Java编程中的反直觉陷阱为什么这段看似正确的代码会引发灾难？

```java

public class Counter {

private static int count = 0;

public static void increment() {

count++;

}

public static void main(String[] args) {

for (int i = 0; i < 1000; i++) {

new Thread(() -> {

increment();

}).start();

}

// 等待所有线程完成

try {

Thread.sleep(1000);

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

}

System.out.println(最终计数: + count);

}

}

```

这段看似简单的Java代码实际上隐藏着一个危险的并发陷阱。表面上，它只是创建了1000个线程来递增一个计数器，但运行结果却常常令人困惑——输出的计数值很少能达到预期的1000。

陷阱根源：非原子性操作

问题出在`count++`这行看似无害的代码上。在Java中，递增操作实际上包含三个步骤：

1. 从内存读取count的当前值

2. 将值加1

3. 将新值写回内存

在多线程环境下，这些步骤可能被其他线程打断。假设count初始为0：

- 线程A读取count=0

- 线程B也读取count=0

- 线程A计算0+1=1并写入

- 线程B计算0+1=1并写入

- 结果count=1而不是2

解决方案

1. 使用synchronized关键字

```java

public static synchronized void increment() {

count++;

}

```

2. 使用AtomicInteger

```java

private static AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);

public static void increment() {

count.incrementAndGet();

}

```

3. 使用Lock机制

```java

private static final Lock lock = new ReentrantLock();

public static void increment() {

lock.lock();

try {

count++;

} finally {

lock.unlock();

}

}

```

更深层次的教训

这个陷阱揭示了Java并发编程中的重要原则：

- 看似简单的操作在并发环境下可能变得复杂

- 共享变量的读写需要同步保护

- 不要依赖线程调度器的时序

- 测试时的不确定性可能掩盖问题

在现实项目中，这类问题往往更加隐蔽，可能在特定负载条件下才会显现，导致难以复现和调试的生产环境故障。理解这些反直觉的陷阱，是成为优秀Java开发者的必经之路。