账的操作中也有中间状态（账户 A 减少了 100，账户 B 还没来得及发生变化）。所以解决原子性问题，是要保证中间状态对外不可见。

05 | 一不小心就死锁了，怎么办？

我们用 Account.class 作为互斥锁，来解决银行业务里面的转账问题，虽然这个方案不存在并发问题，但是所有账户的转账操作都是串行的，例如账户 A 转账户 B、账户 C 转账户 D 这两个转账操作现实世界里是可以并行的，但是在这个方案里却被串行化了，这样的话，性能太差。

试想在古代，没有信息化，账户的存在形式真的就是一个账本，而且每个账户都有一个账本，这些账本都统一存放在文件架上。银行柜员在给我们做转账时，要去文件架上把转出账本和转入账本都拿到手，然后做转账。这个柜员在拿账本的时候可能遇到以下三种情况：

文件架上恰好有转出账本和转入账本，那就同时拿走；
如果文件架上只有转出账本和转入账本之一，那这个柜员就先把文件架上有的账本拿到手，同时等着其他柜员把另外一个账本送回来；
转出账本和转入账本都没有，那这个柜员就等着两个账本都被送回来。

上面这个过程在编程的世界里怎么实现呢？其实用两把锁就实现了，转出账本一把，转入账本另一把。在 transfer() 方法内部，我们首先尝试锁定转出账户 this（先把转出账本拿到手），然后尝试锁定转入账户 target（再把转入账本拿到手），只有当两者都成功时，才执行转账操作。这个逻辑可以图形化为下图这个样子。

class Account {
  private int balance;
  // 转账
  void transfer(Account target, int amt){
    // 锁定转出账户
    synchronized(this) {              
      // 锁定转入账户
      synchronized(target) {           
        if (this.balance > amt) {
          this.balance -= amt;
          target.balance += amt;
        }
      }
    }
  } 
}

使用细粒度锁可以提高并行度，是性能优化的一个重要手段。

使用细粒度锁是有代价的，这个代价就是可能会导致死锁。

先看看现实世界里的一种特殊场景。如果有客户找柜员张三做个转账业务：账户 A 转账户 B 100 元，此时另一个客户找柜员李四也做个转账业务：账户 B 转账户 A 100 元，于是张三和李四同时都去文件架上拿账本，这时候有可能凑巧张三拿到了账本 A，李四拿到了账本 B。张三拿到账本 A 后就等着账本 B（账本 B 已经被李四拿走），而李四拿到账本 B 后就等着账本 A（账本 A 已经被张三拿走），他们要等多久呢？他们会永远等待下去…因为张三不会把账本 A 送回去，李四也不会把账本 B 送回去。

死锁的一个比较专业的定义是：一组互相竞争资源的线程因互相等待，导致“永久”阻塞的现象。

假设线程 T1 执行账户 A 转账户 B 的操作，账户 A.transfer(账户 B)；同时线程 T2 执行账户 B 转账户 A 的操作，账户 B.transfer(账户 A)。当 T1 和 T2 同时执行完①处的代码时，T1 获得了账户 A 的锁（对于 T1，this 是账户 A），而 T2 获得了账户 B 的锁（对于 T2，this 是账户 B）。之后 T1 和 T2 在执行②处的代码时，T1 试图获取账户 B 的锁时，发现账户 B 已经被锁定（被 T2 锁定），所以 T1 开始等待；T2 则试图获取账户 A 的锁时，发现账户 A 已经被锁定（被 T1 锁定），所以 T2 也开始等待。于是 T1 和 T2 会无期限地等待下去，也就是我们所说的死锁了。

class Account {
  private int balance;
  // 转账
  void transfer(Account target, int amt){
    // 锁定转出账户
    synchronized(this){     ①
      // 锁定转入账户
      synchronized(target){ ②
        if (this.balance > amt) {
          this.balance -= amt;
          target.balance += amt;
        }
      }
    }
  } 
}

如何预防死锁

一般没有特别好的方法，很多时候我们只能重启应用。

如何避免死锁？

只有以下这四个条件都发生时才会出现死锁：

互斥，共享资源 X 和 Y 只能被一个线程占用；
占有且等待，线程 T1 已经取得共享资源 X，在等待共享资源 Y 的时候，不释放共享资源 X；
不可抢占，其他线程不能强行抢占线程 T1 占有的资源；
循环等待，线程 T1 等待线程 T2 占有的资源，线程 T2 等待线程 T1 占有的资源，就是循环等待。

也就是说只要我们破坏其中一个，就可以成功避免死锁的发生。

对于“占用且等待”这个条件，我们可以一次性申请所有的资源，这样就不存在等待了。
对于“不可抢占”这个条件，占用部分资源的线程进一步申请其他资源时，如果申请不到，可以主动释放它占有的资源，这样不可抢占这个条件就破坏掉了。
对于“循环等待”这个条件，可以靠按序申请资源来预防。所谓按序申请，是指资源是有线性顺序的，申请的时候可以先申请资源序号小的，再申请资源序号大的，这样线性化后自然就不存在循环了。

1. 破坏占用且等待条件

拿前面我们提到的转账操作来讲，它需要的资源有两个，一个是转出账户，另一个是转入账户，当这两个账户同时被申请时，我们该怎么解决这个问题呢？

可以增加一个账本管理员，然后只允许账本管理员从文件架上拿账本，也就是说柜员不能直接在文件架上拿账本，必须通过账本管理员才能拿到想要的账本。例如，张三同时申请账本 A 和 B，账本管理员如果发现文件架上只有账本 A，这个时候账本管理员是不会把账本 A 拿下来给张三的，只有账本 A 和 B 都在的时候才会给张三。这样就保证了“一次性申请所有资源”。

“同时申请”这个操作是一个临界区，我们也需要一个角色（Java 里面的类）来管理这个临界区，我们就把这个角色定为 Allocator。它有两个重要功能，分别是：同时申请资源 apply() 和同时释放资源 free()。账户 Account 类里面持有一个 Allocator 的单例（必须是单例，只能由一个人来分配资源）。当账户 Account 在执行转账操作的时候，首先向 Allocator 同时申请转出账户和转入账户这两个资源，成功后再锁定这两个资源；当转账操作执行完，释放锁之后，我们需通知 Allocator 同时释放转出账户和转入账户这两个资源。具体的代码实现如下。

class Allocator {
  private List<Object> als =new ArrayList<>();
  // 一次性申请所有资源
  synchronized boolean apply(Object from, Object to){
    if(als.contains(from) ||als.contains(to)){
      return false;  
    } else {
      als.add(from);
      als.add(to);  
    }
    return true;
  }
  // 归还资源
  synchronized void free(Object from, Object to){
    als.remove(from);
    als.remove(to);
  }
}
 
class Account {
  // actr 应该为单例
  private Allocator actr;
  private int balance;
  // 转账
  void transfer(Account target, int amt){
    // 一次性申请转出账户和转入账户，直到成功
    while(!actr.apply(this, target))
    try{
      // 锁定转出账户
      synchronized(this){              
        // 锁定转入账户
        synchronized(target){           
          if (this.balance > amt){
            this.balance -= amt;
            target.balance += amt;
          }
        }
      }
    } finally {
      actr.free(this, target)
    }
  } 
}

2. 破坏不可抢占条件

核心是要能够主动释放它占有的资源

这一点 synchronized 是做不到的。原因是 synchronized 申请资源的时候，如果申请不到，线程直接进入阻塞状态了，而线程进入阻塞状态，啥都干不了，也释放不了线程已经占有的资源。

不过在 SDK 层面还是解决了的，java.util.concurrent 这个包下面提供的 Lock 是可以轻松解决这个问题的。

3. 破坏循环等待条件

破坏这个条件，需要对资源进行排序，然后按序申请资源

我们假设每个账户都有不同的属性 id，这个 id 可以作为排序字段，申请的时候，我们可以按照从小到大的顺序来申请。比如下面代码中，①~⑥处的代码对转出账户（this）和转入账户（target）排序，然后按照序号从小到大的顺序锁定账户。这样就不存在“循环”等待了。

class Account {
  private int id;
  private int balance;
  // 转账
  void transfer(Account target, int amt){
    Account left = this        ①
    Account right = target;    ②
    if (this.id > target.id) { ③
      left = target;           ④
      right = this;            ⑤
    }                          ⑥
    // 锁定序号小的账户
    synchronized(left){
      // 锁定序号大的账户
      synchronized(right){ 
        if (this.balance > amt){
          this.balance -= amt;
          target.balance += amt;
        }
      }
    }
  } 
}

06 | 用“等待-通知”机制优化循环等待

在破坏占用且等待条件的时候，如果转出账本和转入账本不满足同时在文件架上这个条件，就用死循环的方式来循环等待，核心代码如下：

1
2
3

// 一次性申请转出账户和转入账户，直到成功
while(!actr.apply(this, target))
  ；

如果 apply() 操作耗时长，或者并发冲突量大的时候，循环等待这种方案就不适用了，因为在这种场景下，可能要循环上万次才能获取到锁，太消耗 CPU 了。

最好的方案应该是：如果线程要求的条件（转出账本和转入账本同在文件架上）不满足，则线程阻塞自己，进入等待状态；当线程要求的条件（转出账本和转入账本同在文件架上）满足后，通知等待的线程重新执行。其中，使用线程阻塞的方式就能避免循环等待消耗 CPU 的问题。

这就是等待 - 通知机制

一个完整的等待 - 通知机制：线程首先获取互斥锁，当线程要求的条件不满足时，释放互斥锁，进入等待状态；当要求的条件满足时，通知等待的线程，重新获取互斥锁。

用 synchronized 实现等待 - 通知机制

synchronized 配合 wait()、notify()、notifyAll() 这三个方法实现。

同一时刻，只允许一个线程进入 synchronized 保护的临界区，当有一个线程进入临界区后，其他线程就只能进入图中左边的等待队列里等待。这个等待队列和互斥锁是一对一的关系，每个互斥锁都有自己独立的等待队列。

在并发程序中，当一个线程进入临界区后，由于某些条件不满足，需要进入等待状态，Java 对象的 wait() 方法就能够满足这种需求。如上图所示，当调用 wait() 方法后，当前线程就会被阻塞，并且进入到右边的等待队列中，这个等待队列也是互斥锁的等待队列。线程在进入等待队列的同时，会释放持有的互斥锁，线程释放锁后，其他线程就有机会获得锁，并进入临界区了。

当条件满足时调用 notify()，会通知等待队列（互斥锁的等待队列）中的线程，告诉它条件曾经满足过。

上面我们一直强调 wait()、notify()、notifyAll() 方法操作的等待队列是互斥锁的等待队列，所以如果 synchronized 锁定的是 this，那么对应的一定是 this.wait()、this.notify()、this.notifyAll()；如果 synchronized 锁定的是 target，那么对应的一定是 target.wait()、target.notify()、target.notifyAll() 。而且 wait()、notify()、notifyAll() 这三个方法能够被调用的前提是已经获取了相应的互斥锁，所以我们会发现 wait()、notify()、notifyAll() 都是在 synchronized{}内部被调用的。如果在 synchronized{}外部调用，或者锁定的 this，而用 target.wait() 调用的话，JVM 会抛出一个运行时异常：java.lang.IllegalMonitorStateException。

notify() 是会随机地通知等待队列中的一个线程，而 notifyAll() 会通知等待队列中的所有线程。从感觉上来讲，应该是 notify() 更好一些，因为即便通知所有线程，也只有一个线程能够进入临界区。但那所谓的感觉往往都蕴藏着风险，实际上使用 notify() 也很有风险，它的风险在于可能导致某些线程永远不会被通知到。

总结

等待 - 通知机制是一种非常普遍的线程间协作的方式。使用轮询的方式来等待某个状态，很多情况下都可以用等待 - 通知机制来优化。Java 语言内置的 synchronized 配合 wait()、notify()、notifyAll() 这三个方法可以快速实现这种机制。

wait与sleep区别在于：

wait会释放所有锁而sleep不会释放锁资源
wait只能在同步方法和同步块中使用，而sleep任何地方都可以
wait无需捕捉异常，而sleep需要
sleep是Thread的方法，而wait是Object类的方法；
sleep方法调用的时候必须指定时间

07 | 安全性、活跃性以及性能问题

安全性问题

存在共享数据并且该数据会发生变化，通俗地讲就是有多个线程会同时读写同一数据。那如果能够做到不共享数据或者数据状态不发生变化，不就能够保证线程的安全性。

例如线程本地存储（Thread Local Storage，TLS）、不变模式等等

当多个线程同时访问同一数据，并且至少有一个线程会写这个数据的时候，如果我们不采取防护措施，那么就会导致并发 Bug，对此还有一个专业的术语，叫做数据竞争（Data Race）

竞态条件，指的是程序的执行结果依赖线程执行的顺序

线程的执行顺序是不确定的，如果程序存在竞态条件问题，那就意味着程序执行的结果是不确定的，而执行结果不确定这可是个大 Bug。

public class Test {
  private long count = 0;
  synchronized long get(){
    return count；
  }
  synchronized void set(long v){
    count = v;
  } 
  void add10K() {
    int idx = 0;
    while(idx++ < 10000) {
      set(get()+1)      
    }
  }
}

假设 count=0，当两个线程同时执行 get() 方法时，get() 方法会返回相同的值 0，两个线程执行 get()+1 操作，结果都是 1，之后两个线程再将结果 1 写入了内存。你本来期望的是 2，而结果却是 1。

那面对数据竞争和竞态条件问题，又该如何保证线程的安全性呢？其实这两类问题，都可以用互斥这个技术方案，而实现互斥的方案有很多，CPU 提供了相关的互斥指令，操作系统、编程语言也会提供相关的 API。从逻辑上来看，我们可以统一归为：锁。

活跃性问题

我们常见的“死锁”就是一种典型的活跃性问题，当然除了死锁外，还有两种情况，分别是“活锁”和“饥饿”。

有时线程虽然没有发生阻塞，但仍然会存在执行不下去的情况，这就是所谓的“活锁”

类比现实世界里的例子，路人甲从左手边出门，路人乙从右手边进门，两人为了不相撞，互相谦让，路人甲让路走右手边，路人乙也让路走左手边，结果是两人又相撞了。这种情况，基本上谦让几次就解决了，因为人会交流啊。可是如果这种情况发生在编程世界了，就有可能会一直没完没了地“谦让”下去，成为没有发生阻塞但依然执行不下去的“活锁”。

解决“活锁”的方案很简单，谦让时，尝试等待一个随机的时间就可以了。

Raft 这样知名的分布式一致性算法中也用到了它。

所谓“饥饿”指的是线程因无法访问所需资源而无法执行下去的情况。

如果线程优先级“不均”，在 CPU 繁忙的情况下，优先级低的线程得到执行的机会很小，就可能发生线程“饥饿”；持有锁的线程，如果执行的时间过长，也可能导致“饥饿”问题。

解决“饥饿”问题的方案很简单，有三种方案：一是保证资源充足，二是公平地分配资源，三就是避免持有锁的线程长时间执行。这三个方案中，方案一和方案三的适用场景比较有限，因为很多场景下，资源的稀缺性是没办法解决的，持有锁的线程执行的时间也很难缩短。倒是方案二的适用场景相对来说更多一些。

那如何公平地分配资源呢？在并发编程里，主要是使用公平锁。所谓公平锁，是一种先来后到的方案，线程的等待是有顺序的，排在等待队列前面的线程会优先获得资源。

性能问题

锁”的过度使用可能导致串行化的范围过大，这样就不能够发挥多线程的优势了，而我们之所以使用多线程搞并发程序，为的就是提升性能。

所以我们要尽量减少串行

公式里的 n 可以理解为 CPU 的核数，p 可以理解为并行百分比，那（1-p）就是串行百分比了，也就是我们假设的 5%。我们再假设 CPU 的核数（也就是 n）无穷大，那加速比 S 的极限就是 20。也就是说，如果我们的串行率是 5%，那么我们无论采用什么技术，最高也就只能提高 20 倍的性能。

Java SDK 并发包里之所以有那么多东西，有很大一部分原因就是要提升在某个特定领域的性能。

第一，既然使用锁会带来性能问题，那最好的方案自然就是使用无锁的算法和数据结构了

例如线程本地存储 (Thread Local Storage, TLS)、写入时复制 (Copy-on-write)、乐观锁等；Java 并发包里面的原子类也是一种无锁的数据结构；Disruptor 则是一个无锁的内存队列

第二，减少锁持有的时间。互斥锁本质上是将并行的程序串行化，所以要增加并行度，一定要减少持有锁的时间。

例如使用细粒度的锁，一个典型的例子就是 Java 并发包里的 ConcurrentHashMap，它使用了所谓分段锁的技术

性能方面的度量指标：

吞吐量：指的是单位时间内能处理的请求数量。吞吐量越高，说明性能越好。
延迟：指的是从发出请求到收到响应的时间。延迟越小，说明性能越好。
并发量：指的是能同时处理的请求数量，一般来说随着并发量的增加、延迟也会增加。所以延迟这个指标，一般都会是基于并发量来说的。例如并发量是 1000 的时候，延迟是 50 毫秒。

08 | 管程：并发编程的万能钥匙

什么是管程

synchronized 关键字及 wait()、notify()、notifyAll() 这三个方法都是管程的组成部分。而管程和信号量是等价的，所谓等价指的是用管程能够实现信号量，也能用信号量实现管程。但是管程更容易使用，所以 Java 选择了管程。

管程，对应的英文是 Monitor （监视器）

管程，指的是管理共享变量以及对共享变量的操作过程，让他们支持并发

MESA 模型

在并发编程领域，有两大核心问题：一个是互斥，即同一时刻只允许一个线程访问共享资源；另一个是同步，即线程之间如何通信、协作。这两大问题，管程都是能够解决的。

管程解决互斥问题：

就是将共享变量及其对共享变量的操作统一封装起来

在下图中，管程 X 将共享变量 queue 这个队列和相关的操作入队 enq()、出队 deq() 都封装起来了；线程 A 和线程 B 如果想访问共享变量 queue，只能通过调用管程提供的 enq()、deq() 方法来实现；enq()、deq() 保证互斥性，只允许一个线程进入管程。

管程如何解决线程间的同步问题：

在管程模型里，共享变量和对共享变量的操作是被封装起来的，图中最外层的框就代表封装的意思。框的上面只有一个入口，并且在入口旁边还有一个入口等待队列。当多个线程同时试图进入管程内部时，只允许一个线程进入，其他线程则在入口等待队列中等待。

wait() 的正确姿势

但是有一点，需要再次提醒，对于 MESA 管程来说，有一个编程范式，就是需要在一个 while 循环里面调用 wait()。这个是 MESA 管程特有的。

1
2
3

while(条件不满足) {
  wait();
}

管程要求同一时刻只允许一个线程执行，那当线程 T2 的操作使线程 T1 等待的条件满足时，T1 和 T2 究竟谁可以执行呢？

MESA 管程里面，T2 通知完 T1 后，T2 还是会接着执行，T1 并不立即执行，仅仅是从条件变量的等待队列进到入口等待队列里面。这样做的好处是 notify() 不用放到代码的最后，T2 也没有多余的阻塞唤醒操作。但是也有个副作用，就是当 T1 再次执行的时候，可能曾经满足的条件，现在已经不满足了，所以需要以循环方式检验条件变量。

notify() 何时可以使用

所有等待线程拥有相同的等待条件；
所有等待线程被唤醒后，执行相同的操作；
只需要唤醒一个线程。

while (队列已满){
  // 等待队列不满
  notFull.await();
}

// 省略入队操作...
// 入队后, 通知可出队
notEmpty.signal();

总结

Java 参考了 MESA 模型，语言内置的管程（synchronized）对 MESA 模型进行了精简。MESA 模型中，条件变量可以有多个，Java 语言内置的管程里只有一个条件变量。具体如下图所示。

synchronized 关键字修饰的代码块，在编译期会自动生成相关加锁和解锁的代码，但是仅支持一个条件变量；而 Java SDK 并发包实现的管程支持多个条件变量，不过并发包里的锁，需要开发人员自己进行加锁和解锁操作。

09 | Java线程（上）：Java线程的生命周期

通用的线程生命周期

初始状态、可运行状态、运行状态、休眠状态和终止状态。

初始状态，指的是线程已经被创建，但是还不允许分配 CPU 执行。这个状态属于编程语言特有的，不过这里所谓的被创建，仅仅是在编程语言层面被创建，而在操作系统层面，真正的线程还没有创建。
可运行状态，指的是线程可以分配 CPU 执行。在这种状态下，真正的操作系统线程已经被成功创建了，所以可以分配 CPU 执行。
当有空闲的 CPU 时，操作系统会将其分配给一个处于可运行状态的线程，被分配到 CPU 的线程的状态就转换成了运行状态。
运行状态的线程如果调用一个阻塞的 API（例如以阻塞方式读文件）或者等待某个事件（例如条件变量），那么线程的状态就会转换到休眠状态，同时释放 CPU 使用权，休眠状态的线程永远没有机会获得 CPU 使用权。当等待的事件出现了，线程就会从休眠状态转换到可运行状态。
线程执行完或者出现异常就会进入终止状态，终止状态的线程不会切换到其他任何状态，进入终止状态也就意味着线程的生命周期结束了。

Java 中线程的生命周期

NEW（初始化状态）
RUNNABLE（可运行 / 运行状态）
BLOCKED（阻塞状态）
WAITING（无时限等待）
TIMED_WAITING（有时限等待）
TERMINATED（终止状态）

其实在操作系统层面，Java 线程中的 BLOCKED、WAITING、TIMED_WAITING 是一种状态，即前面我们提到的休眠状态。也就是说只要 Java 线程处于这三种状态之一，那么这个线程就永远没有 CPU 的使用权。

其中，BLOCKED、WAITING、TIMED_WAITING 可以理解为线程导致休眠状态的三种原因。

1. RUNNABLE 与 BLOCKED 的状态转换

只有一种场景会触发这种转换，就是线程等待 synchronized 的隐式锁。synchronized 修饰的方法、代码块同一时刻只允许一个线程执行，其他线程只能等待，这种情况下，等待的线程就会从 RUNNABLE 转换到 BLOCKED 状态。而当等待的线程获得 synchronized 隐式锁时，就又会从 BLOCKED 转换到 RUNNABLE 状态。

如果你熟悉操作系统线程的生命周期的话，可能会有个疑问：线程调用阻塞式 API 时，是否会转换到 BLOCKED 状态呢？在操作系统层面，线程是会转换到休眠状态的，但是在 JVM 层面，Java 线程的状态不会发生变化，也就是说 Java 线程的状态会依然保持 RUNNABLE 状态。JVM 层面并不关心操作系统调度相关的状态，因为在 JVM 看来，等待 CPU 使用权（操作系统层面此时处于可执行状态）与等待 I/O（操作系统层面此时处于休眠状态）没有区别，都是在等待某个资源，所以都归入了 RUNNABLE 状态。

而我们平时所谓的 Java 在调用阻塞式 API 时，线程会阻塞，指的是操作系统线程的状态，并不是 Java 线程的状态。

2. RUNNABLE 与 WAITING 的状态转换

第一种场景，获得 synchronized 隐式锁的线程，调用无参数的 Object.wait() 方法。

第二种场景，调用无参数的 Thread.join() 方法。其中的 join() 是一种线程同步方法，例如有一个线程对象 thread A，当调用 A.join() 的时候，执行这条语句的线程会等待 thread A 执行完，而等待中的这个线程，其状态会从 RUNNABLE 转换到 WAITING。当线程 thread A 执行完，原来等待它的线程又会从 WAITING 状态转换到 RUNNABLE。

第三种场景，调用 LockSupport.park() 方法。调用 LockSupport.park() 方法，当前线程会阻塞，线程的状态会从 RUNNABLE 转换到 WAITING。调用 LockSupport.unpark(Thread thread) 可唤醒目标线程，目标线程的状态又会从 WAITING 状态转换到 RUNNABLE。

3. RUNNABLE 与 TIMED_WAITING 的状态转换

调用带超时参数的 Thread.sleep(long millis) 方法；
获得 synchronized 隐式锁的线程，调用带超时参数的 Object.wait(long timeout) 方法；
调用带超时参数的 Thread.join(long millis) 方法；
调用带超时参数的 LockSupport.parkNanos(Object blocker, long deadline) 方法；
调用带超时参数的 LockSupport.parkUntil(long deadline) 方法。

4. 从 NEW 到 RUNNABLE 状态

Java 刚创建出来的 Thread 对象就是 NEW 状态

NEW 状态的线程，不会被操作系统调度，因此不会执行。Java 线程要执行，就必须转换到 RUNNABLE 状态。

1
2
3

MyThread myThread = new MyThread();
// 从 NEW 状态转换到 RUNNABLE 状态
myThread.start()；

5. 从 RUNNABLE 到 TERMINATED 状态

线程执行完 run() 方法后，会自动转换到 TERMINATED 状态，当然如果执行 run() 方法的时候异常抛出，也会导致线程终止。

stop() 和 interrupt() 方法的主要区别是什么呢？

stop() 方法会真的杀死线程

interrupt() 方法仅仅是通知线程，线程有机会执行一些后续操作，同时也可以无视这个通知。被 interrupt 的线程，是怎么收到通知的呢？一种是异常，另一种是主动检测。

10 | Java线程（中）：创建多少线程才是合适的？

多线程的应用场景

要想“降低延迟，提高吞吐量”，对应的方法呢，基本上有两个方向，一个方向是优化算法，另一个方向是将硬件的性能发挥到极致。

在并发编程领域，提升性能本质上就是提升硬件的利用率，再具体点来说，就是提升 I/O 的利用率和 CPU 的利用率。

如何利用多线程来提升 CPU 和 I/O 设备的利用率？假设程序按照 CPU 计算和 I/O 操作交叉执行的方式运行，而且 CPU 计算和 I/O 操作的耗时是 1:1。

如下图所示，如果只有一个线程，执行 CPU 计算的时候，I/O 设备空闲；执行 I/O 操作的时候，CPU 空闲，所以 CPU 的利用率和 I/O 设备的利用率都是 50%。

如果有两个线程，如下图所示，当线程 A 执行 CPU 计算的时候，线程 B 执行 I/O 操作；当线程 A 执行 I/O 操作的时候，线程 B 执行 CPU 计算，这样 CPU 的利用率和 I/O 设备的利用率就都达到了 100%。

如果 CPU 和 I/O 设备的利用率都很低，那么可以尝试通过增加线程来提高吞吐量。

在单核时代，多线程主要就是用来平衡 CPU 和 I/O 设备的。如果程序只有 CPU 计算，而没有 I/O 操作的话，多线程不但不会提升性能，还会使性能变得更差，原因是增加了线程切换的成本。但是在多核时代，这种纯计算型的程序也可以利用多线程来提升性能。为什么呢？因为利用多核可以降低响应时间。

创建多少线程合适？

大部分情况下，I/O 操作执行的时间相对于 CPU 计算来说都非常长，这种场景我们一般都称为 I/O 密集型计算；和 I/O 密集型计算相对的就是 CPU 密集型计算了，CPU 密集型计算大部分场景下都是纯 CPU 计算。

对于 CPU 密集型的计算场景，理论上“线程的数量 =CPU 核数”就是最合适的。不过在工程上，线程的数量一般会设置为“CPU 核数 +1”。这样的话，当线程因为偶尔的内存页失效或其他原因导致阻塞时，这个额外的线程可以顶上，从而保证 CPU 的利用率。

对于 I/O 密集型计算场景，最佳的线程数是与程序中 CPU 计算和 I/O 操作的耗时比相关的

最佳线程数 =CPU 核数 * [ 1 +（I/O 耗时 / CPU 耗时）]
cpu核数/（1-阻塞系数（0.8-8.9))

11 | Java线程（下）：为什么局部变量是线程安全的？

学习JVM的时候已经有答案了

局部变量放到了调用栈里

每个线程都有自己独立的调用栈

没有共享，就没有伤害。

线程封闭

方法里的局部变量，因为不会和其他线程共享，所以没有并发问题

比较官方的解释是：仅在单线程内访问数据。由于不存在共享，所以即便不同步也不会有并发问题

采用线程封闭技术的案例非常多，例如从数据库连接池里获取的连接 Connection，在 JDBC 规范里并没有要求这个 Connection 必须是线程安全的。数据库连接池通过线程封闭技术，保证一个 Connection 一旦被一个线程获取之后，在这个线程关闭 Connection 之前的这段时间里，不会再分配给其他线程，从而保证了 Connection 不会有并发问题。

12 | 如何用面向对象思想写好并发程序？

一、封装共享变量

封装的通俗解释就是将属性和实现细节封装在对象内部，外界对象只能通过目标对象提供的公共方法来间接访问这些内部属性

我们把共享变量作为对象的属性，那对于共享变量的访问路径就是对象的公共方法

将共享变量作为对象属性封装在内部，对所有公共方法制定并发访问策略

下面的计数器程序共享变量只有一个，就是 value，我们把它作为 Counter 类的属性，并且将两个公共方法 get() 和 addOne() 声明为同步方法，这样 Counter 类就成为一个线程安全的类了。

public class Counter {
  private long value;
  synchronized long get(){
    return value;
  }
  synchronized long addOne(){
    return ++value;
  }
}

二、识别共享变量间的约束条件

//todo

记录2022.5.21

三、制定并发访问策略

避免共享：避免共享的技术主要是利于线程本地存储以及为每个任务分配独立的线程。
不变模式：这个在 Java 领域应用的很少，但在其他领域却有着广泛的应用，例如 Actor 模式、CSP 模式以及函数式编程的基础都是不变模式。
管程及其他同步工具：Java 领域万能的解决方案是管程，但是对于很多特定场景，使用 Java 并发包提供的读写锁、并发容器等同步工具会更好。

宏观原则

优先使用成熟的工具类：Java SDK 并发包里提供了丰富的工具类，基本上能满足你日常的需要，建议你熟悉它们，用好它们，而不是自己再“发明轮子”，毕竟并发工具类不是随随便便就能发明成功的。
迫不得已时才使用低级的同步原语：低级的同步原语主要指的是 synchronized、Lock、Semaphore 等，这些虽然感觉简单，但实际上并没那么简单，一定要小心使用。
避免过早优化：安全第一，并发程序首先要保证安全，出现性能瓶颈后再优化。在设计期和开发期，很多人经常会情不自禁地预估性能的瓶颈，并对此实施优化，但残酷的现实却是：性能瓶颈不是你想预估就能预估的。