4. 多线程带来的的风险-线程安全 (重点)

4.1 观察线程不安全

static class Counter {
    public int count = 0;
    void increase() {
        count++;
   }
}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    final Counter counter = new Counter();
    Thread t1 = new Thread(() -> {
        for (int i = 0; i < 50000; i++) {
            counter.increase();
       }
   });
    Thread t2 = new Thread(() -> {
        for (int i = 0; i < 50000; i++) {
            counter.increase();
       }
   });
    t1.start();
    t2.start();
    t1.join();
    t2.join();
    System.out.println(counter.count);
}

大家观察下是否适用多线程的现象是否一致？同时尝试思考下为什么会有这样的现象发生呢？

原因是 1.load 2. add 3. save

注意：可能会导致 小于5w

4.2 线程安全的概念

想给出一个线程安全的确切定义是复杂的，但我们可以这样认为：
如果多线程环境下代码运行的结果是符合我们预期的，即在单线程环境应该的结果，则说这个程序是线程安全的

4.3 线程不安全的原因

★1. 修改共享数据（多个线程修改同一个变量）

上面的线程不安全的代码中, 涉及到多个线程针对 counter.count 变量进行修改.
此时这个 counter.count 是一个多个线程都能访问到的 “共享数据”
counter.count 这个变量就是在堆上. 因此可以被多个线程共享访问

★2. 操作不是原子性

什么是原子性

我们把一段代码想象成一个房间，每个线程就是要进入这个房间的人。如果没有任何机制保证，A进入房间之后，还没有出来；B 是不是也可以进入房间，打断 A 在房间里的隐私。这个就是不具备原子性的。
那我们应该如何解决这个问题呢？是不是只要给房间加一把锁，A 进去就把门锁上，其他人是不是就进不来了。这样就保证了这段代码的原子性了。
有时也把这个现象叫做同步互斥，表示操作是互相排斥的

一条 java 语句不一定是原子的，也不一定只是一条指令

比如刚才我们看到的 n++，其实是由三步操作组成的：

1. 从内存把数据读到 CPU
2. 进行数据更新
3. 把数据写回到 CPU

不保证原子性会给多线程带来什么问题

如果一个线程正在对一个变量操作，中途其他线程插入进来了，如果这个操作被打断了，结果就可能是错误的。
这点也和线程的抢占式调度密切相关. 如果线程不是 “抢占” 的, 就算没有原子性, 也问题不大.

★3. 内存可见性

可见性指, 一个线程对共享变量值的修改，能够及时地被其他线程看到

Java 内存模型 (JMM): Java虚拟机规范中定义了Java内存模型.
目的是屏蔽掉各种硬件和操作系统的内存访问差异，以实现让Java程序在各种平台下都能达到一致的并发效果.

• 线程之间的共享变量存在 主内存 (Main Memory).
• 每一个线程都有自己的 “工作内存” (Working Memory) .
• 当线程要读取一个共享变量的时候, 会先把变量从主内存拷贝到工作内存, 再从工作内存读取数据.
• 当线程要修改一个共享变量的时候, 也会先修改工作内存中的副本, 再同步回主内存

由于每个线程有自己的工作内存, 这些工作内存中的内容相当于同一个共享变量的 “副本”. 此时修改线程1 的工作内存中的值, 线程2 的工作内存不一定会及时变化

1. 初始情况下, 两个线程的工作内存内容一致
2. 一旦线程1 修改了 a 的值, 此时主内存不一定能及时同步. 对应的线程2 的工作内存的 a 的值也不一定能及时同步.
   这个时候代码中就容易出现问题

此时引入了两个问题:

• 为啥要整这么多内存?
• 为啥要这么麻烦的拷来拷去?

1. 为啥整这么多内存?
   实际并没有这么多 “内存”. 这只是 Java 规范中的一个术语, 是属于 “抽象” 的叫法.
   所谓的 “主内存” 才是真正硬件角度的 “内存”. 而所谓的 “工作内存”, 则是指 CPU 的寄存器和高速缓存.
2. 为啥要这么麻烦的拷来拷去?
   因为 CPU 访问自身寄存器的速度以及高速缓存的速度, 远远超过访问内存的速度(快了 3 - 4 个数量级, 也就是几千倍, 上万倍)

比如某个代码中要连续 10 次读取某个变量的值, 如果 10 次都从内存读, 速度是很慢的. 但是如果
只是第一次从内存读, 读到的结果缓存到 CPU 的某个寄存器中, 那么后 9 次读数据就不必直接访问
内存了. 效率就大大提高了

那么接下来问题又来了, 既然访问寄存器速度这么快, 还要内存干啥??
答案就是一个字: 贵

值的一提的是, 快和慢都是相对的. CPU 访问寄存器速度远远快于内存, 但是内存的访问速度又远远快于硬盘.
对应的, CPU 的价格最贵, 内存次之, 硬盘最便宜

★4. 代码顺序性

什么是代码重排序

一段代码是这样的：

1. 去前台取下 U 盘
2. 去教室写 10 分钟作业
3. 去前台取下快递

如果是在单线程情况下，JVM、CPU指令集会对其进行优化，比如，按 1->3->2的方式执行，也是没问题，可以少跑一次前台。这种叫做指令重排序
编译器对于指令重排序的前提是 “保持逻辑不发生变化”. 这一点在单线程环境下比较容易判断, 但是在多线程环境下就没那么容易了, 多线程的代码执行复杂程度更高, 编译器很难在编译阶段对代码的执行效果进行预测, 因此激进的重排序很容易导致优化后的逻辑和之前不等价

重排序是一个比较复杂的话题, 涉及到 CPU 以及编译器的一些底层工作原理, 此处不做过多讨论

4.4 解决之前的线程不安全问题

这里用到的机制，我们马上会给大家解释

static class Counter {
    public int count = 0;
    synchronized void increase() {
        count++;
   }
}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    final Counter counter = new Counter();
    Thread t1 = new Thread(() -> {
        for (int i = 0; i < 50000; i++) {
            counter.increase();
       }
   });
    Thread t2 = new Thread(() -> {
        for (int i = 0; i < 50000; i++) {
            counter.increase();
       }
   });
    t1.start();
    t2.start();
    t1.join();
    t2.join();
    System.out.println(counter.count);
}