Java线程安全面试题，你真的了解吗？

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。

线程安全有以下几种实现方式：

不可变

不可变（immutable）的对象一定是线程安全的，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，永远也不会看到它在多个线程之中处于不一致的状态。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。

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 的原子类 atomicinteger 和 atomiclong 则是可变的。

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();
}

 

互斥同步

synchronized 和 reentrantlock。

非阻塞同步

互斥同步最主要的问题就是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。

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。

1. cas

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。

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，分别是内存地址 v、旧的预期值 a 和新值 b。当执行操作时，只有当 v 的值等于 a，才将 v 的值更新为 b。

2. atomicinteger

j.u.c 包里面的整数原子类 atomicinteger 的方法调用了 unsafe 类的 cas 操作。

以下代码使用了 atomicinteger 执行了自增的操作。

private atomicinteger cnt = new atomicinteger();

public void add() {
    cnt.incrementandget();
}

 

以下代码是 incrementandget() 的源码，它调用了 unsafe 的 getandaddint() 。

public final int incrementandget() {
    return unsafe.getandaddint(this, valueoffset, 1) + 1;
}

 

以下代码是 getandaddint() 源码，var1 指示对象内存地址，var2 指示该字段相对对象内存地址的偏移，var4 指示操作需要加的数值，这里为 1。通过 getintvolatile(var1, var2) 得到旧的预期值，通过调用 compareandswapint() 来进行 cas 比较，如果该字段内存地址中的值等于 var5，那么就更新内存地址为 var1+var2 的变量为 var5+var4。

可以看到 getandaddint() 在一个循环中进行，发生冲突的做法是不断的进行重试。

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;
}

 

3. 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。

无同步方案

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。

1. 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虚拟机栈中，属于线程私有的。

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

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。

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。

/* 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，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。

3. 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。

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。

 

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