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并發編程中我們需要注意的問題有很多，很慶幸前人已經幫我們總結過了，主要有三個方面，分別是：安全性問題、活躍性問題和性能問題。下面我就來一一介紹這些問題。

安全性問題

相信你一定聽說過類似這樣的描述：這個方法不是線程安全的，這個類不是線程安全的，等等。

那什么是線程安全呢?其實本質上就是正確性，而正確性的含義就是程序按照我們期望的執行，不要讓我們感到意外。在上一篇《深入底層探究并發編程Bug罪魁禍首——可見性、原子性、有序性 》中，我們已經見識過很多詭異的 Bug，都是出乎我們預料的，它們都沒有按照我們期望的執行。

那如何才能寫出線程安全的程序呢?在上一篇中已經介紹了并發 Bug 的三個主要源頭：原子性問題、可見性問題和有序性問題。也就是說，理論上線程安全的程序，就要避免出現原子性問題、可見性問題和有序性問題。

那是不是所有的代碼都需要認真分析一遍是否存在這三個問題呢?當然不是，其實只有一種情況需要：存在共享數據并且該數據會發生變化，通俗地講就是有多個線程會同時讀寫同一數據。那如果能夠做到不共享數據或者數據狀態不發生變化，不就能夠保證線程的安全性了嘛。有不少技術方案都是基于這個理論的，例如線程本地存儲(Thread Local Storage，TLS)、不變模式等等，后面我會詳細介紹相關的技術方案是如何在 Java 語言中實現的。

但是，現實生活中，必須共享會發生變化的數據，這樣的應用場景還是很多的。

當多個線程同時訪問同一數據，并且至少有一個線程會寫這個數據的時候，如果我們不采取防護措施，那么就會導致并發 Bug，對此還有一個專業的術語，叫做數據競爭(DataRace)。比如，前面這篇文章里有個 add10K() 的方法，當多個線程調用時候就會發生數據競爭，如下所示。

public class Test { 
    private long count = 0; 
    void add10K() 
    { 
        int idx = 0; 
        while ( idx++ < 10000 ) 
        { 
            count += 1; 
        } 
    } 
} 

那是不是在訪問數據的地方，我們加個鎖保護一下就能解決所有的并發問題了呢?顯然沒有這么簡單。例如，對于上面示例，我們稍作修改，增加兩個被 synchronized 修飾的 get()和 set() 方法， add10K() 方法里面通過 get() 和 set() 方法來訪問 value 變量，修改后的代碼如下所示。對于修改后的代碼，所有訪問共享變量 value 的地方，我們都增加了互斥鎖，此時是不存在數據競爭的。但很顯然修改后的 add10K() 方法并不是線程安全的。

public class Test { 
    private long count = 0; 
    synchronized long get() 
    { 
        return count ； 5 
    } 
 
 
    synchronized void set( long v ) 
    { 
        count = v; 
    } 
 
 
    void add10K() 
    { 
        int idx = 0; 
        while ( idx++ < 10000 ) 
        { 
            set( get() + 1 ) 
        } 
    } 
} 

假設 count=0，當兩個線程同時執行 get() 方法時，get() 方法會返回相同的值 0，兩個線程執行 get()+1 操作，結果都是 1，之后兩個線程再將結果 1 寫入了內存。你本來期望的是 2，而結果卻是 1。

這種問題，有個官方的稱呼，叫競態條件(Race Condition)。所謂競態條件，指的是程序的執行結果依賴線程執行的順序。例如上面的例子，如果兩個線程完全同時執行，那么結果是 1;如果兩個線程是前后執行，那么結果就是 2。在并發環境里，線程的執行順序是不確定的，如果程序存在競態條件問題，那就意味著程序執行的結果是不確定的，而執行結果不確定這可是個大 Bug。

下面再結合一個例子來說明下競態條件，就是前面文章中提到的轉賬操作。轉賬操作里面有個判斷條件——轉出金額不能大于賬戶余額，但在并發環境里面，如果不加控制，當多個線程同時對一個賬號執行轉出操作時，就有可能出現超額轉出問題。假設賬戶 A 有余額200，線程 1 和線程 2 都要從賬戶 A 轉出 150，在下面的代碼里，有可能線程 1 和線程 2同時執行到第 6 行，這樣線程 1 和線程 2 都會發現轉出金額 150 小于賬戶余額 200，于是就會發生超額轉出的情況。

class Account { 
    private int balance; 
    /* 轉賬 */ 
    void transfer( 
        Account target, int amt ) 
    { 
        if ( this.balance > amt ) 
        { 
            this.balance    -= amt; 
            target.balance  += amt; 
        } 
    } 
} 

所以你也可以按照下面這樣來理解競態條件。在并發場景中，程序的執行依賴于某個狀態變量，也就是類似于下面這樣：

if (狀態變量 滿足 執行條件) { 
  執行操作 
 } 

當某個線程發現狀態變量滿足執行條件后，開始執行操作;可是就在這個線程執行操作的時候，其他線程同時修改了狀態變量，導致狀態變量不滿足執行條件了。當然很多場景下，這個條件不是顯式的，例如前面 addOne 的例子中，set(get()+1) 這個復合操作，其實就隱式依賴 get() 的結果。

那面對數據競爭和競態條件問題，又該如何保證線程的安全性呢?其實這兩類問題，都可以用互斥這個技術方案，而實現互斥的方案有很多，CPU 提供了相關的互斥指令，操作系統、編程語言也會提供相關的 API。從邏輯上來看，我們可以統一歸為：鎖。前面幾章我們也粗略地介紹了如何使用鎖，相信你已經胸中有丘壑了，這里就不再贅述了，你可以結合前面的文章溫故知新。

活躍性問題

所謂活躍性問題，指的是某個操作無法執行下去。我們常見的“死鎖”就是一種典型的活躍性問題，當然除了死鎖外，還有兩種情況，分別是“活鎖”和“饑餓”。通過前面的學習你已經知道，發生“死鎖”后線程會互相等待，而且會一直等待下去，在技術上的表現形式是線程永久地“阻塞”了。

但有時線程雖然沒有發生阻塞，但仍然會存在執行不下去的情況，這就是所謂的“活鎖”?？梢灶惐痊F實世界里的例子，路人甲從左手邊出門，路人乙從右手邊進門，兩人為了不相撞，互相謙讓，路人甲讓路走右手邊，路人乙也讓路走左手邊，結果是兩人又相撞了。這種情況，基本上謙讓幾次就解決了，因為人會交流啊?？墒侨绻@種情況發生在編程世界了，就有可能會一直沒完沒了地“謙讓”下去，成為沒有發生阻塞但依然執行不下去的“活鎖”。

解決“活鎖”的方案很簡單，謙讓時，嘗試等待一個隨機的時間就可以了。例如上面的那個例子，路人甲走左手邊發現前面有人，并不是立刻換到右手邊，而是等待一個隨機的時間后，再換到右手邊;同樣，路人乙也不是立刻切換路線，也是等待一個隨機的時間再切換。由于路人甲和路人乙等待的時間是隨機的，所以同時相撞后再次相撞的概率就很低了。“等待一個隨機時間”的方案雖然很簡單，卻非常有效，Raft 這樣知名的分布式一致性算法中也用到了它。

那“饑餓”該怎么去理解呢?所謂“饑餓”指的是線程因無法訪問所需資源而無法執行下去的情況。“不患寡，而患不均”，如果線程優先級“不均”，在 CPU 繁忙的情況下，優先級低的線程得到執行的機會很小，就可能發生線程“饑餓”;持有鎖的線程，如果執行的時間過長，也可能導致“饑餓”問題。

解決“饑餓”問題的方案很簡單，有三種方案：一是保證資源充足，二是公平地分配資源，三就是避免持有鎖的線程長時間執行。這三個方案中，方案一和方案三的適用場景比較有限，因為很多場景下，資源的稀缺性是沒辦法解決的，持有鎖的線程執行的時間也很難縮短。倒是方案二的適用場景相對來說更多一些。

那如何公平地分配資源呢?在并發編程里，主要是使用公平鎖。所謂公平鎖，是一種先來后到的方案，線程的等待是有順序的，排在等待隊列前面的線程會優先獲得資源。

性能問題

使用“鎖”要非常小心，但是如果小心過度，也可能出“性能問題”。“鎖”的過度使用可能導致串行化的范圍過大，這樣就不能夠發揮多線程的優勢了，而我們之所以使用多線程搞并發程序，為的就是提升性能。

所以我們要盡量減少串行，那串行對性能的影響是怎么樣的呢?假設串行百分比是 5%，我們用多核多線程相比單核單線程能提速多少呢?

有個阿姆達爾(Amdahl)定律，代表了處理器并行運算之后效率提升的能力，它正好可以解決這個問題，具體公式如下：

公式里的 n 可以理解為 CPU 的核數，p 可以理解為并行百分比，那(1-p)就是串行百分比了，也就是我們假設的 5%。我們再假設 CPU 的核數(也就是 n)無窮大，那加速比 S的極限就是 20。也就是說，如果我們的串行率是 5%，那么我們無論采用什么技術，最高也就只能提高 20 倍的性能。

所以使用鎖的時候一定要關注對性能的影響。 那怎么才能避免鎖帶來的性能問題呢?這個問題很復雜，Java SDK 并發包里之所以有那么多東西，有很大一部分原因就是要提升在某個特定領域的性能。

不過從方案層面，我們可以這樣來解決這個問題。

第一，既然使用鎖會帶來性能問題，那最好的方案自然就是使用無鎖的算法和數據結構了。在這方面有很多相關的技術，例如線程本地存儲 (Thread Local Storage, TLS)、寫入時復制 (Copy-on-write)、樂觀鎖等;Java 并發包里面的原子類也是一種無鎖的數據結構;Disruptor 則是一個無鎖的內存隊列，性能都非常好……

第二，減少鎖持有的時間。互斥鎖本質上是將并行的程序串行化，所以要增加并行度，一定要減少持有鎖的時間。這個方案具體的實現技術也有很多，例如使用細粒度的鎖，一個典型的例子就是 Java 并發包里的 ConcurrentHashMap，它使用了所謂分段鎖的技術(這個技術后面我們會詳細介紹);還可以使用讀寫鎖，也就是讀是無鎖的，只有寫的時候才會互斥。

性能方面的度量指標有很多，我覺得有三個指標非常重要，就是：吞吐量、延遲和并發量。

吞吐量：指的是單位時間內能處理的請求數量。吞吐量越高，說明性能越好。

延遲：指的是從發出請求到收到響應的時間。延遲越小，說明性能越好。

并發量：指的是能同時處理的請求數量，一般來說隨著并發量的增加、延遲也會增加。所以延遲這個指標，一般都會是基于并發量來說的。例如并發量是 1000 的時候，延遲是 50 毫秒。

總結

并發編程是一個復雜的技術領域，微觀上涉及到原子性問題、可見性問題和有序性問題，宏觀則表現為安全性、活躍性以及性能問題。

我們在設計并發程序的時候，主要是從宏觀出發，也就是要重點關注它的安全性、活躍性以及性能。安全性方面要注意數據競爭和競態條件，活躍性方面需要注意死鎖、活鎖、饑餓等問題，性能方面我們雖然介紹了兩個方案，但是遇到具體問題，你還是要具體分析，根據特定的場景選擇合適的數據結構和算法。