多个线程按顺序执行?我有10种做法，你能想到几种

很多读者朋友应该都觉得这道题目不难，这次给大家带来十二种做法，一定有你没有见过的新姿势。

1. synchronized+wait+notify

说到同步，我们很容易就想到synchronized。

线程间通信呢？我们先回忆一下线程间的调度。

可以看到，等待和运行之间的转换可以用wait和notify。

那么整体思路也就有了：

• 打印的时候需要获取锁
• 打印B的线程需要等待打印A线程执行完，打印C的线程需要等待打印B线程执行完

• 代码

public class ABC1 {
    //锁住的对象
    private final static Object lock = new Object();
    //A是否已经执行
    private static boolean aExecuted = false;
    //B是否已经执行过
    private static boolean bExecuted = false;

    public static void printA() {
        synchronized (lock) {
            System.out.println("A");
            aExecuted = true;
            //唤醒所有等待线程
            lock.notifyAll();
        }
    }
​
    public static void printB() throws InterruptedException {
        synchronized (lock) {
            //获取到锁，但是要等A执行
            while (!aExecuted) {
                lock.wait();
            }
            System.out.println("B");
            bExecuted = true;
            lock.notifyAll();
        }
    }
​
    public static void printC() throws InterruptedException {
        synchronized (lock) {
            //获取到锁，但是要等B执行
            while (!bExecuted) {
                lock.wait();
            }
            System.out.println("C");
        }
    }
​
}

• 测试：后面几种方法的单测基本和这种方法一致，所以后面的单测就省略了。

    @Test
    void abc1() {
        //线程A
        new Thread(() -> {
            ABC1.printA();
        }, "A").start();
        //线程B
        new Thread(() -> {
            try {
                ABC1.printB();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }, "B").start();
        //线程C
        new Thread(() -> {
            try {
                ABC1.printC();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }, "C").start();
    }

2. lock+全局变量state

还可以用lock+state来实现，大概思路：

• 用lock来实现同步
• 用全局变量state标识改哪个线程执行，不执行就释放锁

• 代码

public class ABC2 {
    //可重入锁
    private final static Lock lock = new ReentrantLock();
    //判断是否执行：1表示应该A执行，2表示应该B执行，3表示应该C执行
    private static int state = 1;
​
    public static void printA() {
        //自旋
        while (state < 4) {
            try {
                //获取锁
                lock.lock();
                //并发情况下，不能用if，要用循环判断等待条件，避免虚假唤醒
                while (state == 1) {
                    System.out.println("A");
                    state++;
                }
            } finally {
                //要保证不执行的时候，锁能释放掉
                lock.unlock();
            }
        }
    }
​
    public static void printB() throws InterruptedException {
        while (state < 4) {
            try {
                lock.lock();
                //获取到锁，应该执行
                while (state == 2) {
                    System.out.println("B");
                    state++;
                }
            } finally {
                lock.unlock();
            }
        }
    }
​
    public static void printC() throws InterruptedException {
        while (state < 4) {
            try {
                lock.lock();
                while (state == 3) {
                    //获取到锁，应该执行
                    System.out.println("C");
                    state++;
                }
            } finally {
                lock.unlock();
            }
        }
    }
​
}

这里也有几个细节要注意：

• 要在循环里获取锁，不然线程可能会在获取到锁之前就终止了
• 要用while，而不是if判断，是否当前线程应该打印输出
• 要在finally里释放锁，保证其它的线程能获取到锁

3. volatile

上一种做法，我们用了同步+全局变量的方式，那么有没有什么更轻量级的做法？

我们可以直接用volatile修饰变量，volatile能保证变量的更改对所有线程可见。

• 代码

public class ABC3 {
​
    //判断是否执行：1表示应该A执行，2表示应该B执行，3表示应该C执行
    private static volatile Integer state = 1;
​
    public static void printA() {
        //通过循环，hang住线程
        while (state != 1) {
        }
        System.out.println("A");
        state++;
    }
​
    public static void printB() throws InterruptedException {
        while (state != 2) {
        }
        System.out.println("B");
        state++;
    }
​
    public static void printC() throws InterruptedException {
        while (state != 3) {
        }
        System.out.println("C");
        state++;
    }
​
}

4. AtomicInteger

除了无锁的volatile方法，还有没有什么轻量级锁的方法呢？

我们都知道synchronized和lock都属于悲观锁，我们还可以用乐观锁来实现。

在Java里，我们熟悉的原子操作类AtomicInteger就是基于CAS实现的，可以用来保证Integer操作的原子性。

• 代码

public class ABC4 {
​
    //判断是否执行：1表示应该A执行，2表示应该B执行，3表示应该C执行
    private static AtomicInteger state = new AtomicInteger(1);
​
    public static void printA() {
        System.out.println("A");
        state.incrementAndGet();
    }
​
    public static void printB() throws InterruptedException {
        while (state.get() < 4) {
            while (state.get() == 2) {
                System.out.println("B");
                state.incrementAndGet();
            }
        }
    }
​
    public static void printC() throws InterruptedException {
        while (state.get() < 4) {
            while (state.get() == 3) {
                System.out.println("C");
                state.incrementAndGet();
            }
        }
    }
​
}

5.lock+condition

在Java中，除了Object的wait和notify/notify可以实现等待/通知机制，Condition和Lock配合同样可以完成等待通知机制。

使用condition.await()，使当前线程进入等待状态，使用condition.signal()或者condition.signalAll()唤醒等待线程。

• 代码

public class ABC5 {
    //可重入锁
    private final static Lock lock = new ReentrantLock();
    //判断是否执行：1表示应该A执行，2表示应该B执行，3表示应该C执行
    private static int state = 1;
    //condition对象
    private static Condition a = lock.newCondition();
    private static Condition b = lock.newCondition();
    private static Condition c = lock.newCondition();
​
    public static void printA() {
        //通过循环，hang住线程
        while (state < 4) {
            try {
                //获取锁
                lock.lock();
                //并发情况下，不能用if，要用循环判断等待条件，避免虚假唤醒
                while (state != 1) {
                    a.await();
                }
                System.out.println("A");
                state++;
                b.signal();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                //要保证不执行的时候，锁能释放掉
                lock.unlock();
            }
        }
    }
​
    public static void printB() throws InterruptedException {
        while (state < 4) {
            try {
                lock.lock();
                //获取到锁，应该执行
                while (state != 2) {
                    b.await();
                }
                System.out.println("B");
                state++;
                c.signal();
            } finally {
                lock.unlock();
            }
        }
    }
​
    public static void printC() throws InterruptedException {
        while (state < 4) {
            try {
                lock.lock();
                while (state != 3) {
                    c.await();
                }
                //获取到锁，应该执行
                System.out.println("C");
                state++;
            } finally {
                lock.unlock();
            }
        }
    }
​
}

6.信号量Semaphore

线程间同步，还可以使用信号量Semaphore，信号量顾名思义，多线程协作时完成信号传递。

使用acquire() 获取许可，如果没有可用的许可，线程进入阻塞等待状态；使用release释放许可。

• 代码

public class ABC6 {
​
    private static Semaphore semaphoreB = new Semaphore(0);
    private static Semaphore semaphoreC = new Semaphore(0);
​
    public static void printA() {
        System.out.println("A");
        semaphoreB.release();
    }
​
    public static void printB() throws InterruptedException {
        semaphoreB.acquire();
        System.out.println("B");
        semaphoreC.release();
    }
​
    public static void printC() throws InterruptedException {
        semaphoreC.acquire();
        System.out.println("C");
    }
​
}

7.计数器CountDownLatch

CountDownLatch的一个适用场景，就是用来进行多个线程的同步管理，线程调用了countDownLatch.await() 之后，需要等待countDownLatch的信号countDownLatch.countDown() ，在收到信号前，它不会往下执行。

public class ABC7 {
​
    private static CountDownLatch countDownLatchB = new CountDownLatch(1);
    private static CountDownLatch countDownLatchC = new CountDownLatch(1);
​
    public static void printA() {
        System.out.println("A");
        countDownLatchB.countDown();
    }
​
    public static void printB() throws InterruptedException {
        countDownLatchB.await();
        System.out.println("B");
        countDownLatchC.countDown();
    }
​
    public static void printC() throws InterruptedException {
        countDownLatchC.await();
        System.out.println("C");
    }
​
}

8. 循环栅栏CyclicBarrier

用到了CountDownLatch，我们应该想到，还有一个功能和它类似的工具类CyclicBarrier。

有的翻译叫同步屏障，我觉得翻译成循环栅栏，更能体现它的功能特性。

就像是出去旅游，大家不同时间到了景区门口，但是景区疫情限流，先把栅栏拉下来，在景区里的游客走一批，打开栅栏，再放进去一批，走一批，再放进去一批……

这就是CyclicBarrier的两个特性，

• 栅栏：多个线程相互等待，到齐后再执行特定动作
• 循环：所有线程释放后，还能继续复用它

这道题怎么用CyclicBarrier解决呢？

• 线程B和线程C需要使用栅栏等待
• 为了让B和C也顺序执行，需要用一个状态，来标识应该执行的线程

• 代码

public class ABC8 {
​
    private static CyclicBarrier cyclicBarrier = new CyclicBarrier(1);
    private static Integer state = 1;
​
    public static void printA() {
        while (state != 1) {
        }
        System.out.println("A");
        state = 2;
    }
​
    public static void printB() throws InterruptedException {
        try {
            //在栅栏前等待
            cyclicBarrier.await();
            //state不等于2的时候等待
            while (state != 2) {
            }
            System.out.println("B");
            state = 3;
        } catch (BrokenBarrierException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
​
    public static void printC() throws InterruptedException {
        try {
            cyclicBarrier.await();
            while (state != 3) {
            }
            System.out.println("C");
        } catch (BrokenBarrierException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
​
}

当然，CyclicBarrier的实现其实还是基于lock+condition，多个线程在到达一定条件前await，到达条件后signalAll。

9.交换器Exchanger

在前面，我们已经用到了常用的并发工具类，其实还有一个不那么常用的并发工具类Exchanger，同样也可以用来解决这道题目。

Exchanger用于两个线程在某个节点时进行数据交换，在这道题里：

• 线程A执行完之后，和线程B用一个交换器交换state，线程B执行完之后，和线程C用一个交换器交换state
• 在没有轮到自己执行之前，先进行等待

public class ABC9 {
    private static Exchanger<Integer> exchangerB = new Exchanger<>();
    private static Exchanger<Integer> exchangerC = new Exchanger<>();
​
    public static void printA() {
        System.out.println("A");
        try {
            //交换
            exchangerB.exchange(2);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
​
    public static void printB() {
        try {
            //交换
            Integer state = exchangerB.exchange(0);
            //等待
            while (state != 2) {
            }
            //执行
            System.out.println("B");
            //第二次交换
            exchangerC.exchange(3);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
​
    public static void printC() {
        try {
            Integer state = exchangerC.exchange(0);
            while (state != 3) {
            }
            System.out.println("C");
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}
​

Exchanger是基于ThreadLocal实现的，那么我们这个问题可以基于ThreadLocal来实现吗？

10.ThreadLocal

ThreadLocal，我们应该都了解过它的用法和原理，那么怎么用ThreadLocal实现三个线程顺序打印ABC呢？

子线程是并发执行的，但是主线程的代码是顺序执行的，我们在主线程里改变变量，子线程根据变量判断。

那么问题来了，子线程怎么获取主线程的变量呢？可以用InheritableThreadLocal。

• 代码

public class ABC10 {
    
    public static void main(String[] args) {
        //使用ThreadLocal存储变量
        ThreadLocal<Integer> threadLocal = new InheritableThreadLocal<>();
        threadLocal.set(1);
        new Thread(() -> {
            System.out.println("A");
        }, "A").start();
        //设置变量值
        threadLocal.set(2);
​
        new Thread(() -> {
            //等待
            while (threadLocal.get() != 2) {
            }
            System.out.println("B");
        }, "B").start();
        threadLocal.set(3);
​
        new Thread(() -> {
            while (threadLocal.get() != 3) {
            }
            System.out.println("C");
        }, "C").start();
    }
}

11.管道流PipedStream

线程之间通信，还有一种比较笨重的办法——
PipedInputStream/PipedOutStream。

一个线程使用PipedOutStream写数据，一个线程使用PipedInputStream读数据，而且Piped的读取只能一对一。

那么，在这道题里：

• 线程A使用PipedOutStream向线程B写入数据，线程B读取后，打印输出
• 线程B和C也是相同的姿势

• 代码

public class ABC11 {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        //线程A的输出流
        PipedOutputStream outputStreamA = new PipedOutputStream();
        //线程B的输出流
        PipedOutputStream outputStreamB = new PipedOutputStream();
        //线程B的输入流
        PipedInputStream inputStreamB = new PipedInputStream();
        //线程C的输入流
        PipedInputStream inputStreamC = new PipedInputStream();
​
​
        outputStreamA.connect(inputStreamB);
        outputStreamB.connect(inputStreamC);
​
        new Thread(() -> {
            System.out.println("A");
            try {
                //流写入
                outputStreamA.write("B".getBytes());
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }, "A").start();
​
        new Thread(() -> {
            //流读取
            byte[] buffer = new byte[1];
            try {
                inputStreamB.read(buffer);
                //转换成String
                String msg = new String(buffer);
                System.out.println(msg);
                outputStreamB.write("C".getBytes());
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }, "B").start();
​
        new Thread(() -> {
            byte[] buffer = new byte[1];
            try {
                inputStreamC.read(buffer);
                String msg = new String(buffer);
                System.out.println(msg);
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }, "C").start();
    }
}

12.阻塞队列BlockingQueue

阻塞队列同样也可以用来进行线程调度。

• 利用队列的长度，来确定执行者
• 利用队列的阻塞性，来保证入队操作同步执行。

• 代码

public class ABC12 {
​
    private static BlockingQueue<String> queue = new ArrayBlockingQueue<>(3);
​
    public static void printA() {
        System.out.println("A");
        queue.offer("B");
    }
​
    public static void printB() throws InterruptedException {
        while (queue.size() != 1) {
        }
        System.out.println("B");
        queue.offer("C");
    }
​
    public static void printC() throws InterruptedException {
        while (queue.size() != 2) {
        }
        System.out.println("C");
    }
​
}

多线程安全问题

线程安全问题通俗的讲：主要是在多线程的环境下，不同线程同时读和写公共资源（临界资源），导致的数据异常问题。

比如：变量a=0，线程1给该变量+1，线程2也给该变量+1。此时，线程3获取a的值有可能不是2，而是1。线程3这不就获取了错误的数据？

线程安全问题会直接导致数据异常，从而影响业务功能的正常使用，所以这个问题还是非常严重的。

那么，如何解决线程安全问题呢？

今天跟大家一起聊聊，保证线程安全的10个小技巧，希望对你有所帮助。

1. 无状态

我们都知道只有多个线程访问公共资源的时候，才可能出现数据安全问题，那么如果我们没有公共资源，是不是就没有这个问题呢？

例如：

public class NoStatusService {

    public void add(String status) {
        System.out.println("add status:" + status);
    }

    public void update(String status) {
        System.out.println("update status:" + status);
    }
}

这个例子中NoStatusService没有定义公共资源，换句话说是无状态的。

这种场景中，NoStatusService类肯定是线程安全的。

2. 不可变

如果多个线程访问的公共资源是不可变的，也不会出现数据的安全性问题。

例如：

public class NoChangeService {
    public static final String DEFAULT_NAME = "abc";

    public void add(String status) {
        System.out.println(DEFAULT_NAME);
    }
}

DEFAULT_NAME被定义成了static final的常量，在多线程中环境中不会被修改，所以这种情况，也不会出现线程安全问题。

3. 无修改权限

有时候，我们定义了公共资源，但是该资源只暴露了读取的权限，没有暴露修改的权限，这样也是线程安全的。

例如：

public class SafePublishService {
    private String name;

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void add(String status) {
        System.out.println("add status:" + status);
    }
}

这个例子中，没有对外暴露修改name字段的入口，所以不存在线程安全问题。

3. synchronized

使用JDK内部提供的同步机制，这也是使用比较多的手段，分为：同步方法 和 同步代码块。

我们优先使用同步代码块，因为同步方法的粒度是整个方法，范围太大，相对来说，更消耗代码的性能。

其实，每个对象内部都有一把锁，只有抢到那把锁的线程，才被允许进入对应的代码块执行相应的代码。

当代码块执行完之后，JVM底层会自动释放那把锁。

例如：

public class SyncService {
    private int age = 1;
    private Object object = new Object();

    //同步方法
    public synchronized void add(int i) {
        age = age + i;        
        System.out.println("age:" + age);
    }

    
    public void update(int i) {
        //同步代码块，对象锁
        synchronized (object) {
            age = age + i;                     
            System.out.println("age:" + age);
        }    
     }
     
     public void update(int i) {
        //同步代码块，类锁
        synchronized (SyncService.class) {
            age = age + i;                     
            System.out.println("age:" + age);
        }    
     }
}

4. Lock

除了使用synchronized关键字实现同步功能之外，JDK还提供了Lock接口，这种显示锁的方式。

通常我们会使用Lock接口的实现类：ReentrantLock，它包含了：公平锁、非公平锁、可重入锁、读写锁 等更多更强大的功能。

例如：

public class LockService {
    private ReentrantLock reentrantLock = new ReentrantLock();
    public int age = 1;
    
    public void add(int i) {
        try {
            reentrantLock.lock();
            age = age + i;           
            System.out.println("age:" + age);
        } finally {
            reentrantLock.unlock();        
        }    
   }
}

但如果使用ReentrantLock，它也带来了有个小问题就是：需要在finally代码块中手动释放锁。

不过说句实话，在使用Lock显示锁的方式，解决线程安全问题，给开发人员提供了更多的灵活性。

5. 分布式锁

如果是在单机的情况下，使用synchronized和Lock保证线程安全是没有问题的。

但如果在分布式的环境中，即某个应用如果部署了多个节点，每一个节点使用可以synchronized和Lock保证线程安全，但不同的节点之间，没法保证线程安全。

这就需要使用：分布式锁了。

分布式锁有很多种，比如：数据库分布式锁，zookeeper分布式锁，redis分布式锁等。

其中我个人更推荐使用redis分布式锁，其效率相对来说更高一些。

使用redis分布式锁的伪代码如下：

try{
  String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime);
  if ("OK".equals(result)) {
      return true;
  }
  return false;
} finally {
    unlock(lockKey);
}  

同样需要在finally代码块中释放锁。

如果你对redis分布式锁的用法和常见的坑，比较感兴趣的话，可以看看我的另一篇文章《聊聊redis分布式锁的8大坑》，里面有更详细的介绍。

6. volatile

有时候，我们有这样的需求：如果在多个线程中，有任意一个线程，把某个开关的状态设置为false，则整个功能停止。

简单的需求分析之后发现：只要求多个线程间的可见性，不要求原子性。

如果一个线程修改了状态，其他的所有线程都能获取到最新的状态值。

这样一分析这就好办了，使用volatile就能快速满足需求。

例如：

@Service
public CanalService {
    private volatile boolean running = false;
    private Thread thread;

    @Autowired
    private CanalConnector canalConnector;
    
    public void handle() {
        //连接canal
        while(running) {
           //业务处理
        }
    }
    
    public void start() {
       thread = new Thread(this::handle, "name");
       running = true;
       thread.start();
    }
    
    public void stop() {
       if(!running) {
          return;
       }
       running = false;
    }
}

需要特别注意的地方是：volatile不能用于计数和统计等业务场景。因为volatile不能保证操作的原子性，可能会导致数据异常。

7. ThreadLocal

除了上面几种解决思路之外，JDK还提供了另外一种用空间换时间的新思路：ThreadLocal。

当然ThreadLocal并不能完全取代锁，特别是在一些秒杀更新库存中，必须使用锁。

ThreadLocal的核心思想是：共享变量在每个线程都有一个副本，每个线程操作的都是自己的副本，对另外的线程没有影响。

温馨提醒一下：我们平常在使用ThreadLocal时，如果使用完之后，一定要记得在finally代码块中，调用它的remove方法清空数据，不然可能会出现内存泄露问题。

例如：

public class ThreadLocalService {
    private ThreadLocal<Integer> threadLocal = new ThreadLocal<>();

    public void add(int i) {
        Integer integer = threadLocal.get();
        threadLocal.set(integer == null ? 0 : integer + i);
    }
}

如果对ThreadLocal感兴趣的小伙伴，可以看看我的另一篇文章《ThreadLocal夺命11连问》，里面有对ThreadLocal的原理、用法和坑，有非常详细的介绍。

8. 线程安全集合

有时候，我们需要使用的公共资源放在某个集合当中，比如：ArrayList、HashMap、HashSet等。

如果在多线程环境中，有线程往这些集合中写数据，另外的线程从集合中读数据，就可能会出现线程安全问题。

为了解决集合的线程安全问题，JDK专门给我们提供了能够保证线程安全的集合。

比如：CopyOnWriteArrayList、ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArraySet、ArrayBlockingQueue等等。

例如：

public class HashMapTest {

    private static ConcurrentHashMap<String, Object> hashMap = new ConcurrentHashMap<>();

    public static void main(String[] args) {

        new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                hashMap.put("key1", "value1");
            }
        }).start();

        new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                hashMap.put("key2", "value2");
            }
        }).start();

        try {
            Thread.sleep(50);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println(hashMap);
    }
}

在JDK底层，或者spring框架当中，使用ConcurrentHashMap保存加载配置参数的场景非常多。

比较出名的是spring的refresh方法中，会读取配置文件，把配置放到很多的ConcurrentHashMap缓存起来。

9. CAS

JDK除了使用锁的机制解决多线程情况下数据安全问题之外，还提供了CAS机制。

这种机制是使用CPU中比较和交换指令的原子性，JDK里面是通过Unsafe类实现的。

CAS内部包含了四个值：旧数据、期望数据、新数据 和 地址，比较旧数据 和 期望的数据，如果一样的话，就把旧数据改成新数据。如果不一样的话，当前线程不断自旋，一直到成功为止。

不过，使用CAS保证线程安全，可能会出现ABA问题，需要使用AtomicStampedReference增加版本号解决。

其实，实际工作中很少直接使用Unsafe类的，一般用atomic包下面的类即可。

public class AtomicService {
    private AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger();
    
    public int add(int i) {
        return atomicInteger.getAndAdd(i);
    }
}

10. 数据隔离

有时候，我们在操作集合数据时，可以通过数据隔离，来保证线程安全。

例如：

public class ThreadPoolTest {

    public static void main(String[] args) {

      ExecutorService threadPool = new ThreadPoolExecutor(8, //corePoolSize线程池中核心线程数
      10, //maximumPoolSize 线程池中最大线程数
      60, //线程池中线程的最大空闲时间，超过这个时间空闲线程将被回收
      TimeUnit.SECONDS,//时间单位
      new ArrayBlockingQueue(500), //队列
      new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()); //拒绝策略

      List<User> userList = Lists.newArrayList(
      new User(1L, "苏三", 18, "成都"),
      new User(2L, "苏三说技术", 20, "四川"),
      new User(3L, "技术", 25, "云南"));

      for (User user : userList) {
          threadPool.submit(new Work(user));
      }

      try {
          Thread.sleep(100);
      } catch (InterruptedException e) {
          e.printStackTrace();
      }
      System.out.println(userList);
  }

    static class Work implements Runnable {
        private User user;

        public Work(User user) {
            this.user = user;
        }

        @Override
        public void run() {
            user.setName(user.getName() + "测试");
        }
    }
}

这个例子中，使用线程池处理用户信息。

每个用户只被线程池中的一个线程处理，不存在多个线程同时处理一个用户的情况。所以这种人为的数据隔离机制，也能保证线程安全。

数据隔离还有另外一种场景：kafka生产者把同一个订单的消息，发送到同一个partion中。每一个partion都部署一个消费者，在kafka消费者中，使用单线程接收消息，并且做业务处理。

这种场景下，从整体上看，不同的partion是用多线程处理数据的，但同一个partion则是用单线程处理的，所以也能解决线程安全问题。