Android(Java) | 如何使程序实现线程安全(拓展关键词:ThreadLocal、重排序、volatile/final)...

本文深入探讨线程安全的概念,分析线程安全问题产生的原因,以及如何通过不共享资源、共享不可变资源、有条件地共享可变资源等方式实现线程安全。详细解释final、volatile关键字的作用,以及ThreadLocal的使用注意事项。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

要点

  • 是否对线程安全有初步的了解(初级)
  • 是否对线程安全的产生原因有思考(中级)
    优化线程安全要注意什么?
  • 是否知道final、volatile关键字的作用(中级)
  • 是否清楚1.5之前Java DCL 为什么有缺陷(中级)
  • 是否清楚地知道如何编写线程安全的程序(高级)
  • 是否对ThreadLocal的使用注意事项有认识(高级)
是否清楚地知道如何编写线程安全的程序
  • 什么是线程安全?
    • 不安全:资源不同步,脏读脏写;
      如多个线程的工作内存读写主存时的不同步
      “进程安全”问题不存在,
      因为进程之间内存相互独立,各自独享内存的,
      一个进程被杀掉的话,其所有内存都还给物理内存了;
      可能共享CPU时间片;
      线程是存在于进程当中的,
      同一个进程中的线程之间是可以共享内存的;

    • 线程安全产生的原因:可变资源(内存)线程间共享(关键词“可变”和“共享”)
      线程间不共享的资源不用考虑线程安全了;

  • PS:每一个线程都有自己的一个内存副本<Java内存模型>

  • 如何实现线程安全?
    • 不共享资源
      共享才会产生线程安全问题,
      所以尽量不共享;

    • 共享不可变资源(volatile、final)

      • 禁止重排序
    • 有条件地共享可变资源

      • (更改刷新的)可见性
        一个线程对共享资源的修改,其他线程能够马上看到!
        实现:某个线程对共享资源进行了更新时,要马上刷新到主存!
      • 操作原子性
      • 禁止重排序

不共享资源

  • 可重入函数
    传入一个参数进函数,经过一系列的运算,
    再把运算结果返回出去,
    中间不会涉及到任何对外部内存的访问、修改,
    没有副作用,
    像这样没有副作用的函数,
    先天就具备线程安全的优势:

    9125154-687d2349715a53d5.png

  • ThreadLocal实现不共享资源
    虽然说每个线程都会去访问一个ThreadLocal对象,
    但实际上最终访问的 都是自己线程内部的一个副本;

    比如下图中的token,
    对应的场景如,
    一个服务器提供了很多个服务,
    每个服务的话,
    每个用户进来请求,服务器都会为这个用户 开一个线程 来提供服务,
    这个时候,
    因为每个用户 就都是属于不同的线程的,
    而这里每个线程都去访问这个token 的时候,
    都会有一个自己的 String的 一个副本,
    这样线程间便不会互相干扰;

    如此便是实现了不共享资源
    也就没有线程安全的问题了;
    自己线程之内,不管怎么设置,都不会影响到其他线程:

    9125154-23037edd7994465f.png

  • ThreadLocal原理
    看一下ThreadLocal的set方法;
    可以看到,
    ThreadLocal的底层,其实是绑定到线程上的一个ThreadLocalMap
    添加值的时候置入键值对map.set(this,value)
    使用的key,实际上就是this,即ThreadLocal类对象引用,
    value则企图传入的值;
    既然是数据结构是绑定到线程上的,
    也就是说,
    假设,两个访问ThreadLocal的引用 它们所处的线程 是不一样的话,
    那么,它们访问ThreadLocal的set、get时 处理的值,肯定也是不一样的!

    • ThreadLocal中这个ThreadLocalMap是,储存在、绑定在线程上的:
      9125154-a111f56c0db65907.png
  • 两句话总结ThreadLocal特性:

    • 唯一 一个ThreadLocal对象,作为全局变量定义在主线程
      为访问它(set())的N子线程
      开启(createMap()N相互独立ThreadLocalMap
      因此,每一个子线程访问主线程中的这个独一无二的ThreadLocal对象的时候,
      总会访问到子线程自身对应的底层数据存储结构 ThreadLocalMap

    • 不同线程,访问一个ThreadLocal对象的时候,
      访问的是(绑定不同线程的)不同底层数据结构ThreadLocalMap
      读写的是不同的数据



      实现了,
      同属主线程的一系列子线程间的,
      资源不共享,解决的了线程安全问题;

    实战案例如下:

package test;

public class ThreadLocalTest {
    
    private static final ThreadLocal<Integer> threadLocal = new ThreadLocal<Integer>();

    public static class MyRunnable implements Runnable {
          
        @Override
        public void run() {
            threadLocal.set((int) (Math.random() * 100D));
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":" + threadLocal.get());
        }
    }
  
  
    public static void main(String[] args) {
        Thread t1 = new Thread(new MyRunnable(), "A");
        Thread t2 = new Thread(new MyRunnable(), "B");
        Thread t3 = new Thread(new MyRunnable(), "C");

        t1.start();
        t2.start();
        t3.start();
    }


}

运行结果:
9125154-dc38fc7891d6bf93.png


  • ThreadLocalMap 跟 WeakHashMap 很像
    9125154-5b68c6104ad65e8e.png
    • 本身对于对象的持有都是弱引用的;
      区别是
      ThreadLocalMap不用去监听ReferenceQueue,
      (监听ReferenceQueue还是有一定的开销的)
      因,ThreadLocalMap适用于对象较少的场景,
      另外,
      线程退出时会自动移除;

    • 关于Hash冲突的解决方法也是不一样的,
      单链表法传统HashMap解决办法
      开放地址法则适合对象比较少的情况,
      即线性探测、平方探测、双散列法等等;


  • ThreadLocal的使用建议:
    • 声明为全局静态final成员
      ThreadLocal在一个主线程中有一个实例就够了,
      没必要每次创建子线程都整一个出来,
      并且我们set value的时候,
      我们是以ThreadLocal的this为key的,
      ThreadLocal这个对象的引用最好是独一的、不可更改的!

      不设置final的话,还有另外的问题,
      还要考虑什么时候去初始化它,还要考虑可见性,
      这就还要考虑加锁了;

    • 避免存储大量对象
      因,
      底层数据结构、Hash冲突的解决方案和Hash计算算法,
      已经做了限制;

    • 用完后及时移除对象
      ThreadLocal自身没有监听机制,
      如果你设置的ThreadLocal的存在周期非常的长,
      那对应的线程就会一直存在,
      其引用不会被回收,有内存泄漏风险

共享不可变资源(加final/volatile,禁止重排序)

首先普及一下重排序,等下涉及到
  • 什么是重排序?重排序是指令的重排序。
    为了提高性能,编译器和处理器常常会对指令做重排序,
    重排序就会导致多线程执行的时候有数据不一致问题,
    导致程序结果不是理想结果。

  • 重排序分为三类:

    • 编译器重排序:不改变单线程程序语义前提下,重新安排执行顺序
    • 指令级并行重排序:
      指令并行技术可以将多条指令重叠执行,
      如果不存在数据依赖性,
      处理器会改变语句对应的机器指令执行顺序
    • 内存系统重排序


案例:
  • 定义一个类:
    两个成员,x为final,y不为final;
class FinalFieldExample{
    final int x;
    int y;

    public FinalFieldExample(){
        x = 3;
        y = 4;
    }
}

假设Thread1 为 writer线程,初始化了一个FinalFieldExample实例f,
Thread2 为 reader线程,读取实例f 的x、y值,赋值给 i、j;
那么表面上我们是期待结果是 i = 3, j = 4的:

9125154-76a2170edcf17f9a.png

  • 实际上的情况可能会不如我们期待的那样子,
    由于虚拟机的实现或者CPU架构的特征,
    指令是可能发生重排序的,
    重排序会把非final的变量赋值指令 排序到构造方法之外,


    这样的结果自然是,
    x因为是final的所以自然会在构造方法之内进行赋值,
    但y是非final的,
    有可能构造方法执行完了,
    y的赋值指令还没有走完,

    这个时候因为构造方法走完,
    reader读的时候发现f 是不等于null的,
    就会把未完成赋值的y 的值给读出来,
    那结果j的值就是0了:
    9125154-a8b17f8879a572a0.png
所以,各单位请注意!
final啊,它还有一个禁止重排序的作用,
即,禁止被final修饰的代码对应的指令被重排序

补充:volatile

volatile除了能保证线程间的可见性
也能禁止重排序!!

  • 从1.5开始,其语义被增强了,明确了禁止重排序的作用;
    1.4以前,即便使用双重校验锁的单例模式,也是有问题的;

    单例模式案例(两种加volatile的情况,正常):
    9125154-c99040ae7134ab3c.png
    9125154-3de53d41fac1194e.png

    如果不加volatile,就可能会出现类似重排序的问题了:
    有可能重排序之后,
    构造方法的调用的指令被排到了后面,
    这时候程序 还没等构造方法 执行完毕
    就把分配好内存的实例赋值给了引用

    这时候这个引用因为没有经过构造方法,
    所以还没有被初始化,
    此时Thread1解锁,
    Thread2直接把这个没有初始化完的引用拿去使用了,
    就可能出现问题了!
    9125154-348e9fd99efac8f8.png

所以千万注意,使用单例模式的时候
一定要为单例加上volatile关键字!

有条件地共享可变资源

保证可见性的方法
  • 使用final关键字

  • 使用volatile关键字

  • 加锁,锁释放时会强制将缓存刷新到主内存
    不过加锁要注意,
    加锁只是 对另外跟你这个线程 同样使用一个锁 的那些线程,
    才能保证可见性,
    如果某个线程没有加锁,它就不一定能够看到了;

    加了锁的,
    锁释放时会强制将缓存刷新到主内存,
    为什么刚说,其他线程加锁 才能看到 本线程 访问的主内存的对应值,
    因为资源只有加锁,
    才会去主内存刷新,
    才会跟其他 同样对本资源 加了锁的线程 保持同步!
    不对共享资源加锁的线程 可能拿着 自己运行内存的数据副本 就去读、写、运算、更新操作了;
    如此便可能造成文首所说的,脏读脏写等线程不安全的情况!

9125154-2c2f2fc4029fa076.png
保证原子性
  • 加锁,保证操作的互斥性,
    实现执行控制,
    加锁的代码会实现原子性;

  • 使用CAS指令(Unsafe.compareAndSwapInt
    不过Unsafe不是公开的,
    需要用到反射才能用得到它;

  • 使用原子数值类型(如AtomicInteger

  • 使用原子属性更新器(AtomicReferenceFieldUpdater

经典案例,a++,
++操作符不是原子性的,
任何编程语言在进行a++操作的时候,
都会先把值从a中读出来,给到一个临时变量如tmp中,
tmp加一,
之后再把tmp写回到a中,
全程经过了三步操作,不是一个不可拆分的运算单元,
即,非原子性!

如下图,两个线程同时进行a++,
因为a++非原子性操作,
由此可能造成脏读脏写:

9125154-af6f8f91e6bdf0be.png





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