多线程：线程安全的实现方法。

怼烎@ 2022-01-22 14:29 295阅读 0赞

# 互斥同步 #

互斥同步（Mutual Exclusion&Synchronization）是常见的一种并发正确性保障手段。同步是指多个线程并发访问数据时，保证共享数据在同一个时刻只被一个线程（或者是一些，使用信号量的时候）使用。而互斥是实现同步的一种手段，临界区（Critical Section）、互斥量（Mutex）和信号量（Semaphore）都是主要的互斥实现方式。因此，在这4个字里面，互斥是因，同步是果；互斥是方法，同步是目的。  
在Java中，最基本的互斥同步手段就是synchronized关键字，synchronized关键字经过编译之后，会在同步块的前后分别形成monitorenter和monitorexit这两个字节码指令，这两个字节码都需要一个reference类型的参数来指明要锁定和解锁的对象。如果Java程序中的synchronized明确指定了对象参数，那就是这个对象的reference；如果没有明确指定，那就根据synchronized修饰的是实例方法还是类方法，去取对应的对象实例来作为锁对象。  
根据虚拟机规范的要求，在执行monitorenter指令时，首先要尝试获取对象的锁。如果这个对象没被锁定，或者当前线程已经拥有了那个对象的锁，把锁的计数器加1，相应的，在执行monitorexit指令时会将锁计数器减1，当计数器加0时，锁就被释放。如果获取对象锁失败，那当前线程就要阻塞等待，直到对象锁被另外一个线程释放为止。  
在虚拟机规范对monitorenter和monitorexit的行为描述中，有两点是需要特别注意的。首先，synchronized同步块对同一条线程来说是可重入的，不会出现自己把自己锁死的问题。其次，同步块在已进入的线程执行完之前，会阻塞后面其他线程的进入。Java的线程是映射到操作系统的原生线程之上的，如果要阻塞或唤醒一个线程，都需要操作系统来帮忙完成，这就需要从用户态转换到核心态中，因此状态转换需要耗费很多的处理器时间。对于代码简单的同步块（如被synchronized修饰的getter()或setter()方法），状态转换消耗的时间有可能比用户代码执行的时间还要长。所以synchronized是java语言中的一个重量级（Heavyweight）操作，有经验的程序员都会在确定必要的情况下才使用这种操作。而虚拟机本身也会进行一些优化，譬如在通知操作系统阻塞线程之前加入一段自旋等待过程，避免频繁的切入到核心态之中。  
除了synchronized之外，我们还可以使用java.util.concurrent(下文称J.U.C)包中的重入锁（ReentrantLock）来实现同步，在基本用法上，ReentrantLock与synchronized很相似，他们都具备一样的线程重入特性，只是代码写法上有点区别，一个表现为API层面的互斥锁（lock()和unlock()方法配合try/finally语句块来完成），另一个表现为原生语法层面的互斥锁。不过，相对于synchronized，ReentrantLock增加了一些高级功能，主要有以下3项：等待可中断、可实现公平锁，以及锁可以绑定多个条件。  
等待可中断是指当持有锁的线程长期不释放锁的时候，正在等待的线程可以选择放弃等待，改为处理其他事情，可中断特性对处理时间非常长的同步块很有帮助。  
公平锁是指多个线程在等待同一个锁时，必须按照申请锁的时间顺序来依次获得锁；而非公平锁则不保证这一点，在锁被释放时，任何一个等待锁的线程都有机会获得锁。synchronized中的锁是非公平的，ReentrantLock默认情况下也是非公平的，但可以通过带有布尔值的构造函数要求使用公平锁。  
锁绑定多个条件是指一个ReentrantLock对象可以同时绑定多个Condition对象，而在synchronized中，锁对象的wait()和notify()或notifyAll()方法可以实现一个隐含的条件，如果要和多于一个的条件关联的时候，就不得不额外的添加一个锁，而ReentrantLock则无需这样做，只需要多次调用newCondition()方法即可。  
如果需要使用上述功能，选用ReentrantLock是一个很好的选择，那如果是基于性能考虑呢？关于synchronized和ReentrantLock的性能问题，Brian Goetz对这两种锁在JDK 1.5与单核处理器，以及JDK 1.5与双Xeon处理器环境下做了一组吞吐量对比的实验，实验结果如下图所示。

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从上面两个图可以看出，多线程环境下synchronized的吞吐量下降的非常严重，而ReentrantLock则能基本保持在同一个比较稳定的水平上。与其说ReentrantLock性能好，还不如说synchronized还有非常大的优化余地。后续的技术发展也证明这一点，JDK 1.6中加入了很多针对锁的优化措施，JDK 1.6发布之后，人们就发现synchronized与ReentrantLock的性能基本上是完全持平了。因此，如果读者的程序是使用JDK 1.6或以上部署的话，性能因素不再是选择ReentrantLock的理由了，虚拟机在未来的性能改进中肯定也会更加偏向于原生的synchronized，所以还是提倡在synchronized能实现需求的情况下，优先考虑使用synchronized来进行同步。

# 非阻塞同步 #

互斥同步最主要的问题就是进行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（Blocking Synchronization）。从处理问题的方式上说，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（例如加锁），那就肯定会出现问题，无论共享数据是否真的会出现竞争，他都要进行加锁（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）、用户态核心转换、维护锁计时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，我们有了另外一个选择：基于冲突检测的乐观并发策略，通俗的说，就是先进行操作，如果没有其他线程争用共享数据，那操作就成功了；如果共享数据有争用，产生了冲突，那就再采取其他的补偿措施（最常见的补偿措施就是不断的重试，直到成功为止），这种乐观的并发策略的许多实现都不需要把线程挂起，因此这种同步操作称为非阻塞同步（Non-Blocking Synchronization）。  
为什么这里说使用乐观并发策略需要“硬件指令集的发展”才能进行呢？因为我们需要操作和冲突检测这两个步骤具备原子性，靠什么来保证呢？如果这里再使用互斥同步来保证就失去意义了，所以我们只能靠硬件来完成这件事情，硬件保证一个从语义上看起来需要多次操作的行为只通过一条处理器指令就能完成，这类指令常用的有：

*  测试并设置（Test-and-Set）。
 *  获取并增加（Fetch-and-Increment）。
 *  交换（Swap）。
 *  比较并交换（Compare-and-Swap，下文称CAS）。
 *  加载链接/条件存储（Load-Linked/Store-Conditional，下文称LL/SC）。

其中，前面的3条是20世纪就已经存在于大多数指令集之中的处理器指令，后面的两条是现代处理器新增的，而且这两条指令的目的和功能是类似的。在IA64、x86指令集中有cmpxchg指令完成CAS功能，在sparc-TSO也有casa指令实现，而在ARM和PowerPC架构下，则需要使用一堆ldrex/strex指令来完成LL/SC的功能。  
CAS指令需要有3个操作数，分别是内存位置（在Java中可以简单理解为变量的内存地址，用V表示）、旧的预期值（用A表示）和新值（用B表示）。CAS指令执行时，当且仅当V符合旧预期值A时，处理器用新值B更新V的值，否则他就不执行更新，但是无论是否更新了V的值，都会返回V的旧值，上述的处理过程是一个原子操作。  
在JDK 1.5之后，Java程序中才可以使用CAS操作，该操作由sun.misc.Unsafe类里面的compareAndSwapInt()和compareAndSwapLong()等几个方法包装提供，虚拟机在内部对这些方法做了特殊处理，即时编译出来的结果就是一条平台相关的处理器CAS指令，没有方法调用的过程，或者可以认为是无条件内联进去了。  
由于Unsafe类不是提供用户程序调用的类（Unsafe.getUnsafe()的代码中限制了只有启动类加载器（Bootstrap ClassLoader）加载的Class才能访问他），因此，如果不采用反射手段，我们只能通过其他的Java API来简介使用它，如J.U.C包里面的整数原子类，其中的compareAndSet()和getAndIncrement()等方法都使用了Unsafe类的CAS操作。

public class VolatileTest {
    
        public static volatile int race = 0;
    
        public static void increase() {
            race++;
        }
    
        private static final int THREADS_COUNT = 20;
    
        public static void main(String[] args) {
            Thread[] threads = new Thread[THREADS_COUNT];
            for (int i = 0; i < THREADS_COUNT; i++) {
                threads[i] = new Thread(new Runnable() {
                    @Override
                    public void run() {
                        for (int i = 0; i < 10000; i++) {
                            increase();
                        }
                    }
                });
                threads[i].start();
            }
    
            // 等待所有累加线程都结束
            while (Thread.activeCount() > 1)
                Thread.yield();
    
            System.out.println(race);
        }
    }

我们不妨拿上面一段代码来看看如何使用CAS操作来避免阻塞同步。我们曾经通过这段20个线程自增10000次的代码来证明volatile变量不具备原子性，那么如何才能让他具备原子性呢？把“race++”操作或increase()方法用同步块包裹起来当然是一个方法，但是如果改成下面的代码，那效率将会提高许多。

public class AtomicTest {
    
        public static AtomicInteger race = new AtomicInteger(0);
    
        public static void increase() {
            race.incrementAndGet();
        }
    
        private static final int THREADS_COUNT = 20;
    
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            Thread[] threads = new Thread[THREADS_COUNT];
            for (int i = 0; i < THREADS_COUNT; i++) {
                threads[i] = new Thread(new Runnable() {
                    @Override
                    public void run() {
                        for (int i = 0; i < 10000; i++) {
                            increase();
                        }
                    }
                });
                threads[i].start();
            }
    
            while (Thread.activeCount() > 1)
                Thread.yield();
    
            System.out.println(race);
        }
    }

运行结果如下：

> 200000

使用AtomicInteger代替int后，程序输出了正确的结果，一切都要归功于incrementAndGet()方法的原子性。他的实现其实非常简单，如下所示。

/**
         * Atomically increment by one the current value.
         * @return the updated value
         */
        public final int incrementAndGet() {
            for (;;) {
                int current = get();
                int next = current + 1;
                if (compareAndSet(current, next))
                    return next;
            }
        }

incrementAndGet()方法在一个无限循环中，不断尝试将一个比当前值大1的新值赋给自己。如果失败了，那说明在执行“获取-设置”操作的时候值已经有了修改，于是再次循环进行下一次操作，直到设置成功为止。  
尽管CAS看起来很美，但显然这种操作无法涵盖互斥同步的所有使用场景，并且CAS从语义上来说并不是完美的，存在这样的一个逻辑漏洞：如果一个变量V初次读取的时候是A值，并且在准备赋值的时候检查到他仍然为A值，那我们就能说他的值没有被其他线程改变过了吗？如果在这段期间他的值曾经被改成了B，后来又被改回为A，那CAS操作就会误认为他从来没有被改变过，这个漏洞称为CAS操作的“ABA”问题。J.U.C包为了解决这个问题，提供了一个带有标记的原子引用类（AtomicStampedReference），他可以通过控制变量值的版本来保证CAS的正确性。不过目前来说这个类比较“鸡肋”，大部分情况下ABA问题不会影响程序并发的准确性，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，两者没有因果关系。同步只是保证共享数据争用时的正确性的手段，如果一个方法本来就不涉及共享数据，那他自然就无需任何同步措施去保证正确性，因此会有一些代码天生就是线程安全的，这里简单的介绍其中两类。

## 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他，转而去执行另外一段代码（包括递归调用他本身），而在控制权返回后，原来的程序不会出现任何错误。相对线程安全来说，可重入性是更基本的特性，他可以保证线程安全，即所有的可重入的代码都是线程安全的，但是并非所有的线程安全的代码都是可重入的。  
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。我们可以通过一个简单的原则来判断代码是否具备可重入性：如果一个方法，他的返回结果是可以预测的，只要输入了相同的数据，就都能返回相同的结果，那他就满足可重入性的要求，当然也就是线程安全的。

## 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，无需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。  
Java语言中，如果一个变量要被多线程访问，可以使用volatile关键字声明他为“易变的”；如果一个变量要被某个线程独享，Java中就没有类似C++中\_declspec(thread)这样的关键字，不过还是可以通过java.lang.ThreadLocal类来实现线程本地存储的功能。每一个线程的Thread对象中都有一个ThreadLocalMap对象，这个对象存储了一组以ThreadLocal.threadLocalHashCode为键，以本地线程变量为值的K-V值对，ThreadLocal对象就是当前线程的THreadLocalMap的访问入口，每一个ThreadLocal对象都包含了一个独一无二的threadLocalHashCode值，使用这个值就可以在线程K-V值对中找回对应的本地线程变量。

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