Java 并发基础——线程安全性

线程安全：多个线程访问某个类时，不管运行时环境采用何种调度方式或者这些线程将如何交替执行，并且在主调代码中不需要任何额外的同步或协调，这个类都能表现出正确的行为，那么久称这个类是线程安全的。

在线程安全类中封装了必要的同步机制，因此客户端无需采取进一步的同步措施。

原子性

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要么不执行，要么执行到底。原子性就是当某一个线程修改i的值的时候，从取出i到将新的i的值写给i之间不能有其他线程对i进行任何操作。也就是说保证某个线程对i的操作是原子性的，这样就可以避免数据脏读。 通过锁机制或者CAS（Compare And Set 需要硬件CPU的支持）操作可以保证操作的原子性。

当多个线程访问某个状态变量，并且其中有一个线程执行写入操作时，必须采用同步机制来协调这些线程对变量的访问。无状态对象一定是线程安全的。

如果我们在无状态的对象中增加一个状态时，会出现什么情况呢？假设我们按照以下方式在servlet中增加一个"命中计数器"来管理请求数量：在servlet中增加一个long类型的域，每处理一个请求就在这个值上加1。

public class UnsafeCountingFactorizer implements Servlet {
     private long count = 0;

     public long getCount() {
            return count ;
     }

     @Override
     public void service(ServletRequest arg0, ServletResponse arg1)
                 throws ServletException, IOException {
            // do something
           count++;
     }
}

不幸的是，以上代码不是线程安全的，因为count++并非是原子操作，实际上，它包含了三个独立的操作：读取count的值，将值加1，然后将计算结果写入count。如果线程A读到count为10，马上线程B读到count也为10，线程A加1写入后为11，线程B由于已经读过count值为10，执行加1写入后依然为11，这样就丢失了一次计数。

在 count++例子中线程不安全是因为 count++并非原子操作，我们可以使用原子类，确保确保操作是原子，这样这个类就是线程安全的了。

public class CountingFactorizer implements Servlet {
     private final AtomicLong count = new AtomicLong(0);

    public long getCount() {
          return count .get() ;
   }

    @Override
    public void service(ServletRequest arg0, ServletResponse arg1)
               throws ServletException, IOException {
          // do something
          count.incrementAndGet();
   }
}

AtomicLong是java.util.concurrent.atomic包中的原子变量类，它能够实现原子的自增操作，这样就是线程安全的了。   同样，上述情况还会出现在 单例模式的懒加载过程中，当多个线程同时访问 getInstance()函数时。这篇文章中有讲解：实现优雅的单例模式

加锁机制

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线程在执行被synchronized修饰的代码块时，首先检查是否有其他线程持有该锁，如果有则阻塞等待，如果没有则持有该锁，并在执行完之后释放该锁。

除了使用原子变量的方式外，我们也可以通过加锁的方式实现线程安全性。还是UnsafeCountingFactorizer，我们只要在它的service方法上增加synchronized关键字，那么它就是线程安全的了。当然在整个方法中加锁在这里是效率很低的，因为我们只需要保证count++操作的原子性，所以这里只对count++进行了加锁，代码如下：

public class UnsafeCountingFactorizer implements Servlet {
     private long count = 0;

     public long getCount() {
            return count ;
     }

     @Override
     public void service(ServletRequest arg0, ServletResponse arg1)
                 throws ServletException, IOException {
            // do something
           synchronized(this){
               count++;
          }
     }
}

Synchronized代码块使得一段程序的执行具有 原子性，即每个时刻只能有一个线程持有这个代码块，多个线程执行在执行时会互不干扰。

java 内存模型及 可见性

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的内存模型没有上面这么简单，在Java Memory Model中，Memory分为两类，main memory和working memory，main memory为所有线程共享，working memory中存放的是线程所需要的变量的拷贝（线程要对main memory中的内容进行操作的话，首先需要拷贝到自己的working memory，一般为了速度，working memory一般是在cpu的cache中的）。被volatile修饰的变量在被操作的时候不会产生working memory的拷贝，而是直接操作main memory，当然volatile虽然解决了变量的可见性问题，但没有解决变量操作的原子性的问题，这个还需要synchronized或者CAS相关操作配合进行。

每个线程内部都保有共享变量的副本，当一个线程更新了这个共享变量，另一个线程可能看的到，可能看不到，这就是可见性问题。

下面这段代码中 main 线程中 改变了 ready的值，当开启多个子线程时，子线程的值并不是马上就刷新为最新的ready的值（这里的中间刷新的时间间隔到底是多长，或者子线程的刷新机制，自己也不太清楚。当开启一个线程去执行时，ready值改变时就会立刻刷新，循环立刻就结束，但是当开启多个线程时，就会有一定的延迟）。

public class SelfTest {
    private  static boolean ready;
    private static int number;
    private static long time;

    public static class ReadThread extends Thread {
        public void run() {
            while(!ready ){
                System. out.println("*******  "+Thread.currentThread()+""+number);
                Thread. yield();
            }
            System. out.println(number+"   currentThread: "+Thread.currentThread());
        }
    }
    public static void main(String [] args) {
        time = System.currentTimeMillis();
        new ReadThread().start();
        new ReadThread().start();
        new ReadThread().start();
        new ReadThread().start();
        try {
            Thread.sleep(10);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        number = 42;
        ready = true ;
        System.out.println("赋值时间：ready = true     ");
    }
}

上面这段代码的执行结果：可以看出赋值后，循环还是执行了几次。

此时如果把 ready的属性加上 volatile 结果便是如下的效果：

由此可见Volatile可以解决内存可见性的问题。

上面讲的加锁机制同样可以解决内存可见性的问题，加锁的含义不仅仅局限于互斥行为，还包括内存可见性。为了确保所有线程都能看到共享变量的最新值，所有执行读操作或者写操作的线程都必须在同一个锁上同步。

注：由于System.out.println的执行仍然需要时间，所以这面打印的顺序还是可能出现错乱。

参考：

http://www.mamicode.com/info-detail-245652.html

并发编程实战

http://www.cnblogs.com/NeilZhang/p/7979629.html