一、定义：什么是线程安全性

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 或者这些进程将如何交替执行，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，那么就称这个类就是线程安全的。

二、线程安全性的三个体现

• 原子性：提供互斥访问，同一时刻只能有一个线程对数据进行操作（Atomic、CAS算法、synchronized、Lock）
• 可见性：一个主内存的线程如果进行了修改，可以及时被其他线程观察到（synchronized、volatile）
• 有序性：如果两个线程不能从 happens-before原则 观察出来，那么就不能观察他们的有序性，虚拟机可以随意的对他们进行重排序，导致其观察观察结果杂乱无序（happens-before原则）

三、线程安全性：原子性

3.1 原子性 — Atomic包

在Java jdk中里面提供了很多Atomic类

• AtomicXXX：CAS、Unsafe.compareAndSwapInt
• AtomicLong、LongAdder
• AtomicReference、AtomicReferenceFieldUpdater
• AtomicStampReference：CAS的ABA问题

由于CAS原语的直接操作与计算机底层的联系很大，CAS原语有三个参数，内存地址、期望值、新值。我们在Java中一般不去直接写CAS相关的代码，JDK为我们封装在AtomicXXX中，因此，我们直接使用就可以了。

我们在 java.util.concurrent.atomic目录中可以看到我们这些类，包下提供了AtomicBoolean、AtomicLong、AtomicInteger三种原子更新基本类型和一个比较好玩的类AtomicReference，这些类都有一个共同点，都支持CAS，以AtomicInteger为重点讲解。

3.2 AtomicInteger

AtomicInteger是一个提供原子操作的Integer类，通过线程安全的方式操作加减

以下是AtomicIntege基本包括的方法：

public final int getAndSet(int newValue)       //给AtomicInteger设置newValue并返回加oldValuepublic final boolean compareAndSet(int expect, int update)    //如果输入的值和期望值相等就set并返回true/falsepublic final int getAndIncrement()     //对AtomicInteger原子的加1并返回当前自增前的valuepublic final int getAndDecrement()   //对AtomicInteger原子的减1并返回自减之前的的valuepublic final int getAndAdd(int delta)   //对AtomicInteger原子的加上delta值并返加之前的valuepublic final int incrementAndGet()   //对AtomicInteger原子的加1并返回加1后的值public final int decrementAndGet()    //对AtomicInteger原子的减1并返回减1后的值public final int addAndGet(int delta)   //给AtomicInteger原子的加上指定的delta值并返回加后的值

示例：

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;import java.util.concurrent.CountDownLatch;import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;import java.util.concurrent.Semaphore;import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;@Slf4jpublic class AtomicIntegerExample {    // 请求总数    public static int clientTotal = 5000;    // 同时并发执行的线程数    public static int threadTotal = 200;    public static AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);    public static void main(String[] args) throws Exception {       //获取线程池        ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();        //定义信号量        final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal);        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal);        for (int i = 0; i < clientTotal ; i++) {            executorService.execute(() -> {                try {                    semaphore.acquire();                    add();                    semaphore.release();                } catch (Exception e) {                    log.error("exception", e);                }                countDownLatch.countDown();            });        }        countDownLatch.await();        executorService.shutdown();        log.info("count:{}", count.get());    }    private static void add() {        count.incrementAndGet();    }}

这里我们使用请求总数为：5000，同时执行的并发线程数为：200，我们最终需要得到结果为：5000，这个执行结果才算正确。

查看返回结果：

13:43:26.473 [main] INFO com.mmall.concurrency.example.atomic.AtomicIntegerExample - count:5000

最后结果是 5000表示是线程安全的。

我们来看看 AtomicInteger底层代码中到底为我们做了什么？首先我们来看AtomicInteger.incrementAndGet()方法

public class AtomicInteger extends Number implements java.io.Serializable{/**     *  对AtomicInteger原子的加1并返回加1后的值     * @return 更新的值     */    public final int incrementAndGet() {        return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1) + 1;    }}

AtomicInteger调用了java底层的 unsafe.getAndAddInt()方法，这里是实现CAS 的关键。

incrementAndGet()是将自增后的值返回，还有一个方法getAndIncrement()是将自增前的值返回，分别对应++i和i++操作。同样的decrementAndGet()和getAndDecrement()则对--i和i--操作。

Unsafe类是在sun.misc包下，不属于Java标准。但是很多Java的基础类库，包括一些被广泛使用的高性能开发库都是基于Unsafe类开发的，比如Netty、Cassandra、Hadoop、Kafka等。Unsafe类在提升Java运行效率，增强Java语言底层操作能力方面起了很大的作用。Unsafe类使Java拥有了像C语言的指针一样操作内存空间的能力，同时也带来了指针的问题。过度的使用Unsafe类会使得出错的几率变大，因此Java官方并不建议使用的，官方文档也几乎没有。通常我们最好也不要使用Unsafe类，除非有明确的目的，并且也要对它有深入的了解才行。

再来看 Unsafe.getAndAddInt()方法

    /*   * 其中getIntVolatile和compareAndSwapInt都是native方法  * getIntVolatile是获取当前的期望值   * compareAndSwapInt就是我们平时说的CAS(compare and swap)，通过比较如果内存区的值没有改变，那么就用新值直接给该内存区赋值    */    public final int getAndAddInt(Object var1, long var2, int var4) {        int var5;        do {            var5 = this.getIntVolatile(var1, var2);        } while(!this.compareAndSwapInt(var1, var2, var5, var5 + var4));        return var5;    }        public native int getIntVolatile(Object var1, long var2);    public final native boolean compareAndSwapInt(Object var1, long var2, int var4, int var5);

我们可以看到getAndAddInt(Object var1, long var2, int var4)，传进来的第一个参数是当前的一个对象,也就是我们的：count.incrementAndGet()，在getAndAddInt()中，var1就是count，var2就是当前的值，比如当前循环中count值为 2，var4为每次递增1

其次getAndAddInt()方法中涉及到的两个方法调用都定义为native，即java底层实现的本地方法

• getIntVolatile()：获取保存当前对象count的主存地址的引用(注意不是对象的值，是引用。
• compareAndSwapInt()：比较当前对象的值和底层该对象的值是否相等，如果相等，则将当前对象值加1，如果不相等，则重新去获取底层该对象的值，这个方法的实现就是CPU的CAS（compare and swap）操作。

我们知道volatile具有一致性的特征，但是它不具备原子性，为什么AtomicInteger却同时具备一致性和原子性，原来在AtomicInteger源码中实现了这样一串代码：private volatile int value;，在AtomicInteger内部实现就使用了volatile关键字，这就是为什么执行CAS操作的时候，从底层获取的数据就是最新的数据：

如果当前要保存的值和内存中最新的值不相等的话，说明在这个过程中被其他线程修改了，只

能获取更新当前值为最新值，再那这个当前值再去和重新去内存获取的最新值比较，直到二者

相等的时候，才完成+1的过程。

使用AtomicInteger的好处在于，它不同于sychronized关键字或lock用锁的形式来实现原子性，加锁会影响性能，而是采用循环比较的形式来提高性能。

3.3 AtomicLong

AtomicLong是作用是对长整形进行原子操作，依靠底层的cas来保障原子性的更新数据，在要添加或者减少的时候，会使用死循环不断地cas到特定的值，从而达到更新数据的目的。

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;import java.util.concurrent.CountDownLatch;import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;import java.util.concurrent.Semaphore;import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;@Slf4jpublic class AtomicLongExample {    // 请求总数    public static int clientTotal = 5000;    // 同时并发执行的线程数    public static int threadTotal = 200;    public static AtomicLong count = new AtomicLong(0);    public static void main(String[] args) throws Exception {        ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();        final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal);        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal);        for (int i = 0; i < clientTotal ; i++) {            executorService.execute(() -> {                try {                    semaphore.acquire();                    add();                    semaphore.release();                } catch (Exception e) {                    log.error("exception", e);                }                countDownLatch.countDown();            });        }        countDownLatch.await();        executorService.shutdown();        log.info("count:{}", count.get());    }    private static void add() {        count.incrementAndGet();        // count.getAndIncrement();    }}

执行结果：

14:59:38.978 [main] INFO com.mmall.concurrency.example.atomic.AtomicLongExample - count:5000

最后结果是 5000表示是线程安全的。

3.4 AtomicBoolean

AtomicBoolean位于java.util.concurrent.atomic包下，是java提供给的可以保证数据的原子性操作的一个类

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;import java.util.concurrent.CountDownLatch;import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;import java.util.concurrent.Semaphore;import java.util.concurrent.atomic.AtomicBoolean;@Slf4jpublic class AtomicBooleanExample {    private static AtomicBoolean isHappened = new AtomicBoolean(false);    // 请求总数    public static int clientTotal = 5000;    // 同时并发执行的线程数    public static int threadTotal = 200;    public static void main(String[] args) throws Exception {        ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();        final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal);        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal);        for (int i = 0; i < clientTotal ; i++) {            executorService.execute(() -> {                try {                    semaphore.acquire();                    test();                    semaphore.release();                } catch (Exception e) {                    log.error("exception", e);                }                countDownLatch.countDown();            });        }        countDownLatch.await();        executorService.shutdown();        log.info("isHappened:{}", isHappened.get());    }    private static void test() {        if (isHappened.compareAndSet(false, true)) {            log.info("execute");        }    }}

返回结果：

15:04:54.954 [pool-1-thread-2] INFO com.mmall.concurrency.example.atomic.AtomicBooleanExample - execute15:04:54.971 [main] INFO com.mmall.concurrency.example.atomic.AtomicBooleanExample - isHappened:true

这里我们发现log.info("execute");，在代码中只执行了一次，并且isHappened:true的值为true,这是为啥呢？

这里是因为当程序第一次compareAndSet()的时候，使得isHappend变为了true，因为原子性的关系，没有其他线程进行干扰，通过使用AtomicBoolean，我们使某段代码只执行一次。

3.5 AtomicReference

AtomicReference和AtomicInteger非常类似，不同之处就在于：

• AtomicInteger是对整数的封装，底层采用的是compareAndSwapInt实现CAS，比较的是数值是否相等。
• AtomicReference则对应普通的对象引用，底层使用的是compareAndSwapObject实现CAS，比较的是两个对象的地址是否相等。也就是它可以保证你在修改对象引用时的线程安全性。

多个线程之间的操作无论采用何种执行时序或交替方式，都要保证不变性条件不被破坏，要保持状态的一致性，就需要在单个原子操作中更新相关的状态变量。

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;import java.util.concurrent.atomic.AtomicReference;@Slf4jpublic class AtomicReferenceExample {    private static AtomicReference<Integer> count = new AtomicReference<>(0);    public static void main(String[] args) {        count.compareAndSet(0, 2);         count.compareAndSet(0, 1);        count.compareAndSet(1, 3);         count.compareAndSet(2, 4);         count.compareAndSet(3, 5);         log.info("count:{}", count.get());    }}

大家觉得我们输出的结果会是多少？

返回结果：

15:26:59.680 [main] INFO com.mmall.concurrency.example.atomic.AtomicReferenceExample - count:4

为什么是4呢？

首先我们 要说的是public final boolean compareAndSet(V expect, V update)这个方法，这个方法主要的作用是通过比对两个对象，然后更新为新的对象，这里的比对两个对象，比对的方式不是equals而是==,意味着比对的是内存的中地址。

1、首先我们创建count的初始化为0

2、在main方法中 count.compareAndSet(0, 2);，判断count为0时赋值为2

3、在count.compareAndSet(0, 1);和 count.compareAndSet(1, 3);判断count是否为1或者0，因为上一步我们已经赋值为2了，所以判断不成立

4、在count.compareAndSet(2, 4);判断count是否为2，等式成立

5、最后输出结果为4

count.compareAndSet(0, 2); //count=0?赋值 2，判断成立，此时count=0，更新后为2count.compareAndSet(0, 1); //count=0?赋值 1，判断不成立，此时count=2count.compareAndSet(1, 3); //count=1?赋值 3，判断不成立，此时count=2count.compareAndSet(2, 4); //count=2?赋值 4，判断成立，此时count=2，更新后count=4count.compareAndSet(3, 5); //count=3?赋值 5，判断不成立，此时count=4

所以我们输出结果为：4

3.6 CAS中ABA问题的解决

CAS并非完美的，它会导致ABA问题，例如：当前内存的值一开始是A，被另外一个线程先改为B然后再改为A，那么当前线程访问的时候发现是A，则认为它没有被其他线程访问过。在某些场景下这样是存在错误风险的。比如在链表中。

如何解决这个ABA问题呢，大多数情况下乐观锁的实现都会通过引入一个版本号标记这个对象，每次修改版本号都会变话，如果使用时间戳作为版本号，这样就可以很好的解决ABA问题。

在JDK中提供了AtomicStampedReference类来解决这个问题，这个类维护了一个int类型的标记stamp，每次更新数据的时候顺带更新一下stamp。

3.6 原子性 — synchronized

synchronized是一种同步锁，通过锁实现原子操作。

1、修饰代码块：大括号括起来的代码，作用于调用的对象

2、修饰方法：整个方法，作用于调用的对象

3、修饰静态方法：整个静态方法，作用于所有对象

4、修饰类：括号括起来的部分，作用于所有对象

详细可以查看，我写的关于：synchronized的博客，因为写过所以就不做过多描述。

3.7 原子性 — 对比

• Atomic：竞争激烈时能维持常态，比Lock性能好， 只能同步一个值
• synchronized：不可中断锁，适合竞争不激烈，可读性好的情况
• Lock：可中断锁，多样化同步，竞争激烈时能维持常态

四、线程安全性：可见性

简介：一个线程对主内存的修改可以及时被其他线程观察到导致共享变量在线程间不可见的原因：

1.线程交叉执行

2.重新排序结合线程交叉执行

3.共享变量更新后的值没有在工作内存中与主内存间及时更新

4.1 可见性 — syncronized

JMM关于syncronized的两条规定：

• 线程解锁前，必须把共享变量的最新值刷新到主内存中
• 线程加锁时，将清空工作内存中共享变量的值，从而使得使用共享变量时需要从主内存中重新读取最新的值（注意：加锁与解锁是同一把锁）

由于syncronized可以保证原子性及可见性，变量只要被syncronized修饰，就可以放心的使用

4.2 可见性 — volatile

通过加入内存屏障和禁止重排序优化来实现可见性。

具体实现过程：

• 对volatile变量写操作时，会在写操作后加入一条store屏障指令，将本地内存中的共享变量值刷新到主内存
• 对volatile变量读操作时，会在读操作前加入一条load屏障指令，从主内存中读取共享变量

volatile不能保证操作的原子性，也就是不能保证线程安全性， 如果需要使用volatile必须满足以下两个条件：

• 对变量的写操作不依赖与变量当前的值。
• 该变量没有包含在具有其他变量的不变的式子中。

所以volatile修饰的变量适合作为状态标记量。

注：以下图片为资料中获取，如有雷同，纯属巧合

示例：

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;import java.util.concurrent.CountDownLatch;import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;import java.util.concurrent.Semaphore;@Slf4jpublic class VolatileExample {    // 请求总数    public static int clientTotal = 5000;    // 同时并发执行的线程数    public static int threadTotal = 200;    public static volatile int count = 0;    public static void main(String[] args) throws Exception {        ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();        final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal);        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal);        for (int i = 0; i < clientTotal ; i++) {            executorService.execute(() -> {                try {                    semaphore.acquire();                    add();                    semaphore.release();                } catch (Exception e) {                    log.error("exception", e);                }                countDownLatch.countDown();            });        }        countDownLatch.await();        executorService.shutdown();        log.info("count:{}", count);    }    private static void add() {        count++;    }}

返回结果：

16:12:01.404 [main] INFO com.mmall.concurrency.example.count.VolatileExample4 - count:4986

通过执行代码我们可以发现，返回结果并不是我们想看到的5000，说明这个是线程不安全的类，主要是因为当我们执行conut++时分成了三步：

1、取出当前内存count值，这时count值时最新的

2、+1操作

3、重新写回主存

例如：有两个线程同时在执行count++，两个内存都执行了第一步，比如当前count值为99，它们都读到了这个count值，然后两个线程分别执行了+1，并写回主存，这样就丢掉了一次+1的操作。

五、线程安全性：有序性

在JMM中，允许编译器和处理器对指令进行重排序，但是重排序过程不会影响到单线程程序的执行，却会影响到多线程并发执行的正确性。

通过volatile、synchronized、lock保证有序性

5.1 happens-before原则

程序次序规则：一个线程内，按照代码顺序，书写在前面的操作先行发生于书写在后面的操作

• 锁定规则：一个unLock操作先行发生于后面对同一个锁的Lock()操作，也就是说只有先解锁才能对下面的线程进行加锁
• volatile变量规则：对一个变量的写操作先行发生于后面对这个变量的读操作
• 传递规则：如果操作A先行发生与操作B,而操作B先行发生于操作C，则操作A先行发生于操作C
• 线程启动规则：Thread对象的start()方法先行发生于此线程的每一个动作，一个线程只有执行了start()方法后才能做其他的操作
• 线程终端规则：对线程interrupt()方法的调用先行发生与被中断线程的代码检测到中断事件的发生（只有执行了interrupt()方法才可以检测到中断事件的发生）
• 线程终结规则：线程中所有操作都先行发生于线程的终止检测，我们可以通过Thread.join()方法结束，Thread.isAlive()的返回值手段检测到线程已经终止执行
• 对象终结规则：一个对象的初始化完成先行发生于他的finalize()方法的开始

六、线程安全性：总结

1. 原子性：Atomic包、CAS算法、synchronized、Lock
2. 原子性做了互斥方法，同一个线程只能有一个进行操作
3. 可见性：synchronized、volatile
4. 一个主内存的线程如果进行了修改，可以及时被其他线程观察到，介绍了volatile如何被观察到的
5. 有序性：happens-before原则
6. happens-before原则，观察结果，如果两个线程不能偶从happens-before原则观察出来，那么就不能观察他们的有序性，虚拟机可以随意的对他们进行重排序。

作者：CSDN「牧小农」

原文链接：https://blog.csdn.net/qq_14996421/article/details/102677095