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线程安全基础

2025/7/9 7:51:32 来源:https://blog.csdn.net/weixin_43558052/article/details/142891444  浏览:    关键词:线程安全基础

什么是线程安全

如果某个对象是线程安全的,在使用时就不需要考虑方法间的协调问题,不需要额外自己加synchronized锁。

线程安全问题

  1. 运行结果错误

多线程同时操作一个变量导致运行结果错误,因为cpu的时间片操作,cpu不断切换线程运行。

  1. 发布和初始化导致线程安全问题

在构造函数中使用新建的线程进行初始化和赋值操作,而线程启动需要一定的时间,在main函数中并没有进行等待就直接获取数据,会导致main函数的数据可能get到的数据为空。

  1. 活跃性问题

死锁:两个线程相互争夺对方持有的锁,并且每一方都释放自己持有的资源。

活锁:正在运行的线程并没有阻塞,一直在运行但是得不到结果。例如消息因为自身的错误导致消费错误,然后不断的被队列的重试机制重新放到队列头部,不断的被消费。

饥饿:指线程需要某些资源时始终得不到,尤其是CPU资源,就会导致线程一直不能运行而产生的问题。例如在Java中有线程优先级,优先级分为1到10,1最低,10最高,如果某个线程的优先级设置为1,这个线程可能始终分配不到cpu资源。

哪些场景需要额外注意线程安全问题?

  1. 访问共享变量或者资源

典型的场景有访问共享对象的属性、访问static静态变量、访问共享的缓存等等。因为可能被多个线程同时访问,那么就有可能在并发读写的情况下发生线程安全问题。

public class Main {private static int i = 0; // 声明为静态变量public static void main(String[] args) throws InterruptedException {Runnable r = new Runnable() {@Overridepublic void run() {for (int j = 0; j < 10000; j++) {i++;}}};Thread thread1 = new Thread(r);Thread thread2 = new Thread(r);thread1.start();thread2.start();thread1.join(); // 等待线程1结束thread2.join(); // 等待线程2结束System.out.println("Final value of i: " + i);}
}
  1. 依赖时序的操作

集合中先检查是否包含key,可能两个线程都先后判断到集合中都包含这个key,一个线程接着删除其中的obj,另外一个线程已经判断过这个集合这个key,准备去删除obj,但是他已经被其他线程处理了,这个就可能导致线程安全问题。

if(map.containsKey(key)) {map.remove(obj);
}
  1. 不同数据之间存在相互绑定关系的情况

例如ip和端口号,要把更换ip和更换端口号两个操作绑定在一起,如果没有可能出现单独更换ip或者端口号的情况,此时信息如果已经对外发布,信息获取方就有可能获取一个错误的数据,要保证操作的原子性。

  1. 对方没有声明自己是线程安全的,此时对其他类进行多线程的并发操作,就可能会发生线程安全问题。

比如我们定义了ArrayList,它本身并不是线程安全的,如果此时多个线程同时对ArrayList进行并发读/写,那么就有可能会产生线程安全问题,造成数据出错,而这个责任并不在ArrayList因为它本身并不是并发安全的

多线程可能会带来性能问题

原因:因为单线程程序是独立工作的,不需要与其他线程进行交互,但多线程之间则需要调度以及合作,调度与合作就会带来性能开销从而产生性能问题。

什么是性能问题

服务器响应慢、吞吐量低、内存占用过多等都属于性能问题

多线程带来的性能问题:线程调度开销、线程协作开销。

调度开销

线程数大于cpu核心数,这种情况下操作系统会按照一定的调度算法,给每个线程分配时间片,让每个线程都有机会得到运行,这样的进行调度就会引起上下文切换,上下文切换就会挂起当前正在执行的线程并保存当前的状态,然后寻找下一处即将恢复执行的代码,唤醒下一个线程,以此类推,反复执行

缓存失效

在运行程序时会使用缓存,一旦进行线程调度,切换到其他线程,cpu就去执行不同的代码,原有的缓存就可能失效,需要重新缓存,也会造成一定的开销。为了避免频繁地发生上下文切换,通常给被调度到的线程设置最小得到执行时间,只有执行完这段时间,才能进行下一次的调度,由此减少上下文切换的次数。

如果程序频繁地竞争锁或者由于io读写等原因导致频繁阻塞,就可能需要更多的上下文切换,导致更大的开销。

协作开销

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