对象的状态:对象的状态是指存储在状态变量(实例或静态域)中的数据。对象的状态还可能包括其他依赖对象的域。例如,HashMap的状态不仅储存在对象本身,还储存在Map.Entry对象中。
多线程安全的概念:当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同,这个类都能表现出正确的行为,那么这个类就是线程安全的。
多线程安全的核心:编写线程安全的代码,核心在于要对状态访问操作进行管理,特别是对共享的(Shared)和可变的(Mutable)状态的访问。
1.无状态对象线程安全
如例子中的因式分解Servlet:
public class StatelessFactorizer implement Servlet{
public void service(ServletRequest req,ServletResponse resp){
BigInteger i = extractFromRequest(req);
BingInteger []factorys = factor(i);
encodeingIntoResponse(req,factorys);
}
}
它既不包含任何域,也不包含其他类中域的引用,所以他是无状态的。因此每个线程执行的结果不会影响到其他线程。
2.尽可能使用现有的线程安全对象管理状态
下面是访问一次count+1的例子:
public class UnsafeCountingFactorizer implement Servlet{
private long count = 0;
public long getCount(){
return count;
}
public void service(ServletRequest req,ServletResponse resp){
count++;
BigInteger i = extractFromRequest(req);
BingInteger []factorys = factor(i);
encodeingIntoResponse(req,factorys);
}
}
count++的操作是 读取count的值 count+1 写入count 三步,如果线程1执行到第二步还没写入count的时候,线程2开始执行了第一步,那么线程2读取的count是线程1还没赋值的count,于是就出现的线程安全问题。
下面是解决方法:
public class SafeCountingFactorizer implement Servlet{
private final AtomicLong count = new AtomicLong(0);
public long getCount(){
return count.get(0);
}
public void service(ServletRequest req,ServletResponse resp){
count.incrementAndGet();
BigInteger i = extractFromRequest(req);
BingInteger []factorys = factor(i);
encodeingIntoResponse(req,factorys);
}
}
通过用AtomicLong来代替long类型的计数器,能够确保所有对计数器状态的访问操作都是原子的。由于Servlet的状态只有一个,也就是计数器的状态,所以这个Servlet是线程安全的。
3.防止竞态条件的出现
竞态条件:由于不恰当的执行时序而出现不正确的结果。常见的情况是延迟初始化。
public class LazyInitRace{
private ExpensiveObject instance = null;
public ExpensiveObject getInstance(){
if(instance == null){
instance = new ExpensiveObject();
}
return instance;
}
}
上面的竞态条件很容易出现线程安全问题,如果线程1和2同时进入if语句,那么这个单例模式不能达到它想要的效果。
下面是解决方法:
public class LazyInitRace{
private static final Object obj = new Object();
private ExpensiveObject instance = null;
public ExpensiveObject getInstance(){
if(instance == null){
Synchronized(obj){
if(instance == null){
instance = new ExpensiveObject();
}
}
}
return instance;
}
}
这叫双重锁,他能保证new只会执行一次,保证了执行顺序,所以竞态条件就不存在了。而且我们要保证这个锁是同一个锁。
4.对于多个变量的不变性条件,涉及的所有变量需要同一个锁保护。
下面的例子是缓存因式分解结果,如果传入值相同,返回缓存值。
public class UnSafeCountingFactorizer implement Servlet{
//最后一次传入的值
private final AtomicReferece<BigInteger> lastNumber = new AtomicReference<Integer>();
//最后一次传入的缓存
private final AtomicReferece<BigInteger[]> lastFactors = new AtomicReference<Integer[]>();
public void service(ServletRequest req,ServletResponse resp){
BigInteger i = extractFromRequest(req);
if(i.equals(lastNumber)){
encodeingIntoResponse(req,factorys);
}else{
BingInteger []factorys = factor(i);
lastFactors.set(factors);
lastNumber.set(i);
encodeingIntoResponse(req,factorys);
}
}
}
上面的例子,两个状态都是能保证原子性的,但是不变性条件同时包含两个状态,也就是只修改其中一个变量,那么在两次修改操作之间,其他线程将发现不变性条件被破坏了。
解决方法:
public class UnSafeCountingFactorizer implement Servlet{
//最后一次传入的值
private final AtomicReferece<BigInteger> lastNumber = new AtomicReference<Integer>();
//最后一次传入的缓存
private final AtomicReferece<BigInteger[]> lastFactors = new AtomicReference<Integer[]>();
public void service(ServletRequest req,ServletResponse resp){
BigInteger i = extractFromRequest(req);
BigInteger []factors = null;
Synchronized(this){
if(i.equals(lastNumber)){
factors = lastFactors.clone();
}
}
if(factors == null){
factors = factor(i);
Synchronized(this){
lastNumber = i;
lastFactorys = factors.chone();
}
}
encodeingIntoResponse(req,factorys);
}
}
}
重新构造了这个类之后,实现了简单性和并发性的平衡,把同步代码全部方法放在一个Synchronized可能会影响效率,而将同步代码块分解太小会影响简单行和可读性。
5.占资源太多的操作不要持有锁
例如,当一个程序执行时间太长或者占有cpu资源太大,很可能会受到其他因素的影响,导致长时间持有锁,导致其他进程长时间发生阻塞。