1 同步是什么
资源共享的两个原因是资源紧缺和共建需求。线程共享CPU是从资源紧缺的维度来考虑的，而多线程共享同一变量，通常是从共建需求的维度来考虑的。在多个线程对同一变量进行写操作时，如果操作没有原子性，就可能产生脏数据。所谓原子性是指不可分割的一系列操作指令，在执行完毕前不会被任何其他操作中断，要么全部执行，要么全部不执行。如果每个线程的修改都是原子操作，就不存在线程同步问题。有些看似非常简单的操作其实不具备原子性，典型的就是i++操作，它需要分为三步，即ILOAD->IINC->ISTORE。另一方面，更加复杂的CAS（Compare And）操作却具有原子性。
计算机的形成同步，就是线程之间按某种机制协调先后次序执行，当有一个线程在对内存进行操作时，其他线程都不可以对这个内存地址进行操作，直到该线程完成操作。实现线程同步的方式有很多，比如同步方法、锁、阻塞队列等。
2 volatile
先从happen before了解线程操作的可见性。把happen before定义为方法hb(a,b)，表示a happen before b。如果hb(a,b)且hb(b,c)，能够推导出hb(a,c)。类似于x>y且y>z，可以推导出x>z。这不就是一种放之四海而皆准的规律吗？但其实很多场景并不符合这种规律，比如在2018年俄罗斯世界杯上，韩国队战胜德国队，德国队战胜瑞典队，并不能推导出韩国队战胜了瑞典队。
线程执行或线程切换都是纳秒级的，执行速度如此之快，直觉上会认为线程本地缓存的必要性特别弱。做个类比，我们人类以年为计而宇宙以亿年为计，宇宙老人看待人类的心态不正如我们看待CPU世界的心态吗？时间成本的巨大差异只要存在，缓存策略自然就会产生。再比如，去学校图书馆仅需要10分钟，借一本书，无需缓存。但是如果去市图书馆，往返需要5个小时，一般为了减少路程开销而会考虑多借几本。CPU访问内存远远比访问告诉缓存L1和L2慢得多，对应借书的例子，应该得去国外图书馆了。
接着再谈指令优化。计算机并不会根据代码顺序按部就班地执行相关指令，再回到借书的例子，加入你刚好要去还书，然后再借一本，你的室友恰好也让你帮他归还Easy Coding这本书，然后再借一本《码出高效》。这个过程有两件事，你的事和他的事。先办你的事，再办他的事，是一种单线程的死板行为。此时你会潜意识地进行“指令优化”：把你要还的数和Easy Coding先一起归还，再一起借你们要借的书，这就相当于合并数据进行存取的操作过程。CPU在处理信息时也会进行指令优化，分析哪些取数据动作可以合并进行，哪些存数据动作可以合并进行。CPU拜访一趟遥远的内存，一定会到处看看，是否可以存取合并，以提高执行效率。指令重排示例代码如下：
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happen before是时钟顺序的先后，并不能保证线程交互的可见性。在第2处和第3处都是写操作，不会进行指令重排，但是前三行是不互斥的，并且第1处的操作如果放在z=3赋值操作之后，明显是效率最大化的处理方式。所以指令重排的最大可能是把第1处和第2处串联一次执行。Happen before并不能保证线程交互的可见性。那么什么是可见性呢？可见性是指某线程修改共享变量的指令对其他线程来说都是可见的，它反映的是指令执行的实时透明度。
每个线程都有独占的内存区域，如操作栈、本地变量表等。线程本地内存保存了引用变量在堆内存中的副本，线程对变量的所有操作都在本地内存区域中进行，执行结束后再同步到堆内存中去。这里必然有一个时间差，在这个时间差内，改线程对副本的操作，对于其他线程是不可见的。
Volatile的英文本义是“挥发、不稳定的”，延伸意义为敏感的。当使用volatile修饰变量时，意味着任何对此变量的操作都会在内存中进行，不会产生副本，以保证共享变量的可见性，局部阻止了指令重排的发生。由此可见，在使用单例设计模式时，即使是双检锁也不一定会拿到最新的数据。
如下示例代码在高并发场景中会存在问题：
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使用者在调用getTransactionService()时，有可能会得到初始化未完成的对象，究其原因，与java虚拟机的编译优化有关。对java虚拟机而言，初始化TransactionService实例和将对象地址写到service字段并非原子操作，且这两个阶段的执行顺序是未定义的。假设某个线程执行new TransactionService()时，构造方法还未被调用，编译器仅仅为该对象分配了内存空间并设为默认值，此时若另一个线程调用getTransactionService()方法，由于service！= null，但是此时service对象还没有被赋予真正有效的值，从而无法获取到正确的service单例对象。这就是著名的双重检查锁定（Doubble-checked Locking）问题，对象引用在没有同步的情况下进行读操作，导致用户可能会获取未构造完成的对象。对于此问题，一种较为简单的解决方案是用volatile关键字修饰目标属性（适用于JDK5及以上版本），这样service就限制了编译器对它的相关读写操作，对它的读写操作进行指令重排，确定对象实例化之后才返回引用。锁也可以确保变量的可见性，但是实现方式和volatile略有不同。线程在得到锁时读入副本，释放时写回内存，锁的操作尤其要符合happen before原则。
Volatile解决的是多线程共享变量的可见性问题，类似于synchronized，但不具备synchronized的互斥性。所以对volatile变量的操作并非都具有原子性，这是一个容易犯错误的地方。一个线程对共享变量进行10000次i++操作，另一个线程进行10000次i--操作，如下示例代码：
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多次执行后，发现结果基本都不为0.如果在count++和count--两处都进行加锁操作，才会得到预期是0的结果。这里对count的读取、加1操作的字节码如下：
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需要4步才能完成加1操作。在该过程中，其他线程有足够的时间覆盖变量的值，如果想让示例代码最后的结果为零，需要对count++和count--加锁：
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能实现count++原子操作的其他类有AtomicLong和LongAddr。JDK8推荐使用LongAddr类，它比AtomicLong性能更好，有效地减少了乐观锁的重试次数。
因此，“volatile是轻量级的同步方式”这种说法是错误的。它只是轻量级的线程操作可见方式，并非同步方式，如果是多写场景，一定会产生线程安全问题。如果是一写多读的并发场景，使用volatile修饰变量则非常合适。Volatile一写多读最典型的应用时CopyOnWriteArrayList。它在修改数据时会把整个集合的数据全部复制出来，对写操作加锁，修改完成后，再用setArray()把array指向新的集合。使用volatile可以使读线程尽快地感知array的修改，不进行指令重排，操作后即可对其他线程可见。源码如下：
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在实际业务中，如何清晰地判断一写多读的场景显得尤为重要。如果不确定共享变量是否会被多个线程并发写，保险的做法是使用同步代码块来实现线程同步。另外，因为所有的操作都需要同步给内存变量，所以volatile一定会使线程的执行速度变慢，故要审慎定义和使用volatile属性。
3信号量同步
信号量同步是指在不同的线程之间，通过传递同步信号量来协调线程执行的先后次序。这里重点分析基于时间维度和信号维度的两个类：CountDownLatch、Semaphore。
某国际化基础语言管理平台收到一个多语言翻译请求后，根据目标语种拆分成多个子线程，对翻译引擎发起翻译请求。翻译完成后，同步返回给调用方，结果由于countDown()抛出异常，导致发生故障，警示代码如下：
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代码中第1处抛出异常，且该异常没有被主线程try-catch到，最终该线程没有执行countDown()方法。程序执行的时间较长，该问题难以定位，因为异常被吞得一干二净。扩展说明一下，子线程异常可以通过线程方法setUncaughtExceptionHandler()捕获。
CountDownLatch是基于执行时间的同步类。在实际编码中，可能需要处理基于空闲信号的同步情况。比如海关安检的场景，任何国家公民在出国时，都要走海关的查验通道。假设某机场的海关通道共有三个窗口，一批需要出关的人排成长队，每个人都是一个线程。当3个窗口中的任意一个出现空闲时，工作人员指示队列中第一个人出队到该空闲窗口接收检查。对于上述场景，JDK中提供了一个Semaphore的信号同步类，只有在调用Semaphore对象的acquire()成功后，才可以往下执行，完成后执行release()释放持有的信号量，下一个线程就可以马上获取这个空闲信号量进入执行。基于Semaphore的示例代码如下：
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如果某个人身份可疑，需要确认更多的信息，这不会影响到其他窗口的安检速度。只要其他线程能够拿到空闲信号，都可以马上执行。如果Semaphore的窗口信号量等于2，就是最典型的互斥锁。
还有其他同步方式，如CyclicBarrier是基于同步到达某个点的信号量触发机制。CyclicBarrier从命名上即可知道它是一个可以循环使用（Cyclic）的屏障式（Barrier）多线程协作方式。采用这种方式进行刚才的安检服务，就是3个人同时进去，只有3个人都完成安检，才会放下一批进来。这是一种非常低效的安检方式。但在某种场景下就是非常正确的方式，假设在机场排队打车时，现场工作人员统一指挥，每次放3辆车进来，坐满后开走，再放下一批车和人进来。通过CyclicBarrier的reset()来释放线程资源。
最后温馨提示，无论从性能还是安全性上考虑，我们进来使用并发包中提供的信号同步类，避免使用对象的wait()和notify()方式来进行同步。
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