并发知识大复习

1.什么是线程和进程

进程是一个程序执行的单位，程序从开始运行到消亡的过程就是一个进程，在Java中，一个main函数的启动就是开启了一个jvm的进程，而main函数的线程就是jvm进程里面的一个线程。

线程就是一个比进程更小的单位，一个进程内可以有多个线程，多个线程可以共享进程的堆和方法区，但是每个线程都有自己的程序计数器，虚拟机栈和方法栈。

进程间的通信

• 同一台计算机的进程通信成为IPC
• 不同计算机之间的进程通信需要通过网络，并遵守共同的协议，如HTTP

线程间的通信

因为他们共享进程内的内存，一个例子就是多个线程可以访问同一个共享变量

线程更轻量，线程上下文切换成本比进程低

2.Java线程和操作系统的线程有啥区别？

（java线程是基于绿色线程实现的，这是一种用户级线程，也就是jvm自己模拟了多线程，而不是依赖操作系统，由于绿色线程和原生线程比起来在使用时有一些限制，现在Java线程改为基于原生线程实现，也就是说jvm直接使用操作系统的原生内核线程来实现Java线程，由操作系统来实现线程的调度和管理。）Java线程的本质就是操作系统的线程。

3.虚拟机栈和本地方法栈为什么是私有的？

虚拟机栈：每个方法在执行之前会创建一个栈帧用于存储变量表，操作数栈，常量池引用等信息。从方法调用到执行完成的过程，就对应一个栈帧在Java虚拟机栈中入栈和出栈的过程。

本地方法栈：和虚拟机发挥的作用非常相似，虚拟机栈为虚拟机执行Java方法（也就是字节码）服务，而本地方法栈则为虚拟机使用到的Native方法服务。

所以为了保证线程中的局部变量不被别的线程访问到，虚拟机栈和本地方法栈的线程是所有的。

4.说说线程的生命周期和状态？

线程的生命周期分为初始状态，运行状态，结束状态，等待状态，超时等待状态和阻塞状态。

• NEW 初始状态，线程被创建出来但是还没被调用start()。
• RUNNABLE() 运行状态，线程被start()调用变成等待运行的状态。
• BLOCKED: 阻塞状态，需要等待锁释放。
• WAITING: 等待状态，表示该线程需要等待其他线程做出一些特定动作。
• TIME_WAITING ：超时等待状态，可以在指定时间后自行返回而不是像WAITING那样一直等待。
• TERMINATED：终止状态，表示该线程已经运行完毕

• 

5.什么是线程上下文切换？

cpu从执行一个线程切换到另一个线程时，需要保存当前线程的上下文状态，恢复另一个线程的上下文状态，以便下一次切换到该线程能够快速执行。

6.JMM（java内存模型）模型超详解

JMM主要定义了对于一个共享变量，当另一个线程对这个共享变量执行写操作后，这个线程对这个共享变量的可见性。 要想理解jmm模型，就要从CPU缓存模型和指令重排序说起。

从CPU缓存模型说起：

为什么要弄一个CPU高速缓存呢？类比我们开发网站后台系统使用缓存是为了解决程序处理速度和访问常规关系型数据库速度不对等的问题，CUP缓存是为了解决CPU处理速度和内存处理速度不对等的问题。

现代的 CPU Cache 通常分为三层，分别叫 L1,L2,L3 Cache。有些 CPU 可能还有 L4 Cache。

CPU Cache 的工作方式： 先复制一份数据到 CPU Cache 中，当 CPU 需要用到的时候就可以直接从 CPU Cache 中读取数据，当运算完成后，再将运算得到的数据写回 Main Memory 中。但是，这样存在 内存缓存不一致性的问题 ！比如我执行一个 i++ 操作的话，如果两个线程同时执行的话，假设两个线程从 CPU Cache 中读取的 i=1，两个线程做了 i++ 运算完之后再写回 Main Memory 之后 i=2，而正确结果应该是 i=3。

CPU 为了解决内存缓存不一致性问题可以通过制定缓存一致协议（比如 MESI 协议open in new window）或者其他手段来解决。 这个缓存一致性协议指的是在 CPU 高速缓存与主内存交互的时候需要遵守的原则和规范。不同的 CPU 中，使用的缓存一致性协议通常也会有所不同。

我们的程序运行在操作系统之上，操作系统屏蔽了底层硬件的操作细节，将各种硬件资源虚拟化。于是，操作系统也就同样需要解决内存缓存不一致性问题。

操作系统通过 内存模型（Memory Model） 定义一系列规范来解决这个问题。无论是 Windows 系统，还是 Linux 系统，它们都有特定的内存模型。

指令重排序：

为了提升程序执行的性能，计算机在执行程序代码的时候，会对指令进行重排序。

什么是指令重排序？简单来说就是系统在执行代码的时候并不一定时按照你写的的代码的顺序依次执行。常见的指令重排序有两种：

• 编译器优化重排：编译器在不改变单线程程序语义的前提下重新安排语句的执行顺序。
• 指令并行重排：现代处理器采用了指令级并行技术来将多条指令重叠执行。如果不存在数据依赖性，处理器可以改变语句对应机器指令的执行顺序。

另外，内存系统也会有”重排序“，但又不是真正意义上的重排序。在JMM里表现为主存和本地内存的内容可能不一致，进而导致程序在多线程下执行可能出现问题。

Java源代码会经历编译器优化重排->指令并行重排->内存系统重排的过程，最终才会变成操作系统可执行的指令序列。

指令重排序可以保证串行语义一致，但是没有义务保证多线程间的语义也一致，所以在多线程下指令重排序可能会导致一些问题。

6.1.什么是JMM，为什么需要JMM？

Java是最早尝试提供内存模型的编程语言。一般来说，编程语言可以直接复用操作系统层面的内存模型。不过，不同的操作系统内存模型不同，如果直接复用操作系统层面的内存模型，就可能会导致同样一套代码换了一个操作系统就无法执行了。Java语言是跨平台的，需要自己提供一套内存模型以屏蔽系统差异。

这只是 JMM 存在的其中一个原因。实际上，对于 Java 来说，你可以把 JMM 看作是 Java 定义的并发编程相关的一组规范，除了抽象了线程和主内存之间的关系之外，其还规定了从 Java 源代码到 CPU 可执行指令的这个转化过程要遵守哪些和并发相关的原则和规范，其主要目的是为了简化多线程编程，增强程序可移植性的。

为什么要遵守这些并发相关的原则和规范呢？ 这是因为并发编程下，像 CPU 多级缓存和指令重排这类设计可能会导致程序运行出现一些问题。就比如说我们上面提到的指令重排序就可能会让多线程程序的执行出现问题，为此，JMM 抽象了 happens-before 原则（后文会详细介绍到）来解决这个指令重排序问题。

JMM 说白了就是定义了一些规范来解决这些问题，开发者可以利用这些规范更方便地开发多线程程序。对于 Java 开发者说，你不需要了解底层原理，直接使用并发相关的一些关键字和类（比如 volatile、synchronized、各种 Lock）即可开发出并发安全的程序。

7.volatile关键字

如何保证变量的可见性？

在java中，volatile关键字可以保证变量的可见性，如果我们将变量声明为volatile，这就指示jvm这个变量是共享且不稳定的，每次使用他都到主存中进行读取。

JMM(Java内存模型)

JMM(Java 内存模型)强制在主存中进行读取

volatile关键字其实并非是java语言特有的，在c语言里也有，他最原始的意义就是禁用CPU缓存。如果我们将一个变量用volatile修饰，这就指示编译器，这个变量是共享且不稳定的，每次使用它都到主存中去读取。

volatile关键字2能保证数据的可见性，但不能保证数据的原子性，synchronized关键字两者都能保证。

如何禁止指令重排序？

在Java中，volatile关键字除了可以保证变量的可见性，还有一个重要的作用就是防止JVM的指令重排序。如果将变量声明为volatile，在对这个变量进行读写操作时会通过插入特定的内存屏障的方式禁止指令重排序。

public native void loadFence();
public native void storeFence();
public native void fullFence();

理论上来说，你通过这个三个方法也可以实现和volatile禁止重排序一样的效果，只是会麻烦一些。

下面以一个常见的面试题为例讲解一下 volatile 关键字禁止指令重排序的效果。

面试中面试官经常会说：“单例模式了解吗？来给我手写一下！给我解释一下双重检验锁方式实现单例模式的原理呗！”

双重校验锁实现对象单例（线程安全）：

public class Singleton {

    private volatile static Singleton uniqueInstance;

    private Singleton() {
    }

    public  static Singleton getUniqueInstance() {
        //先判断对象是否已经实例过，没有实例化过才进入加锁代码
        if (uniqueInstance == null) {
            //类对象加锁
            synchronized (Singleton.class) {
                if (uniqueInstance == null) {
                    uniqueInstance = new Singleton();
                }
            }
        }
        return uniqueInstance;
    }
}

uniqueInstance 采用 volatile 关键字修饰也是很有必要的， uniqueInstance = new Singleton(); 这段代码其实是分为三步执行：

1. 为 uniqueInstance 分配内存空间
2. 初始化 uniqueInstance
3. 将 uniqueInstance 指向分配的内存地址

但是由于JVM具有指令重排特性，执行顺序有可能变成1-> 3 -> 2，指令重排在单线程环境下不会出现问题，但是在多线程环境下会导致一个线程获得还没有初始化的实例。 例如，线程 T1 执行了 1 和 3，此时 T2 调用 getUniqueInstance() 后发现 uniqueInstance 不为空，因此返回 uniqueInstance，但此时 uniqueInstance 还未被初始化。

volatile可以保证原子性吗？

volatile关键字能保证变量的可见性，但不能保证对变量的操作是原子性的。

public class VolatoleAtomicityDemo {
    public volatile static int inc = 0;

    public void increase() {
        inc++;
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(5);
        VolatoleAtomicityDemo volatoleAtomicityDemo = new VolatoleAtomicityDemo();
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            threadPool.execute(() -> {
                for (int j = 0; j < 500; j++) {
                    volatoleAtomicityDemo.increase();
                }
            });
        }
        // 等待1.5秒，保证上面程序执行完成
        Thread.sleep(1500);
        System.out.println(inc);
        threadPool.shutdown();
    }
}

正常情况下，运行上面的代码理应输出 2500。但你真正运行了上面的代码之后，你会发现每次输出结果都小于 2500。

为什么会出现这种情况呢？不是说好了，volatile 可以保证变量的可见性嘛！

也就是说，如果 volatile 能保证 inc++ 操作的原子性的话。每个线程中对 inc 变量自增完之后，其他线程可以立即看到修改后的值。5 个线程分别进行了 500 次操作，那么最终 inc 的值应该是 5*500=2500。

很多人会误认为自增操作 inc++ 是原子性的，实际上，inc++ 其实是一个复合操作，包括三步：

1. 读取 inc 的值。
2. 对 inc 加 1。
3. 将 inc 的值写回内存。

volatile 是无法保证这三个操作是具有原子性的，有可能导致下面这种情况出现：

1. 线程 1 对 inc 进行读取操作之后，还未对其进行修改。线程 2 又读取了 inc的值并对其进行修改（+1），再将inc 的值写回内存。
2. 线程 2 操作完毕后，线程 1 对 inc的值进行修改（+1），再将inc 的值写回内存。

这也就导致两个线程分别对 inc 进行了一次自增操作后，inc 实际上只增加了 1。

其实，如果想要保证上面的代码运行正确也非常简单，利用 synchronized、Lock或者AtomicInteger都可以。

使用 synchronized 改进：

public synchronized void increase() {
    inc++;
}

使用 AtomicInteger 改进：

public AtomicInteger inc = new AtomicInteger();

public void increase() {
    inc.getAndIncrement();
}

使用 ReentrantLock 改进：

Lock lock = new ReentrantLock();
public void increase() {
    lock.lock();
    try {
        inc++;
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}

8.乐观锁和悲观锁

1.什么是悲观锁

悲观锁总是假设最坏的情况，认为资源每次被共享时都会出现问题，所以在每次获取资源时都会上锁，也就是说，共享资源每次只给一个线程使用，其他线程阻塞，用完后再把资源转让给其他线程。

Java中synchornized和ReentrantLock等独占锁就是悲观锁思想的实现。

public void performSynchronisedTask() {
    synchronized (this) {
        // 需要同步的操作
    }
}

private Lock lock = new ReentrantLock();
lock.lock();
try {
   // 需要同步的操作
} finally {
    lock.unlock();
}

高并发的场景下，激烈的锁竞争会造成线程阻塞，大量阻塞线程会导致系统的上下文切换，增加系统的性能开销。并且，悲观锁还可能会存在死锁问题，影响代码的正常运行。

2.什么是乐观锁

乐观锁总是假设最好的情况，认为共享资源每次被访问的时候不会出现问题，线程可以不停的执行，无需加锁也无需等待，只是在提交修改的时候去验证对应的资源是否被其他线程修改了（具体方法可以使用版本号机制或 CAS 算法）。

在 Java 中java.util.concurrent.atomic包下面的原子变量类（比如AtomicInteger、LongAdder）就是使用了乐观锁的一种实现方式 CAS 实现的。

// LongAdder 在高并发场景下会比 AtomicInteger 和 AtomicLong 的性能更好
// 代价就是会消耗更多的内存空间（空间换时间）
LongAdder sum = new LongAdder();
sum.increment();

高并发的场景下，乐观锁相比悲观锁来说不存在锁竞争造成线程阻塞，也不会有死锁的问题，在性能上往往更胜一筹。但是如果冲突频繁发生，会频繁失败和重试，这样会非常影响性能，导致CPU飙升。

不过，大量失败重试的问题也是可以解决的，像我们前面提到的 LongAdder以空间换时间的方式就解决了这个问题。

• 悲观锁通常多用于写比较多的情况（多写场景，竞争激烈），这样可以避免频繁失败和重试影响性能，悲观锁的开销是固定的。不过，如果乐观锁解决了频繁失败和重试这个问题的话（比如LongAdder），也是可以考虑使用乐观锁的，要视实际情况而定。
• 乐观锁通常多用于写比较少的情况（多读场景，竞争较少），这样可以避免频繁加锁影响性能。不过，乐观锁主要针对的对象是单个共享变量（参考java.util.concurrent.atomic包下面的原子变量类）。

3.如何实现乐观锁？

乐观锁一般会使用版本号机制或CAS算法实现，CAS算法相对来说多一点。

版本号机制

一般是在数据表中加上一个数据版本号version字段，表示数据额被修改的次数。当数据被修改时，version值会加一。当线程A要更新数据值时，在读取时局的同时也会读取version值，再提交更新时，若刚才读取的version值为当前数据库中的version值相等时才更新，否则重试更新操作，直到更新成功。

1. 操作员 A 此时将其读出（ version=1 ），并从其帐户余额中扣除 $50（ $100-$50 ）。
2. 在操作员 A 操作的过程中，操作员 B 也读入此用户信息（ version=1 ），并从其帐户余额中扣除 $20 （ $100-$20 ）。
3. 操作员 A 完成了修改工作，将数据版本号（ version=1 ），连同帐户扣除后余额（ balance=$50 ），提交至数据库更新，此时由于提交数据版本等于数据库记录当前版本，数据被更新，数据库记录 version 更新为 2 。
4. 操作员 B 完成了操作，也将版本号（ version=1 ）试图向数据库提交数据（ balance=$80 ），但此时比对数据库记录版本时发现，操作员 B 提交的数据版本号为 1 ，数据库记录当前版本也为 2 ，不满足 “ 提交版本必须等于当前版本才能执行更新 “ 的乐观锁策略，因此，操作员 B 的提交被驳回。

这样就避免了操作员 B 用基于 version=1 的旧数据修改的结果覆盖操作员 A 的操作结果的可能。

CAS算法

CAS算法的全称是Compare And Swap（比较与交换），用于实现乐观锁，被广泛应用于各大框架中。CAS的思想很简单，就是用一个预期值和要更新的变量值进行比较，两值相等才会进行更新。

CAS 是一个原子操作，底层依赖于一条 CPU 的原子指令。

原子操作 即最小不可拆分的操作，也就是说操作一旦开始，就不能被打断，直到操作完成。

CAS 涉及到三个操作数：

• V：要更新的变量值(Var)
• E：预期值(Expected)
• N：拟写入的新值(New)

当且仅当 V 的值等于 E 时，CAS 通过原子方式用新值 N 来更新 V 的值。如果不等，说明已经有其它线程更新了 V，则当前线程放弃更新。

举一个简单的例子：线程 A 要修改变量 i 的值为 6，i 原值为 1（V = 1，E=1，N=6，假设不存在 ABA 问题）。

1. i 与 1 进行比较，如果相等， 则说明没被其他线程修改，可以被设置为 6 。
2. i 与 1 进行比较，如果不相等，则说明被其他线程修改，当前线程放弃更新，CAS 操作失败。

当多个线程同时使用 CAS 操作一个变量时，只有一个会胜出，并成功更新，其余均会失败，但失败的线程并不会被挂起，仅是被告知失败，并且允许再次尝试，当然也允许失败的线程放弃操作。

Java 语言并没有直接实现 CAS，CAS 相关的实现是通过 C++ 内联汇编的形式实现的（JNI 调用）。因此， CAS 的具体实现和操作系统以及 CPU 都有关系。

sun.misc包下的Unsafe类提供了compareAndSwapObject、compareAndSwapInt、compareAndSwapLong方法来实现的对Object、int、long类型的 CAS 操作

/**
  *  CAS
  * @param o         包含要修改field的对象
  * @param offset    对象中某field的偏移量
  * @param expected  期望值
  * @param update    更新值
  * @return          true | false
  */
public final native boolean compareAndSwapObject(Object o, long offset,  Object expected, Object update);

public final native boolean compareAndSwapInt(Object o, long offset, int expected,int update);

public final native boolean compareAndSwapLong(Object o, long offset, long expected, long update);

4.乐观锁存在哪些问题？

ABA问题是乐观锁最常见的问题。

ABA问题

如果一个变量V初次队取得时候是A值， 并且在准备赋值的时候检查到它仍然是 A 值，那我们就能说明它的值没有被其他线程修改过了吗？很明显是不能的，因为在这段时间它的值可能被改为其他值，然后又改回 A，那 CAS 操作就会误认为它从来没有被修改过。这个问题被称为 CAS 操作的 "ABA"问题。

ABA 问题的解决思路是在变量前面追加上版本号或者时间戳。JDK 1.5 以后的 AtomicStampedReference 类就是用来解决 ABA 问题的，其中的compareAndSet() 方法就是首先检查当前引用是否等于预期引用，并且当前标志是否等于预期标志，如果全部相等，则以原子方式将该引用和该标志的值设置为给定的更新值。

public boolean compareAndSet(V   expectedReference,
                             V   newReference,
                             int expectedStamp,
                             int newStamp) {
    Pair<V> current = pair;
    return
        expectedReference == current.reference &&
        expectedStamp == current.stamp &&
        ((newReference == current.reference &&
          newStamp == current.stamp) ||
         casPair(current, Pair.of(newReference, newStamp)));
}

循环时间长开销大

CAS 经常会用到自旋操作来进行重试，也就是不成功就一直循环执行直到成功。如果长时间不成功，会给 CPU 带来非常大的执行开销。

如果 JVM 能支持处理器提供的 pause 指令那么效率会有一定的提升，pause 指令有两个作用：

1. 可以延迟流水线执行指令，使 CPU 不会消耗过多的执行资源，延迟的时间取决于具体实现的版本，在一些处理器上延迟时间是零。
2. 可以避免在退出循环的时候因内存顺序冲而引起 CPU 流水线被清空，从而提高 CPU 的执行效率。

只能保证一个共享变量的原子操作

CAS 只对单个共享变量有效，当操作涉及跨多个共享变量时 CAS 无效。但是从 JDK 1.5 开始，提供了AtomicReference类来保证引用对象之间的原子性，你可以把多个变量放在一个对象里来进行 CAS 操作.所以我们可以使用锁或者利用AtomicReference类把多个共享变量合并成一个共享变量来操作。

9.synchronized关键字

1.synchronized是什么，有什么用？

synchronized是Java中的一个关键字，翻译成中文是同步的意思，主要解决的是多个线程之间访问资源的同步性，可以保证被他修饰的方法或者代码块在任意时刻只能有一个线程执行。

在Java早期版本中，synchronized属于重量级锁，效率低下。 这是因为监视器锁（monitor）是依赖于底层的操作系统的 Mutex Lock 来实现的，Java 的线程是映射到操作系统的原生线程之上的。如果要挂起或者唤醒一个线程，都需要操作系统帮忙完成，而操作系统实现线程之间的切换时需要从用户态转换到内核态，这个状态之间的转换需要相对比较长的时间，时间成本相对较高。

不过，在 Java 6 之后， synchronized 引入了大量的优化如自旋锁、适应性自旋锁、锁消除、锁粗化、偏向锁、轻量级锁等技术来减少锁操作的开销，这些优化让 synchronized 锁的效率提升了很多。因此， synchronized 还是可以在实际项目中使用的，像 JDK 源码、很多开源框架都大量使用了 synchronized 。

关于偏向锁多补充一点：由于偏向锁增加了 JVM 的复杂性，同时也并没有为所有应用都带来性能提升。因此，在 JDK15 中，偏向锁被默认关闭（仍然可以使用 -XX:+UseBiasedLocking 启用偏向锁），在 JDK18 中，偏向锁已经被彻底废弃（无法通过命令行打开）。

2.如何使用synchronized？

synchronized关键字的使用方法主要有三种：

1. 修饰实例方法
2. 修饰静态方法
3. 修饰代码块

1、修饰实例方法 （锁当前对象实例）

给当前对象实例加锁，进入同步代码前要获得 当前对象实例的锁 。

synchronized void method() {
    //业务代码
}

2、修饰静态方法 （锁当前类）

给当前类加锁，会作用于类的所有对象实例 ，进入同步代码前要获得 当前 class 的锁。

这是因为静态成员不属于任何一个实例对象，归整个类所有，不依赖于类的特定实例，被类的所有实例共享。

synchronized static void method() {
    //业务代码
}

静态 synchronized 方法和非静态 synchronized 方法之间的调用互斥么？不互斥！如果一个线程 A 调用一个实例对象的非静态 synchronized 方法，而线程 B 需要调用这个实例对象所属类的静态 synchronized 方法，是允许的，不会发生互斥现象，因为访问静态 synchronized 方法占用的锁是当前类的锁，而访问非静态 synchronized 方法占用的锁是当前实例对象锁。

3、修饰代码块 （锁指定对象/类）

对括号里指定的对象/类加锁：

• synchronized(object) 表示进入同步代码库前要获得 给定对象的锁。
• synchronized(类.class) 表示进入同步代码前要获得 给定 Class 的锁

synchronized(this) {
    //业务代码
}

总结：

• synchronized 关键字加到 static 静态方法和 synchronized(class) 代码块上都是是给 Class 类上锁；
• synchronized 关键字加到实例方法上是给对象实例上锁；
• 尽量不要使用 synchronized(String a) 因为 JVM 中，字符串常量池具有缓存功能。

3.构造方法可以用 synchronized 修饰么？

构造方法不可以用synchronized修饰，构造方法本来就是线程安全的，不存在同步的构造方法一说。

4.synchronized底层原理了解吗？

synchronized关键字底层原理属于jvm层面的东西。

synchronized同步语句块的情况

public class SynchronizedDemo {
    public void method() {
        synchronized (this) {
            System.out.println("synchronized 代码块");
        }
    }
}

通过 JDK 自带的 javap 命令查看 SynchronizedDemo 类的相关字节码信息：首先切换到类的对应目录执行 javac SynchronizedDemo.java 命令生成编译后的 .class 文件，然后执行javap -c -s -v -l SynchronizedDemo.class。

synchronized关键字的原理

从上面我们可以看出：synchronized 同步语句块的实现使用的是 monitorenter 和 monitorexit 指令，其中 monitorenter 指令指向同步代码块的开始位置，monitorexit 指令则指明同步代码块的结束位置。

上面的字节码中包含一个 monitorenter 指令以及两个 monitorexit 指令，这是为了保证锁在同步代码块代码正常执行以及出现异常的这两种情况下都能被正确释放。

当执行 monitorenter 指令时，线程试图获取锁也就是获取 对象监视器 monitor 的持有权。

在 Java 虚拟机(HotSpot)中，Monitor 是基于 C++实现的，由ObjectMonitoropen in new window实现的。每个对象中都内置了一个 ObjectMonitor对象。

另外，wait/notify等方法也依赖于monitor对象，这就是为什么只有在同步的块或者方法中才能调用wait/notify等方法，否则会抛出java.lang.IllegalMonitorStateException的异常的原因。

执行 monitorenter 获取锁

对象锁的的拥有者线程才可以执行 monitorexit 指令来释放锁。在执行 monitorexit 指令后，将锁计数器设为 0，表明锁被释放，其他线程可以尝试获取锁。

执行 monitorexit 释放锁

如果获取对象锁失败，那当前线程就要阻塞等待，直到锁被另外一个线程释放为止。

synchronized 修饰方法的的情况

public class SynchronizedDemo2 {
    public synchronized void method() {
        System.out.println("synchronized 方法");
    }
}

synchronized关键字原理

synchronized 修饰的方法并没有 monitorenter 指令和 monitorexit 指令，取得代之的确实是 ACC_SYNCHRONIZED 标识，该标识指明了该方法是一个同步方法。JVM 通过该 ACC_SYNCHRONIZED 访问标志来辨别一个方法是否声明为同步方法，从而执行相应的同步调用。

如果是实例方法，JVM 会尝试获取实例对象的锁。如果是静态方法，JVM 会尝试获取当前 class 的锁。

总结

synchronized 同步语句块的实现使用的是 monitorenter 和 monitorexit 指令，其中 monitorenter 指令指向同步代码块的开始位置，monitorexit 指令则指明同步代码块的结束位置。

synchronized 修饰的方法并没有 monitorenter 指令和 monitorexit 指令，取得代之的确实是 ACC_SYNCHRONIZED 标识，该标识指明了该方法是一个同步方法。

不过两者的本质都是对对象监视器 monitor 的获取。

5.JDK1.6 之后的 synchronized 底层做了哪些优化？锁升级原理了解吗？

在 Java 6 之后， synchronized 引入了大量的优化如自旋锁、适应性自旋锁、锁消除、锁粗化、偏向锁、轻量级锁等技术来减少锁操作的开销，这些优化让 synchronized 锁的效率提升了很多（JDK18 中，偏向锁已经被彻底废弃，前面已经提到过了）。

锁主要存在四种状态，依次是：无锁状态、偏向锁状态、轻量级锁状态、重量级锁状态，他们会随着竞争的激烈而逐渐升级。注意锁可以升级不可降级，这种策略是为了提高获得锁和释放锁的效率。

synchronized 锁升级是一个比较复杂的过程，面试也很少问到，如果你想要详细了解的话，可以看看这篇文章：https://www.cnblogs.com/star95/p/17542850.html。

浅析sychronized锁升级的原理与实现

在多线程编程中，线程同步是一个关键的概念，它确保了多个线程对共享资源的安全访问。Java中的synchronized关键字是一种常用的线程同步机制，它不仅提供了互斥访问的功能，还具备锁升级的特性。本文将深入探讨synchronized的锁升级原理和实现方式。
在jdk1.5（包含）版本之前，因为加锁和释放锁的过程JVM的底层都是由操作系统mutex lock来实现的，其中会涉及上下文的切换（即用户态和内核态的转换），性能消耗极其高，所以在当时synchronized锁是公认的重量级锁。
后来JVM开发团队为解决性能问题，在jdk1.5版本中加入了JUC并发包，包下开发了很多Lock相关的锁，来解决同步的性能问题，同时也开始在后续的迭代版本中对synchronized锁不断的进行优化来提高性能，比如在jdk1.6版本中就引入了“偏向锁”和“轻量级锁”，通过锁的升级来解决不同并发场景下的性能问题。

通常用使用synchronized方式加锁影响性能，主要原因如下：

1. 加锁解锁依赖JVM层的的额外操作完成。
2. 重量级锁是通过操作系统对线程的挂起和恢复来实现，涉及内核态和用户态的切换

原理分析

通过以上的用法，我们可以看到synchronized使用起来很简单，那它究竟是怎么做到线程间互斥访问的呢，底层原理及实现是怎样的呢，接下来我们一一解答。
前一篇文章写了java对象的内存布局，里面有一个关于对象头Markword存储的内容表格，在synchronized锁的使用过程中就用到了，如下图所示。

锁的状态

在jdk1.5版本（包含）之前，锁的状态只有两种状态：“无锁状态”和“重量级锁状态”，只要有线程访问共享资源对象，则锁直接成为重量级锁，jdk1.6版本后，对synchronized锁进行了优化，新加了“偏向锁”和“轻量级锁”，用来减少上下文的切换以提高性能，所以锁就有了4种状态。

1.无锁

对于共享资源，不涉及多线程竞争访问。

2.偏向锁

共享资源首次被访问时，JVM会对该共享资源对象做一些设置，比如将对象头中是否偏向锁标志位置为1，对象头的线程ID设置为当前线程ID（注意：这里是操作系统的线程ID），后续当前线程再次访问这个共享资源时，会根据偏向锁标识跟线程ID进行比对是否相同，比对成功则直接获取到锁，进入临界区域（就是被锁保护，线程间只能串行访问的代码），这也是synchronized锁的可重入功能。

3.轻量级锁

当多个线程同时申请共享资源所的访问时，这就产生了竞争，JVM会先尝试使用轻量级锁，以CAS方式来获取锁（一般就是自选加锁，不阻塞线程采用循环等待的方式），成功则获取到锁，状态为轻量级锁，失败（达到一定的自旋次数还未成功），则锁升级到重量级锁。

4.重量级锁

如果共享资源锁已经被某个线程持有，此时是偏向锁状态，未释放锁前，再有其他线程来竞争时，则会升级到重量级锁，另外轻量级锁状态多线程竞争锁时，也会升级到重量级锁，重量级锁由操作系统来实现，所以性能消耗相对较高。

这四种级别的锁，在获取时性能消耗：重量级锁>轻量级锁>偏向锁>无锁。

锁升级

锁升级是针对于synchronized锁在不同竞争条件下的一种优化，根据锁在多线程中竞争的程度和状态，synchronized锁可在无锁、偏向锁、轻量级锁和重量级锁之间进行流转，以降低获取锁的成本，提高获取锁的性能。
通过下面这个命令，可以看到所有JVM参数的默认值。

java -XX:+PrintFlagsFinal -version

锁升级过程

1. 当JVM启动后，一个共享资源对象直到有线程第一个访问时，这段时间内是处于无锁状态，对象头的Markword里偏向锁标识位是0，锁标识位是01。

1. 从jdk1.6之后，JVM有两个默认参数是开启的，-XX:+UseBiasedLocking（表示启用偏向锁，想要关闭偏向锁，可添加JVM参数：-XX:-UseBiasedLocking），-XX:BiasedLockingStartupDelay=4000（表示JVM启动4秒后打开偏向锁，也可以自定义这个延迟时间，如果设置成0，那么JVM启动就打开偏向锁）。

当一个共享资源首次被某个线程访问时，锁就会从无锁状态升级到偏向锁状态，偏向锁会在Markword的偏向线程ID里存储当前线程的操作系统线程ID，偏向锁标识位是1，锁标识位是01。此后如果当前线程再次进入临界区域时，只比较这个偏向线程ID即可，这种情况是在只有一个线程访问的情况下，不再需要操作系统的重量级锁来切换上下文，提供程序的访问效率。
另外需要注意的是，由于硬件资源的不断升级，获取锁的成本随之下降，jdk15版本后默认关闭了偏向锁。
如果未开启偏向锁（或者在JVM偏向锁延迟时间之前）有线程访问共享资源则直接由无锁升级为轻量级锁，请看第3步。

1. 如果未开启偏向锁（或者在JVM偏向锁延迟时间之前），有线程访问共享资源则直接由无锁升级为轻量级锁，开启偏向线程锁后，并且当前共享资源锁已经是偏向锁时，再有第二个线程访问共享资源锁时，此时锁可能升级为轻量级锁，也可能还是偏向锁状态，因为这取决于线程间的竞争情况，如有没有竞争，那么偏向锁的效率更高（因为频繁的锁竞争会导致偏向锁的撤销和升级到轻量级锁），继续保持偏向锁。如果有竞争，则锁状态会从偏向锁升级到轻量级锁，这种情况下轻量级锁效率会更高。

当第二个线程尝试获取偏向锁失败时，偏向锁会升级为轻量级锁，此时，JVM会使用CAS自旋操作来尝试获取锁，如果成功则进入临界区域，否则升级为重量级锁。
轻量级锁是在当前线程的栈帧中建立一个名为锁记录（Lock Record）的空间，尝试拷贝锁对象头的Markword到栈帧的Lock Record，若拷贝成功，JVM将使用CAS操作尝试将对象头的Markword更新为指向Lock Record的指针，并将Lock Record里的owner指针指向对象头的Markword。若拷贝失败,若当前只有一个等待线程，则可通过自旋继续尝试， 当自旋超过一定的次数，或者一个线程在持有锁，一个线程在自旋，又有第三个线程来访问时，轻量级锁就会膨胀为重量级锁。

1. 当轻量级锁获取锁失败时，说明有竞争存在，轻量级锁会升级为重量级锁，此时，JVM会将线程阻塞，直到获取到锁后才能进入临界区域，底层是通过操作系统的mutex lock来实现的，每个对象指向一个monitor对象，这个monitor对象在堆中与锁是关联的，通过monitorenter指令插入到同步代码块在编译后的开始位置，monitorexit指令插入到同步代码块的结束处和异常处，这两个指令配对出现。JVM的线程和操作系统的线程是对应的，重量级锁的Markword里存储的指针是这个monitor对象的地址，操作系统来控制内核态中的线程的阻塞和恢复，从而达到JVM线程的阻塞和恢复，涉及内核态和用户态的切换，影响性能，所以叫重量级锁。

锁升级简要步骤如下所示

注意：图中无锁到偏向锁这不是升级，是在偏向锁打开后，对象默认是偏向状态，没有从无锁升级到偏向锁的过程。偏向锁未开启，会直接从无锁升级到轻量级锁，偏向锁开启时，会从偏向锁升级到轻量级锁。

锁升级细化流程

总结

synchronized关键字是Java中常用的线程同步机制，其具备锁升级的特性，可以根据竞争的程度和锁的状态进行自动切换。锁升级通过无锁、偏向锁、轻量级锁和重量级锁四种状态的转换，以提高并发性能。在实际开发中，我们应该了解锁升级的原理，并根据具体场景进行合理的锁设计和优化，以实现高效且安全的多线程编程。
随着jdk版本的升级，JVM底层的实现持续优化，版本的不同伴随着参数使用及默认配置的不同，但总之JVM层对synchronized的优化效率越来越高，所以不应该再把synchronized同步当重量级锁来看。

6.synchronized和volatile有什么区别？

synchronized关键字和volatile关键字是互补的存在，不是对立的存在！

• volatile关键字是线程同步轻量级实现，所以volatile性能肯定比synchronized关键字好，但是volatile关键字只能用于变量而synchronized关键字可以修饰方法以及代码块。
• volatile关键字能保证数据的可见性，但不能保证数据的原子性，synchronized关键字两者都可以保证。
• volatile关键字主要用于解决变量在多个线程之间的可见性，而synchronized关键字解决的是多个线程之间访问资源的同步性。

10.ReentrantLock

1.ReentrantLock是什么？

ReentrantLock 实现了 Lock 接口，是一个可重入且独占式的锁，和 synchronized 关键字类似。不过，ReentrantLock 更灵活、更强大，增加了轮询、超时、中断、公平锁和非公平锁等高级功能。

public class ReentrantLock implements Lock, java.io.Serializable {}

ReentrantLock 里面有一个内部类 Sync，Sync 继承 AQS（AbstractQueuedSynchronizer），添加锁和释放锁的大部分操作实际上都是在 Sync 中实现的。Sync 有公平锁 FairSync 和非公平锁 NonfairSync 两个子类。

ReentrantLock 默认使用非公平锁，也可以通过构造器来显式的指定使用公平锁。

// 传入一个 boolean 值，true 时为公平锁，false 时为非公平锁
public ReentrantLock(boolean fair) {
    sync = fair ? new FairSync() : new NonfairSync();
}

从上面的内容可以看出， ReentrantLock 的底层就是由 AQS 来实现的。关于 AQS 的相关内容推荐阅读 AQS 详解open in new window 这篇文章。

2.公平锁和非公平锁有什么区别？

• 公平锁：锁被释放后，先申请的线程先得到锁。性能较差一些，因为公平锁为了保证时间上的顺序，上下文切换更频繁。
• 非公平锁：锁被释放后，后申请的线程可能会先获取到锁，是随机或者按照其他优先级排序的。性能更好，但可能会导致某些线程永无法获取到锁。

3.synchronized 和 ReentrantLock 有什么区别？

1.两者都是可重入锁

可重入锁也叫递归锁，指的是线程可以再次获取到自己的内部锁。比如一个线程获得了某个对象的锁，此时这个对象锁还没有释放，档期再次想要获取这个对象的锁的时候还是可以获取的，如果是不可重入锁的话，就会造成死锁。

JDK提供的所有线程的Lock实现类，包括sychronized关键字锁都是可重入的。

在下面的代码中，method1() 和 method2()都被 synchronized 关键字修饰，method1()调用了method2()。

public class SynchronizedDemo {
    public synchronized void method1() {
        System.out.println("方法1");
        method2();
    }

    public synchronized void method2() {
        System.out.println("方法2");
    }
}

由于 synchronized锁是可重入的，同一个线程在调用method1() 时可以直接获得当前对象的锁，执行 method2() 的时候可以再次获取这个对象的锁，不会产生死锁问题。假如synchronized是不可重入锁的话，由于该对象的锁已被当前线程所持有且无法释放，这就导致线程在执行 method2()时获取锁失败，会出现死锁问题。

2.synchronized 依赖于 JVM 而 ReentrantLock 依赖于 API

sychronized是依赖于JVM实现的，没有直接暴露给我们，ReentrantLock是JDK层面（也就是API层面，需要lock() 和 unlock() 方法配合 try/finally 语句来完成）实现的，所以我们可以通过查看他的源代码来看它如何实现的。

3.ReentrantLock 比synchronized增加了一些高级功能

相比synchronized，ReentrantLock 增加了一些高级功能，主要有三点：

• 等待可中断 : ReentrantLock提供了一种能够中断等待锁的线程的机制，通过 lock.lockInterruptibly() 来实现这个机制。也就是说正在等待的线程可以选择放弃等待，改为处理其他事情。
• 可实现公平锁 : ReentrantLock可以指定是公平锁还是非公平锁。而synchronized只能是非公平锁。所谓的公平锁就是先等待的线程先获得锁。ReentrantLock默认情况是非公平的，可以通过 ReentrantLock类的ReentrantLock(boolean fair)构造方法来指定是否是公平的。
• 可实现选择性通知（锁可以绑定多个条件）: synchronized关键字与wait()和notify()/notifyAll()方法相结合可以实现等待/通知机制。ReentrantLock类当然也可以实现，但是需要借助于Condition接口与newCondition()方法。

关于 Condition接口的补充：

Condition是 JDK1.5 之后才有的，它具有很好的灵活性，比如可以实现多路通知功能也就是在一个Lock对象中可以创建多个Condition实例（即对象监视器），线程对象可以注册在指定的Condition中，从而可以有选择性的进行线程通知，在调度线程上更加灵活。 在使用notify()/notifyAll()方法进行通知时，被通知的线程是由 JVM 选择的，用ReentrantLock类结合Condition实例可以实现“选择性通知” ，这个功能非常重要，而且是 Condition 接口默认提供的。而synchronized关键字就相当于整个 Lock 对象中只有一个Condition实例，所有的线程都注册在它一个身上。如果执行notifyAll()方法的话就会通知所有处于等待状态的线程，这样会造成很大的效率问题。而Condition实例的signalAll()方法，只会唤醒注册在该Condition实例中的所有等待线程。

4.可中断锁和不可中断锁有什么区别？

• 可中断锁：获取锁的过程中可以被中断，不需要一直等到获取锁之后 才能进行其他逻辑处理。ReentrantLock 就属于是可中断锁。
• 不可中断锁：一旦线程申请了锁，就只能等到拿到锁以后才能进行其他的逻辑处理。 synchronized 就属于是不可中断锁。

11.ReentrantReadWriteLock*

1.ReentrantReadWriteLock是什么？

ReentrantReadWriteLock实现了ReadWriteLock，是一个可重入的读写锁，既保证了多个线程同时读的效率，又保证写入操作是线程安全的。

public class ReentrantReadWriteLock
        implements ReadWriteLock, java.io.Serializable{
}
public interface ReadWriteLock {
    Lock readLock();
    Lock writeLock();
}

• 一般锁进行并发控制的规则：读读互斥，读写互斥，写写互斥。
• 读写锁进行并发控制的规则：读读不互斥，读写互斥，写写互斥。

ReentrantReadWriteLock 其实是两把锁，一把是 WriteLock (写锁)，一把是 ReadLock（读锁） 。读锁是共享锁，写锁是独占锁。读锁可以被同时读，可以同时被多个线程持有，而写锁最多只能同时被一个线程持有。

和 ReentrantLock 一样，ReentrantReadWriteLock 底层也是基于 AQS 实现的。

ReentrantReadWriteLock 也支持公平锁和非公平锁，默认使用非公平锁，可以通过构造器来显示的指定。

// 传入一个 boolean 值，true 时为公平锁，false 时为非公平锁
public ReentrantReadWriteLock(boolean fair) {
    sync = fair ? new FairSync() : new NonfairSync();
    readerLock = new ReadLock(this);
    writerLock = new WriteLock(this);
}

2.ReentrantReadWrithLock适合什么场景？

由于 ReentrantReadWriteLock 既可以保证多个线程同时读的效率，同时又可以保证有写入操作时的线程安全。因此，在读多写少的情况下，使用 ReentrantReadWriteLock 能够明显提升系统性能。

3.共享锁和独占锁有什么区别？

• 共享锁：一把锁可以被多个线程同时获得
• 独占锁：一把锁只能被一个线程获得

4.线程持有读锁还能获取写锁吗?

• 在线程持有读锁的情况下，该线程不能取得写锁(因为获取写锁的时候，如果发现当前的读锁被占用，就马上获取失败，不管读锁是不是被当前线程持有)。
• 在线程持有写锁的情况下，该线程可以继续获取读锁（获取读锁时如果发现写锁被占用，只有写锁没有被当前线程占用的情况才会获取失败）。

5.读锁为什么不能升级为写锁？

写锁可以降级为读锁，但是读锁却不能升级为写锁。这是因为读锁升级为写锁会引起线程的争夺，毕竟写锁属于独占锁，这样的话会影响性能。

另外，还可能会有死锁问题发生。举个例子：假设两个线程的读锁都想升级写锁，则需要对方都释放自己锁，而双方都不释放，就会产生死锁。

12.StampedLock*

1.StampedLock是什么？

StampedLock 是 JDK 1.8 引入的性能更好的读写锁，不可重入且不支持条件变量 Conditon。

不同于一般的 Lock 类，StampedLock 并不是直接实现 Lock或 ReadWriteLock接口，而是基于 CLH 锁 独立实现的（AQS 也是基于这玩意）。

public class StampedLock implements java.io.Serializable {
}

StampedLock 提供了三种模式的读写控制模式：读锁、写锁和乐观读。

• 写锁：独占锁，一把锁只能被一个线程获得。当一个线程获取写锁后，其他请求读锁和写锁的线程必须等待。类似于 ReentrantReadWriteLock 的写锁，不过这里的写锁是不可重入的。
• 读锁 （悲观读）：共享锁，没有线程获取写锁的情况下，多个线程可以同时持有读锁。如果己经有线程持有写锁，则其他线程请求获取该读锁会被阻塞。类似于 ReentrantReadWriteLock 的读锁，不过这里的读锁是不可重入的。
• 乐观读：允许多个线程获取乐观读以及读锁。同时允许一个写线程获取写锁。

另外，StampedLock 还支持这三种锁在一定条件下进行相互转换 。

long tryConvertToWriteLock(long stamp){}
long tryConvertToReadLock(long stamp){}
long tryConvertToOptimisticRead(long stamp){}

StampedLock 在获取锁的时候会返回一个 long 型的数据戳，该数据戳用于稍后的锁释放参数，如果返回的数据戳为 0 则表示锁获取失败。当前线程持有了锁再次获取锁还是会返回一个新的数据戳，这也是StampedLock不可重入的原因。

// 写锁
public long writeLock() {
    long s, next;  // bypass acquireWrite in fully unlocked case only
    return ((((s = state) & ABITS) == 0L &&
             U.compareAndSwapLong(this, STATE, s, next = s + WBIT)) ?
            next : acquireWrite(false, 0L));
}
// 读锁
public long readLock() {
    long s = state, next;  // bypass acquireRead on common uncontended case
    return ((whead == wtail && (s & ABITS) < RFULL &&
             U.compareAndSwapLong(this, STATE, s, next = s + RUNIT)) ?
            next : acquireRead(false, 0L));
}
// 乐观读
public long tryOptimisticRead() {
    long s;
    return (((s = state) & WBIT) == 0L) ? (s & SBITS) : 0L;
}

2.StampedLock 的性能为什么更好？

相比于传统读写锁多出来的乐观读是StampedLock比 ReadWriteLock 性能更好的关键原因。StampedLock 的乐观读允许一个写线程获取写锁，所以不会导致所有写线程阻塞，也就是当读多写少的时候，写线程有机会获取写锁，减少了线程饥饿的问题，吞吐量大大提高。

3.StampedLock 适合什么场景？

和 ReentrantReadWriteLock 一样，StampedLock 同样适合读多写少的业务场景，可以作为 ReentrantReadWriteLock的替代品，性能更好。

不过，需要注意的是StampedLock不可重入，不支持条件变量 Conditon，对中断操作支持也不友好（使用不当容易导致 CPU 飙升）。如果你需要用到 ReentrantLock 的一些高级性能，就不太建议使用 StampedLock 了。

另外，StampedLock 性能虽好，但使用起来相对比较麻烦，一旦使用不当，就会出现生产问题。强烈建议你在使用StampedLock 之前，看看 StampedLock 官方文档中的案例open in new window。

4.StampedLock 的底层原理了解吗？

StampedLock 不是直接实现 Lock或 ReadWriteLock接口，而是基于 CLH 锁 实现的（AQS 也是基于这玩意），CLH 锁是对自旋锁的一种改良，是一种隐式的链表队列。StampedLock 通过 CLH 队列进行线程的管理，通过同步状态值 state 来表示锁的状态和类型。

StampedLock 的原理和 AQS 原理比较类似，这里就不详细介绍了，感兴趣的可以看看下面这两篇文章：

• AQS 详解open in new window
• StampedLock 底层原理分析open in new window

13.ThreadLocal

1.ThreadLocal有什么用？

通常情况下，我们创建的变量是可以被任何一个线程访问并修改的。如果想实现每一个线程都有自己的专属本地变量该如何解决呢？

JDK中自带的ThreadLocal类正是为了解决这样的问题。ThreadLocal类主要解决的就是让每个线程绑定自己的值，可以将ThreadLocak类形象的比喻成存放数据的盒子，盒子中可以存储每个线程的私有数据。

如果你创建了一个ThreadLocal变量，那么访问这个变量的每个线程都会有这个变量的本地副本，这也是ThreadLocal变量名的由来。他们可以使用 get() 和 set() 方法来获取默认值或将其值更改为当前线程所存的副本的值，从而避免了线程安全问题。

再举个简单的例子：两个人去宝屋收集宝物，这两个共用一个袋子的话肯定会产生争执，但是给他们两个人每个人分配一个袋子的话就不会出现这样的问题。如果把这两个人比作线程的话，那么 ThreadLocal 就是用来避免这两个线程竞争的。

2.如何使用 ThreadLocal？

相信看了上面的解释，大家已经搞懂 ThreadLocal 类是个什么东西了。下面简单演示一下如何在项目中实际使用 ThreadLocal 。

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Random;

public class ThreadLocalExample implements Runnable{

     // SimpleDateFormat 不是线程安全的，所以每个线程都要有自己独立的副本
    private static final ThreadLocal<SimpleDateFormat> formatter = ThreadLocal.withInitial(() -> new SimpleDateFormat("yyyyMMdd HHmm"));

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        ThreadLocalExample obj = new ThreadLocalExample();
        for(int i=0 ; i<10; i++){
            Thread t = new Thread(obj, ""+i);
            Thread.sleep(new Random().nextInt(1000));
            t.start();
        }
    }

    @Override
    public void run() {
        System.out.println("Thread Name= "+Thread.currentThread().getName()+" default Formatter = "+formatter.get().toPattern());
        try {
            Thread.sleep(new Random().nextInt(1000));
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        //formatter pattern is changed here by thread, but it won't reflect to other threads
        formatter.set(new SimpleDateFormat());

        System.out.println("Thread Name= "+Thread.currentThread().getName()+" formatter = "+formatter.get().toPattern());
    }

}

Thread Name= 0 default Formatter = yyyyMMdd HHmm
Thread Name= 0 formatter = yy-M-d ah:mm
Thread Name= 1 default Formatter = yyyyMMdd HHmm
Thread Name= 2 default Formatter = yyyyMMdd HHmm
Thread Name= 1 formatter = yy-M-d ah:mm
Thread Name= 3 default Formatter = yyyyMMdd HHmm
Thread Name= 2 formatter = yy-M-d ah:mm
Thread Name= 4 default Formatter = yyyyMMdd HHmm
Thread Name= 3 formatter = yy-M-d ah:mm
Thread Name= 4 formatter = yy-M-d ah:mm
Thread Name= 5 default Formatter = yyyyMMdd HHmm
Thread Name= 5 formatter = yy-M-d ah:mm
Thread Name= 6 default Formatter = yyyyMMdd HHmm
Thread Name= 6 formatter = yy-M-d ah:mm
Thread Name= 7 default Formatter = yyyyMMdd HHmm
Thread Name= 7 formatter = yy-M-d ah:mm
Thread Name= 8 default Formatter = yyyyMMdd HHmm
Thread Name= 9 default Formatter = yyyyMMdd HHmm
Thread Name= 8 formatter = yy-M-d ah:mm
Thread Name= 9 formatter = yy-M-d ah:mm

从输出中可以看出，虽然 Thread-0 已经改变了 formatter 的值，但 Thread-1 默认格式化值与初始化值相同，其他线程也一样。

上面有一段代码用到了创建 ThreadLocal 变量的那段代码用到了 Java8 的知识，它等于下面这段代码，如果你写了下面这段代码的话，IDEA 会提示你转换为 Java8 的格式(IDEA 真的不错！)。因为 ThreadLocal 类在 Java 8 中扩展，使用一个新的方法withInitial()，将 Supplier 功能接口作为参数。

private static final ThreadLocal<SimpleDateFormat> formatter = new ThreadLocal<SimpleDateFormat>(){
    @Override
    protected SimpleDateFormat initialValue(){
        return new SimpleDateFormat("yyyyMMdd HHmm");
    }
};

3.ThreadLocal 原理了解吗？

从Thread类源码入手。

public class Thread implements Runnable {
    //......
    //与此线程有关的ThreadLocal值。由ThreadLocal类维护
    ThreadLocal.ThreadLocalMap threadLocals = null;

    //与此线程有关的InheritableThreadLocal值。由InheritableThreadLocal类维护
    ThreadLocal.ThreadLocalMap inheritableThreadLocals = null;
    //......
}

从上面Thread类 源代码可以看出Thread 类中有一个 threadLocals 和 一个 inheritableThreadLocals 变量，它们都是 ThreadLocalMap 类型的变量,我们可以把 ThreadLocalMap 理解为ThreadLocal 类实现的定制化的 HashMap。默认情况下这两个变量都是 null，只有当前线程调用 ThreadLocal 类的 set或get方法时才创建它们，实际上调用这两个方法的时候，我们调用的是ThreadLocalMap类对应的 get()、set()方法。

ThreadLocal类的set()方法

public void set(T value) {
    //获取当前请求的线程
    Thread t = Thread.currentThread();
    //取出 Thread 类内部的 threadLocals 变量(哈希表结构)
    ThreadLocalMap map = getMap(t);
    if (map != null)
        // 将需要存储的值放入到这个哈希表中
        map.set(this, value);
    else
        createMap(t, value);
}
ThreadLocalMap getMap(Thread t) {
    return t.threadLocals;
}

}

通过上面这些内容，我们足以通过猜测得出结论：最终的变量是放在了当前线程的 ThreadLocalMap 中，并不是存在 ThreadLocal 上，ThreadLocal 可以理解为只是ThreadLocalMap的封装，传递了变量值。ThrealLocal 类中可以通过Thread.currentThread()获取到当前线程对象后，直接通过getMap(Thread t)可以访问到该线程的ThreadLocalMap对象。

每个Thread中都具备一个ThreadLocalMap，而ThreadLocalMap可以存储以ThreadLocal为 key ，Object 对象为 value 的键值对。

ThreadLocalMap(ThreadLocal<?> firstKey, Object firstValue) {
    //......
}

比如我们在同一个线程中声明了两个 ThreadLocal 对象的话， Thread内部都是使用仅有的那个ThreadLocalMap 存放数据的，ThreadLocalMap的 key 就是 ThreadLocal对象，value 就是 ThreadLocal 对象调用set方法设置的值。

ThreadLocal 数据结构如下图所示：

ThreadLocal 数据结构

ThreadLocalMap是ThreadLocal的静态内部类。

4.ThreadLocal 内存泄露问题是怎么导致的？

ThreadLocalMap 中使用的 key 为 ThreadLocal 的弱引用，而 value 是强引用。所以，如果 ThreadLocal 没有被外部强引用的情况下，在垃圾回收的时候，key 会被清理掉，而 value 不会被清理掉。

这样一来，ThreadLocalMap 中就会出现 key 为 null 的 Entry。假如我们不做任何措施的话，value 永远无法被 GC 回收，这个时候就可能会产生内存泄露。ThreadLocalMap 实现中已经考虑了这种情况，在调用 set()、get()、remove() 方法的时候，会清理掉 key 为 null 的记录。使用完 ThreadLocal方法后最好手动调用remove()方法。

static class Entry extends WeakReference<ThreadLocal<?>> {
    /** The value associated with this ThreadLocal. */
    Object value;

    Entry(ThreadLocal<?> k, Object v) {
        super(k);
        value = v;
    }
}

弱引用介绍：

如果一个对象只具有弱引用，那就类似于可有可无的生活用品。弱引用与软引用的区别在于：只具有弱引用的对象拥有更短暂的生命周期。在垃圾回收器线程扫描它 所管辖的内存区域的过程中，一旦发现了只具有弱引用的对象，不管当前内存空间足够与否，都会回收它的内存。不过，由于垃圾回收器是一个优先级很低的线程， 因此不一定会很快发现那些只具有弱引用的对象。

弱引用可以和一个引用队列（ReferenceQueue）联合使用，如果弱引用所引用的对象被垃圾回收，Java 虚拟机就会把这个弱引用加入到与之关联的引用队列中。

14.线程池

1.什么是线程池？

顾名思义，线程池就是管理一系列线程的资源池，当有任务要处理时，直接从线程池中获取线程来处理，处理完之后线程并不会立即被销毁，而是等待下一个任务。

2.为什么要使用线程池？

池化技术想必已经屡见不鲜了，线程池，数据库连接池，HTTP连接池等等都是对这个思想的应用。池化技术的思想主要是为了减少每次获取资源的消耗，提高对资源的利用率。

线程池提供了一种限制和管理资源（包括执行一个任务）的方式。 每个线程池还维护一些基本统计信息，例如已完成任务的数量。

这里借用《Java 并发编程的艺术》提到的来说一下使用线程池的好处：

• 降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。
• 提高响应速度。当任务到达时，任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。
• 提高线程的可管理性。线程是稀缺资源，如果无限制的创建，不仅会消耗系统资源，还会降低系统的稳定性，使用线程池可以进行统一的分配，调优和监控。

3.如何创建线程池？

方式一：通过ThreadPoolExcutor构造函数来创建

通过构造方法实现

方式二：通过Executor框架的工具类Executors来创建。

我们可以创建多种类型的 ThreadPoolExecutor：

• FixedThreadPool：该方法返回一个固定线程数量的线程池。该线程池中的线程数量始终不变。当有一个新的任务提交时，线程池中若有空闲线程，则立即执行。若没有，则新的任务会被暂存在一个任务队列中，待有线程空闲时，便处理在任务队列中的任务。
• SingleThreadExecutor： 该方法返回一个只有一个线程的线程池。若多余一个任务被提交到该线程池，任务会被保存在一个任务队列中，待线程空闲，按先入先出的顺序执行队列中的任务。
• CachedThreadPool： 该方法返回一个可根据实际情况调整线程数量的线程池。初始大小为 0。当有新任务提交时，如果当前线程池中没有线程可用，它会创建一个新的线程来处理该任务。如果在一段时间内（默认为 60 秒）没有新任务提交，核心线程会超时并被销毁，从而缩小线程池的大小。
• ScheduledThreadPool：该方法返回一个用来在给定的延迟后运行任务或者定期执行任务的线程池

对应 Executors 工具类中的方法如图所示：

4.为什么不推荐使用内置线程池？

在《阿里巴巴 Java 开发手册》“并发处理”这一章节，明确指出线程资源必须通过线程池提供，不允许在应用中自行显式创建线程。

为什么呢？

使用线程池的好处是减少在创建和销毁线程上所消耗的时间以及系统资源开销，解决资源不足的问题。如果不使用线程池，有可能会造成系统创建大量同类线程而导致消耗完内存或者“过度切换”的问题。

另外，《阿里巴巴 Java 开发手册》中强制线程池不允许使用 Executors 去创建，而是通过 ThreadPoolExecutor 构造函数的方式，这样的处理方式让写的同学更加明确线程池的运行规则，规避资源耗尽的风险

Executors 返回线程池对象的弊端如下(后文会详细介绍到)：

• FixedThreadPool 和 SingleThreadExecutor：使用的是无界的 LinkedBlockingQueue，任务队列最大长度为 Integer.MAX_VALUE,可能堆积大量的请求，从而导致 OOM。
• CachedThreadPool：使用的是同步队列 SynchronousQueue, 允许创建的线程数量为 Integer.MAX_VALUE ，如果任务数量过多且执行速度较慢，可能会创建大量的线程，从而导致 OOM。
• ScheduledThreadPool 和 SingleThreadScheduledExecutor : 使用的无界的延迟阻塞队列DelayedWorkQueue，任务队列最大长度为 Integer.MAX_VALUE,可能堆积大量的请求，从而导致 OOM。

// 无界队列 LinkedBlockingQueue
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {

    return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,0L, TimeUnit.MILLISECONDS,new LinkedBlockingQueue<Runnable>());

}

// 无界队列 LinkedBlockingQueue
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {

    return new FinalizableDelegatedExecutorService (new ThreadPoolExecutor(1, 1,0L, TimeUnit.MILLISECONDS,new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));

}

// 同步队列 SynchronousQueue，没有容量，最大线程数是 Integer.MAX_VALUE`
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {

    return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,60L, TimeUnit.SECONDS,new SynchronousQueue<Runnable>());

}

// DelayedWorkQueue（延迟阻塞队列）
public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int corePoolSize) {
    return new ScheduledThreadPoolExecutor(corePoolSize);
}
public ScheduledThreadPoolExecutor(int corePoolSize) {
    super(corePoolSize, Integer.MAX_VALUE, 0, NANOSECONDS,
          new DelayedWorkQueue());
}

5.线程池常见参数有哪些？如何解释？

    /**
     * 用给定的初始参数创建一个新的ThreadPoolExecutor。
     */
    public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,//线程池的核心线程数量
                              int maximumPoolSize,//线程池的最大线程数
                              long keepAliveTime,//当线程数大于核心线程数时，多余的空闲线程存活的最长时间
                              TimeUnit unit,//时间单位
                              BlockingQueue<Runnable> workQueue,//任务队列，用来储存等待执行任务的队列
                              ThreadFactory threadFactory,//线程工厂，用来创建线程，一般默认即可
                              RejectedExecutionHandler handler//拒绝策略，当提交的任务过多而不能及时处理时，我们可以定制策略来处理任务
                               ) {
        if (corePoolSize < 0 ||
            maximumPoolSize <= 0 ||
            maximumPoolSize < corePoolSize ||
            keepAliveTime < 0)
            throw new IllegalArgumentException();
        if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)
            throw new NullPointerException();
        this.corePoolSize = corePoolSize;
        this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
        this.workQueue = workQueue;
        this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);
        this.threadFactory = threadFactory;
        this.handler = handler;
    }

ThreadPoolExecutor 3个重要的参数：

• corePoolSize : 任务队列未达到队列容量时，最大可以同时运行的线程数量。
• maximumPoolSize ：任务队列中存放的任务达到队列容量的时候，当前可以同时运行的线程数量变为最大线程数
• workQueue：新任务来的时候会先判断当前运行的线程数量是否达到核心线程数，如果达到的话，新任务就会被存放在队列中。

ThreadPoolExecutor其他常见参数 :

• keepAliveTime:线程池中的线程数量大于 corePoolSize 的时候，如果这时没有新的任务提交，多余的空闲线程不会立即销毁，而是会等待，直到等待的时间超过了 keepAliveTime才会被回收销毁，线程池回收线程时，会对核心线程和非核心线程一视同仁，直到线程池中线程的数量等于 corePoolSize ，回收过程才会停止。
• unit : keepAliveTime 参数的时间单位。
• threadFactory :executor 创建新线程的时候会用到。
• handler :饱和策略。关于饱和策略下面单独介绍一下。

下面这张图可以加深你对线程池中各个参数的相互关系的理解（图片来源：《Java 性能调优实战》）：

线程池各个参数的关系

6.线程池的饱和策略有哪些？

如果当前同时运行的线程数量达到最大线程数量并且队列也已经被放满了任务时，ThreadPoolTaskExecutor 定义一些策略:

• ThreadPoolExecutor.AbortPolicy： 抛出 RejectedExecutionException来拒绝新任务的处理。
• ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy： 调用执行自己的线程运行任务，也就是直接在调用execute方法的线程中运行(run)被拒绝的任务，如果执行程序已关闭，则会丢弃该任务。因此这种策略会降低对于新任务提交速度，影响程序的整体性能。如果您的应用程序可以承受此延迟并且你要求任何一个任务请求都要被执行的话，你可以选择这个策略。
• ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy： 不处理新任务，直接丢弃掉。
• ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy： 此策略将丢弃最早的未处理的任务请求。

举个例子：Spring 通过 ThreadPoolTaskExecutor 或者我们直接通过 ThreadPoolExecutor 的构造函数创建线程池的时候，当我们不指定 RejectedExecutionHandler 饱和策略来配置线程池的时候，默认使用的是 AbortPolicy。在这种饱和策略下，如果队列满了，ThreadPoolExecutor 将抛出 RejectedExecutionException 异常来拒绝新来的任务 ，这代表你将丢失对这个任务的处理。如果不想丢弃任务的话，可以使用CallerRunsPolicy。CallerRunsPolicy 和其他的几个策略不同，它既不会抛弃任务，也不会抛出异常，而是将任务回退给调用者，使用调用者的线程来执行任务

public static class CallerRunsPolicy implements RejectedExecutionHandler {

        public CallerRunsPolicy() { }

        public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
            if (!e.isShutdown()) {
                // 直接主线程执行，而不是线程池中的线程执行
                r.run();
            }
        }
    }

7.线程池常用的阻塞队列有哪些？

新任务来的时候会先判断当前运行的线程数量是否达到核心线程数，如果达到的话，新任务就会被存放在队列中。

不同的线程池会选用不同的阻塞队列，我们可以结合内置线程池来分析。

• 容量为 Integer.MAX_VALUE 的 LinkedBlockingQueue（无界队列）：FixedThreadPool 和 SingleThreadExector 。FixedThreadPool最多只能创建核心线程数的线程（核心线程数和最大线程数相等），SingleThreadExector只能创建一个线程（核心线程数和最大线程数都是 1），二者的任务队列永远不会被放满。
• SynchronousQueue（同步队列）：CachedThreadPool 。SynchronousQueue 没有容量，不存储元素，目的是保证对于提交的任务，如果有空闲线程，则使用空闲线程来处理；否则新建一个线程来处理任务。也就是说，CachedThreadPool 的最大线程数是 Integer.MAX_VALUE ，可以理解为线程数是可以无限扩展的，可能会创建大量线程，从而导致 OOM。
• DelayedWorkQueue（延迟阻塞队列）：ScheduledThreadPool 和 SingleThreadScheduledExecutor 。DelayedWorkQueue 的内部元素并不是按照放入的时间排序，而是会按照延迟的时间长短对任务进行排序，内部采用的是“堆”的数据结构，可以保证每次出队的任务都是当前队列中执行时间最靠前的。DelayedWorkQueue 添加元素满了之后会自动扩容原来容量的 1/2，即永远不会阻塞，最大扩容可达 Integer.MAX_VALUE，所以最多只能创建核心线程数的线程。

8.线程池处理任务的流程了解吗？

• 如果当前运行的线程数小于核心线程数，那么就会新建一个线程来执行任务。
• 如果当前运行的线程数等于或大于核心线程数，但是小于最大线程数，那么就把该任务放入到任务队列里等待执行。
• 如果向任务队列投放任务失败（任务队列已经满了），但是当前运行的线程数是小于最大线程数的，就新建一个线程来执行任务。
• 如果当前运行的线程数已经等同于最大线程数了，新建线程将会使当前运行的线程超出最大线程数，那么当前任务会被拒绝，饱和策略会调用RejectedExecutionHandler.rejectedExecution()方法。

9.如何给线程池起名？

初始化线程池的时候需要显示命名（设置线程池名称前缀），有利于定位问题。

默认情况下创建的线程名字类似 pool-1-thread-n 这样的，没有业务含义，不利于我们定位问题。

给线程池里的线程命名通常有下面两种方式：

1、利用 guava 的 ThreadFactoryBuilder

ThreadFactory threadFactory = new ThreadFactoryBuilder()
                        .setNameFormat(threadNamePrefix + "-%d")
                        .setDaemon(true).build();
ExecutorService threadPool = new ThreadPoolExecutor(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, TimeUnit.MINUTES, workQueue, threadFactory);

2.自己实现 ThreadFactory

import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ThreadFactory;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
/**
 * 线程工厂，它设置线程名称，有利于我们定位问题。
 */
public final class NamingThreadFactory implements ThreadFactory {

    private final AtomicInteger threadNum = new AtomicInteger();
    private final ThreadFactory delegate;
    private final String name;

    /**
     * 创建一个带名字的线程池生产工厂
     */
    public NamingThreadFactory(ThreadFactory delegate, String name) {
        this.delegate = delegate;
        this.name = name; // TODO consider uniquifying this
    }

    @Override
    public Thread newThread(Runnable r) {
        Thread t = delegate.newThread(r);
        t.setName(name + " [#" + threadNum.incrementAndGet() + "]");
        return t;
    }

}

10.如何设置线程池的大小？

很多人甚至可能都会觉得把线程池配置过大一点比较好！我觉得这明显是有问题的。就拿我们生活中非常常见的一例子来说：并不是人多就能把事情做好，增加了沟通交流成本。你本来一件事情只需要 3 个人做，你硬是拉来了 6 个人，会提升做事效率嘛？我想并不会。 线程数量过多的影响也是和我们分配多少人做事情一样，对于多线程这个场景来说主要是增加了上下文切换成本。不清楚什么是上下文切换的话，可以看我下面的介绍。

上下文切换：

多线程编程中一般线程的个数都大于 CPU 核心的个数，而一个 CPU 核心在任意时刻只能被一个线程使用，为了让这些线程都能得到有效执行，CPU 采取的策略是为每个线程分配时间片并轮转的形式。当一个线程的时间片用完的时候就会重新处于就绪状态让给其他线程使用，这个过程就属于一次上下文切换。概括来说就是：当前任务在执行完 CPU 时间片切换到另一个任务之前会先保存自己的状态，以便下次再切换回这个任务时，可以再加载这个任务的状态。任务从保存到再加载的过程就是一次上下文切换。

上下文切换通常是计算密集型的。也就是说，它需要相当可观的处理器时间，在每秒几十上百次的切换中，每次切换都需要纳秒量级的时间。所以，上下文切换对系统来说意味着消耗大量的 CPU 时间，事实上，可能是操作系统中时间消耗最大的操作。

Linux 相比与其他操作系统（包括其他类 Unix 系统）有很多的优点，其中有一项就是，其上下文切换和模式切换的时间消耗非常少。

类比于实现世界中的人类通过合作做某件事情，我们可以肯定的一点是线程池大小设置过大或者过小都会有问题，合适的才是最好。

• 如果我们设置的线程池数量太小的话，如果同一时间有大量任务/请求需要处理，可能会导致大量的请求/任务在任务队列中排队等待执行，甚至会出现任务队列满了之后任务/请求无法处理的情况，或者大量任务堆积在任务队列导致 OOM。这样很明显是有问题的，CPU 根本没有得到充分利用。
• 如果我们设置线程数量太大，大量线程可能会同时在争取 CPU 资源，这样会导致大量的上下文切换，从而增加线程的执行时间，影响了整体执行效率。

有一个简单并且适用面比较广的公式：

• CPU 密集型任务(N+1)： 这种任务消耗的主要是 CPU 资源，可以将线程数设置为 N（CPU 核心数）+1。比 CPU 核心数多出来的一个线程是为了防止线程偶发的缺页中断，或者其它原因导致的任务暂停而带来的影响。一旦任务暂停，CPU 就会处于空闲状态，而在这种情况下多出来的一个线程就可以充分利用 CPU 的空闲时间。
• I/O 密集型任务(2N)： 这种任务应用起来，系统会用大部分的时间来处理 I/O 交互，而线程在处理 I/O 的时间段内不会占用 CPU 来处理，这时就可以将 CPU 交出给其它线程使用。因此在 I/O 密集型任务的应用中，我们可以多配置一些线程，具体的计算方法是 2N。

如何判断是 CPU 密集任务还是 IO 密集任务？

CPU 密集型简单理解就是利用 CPU 计算能力的任务比如你在内存中对大量数据进行排序。但凡涉及到网络读取，文件读取这类都是 IO 密集型，这类任务的特点是 CPU 计算耗费时间相比于等待 IO 操作完成的时间来说很少，大部分时间都花在了等待 IO 操作完成上。

11.如何动态修改线程池的参数？

美团技术团队在《Java 线程池实现原理及其在美团业务中的实践》open in new window这篇文章中介绍到对线程池参数实现可自定义配置的思路和方法。

美团技术团队的思路是主要对线程池的核心参数实现自定义可配置。这三个核心参数是：

• corePoolSize : 核心线程数线程数定义了最小可以同时运行的线程数量。
• maximumPoolSize : 当队列中存放的任务达到队列容量的时候，当前可以同时运行的线程数量变为最大线程数。
• workQueue: 当新任务来的时候会先判断当前运行的线程数量是否达到核心线程数，如果达到的话，新任务就会被存放在队列中。

为什么是这三个参数？

我在Java 线程池详解open in new window 这篇文章中就说过这三个参数是 ThreadPoolExecutor 最重要的参数，它们基本决定了线程池对于任务的处理策略。

如何支持参数动态配置？ 且看 ThreadPoolExecutor 提供的下面这些方法。

格外需要注意的是corePoolSize， 程序运行期间的时候，我们调用 setCorePoolSize（）这个方法的话，线程池会首先判断当前工作线程数是否大于corePoolSize，如果大于的话就会回收工作线程。

另外，你也看到了上面并没有动态指定队列长度的方法，美团的方式是自定义了一个叫做 ResizableCapacityLinkedBlockIngQueue 的队列（主要就是把LinkedBlockingQueue的 capacity 字段的 final 关键字修饰给去掉了，让它变为可变的）。

最终实现的可动态修改线程池参数效果如下。👏👏👏

还没看够？推荐 why 神的如何设置线程池参数？美团给出了一个让面试官虎躯一震的回答。open in new window这篇文章，深度剖析，很不错哦！

如果我们的项目也想要实现这种效果的话，可以借助现成的开源项目：

• Hippo4jopen in new window：异步线程池框架，支持线程池动态变更&监控&报警，无需修改代码轻松引入。支持多种使用模式，轻松引入，致力于提高系统运行保障能力。
• Dynamic TPopen in new window：轻量级动态线程池，内置监控告警功能，集成三方中间件线程池管理，基于主流配置中心（已支持 Nacos、Apollo，Zookeeper、Consul、Etcd，可通过 SPI 自定义实现）。

12.如何设计一个能够根据任务的优先级来执行的线程池？

这是一个常见的面试问题，本质其实还是在考察求职者对于线程池以及阻塞队列的掌握。

我们上面也提到了，不同的线程池会选用不同的阻塞队列作为任务队列，比如FixedThreadPool 使用的是LinkedBlockingQueue（无界队列），由于队列永远不会被放满，因此FixedThreadPool最多只能创建核心线程数的线程。

假如我们需要实现一个优先级任务线程池的话，那可以考虑使用 PriorityBlockingQueue （优先级阻塞队列）作为任务队列（ThreadPoolExecutor 的构造函数有一个 workQueue 参数可以传入任务队列）。

ThreadPoolExecutor构造函数

PriorityBlockingQueue 是一个支持优先级的无界阻塞队列，可以看作是线程安全的 PriorityQueue，两者底层都是使用小顶堆形式的二叉堆，即值最小的元素优先出队。不过，PriorityQueue 不支持阻塞操作。

要想让 PriorityBlockingQueue 实现对任务的排序，传入其中的任务必须是具备排序能力的，方式有两种：

• 提交到线程池的任务实现 Comparable 接口，并重写 compareTo 方法来指定任务之间的优先级比较规则。
• 创建 PriorityBlockingQueue 时传入一个 Comparator 对象来指定任务之间的排序规则(推荐)。

不过，这存在一些风险和问题，比如：

• PriorityBlockingQueue 是无界的，可能堆积大量的请求，从而导致 OOM。
• 可能会导致饥饿问题，即低优先级的任务长时间得不到执行。
• 由于需要对队列中的元素进行排序操作以及保证线程安全（并发控制采用的是可重入锁 ReentrantLock），因此会降低性能。

对于 OOM 这个问题的解决比较简单粗暴，就是继承PriorityBlockingQueue 并重写一下 offer 方法(入队)的逻辑，当插入的元素数量超过指定值就返回 false 。

饥饿问题这个可以通过优化设计来解决（比较麻烦），比如等待时间过长的任务会被移除并重新添加到队列中，但是优先级会被提升。

对于性能方面的影响，是没办法避免的，毕竟需要对任务进行排序操作。并且，对于大部分业务场景来说，这点性能影响是可以接受的。

15.Future

1.Future类有什么用？

Future 类是异步思想的典型运用，主要用在一些需要执行耗时任务的场景，避免程序一直原地等待耗时任务执行完成，执行效率太低。具体来说是这样的：当我们执行某一耗时的任务时，可以将这个耗时任务交给一个子线程去异步执行，同时我们可以干点其他事情，不用傻傻等待耗时任务执行完成。等我们的事情干完后，我们再通过 Future 类获取到耗时任务的执行结果。这样一来，程序的执行效率就明显提高了。

这其实就是多线程中经典的 Future 模式，你可以将其看作是一种设计模式，核心思想是异步调用，主要用在多线程领域，并非 Java 语言独有。

在 Java 中，Future 类只是一个泛型接口，位于 java.util.concurrent 包下，其中定义了 5 个方法，主要包括下面这 4 个功能：

• 取消任务；
• 判断任务是否被取消;
• 判断任务是否已经执行完成;
• 获取任务执行结果。

// V 代表了Future执行的任务返回值的类型
public interface Future<V> {
    // 取消任务执行
    // 成功取消返回 true，否则返回 false
    boolean cancel(boolean mayInterruptIfRunning);
    // 判断任务是否被取消
    boolean isCancelled();
    // 判断任务是否已经执行完成
    boolean isDone();
    // 获取任务执行结果
    V get() throws InterruptedException, ExecutionException;
    // 指定时间内没有返回计算结果就抛出 TimeOutException 异常
    V get(long timeout, TimeUnit unit)

        throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutExceptio

}

简单理解就是：我有一个任务，提交给了 Future 来处理。任务执行期间我自己可以去做任何想做的事情。并且，在这期间我还可以取消任务以及获取任务的执行状态。一段时间之后，我就可以 Future 那里直接取出任务执行结果。

2.Callable 和 Future 有什么关系？

我们可以通过 FutureTask 来理解 Callable 和 Future 之间的关系。

FutureTask 提供了 Future 接口的基本实现，常用来封装 Callable 和 Runnable，具有取消任务、查看任务是否执行完成以及获取任务执行结果的方法。ExecutorService.submit() 方法返回的其实就是 Future 的实现类 FutureTask 。

<T> Future<T> submit(Callable<T> task);
Future<?> submit(Runnable task);

FutureTask不光实现了Future接口，还实现了Runnable接口，因此可以作为任务直接被线程执行。

FutureTask 有两个构造函数，可传入 Callable 或者 Runnable 对象。实际上，传入 Runnable 对象也会在方法内部转换为Callable 对象。

public FutureTask(Callable<V> callable) {
    if (callable == null)
        throw new NullPointerException();
    this.callable = callable;
    this.state = NEW;
}
public FutureTask(Runnable runnable, V result) {
    // 通过适配器RunnableAdapter来将Runnable对象runnable转换成Callable对象
    this.callable = Executors.callable(runnable, result);
    this.state = NEW;
}

FutureTask相当于对Callable 进行了封装，管理着任务执行的情况，存储了 Callable 的 call 方法的任务执行结果。

3.CompletableFuture 类有什么用？

Future 在实际使用过程中存在一些局限性比如不支持异步任务的编排组合、获取计算结果的 get() 方法为阻塞调用。

Java 8 才被引入CompletableFuture 类可以解决Future 的这些缺陷。CompletableFuture 除了提供了更为好用和强大的 Future 特性之外，还提供了函数式编程、异步任务编排组合（可以将多个异步任务串联起来，组成一个完整的链式调用）等能力。

下面我们来简单看看 CompletableFuture 类的定义。

AQS

AQS是什么？

AQS的全称为 AbstractQueuedSynchronizer ，翻译过来的意思就是抽象队列同步器。这个类在 java.util.concurrent.locks 包下面。

AQS 就是一个抽象类，主要用来构建锁和同步器。

public abstract class AbstractQueuedSynchronizer extends AbstractOwnableSynchronizer implements java.io.Serializable {
}

AQS 为构建锁和同步器提供了一些通用功能的实现，因此，使用 AQS 能简单且高效地构造出应用广泛的大量的同步器，比如我们提到的 ReentrantLock，Semaphore，其他的诸如 ReentrantReadWriteLock，SynchronousQueue等等皆是基于 AQS 的。

AQS 的原理是什么？

AQS 核心思想是，如果被请求的共享资源空闲，则将当前请求资源的线程设置为有效的工作线程，并且将共享资源设置为锁定状态。如果被请求的共享资源被占用，那么就需要一套线程阻塞等待以及被唤醒时锁分配的机制，这个机制 AQS 是用 CLH 队列锁 实现的，即将暂时获取不到锁的线程加入到队列中。

CLH(Craig,Landin,and Hagersten) 队列是一个虚拟的双向队列（虚拟的双向队列即不存在队列实例，仅存在结点之间的关联关系）。AQS 是将每条请求共享资源的线程封装成一个 CLH 锁队列的一个结点（Node）来实现锁的分配。在 CLH 同步队列中，一个节点表示一个线程，它保存着线程的引用（thread）、 当前节点在队列中的状态（waitStatus）、前驱节点（prev）、后继节点（next）。

CLH 队列结构如下图所示：

AQS(AbstractQueuedSynchronizer)的核心原理图（图源Java 并发之 AQS 详解open in new window）如下：

AQS 使用 int 成员变量 state 表示同步状态，通过内置的 线程等待队列 来完成获取资源线程的排队工作。

state 变量由 volatile 修饰，用于展示当前临界资源的获锁情况。

// 共享变量，使用volatile修饰保证线程可见性
private volatile int state;

另外，状态信息 state 可以通过 protected 类型的getState()、setState()和compareAndSetState() 进行操作。并且，这几个方法都是 final 修饰的，在子类中无法被重写。

//返回同步状态的当前值
protected final int getState() {
     return state;
}
 // 设置同步状态的值
protected final void setState(int newState) {
     state = newState;
}
//原子地（CAS操作）将同步状态值设置为给定值update如果当前同步状态的值等于expect（期望值）
protected final boolean compareAndSetState(int expect, int update) {
      return unsafe.compareAndSwapInt(this, stateOffset, expect, update);
}

以 ReentrantLock 为例，state 初始值为 0，表示未锁定状态。A 线程 lock() 时，会调用 tryAcquire() 独占该锁并将 state+1 。此后，其他线程再 tryAcquire() 时就会失败，直到 A 线程 unlock() 到 state=0（即释放锁）为止，其它线程才有机会获取该锁。当然，释放锁之前，A 线程自己是可以重复获取此锁的（state 会累加），这就是可重入的概念。但要注意，获取多少次就要释放多少次，这样才能保证 state 是能回到零态的。

再以 CountDownLatch 以例，任务分为 N 个子线程去执行，state 也初始化为 N（注意 N 要与线程个数一致）。这 N 个子线程是并行执行的，每个子线程执行完后countDown() 一次，state 会 CAS(Compare and Swap) 减 1。等到所有子线程都执行完后(即 state=0 )，会 unpark() 主调用线程，然后主调用线程就会从 await() 函数返回，继续后余动作。

Semaphore 有什么用？

synchronized 和 ReentrantLock 都是一次只允许一个线程访问某个资源，而Semaphore(信号量)可以用来控制同时访问特定资源的线程数量。

Semaphore 的使用简单，我们这里假设有 N(N>5) 个线程来获取 Semaphore 中的共享资源，下面的代码表示同一时刻 N 个线程中只有 5 个线程能获取到共享资源，其他线程都会阻塞，只有获取到共享资源的线程才能执行。等到有线程释放了共享资源，其他阻塞的线程才能获取到。

// 初始共享资源数量
final Semaphore semaphore = new Semaphore(5);
// 获取1个许可
semaphore.acquire();
// 释放1个许可
semaphore.release();

当初始的资源个数为 1 的时候，Semaphore 退化为排他锁。

Semaphore 有两种模式：。

• 公平模式： 调用 acquire() 方法的顺序就是获取许可证的顺序，遵循 FIFO；
• 非公平模式： 抢占式的。

Semaphore 对应的两个构造方法如下：

public Semaphore(int permits) {
    sync = new NonfairSync(permits);
}

public Semaphore(int permits, boolean fair) {
    sync = fair ? new FairSync(permits) : new NonfairSync(permits);
}

这两个构造方法，都必须提供许可的数量，第二个构造方法可以指定是公平模式还是非公平模式，默认非公平模式。

Semaphore 通常用于那些资源有明确访问数量限制的场景比如限流（仅限于单机模式，实际项目中推荐使用 Redis +Lua 来做限流）。

Semaphore 的原理是什么？

Semaphore 是共享锁的一种实现，它默认构造 AQS 的 state 值为 permits，你可以将 permits 的值理解为许可证的数量，只有拿到许可证的线程才能执行。

调用semaphore.acquire() ，线程尝试获取许可证，如果 state >= 0 的话，则表示可以获取成功。如果获取成功的话，使用 CAS 操作去修改 state 的值 state=state-1。如果 state<0 的话，则表示许可证数量不足。此时会创建一个 Node 节点加入阻塞队列，挂起当前线程。

/**
 *  获取1个许可证
 */
public void acquire() throws InterruptedException {
    sync.acquireSharedInterruptibly(1);
}
/**
 * 共享模式下获取许可证，获取成功则返回，失败则加入阻塞队列，挂起线程
 */
public final void acquireSharedInterruptibly(int arg)
    throws InterruptedException {
    if (Thread.interrupted())
      throw new InterruptedException();
        // 尝试获取许可证，arg为获取许可证个数，当可用许可证数减当前获取的许可证数结果小于0,则创建一个节点加入阻塞队列，挂起当前线程。
    if (tryAcquireShared(arg) < 0)
      doAcquireSharedInterruptibly(arg);
}

调用semaphore.release(); ，线程尝试释放许可证，并使用 CAS 操作去修改 state 的值 state=state+1。释放许可证成功之后，同时会唤醒同步队列中的一个线程。被唤醒的线程会重新尝试去修改 state 的值 state=state-1 ，如果 state>=0 则获取令牌成功，否则重新进入阻塞队列，挂起线程。

// 释放一个许可证
public void release() {
    sync.releaseShared(1);
}

// 释放共享锁，同时会唤醒同步队列中的一个线程。
public final boolean releaseShared(int arg) {
    //释放共享锁
    if (tryReleaseShared(arg)) {
      //唤醒同步队列中的一个线程
      doReleaseShared();
      return true;
    }
    return false;
}

CountDownLatch 有什么用？

CountDownLatch 允许 count 个线程阻塞在一个地方，直至所有线程的任务都执行完毕。

CountDownLatch 是一次性的，计数器的值只能在构造方法中初始化一次，之后没有任何机制再次对其设置值，当 CountDownLatch 使用完毕后，它不能再次被使用
 

CountDownLatch 的原理是什么？

CountDownLatch 是共享锁的一种实现,它默认构造 AQS 的 state 值为 count。当线程使用 countDown() 方法时,其实使用了tryReleaseShared方法以 CAS 的操作来减少 state,直至 state 为 0 。当调用 await() 方法的时候，如果 state 不为 0，那就证明任务还没有执行完毕，await() 方法就会一直阻塞，也就是说 await() 方法之后的语句不会被执行。直到count 个线程调用了countDown()使 state 值被减为 0，或者调用await()的线程被中断，该线程才会从阻塞中被唤醒，await() 方法之后的语句得到执行。

用过 CountDownLatch 么？什么场景下用的？

CountDownLatch 的作用就是 允许 count 个线程阻塞在一个地方，直至所有线程的任务都执行完毕。之前在项目中，有一个使用多线程读取多个文件处理的场景，我用到了 CountDownLatch 。具体场景是下面这样的：

我们要读取处理 6 个文件，这 6 个任务都是没有执行顺序依赖的任务，但是我们需要返回给用户的时候将这几个文件的处理的结果进行统计整理。

为此我们定义了一个线程池和 count 为 6 的CountDownLatch对象 。使用线程池处理读取任务，每一个线程处理完之后就将 count-1，调用CountDownLatch对象的 await()方法，直到所有文件读取完之后，才会接着执行后面的逻辑。

伪代码是下面这样的：

public class CountDownLatchExample1 {
    // 处理文件的数量
    private static final int threadCount = 6;

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 创建一个具有固定线程数量的线程池对象（推荐使用构造方法创建）
        ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(10);
        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadCount);
        for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
            final int threadnum = i;
            threadPool.execute(() -> {
                try {
                    //处理文件的业务操作
                    //......
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                } finally {
                    //表示一个文件已经被完成
                    countDownLatch.countDown();
                }

            });
        }
        countDownLatch.await();
        threadPool.shutdown();
        System.out.println("finish");
    }
}

有没有可以改进的地方呢？

可以使用 CompletableFuture 类来改进！Java8 的 CompletableFuture 提供了很多对多线程友好的方法，使用它可以很方便地为我们编写多线程程序，什么异步、串行、并行或者等待所有线程执行完任务什么的都非常方便。

CompletableFuture<Void> task1 =
    CompletableFuture.supplyAsync(()->{
        //自定义业务操作
    });
......
CompletableFuture<Void> task6 =
    CompletableFuture.supplyAsync(()->{
    //自定义业务操作
    });
......
CompletableFuture<Void> headerFuture=CompletableFuture.allOf(task1,.....,task6);

try {
    headerFuture.join();
} catch (Exception ex) {
    //......
}
System.out.println("all done. ");

上面的代码还可以继续优化，当任务过多的时候，把每一个 task 都列出来不太现实，可以考虑通过循环来添加任务。

//文件夹位置
List<String> filePaths = Arrays.asList(...)
// 异步处理所有文件
List<CompletableFuture<String>> fileFutures = filePaths.stream()
    .map(filePath -> doSomeThing(filePath))
    .collect(Collectors.toList());
// 将他们合并起来
CompletableFuture<Void> allFutures = CompletableFuture.allOf(
    fileFutures.toArray(new CompletableFuture[fileFutures.size()])
);

CyclicBarrier 有什么用？

CyclicBarrier 和 CountDownLatch 非常类似，它也可以实现线程间的技术等待，但是它的功能比 CountDownLatch 更加复杂和强大。主要应用场景和 CountDownLatch 类似。

CountDownLatch 的实现是基于 AQS 的，而 CycliBarrier 是基于 ReentrantLock(ReentrantLock 也属于 AQS 同步器)和 Condition 的。

CyclicBarrier 的字面意思是可循环使用（Cyclic）的屏障（Barrier）。它要做的事情是：让一组线程到达一个屏障（也可以叫同步点）时被阻塞，直到最后一个线程到达屏障时，屏障才会开门，所有被屏障拦截的线程才会继续干活

进程间的通信

• 同一台计算机的进程通信成为IPC
• 不同计算机之间的进程通信需要通过网络，并遵守共同的协议，如HTTP

线程间的通信

因为他们共享进程内的内存，一个例子就是多个线程可以访问同一个共享变量

线程更轻量，线程上下文切换成本比进程低

2.Java线程和操作系统的线程有啥区别？

（java线程是基于绿色线程实现的，这是一种用户级线程，也就是jvm自己模拟了多线程，而不是依赖操作系统，由于绿色线程和原生线程比起来在使用时有一些限制，现在Java线程改为基于原生线程实现，也就是说jvm直接使用操作系统的原生内核线程来实现Java线程，由操作系统来实现线程的调度和管理。）Java线程的本质就是操作系统的线程。

3.虚拟机栈和本地方法栈为什么是私有的？

虚拟机栈：每个方法在执行之前会创建一个栈帧用于存储变量表，操作数栈，常量池引用等信息。从方法调用到执行完成的过程，就对应一个栈帧在Java虚拟机栈中入栈和出栈的过程。

本地方法栈：和虚拟机发挥的作用非常相似，虚拟机栈为虚拟机执行Java方法（也就是字节码）服务，而本地方法栈则为虚拟机使用到的Native方法服务。

所以为了保证线程中的局部变量不被别的线程访问到，虚拟机栈和本地方法栈的线程是所有的。

4.说说线程的生命周期和状态？

线程的生命周期分为初始状态，运行状态，结束状态，等待状态，超时等待状态和阻塞状态。

• NEW 初始状态，线程被创建出来但是还没被调用start()。
• RUNNABLE() 运行状态，线程被start()调用变成等待运行的状态。
• BLOCKED: 阻塞状态，需要等待锁释放。
• WAITING: 等待状态，表示该线程需要等待其他线程做出一些特定动作。
• TIME_WAITING ：超时等待状态，可以在指定时间后自行返回而不是像WAITING那样一直等待。
• TERMINATED：终止状态，表示该线程已经运行完毕

• 

5.什么是线程上下文切换？

cpu从执行一个线程切换到另一个线程时，需要保存当前线程的上下文状态，恢复另一个线程的上下文状态，以便下一次切换到该线程能够快速执行。

6.JMM（java内存模型）模型超详解

JMM主要定义了对于一个共享变量，当另一个线程对这个共享变量执行写操作后，这个线程对这个共享变量的可见性。 要想理解jmm模型，就要从CPU缓存模型和指令重排序说起。

从CPU缓存模型说起：

为什么要弄一个CPU高速缓存呢？类比我们开发网站后台系统使用缓存是为了解决程序处理速度和访问常规关系型数据库速度不对等的问题，CUP缓存是为了解决CPU处理速度和内存处理速度不对等的问题。

现代的 CPU Cache 通常分为三层，分别叫 L1,L2,L3 Cache。有些 CPU 可能还有 L4 Cache。

CPU Cache 的工作方式： 先复制一份数据到 CPU Cache 中，当 CPU 需要用到的时候就可以直接从 CPU Cache 中读取数据，当运算完成后，再将运算得到的数据写回 Main Memory 中。但是，这样存在 内存缓存不一致性的问题 ！比如我执行一个 i++ 操作的话，如果两个线程同时执行的话，假设两个线程从 CPU Cache 中读取的 i=1，两个线程做了 i++ 运算完之后再写回 Main Memory 之后 i=2，而正确结果应该是 i=3。

CPU 为了解决内存缓存不一致性问题可以通过制定缓存一致协议（比如 MESI 协议open in new window）或者其他手段来解决。 这个缓存一致性协议指的是在 CPU 高速缓存与主内存交互的时候需要遵守的原则和规范。不同的 CPU 中，使用的缓存一致性协议通常也会有所不同。

我们的程序运行在操作系统之上，操作系统屏蔽了底层硬件的操作细节，将各种硬件资源虚拟化。于是，操作系统也就同样需要解决内存缓存不一致性问题。

操作系统通过 内存模型（Memory Model） 定义一系列规范来解决这个问题。无论是 Windows 系统，还是 Linux 系统，它们都有特定的内存模型。

指令重排序：

为了提升程序执行的性能，计算机在执行程序代码的时候，会对指令进行重排序。

什么是指令重排序？简单来说就是系统在执行代码的时候并不一定时按照你写的的代码的顺序依次执行。常见的指令重排序有两种：

• 编译器优化重排：编译器在不改变单线程程序语义的前提下重新安排语句的执行顺序。
• 指令并行重排：现代处理器采用了指令级并行技术来将多条指令重叠执行。如果不存在数据依赖性，处理器可以改变语句对应机器指令的执行顺序。

另外，内存系统也会有”重排序“，但又不是真正意义上的重排序。在JMM里表现为主存和本地内存的内容可能不一致，进而导致程序在多线程下执行可能出现问题。

Java源代码会经历编译器优化重排->指令并行重排->内存系统重排的过程，最终才会变成操作系统可执行的指令序列。

指令重排序可以保证串行语义一致，但是没有义务保证多线程间的语义也一致，所以在多线程下指令重排序可能会导致一些问题。

6.1.什么是JMM，为什么需要JMM？

Java是最早尝试提供内存模型的编程语言。一般来说，编程语言可以直接复用操作系统层面的内存模型。不过，不同的操作系统内存模型不同，如果直接复用操作系统层面的内存模型，就可能会导致同样一套代码换了一个操作系统就无法执行了。Java语言是跨平台的，需要自己提供一套内存模型以屏蔽系统差异。

这只是 JMM 存在的其中一个原因。实际上，对于 Java 来说，你可以把 JMM 看作是 Java 定义的并发编程相关的一组规范，除了抽象了线程和主内存之间的关系之外，其还规定了从 Java 源代码到 CPU 可执行指令的这个转化过程要遵守哪些和并发相关的原则和规范，其主要目的是为了简化多线程编程，增强程序可移植性的。

为什么要遵守这些并发相关的原则和规范呢？ 这是因为并发编程下，像 CPU 多级缓存和指令重排这类设计可能会导致程序运行出现一些问题。就比如说我们上面提到的指令重排序就可能会让多线程程序的执行出现问题，为此，JMM 抽象了 happens-before 原则（后文会详细介绍到）来解决这个指令重排序问题。

JMM 说白了就是定义了一些规范来解决这些问题，开发者可以利用这些规范更方便地开发多线程程序。对于 Java 开发者说，你不需要了解底层原理，直接使用并发相关的一些关键字和类（比如 volatile、synchronized、各种 Lock）即可开发出并发安全的程序。

7.volatile关键字

如何保证变量的可见性？

在java中，volatile关键字可以保证变量的可见性，如果我们将变量声明为volatile，这就指示jvm这个变量是共享且不稳定的，每次使用他都到主存中进行读取。

JMM(Java内存模型)

JMM(Java 内存模型)强制在主存中进行读取

volatile关键字其实并非是java语言特有的，在c语言里也有，他最原始的意义就是禁用CPU缓存。如果我们将一个变量用volatile修饰，这就指示编译器，这个变量是共享且不稳定的，每次使用它都到主存中去读取。

volatile关键字2能保证数据的可见性，但不能保证数据的原子性，synchronized关键字两者都能保证。

如何禁止指令重排序？

在Java中，volatile关键字除了可以保证变量的可见性，还有一个重要的作用就是防止JVM的指令重排序。如果将变量声明为volatile，在对这个变量进行读写操作时会通过插入特定的内存屏障的方式禁止指令重排序。

public native void loadFence();
public native void storeFence();
public native void fullFence();

理论上来说，你通过这个三个方法也可以实现和volatile禁止重排序一样的效果，只是会麻烦一些。

下面以一个常见的面试题为例讲解一下 volatile 关键字禁止指令重排序的效果。

面试中面试官经常会说：“单例模式了解吗？来给我手写一下！给我解释一下双重检验锁方式实现单例模式的原理呗！”

双重校验锁实现对象单例（线程安全）：

public class Singleton {

    private volatile static Singleton uniqueInstance;

    private Singleton() {
    }

    public  static Singleton getUniqueInstance() {
        //先判断对象是否已经实例过，没有实例化过才进入加锁代码
        if (uniqueInstance == null) {
            //类对象加锁
            synchronized (Singleton.class) {
                if (uniqueInstance == null) {
                    uniqueInstance = new Singleton();
                }
            }
        }
        return uniqueInstance;
    }
}

uniqueInstance 采用 volatile 关键字修饰也是很有必要的， uniqueInstance = new Singleton(); 这段代码其实是分为三步执行：

1. 为 uniqueInstance 分配内存空间
2. 初始化 uniqueInstance
3. 将 uniqueInstance 指向分配的内存地址

但是由于JVM具有指令重排特性，执行顺序有可能变成1-> 3 -> 2，指令重排在单线程环境下不会出现问题，但是在多线程环境下会导致一个线程获得还没有初始化的实例。 例如，线程 T1 执行了 1 和 3，此时 T2 调用 getUniqueInstance() 后发现 uniqueInstance 不为空，因此返回 uniqueInstance，但此时 uniqueInstance 还未被初始化。

volatile可以保证原子性吗？

volatile关键字能保证变量的可见性，但不能保证对变量的操作是原子性的。

public class VolatoleAtomicityDemo {
    public volatile static int inc = 0;

    public void increase() {
        inc++;
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(5);
        VolatoleAtomicityDemo volatoleAtomicityDemo = new VolatoleAtomicityDemo();
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            threadPool.execute(() -> {
                for (int j = 0; j < 500; j++) {
                    volatoleAtomicityDemo.increase();
                }
            });
        }
        // 等待1.5秒，保证上面程序执行完成
        Thread.sleep(1500);
        System.out.println(inc);
        threadPool.shutdown();
    }
}

正常情况下，运行上面的代码理应输出 2500。但你真正运行了上面的代码之后，你会发现每次输出结果都小于 2500。

为什么会出现这种情况呢？不是说好了，volatile 可以保证变量的可见性嘛！

也就是说，如果 volatile 能保证 inc++ 操作的原子性的话。每个线程中对 inc 变量自增完之后，其他线程可以立即看到修改后的值。5 个线程分别进行了 500 次操作，那么最终 inc 的值应该是 5*500=2500。

很多人会误认为自增操作 inc++ 是原子性的，实际上，inc++ 其实是一个复合操作，包括三步：

1. 读取 inc 的值。
2. 对 inc 加 1。
3. 将 inc 的值写回内存。

volatile 是无法保证这三个操作是具有原子性的，有可能导致下面这种情况出现：

1. 线程 1 对 inc 进行读取操作之后，还未对其进行修改。线程 2 又读取了 inc的值并对其进行修改（+1），再将inc 的值写回内存。
2. 线程 2 操作完毕后，线程 1 对 inc的值进行修改（+1），再将inc 的值写回内存。

这也就导致两个线程分别对 inc 进行了一次自增操作后，inc 实际上只增加了 1。

其实，如果想要保证上面的代码运行正确也非常简单，利用 synchronized、Lock或者AtomicInteger都可以。

使用 synchronized 改进：

public synchronized void increase() {
    inc++;
}

使用 AtomicInteger 改进：

public AtomicInteger inc = new AtomicInteger();

public void increase() {
    inc.getAndIncrement();
}

使用 ReentrantLock 改进：

Lock lock = new ReentrantLock();
public void increase() {
    lock.lock();
    try {
        inc++;
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}

8.乐观锁和悲观锁

1.什么是悲观锁

悲观锁总是假设最坏的情况，认为资源每次被共享时都会出现问题，所以在每次获取资源时都会上锁，也就是说，共享资源每次只给一个线程使用，其他线程阻塞，用完后再把资源转让给其他线程。

Java中synchornized和ReentrantLock等独占锁就是悲观锁思想的实现。

public void performSynchronisedTask() {
    synchronized (this) {
        // 需要同步的操作
    }
}

private Lock lock = new ReentrantLock();
lock.lock();
try {
   // 需要同步的操作
} finally {
    lock.unlock();
}

高并发的场景下，激烈的锁竞争会造成线程阻塞，大量阻塞线程会导致系统的上下文切换，增加系统的性能开销。并且，悲观锁还可能会存在死锁问题，影响代码的正常运行。

2.什么是乐观锁

乐观锁总是假设最好的情况，认为共享资源每次被访问的时候不会出现问题，线程可以不停的执行，无需加锁也无需等待，只是在提交修改的时候去验证对应的资源是否被其他线程修改了（具体方法可以使用版本号机制或 CAS 算法）。

在 Java 中java.util.concurrent.atomic包下面的原子变量类（比如AtomicInteger、LongAdder）就是使用了乐观锁的一种实现方式 CAS 实现的。

// LongAdder 在高并发场景下会比 AtomicInteger 和 AtomicLong 的性能更好
// 代价就是会消耗更多的内存空间（空间换时间）
LongAdder sum = new LongAdder();
sum.increment();

高并发的场景下，乐观锁相比悲观锁来说不存在锁竞争造成线程阻塞，也不会有死锁的问题，在性能上往往更胜一筹。但是如果冲突频繁发生，会频繁失败和重试，这样会非常影响性能，导致CPU飙升。

不过，大量失败重试的问题也是可以解决的，像我们前面提到的 LongAdder以空间换时间的方式就解决了这个问题。

• 悲观锁通常多用于写比较多的情况（多写场景，竞争激烈），这样可以避免频繁失败和重试影响性能，悲观锁的开销是固定的。不过，如果乐观锁解决了频繁失败和重试这个问题的话（比如LongAdder），也是可以考虑使用乐观锁的，要视实际情况而定。
• 乐观锁通常多用于写比较少的情况（多读场景，竞争较少），这样可以避免频繁加锁影响性能。不过，乐观锁主要针对的对象是单个共享变量（参考java.util.concurrent.atomic包下面的原子变量类）。

3.如何实现乐观锁？

乐观锁一般会使用版本号机制或CAS算法实现，CAS算法相对来说多一点。

版本号机制

一般是在数据表中加上一个数据版本号version字段，表示数据额被修改的次数。当数据被修改时，version值会加一。当线程A要更新数据值时，在读取时局的同时也会读取version值，再提交更新时，若刚才读取的version值为当前数据库中的version值相等时才更新，否则重试更新操作，直到更新成功。

1. 操作员 A 此时将其读出（ version=1 ），并从其帐户余额中扣除 $50（ $100-$50 ）。
2. 在操作员 A 操作的过程中，操作员 B 也读入此用户信息（ version=1 ），并从其帐户余额中扣除 $20 （ $100-$20 ）。
3. 操作员 A 完成了修改工作，将数据版本号（ version=1 ），连同帐户扣除后余额（ balance=$50 ），提交至数据库更新，此时由于提交数据版本等于数据库记录当前版本，数据被更新，数据库记录 version 更新为 2 。
4. 操作员 B 完成了操作，也将版本号（ version=1 ）试图向数据库提交数据（ balance=$80 ），但此时比对数据库记录版本时发现，操作员 B 提交的数据版本号为 1 ，数据库记录当前版本也为 2 ，不满足 “ 提交版本必须等于当前版本才能执行更新 “ 的乐观锁策略，因此，操作员 B 的提交被驳回。

这样就避免了操作员 B 用基于 version=1 的旧数据修改的结果覆盖操作员 A 的操作结果的可能。

CAS算法

CAS算法的全称是Compare And Swap（比较与交换），用于实现乐观锁，被广泛应用于各大框架中。CAS的思想很简单，就是用一个预期值和要更新的变量值进行比较，两值相等才会进行更新。

CAS 是一个原子操作，底层依赖于一条 CPU 的原子指令。

原子操作 即最小不可拆分的操作，也就是说操作一旦开始，就不能被打断，直到操作完成。

CAS 涉及到三个操作数：

• V：要更新的变量值(Var)
• E：预期值(Expected)
• N：拟写入的新值(New)

当且仅当 V 的值等于 E 时，CAS 通过原子方式用新值 N 来更新 V 的值。如果不等，说明已经有其它线程更新了 V，则当前线程放弃更新。

举一个简单的例子：线程 A 要修改变量 i 的值为 6，i 原值为 1（V = 1，E=1，N=6，假设不存在 ABA 问题）。

1. i 与 1 进行比较，如果相等， 则说明没被其他线程修改，可以被设置为 6 。
2. i 与 1 进行比较，如果不相等，则说明被其他线程修改，当前线程放弃更新，CAS 操作失败。

当多个线程同时使用 CAS 操作一个变量时，只有一个会胜出，并成功更新，其余均会失败，但失败的线程并不会被挂起，仅是被告知失败，并且允许再次尝试，当然也允许失败的线程放弃操作。

Java 语言并没有直接实现 CAS，CAS 相关的实现是通过 C++ 内联汇编的形式实现的（JNI 调用）。因此， CAS 的具体实现和操作系统以及 CPU 都有关系。

sun.misc包下的Unsafe类提供了compareAndSwapObject、compareAndSwapInt、compareAndSwapLong方法来实现的对Object、int、long类型的 CAS 操作

/**
  *  CAS
  * @param o         包含要修改field的对象
  * @param offset    对象中某field的偏移量
  * @param expected  期望值
  * @param update    更新值
  * @return          true | false
  */
public final native boolean compareAndSwapObject(Object o, long offset,  Object expected, Object update);

public final native boolean compareAndSwapInt(Object o, long offset, int expected,int update);

public final native boolean compareAndSwapLong(Object o, long offset, long expected, long update);

4.乐观锁存在哪些问题？

ABA问题是乐观锁最常见的问题。

ABA问题

如果一个变量V初次队取得时候是A值， 并且在准备赋值的时候检查到它仍然是 A 值，那我们就能说明它的值没有被其他线程修改过了吗？很明显是不能的，因为在这段时间它的值可能被改为其他值，然后又改回 A，那 CAS 操作就会误认为它从来没有被修改过。这个问题被称为 CAS 操作的 "ABA"问题。

ABA 问题的解决思路是在变量前面追加上版本号或者时间戳。JDK 1.5 以后的 AtomicStampedReference 类就是用来解决 ABA 问题的，其中的compareAndSet() 方法就是首先检查当前引用是否等于预期引用，并且当前标志是否等于预期标志，如果全部相等，则以原子方式将该引用和该标志的值设置为给定的更新值。

public boolean compareAndSet(V   expectedReference,
                             V   newReference,
                             int expectedStamp,
                             int newStamp) {
    Pair<V> current = pair;
    return
        expectedReference == current.reference &&
        expectedStamp == current.stamp &&
        ((newReference == current.reference &&
          newStamp == current.stamp) ||
         casPair(current, Pair.of(newReference, newStamp)));
}

循环时间长开销大

CAS 经常会用到自旋操作来进行重试，也就是不成功就一直循环执行直到成功。如果长时间不成功，会给 CPU 带来非常大的执行开销。

如果 JVM 能支持处理器提供的 pause 指令那么效率会有一定的提升，pause 指令有两个作用：

1. 可以延迟流水线执行指令，使 CPU 不会消耗过多的执行资源，延迟的时间取决于具体实现的版本，在一些处理器上延迟时间是零。
2. 可以避免在退出循环的时候因内存顺序冲而引起 CPU 流水线被清空，从而提高 CPU 的执行效率。

只能保证一个共享变量的原子操作

CAS 只对单个共享变量有效，当操作涉及跨多个共享变量时 CAS 无效。但是从 JDK 1.5 开始，提供了AtomicReference类来保证引用对象之间的原子性，你可以把多个变量放在一个对象里来进行 CAS 操作.所以我们可以使用锁或者利用AtomicReference类把多个共享变量合并成一个共享变量来操作。

9.synchronized关键字

1.synchronized是什么，有什么用？

synchronized是Java中的一个关键字，翻译成中文是同步的意思，主要解决的是多个线程之间访问资源的同步性，可以保证被他修饰的方法或者代码块在任意时刻只能有一个线程执行。

在Java早期版本中，synchronized属于重量级锁，效率低下。 这是因为监视器锁（monitor）是依赖于底层的操作系统的 Mutex Lock 来实现的，Java 的线程是映射到操作系统的原生线程之上的。如果要挂起或者唤醒一个线程，都需要操作系统帮忙完成，而操作系统实现线程之间的切换时需要从用户态转换到内核态，这个状态之间的转换需要相对比较长的时间，时间成本相对较高。

不过，在 Java 6 之后， synchronized 引入了大量的优化如自旋锁、适应性自旋锁、锁消除、锁粗化、偏向锁、轻量级锁等技术来减少锁操作的开销，这些优化让 synchronized 锁的效率提升了很多。因此， synchronized 还是可以在实际项目中使用的，像 JDK 源码、很多开源框架都大量使用了 synchronized 。

关于偏向锁多补充一点：由于偏向锁增加了 JVM 的复杂性，同时也并没有为所有应用都带来性能提升。因此，在 JDK15 中，偏向锁被默认关闭（仍然可以使用 -XX:+UseBiasedLocking 启用偏向锁），在 JDK18 中，偏向锁已经被彻底废弃（无法通过命令行打开）。

2.如何使用synchronized？

synchronized关键字的使用方法主要有三种：

1. 修饰实例方法
2. 修饰静态方法
3. 修饰代码块

1、修饰实例方法 （锁当前对象实例）

给当前对象实例加锁，进入同步代码前要获得 当前对象实例的锁 。

synchronized void method() {
    //业务代码
}

2、修饰静态方法 （锁当前类）

给当前类加锁，会作用于类的所有对象实例 ，进入同步代码前要获得 当前 class 的锁。

这是因为静态成员不属于任何一个实例对象，归整个类所有，不依赖于类的特定实例，被类的所有实例共享。

synchronized static void method() {
    //业务代码
}

静态 synchronized 方法和非静态 synchronized 方法之间的调用互斥么？不互斥！如果一个线程 A 调用一个实例对象的非静态 synchronized 方法，而线程 B 需要调用这个实例对象所属类的静态 synchronized 方法，是允许的，不会发生互斥现象，因为访问静态 synchronized 方法占用的锁是当前类的锁，而访问非静态 synchronized 方法占用的锁是当前实例对象锁。

3、修饰代码块 （锁指定对象/类）

对括号里指定的对象/类加锁：

• synchronized(object) 表示进入同步代码库前要获得 给定对象的锁。
• synchronized(类.class) 表示进入同步代码前要获得 给定 Class 的锁

synchronized(this) {
    //业务代码
}

总结：

• synchronized 关键字加到 static 静态方法和 synchronized(class) 代码块上都是是给 Class 类上锁；
• synchronized 关键字加到实例方法上是给对象实例上锁；
• 尽量不要使用 synchronized(String a) 因为 JVM 中，字符串常量池具有缓存功能。

3.构造方法可以用 synchronized 修饰么？

构造方法不可以用synchronized修饰，构造方法本来就是线程安全的，不存在同步的构造方法一说。

4.synchronized底层原理了解吗？

synchronized关键字底层原理属于jvm层面的东西。

synchronized同步语句块的情况

public class SynchronizedDemo {
    public void method() {
        synchronized (this) {
            System.out.println("synchronized 代码块");
        }
    }
}

通过 JDK 自带的 javap 命令查看 SynchronizedDemo 类的相关字节码信息：首先切换到类的对应目录执行 javac SynchronizedDemo.java 命令生成编译后的 .class 文件，然后执行javap -c -s -v -l SynchronizedDemo.class。

synchronized关键字的原理

从上面我们可以看出：synchronized 同步语句块的实现使用的是 monitorenter 和 monitorexit 指令，其中 monitorenter 指令指向同步代码块的开始位置，monitorexit 指令则指明同步代码块的结束位置。

上面的字节码中包含一个 monitorenter 指令以及两个 monitorexit 指令，这是为了保证锁在同步代码块代码正常执行以及出现异常的这两种情况下都能被正确释放。

当执行 monitorenter 指令时，线程试图获取锁也就是获取 对象监视器 monitor 的持有权。

在 Java 虚拟机(HotSpot)中，Monitor 是基于 C++实现的，由ObjectMonitoropen in new window实现的。每个对象中都内置了一个 ObjectMonitor对象。

另外，wait/notify等方法也依赖于monitor对象，这就是为什么只有在同步的块或者方法中才能调用wait/notify等方法，否则会抛出java.lang.IllegalMonitorStateException的异常的原因。

执行 monitorenter 获取锁

对象锁的的拥有者线程才可以执行 monitorexit 指令来释放锁。在执行 monitorexit 指令后，将锁计数器设为 0，表明锁被释放，其他线程可以尝试获取锁。

执行 monitorexit 释放锁

如果获取对象锁失败，那当前线程就要阻塞等待，直到锁被另外一个线程释放为止。

synchronized 修饰方法的的情况

public class SynchronizedDemo2 {
    public synchronized void method() {
        System.out.println("synchronized 方法");
    }
}

synchronized关键字原理

synchronized 修饰的方法并没有 monitorenter 指令和 monitorexit 指令，取得代之的确实是 ACC_SYNCHRONIZED 标识，该标识指明了该方法是一个同步方法。JVM 通过该 ACC_SYNCHRONIZED 访问标志来辨别一个方法是否声明为同步方法，从而执行相应的同步调用。

如果是实例方法，JVM 会尝试获取实例对象的锁。如果是静态方法，JVM 会尝试获取当前 class 的锁。

总结

synchronized 同步语句块的实现使用的是 monitorenter 和 monitorexit 指令，其中 monitorenter 指令指向同步代码块的开始位置，monitorexit 指令则指明同步代码块的结束位置。

synchronized 修饰的方法并没有 monitorenter 指令和 monitorexit 指令，取得代之的确实是 ACC_SYNCHRONIZED 标识，该标识指明了该方法是一个同步方法。

不过两者的本质都是对对象监视器 monitor 的获取。

5.JDK1.6 之后的 synchronized 底层做了哪些优化？锁升级原理了解吗？

在 Java 6 之后， synchronized 引入了大量的优化如自旋锁、适应性自旋锁、锁消除、锁粗化、偏向锁、轻量级锁等技术来减少锁操作的开销，这些优化让 synchronized 锁的效率提升了很多（JDK18 中，偏向锁已经被彻底废弃，前面已经提到过了）。

锁主要存在四种状态，依次是：无锁状态、偏向锁状态、轻量级锁状态、重量级锁状态，他们会随着竞争的激烈而逐渐升级。注意锁可以升级不可降级，这种策略是为了提高获得锁和释放锁的效率。

synchronized 锁升级是一个比较复杂的过程，面试也很少问到，如果你想要详细了解的话，可以看看这篇文章：https://www.cnblogs.com/star95/p/17542850.html。

浅析sychronized锁升级的原理与实现

在多线程编程中，线程同步是一个关键的概念，它确保了多个线程对共享资源的安全访问。Java中的synchronized关键字是一种常用的线程同步机制，它不仅提供了互斥访问的功能，还具备锁升级的特性。本文将深入探讨synchronized的锁升级原理和实现方式。
在jdk1.5（包含）版本之前，因为加锁和释放锁的过程JVM的底层都是由操作系统mutex lock来实现的，其中会涉及上下文的切换（即用户态和内核态的转换），性能消耗极其高，所以在当时synchronized锁是公认的重量级锁。
后来JVM开发团队为解决性能问题，在jdk1.5版本中加入了JUC并发包，包下开发了很多Lock相关的锁，来解决同步的性能问题，同时也开始在后续的迭代版本中对synchronized锁不断的进行优化来提高性能，比如在jdk1.6版本中就引入了“偏向锁”和“轻量级锁”，通过锁的升级来解决不同并发场景下的性能问题。

通常用使用synchronized方式加锁影响性能，主要原因如下：

1. 加锁解锁依赖JVM层的的额外操作完成。
2. 重量级锁是通过操作系统对线程的挂起和恢复来实现，涉及内核态和用户态的切换

原理分析

通过以上的用法，我们可以看到synchronized使用起来很简单，那它究竟是怎么做到线程间互斥访问的呢，底层原理及实现是怎样的呢，接下来我们一一解答。
前一篇文章写了java对象的内存布局，里面有一个关于对象头Markword存储的内容表格，在synchronized锁的使用过程中就用到了，如下图所示。

锁的状态

在jdk1.5版本（包含）之前，锁的状态只有两种状态：“无锁状态”和“重量级锁状态”，只要有线程访问共享资源对象，则锁直接成为重量级锁，jdk1.6版本后，对synchronized锁进行了优化，新加了“偏向锁”和“轻量级锁”，用来减少上下文的切换以提高性能，所以锁就有了4种状态。

1.无锁

对于共享资源，不涉及多线程竞争访问。

2.偏向锁

共享资源首次被访问时，JVM会对该共享资源对象做一些设置，比如将对象头中是否偏向锁标志位置为1，对象头的线程ID设置为当前线程ID（注意：这里是操作系统的线程ID），后续当前线程再次访问这个共享资源时，会根据偏向锁标识跟线程ID进行比对是否相同，比对成功则直接获取到锁，进入临界区域（就是被锁保护，线程间只能串行访问的代码），这也是synchronized锁的可重入功能。

3.轻量级锁

当多个线程同时申请共享资源所的访问时，这就产生了竞争，JVM会先尝试使用轻量级锁，以CAS方式来获取锁（一般就是自选加锁，不阻塞线程采用循环等待的方式），成功则获取到锁，状态为轻量级锁，失败（达到一定的自旋次数还未成功），则锁升级到重量级锁。

4.重量级锁

如果共享资源锁已经被某个线程持有，此时是偏向锁状态，未释放锁前，再有其他线程来竞争时，则会升级到重量级锁，另外轻量级锁状态多线程竞争锁时，也会升级到重量级锁，重量级锁由操作系统来实现，所以性能消耗相对较高。

这四种级别的锁，在获取时性能消耗：重量级锁>轻量级锁>偏向锁>无锁。

锁升级

锁升级是针对于synchronized锁在不同竞争条件下的一种优化，根据锁在多线程中竞争的程度和状态，synchronized锁可在无锁、偏向锁、轻量级锁和重量级锁之间进行流转，以降低获取锁的成本，提高获取锁的性能。
通过下面这个命令，可以看到所有JVM参数的默认值。

java -XX:+PrintFlagsFinal -version

锁升级过程

1. 当JVM启动后，一个共享资源对象直到有线程第一个访问时，这段时间内是处于无锁状态，对象头的Markword里偏向锁标识位是0，锁标识位是01。

1. 从jdk1.6之后，JVM有两个默认参数是开启的，-XX:+UseBiasedLocking（表示启用偏向锁，想要关闭偏向锁，可添加JVM参数：-XX:-UseBiasedLocking），-XX:BiasedLockingStartupDelay=4000（表示JVM启动4秒后打开偏向锁，也可以自定义这个延迟时间，如果设置成0，那么JVM启动就打开偏向锁）。

当一个共享资源首次被某个线程访问时，锁就会从无锁状态升级到偏向锁状态，偏向锁会在Markword的偏向线程ID里存储当前线程的操作系统线程ID，偏向锁标识位是1，锁标识位是01。此后如果当前线程再次进入临界区域时，只比较这个偏向线程ID即可，这种情况是在只有一个线程访问的情况下，不再需要操作系统的重量级锁来切换上下文，提供程序的访问效率。
另外需要注意的是，由于硬件资源的不断升级，获取锁的成本随之下降，jdk15版本后默认关闭了偏向锁。
如果未开启偏向锁（或者在JVM偏向锁延迟时间之前）有线程访问共享资源则直接由无锁升级为轻量级锁，请看第3步。

1. 如果未开启偏向锁（或者在JVM偏向锁延迟时间之前），有线程访问共享资源则直接由无锁升级为轻量级锁，开启偏向线程锁后，并且当前共享资源锁已经是偏向锁时，再有第二个线程访问共享资源锁时，此时锁可能升级为轻量级锁，也可能还是偏向锁状态，因为这取决于线程间的竞争情况，如有没有竞争，那么偏向锁的效率更高（因为频繁的锁竞争会导致偏向锁的撤销和升级到轻量级锁），继续保持偏向锁。如果有竞争，则锁状态会从偏向锁升级到轻量级锁，这种情况下轻量级锁效率会更高。

当第二个线程尝试获取偏向锁失败时，偏向锁会升级为轻量级锁，此时，JVM会使用CAS自旋操作来尝试获取锁，如果成功则进入临界区域，否则升级为重量级锁。
轻量级锁是在当前线程的栈帧中建立一个名为锁记录（Lock Record）的空间，尝试拷贝锁对象头的Markword到栈帧的Lock Record，若拷贝成功，JVM将使用CAS操作尝试将对象头的Markword更新为指向Lock Record的指针，并将Lock Record里的owner指针指向对象头的Markword。若拷贝失败,若当前只有一个等待线程，则可通过自旋继续尝试， 当自旋超过一定的次数，或者一个线程在持有锁，一个线程在自旋，又有第三个线程来访问时，轻量级锁就会膨胀为重量级锁。

1. 当轻量级锁获取锁失败时，说明有竞争存在，轻量级锁会升级为重量级锁，此时，JVM会将线程阻塞，直到获取到锁后才能进入临界区域，底层是通过操作系统的mutex lock来实现的，每个对象指向一个monitor对象，这个monitor对象在堆中与锁是关联的，通过monitorenter指令插入到同步代码块在编译后的开始位置，monitorexit指令插入到同步代码块的结束处和异常处，这两个指令配对出现。JVM的线程和操作系统的线程是对应的，重量级锁的Markword里存储的指针是这个monitor对象的地址，操作系统来控制内核态中的线程的阻塞和恢复，从而达到JVM线程的阻塞和恢复，涉及内核态和用户态的切换，影响性能，所以叫重量级锁。

锁升级简要步骤如下所示

注意：图中无锁到偏向锁这不是升级，是在偏向锁打开后，对象默认是偏向状态，没有从无锁升级到偏向锁的过程。偏向锁未开启，会直接从无锁升级到轻量级锁，偏向锁开启时，会从偏向锁升级到轻量级锁。

锁升级细化流程

总结

synchronized关键字是Java中常用的线程同步机制，其具备锁升级的特性，可以根据竞争的程度和锁的状态进行自动切换。锁升级通过无锁、偏向锁、轻量级锁和重量级锁四种状态的转换，以提高并发性能。在实际开发中，我们应该了解锁升级的原理，并根据具体场景进行合理的锁设计和优化，以实现高效且安全的多线程编程。
随着jdk版本的升级，JVM底层的实现持续优化，版本的不同伴随着参数使用及默认配置的不同，但总之JVM层对synchronized的优化效率越来越高，所以不应该再把synchronized同步当重量级锁来看。

6.synchronized和volatile有什么区别？

synchronized关键字和volatile关键字是互补的存在，不是对立的存在！

• volatile关键字是线程同步轻量级实现，所以volatile性能肯定比synchronized关键字好，但是volatile关键字只能用于变量而synchronized关键字可以修饰方法以及代码块。
• volatile关键字能保证数据的可见性，但不能保证数据的原子性，synchronized关键字两者都可以保证。
• volatile关键字主要用于解决变量在多个线程之间的可见性，而synchronized关键字解决的是多个线程之间访问资源的同步性。

10.ReentrantLock

1.ReentrantLock是什么？

ReentrantLock 实现了 Lock 接口，是一个可重入且独占式的锁，和 synchronized 关键字类似。不过，ReentrantLock 更灵活、更强大，增加了轮询、超时、中断、公平锁和非公平锁等高级功能。

public class ReentrantLock implements Lock, java.io.Serializable {}

ReentrantLock 里面有一个内部类 Sync，Sync 继承 AQS（AbstractQueuedSynchronizer），添加锁和释放锁的大部分操作实际上都是在 Sync 中实现的。Sync 有公平锁 FairSync 和非公平锁 NonfairSync 两个子类。

ReentrantLock 默认使用非公平锁，也可以通过构造器来显式的指定使用公平锁。

// 传入一个 boolean 值，true 时为公平锁，false 时为非公平锁
public ReentrantLock(boolean fair) {
    sync = fair ? new FairSync() : new NonfairSync();
}

从上面的内容可以看出， ReentrantLock 的底层就是由 AQS 来实现的。关于 AQS 的相关内容推荐阅读 AQS 详解open in new window 这篇文章。

2.公平锁和非公平锁有什么区别？

• 公平锁：锁被释放后，先申请的线程先得到锁。性能较差一些，因为公平锁为了保证时间上的顺序，上下文切换更频繁。
• 非公平锁：锁被释放后，后申请的线程可能会先获取到锁，是随机或者按照其他优先级排序的。性能更好，但可能会导致某些线程永无法获取到锁。

3.synchronized 和 ReentrantLock 有什么区别？

1.两者都是可重入锁

可重入锁也叫递归锁，指的是线程可以再次获取到自己的内部锁。比如一个线程获得了某个对象的锁，此时这个对象锁还没有释放，档期再次想要获取这个对象的锁的时候还是可以获取的，如果是不可重入锁的话，就会造成死锁。

JDK提供的所有线程的Lock实现类，包括sychronized关键字锁都是可重入的。

在下面的代码中，method1() 和 method2()都被 synchronized 关键字修饰，method1()调用了method2()。

public class SynchronizedDemo {
    public synchronized void method1() {
        System.out.println("方法1");
        method2();
    }

    public synchronized void method2() {
        System.out.println("方法2");
    }
}

由于 synchronized锁是可重入的，同一个线程在调用method1() 时可以直接获得当前对象的锁，执行 method2() 的时候可以再次获取这个对象的锁，不会产生死锁问题。假如synchronized是不可重入锁的话，由于该对象的锁已被当前线程所持有且无法释放，这就导致线程在执行 method2()时获取锁失败，会出现死锁问题。

2.synchronized 依赖于 JVM 而 ReentrantLock 依赖于 API

sychronized是依赖于JVM实现的，没有直接暴露给我们，ReentrantLock是JDK层面（也就是API层面，需要lock() 和 unlock() 方法配合 try/finally 语句来完成）实现的，所以我们可以通过查看他的源代码来看它如何实现的。

3.ReentrantLock 比synchronized增加了一些高级功能

相比synchronized，ReentrantLock 增加了一些高级功能，主要有三点：

• 等待可中断 : ReentrantLock提供了一种能够中断等待锁的线程的机制，通过 lock.lockInterruptibly() 来实现这个机制。也就是说正在等待的线程可以选择放弃等待，改为处理其他事情。
• 可实现公平锁 : ReentrantLock可以指定是公平锁还是非公平锁。而synchronized只能是非公平锁。所谓的公平锁就是先等待的线程先获得锁。ReentrantLock默认情况是非公平的，可以通过 ReentrantLock类的ReentrantLock(boolean fair)构造方法来指定是否是公平的。
• 可实现选择性通知（锁可以绑定多个条件）: synchronized关键字与wait()和notify()/notifyAll()方法相结合可以实现等待/通知机制。ReentrantLock类当然也可以实现，但是需要借助于Condition接口与newCondition()方法。

关于 Condition接口的补充：

Condition是 JDK1.5 之后才有的，它具有很好的灵活性，比如可以实现多路通知功能也就是在一个Lock对象中可以创建多个Condition实例（即对象监视器），线程对象可以注册在指定的Condition中，从而可以有选择性的进行线程通知，在调度线程上更加灵活。 在使用notify()/notifyAll()方法进行通知时，被通知的线程是由 JVM 选择的，用ReentrantLock类结合Condition实例可以实现“选择性通知” ，这个功能非常重要，而且是 Condition 接口默认提供的。而synchronized关键字就相当于整个 Lock 对象中只有一个Condition实例，所有的线程都注册在它一个身上。如果执行notifyAll()方法的话就会通知所有处于等待状态的线程，这样会造成很大的效率问题。而Condition实例的signalAll()方法，只会唤醒注册在该Condition实例中的所有等待线程。

4.可中断锁和不可中断锁有什么区别？

• 可中断锁：获取锁的过程中可以被中断，不需要一直等到获取锁之后 才能进行其他逻辑处理。ReentrantLock 就属于是可中断锁。
• 不可中断锁：一旦线程申请了锁，就只能等到拿到锁以后才能进行其他的逻辑处理。 synchronized 就属于是不可中断锁。

11.ReentrantReadWriteLock*

1.ReentrantReadWriteLock是什么？

ReentrantReadWriteLock实现了ReadWriteLock，是一个可重入的读写锁，既保证了多个线程同时读的效率，又保证写入操作是线程安全的。

public class ReentrantReadWriteLock
        implements ReadWriteLock, java.io.Serializable{
}
public interface ReadWriteLock {
    Lock readLock();
    Lock writeLock();
}

• 一般锁进行并发控制的规则：读读互斥，读写互斥，写写互斥。
• 读写锁进行并发控制的规则：读读不互斥，读写互斥，写写互斥。

ReentrantReadWriteLock 其实是两把锁，一把是 WriteLock (写锁)，一把是 ReadLock（读锁） 。读锁是共享锁，写锁是独占锁。读锁可以被同时读，可以同时被多个线程持有，而写锁最多只能同时被一个线程持有。

和 ReentrantLock 一样，ReentrantReadWriteLock 底层也是基于 AQS 实现的。

ReentrantReadWriteLock 也支持公平锁和非公平锁，默认使用非公平锁，可以通过构造器来显示的指定。

// 传入一个 boolean 值，true 时为公平锁，false 时为非公平锁
public ReentrantReadWriteLock(boolean fair) {
    sync = fair ? new FairSync() : new NonfairSync();
    readerLock = new ReadLock(this);
    writerLock = new WriteLock(this);
}

2.ReentrantReadWrithLock适合什么场景？

由于 ReentrantReadWriteLock 既可以保证多个线程同时读的效率，同时又可以保证有写入操作时的线程安全。因此，在读多写少的情况下，使用 ReentrantReadWriteLock 能够明显提升系统性能。

3.共享锁和独占锁有什么区别？

• 共享锁：一把锁可以被多个线程同时获得
• 独占锁：一把锁只能被一个线程获得

4.线程持有读锁还能获取写锁吗?

• 在线程持有读锁的情况下，该线程不能取得写锁(因为获取写锁的时候，如果发现当前的读锁被占用，就马上获取失败，不管读锁是不是被当前线程持有)。
• 在线程持有写锁的情况下，该线程可以继续获取读锁（获取读锁时如果发现写锁被占用，只有写锁没有被当前线程占用的情况才会获取失败）。

5.读锁为什么不能升级为写锁？

写锁可以降级为读锁，但是读锁却不能升级为写锁。这是因为读锁升级为写锁会引起线程的争夺，毕竟写锁属于独占锁，这样的话会影响性能。

另外，还可能会有死锁问题发生。举个例子：假设两个线程的读锁都想升级写锁，则需要对方都释放自己锁，而双方都不释放，就会产生死锁。

12.StampedLock*

1.StampedLock是什么？

StampedLock 是 JDK 1.8 引入的性能更好的读写锁，不可重入且不支持条件变量 Conditon。

不同于一般的 Lock 类，StampedLock 并不是直接实现 Lock或 ReadWriteLock接口，而是基于 CLH 锁 独立实现的（AQS 也是基于这玩意）。

public class StampedLock implements java.io.Serializable {
}

StampedLock 提供了三种模式的读写控制模式：读锁、写锁和乐观读。

• 写锁：独占锁，一把锁只能被一个线程获得。当一个线程获取写锁后，其他请求读锁和写锁的线程必须等待。类似于 ReentrantReadWriteLock 的写锁，不过这里的写锁是不可重入的。
• 读锁 （悲观读）：共享锁，没有线程获取写锁的情况下，多个线程可以同时持有读锁。如果己经有线程持有写锁，则其他线程请求获取该读锁会被阻塞。类似于 ReentrantReadWriteLock 的读锁，不过这里的读锁是不可重入的。
• 乐观读：允许多个线程获取乐观读以及读锁。同时允许一个写线程获取写锁。

另外，StampedLock 还支持这三种锁在一定条件下进行相互转换 。

long tryConvertToWriteLock(long stamp){}
long tryConvertToReadLock(long stamp){}
long tryConvertToOptimisticRead(long stamp){}

StampedLock 在获取锁的时候会返回一个 long 型的数据戳，该数据戳用于稍后的锁释放参数，如果返回的数据戳为 0 则表示锁获取失败。当前线程持有了锁再次获取锁还是会返回一个新的数据戳，这也是StampedLock不可重入的原因。

// 写锁
public long writeLock() {
    long s, next;  // bypass acquireWrite in fully unlocked case only
    return ((((s = state) & ABITS) == 0L &&
             U.compareAndSwapLong(this, STATE, s, next = s + WBIT)) ?
            next : acquireWrite(false, 0L));
}
// 读锁
public long readLock() {
    long s = state, next;  // bypass acquireRead on common uncontended case
    return ((whead == wtail && (s & ABITS) < RFULL &&
             U.compareAndSwapLong(this, STATE, s, next = s + RUNIT)) ?
            next : acquireRead(false, 0L));
}
// 乐观读
public long tryOptimisticRead() {
    long s;
    return (((s = state) & WBIT) == 0L) ? (s & SBITS) : 0L;
}

2.StampedLock 的性能为什么更好？

相比于传统读写锁多出来的乐观读是StampedLock比 ReadWriteLock 性能更好的关键原因。StampedLock 的乐观读允许一个写线程获取写锁，所以不会导致所有写线程阻塞，也就是当读多写少的时候，写线程有机会获取写锁，减少了线程饥饿的问题，吞吐量大大提高。

3.StampedLock 适合什么场景？

和 ReentrantReadWriteLock 一样，StampedLock 同样适合读多写少的业务场景，可以作为 ReentrantReadWriteLock的替代品，性能更好。

不过，需要注意的是StampedLock不可重入，不支持条件变量 Conditon，对中断操作支持也不友好（使用不当容易导致 CPU 飙升）。如果你需要用到 ReentrantLock 的一些高级性能，就不太建议使用 StampedLock 了。

另外，StampedLock 性能虽好，但使用起来相对比较麻烦，一旦使用不当，就会出现生产问题。强烈建议你在使用StampedLock 之前，看看 StampedLock 官方文档中的案例open in new window。

4.StampedLock 的底层原理了解吗？

StampedLock 不是直接实现 Lock或 ReadWriteLock接口，而是基于 CLH 锁 实现的（AQS 也是基于这玩意），CLH 锁是对自旋锁的一种改良，是一种隐式的链表队列。StampedLock 通过 CLH 队列进行线程的管理，通过同步状态值 state 来表示锁的状态和类型。

StampedLock 的原理和 AQS 原理比较类似，这里就不详细介绍了，感兴趣的可以看看下面这两篇文章：

• AQS 详解open in new window
• StampedLock 底层原理分析open in new window

13.ThreadLocal

1.ThreadLocal有什么用？

通常情况下，我们创建的变量是可以被任何一个线程访问并修改的。如果想实现每一个线程都有自己的专属本地变量该如何解决呢？

JDK中自带的ThreadLocal类正是为了解决这样的问题。ThreadLocal类主要解决的就是让每个线程绑定自己的值，可以将ThreadLocak类形象的比喻成存放数据的盒子，盒子中可以存储每个线程的私有数据。

如果你创建了一个ThreadLocal变量，那么访问这个变量的每个线程都会有这个变量的本地副本，这也是ThreadLocal变量名的由来。他们可以使用 get() 和 set() 方法来获取默认值或将其值更改为当前线程所存的副本的值，从而避免了线程安全问题。

再举个简单的例子：两个人去宝屋收集宝物，这两个共用一个袋子的话肯定会产生争执，但是给他们两个人每个人分配一个袋子的话就不会出现这样的问题。如果把这两个人比作线程的话，那么 ThreadLocal 就是用来避免这两个线程竞争的。

2.如何使用 ThreadLocal？

相信看了上面的解释，大家已经搞懂 ThreadLocal 类是个什么东西了。下面简单演示一下如何在项目中实际使用 ThreadLocal 。

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Random;

public class ThreadLocalExample implements Runnable{

     // SimpleDateFormat 不是线程安全的，所以每个线程都要有自己独立的副本
    private static final ThreadLocal<SimpleDateFormat> formatter = ThreadLocal.withInitial(() -> new SimpleDateFormat("yyyyMMdd HHmm"));

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        ThreadLocalExample obj = new ThreadLocalExample();
        for(int i=0 ; i<10; i++){
            Thread t = new Thread(obj, ""+i);
            Thread.sleep(new Random().nextInt(1000));
            t.start();
        }
    }

    @Override
    public void run() {
        System.out.println("Thread Name= "+Thread.currentThread().getName()+" default Formatter = "+formatter.get().toPattern());
        try {
            Thread.sleep(new Random().nextInt(1000));
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        //formatter pattern is changed here by thread, but it won't reflect to other threads
        formatter.set(new SimpleDateFormat());

        System.out.println("Thread Name= "+Thread.currentThread().getName()+" formatter = "+formatter.get().toPattern());
    }

}

Thread Name= 0 default Formatter = yyyyMMdd HHmm
Thread Name= 0 formatter = yy-M-d ah:mm
Thread Name= 1 default Formatter = yyyyMMdd HHmm
Thread Name= 2 default Formatter = yyyyMMdd HHmm
Thread Name= 1 formatter = yy-M-d ah:mm
Thread Name= 3 default Formatter = yyyyMMdd HHmm
Thread Name= 2 formatter = yy-M-d ah:mm
Thread Name= 4 default Formatter = yyyyMMdd HHmm
Thread Name= 3 formatter = yy-M-d ah:mm
Thread Name= 4 formatter = yy-M-d ah:mm
Thread Name= 5 default Formatter = yyyyMMdd HHmm
Thread Name= 5 formatter = yy-M-d ah:mm
Thread Name= 6 default Formatter = yyyyMMdd HHmm
Thread Name= 6 formatter = yy-M-d ah:mm
Thread Name= 7 default Formatter = yyyyMMdd HHmm
Thread Name= 7 formatter = yy-M-d ah:mm
Thread Name= 8 default Formatter = yyyyMMdd HHmm
Thread Name= 9 default Formatter = yyyyMMdd HHmm
Thread Name= 8 formatter = yy-M-d ah:mm
Thread Name= 9 formatter = yy-M-d ah:mm

从输出中可以看出，虽然 Thread-0 已经改变了 formatter 的值，但 Thread-1 默认格式化值与初始化值相同，其他线程也一样。

上面有一段代码用到了创建 ThreadLocal 变量的那段代码用到了 Java8 的知识，它等于下面这段代码，如果你写了下面这段代码的话，IDEA 会提示你转换为 Java8 的格式(IDEA 真的不错！)。因为 ThreadLocal 类在 Java 8 中扩展，使用一个新的方法withInitial()，将 Supplier 功能接口作为参数。

private static final ThreadLocal<SimpleDateFormat> formatter = new ThreadLocal<SimpleDateFormat>(){
    @Override
    protected SimpleDateFormat initialValue(){
        return new SimpleDateFormat("yyyyMMdd HHmm");
    }
};

3.ThreadLocal 原理了解吗？

从Thread类源码入手。

public class Thread implements Runnable {
    //......
    //与此线程有关的ThreadLocal值。由ThreadLocal类维护
    ThreadLocal.ThreadLocalMap threadLocals = null;

    //与此线程有关的InheritableThreadLocal值。由InheritableThreadLocal类维护
    ThreadLocal.ThreadLocalMap inheritableThreadLocals = null;
    //......
}

从上面Thread类 源代码可以看出Thread 类中有一个 threadLocals 和 一个 inheritableThreadLocals 变量，它们都是 ThreadLocalMap 类型的变量,我们可以把 ThreadLocalMap 理解为ThreadLocal 类实现的定制化的 HashMap。默认情况下这两个变量都是 null，只有当前线程调用 ThreadLocal 类的 set或get方法时才创建它们，实际上调用这两个方法的时候，我们调用的是ThreadLocalMap类对应的 get()、set()方法。

ThreadLocal类的set()方法

public void set(T value) {
    //获取当前请求的线程
    Thread t = Thread.currentThread();
    //取出 Thread 类内部的 threadLocals 变量(哈希表结构)
    ThreadLocalMap map = getMap(t);
    if (map != null)
        // 将需要存储的值放入到这个哈希表中
        map.set(this, value);
    else
        createMap(t, value);
}
ThreadLocalMap getMap(Thread t) {
    return t.threadLocals;
}

}

通过上面这些内容，我们足以通过猜测得出结论：最终的变量是放在了当前线程的 ThreadLocalMap 中，并不是存在 ThreadLocal 上，ThreadLocal 可以理解为只是ThreadLocalMap的封装，传递了变量值。ThrealLocal 类中可以通过Thread.currentThread()获取到当前线程对象后，直接通过getMap(Thread t)可以访问到该线程的ThreadLocalMap对象。

每个Thread中都具备一个ThreadLocalMap，而ThreadLocalMap可以存储以ThreadLocal为 key ，Object 对象为 value 的键值对。

ThreadLocalMap(ThreadLocal<?> firstKey, Object firstValue) {
    //......
}

比如我们在同一个线程中声明了两个 ThreadLocal 对象的话， Thread内部都是使用仅有的那个ThreadLocalMap 存放数据的，ThreadLocalMap的 key 就是 ThreadLocal对象，value 就是 ThreadLocal 对象调用set方法设置的值。

ThreadLocal 数据结构如下图所示：

ThreadLocal 数据结构

ThreadLocalMap是ThreadLocal的静态内部类。

4.ThreadLocal 内存泄露问题是怎么导致的？

ThreadLocalMap 中使用的 key 为 ThreadLocal 的弱引用，而 value 是强引用。所以，如果 ThreadLocal 没有被外部强引用的情况下，在垃圾回收的时候，key 会被清理掉，而 value 不会被清理掉。

这样一来，ThreadLocalMap 中就会出现 key 为 null 的 Entry。假如我们不做任何措施的话，value 永远无法被 GC 回收，这个时候就可能会产生内存泄露。ThreadLocalMap 实现中已经考虑了这种情况，在调用 set()、get()、remove() 方法的时候，会清理掉 key 为 null 的记录。使用完 ThreadLocal方法后最好手动调用remove()方法。

static class Entry extends WeakReference<ThreadLocal<?>> {
    /** The value associated with this ThreadLocal. */
    Object value;

    Entry(ThreadLocal<?> k, Object v) {
        super(k);
        value = v;
    }
}

弱引用介绍：

如果一个对象只具有弱引用，那就类似于可有可无的生活用品。弱引用与软引用的区别在于：只具有弱引用的对象拥有更短暂的生命周期。在垃圾回收器线程扫描它 所管辖的内存区域的过程中，一旦发现了只具有弱引用的对象，不管当前内存空间足够与否，都会回收它的内存。不过，由于垃圾回收器是一个优先级很低的线程， 因此不一定会很快发现那些只具有弱引用的对象。

弱引用可以和一个引用队列（ReferenceQueue）联合使用，如果弱引用所引用的对象被垃圾回收，Java 虚拟机就会把这个弱引用加入到与之关联的引用队列中。

14.线程池

1.什么是线程池？

顾名思义，线程池就是管理一系列线程的资源池，当有任务要处理时，直接从线程池中获取线程来处理，处理完之后线程并不会立即被销毁，而是等待下一个任务。

2.为什么要使用线程池？

池化技术想必已经屡见不鲜了，线程池，数据库连接池，HTTP连接池等等都是对这个思想的应用。池化技术的思想主要是为了减少每次获取资源的消耗，提高对资源的利用率。

线程池提供了一种限制和管理资源（包括执行一个任务）的方式。 每个线程池还维护一些基本统计信息，例如已完成任务的数量。

这里借用《Java 并发编程的艺术》提到的来说一下使用线程池的好处：

• 降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。
• 提高响应速度。当任务到达时，任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。
• 提高线程的可管理性。线程是稀缺资源，如果无限制的创建，不仅会消耗系统资源，还会降低系统的稳定性，使用线程池可以进行统一的分配，调优和监控。

3.如何创建线程池？

方式一：通过ThreadPoolExcutor构造函数来创建

通过构造方法实现

方式二：通过Executor框架的工具类Executors来创建。

我们可以创建多种类型的 ThreadPoolExecutor：

• FixedThreadPool：该方法返回一个固定线程数量的线程池。该线程池中的线程数量始终不变。当有一个新的任务提交时，线程池中若有空闲线程，则立即执行。若没有，则新的任务会被暂存在一个任务队列中，待有线程空闲时，便处理在任务队列中的任务。
• SingleThreadExecutor： 该方法返回一个只有一个线程的线程池。若多余一个任务被提交到该线程池，任务会被保存在一个任务队列中，待线程空闲，按先入先出的顺序执行队列中的任务。
• CachedThreadPool： 该方法返回一个可根据实际情况调整线程数量的线程池。初始大小为 0。当有新任务提交时，如果当前线程池中没有线程可用，它会创建一个新的线程来处理该任务。如果在一段时间内（默认为 60 秒）没有新任务提交，核心线程会超时并被销毁，从而缩小线程池的大小。
• ScheduledThreadPool：该方法返回一个用来在给定的延迟后运行任务或者定期执行任务的线程池

对应 Executors 工具类中的方法如图所示：

4.为什么不推荐使用内置线程池？

在《阿里巴巴 Java 开发手册》“并发处理”这一章节，明确指出线程资源必须通过线程池提供，不允许在应用中自行显式创建线程。

为什么呢？

使用线程池的好处是减少在创建和销毁线程上所消耗的时间以及系统资源开销，解决资源不足的问题。如果不使用线程池，有可能会造成系统创建大量同类线程而导致消耗完内存或者“过度切换”的问题。

另外，《阿里巴巴 Java 开发手册》中强制线程池不允许使用 Executors 去创建，而是通过 ThreadPoolExecutor 构造函数的方式，这样的处理方式让写的同学更加明确线程池的运行规则，规避资源耗尽的风险

Executors 返回线程池对象的弊端如下(后文会详细介绍到)：

• FixedThreadPool 和 SingleThreadExecutor：使用的是无界的 LinkedBlockingQueue，任务队列最大长度为 Integer.MAX_VALUE,可能堆积大量的请求，从而导致 OOM。
• CachedThreadPool：使用的是同步队列 SynchronousQueue, 允许创建的线程数量为 Integer.MAX_VALUE ，如果任务数量过多且执行速度较慢，可能会创建大量的线程，从而导致 OOM。
• ScheduledThreadPool 和 SingleThreadScheduledExecutor : 使用的无界的延迟阻塞队列DelayedWorkQueue，任务队列最大长度为 Integer.MAX_VALUE,可能堆积大量的请求，从而导致 OOM。

// 无界队列 LinkedBlockingQueue
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {

    return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,0L, TimeUnit.MILLISECONDS,new LinkedBlockingQueue<Runnable>());

}

// 无界队列 LinkedBlockingQueue
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {

    return new FinalizableDelegatedExecutorService (new ThreadPoolExecutor(1, 1,0L, TimeUnit.MILLISECONDS,new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));

}

// 同步队列 SynchronousQueue，没有容量，最大线程数是 Integer.MAX_VALUE`
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {

    return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,60L, TimeUnit.SECONDS,new SynchronousQueue<Runnable>());

}

// DelayedWorkQueue（延迟阻塞队列）
public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int corePoolSize) {
    return new ScheduledThreadPoolExecutor(corePoolSize);
}
public ScheduledThreadPoolExecutor(int corePoolSize) {
    super(corePoolSize, Integer.MAX_VALUE, 0, NANOSECONDS,
          new DelayedWorkQueue());
}

5.线程池常见参数有哪些？如何解释？

    /**
     * 用给定的初始参数创建一个新的ThreadPoolExecutor。
     */
    public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,//线程池的核心线程数量
                              int maximumPoolSize,//线程池的最大线程数
                              long keepAliveTime,//当线程数大于核心线程数时，多余的空闲线程存活的最长时间
                              TimeUnit unit,//时间单位
                              BlockingQueue<Runnable> workQueue,//任务队列，用来储存等待执行任务的队列
                              ThreadFactory threadFactory,//线程工厂，用来创建线程，一般默认即可
                              RejectedExecutionHandler handler//拒绝策略，当提交的任务过多而不能及时处理时，我们可以定制策略来处理任务
                               ) {
        if (corePoolSize < 0 ||
            maximumPoolSize <= 0 ||
            maximumPoolSize < corePoolSize ||
            keepAliveTime < 0)
            throw new IllegalArgumentException();
        if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)
            throw new NullPointerException();
        this.corePoolSize = corePoolSize;
        this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
        this.workQueue = workQueue;
        this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);
        this.threadFactory = threadFactory;
        this.handler = handler;
    }

ThreadPoolExecutor 3个重要的参数：

• corePoolSize : 任务队列未达到队列容量时，最大可以同时运行的线程数量。
• maximumPoolSize ：任务队列中存放的任务达到队列容量的时候，当前可以同时运行的线程数量变为最大线程数
• workQueue：新任务来的时候会先判断当前运行的线程数量是否达到核心线程数，如果达到的话，新任务就会被存放在队列中。

ThreadPoolExecutor其他常见参数 :

• keepAliveTime:线程池中的线程数量大于 corePoolSize 的时候，如果这时没有新的任务提交，多余的空闲线程不会立即销毁，而是会等待，直到等待的时间超过了 keepAliveTime才会被回收销毁，线程池回收线程时，会对核心线程和非核心线程一视同仁，直到线程池中线程的数量等于 corePoolSize ，回收过程才会停止。
• unit : keepAliveTime 参数的时间单位。
• threadFactory :executor 创建新线程的时候会用到。
• handler :饱和策略。关于饱和策略下面单独介绍一下。

下面这张图可以加深你对线程池中各个参数的相互关系的理解（图片来源：《Java 性能调优实战》）：

线程池各个参数的关系

6.线程池的饱和策略有哪些？

如果当前同时运行的线程数量达到最大线程数量并且队列也已经被放满了任务时，ThreadPoolTaskExecutor 定义一些策略:

• ThreadPoolExecutor.AbortPolicy： 抛出 RejectedExecutionException来拒绝新任务的处理。
• ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy： 调用执行自己的线程运行任务，也就是直接在调用execute方法的线程中运行(run)被拒绝的任务，如果执行程序已关闭，则会丢弃该任务。因此这种策略会降低对于新任务提交速度，影响程序的整体性能。如果您的应用程序可以承受此延迟并且你要求任何一个任务请求都要被执行的话，你可以选择这个策略。
• ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy： 不处理新任务，直接丢弃掉。
• ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy： 此策略将丢弃最早的未处理的任务请求。

举个例子：Spring 通过 ThreadPoolTaskExecutor 或者我们直接通过 ThreadPoolExecutor 的构造函数创建线程池的时候，当我们不指定 RejectedExecutionHandler 饱和策略来配置线程池的时候，默认使用的是 AbortPolicy。在这种饱和策略下，如果队列满了，ThreadPoolExecutor 将抛出 RejectedExecutionException 异常来拒绝新来的任务 ，这代表你将丢失对这个任务的处理。如果不想丢弃任务的话，可以使用CallerRunsPolicy。CallerRunsPolicy 和其他的几个策略不同，它既不会抛弃任务，也不会抛出异常，而是将任务回退给调用者，使用调用者的线程来执行任务

public static class CallerRunsPolicy implements RejectedExecutionHandler {

        public CallerRunsPolicy() { }

        public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
            if (!e.isShutdown()) {
                // 直接主线程执行，而不是线程池中的线程执行
                r.run();
            }
        }
    }

7.线程池常用的阻塞队列有哪些？

新任务来的时候会先判断当前运行的线程数量是否达到核心线程数，如果达到的话，新任务就会被存放在队列中。

不同的线程池会选用不同的阻塞队列，我们可以结合内置线程池来分析。

• 容量为 Integer.MAX_VALUE 的 LinkedBlockingQueue（无界队列）：FixedThreadPool 和 SingleThreadExector 。FixedThreadPool最多只能创建核心线程数的线程（核心线程数和最大线程数相等），SingleThreadExector只能创建一个线程（核心线程数和最大线程数都是 1），二者的任务队列永远不会被放满。
• SynchronousQueue（同步队列）：CachedThreadPool 。SynchronousQueue 没有容量，不存储元素，目的是保证对于提交的任务，如果有空闲线程，则使用空闲线程来处理；否则新建一个线程来处理任务。也就是说，CachedThreadPool 的最大线程数是 Integer.MAX_VALUE ，可以理解为线程数是可以无限扩展的，可能会创建大量线程，从而导致 OOM。
• DelayedWorkQueue（延迟阻塞队列）：ScheduledThreadPool 和 SingleThreadScheduledExecutor 。DelayedWorkQueue 的内部元素并不是按照放入的时间排序，而是会按照延迟的时间长短对任务进行排序，内部采用的是“堆”的数据结构，可以保证每次出队的任务都是当前队列中执行时间最靠前的。DelayedWorkQueue 添加元素满了之后会自动扩容原来容量的 1/2，即永远不会阻塞，最大扩容可达 Integer.MAX_VALUE，所以最多只能创建核心线程数的线程。

8.线程池处理任务的流程了解吗？

• 如果当前运行的线程数小于核心线程数，那么就会新建一个线程来执行任务。
• 如果当前运行的线程数等于或大于核心线程数，但是小于最大线程数，那么就把该任务放入到任务队列里等待执行。
• 如果向任务队列投放任务失败（任务队列已经满了），但是当前运行的线程数是小于最大线程数的，就新建一个线程来执行任务。
• 如果当前运行的线程数已经等同于最大线程数了，新建线程将会使当前运行的线程超出最大线程数，那么当前任务会被拒绝，饱和策略会调用RejectedExecutionHandler.rejectedExecution()方法。

9.如何给线程池起名？

初始化线程池的时候需要显示命名（设置线程池名称前缀），有利于定位问题。

默认情况下创建的线程名字类似 pool-1-thread-n 这样的，没有业务含义，不利于我们定位问题。

给线程池里的线程命名通常有下面两种方式：

1、利用 guava 的 ThreadFactoryBuilder

ThreadFactory threadFactory = new ThreadFactoryBuilder()
                        .setNameFormat(threadNamePrefix + "-%d")
                        .setDaemon(true).build();
ExecutorService threadPool = new ThreadPoolExecutor(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, TimeUnit.MINUTES, workQueue, threadFactory);

2.自己实现 ThreadFactory

import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ThreadFactory;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
/**
 * 线程工厂，它设置线程名称，有利于我们定位问题。
 */
public final class NamingThreadFactory implements ThreadFactory {

    private final AtomicInteger threadNum = new AtomicInteger();
    private final ThreadFactory delegate;
    private final String name;

    /**
     * 创建一个带名字的线程池生产工厂
     */
    public NamingThreadFactory(ThreadFactory delegate, String name) {
        this.delegate = delegate;
        this.name = name; // TODO consider uniquifying this
    }

    @Override
    public Thread newThread(Runnable r) {
        Thread t = delegate.newThread(r);
        t.setName(name + " [#" + threadNum.incrementAndGet() + "]");
        return t;
    }

}

10.如何设置线程池的大小？

很多人甚至可能都会觉得把线程池配置过大一点比较好！我觉得这明显是有问题的。就拿我们生活中非常常见的一例子来说：并不是人多就能把事情做好，增加了沟通交流成本。你本来一件事情只需要 3 个人做，你硬是拉来了 6 个人，会提升做事效率嘛？我想并不会。 线程数量过多的影响也是和我们分配多少人做事情一样，对于多线程这个场景来说主要是增加了上下文切换成本。不清楚什么是上下文切换的话，可以看我下面的介绍。

上下文切换：

多线程编程中一般线程的个数都大于 CPU 核心的个数，而一个 CPU 核心在任意时刻只能被一个线程使用，为了让这些线程都能得到有效执行，CPU 采取的策略是为每个线程分配时间片并轮转的形式。当一个线程的时间片用完的时候就会重新处于就绪状态让给其他线程使用，这个过程就属于一次上下文切换。概括来说就是：当前任务在执行完 CPU 时间片切换到另一个任务之前会先保存自己的状态，以便下次再切换回这个任务时，可以再加载这个任务的状态。任务从保存到再加载的过程就是一次上下文切换。

上下文切换通常是计算密集型的。也就是说，它需要相当可观的处理器时间，在每秒几十上百次的切换中，每次切换都需要纳秒量级的时间。所以，上下文切换对系统来说意味着消耗大量的 CPU 时间，事实上，可能是操作系统中时间消耗最大的操作。

Linux 相比与其他操作系统（包括其他类 Unix 系统）有很多的优点，其中有一项就是，其上下文切换和模式切换的时间消耗非常少。

类比于实现世界中的人类通过合作做某件事情，我们可以肯定的一点是线程池大小设置过大或者过小都会有问题，合适的才是最好。

• 如果我们设置的线程池数量太小的话，如果同一时间有大量任务/请求需要处理，可能会导致大量的请求/任务在任务队列中排队等待执行，甚至会出现任务队列满了之后任务/请求无法处理的情况，或者大量任务堆积在任务队列导致 OOM。这样很明显是有问题的，CPU 根本没有得到充分利用。
• 如果我们设置线程数量太大，大量线程可能会同时在争取 CPU 资源，这样会导致大量的上下文切换，从而增加线程的执行时间，影响了整体执行效率。

有一个简单并且适用面比较广的公式：

• CPU 密集型任务(N+1)： 这种任务消耗的主要是 CPU 资源，可以将线程数设置为 N（CPU 核心数）+1。比 CPU 核心数多出来的一个线程是为了防止线程偶发的缺页中断，或者其它原因导致的任务暂停而带来的影响。一旦任务暂停，CPU 就会处于空闲状态，而在这种情况下多出来的一个线程就可以充分利用 CPU 的空闲时间。
• I/O 密集型任务(2N)： 这种任务应用起来，系统会用大部分的时间来处理 I/O 交互，而线程在处理 I/O 的时间段内不会占用 CPU 来处理，这时就可以将 CPU 交出给其它线程使用。因此在 I/O 密集型任务的应用中，我们可以多配置一些线程，具体的计算方法是 2N。

如何判断是 CPU 密集任务还是 IO 密集任务？

CPU 密集型简单理解就是利用 CPU 计算能力的任务比如你在内存中对大量数据进行排序。但凡涉及到网络读取，文件读取这类都是 IO 密集型，这类任务的特点是 CPU 计算耗费时间相比于等待 IO 操作完成的时间来说很少，大部分时间都花在了等待 IO 操作完成上。

11.如何动态修改线程池的参数？

美团技术团队在《Java 线程池实现原理及其在美团业务中的实践》open in new window这篇文章中介绍到对线程池参数实现可自定义配置的思路和方法。

美团技术团队的思路是主要对线程池的核心参数实现自定义可配置。这三个核心参数是：

• corePoolSize : 核心线程数线程数定义了最小可以同时运行的线程数量。
• maximumPoolSize : 当队列中存放的任务达到队列容量的时候，当前可以同时运行的线程数量变为最大线程数。
• workQueue: 当新任务来的时候会先判断当前运行的线程数量是否达到核心线程数，如果达到的话，新任务就会被存放在队列中。

为什么是这三个参数？

我在Java 线程池详解open in new window 这篇文章中就说过这三个参数是 ThreadPoolExecutor 最重要的参数，它们基本决定了线程池对于任务的处理策略。

如何支持参数动态配置？ 且看 ThreadPoolExecutor 提供的下面这些方法。

格外需要注意的是corePoolSize， 程序运行期间的时候，我们调用 setCorePoolSize（）这个方法的话，线程池会首先判断当前工作线程数是否大于corePoolSize，如果大于的话就会回收工作线程。

另外，你也看到了上面并没有动态指定队列长度的方法，美团的方式是自定义了一个叫做 ResizableCapacityLinkedBlockIngQueue 的队列（主要就是把LinkedBlockingQueue的 capacity 字段的 final 关键字修饰给去掉了，让它变为可变的）。

最终实现的可动态修改线程池参数效果如下。👏👏👏

还没看够？推荐 why 神的如何设置线程池参数？美团给出了一个让面试官虎躯一震的回答。open in new window这篇文章，深度剖析，很不错哦！

如果我们的项目也想要实现这种效果的话，可以借助现成的开源项目：

• Hippo4jopen in new window：异步线程池框架，支持线程池动态变更&监控&报警，无需修改代码轻松引入。支持多种使用模式，轻松引入，致力于提高系统运行保障能力。
• Dynamic TPopen in new window：轻量级动态线程池，内置监控告警功能，集成三方中间件线程池管理，基于主流配置中心（已支持 Nacos、Apollo，Zookeeper、Consul、Etcd，可通过 SPI 自定义实现）。

12.如何设计一个能够根据任务的优先级来执行的线程池？

这是一个常见的面试问题，本质其实还是在考察求职者对于线程池以及阻塞队列的掌握。

我们上面也提到了，不同的线程池会选用不同的阻塞队列作为任务队列，比如FixedThreadPool 使用的是LinkedBlockingQueue（无界队列），由于队列永远不会被放满，因此FixedThreadPool最多只能创建核心线程数的线程。

假如我们需要实现一个优先级任务线程池的话，那可以考虑使用 PriorityBlockingQueue （优先级阻塞队列）作为任务队列（ThreadPoolExecutor 的构造函数有一个 workQueue 参数可以传入任务队列）。

ThreadPoolExecutor构造函数

PriorityBlockingQueue 是一个支持优先级的无界阻塞队列，可以看作是线程安全的 PriorityQueue，两者底层都是使用小顶堆形式的二叉堆，即值最小的元素优先出队。不过，PriorityQueue 不支持阻塞操作。

要想让 PriorityBlockingQueue 实现对任务的排序，传入其中的任务必须是具备排序能力的，方式有两种：

• 提交到线程池的任务实现 Comparable 接口，并重写 compareTo 方法来指定任务之间的优先级比较规则。
• 创建 PriorityBlockingQueue 时传入一个 Comparator 对象来指定任务之间的排序规则(推荐)。

不过，这存在一些风险和问题，比如：

• PriorityBlockingQueue 是无界的，可能堆积大量的请求，从而导致 OOM。
• 可能会导致饥饿问题，即低优先级的任务长时间得不到执行。
• 由于需要对队列中的元素进行排序操作以及保证线程安全（并发控制采用的是可重入锁 ReentrantLock），因此会降低性能。

对于 OOM 这个问题的解决比较简单粗暴，就是继承PriorityBlockingQueue 并重写一下 offer 方法(入队)的逻辑，当插入的元素数量超过指定值就返回 false 。

饥饿问题这个可以通过优化设计来解决（比较麻烦），比如等待时间过长的任务会被移除并重新添加到队列中，但是优先级会被提升。

对于性能方面的影响，是没办法避免的，毕竟需要对任务进行排序操作。并且，对于大部分业务场景来说，这点性能影响是可以接受的。

15.Future

1.Future类有什么用？

Future 类是异步思想的典型运用，主要用在一些需要执行耗时任务的场景，避免程序一直原地等待耗时任务执行完成，执行效率太低。具体来说是这样的：当我们执行某一耗时的任务时，可以将这个耗时任务交给一个子线程去异步执行，同时我们可以干点其他事情，不用傻傻等待耗时任务执行完成。等我们的事情干完后，我们再通过 Future 类获取到耗时任务的执行结果。这样一来，程序的执行效率就明显提高了。

这其实就是多线程中经典的 Future 模式，你可以将其看作是一种设计模式，核心思想是异步调用，主要用在多线程领域，并非 Java 语言独有。

在 Java 中，Future 类只是一个泛型接口，位于 java.util.concurrent 包下，其中定义了 5 个方法，主要包括下面这 4 个功能：

• 取消任务；
• 判断任务是否被取消;
• 判断任务是否已经执行完成;
• 获取任务执行结果。

// V 代表了Future执行的任务返回值的类型
public interface Future<V> {
    // 取消任务执行
    // 成功取消返回 true，否则返回 false
    boolean cancel(boolean mayInterruptIfRunning);
    // 判断任务是否被取消
    boolean isCancelled();
    // 判断任务是否已经执行完成
    boolean isDone();
    // 获取任务执行结果
    V get() throws InterruptedException, ExecutionException;
    // 指定时间内没有返回计算结果就抛出 TimeOutException 异常
    V get(long timeout, TimeUnit unit)

        throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutExceptio

}

简单理解就是：我有一个任务，提交给了 Future 来处理。任务执行期间我自己可以去做任何想做的事情。并且，在这期间我还可以取消任务以及获取任务的执行状态。一段时间之后，我就可以 Future 那里直接取出任务执行结果。

2.Callable 和 Future 有什么关系？

我们可以通过 FutureTask 来理解 Callable 和 Future 之间的关系。

FutureTask 提供了 Future 接口的基本实现，常用来封装 Callable 和 Runnable，具有取消任务、查看任务是否执行完成以及获取任务执行结果的方法。ExecutorService.submit() 方法返回的其实就是 Future 的实现类 FutureTask 。

<T> Future<T> submit(Callable<T> task);
Future<?> submit(Runnable task);

FutureTask不光实现了Future接口，还实现了Runnable接口，因此可以作为任务直接被线程执行。

FutureTask 有两个构造函数，可传入 Callable 或者 Runnable 对象。实际上，传入 Runnable 对象也会在方法内部转换为Callable 对象。

public FutureTask(Callable<V> callable) {
    if (callable == null)
        throw new NullPointerException();
    this.callable = callable;
    this.state = NEW;
}
public FutureTask(Runnable runnable, V result) {
    // 通过适配器RunnableAdapter来将Runnable对象runnable转换成Callable对象
    this.callable = Executors.callable(runnable, result);
    this.state = NEW;
}

FutureTask相当于对Callable 进行了封装，管理着任务执行的情况，存储了 Callable 的 call 方法的任务执行结果。

3.CompletableFuture 类有什么用？

Future 在实际使用过程中存在一些局限性比如不支持异步任务的编排组合、获取计算结果的 get() 方法为阻塞调用。

Java 8 才被引入CompletableFuture 类可以解决Future 的这些缺陷。CompletableFuture 除了提供了更为好用和强大的 Future 特性之外，还提供了函数式编程、异步任务编排组合（可以将多个异步任务串联起来，组成一个完整的链式调用）等能力。

下面我们来简单看看 CompletableFuture 类的定义。

AQS

AQS是什么？

AQS的全称为 AbstractQueuedSynchronizer ，翻译过来的意思就是抽象队列同步器。这个类在 java.util.concurrent.locks 包下面。

AQS 就是一个抽象类，主要用来构建锁和同步器。

public abstract class AbstractQueuedSynchronizer extends AbstractOwnableSynchronizer implements java.io.Serializable {
}

AQS 为构建锁和同步器提供了一些通用功能的实现，因此，使用 AQS 能简单且高效地构造出应用广泛的大量的同步器，比如我们提到的 ReentrantLock，Semaphore，其他的诸如 ReentrantReadWriteLock，SynchronousQueue等等皆是基于 AQS 的。

AQS 的原理是什么？

AQS 核心思想是，如果被请求的共享资源空闲，则将当前请求资源的线程设置为有效的工作线程，并且将共享资源设置为锁定状态。如果被请求的共享资源被占用，那么就需要一套线程阻塞等待以及被唤醒时锁分配的机制，这个机制 AQS 是用 CLH 队列锁 实现的，即将暂时获取不到锁的线程加入到队列中。

CLH(Craig,Landin,and Hagersten) 队列是一个虚拟的双向队列（虚拟的双向队列即不存在队列实例，仅存在结点之间的关联关系）。AQS 是将每条请求共享资源的线程封装成一个 CLH 锁队列的一个结点（Node）来实现锁的分配。在 CLH 同步队列中，一个节点表示一个线程，它保存着线程的引用（thread）、 当前节点在队列中的状态（waitStatus）、前驱节点（prev）、后继节点（next）。

CLH 队列结构如下图所示：

AQS(AbstractQueuedSynchronizer)的核心原理图（图源Java 并发之 AQS 详解open in new window）如下：

AQS 使用 int 成员变量 state 表示同步状态，通过内置的 线程等待队列 来完成获取资源线程的排队工作。

state 变量由 volatile 修饰，用于展示当前临界资源的获锁情况。

// 共享变量，使用volatile修饰保证线程可见性
private volatile int state;

另外，状态信息 state 可以通过 protected 类型的getState()、setState()和compareAndSetState() 进行操作。并且，这几个方法都是 final 修饰的，在子类中无法被重写。

//返回同步状态的当前值
protected final int getState() {
     return state;
}
 // 设置同步状态的值
protected final void setState(int newState) {
     state = newState;
}
//原子地（CAS操作）将同步状态值设置为给定值update如果当前同步状态的值等于expect（期望值）
protected final boolean compareAndSetState(int expect, int update) {
      return unsafe.compareAndSwapInt(this, stateOffset, expect, update);
}

以 ReentrantLock 为例，state 初始值为 0，表示未锁定状态。A 线程 lock() 时，会调用 tryAcquire() 独占该锁并将 state+1 。此后，其他线程再 tryAcquire() 时就会失败，直到 A 线程 unlock() 到 state=0（即释放锁）为止，其它线程才有机会获取该锁。当然，释放锁之前，A 线程自己是可以重复获取此锁的（state 会累加），这就是可重入的概念。但要注意，获取多少次就要释放多少次，这样才能保证 state 是能回到零态的。

再以 CountDownLatch 以例，任务分为 N 个子线程去执行，state 也初始化为 N（注意 N 要与线程个数一致）。这 N 个子线程是并行执行的，每个子线程执行完后countDown() 一次，state 会 CAS(Compare and Swap) 减 1。等到所有子线程都执行完后(即 state=0 )，会 unpark() 主调用线程，然后主调用线程就会从 await() 函数返回，继续后余动作。

Semaphore 有什么用？

synchronized 和 ReentrantLock 都是一次只允许一个线程访问某个资源，而Semaphore(信号量)可以用来控制同时访问特定资源的线程数量。

Semaphore 的使用简单，我们这里假设有 N(N>5) 个线程来获取 Semaphore 中的共享资源，下面的代码表示同一时刻 N 个线程中只有 5 个线程能获取到共享资源，其他线程都会阻塞，只有获取到共享资源的线程才能执行。等到有线程释放了共享资源，其他阻塞的线程才能获取到。

// 初始共享资源数量
final Semaphore semaphore = new Semaphore(5);
// 获取1个许可
semaphore.acquire();
// 释放1个许可
semaphore.release();

当初始的资源个数为 1 的时候，Semaphore 退化为排他锁。

Semaphore 有两种模式：。

• 公平模式： 调用 acquire() 方法的顺序就是获取许可证的顺序，遵循 FIFO；
• 非公平模式： 抢占式的。

Semaphore 对应的两个构造方法如下：

public Semaphore(int permits) {
    sync = new NonfairSync(permits);
}

public Semaphore(int permits, boolean fair) {
    sync = fair ? new FairSync(permits) : new NonfairSync(permits);
}

这两个构造方法，都必须提供许可的数量，第二个构造方法可以指定是公平模式还是非公平模式，默认非公平模式。

Semaphore 通常用于那些资源有明确访问数量限制的场景比如限流（仅限于单机模式，实际项目中推荐使用 Redis +Lua 来做限流）。

Semaphore 的原理是什么？

Semaphore 是共享锁的一种实现，它默认构造 AQS 的 state 值为 permits，你可以将 permits 的值理解为许可证的数量，只有拿到许可证的线程才能执行。

调用semaphore.acquire() ，线程尝试获取许可证，如果 state >= 0 的话，则表示可以获取成功。如果获取成功的话，使用 CAS 操作去修改 state 的值 state=state-1。如果 state<0 的话，则表示许可证数量不足。此时会创建一个 Node 节点加入阻塞队列，挂起当前线程。

/**
 *  获取1个许可证
 */
public void acquire() throws InterruptedException {
    sync.acquireSharedInterruptibly(1);
}
/**
 * 共享模式下获取许可证，获取成功则返回，失败则加入阻塞队列，挂起线程
 */
public final void acquireSharedInterruptibly(int arg)
    throws InterruptedException {
    if (Thread.interrupted())
      throw new InterruptedException();
        // 尝试获取许可证，arg为获取许可证个数，当可用许可证数减当前获取的许可证数结果小于0,则创建一个节点加入阻塞队列，挂起当前线程。
    if (tryAcquireShared(arg) < 0)
      doAcquireSharedInterruptibly(arg);
}

调用semaphore.release(); ，线程尝试释放许可证，并使用 CAS 操作去修改 state 的值 state=state+1。释放许可证成功之后，同时会唤醒同步队列中的一个线程。被唤醒的线程会重新尝试去修改 state 的值 state=state-1 ，如果 state>=0 则获取令牌成功，否则重新进入阻塞队列，挂起线程。

// 释放一个许可证
public void release() {
    sync.releaseShared(1);
}

// 释放共享锁，同时会唤醒同步队列中的一个线程。
public final boolean releaseShared(int arg) {
    //释放共享锁
    if (tryReleaseShared(arg)) {
      //唤醒同步队列中的一个线程
      doReleaseShared();
      return true;
    }
    return false;
}

CountDownLatch 有什么用？

CountDownLatch 允许 count 个线程阻塞在一个地方，直至所有线程的任务都执行完毕。

CountDownLatch 是一次性的，计数器的值只能在构造方法中初始化一次，之后没有任何机制再次对其设置值，当 CountDownLatch 使用完毕后，它不能再次被使用
 

CountDownLatch 的原理是什么？

CountDownLatch 是共享锁的一种实现,它默认构造 AQS 的 state 值为 count。当线程使用 countDown() 方法时,其实使用了tryReleaseShared方法以 CAS 的操作来减少 state,直至 state 为 0 。当调用 await() 方法的时候，如果 state 不为 0，那就证明任务还没有执行完毕，await() 方法就会一直阻塞，也就是说 await() 方法之后的语句不会被执行。直到count 个线程调用了countDown()使 state 值被减为 0，或者调用await()的线程被中断，该线程才会从阻塞中被唤醒，await() 方法之后的语句得到执行。

用过 CountDownLatch 么？什么场景下用的？

CountDownLatch 的作用就是 允许 count 个线程阻塞在一个地方，直至所有线程的任务都执行完毕。之前在项目中，有一个使用多线程读取多个文件处理的场景，我用到了 CountDownLatch 。具体场景是下面这样的：

我们要读取处理 6 个文件，这 6 个任务都是没有执行顺序依赖的任务，但是我们需要返回给用户的时候将这几个文件的处理的结果进行统计整理。

为此我们定义了一个线程池和 count 为 6 的CountDownLatch对象 。使用线程池处理读取任务，每一个线程处理完之后就将 count-1，调用CountDownLatch对象的 await()方法，直到所有文件读取完之后，才会接着执行后面的逻辑。

伪代码是下面这样的：

public class CountDownLatchExample1 {
    // 处理文件的数量
    private static final int threadCount = 6;

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 创建一个具有固定线程数量的线程池对象（推荐使用构造方法创建）
        ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(10);
        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadCount);
        for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
            final int threadnum = i;
            threadPool.execute(() -> {
                try {
                    //处理文件的业务操作
                    //......
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                } finally {
                    //表示一个文件已经被完成
                    countDownLatch.countDown();
                }

            });
        }
        countDownLatch.await();
        threadPool.shutdown();
        System.out.println("finish");
    }
}

有没有可以改进的地方呢？

可以使用 CompletableFuture 类来改进！Java8 的 CompletableFuture 提供了很多对多线程友好的方法，使用它可以很方便地为我们编写多线程程序，什么异步、串行、并行或者等待所有线程执行完任务什么的都非常方便。

CompletableFuture<Void> task1 =
    CompletableFuture.supplyAsync(()->{
        //自定义业务操作
    });
......
CompletableFuture<Void> task6 =
    CompletableFuture.supplyAsync(()->{
    //自定义业务操作
    });
......
CompletableFuture<Void> headerFuture=CompletableFuture.allOf(task1,.....,task6);

try {
    headerFuture.join();
} catch (Exception ex) {
    //......
}
System.out.println("all done. ");

上面的代码还可以继续优化，当任务过多的时候，把每一个 task 都列出来不太现实，可以考虑通过循环来添加任务。

//文件夹位置
List<String> filePaths = Arrays.asList(...)
// 异步处理所有文件
List<CompletableFuture<String>> fileFutures = filePaths.stream()
    .map(filePath -> doSomeThing(filePath))
    .collect(Collectors.toList());
// 将他们合并起来
CompletableFuture<Void> allFutures = CompletableFuture.allOf(
    fileFutures.toArray(new CompletableFuture[fileFutures.size()])
);

CyclicBarrier 有什么用？

CyclicBarrier 和 CountDownLatch 非常类似，它也可以实现线程间的技术等待，但是它的功能比 CountDownLatch 更加复杂和强大。主要应用场景和 CountDownLatch 类似。

CountDownLatch 的实现是基于 AQS 的，而 CycliBarrier 是基于 ReentrantLock(ReentrantLock 也属于 AQS 同步器)和 Condition 的。

CyclicBarrier 的字面意思是可循环使用（Cyclic）的屏障（Barrier）。它要做的事情是：让一组线程到达一个屏障（也可以叫同步点）时被阻塞，直到最后一个线程到达屏障时，屏障才会开门，所有被屏障拦截的线程才会继续干活

进程间的通信

• 同一台计算机的进程通信成为IPC
• 不同计算机之间的进程通信需要通过网络，并遵守共同的协议，如HTTP

线程间的通信

因为他们共享进程内的内存，一个例子就是多个线程可以访问同一个共享变量

线程更轻量，线程上下文切换成本比进程低

2.Java线程和操作系统的线程有啥区别？

（java线程是基于绿色线程实现的，这是一种用户级线程，也就是jvm自己模拟了多线程，而不是依赖操作系统，由于绿色线程和原生线程比起来在使用时有一些限制，现在Java线程改为基于原生线程实现，也就是说jvm直接使用操作系统的原生内核线程来实现Java线程，由操作系统来实现线程的调度和管理。）Java线程的本质就是操作系统的线程。

3.虚拟机栈和本地方法栈为什么是私有的？

虚拟机栈：每个方法在执行之前会创建一个栈帧用于存储变量表，操作数栈，常量池引用等信息。从方法调用到执行完成的过程，就对应一个栈帧在Java虚拟机栈中入栈和出栈的过程。

本地方法栈：和虚拟机发挥的作用非常相似，虚拟机栈为虚拟机执行Java方法（也就是字节码）服务，而本地方法栈则为虚拟机使用到的Native方法服务。

所以为了保证线程中的局部变量不被别的线程访问到，虚拟机栈和本地方法栈的线程是所有的。

4.说说线程的生命周期和状态？

线程的生命周期分为初始状态，运行状态，结束状态，等待状态，超时等待状态和阻塞状态。

• NEW 初始状态，线程被创建出来但是还没被调用start()。
• RUNNABLE() 运行状态，线程被start()调用变成等待运行的状态。
• BLOCKED: 阻塞状态，需要等待锁释放。
• WAITING: 等待状态，表示该线程需要等待其他线程做出一些特定动作。
• TIME_WAITING ：超时等待状态，可以在指定时间后自行返回而不是像WAITING那样一直等待。
• TERMINATED：终止状态，表示该线程已经运行完毕

• 

5.什么是线程上下文切换？

cpu从执行一个线程切换到另一个线程时，需要保存当前线程的上下文状态，恢复另一个线程的上下文状态，以便下一次切换到该线程能够快速执行。

6.JMM（java内存模型）模型超详解

JMM主要定义了对于一个共享变量，当另一个线程对这个共享变量执行写操作后，这个线程对这个共享变量的可见性。 要想理解jmm模型，就要从CPU缓存模型和指令重排序说起。

从CPU缓存模型说起：

为什么要弄一个CPU高速缓存呢？类比我们开发网站后台系统使用缓存是为了解决程序处理速度和访问常规关系型数据库速度不对等的问题，CUP缓存是为了解决CPU处理速度和内存处理速度不对等的问题。

现代的 CPU Cache 通常分为三层，分别叫 L1,L2,L3 Cache。有些 CPU 可能还有 L4 Cache。

CPU Cache 的工作方式： 先复制一份数据到 CPU Cache 中，当 CPU 需要用到的时候就可以直接从 CPU Cache 中读取数据，当运算完成后，再将运算得到的数据写回 Main Memory 中。但是，这样存在 内存缓存不一致性的问题 ！比如我执行一个 i++ 操作的话，如果两个线程同时执行的话，假设两个线程从 CPU Cache 中读取的 i=1，两个线程做了 i++ 运算完之后再写回 Main Memory 之后 i=2，而正确结果应该是 i=3。

CPU 为了解决内存缓存不一致性问题可以通过制定缓存一致协议（比如 MESI 协议open in new window）或者其他手段来解决。 这个缓存一致性协议指的是在 CPU 高速缓存与主内存交互的时候需要遵守的原则和规范。不同的 CPU 中，使用的缓存一致性协议通常也会有所不同。

我们的程序运行在操作系统之上，操作系统屏蔽了底层硬件的操作细节，将各种硬件资源虚拟化。于是，操作系统也就同样需要解决内存缓存不一致性问题。

操作系统通过 内存模型（Memory Model） 定义一系列规范来解决这个问题。无论是 Windows 系统，还是 Linux 系统，它们都有特定的内存模型。

指令重排序：

为了提升程序执行的性能，计算机在执行程序代码的时候，会对指令进行重排序。

什么是指令重排序？简单来说就是系统在执行代码的时候并不一定时按照你写的的代码的顺序依次执行。常见的指令重排序有两种：

• 编译器优化重排：编译器在不改变单线程程序语义的前提下重新安排语句的执行顺序。
• 指令并行重排：现代处理器采用了指令级并行技术来将多条指令重叠执行。如果不存在数据依赖性，处理器可以改变语句对应机器指令的执行顺序。

另外，内存系统也会有”重排序“，但又不是真正意义上的重排序。在JMM里表现为主存和本地内存的内容可能不一致，进而导致程序在多线程下执行可能出现问题。

Java源代码会经历编译器优化重排->指令并行重排->内存系统重排的过程，最终才会变成操作系统可执行的指令序列。

指令重排序可以保证串行语义一致，但是没有义务保证多线程间的语义也一致，所以在多线程下指令重排序可能会导致一些问题。

6.1.什么是JMM，为什么需要JMM？

Java是最早尝试提供内存模型的编程语言。一般来说，编程语言可以直接复用操作系统层面的内存模型。不过，不同的操作系统内存模型不同，如果直接复用操作系统层面的内存模型，就可能会导致同样一套代码换了一个操作系统就无法执行了。Java语言是跨平台的，需要自己提供一套内存模型以屏蔽系统差异。

这只是 JMM 存在的其中一个原因。实际上，对于 Java 来说，你可以把 JMM 看作是 Java 定义的并发编程相关的一组规范，除了抽象了线程和主内存之间的关系之外，其还规定了从 Java 源代码到 CPU 可执行指令的这个转化过程要遵守哪些和并发相关的原则和规范，其主要目的是为了简化多线程编程，增强程序可移植性的。

为什么要遵守这些并发相关的原则和规范呢？ 这是因为并发编程下，像 CPU 多级缓存和指令重排这类设计可能会导致程序运行出现一些问题。就比如说我们上面提到的指令重排序就可能会让多线程程序的执行出现问题，为此，JMM 抽象了 happens-before 原则（后文会详细介绍到）来解决这个指令重排序问题。

JMM 说白了就是定义了一些规范来解决这些问题，开发者可以利用这些规范更方便地开发多线程程序。对于 Java 开发者说，你不需要了解底层原理，直接使用并发相关的一些关键字和类（比如 volatile、synchronized、各种 Lock）即可开发出并发安全的程序。

7.volatile关键字

如何保证变量的可见性？

在java中，volatile关键字可以保证变量的可见性，如果我们将变量声明为volatile，这就指示jvm这个变量是共享且不稳定的，每次使用他都到主存中进行读取。

JMM(Java内存模型)

JMM(Java 内存模型)强制在主存中进行读取

volatile关键字其实并非是java语言特有的，在c语言里也有，他最原始的意义就是禁用CPU缓存。如果我们将一个变量用volatile修饰，这就指示编译器，这个变量是共享且不稳定的，每次使用它都到主存中去读取。

volatile关键字2能保证数据的可见性，但不能保证数据的原子性，synchronized关键字两者都能保证。

如何禁止指令重排序？

在Java中，volatile关键字除了可以保证变量的可见性，还有一个重要的作用就是防止JVM的指令重排序。如果将变量声明为volatile，在对这个变量进行读写操作时会通过插入特定的内存屏障的方式禁止指令重排序。

public native void loadFence();
public native void storeFence();
public native void fullFence();

理论上来说，你通过这个三个方法也可以实现和volatile禁止重排序一样的效果，只是会麻烦一些。

下面以一个常见的面试题为例讲解一下 volatile 关键字禁止指令重排序的效果。

面试中面试官经常会说：“单例模式了解吗？来给我手写一下！给我解释一下双重检验锁方式实现单例模式的原理呗！”

双重校验锁实现对象单例（线程安全）：

public class Singleton {

    private volatile static Singleton uniqueInstance;

    private Singleton() {
    }

    public  static Singleton getUniqueInstance() {
        //先判断对象是否已经实例过，没有实例化过才进入加锁代码
        if (uniqueInstance == null) {
            //类对象加锁
            synchronized (Singleton.class) {
                if (uniqueInstance == null) {
                    uniqueInstance = new Singleton();
                }
            }
        }
        return uniqueInstance;
    }
}

uniqueInstance 采用 volatile 关键字修饰也是很有必要的， uniqueInstance = new Singleton(); 这段代码其实是分为三步执行：

1. 为 uniqueInstance 分配内存空间
2. 初始化 uniqueInstance
3. 将 uniqueInstance 指向分配的内存地址

但是由于JVM具有指令重排特性，执行顺序有可能变成1-> 3 -> 2，指令重排在单线程环境下不会出现问题，但是在多线程环境下会导致一个线程获得还没有初始化的实例。 例如，线程 T1 执行了 1 和 3，此时 T2 调用 getUniqueInstance() 后发现 uniqueInstance 不为空，因此返回 uniqueInstance，但此时 uniqueInstance 还未被初始化。

volatile可以保证原子性吗？

volatile关键字能保证变量的可见性，但不能保证对变量的操作是原子性的。

public class VolatoleAtomicityDemo {
    public volatile static int inc = 0;

    public void increase() {
        inc++;
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(5);
        VolatoleAtomicityDemo volatoleAtomicityDemo = new VolatoleAtomicityDemo();
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            threadPool.execute(() -> {
                for (int j = 0; j < 500; j++) {
                    volatoleAtomicityDemo.increase();
                }
            });
        }
        // 等待1.5秒，保证上面程序执行完成
        Thread.sleep(1500);
        System.out.println(inc);
        threadPool.shutdown();
    }
}

正常情况下，运行上面的代码理应输出 2500。但你真正运行了上面的代码之后，你会发现每次输出结果都小于 2500。

为什么会出现这种情况呢？不是说好了，volatile 可以保证变量的可见性嘛！

也就是说，如果 volatile 能保证 inc++ 操作的原子性的话。每个线程中对 inc 变量自增完之后，其他线程可以立即看到修改后的值。5 个线程分别进行了 500 次操作，那么最终 inc 的值应该是 5*500=2500。

很多人会误认为自增操作 inc++ 是原子性的，实际上，inc++ 其实是一个复合操作，包括三步：

1. 读取 inc 的值。
2. 对 inc 加 1。
3. 将 inc 的值写回内存。

volatile 是无法保证这三个操作是具有原子性的，有可能导致下面这种情况出现：

1. 线程 1 对 inc 进行读取操作之后，还未对其进行修改。线程 2 又读取了 inc的值并对其进行修改（+1），再将inc 的值写回内存。
2. 线程 2 操作完毕后，线程 1 对 inc的值进行修改（+1），再将inc 的值写回内存。

这也就导致两个线程分别对 inc 进行了一次自增操作后，inc 实际上只增加了 1。

其实，如果想要保证上面的代码运行正确也非常简单，利用 synchronized、Lock或者AtomicInteger都可以。

使用 synchronized 改进：

public synchronized void increase() {
    inc++;
}

使用 AtomicInteger 改进：

public AtomicInteger inc = new AtomicInteger();

public void increase() {
    inc.getAndIncrement();
}

使用 ReentrantLock 改进：

Lock lock = new ReentrantLock();
public void increase() {
    lock.lock();
    try {
        inc++;
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}

8.乐观锁和悲观锁

1.什么是悲观锁

悲观锁总是假设最坏的情况，认为资源每次被共享时都会出现问题，所以在每次获取资源时都会上锁，也就是说，共享资源每次只给一个线程使用，其他线程阻塞，用完后再把资源转让给其他线程。

Java中synchornized和ReentrantLock等独占锁就是悲观锁思想的实现。

public void performSynchronisedTask() {
    synchronized (this) {
        // 需要同步的操作
    }
}

private Lock lock = new ReentrantLock();
lock.lock();
try {
   // 需要同步的操作
} finally {
    lock.unlock();
}

高并发的场景下，激烈的锁竞争会造成线程阻塞，大量阻塞线程会导致系统的上下文切换，增加系统的性能开销。并且，悲观锁还可能会存在死锁问题，影响代码的正常运行。

2.什么是乐观锁

乐观锁总是假设最好的情况，认为共享资源每次被访问的时候不会出现问题，线程可以不停的执行，无需加锁也无需等待，只是在提交修改的时候去验证对应的资源是否被其他线程修改了（具体方法可以使用版本号机制或 CAS 算法）。

在 Java 中java.util.concurrent.atomic包下面的原子变量类（比如AtomicInteger、LongAdder）就是使用了乐观锁的一种实现方式 CAS 实现的。

// LongAdder 在高并发场景下会比 AtomicInteger 和 AtomicLong 的性能更好
// 代价就是会消耗更多的内存空间（空间换时间）
LongAdder sum = new LongAdder();
sum.increment();

高并发的场景下，乐观锁相比悲观锁来说不存在锁竞争造成线程阻塞，也不会有死锁的问题，在性能上往往更胜一筹。但是如果冲突频繁发生，会频繁失败和重试，这样会非常影响性能，导致CPU飙升。

不过，大量失败重试的问题也是可以解决的，像我们前面提到的 LongAdder以空间换时间的方式就解决了这个问题。

• 悲观锁通常多用于写比较多的情况（多写场景，竞争激烈），这样可以避免频繁失败和重试影响性能，悲观锁的开销是固定的。不过，如果乐观锁解决了频繁失败和重试这个问题的话（比如LongAdder），也是可以考虑使用乐观锁的，要视实际情况而定。
• 乐观锁通常多用于写比较少的情况（多读场景，竞争较少），这样可以避免频繁加锁影响性能。不过，乐观锁主要针对的对象是单个共享变量（参考java.util.concurrent.atomic包下面的原子变量类）。

3.如何实现乐观锁？

乐观锁一般会使用版本号机制或CAS算法实现，CAS算法相对来说多一点。

版本号机制

一般是在数据表中加上一个数据版本号version字段，表示数据额被修改的次数。当数据被修改时，version值会加一。当线程A要更新数据值时，在读取时局的同时也会读取version值，再提交更新时，若刚才读取的version值为当前数据库中的version值相等时才更新，否则重试更新操作，直到更新成功。

1. 操作员 A 此时将其读出（ version=1 ），并从其帐户余额中扣除 $50（ $100-$50 ）。
2. 在操作员 A 操作的过程中，操作员 B 也读入此用户信息（ version=1 ），并从其帐户余额中扣除 $20 （ $100-$20 ）。
3. 操作员 A 完成了修改工作，将数据版本号（ version=1 ），连同帐户扣除后余额（ balance=$50 ），提交至数据库更新，此时由于提交数据版本等于数据库记录当前版本，数据被更新，数据库记录 version 更新为 2 。
4. 操作员 B 完成了操作，也将版本号（ version=1 ）试图向数据库提交数据（ balance=$80 ），但此时比对数据库记录版本时发现，操作员 B 提交的数据版本号为 1 ，数据库记录当前版本也为 2 ，不满足 “ 提交版本必须等于当前版本才能执行更新 “ 的乐观锁策略，因此，操作员 B 的提交被驳回。

这样就避免了操作员 B 用基于 version=1 的旧数据修改的结果覆盖操作员 A 的操作结果的可能。

CAS算法

CAS算法的全称是Compare And Swap（比较与交换），用于实现乐观锁，被广泛应用于各大框架中。CAS的思想很简单，就是用一个预期值和要更新的变量值进行比较，两值相等才会进行更新。

CAS 是一个原子操作，底层依赖于一条 CPU 的原子指令。

原子操作 即最小不可拆分的操作，也就是说操作一旦开始，就不能被打断，直到操作完成。

CAS 涉及到三个操作数：

• V：要更新的变量值(Var)
• E：预期值(Expected)
• N：拟写入的新值(New)

当且仅当 V 的值等于 E 时，CAS 通过原子方式用新值 N 来更新 V 的值。如果不等，说明已经有其它线程更新了 V，则当前线程放弃更新。

举一个简单的例子：线程 A 要修改变量 i 的值为 6，i 原值为 1（V = 1，E=1，N=6，假设不存在 ABA 问题）。

1. i 与 1 进行比较，如果相等， 则说明没被其他线程修改，可以被设置为 6 。
2. i 与 1 进行比较，如果不相等，则说明被其他线程修改，当前线程放弃更新，CAS 操作失败。

当多个线程同时使用 CAS 操作一个变量时，只有一个会胜出，并成功更新，其余均会失败，但失败的线程并不会被挂起，仅是被告知失败，并且允许再次尝试，当然也允许失败的线程放弃操作。

Java 语言并没有直接实现 CAS，CAS 相关的实现是通过 C++ 内联汇编的形式实现的（JNI 调用）。因此， CAS 的具体实现和操作系统以及 CPU 都有关系。

sun.misc包下的Unsafe类提供了compareAndSwapObject、compareAndSwapInt、compareAndSwapLong方法来实现的对Object、int、long类型的 CAS 操作

/**
  *  CAS
  * @param o         包含要修改field的对象
  * @param offset    对象中某field的偏移量
  * @param expected  期望值
  * @param update    更新值
  * @return          true | false
  */
public final native boolean compareAndSwapObject(Object o, long offset,  Object expected, Object update);

public final native boolean compareAndSwapInt(Object o, long offset, int expected,int update);

public final native boolean compareAndSwapLong(Object o, long offset, long expected, long update);

4.乐观锁存在哪些问题？

ABA问题是乐观锁最常见的问题。

ABA问题

如果一个变量V初次队取得时候是A值， 并且在准备赋值的时候检查到它仍然是 A 值，那我们就能说明它的值没有被其他线程修改过了吗？很明显是不能的，因为在这段时间它的值可能被改为其他值，然后又改回 A，那 CAS 操作就会误认为它从来没有被修改过。这个问题被称为 CAS 操作的 "ABA"问题。

ABA 问题的解决思路是在变量前面追加上版本号或者时间戳。JDK 1.5 以后的 AtomicStampedReference 类就是用来解决 ABA 问题的，其中的compareAndSet() 方法就是首先检查当前引用是否等于预期引用，并且当前标志是否等于预期标志，如果全部相等，则以原子方式将该引用和该标志的值设置为给定的更新值。

public boolean compareAndSet(V   expectedReference,
                             V   newReference,
                             int expectedStamp,
                             int newStamp) {
    Pair<V> current = pair;
    return
        expectedReference == current.reference &&
        expectedStamp == current.stamp &&
        ((newReference == current.reference &&
          newStamp == current.stamp) ||
         casPair(current, Pair.of(newReference, newStamp)));
}

循环时间长开销大

CAS 经常会用到自旋操作来进行重试，也就是不成功就一直循环执行直到成功。如果长时间不成功，会给 CPU 带来非常大的执行开销。

如果 JVM 能支持处理器提供的 pause 指令那么效率会有一定的提升，pause 指令有两个作用：

1. 可以延迟流水线执行指令，使 CPU 不会消耗过多的执行资源，延迟的时间取决于具体实现的版本，在一些处理器上延迟时间是零。
2. 可以避免在退出循环的时候因内存顺序冲而引起 CPU 流水线被清空，从而提高 CPU 的执行效率。

只能保证一个共享变量的原子操作

CAS 只对单个共享变量有效，当操作涉及跨多个共享变量时 CAS 无效。但是从 JDK 1.5 开始，提供了AtomicReference类来保证引用对象之间的原子性，你可以把多个变量放在一个对象里来进行 CAS 操作.所以我们可以使用锁或者利用AtomicReference类把多个共享变量合并成一个共享变量来操作。

9.synchronized关键字

1.synchronized是什么，有什么用？

synchronized是Java中的一个关键字，翻译成中文是同步的意思，主要解决的是多个线程之间访问资源的同步性，可以保证被他修饰的方法或者代码块在任意时刻只能有一个线程执行。

在Java早期版本中，synchronized属于重量级锁，效率低下。 这是因为监视器锁（monitor）是依赖于底层的操作系统的 Mutex Lock 来实现的，Java 的线程是映射到操作系统的原生线程之上的。如果要挂起或者唤醒一个线程，都需要操作系统帮忙完成，而操作系统实现线程之间的切换时需要从用户态转换到内核态，这个状态之间的转换需要相对比较长的时间，时间成本相对较高。

不过，在 Java 6 之后， synchronized 引入了大量的优化如自旋锁、适应性自旋锁、锁消除、锁粗化、偏向锁、轻量级锁等技术来减少锁操作的开销，这些优化让 synchronized 锁的效率提升了很多。因此， synchronized 还是可以在实际项目中使用的，像 JDK 源码、很多开源框架都大量使用了 synchronized 。

关于偏向锁多补充一点：由于偏向锁增加了 JVM 的复杂性，同时也并没有为所有应用都带来性能提升。因此，在 JDK15 中，偏向锁被默认关闭（仍然可以使用 -XX:+UseBiasedLocking 启用偏向锁），在 JDK18 中，偏向锁已经被彻底废弃（无法通过命令行打开）。

2.如何使用synchronized？

synchronized关键字的使用方法主要有三种：

1. 修饰实例方法
2. 修饰静态方法
3. 修饰代码块

1、修饰实例方法 （锁当前对象实例）

给当前对象实例加锁，进入同步代码前要获得 当前对象实例的锁 。

synchronized void method() {
    //业务代码
}

2、修饰静态方法 （锁当前类）

给当前类加锁，会作用于类的所有对象实例 ，进入同步代码前要获得 当前 class 的锁。

这是因为静态成员不属于任何一个实例对象，归整个类所有，不依赖于类的特定实例，被类的所有实例共享。

synchronized static void method() {
    //业务代码
}

静态 synchronized 方法和非静态 synchronized 方法之间的调用互斥么？不互斥！如果一个线程 A 调用一个实例对象的非静态 synchronized 方法，而线程 B 需要调用这个实例对象所属类的静态 synchronized 方法，是允许的，不会发生互斥现象，因为访问静态 synchronized 方法占用的锁是当前类的锁，而访问非静态 synchronized 方法占用的锁是当前实例对象锁。

3、修饰代码块 （锁指定对象/类）

对括号里指定的对象/类加锁：

• synchronized(object) 表示进入同步代码库前要获得 给定对象的锁。
• synchronized(类.class) 表示进入同步代码前要获得 给定 Class 的锁

synchronized(this) {
    //业务代码
}

总结：

• synchronized 关键字加到 static 静态方法和 synchronized(class) 代码块上都是是给 Class 类上锁；
• synchronized 关键字加到实例方法上是给对象实例上锁；
• 尽量不要使用 synchronized(String a) 因为 JVM 中，字符串常量池具有缓存功能。

3.构造方法可以用 synchronized 修饰么？

构造方法不可以用synchronized修饰，构造方法本来就是线程安全的，不存在同步的构造方法一说。

4.synchronized底层原理了解吗？

synchronized关键字底层原理属于jvm层面的东西。

synchronized同步语句块的情况

public class SynchronizedDemo {
    public void method() {
        synchronized (this) {
            System.out.println("synchronized 代码块");
        }
    }
}

通过 JDK 自带的 javap 命令查看 SynchronizedDemo 类的相关字节码信息：首先切换到类的对应目录执行 javac SynchronizedDemo.java 命令生成编译后的 .class 文件，然后执行javap -c -s -v -l SynchronizedDemo.class。

synchronized关键字的原理

从上面我们可以看出：synchronized 同步语句块的实现使用的是 monitorenter 和 monitorexit 指令，其中 monitorenter 指令指向同步代码块的开始位置，monitorexit 指令则指明同步代码块的结束位置。

上面的字节码中包含一个 monitorenter 指令以及两个 monitorexit 指令，这是为了保证锁在同步代码块代码正常执行以及出现异常的这两种情况下都能被正确释放。

当执行 monitorenter 指令时，线程试图获取锁也就是获取 对象监视器 monitor 的持有权。

在 Java 虚拟机(HotSpot)中，Monitor 是基于 C++实现的，由ObjectMonitoropen in new window实现的。每个对象中都内置了一个 ObjectMonitor对象。

另外，wait/notify等方法也依赖于monitor对象，这就是为什么只有在同步的块或者方法中才能调用wait/notify等方法，否则会抛出java.lang.IllegalMonitorStateException的异常的原因。

执行 monitorenter 获取锁

对象锁的的拥有者线程才可以执行 monitorexit 指令来释放锁。在执行 monitorexit 指令后，将锁计数器设为 0，表明锁被释放，其他线程可以尝试获取锁。

执行 monitorexit 释放锁

如果获取对象锁失败，那当前线程就要阻塞等待，直到锁被另外一个线程释放为止。

synchronized 修饰方法的的情况

public class SynchronizedDemo2 {
    public synchronized void method() {
        System.out.println("synchronized 方法");
    }
}

synchronized关键字原理

synchronized 修饰的方法并没有 monitorenter 指令和 monitorexit 指令，取得代之的确实是 ACC_SYNCHRONIZED 标识，该标识指明了该方法是一个同步方法。JVM 通过该 ACC_SYNCHRONIZED 访问标志来辨别一个方法是否声明为同步方法，从而执行相应的同步调用。

如果是实例方法，JVM 会尝试获取实例对象的锁。如果是静态方法，JVM 会尝试获取当前 class 的锁。

总结

synchronized 同步语句块的实现使用的是 monitorenter 和 monitorexit 指令，其中 monitorenter 指令指向同步代码块的开始位置，monitorexit 指令则指明同步代码块的结束位置。

synchronized 修饰的方法并没有 monitorenter 指令和 monitorexit 指令，取得代之的确实是 ACC_SYNCHRONIZED 标识，该标识指明了该方法是一个同步方法。

不过两者的本质都是对对象监视器 monitor 的获取。

5.JDK1.6 之后的 synchronized 底层做了哪些优化？锁升级原理了解吗？

在 Java 6 之后， synchronized 引入了大量的优化如自旋锁、适应性自旋锁、锁消除、锁粗化、偏向锁、轻量级锁等技术来减少锁操作的开销，这些优化让 synchronized 锁的效率提升了很多（JDK18 中，偏向锁已经被彻底废弃，前面已经提到过了）。

锁主要存在四种状态，依次是：无锁状态、偏向锁状态、轻量级锁状态、重量级锁状态，他们会随着竞争的激烈而逐渐升级。注意锁可以升级不可降级，这种策略是为了提高获得锁和释放锁的效率。

synchronized 锁升级是一个比较复杂的过程，面试也很少问到，如果你想要详细了解的话，可以看看这篇文章：https://www.cnblogs.com/star95/p/17542850.html。

浅析sychronized锁升级的原理与实现

在多线程编程中，线程同步是一个关键的概念，它确保了多个线程对共享资源的安全访问。Java中的synchronized关键字是一种常用的线程同步机制，它不仅提供了互斥访问的功能，还具备锁升级的特性。本文将深入探讨synchronized的锁升级原理和实现方式。
在jdk1.5（包含）版本之前，因为加锁和释放锁的过程JVM的底层都是由操作系统mutex lock来实现的，其中会涉及上下文的切换（即用户态和内核态的转换），性能消耗极其高，所以在当时synchronized锁是公认的重量级锁。
后来JVM开发团队为解决性能问题，在jdk1.5版本中加入了JUC并发包，包下开发了很多Lock相关的锁，来解决同步的性能问题，同时也开始在后续的迭代版本中对synchronized锁不断的进行优化来提高性能，比如在jdk1.6版本中就引入了“偏向锁”和“轻量级锁”，通过锁的升级来解决不同并发场景下的性能问题。

通常用使用synchronized方式加锁影响性能，主要原因如下：

1. 加锁解锁依赖JVM层的的额外操作完成。
2. 重量级锁是通过操作系统对线程的挂起和恢复来实现，涉及内核态和用户态的切换

原理分析

通过以上的用法，我们可以看到synchronized使用起来很简单，那它究竟是怎么做到线程间互斥访问的呢，底层原理及实现是怎样的呢，接下来我们一一解答。
前一篇文章写了java对象的内存布局，里面有一个关于对象头Markword存储的内容表格，在synchronized锁的使用过程中就用到了，如下图所示。

锁的状态

在jdk1.5版本（包含）之前，锁的状态只有两种状态：“无锁状态”和“重量级锁状态”，只要有线程访问共享资源对象，则锁直接成为重量级锁，jdk1.6版本后，对synchronized锁进行了优化，新加了“偏向锁”和“轻量级锁”，用来减少上下文的切换以提高性能，所以锁就有了4种状态。

1.无锁

对于共享资源，不涉及多线程竞争访问。

2.偏向锁

共享资源首次被访问时，JVM会对该共享资源对象做一些设置，比如将对象头中是否偏向锁标志位置为1，对象头的线程ID设置为当前线程ID（注意：这里是操作系统的线程ID），后续当前线程再次访问这个共享资源时，会根据偏向锁标识跟线程ID进行比对是否相同，比对成功则直接获取到锁，进入临界区域（就是被锁保护，线程间只能串行访问的代码），这也是synchronized锁的可重入功能。

3.轻量级锁

当多个线程同时申请共享资源所的访问时，这就产生了竞争，JVM会先尝试使用轻量级锁，以CAS方式来获取锁（一般就是自选加锁，不阻塞线程采用循环等待的方式），成功则获取到锁，状态为轻量级锁，失败（达到一定的自旋次数还未成功），则锁升级到重量级锁。

4.重量级锁

如果共享资源锁已经被某个线程持有，此时是偏向锁状态，未释放锁前，再有其他线程来竞争时，则会升级到重量级锁，另外轻量级锁状态多线程竞争锁时，也会升级到重量级锁，重量级锁由操作系统来实现，所以性能消耗相对较高。

这四种级别的锁，在获取时性能消耗：重量级锁>轻量级锁>偏向锁>无锁。

锁升级

锁升级是针对于synchronized锁在不同竞争条件下的一种优化，根据锁在多线程中竞争的程度和状态，synchronized锁可在无锁、偏向锁、轻量级锁和重量级锁之间进行流转，以降低获取锁的成本，提高获取锁的性能。
通过下面这个命令，可以看到所有JVM参数的默认值。

java -XX:+PrintFlagsFinal -version

锁升级过程

1. 当JVM启动后，一个共享资源对象直到有线程第一个访问时，这段时间内是处于无锁状态，对象头的Markword里偏向锁标识位是0，锁标识位是01。

1. 从jdk1.6之后，JVM有两个默认参数是开启的，-XX:+UseBiasedLocking（表示启用偏向锁，想要关闭偏向锁，可添加JVM参数：-XX:-UseBiasedLocking），-XX:BiasedLockingStartupDelay=4000（表示JVM启动4秒后打开偏向锁，也可以自定义这个延迟时间，如果设置成0，那么JVM启动就打开偏向锁）。

当一个共享资源首次被某个线程访问时，锁就会从无锁状态升级到偏向锁状态，偏向锁会在Markword的偏向线程ID里存储当前线程的操作系统线程ID，偏向锁标识位是1，锁标识位是01。此后如果当前线程再次进入临界区域时，只比较这个偏向线程ID即可，这种情况是在只有一个线程访问的情况下，不再需要操作系统的重量级锁来切换上下文，提供程序的访问效率。
另外需要注意的是，由于硬件资源的不断升级，获取锁的成本随之下降，jdk15版本后默认关闭了偏向锁。
如果未开启偏向锁（或者在JVM偏向锁延迟时间之前）有线程访问共享资源则直接由无锁升级为轻量级锁，请看第3步。

1. 如果未开启偏向锁（或者在JVM偏向锁延迟时间之前），有线程访问共享资源则直接由无锁升级为轻量级锁，开启偏向线程锁后，并且当前共享资源锁已经是偏向锁时，再有第二个线程访问共享资源锁时，此时锁可能升级为轻量级锁，也可能还是偏向锁状态，因为这取决于线程间的竞争情况，如有没有竞争，那么偏向锁的效率更高（因为频繁的锁竞争会导致偏向锁的撤销和升级到轻量级锁），继续保持偏向锁。如果有竞争，则锁状态会从偏向锁升级到轻量级锁，这种情况下轻量级锁效率会更高。

当第二个线程尝试获取偏向锁失败时，偏向锁会升级为轻量级锁，此时，JVM会使用CAS自旋操作来尝试获取锁，如果成功则进入临界区域，否则升级为重量级锁。
轻量级锁是在当前线程的栈帧中建立一个名为锁记录（Lock Record）的空间，尝试拷贝锁对象头的Markword到栈帧的Lock Record，若拷贝成功，JVM将使用CAS操作尝试将对象头的Markword更新为指向Lock Record的指针，并将Lock Record里的owner指针指向对象头的Markword。若拷贝失败,若当前只有一个等待线程，则可通过自旋继续尝试， 当自旋超过一定的次数，或者一个线程在持有锁，一个线程在自旋，又有第三个线程来访问时，轻量级锁就会膨胀为重量级锁。

1. 当轻量级锁获取锁失败时，说明有竞争存在，轻量级锁会升级为重量级锁，此时，JVM会将线程阻塞，直到获取到锁后才能进入临界区域，底层是通过操作系统的mutex lock来实现的，每个对象指向一个monitor对象，这个monitor对象在堆中与锁是关联的，通过monitorenter指令插入到同步代码块在编译后的开始位置，monitorexit指令插入到同步代码块的结束处和异常处，这两个指令配对出现。JVM的线程和操作系统的线程是对应的，重量级锁的Markword里存储的指针是这个monitor对象的地址，操作系统来控制内核态中的线程的阻塞和恢复，从而达到JVM线程的阻塞和恢复，涉及内核态和用户态的切换，影响性能，所以叫重量级锁。

锁升级简要步骤如下所示

注意：图中无锁到偏向锁这不是升级，是在偏向锁打开后，对象默认是偏向状态，没有从无锁升级到偏向锁的过程。偏向锁未开启，会直接从无锁升级到轻量级锁，偏向锁开启时，会从偏向锁升级到轻量级锁。

锁升级细化流程

总结

synchronized关键字是Java中常用的线程同步机制，其具备锁升级的特性，可以根据竞争的程度和锁的状态进行自动切换。锁升级通过无锁、偏向锁、轻量级锁和重量级锁四种状态的转换，以提高并发性能。在实际开发中，我们应该了解锁升级的原理，并根据具体场景进行合理的锁设计和优化，以实现高效且安全的多线程编程。
随着jdk版本的升级，JVM底层的实现持续优化，版本的不同伴随着参数使用及默认配置的不同，但总之JVM层对synchronized的优化效率越来越高，所以不应该再把synchronized同步当重量级锁来看。

6.synchronized和volatile有什么区别？

synchronized关键字和volatile关键字是互补的存在，不是对立的存在！

• volatile关键字是线程同步轻量级实现，所以volatile性能肯定比synchronized关键字好，但是volatile关键字只能用于变量而synchronized关键字可以修饰方法以及代码块。
• volatile关键字能保证数据的可见性，但不能保证数据的原子性，synchronized关键字两者都可以保证。
• volatile关键字主要用于解决变量在多个线程之间的可见性，而synchronized关键字解决的是多个线程之间访问资源的同步性。

10.ReentrantLock

1.ReentrantLock是什么？

ReentrantLock 实现了 Lock 接口，是一个可重入且独占式的锁，和 synchronized 关键字类似。不过，ReentrantLock 更灵活、更强大，增加了轮询、超时、中断、公平锁和非公平锁等高级功能。

public class ReentrantLock implements Lock, java.io.Serializable {}

ReentrantLock 里面有一个内部类 Sync，Sync 继承 AQS（AbstractQueuedSynchronizer），添加锁和释放锁的大部分操作实际上都是在 Sync 中实现的。Sync 有公平锁 FairSync 和非公平锁 NonfairSync 两个子类。

ReentrantLock 默认使用非公平锁，也可以通过构造器来显式的指定使用公平锁。

// 传入一个 boolean 值，true 时为公平锁，false 时为非公平锁
public ReentrantLock(boolean fair) {
    sync = fair ? new FairSync() : new NonfairSync();
}

从上面的内容可以看出， ReentrantLock 的底层就是由 AQS 来实现的。关于 AQS 的相关内容推荐阅读 AQS 详解open in new window 这篇文章。

2.公平锁和非公平锁有什么区别？

• 公平锁：锁被释放后，先申请的线程先得到锁。性能较差一些，因为公平锁为了保证时间上的顺序，上下文切换更频繁。
• 非公平锁：锁被释放后，后申请的线程可能会先获取到锁，是随机或者按照其他优先级排序的。性能更好，但可能会导致某些线程永无法获取到锁。

3.synchronized 和 ReentrantLock 有什么区别？

1.两者都是可重入锁

可重入锁也叫递归锁，指的是线程可以再次获取到自己的内部锁。比如一个线程获得了某个对象的锁，此时这个对象锁还没有释放，档期再次想要获取这个对象的锁的时候还是可以获取的，如果是不可重入锁的话，就会造成死锁。

JDK提供的所有线程的Lock实现类，包括sychronized关键字锁都是可重入的。

在下面的代码中，method1() 和 method2()都被 synchronized 关键字修饰，method1()调用了method2()。

public class SynchronizedDemo {
    public synchronized void method1() {
        System.out.println("方法1");
        method2();
    }

    public synchronized void method2() {
        System.out.println("方法2");
    }
}

由于 synchronized锁是可重入的，同一个线程在调用method1() 时可以直接获得当前对象的锁，执行 method2() 的时候可以再次获取这个对象的锁，不会产生死锁问题。假如synchronized是不可重入锁的话，由于该对象的锁已被当前线程所持有且无法释放，这就导致线程在执行 method2()时获取锁失败，会出现死锁问题。

2.synchronized 依赖于 JVM 而 ReentrantLock 依赖于 API

sychronized是依赖于JVM实现的，没有直接暴露给我们，ReentrantLock是JDK层面（也就是API层面，需要lock() 和 unlock() 方法配合 try/finally 语句来完成）实现的，所以我们可以通过查看他的源代码来看它如何实现的。

3.ReentrantLock 比synchronized增加了一些高级功能

相比synchronized，ReentrantLock 增加了一些高级功能，主要有三点：

• 等待可中断 : ReentrantLock提供了一种能够中断等待锁的线程的机制，通过 lock.lockInterruptibly() 来实现这个机制。也就是说正在等待的线程可以选择放弃等待，改为处理其他事情。
• 可实现公平锁 : ReentrantLock可以指定是公平锁还是非公平锁。而synchronized只能是非公平锁。所谓的公平锁就是先等待的线程先获得锁。ReentrantLock默认情况是非公平的，可以通过 ReentrantLock类的ReentrantLock(boolean fair)构造方法来指定是否是公平的。
• 可实现选择性通知（锁可以绑定多个条件）: synchronized关键字与wait()和notify()/notifyAll()方法相结合可以实现等待/通知机制。ReentrantLock类当然也可以实现，但是需要借助于Condition接口与newCondition()方法。

关于 Condition接口的补充：

Condition是 JDK1.5 之后才有的，它具有很好的灵活性，比如可以实现多路通知功能也就是在一个Lock对象中可以创建多个Condition实例（即对象监视器），线程对象可以注册在指定的Condition中，从而可以有选择性的进行线程通知，在调度线程上更加灵活。 在使用notify()/notifyAll()方法进行通知时，被通知的线程是由 JVM 选择的，用ReentrantLock类结合Condition实例可以实现“选择性通知” ，这个功能非常重要，而且是 Condition 接口默认提供的。而synchronized关键字就相当于整个 Lock 对象中只有一个Condition实例，所有的线程都注册在它一个身上。如果执行notifyAll()方法的话就会通知所有处于等待状态的线程，这样会造成很大的效率问题。而Condition实例的signalAll()方法，只会唤醒注册在该Condition实例中的所有等待线程。

4.可中断锁和不可中断锁有什么区别？

• 可中断锁：获取锁的过程中可以被中断，不需要一直等到获取锁之后 才能进行其他逻辑处理。ReentrantLock 就属于是可中断锁。
• 不可中断锁：一旦线程申请了锁，就只能等到拿到锁以后才能进行其他的逻辑处理。 synchronized 就属于是不可中断锁。

11.ReentrantReadWriteLock*

1.ReentrantReadWriteLock是什么？

ReentrantReadWriteLock实现了ReadWriteLock，是一个可重入的读写锁，既保证了多个线程同时读的效率，又保证写入操作是线程安全的。

public class ReentrantReadWriteLock
        implements ReadWriteLock, java.io.Serializable{
}
public interface ReadWriteLock {
    Lock readLock();
    Lock writeLock();
}

• 一般锁进行并发控制的规则：读读互斥，读写互斥，写写互斥。
• 读写锁进行并发控制的规则：读读不互斥，读写互斥，写写互斥。

ReentrantReadWriteLock 其实是两把锁，一把是 WriteLock (写锁)，一把是 ReadLock（读锁） 。读锁是共享锁，写锁是独占锁。读锁可以被同时读，可以同时被多个线程持有，而写锁最多只能同时被一个线程持有。

和 ReentrantLock 一样，ReentrantReadWriteLock 底层也是基于 AQS 实现的。

ReentrantReadWriteLock 也支持公平锁和非公平锁，默认使用非公平锁，可以通过构造器来显示的指定。

// 传入一个 boolean 值，true 时为公平锁，false 时为非公平锁
public ReentrantReadWriteLock(boolean fair) {
    sync = fair ? new FairSync() : new NonfairSync();
    readerLock = new ReadLock(this);
    writerLock = new WriteLock(this);
}

2.ReentrantReadWrithLock适合什么场景？

由于 ReentrantReadWriteLock 既可以保证多个线程同时读的效率，同时又可以保证有写入操作时的线程安全。因此，在读多写少的情况下，使用 ReentrantReadWriteLock 能够明显提升系统性能。

3.共享锁和独占锁有什么区别？

• 共享锁：一把锁可以被多个线程同时获得
• 独占锁：一把锁只能被一个线程获得

4.线程持有读锁还能获取写锁吗?

• 在线程持有读锁的情况下，该线程不能取得写锁(因为获取写锁的时候，如果发现当前的读锁被占用，就马上获取失败，不管读锁是不是被当前线程持有)。
• 在线程持有写锁的情况下，该线程可以继续获取读锁（获取读锁时如果发现写锁被占用，只有写锁没有被当前线程占用的情况才会获取失败）。

5.读锁为什么不能升级为写锁？

写锁可以降级为读锁，但是读锁却不能升级为写锁。这是因为读锁升级为写锁会引起线程的争夺，毕竟写锁属于独占锁，这样的话会影响性能。

另外，还可能会有死锁问题发生。举个例子：假设两个线程的读锁都想升级写锁，则需要对方都释放自己锁，而双方都不释放，就会产生死锁。

12.StampedLock*

1.StampedLock是什么？

StampedLock 是 JDK 1.8 引入的性能更好的读写锁，不可重入且不支持条件变量 Conditon。

不同于一般的 Lock 类，StampedLock 并不是直接实现 Lock或 ReadWriteLock接口，而是基于 CLH 锁 独立实现的（AQS 也是基于这玩意）。

public class StampedLock implements java.io.Serializable {
}

StampedLock 提供了三种模式的读写控制模式：读锁、写锁和乐观读。

• 写锁：独占锁，一把锁只能被一个线程获得。当一个线程获取写锁后，其他请求读锁和写锁的线程必须等待。类似于 ReentrantReadWriteLock 的写锁，不过这里的写锁是不可重入的。
• 读锁 （悲观读）：共享锁，没有线程获取写锁的情况下，多个线程可以同时持有读锁。如果己经有线程持有写锁，则其他线程请求获取该读锁会被阻塞。类似于 ReentrantReadWriteLock 的读锁，不过这里的读锁是不可重入的。
• 乐观读：允许多个线程获取乐观读以及读锁。同时允许一个写线程获取写锁。

另外，StampedLock 还支持这三种锁在一定条件下进行相互转换 。

long tryConvertToWriteLock(long stamp){}
long tryConvertToReadLock(long stamp){}
long tryConvertToOptimisticRead(long stamp){}

StampedLock 在获取锁的时候会返回一个 long 型的数据戳，该数据戳用于稍后的锁释放参数，如果返回的数据戳为 0 则表示锁获取失败。当前线程持有了锁再次获取锁还是会返回一个新的数据戳，这也是StampedLock不可重入的原因。

// 写锁
public long writeLock() {
    long s, next;  // bypass acquireWrite in fully unlocked case only
    return ((((s = state) & ABITS) == 0L &&
             U.compareAndSwapLong(this, STATE, s, next = s + WBIT)) ?
            next : acquireWrite(false, 0L));
}
// 读锁
public long readLock() {
    long s = state, next;  // bypass acquireRead on common uncontended case
    return ((whead == wtail && (s & ABITS) < RFULL &&
             U.compareAndSwapLong(this, STATE, s, next = s + RUNIT)) ?
            next : acquireRead(false, 0L));
}
// 乐观读
public long tryOptimisticRead() {
    long s;
    return (((s = state) & WBIT) == 0L) ? (s & SBITS) : 0L;
}

2.StampedLock 的性能为什么更好？

相比于传统读写锁多出来的乐观读是StampedLock比 ReadWriteLock 性能更好的关键原因。StampedLock 的乐观读允许一个写线程获取写锁，所以不会导致所有写线程阻塞，也就是当读多写少的时候，写线程有机会获取写锁，减少了线程饥饿的问题，吞吐量大大提高。

3.StampedLock 适合什么场景？

和 ReentrantReadWriteLock 一样，StampedLock 同样适合读多写少的业务场景，可以作为 ReentrantReadWriteLock的替代品，性能更好。

不过，需要注意的是StampedLock不可重入，不支持条件变量 Conditon，对中断操作支持也不友好（使用不当容易导致 CPU 飙升）。如果你需要用到 ReentrantLock 的一些高级性能，就不太建议使用 StampedLock 了。

另外，StampedLock 性能虽好，但使用起来相对比较麻烦，一旦使用不当，就会出现生产问题。强烈建议你在使用StampedLock 之前，看看 StampedLock 官方文档中的案例open in new window。

4.StampedLock 的底层原理了解吗？

StampedLock 不是直接实现 Lock或 ReadWriteLock接口，而是基于 CLH 锁 实现的（AQS 也是基于这玩意），CLH 锁是对自旋锁的一种改良，是一种隐式的链表队列。StampedLock 通过 CLH 队列进行线程的管理，通过同步状态值 state 来表示锁的状态和类型。

StampedLock 的原理和 AQS 原理比较类似，这里就不详细介绍了，感兴趣的可以看看下面这两篇文章：

• AQS 详解open in new window
• StampedLock 底层原理分析open in new window

13.ThreadLocal

1.ThreadLocal有什么用？

通常情况下，我们创建的变量是可以被任何一个线程访问并修改的。如果想实现每一个线程都有自己的专属本地变量该如何解决呢？

JDK中自带的ThreadLocal类正是为了解决这样的问题。ThreadLocal类主要解决的就是让每个线程绑定自己的值，可以将ThreadLocak类形象的比喻成存放数据的盒子，盒子中可以存储每个线程的私有数据。

如果你创建了一个ThreadLocal变量，那么访问这个变量的每个线程都会有这个变量的本地副本，这也是ThreadLocal变量名的由来。他们可以使用 get() 和 set() 方法来获取默认值或将其值更改为当前线程所存的副本的值，从而避免了线程安全问题。

再举个简单的例子：两个人去宝屋收集宝物，这两个共用一个袋子的话肯定会产生争执，但是给他们两个人每个人分配一个袋子的话就不会出现这样的问题。如果把这两个人比作线程的话，那么 ThreadLocal 就是用来避免这两个线程竞争的。

2.如何使用 ThreadLocal？

相信看了上面的解释，大家已经搞懂 ThreadLocal 类是个什么东西了。下面简单演示一下如何在项目中实际使用 ThreadLocal 。

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Random;

public class ThreadLocalExample implements Runnable{

     // SimpleDateFormat 不是线程安全的，所以每个线程都要有自己独立的副本
    private static final ThreadLocal<SimpleDateFormat> formatter = ThreadLocal.withInitial(() -> new SimpleDateFormat("yyyyMMdd HHmm"));

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        ThreadLocalExample obj = new ThreadLocalExample();
        for(int i=0 ; i<10; i++){
            Thread t = new Thread(obj, ""+i);
            Thread.sleep(new Random().nextInt(1000));
            t.start();
        }
    }

    @Override
    public void run() {
        System.out.println("Thread Name= "+Thread.currentThread().getName()+" default Formatter = "+formatter.get().toPattern());
        try {
            Thread.sleep(new Random().nextInt(1000));
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        //formatter pattern is changed here by thread, but it won't reflect to other threads
        formatter.set(new SimpleDateFormat());

        System.out.println("Thread Name= "+Thread.currentThread().getName()+" formatter = "+formatter.get().toPattern());
    }

}

Thread Name= 0 default Formatter = yyyyMMdd HHmm
Thread Name= 0 formatter = yy-M-d ah:mm
Thread Name= 1 default Formatter = yyyyMMdd HHmm
Thread Name= 2 default Formatter = yyyyMMdd HHmm
Thread Name= 1 formatter = yy-M-d ah:mm
Thread Name= 3 default Formatter = yyyyMMdd HHmm
Thread Name= 2 formatter = yy-M-d ah:mm
Thread Name= 4 default Formatter = yyyyMMdd HHmm
Thread Name= 3 formatter = yy-M-d ah:mm
Thread Name= 4 formatter = yy-M-d ah:mm
Thread Name= 5 default Formatter = yyyyMMdd HHmm
Thread Name= 5 formatter = yy-M-d ah:mm
Thread Name= 6 default Formatter = yyyyMMdd HHmm
Thread Name= 6 formatter = yy-M-d ah:mm
Thread Name= 7 default Formatter = yyyyMMdd HHmm
Thread Name= 7 formatter = yy-M-d ah:mm
Thread Name= 8 default Formatter = yyyyMMdd HHmm
Thread Name= 9 default Formatter = yyyyMMdd HHmm
Thread Name= 8 formatter = yy-M-d ah:mm
Thread Name= 9 formatter = yy-M-d ah:mm

从输出中可以看出，虽然 Thread-0 已经改变了 formatter 的值，但 Thread-1 默认格式化值与初始化值相同，其他线程也一样。

上面有一段代码用到了创建 ThreadLocal 变量的那段代码用到了 Java8 的知识，它等于下面这段代码，如果你写了下面这段代码的话，IDEA 会提示你转换为 Java8 的格式(IDEA 真的不错！)。因为 ThreadLocal 类在 Java 8 中扩展，使用一个新的方法withInitial()，将 Supplier 功能接口作为参数。

private static final ThreadLocal<SimpleDateFormat> formatter = new ThreadLocal<SimpleDateFormat>(){
    @Override
    protected SimpleDateFormat initialValue(){
        return new SimpleDateFormat("yyyyMMdd HHmm");
    }
};

3.ThreadLocal 原理了解吗？

从Thread类源码入手。

public class Thread implements Runnable {
    //......
    //与此线程有关的ThreadLocal值。由ThreadLocal类维护
    ThreadLocal.ThreadLocalMap threadLocals = null;

    //与此线程有关的InheritableThreadLocal值。由InheritableThreadLocal类维护
    ThreadLocal.ThreadLocalMap inheritableThreadLocals = null;
    //......
}

从上面Thread类 源代码可以看出Thread 类中有一个 threadLocals 和 一个 inheritableThreadLocals 变量，它们都是 ThreadLocalMap 类型的变量,我们可以把 ThreadLocalMap 理解为ThreadLocal 类实现的定制化的 HashMap。默认情况下这两个变量都是 null，只有当前线程调用 ThreadLocal 类的 set或get方法时才创建它们，实际上调用这两个方法的时候，我们调用的是ThreadLocalMap类对应的 get()、set()方法。

ThreadLocal类的set()方法

public void set(T value) {
    //获取当前请求的线程
    Thread t = Thread.currentThread();
    //取出 Thread 类内部的 threadLocals 变量(哈希表结构)
    ThreadLocalMap map = getMap(t);
    if (map != null)
        // 将需要存储的值放入到这个哈希表中
        map.set(this, value);
    else
        createMap(t, value);
}
ThreadLocalMap getMap(Thread t) {
    return t.threadLocals;
}

}

通过上面这些内容，我们足以通过猜测得出结论：最终的变量是放在了当前线程的 ThreadLocalMap 中，并不是存在 ThreadLocal 上，ThreadLocal 可以理解为只是ThreadLocalMap的封装，传递了变量值。ThrealLocal 类中可以通过Thread.currentThread()获取到当前线程对象后，直接通过getMap(Thread t)可以访问到该线程的ThreadLocalMap对象。

每个Thread中都具备一个ThreadLocalMap，而ThreadLocalMap可以存储以ThreadLocal为 key ，Object 对象为 value 的键值对。

ThreadLocalMap(ThreadLocal<?> firstKey, Object firstValue) {
    //......
}

比如我们在同一个线程中声明了两个 ThreadLocal 对象的话， Thread内部都是使用仅有的那个ThreadLocalMap 存放数据的，ThreadLocalMap的 key 就是 ThreadLocal对象，value 就是 ThreadLocal 对象调用set方法设置的值。

ThreadLocal 数据结构如下图所示：

ThreadLocal 数据结构

ThreadLocalMap是ThreadLocal的静态内部类。

4.ThreadLocal 内存泄露问题是怎么导致的？

ThreadLocalMap 中使用的 key 为 ThreadLocal 的弱引用，而 value 是强引用。所以，如果 ThreadLocal 没有被外部强引用的情况下，在垃圾回收的时候，key 会被清理掉，而 value 不会被清理掉。

这样一来，ThreadLocalMap 中就会出现 key 为 null 的 Entry。假如我们不做任何措施的话，value 永远无法被 GC 回收，这个时候就可能会产生内存泄露。ThreadLocalMap 实现中已经考虑了这种情况，在调用 set()、get()、remove() 方法的时候，会清理掉 key 为 null 的记录。使用完 ThreadLocal方法后最好手动调用remove()方法。

static class Entry extends WeakReference<ThreadLocal<?>> {
    /** The value associated with this ThreadLocal. */
    Object value;

    Entry(ThreadLocal<?> k, Object v) {
        super(k);
        value = v;
    }
}

弱引用介绍：

如果一个对象只具有弱引用，那就类似于可有可无的生活用品。弱引用与软引用的区别在于：只具有弱引用的对象拥有更短暂的生命周期。在垃圾回收器线程扫描它 所管辖的内存区域的过程中，一旦发现了只具有弱引用的对象，不管当前内存空间足够与否，都会回收它的内存。不过，由于垃圾回收器是一个优先级很低的线程， 因此不一定会很快发现那些只具有弱引用的对象。

弱引用可以和一个引用队列（ReferenceQueue）联合使用，如果弱引用所引用的对象被垃圾回收，Java 虚拟机就会把这个弱引用加入到与之关联的引用队列中。

14.线程池

1.什么是线程池？

顾名思义，线程池就是管理一系列线程的资源池，当有任务要处理时，直接从线程池中获取线程来处理，处理完之后线程并不会立即被销毁，而是等待下一个任务。

2.为什么要使用线程池？

池化技术想必已经屡见不鲜了，线程池，数据库连接池，HTTP连接池等等都是对这个思想的应用。池化技术的思想主要是为了减少每次获取资源的消耗，提高对资源的利用率。

线程池提供了一种限制和管理资源（包括执行一个任务）的方式。 每个线程池还维护一些基本统计信息，例如已完成任务的数量。

这里借用《Java 并发编程的艺术》提到的来说一下使用线程池的好处：

• 降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。
• 提高响应速度。当任务到达时，任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。
• 提高线程的可管理性。线程是稀缺资源，如果无限制的创建，不仅会消耗系统资源，还会降低系统的稳定性，使用线程池可以进行统一的分配，调优和监控。

3.如何创建线程池？

方式一：通过ThreadPoolExcutor构造函数来创建

通过构造方法实现

方式二：通过Executor框架的工具类Executors来创建。

我们可以创建多种类型的 ThreadPoolExecutor：

• FixedThreadPool：该方法返回一个固定线程数量的线程池。该线程池中的线程数量始终不变。当有一个新的任务提交时，线程池中若有空闲线程，则立即执行。若没有，则新的任务会被暂存在一个任务队列中，待有线程空闲时，便处理在任务队列中的任务。
• SingleThreadExecutor： 该方法返回一个只有一个线程的线程池。若多余一个任务被提交到该线程池，任务会被保存在一个任务队列中，待线程空闲，按先入先出的顺序执行队列中的任务。
• CachedThreadPool： 该方法返回一个可根据实际情况调整线程数量的线程池。初始大小为 0。当有新任务提交时，如果当前线程池中没有线程可用，它会创建一个新的线程来处理该任务。如果在一段时间内（默认为 60 秒）没有新任务提交，核心线程会超时并被销毁，从而缩小线程池的大小。
• ScheduledThreadPool：该方法返回一个用来在给定的延迟后运行任务或者定期执行任务的线程池

对应 Executors 工具类中的方法如图所示：

4.为什么不推荐使用内置线程池？

在《阿里巴巴 Java 开发手册》“并发处理”这一章节，明确指出线程资源必须通过线程池提供，不允许在应用中自行显式创建线程。

为什么呢？

使用线程池的好处是减少在创建和销毁线程上所消耗的时间以及系统资源开销，解决资源不足的问题。如果不使用线程池，有可能会造成系统创建大量同类线程而导致消耗完内存或者“过度切换”的问题。

另外，《阿里巴巴 Java 开发手册》中强制线程池不允许使用 Executors 去创建，而是通过 ThreadPoolExecutor 构造函数的方式，这样的处理方式让写的同学更加明确线程池的运行规则，规避资源耗尽的风险

Executors 返回线程池对象的弊端如下(后文会详细介绍到)：

• FixedThreadPool 和 SingleThreadExecutor：使用的是无界的 LinkedBlockingQueue，任务队列最大长度为 Integer.MAX_VALUE,可能堆积大量的请求，从而导致 OOM。
• CachedThreadPool：使用的是同步队列 SynchronousQueue, 允许创建的线程数量为 Integer.MAX_VALUE ，如果任务数量过多且执行速度较慢，可能会创建大量的线程，从而导致 OOM。
• ScheduledThreadPool 和 SingleThreadScheduledExecutor : 使用的无界的延迟阻塞队列DelayedWorkQueue，任务队列最大长度为 Integer.MAX_VALUE,可能堆积大量的请求，从而导致 OOM。

// 无界队列 LinkedBlockingQueue
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {

    return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,0L, TimeUnit.MILLISECONDS,new LinkedBlockingQueue<Runnable>());

}

// 无界队列 LinkedBlockingQueue
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {

    return new FinalizableDelegatedExecutorService (new ThreadPoolExecutor(1, 1,0L, TimeUnit.MILLISECONDS,new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));

}

// 同步队列 SynchronousQueue，没有容量，最大线程数是 Integer.MAX_VALUE`
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {

    return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,60L, TimeUnit.SECONDS,new SynchronousQueue<Runnable>());

}

// DelayedWorkQueue（延迟阻塞队列）
public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int corePoolSize) {
    return new ScheduledThreadPoolExecutor(corePoolSize);
}
public ScheduledThreadPoolExecutor(int corePoolSize) {
    super(corePoolSize, Integer.MAX_VALUE, 0, NANOSECONDS,
          new DelayedWorkQueue());
}

5.线程池常见参数有哪些？如何解释？

    /**
     * 用给定的初始参数创建一个新的ThreadPoolExecutor。
     */
    public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,//线程池的核心线程数量
                              int maximumPoolSize,//线程池的最大线程数
                              long keepAliveTime,//当线程数大于核心线程数时，多余的空闲线程存活的最长时间
                              TimeUnit unit,//时间单位
                              BlockingQueue<Runnable> workQueue,//任务队列，用来储存等待执行任务的队列
                              ThreadFactory threadFactory,//线程工厂，用来创建线程，一般默认即可
                              RejectedExecutionHandler handler//拒绝策略，当提交的任务过多而不能及时处理时，我们可以定制策略来处理任务
                               ) {
        if (corePoolSize < 0 ||
            maximumPoolSize <= 0 ||
            maximumPoolSize < corePoolSize ||
            keepAliveTime < 0)
            throw new IllegalArgumentException();
        if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)
            throw new NullPointerException();
        this.corePoolSize = corePoolSize;
        this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
        this.workQueue = workQueue;
        this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);
        this.threadFactory = threadFactory;
        this.handler = handler;
    }

ThreadPoolExecutor 3个重要的参数：

• corePoolSize : 任务队列未达到队列容量时，最大可以同时运行的线程数量。
• maximumPoolSize ：任务队列中存放的任务达到队列容量的时候，当前可以同时运行的线程数量变为最大线程数
• workQueue：新任务来的时候会先判断当前运行的线程数量是否达到核心线程数，如果达到的话，新任务就会被存放在队列中。

ThreadPoolExecutor其他常见参数 :

• keepAliveTime:线程池中的线程数量大于 corePoolSize 的时候，如果这时没有新的任务提交，多余的空闲线程不会立即销毁，而是会等待，直到等待的时间超过了 keepAliveTime才会被回收销毁，线程池回收线程时，会对核心线程和非核心线程一视同仁，直到线程池中线程的数量等于 corePoolSize ，回收过程才会停止。
• unit : keepAliveTime 参数的时间单位。
• threadFactory :executor 创建新线程的时候会用到。
• handler :饱和策略。关于饱和策略下面单独介绍一下。

下面这张图可以加深你对线程池中各个参数的相互关系的理解（图片来源：《Java 性能调优实战》）：

线程池各个参数的关系

6.线程池的饱和策略有哪些？

如果当前同时运行的线程数量达到最大线程数量并且队列也已经被放满了任务时，ThreadPoolTaskExecutor 定义一些策略:

• ThreadPoolExecutor.AbortPolicy： 抛出 RejectedExecutionException来拒绝新任务的处理。
• ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy： 调用执行自己的线程运行任务，也就是直接在调用execute方法的线程中运行(run)被拒绝的任务，如果执行程序已关闭，则会丢弃该任务。因此这种策略会降低对于新任务提交速度，影响程序的整体性能。如果您的应用程序可以承受此延迟并且你要求任何一个任务请求都要被执行的话，你可以选择这个策略。
• ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy： 不处理新任务，直接丢弃掉。
• ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy： 此策略将丢弃最早的未处理的任务请求。

举个例子：Spring 通过 ThreadPoolTaskExecutor 或者我们直接通过 ThreadPoolExecutor 的构造函数创建线程池的时候，当我们不指定 RejectedExecutionHandler 饱和策略来配置线程池的时候，默认使用的是 AbortPolicy。在这种饱和策略下，如果队列满了，ThreadPoolExecutor 将抛出 RejectedExecutionException 异常来拒绝新来的任务 ，这代表你将丢失对这个任务的处理。如果不想丢弃任务的话，可以使用CallerRunsPolicy。CallerRunsPolicy 和其他的几个策略不同，它既不会抛弃任务，也不会抛出异常，而是将任务回退给调用者，使用调用者的线程来执行任务

public static class CallerRunsPolicy implements RejectedExecutionHandler {

        public CallerRunsPolicy() { }

        public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
            if (!e.isShutdown()) {
                // 直接主线程执行，而不是线程池中的线程执行
                r.run();
            }
        }
    }

7.线程池常用的阻塞队列有哪些？

新任务来的时候会先判断当前运行的线程数量是否达到核心线程数，如果达到的话，新任务就会被存放在队列中。

不同的线程池会选用不同的阻塞队列，我们可以结合内置线程池来分析。

• 容量为 Integer.MAX_VALUE 的 LinkedBlockingQueue（无界队列）：FixedThreadPool 和 SingleThreadExector 。FixedThreadPool最多只能创建核心线程数的线程（核心线程数和最大线程数相等），SingleThreadExector只能创建一个线程（核心线程数和最大线程数都是 1），二者的任务队列永远不会被放满。
• SynchronousQueue（同步队列）：CachedThreadPool 。SynchronousQueue 没有容量，不存储元素，目的是保证对于提交的任务，如果有空闲线程，则使用空闲线程来处理；否则新建一个线程来处理任务。也就是说，CachedThreadPool 的最大线程数是 Integer.MAX_VALUE ，可以理解为线程数是可以无限扩展的，可能会创建大量线程，从而导致 OOM。
• DelayedWorkQueue（延迟阻塞队列）：ScheduledThreadPool 和 SingleThreadScheduledExecutor 。DelayedWorkQueue 的内部元素并不是按照放入的时间排序，而是会按照延迟的时间长短对任务进行排序，内部采用的是“堆”的数据结构，可以保证每次出队的任务都是当前队列中执行时间最靠前的。DelayedWorkQueue 添加元素满了之后会自动扩容原来容量的 1/2，即永远不会阻塞，最大扩容可达 Integer.MAX_VALUE，所以最多只能创建核心线程数的线程。

8.线程池处理任务的流程了解吗？

• 如果当前运行的线程数小于核心线程数，那么就会新建一个线程来执行任务。
• 如果当前运行的线程数等于或大于核心线程数，但是小于最大线程数，那么就把该任务放入到任务队列里等待执行。
• 如果向任务队列投放任务失败（任务队列已经满了），但是当前运行的线程数是小于最大线程数的，就新建一个线程来执行任务。
• 如果当前运行的线程数已经等同于最大线程数了，新建线程将会使当前运行的线程超出最大线程数，那么当前任务会被拒绝，饱和策略会调用RejectedExecutionHandler.rejectedExecution()方法。

9.如何给线程池起名？

初始化线程池的时候需要显示命名（设置线程池名称前缀），有利于定位问题。

默认情况下创建的线程名字类似 pool-1-thread-n 这样的，没有业务含义，不利于我们定位问题。

给线程池里的线程命名通常有下面两种方式：

1、利用 guava 的 ThreadFactoryBuilder

ThreadFactory threadFactory = new ThreadFactoryBuilder()
                        .setNameFormat(threadNamePrefix + "-%d")
                        .setDaemon(true).build();
ExecutorService threadPool = new ThreadPoolExecutor(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, TimeUnit.MINUTES, workQueue, threadFactory);

2.自己实现 ThreadFactory

import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ThreadFactory;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
/**
 * 线程工厂，它设置线程名称，有利于我们定位问题。
 */
public final class NamingThreadFactory implements ThreadFactory {

    private final AtomicInteger threadNum = new AtomicInteger();
    private final ThreadFactory delegate;
    private final String name;

    /**
     * 创建一个带名字的线程池生产工厂
     */
    public NamingThreadFactory(ThreadFactory delegate, String name) {
        this.delegate = delegate;
        this.name = name; // TODO consider uniquifying this
    }

    @Override
    public Thread newThread(Runnable r) {
        Thread t = delegate.newThread(r);
        t.setName(name + " [#" + threadNum.incrementAndGet() + "]");
        return t;
    }

}

10.如何设置线程池的大小？

很多人甚至可能都会觉得把线程池配置过大一点比较好！我觉得这明显是有问题的。就拿我们生活中非常常见的一例子来说：并不是人多就能把事情做好，增加了沟通交流成本。你本来一件事情只需要 3 个人做，你硬是拉来了 6 个人，会提升做事效率嘛？我想并不会。 线程数量过多的影响也是和我们分配多少人做事情一样，对于多线程这个场景来说主要是增加了上下文切换成本。不清楚什么是上下文切换的话，可以看我下面的介绍。

上下文切换：

多线程编程中一般线程的个数都大于 CPU 核心的个数，而一个 CPU 核心在任意时刻只能被一个线程使用，为了让这些线程都能得到有效执行，CPU 采取的策略是为每个线程分配时间片并轮转的形式。当一个线程的时间片用完的时候就会重新处于就绪状态让给其他线程使用，这个过程就属于一次上下文切换。概括来说就是：当前任务在执行完 CPU 时间片切换到另一个任务之前会先保存自己的状态，以便下次再切换回这个任务时，可以再加载这个任务的状态。任务从保存到再加载的过程就是一次上下文切换。

上下文切换通常是计算密集型的。也就是说，它需要相当可观的处理器时间，在每秒几十上百次的切换中，每次切换都需要纳秒量级的时间。所以，上下文切换对系统来说意味着消耗大量的 CPU 时间，事实上，可能是操作系统中时间消耗最大的操作。

Linux 相比与其他操作系统（包括其他类 Unix 系统）有很多的优点，其中有一项就是，其上下文切换和模式切换的时间消耗非常少。

类比于实现世界中的人类通过合作做某件事情，我们可以肯定的一点是线程池大小设置过大或者过小都会有问题，合适的才是最好。

• 如果我们设置的线程池数量太小的话，如果同一时间有大量任务/请求需要处理，可能会导致大量的请求/任务在任务队列中排队等待执行，甚至会出现任务队列满了之后任务/请求无法处理的情况，或者大量任务堆积在任务队列导致 OOM。这样很明显是有问题的，CPU 根本没有得到充分利用。
• 如果我们设置线程数量太大，大量线程可能会同时在争取 CPU 资源，这样会导致大量的上下文切换，从而增加线程的执行时间，影响了整体执行效率。

有一个简单并且适用面比较广的公式：

• CPU 密集型任务(N+1)： 这种任务消耗的主要是 CPU 资源，可以将线程数设置为 N（CPU 核心数）+1。比 CPU 核心数多出来的一个线程是为了防止线程偶发的缺页中断，或者其它原因导致的任务暂停而带来的影响。一旦任务暂停，CPU 就会处于空闲状态，而在这种情况下多出来的一个线程就可以充分利用 CPU 的空闲时间。
• I/O 密集型任务(2N)： 这种任务应用起来，系统会用大部分的时间来处理 I/O 交互，而线程在处理 I/O 的时间段内不会占用 CPU 来处理，这时就可以将 CPU 交出给其它线程使用。因此在 I/O 密集型任务的应用中，我们可以多配置一些线程，具体的计算方法是 2N。

如何判断是 CPU 密集任务还是 IO 密集任务？

CPU 密集型简单理解就是利用 CPU 计算能力的任务比如你在内存中对大量数据进行排序。但凡涉及到网络读取，文件读取这类都是 IO 密集型，这类任务的特点是 CPU 计算耗费时间相比于等待 IO 操作完成的时间来说很少，大部分时间都花在了等待 IO 操作完成上。

11.如何动态修改线程池的参数？

美团技术团队在《Java 线程池实现原理及其在美团业务中的实践》open in new window这篇文章中介绍到对线程池参数实现可自定义配置的思路和方法。

美团技术团队的思路是主要对线程池的核心参数实现自定义可配置。这三个核心参数是：

• corePoolSize : 核心线程数线程数定义了最小可以同时运行的线程数量。
• maximumPoolSize : 当队列中存放的任务达到队列容量的时候，当前可以同时运行的线程数量变为最大线程数。
• workQueue: 当新任务来的时候会先判断当前运行的线程数量是否达到核心线程数，如果达到的话，新任务就会被存放在队列中。

为什么是这三个参数？

我在Java 线程池详解open in new window 这篇文章中就说过这三个参数是 ThreadPoolExecutor 最重要的参数，它们基本决定了线程池对于任务的处理策略。

如何支持参数动态配置？ 且看 ThreadPoolExecutor 提供的下面这些方法。

格外需要注意的是corePoolSize， 程序运行期间的时候，我们调用 setCorePoolSize（）这个方法的话，线程池会首先判断当前工作线程数是否大于corePoolSize，如果大于的话就会回收工作线程。

另外，你也看到了上面并没有动态指定队列长度的方法，美团的方式是自定义了一个叫做 ResizableCapacityLinkedBlockIngQueue 的队列（主要就是把LinkedBlockingQueue的 capacity 字段的 final 关键字修饰给去掉了，让它变为可变的）。

最终实现的可动态修改线程池参数效果如下。👏👏👏

还没看够？推荐 why 神的如何设置线程池参数？美团给出了一个让面试官虎躯一震的回答。open in new window这篇文章，深度剖析，很不错哦！

如果我们的项目也想要实现这种效果的话，可以借助现成的开源项目：

• Hippo4jopen in new window：异步线程池框架，支持线程池动态变更&监控&报警，无需修改代码轻松引入。支持多种使用模式，轻松引入，致力于提高系统运行保障能力。
• Dynamic TPopen in new window：轻量级动态线程池，内置监控告警功能，集成三方中间件线程池管理，基于主流配置中心（已支持 Nacos、Apollo，Zookeeper、Consul、Etcd，可通过 SPI 自定义实现）。

12.如何设计一个能够根据任务的优先级来执行的线程池？

这是一个常见的面试问题，本质其实还是在考察求职者对于线程池以及阻塞队列的掌握。

我们上面也提到了，不同的线程池会选用不同的阻塞队列作为任务队列，比如FixedThreadPool 使用的是LinkedBlockingQueue（无界队列），由于队列永远不会被放满，因此FixedThreadPool最多只能创建核心线程数的线程。

假如我们需要实现一个优先级任务线程池的话，那可以考虑使用 PriorityBlockingQueue （优先级阻塞队列）作为任务队列（ThreadPoolExecutor 的构造函数有一个 workQueue 参数可以传入任务队列）。

ThreadPoolExecutor构造函数

PriorityBlockingQueue 是一个支持优先级的无界阻塞队列，可以看作是线程安全的 PriorityQueue，两者底层都是使用小顶堆形式的二叉堆，即值最小的元素优先出队。不过，PriorityQueue 不支持阻塞操作。

要想让 PriorityBlockingQueue 实现对任务的排序，传入其中的任务必须是具备排序能力的，方式有两种：

• 提交到线程池的任务实现 Comparable 接口，并重写 compareTo 方法来指定任务之间的优先级比较规则。
• 创建 PriorityBlockingQueue 时传入一个 Comparator 对象来指定任务之间的排序规则(推荐)。

不过，这存在一些风险和问题，比如：

• PriorityBlockingQueue 是无界的，可能堆积大量的请求，从而导致 OOM。
• 可能会导致饥饿问题，即低优先级的任务长时间得不到执行。
• 由于需要对队列中的元素进行排序操作以及保证线程安全（并发控制采用的是可重入锁 ReentrantLock），因此会降低性能。

对于 OOM 这个问题的解决比较简单粗暴，就是继承PriorityBlockingQueue 并重写一下 offer 方法(入队)的逻辑，当插入的元素数量超过指定值就返回 false 。

饥饿问题这个可以通过优化设计来解决（比较麻烦），比如等待时间过长的任务会被移除并重新添加到队列中，但是优先级会被提升。

对于性能方面的影响，是没办法避免的，毕竟需要对任务进行排序操作。并且，对于大部分业务场景来说，这点性能影响是可以接受的。

15.Future

1.Future类有什么用？

Future 类是异步思想的典型运用，主要用在一些需要执行耗时任务的场景，避免程序一直原地等待耗时任务执行完成，执行效率太低。具体来说是这样的：当我们执行某一耗时的任务时，可以将这个耗时任务交给一个子线程去异步执行，同时我们可以干点其他事情，不用傻傻等待耗时任务执行完成。等我们的事情干完后，我们再通过 Future 类获取到耗时任务的执行结果。这样一来，程序的执行效率就明显提高了。

这其实就是多线程中经典的 Future 模式，你可以将其看作是一种设计模式，核心思想是异步调用，主要用在多线程领域，并非 Java 语言独有。

在 Java 中，Future 类只是一个泛型接口，位于 java.util.concurrent 包下，其中定义了 5 个方法，主要包括下面这 4 个功能：

• 取消任务；
• 判断任务是否被取消;
• 判断任务是否已经执行完成;
• 获取任务执行结果。

// V 代表了Future执行的任务返回值的类型
public interface Future<V> {
    // 取消任务执行
    // 成功取消返回 true，否则返回 false
    boolean cancel(boolean mayInterruptIfRunning);
    // 判断任务是否被取消
    boolean isCancelled();
    // 判断任务是否已经执行完成
    boolean isDone();
    // 获取任务执行结果
    V get() throws InterruptedException, ExecutionException;
    // 指定时间内没有返回计算结果就抛出 TimeOutException 异常
    V get(long timeout, TimeUnit unit)

        throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutExceptio

}

简单理解就是：我有一个任务，提交给了 Future 来处理。任务执行期间我自己可以去做任何想做的事情。并且，在这期间我还可以取消任务以及获取任务的执行状态。一段时间之后，我就可以 Future 那里直接取出任务执行结果。

2.Callable 和 Future 有什么关系？

我们可以通过 FutureTask 来理解 Callable 和 Future 之间的关系。

FutureTask 提供了 Future 接口的基本实现，常用来封装 Callable 和 Runnable，具有取消任务、查看任务是否执行完成以及获取任务执行结果的方法。ExecutorService.submit() 方法返回的其实就是 Future 的实现类 FutureTask 。

<T> Future<T> submit(Callable<T> task);
Future<?> submit(Runnable task);

FutureTask不光实现了Future接口，还实现了Runnable接口，因此可以作为任务直接被线程执行。

FutureTask 有两个构造函数，可传入 Callable 或者 Runnable 对象。实际上，传入 Runnable 对象也会在方法内部转换为Callable 对象。

public FutureTask(Callable<V> callable) {
    if (callable == null)
        throw new NullPointerException();
    this.callable = callable;
    this.state = NEW;
}
public FutureTask(Runnable runnable, V result) {
    // 通过适配器RunnableAdapter来将Runnable对象runnable转换成Callable对象
    this.callable = Executors.callable(runnable, result);
    this.state = NEW;
}

FutureTask相当于对Callable 进行了封装，管理着任务执行的情况，存储了 Callable 的 call 方法的任务执行结果。

3.CompletableFuture 类有什么用？

Future 在实际使用过程中存在一些局限性比如不支持异步任务的编排组合、获取计算结果的 get() 方法为阻塞调用。

Java 8 才被引入CompletableFuture 类可以解决Future 的这些缺陷。CompletableFuture 除了提供了更为好用和强大的 Future 特性之外，还提供了函数式编程、异步任务编排组合（可以将多个异步任务串联起来，组成一个完整的链式调用）等能力。

下面我们来简单看看 CompletableFuture 类的定义。

AQS

AQS是什么？

AQS的全称为 AbstractQueuedSynchronizer ，翻译过来的意思就是抽象队列同步器。这个类在 java.util.concurrent.locks 包下面。

AQS 就是一个抽象类，主要用来构建锁和同步器。

public abstract class AbstractQueuedSynchronizer extends AbstractOwnableSynchronizer implements java.io.Serializable {
}

AQS 为构建锁和同步器提供了一些通用功能的实现，因此，使用 AQS 能简单且高效地构造出应用广泛的大量的同步器，比如我们提到的 ReentrantLock，Semaphore，其他的诸如 ReentrantReadWriteLock，SynchronousQueue等等皆是基于 AQS 的。

AQS 的原理是什么？

AQS 核心思想是，如果被请求的共享资源空闲，则将当前请求资源的线程设置为有效的工作线程，并且将共享资源设置为锁定状态。如果被请求的共享资源被占用，那么就需要一套线程阻塞等待以及被唤醒时锁分配的机制，这个机制 AQS 是用 CLH 队列锁 实现的，即将暂时获取不到锁的线程加入到队列中。

CLH(Craig,Landin,and Hagersten) 队列是一个虚拟的双向队列（虚拟的双向队列即不存在队列实例，仅存在结点之间的关联关系）。AQS 是将每条请求共享资源的线程封装成一个 CLH 锁队列的一个结点（Node）来实现锁的分配。在 CLH 同步队列中，一个节点表示一个线程，它保存着线程的引用（thread）、 当前节点在队列中的状态（waitStatus）、前驱节点（prev）、后继节点（next）。

CLH 队列结构如下图所示：

AQS(AbstractQueuedSynchronizer)的核心原理图（图源Java 并发之 AQS 详解open in new window）如下：

AQS 使用 int 成员变量 state 表示同步状态，通过内置的 线程等待队列 来完成获取资源线程的排队工作。

state 变量由 volatile 修饰，用于展示当前临界资源的获锁情况。

// 共享变量，使用volatile修饰保证线程可见性
private volatile int state;

另外，状态信息 state 可以通过 protected 类型的getState()、setState()和compareAndSetState() 进行操作。并且，这几个方法都是 final 修饰的，在子类中无法被重写。

//返回同步状态的当前值
protected final int getState() {
     return state;
}
 // 设置同步状态的值
protected final void setState(int newState) {
     state = newState;
}
//原子地（CAS操作）将同步状态值设置为给定值update如果当前同步状态的值等于expect（期望值）
protected final boolean compareAndSetState(int expect, int update) {
      return unsafe.compareAndSwapInt(this, stateOffset, expect, update);
}

以 ReentrantLock 为例，state 初始值为 0，表示未锁定状态。A 线程 lock() 时，会调用 tryAcquire() 独占该锁并将 state+1 。此后，其他线程再 tryAcquire() 时就会失败，直到 A 线程 unlock() 到 state=0（即释放锁）为止，其它线程才有机会获取该锁。当然，释放锁之前，A 线程自己是可以重复获取此锁的（state 会累加），这就是可重入的概念。但要注意，获取多少次就要释放多少次，这样才能保证 state 是能回到零态的。

再以 CountDownLatch 以例，任务分为 N 个子线程去执行，state 也初始化为 N（注意 N 要与线程个数一致）。这 N 个子线程是并行执行的，每个子线程执行完后countDown() 一次，state 会 CAS(Compare and Swap) 减 1。等到所有子线程都执行完后(即 state=0 )，会 unpark() 主调用线程，然后主调用线程就会从 await() 函数返回，继续后余动作。

Semaphore 有什么用？

synchronized 和 ReentrantLock 都是一次只允许一个线程访问某个资源，而Semaphore(信号量)可以用来控制同时访问特定资源的线程数量。

Semaphore 的使用简单，我们这里假设有 N(N>5) 个线程来获取 Semaphore 中的共享资源，下面的代码表示同一时刻 N 个线程中只有 5 个线程能获取到共享资源，其他线程都会阻塞，只有获取到共享资源的线程才能执行。等到有线程释放了共享资源，其他阻塞的线程才能获取到。

// 初始共享资源数量
final Semaphore semaphore = new Semaphore(5);
// 获取1个许可
semaphore.acquire();
// 释放1个许可
semaphore.release();

当初始的资源个数为 1 的时候，Semaphore 退化为排他锁。

Semaphore 有两种模式：。

• 公平模式： 调用 acquire() 方法的顺序就是获取许可证的顺序，遵循 FIFO；
• 非公平模式： 抢占式的。

Semaphore 对应的两个构造方法如下：

public Semaphore(int permits) {
    sync = new NonfairSync(permits);
}

public Semaphore(int permits, boolean fair) {
    sync = fair ? new FairSync(permits) : new NonfairSync(permits);
}

这两个构造方法，都必须提供许可的数量，第二个构造方法可以指定是公平模式还是非公平模式，默认非公平模式。

Semaphore 通常用于那些资源有明确访问数量限制的场景比如限流（仅限于单机模式，实际项目中推荐使用 Redis +Lua 来做限流）。

Semaphore 的原理是什么？

Semaphore 是共享锁的一种实现，它默认构造 AQS 的 state 值为 permits，你可以将 permits 的值理解为许可证的数量，只有拿到许可证的线程才能执行。

调用semaphore.acquire() ，线程尝试获取许可证，如果 state >= 0 的话，则表示可以获取成功。如果获取成功的话，使用 CAS 操作去修改 state 的值 state=state-1。如果 state<0 的话，则表示许可证数量不足。此时会创建一个 Node 节点加入阻塞队列，挂起当前线程。

/**
 *  获取1个许可证
 */
public void acquire() throws InterruptedException {
    sync.acquireSharedInterruptibly(1);
}
/**
 * 共享模式下获取许可证，获取成功则返回，失败则加入阻塞队列，挂起线程
 */
public final void acquireSharedInterruptibly(int arg)
    throws InterruptedException {
    if (Thread.interrupted())
      throw new InterruptedException();
        // 尝试获取许可证，arg为获取许可证个数，当可用许可证数减当前获取的许可证数结果小于0,则创建一个节点加入阻塞队列，挂起当前线程。
    if (tryAcquireShared(arg) < 0)
      doAcquireSharedInterruptibly(arg);
}

调用semaphore.release(); ，线程尝试释放许可证，并使用 CAS 操作去修改 state 的值 state=state+1。释放许可证成功之后，同时会唤醒同步队列中的一个线程。被唤醒的线程会重新尝试去修改 state 的值 state=state-1 ，如果 state>=0 则获取令牌成功，否则重新进入阻塞队列，挂起线程。

// 释放一个许可证
public void release() {
    sync.releaseShared(1);
}

// 释放共享锁，同时会唤醒同步队列中的一个线程。
public final boolean releaseShared(int arg) {
    //释放共享锁
    if (tryReleaseShared(arg)) {
      //唤醒同步队列中的一个线程
      doReleaseShared();
      return true;
    }
    return false;
}

CountDownLatch 有什么用？

CountDownLatch 允许 count 个线程阻塞在一个地方，直至所有线程的任务都执行完毕。

CountDownLatch 是一次性的，计数器的值只能在构造方法中初始化一次，之后没有任何机制再次对其设置值，当 CountDownLatch 使用完毕后，它不能再次被使用
 

CountDownLatch 的原理是什么？

CountDownLatch 是共享锁的一种实现,它默认构造 AQS 的 state 值为 count。当线程使用 countDown() 方法时,其实使用了tryReleaseShared方法以 CAS 的操作来减少 state,直至 state 为 0 。当调用 await() 方法的时候，如果 state 不为 0，那就证明任务还没有执行完毕，await() 方法就会一直阻塞，也就是说 await() 方法之后的语句不会被执行。直到count 个线程调用了countDown()使 state 值被减为 0，或者调用await()的线程被中断，该线程才会从阻塞中被唤醒，await() 方法之后的语句得到执行。

用过 CountDownLatch 么？什么场景下用的？

CountDownLatch 的作用就是 允许 count 个线程阻塞在一个地方，直至所有线程的任务都执行完毕。之前在项目中，有一个使用多线程读取多个文件处理的场景，我用到了 CountDownLatch 。具体场景是下面这样的：

我们要读取处理 6 个文件，这 6 个任务都是没有执行顺序依赖的任务，但是我们需要返回给用户的时候将这几个文件的处理的结果进行统计整理。

为此我们定义了一个线程池和 count 为 6 的CountDownLatch对象 。使用线程池处理读取任务，每一个线程处理完之后就将 count-1，调用CountDownLatch对象的 await()方法，直到所有文件读取完之后，才会接着执行后面的逻辑。

伪代码是下面这样的：

public class CountDownLatchExample1 {
    // 处理文件的数量
    private static final int threadCount = 6;

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 创建一个具有固定线程数量的线程池对象（推荐使用构造方法创建）
        ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(10);
        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadCount);
        for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
            final int threadnum = i;
            threadPool.execute(() -> {
                try {
                    //处理文件的业务操作
                    //......
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                } finally {
                    //表示一个文件已经被完成
                    countDownLatch.countDown();
                }

            });
        }
        countDownLatch.await();
        threadPool.shutdown();
        System.out.println("finish");
    }
}

有没有可以改进的地方呢？

可以使用 CompletableFuture 类来改进！Java8 的 CompletableFuture 提供了很多对多线程友好的方法，使用它可以很方便地为我们编写多线程程序，什么异步、串行、并行或者等待所有线程执行完任务什么的都非常方便。

CompletableFuture<Void> task1 =
    CompletableFuture.supplyAsync(()->{
        //自定义业务操作
    });
......
CompletableFuture<Void> task6 =
    CompletableFuture.supplyAsync(()->{
    //自定义业务操作
    });
......
CompletableFuture<Void> headerFuture=CompletableFuture.allOf(task1,.....,task6);

try {
    headerFuture.join();
} catch (Exception ex) {
    //......
}
System.out.println("all done. ");

上面的代码还可以继续优化，当任务过多的时候，把每一个 task 都列出来不太现实，可以考虑通过循环来添加任务。

//文件夹位置
List<String> filePaths = Arrays.asList(...)
// 异步处理所有文件
List<CompletableFuture<String>> fileFutures = filePaths.stream()
    .map(filePath -> doSomeThing(filePath))
    .collect(Collectors.toList());
// 将他们合并起来
CompletableFuture<Void> allFutures = CompletableFuture.allOf(
    fileFutures.toArray(new CompletableFuture[fileFutures.size()])
);

CyclicBarrier 有什么用？

CyclicBarrier 和 CountDownLatch 非常类似，它也可以实现线程间的技术等待，但是它的功能比 CountDownLatch 更加复杂和强大。主要应用场景和 CountDownLatch 类似。

CountDownLatch 的实现是基于 AQS 的，而 CycliBarrier 是基于 ReentrantLock(ReentrantLock 也属于 AQS 同步器)和 Condition 的。

CyclicBarrier 的字面意思是可循环使用（Cyclic）的屏障（Barrier）。它要做的事情是：让一组线程到达一个屏障（也可以叫同步点）时被阻塞，直到最后一个线程到达屏障时，屏障才会开门，所有被屏障拦截的线程才会继续干活