Review-Java多线程

对volatile的理解

volatile是Java虚拟机提供的轻量级的同步机制

JMM你谈谈

JMM(Java内存模型Java Memory Model,简称JMM)本身是一种抽象的概念并不真实存在,它描述的是一组规则或规范通过规范定制了程序中各个变量(包括实例字段,静态字段和构成数组对象的元素)的访问方式.
JMM关于同步规定:
1.线程解锁前,必须把共享变量的值刷新回主内存
2.线程加锁前,必须读取主内存的最新值到自己的工作内存
3.加锁解锁是同一把锁

由于JVM运行程序的实体是线程,而每个线程创建时JVM都会为其创建一个工作内存(有些地方成为栈空间),工作内存是每个线程的私有数据区域,而Java内存模型中规定所有变量都存储在主内存,主内存是共享内存区域,所有线程都可访问,但线程对变量的操作(读取赋值等)必须在工作内存中进行,首先要将变量从主内存拷贝到自己的工作空间,然后对变量进行操作,操作完成再将变量写回主内存,不能直接操作主内存中的变量,各个线程中的工作内存储存着主内存中的变量副本拷贝,因此不同的线程无法访问对方的工作内存,此案成间的通讯(传值) 必须通过主内存来完成,其简要访问过程如下图

可见性

通过前面对JMM的介绍,我们知道
各个线程对主内存中共享变量的操作都是各个线程各自拷贝到自己的工作内存操作后再写回主内存中的.
这就可能存在一个线程AAA修改了共享变量X的值还未写回主内存中时 ,另外一个线程BBB又对内存中的一个共享变量X进行操作,但此时A线程工作内存中的共享比那里X对线程B来说并不不可见.这种工作内存与主内存同步延迟现象就造成了可见性问题.

每个线程都有独占的内存区域，如操作数栈，本地变量表等。线程本地内存保存了引用变量在堆内存中的副本，线程对变量的所有操作都在本地内存区域中进行，执行结束后再同步到堆内存中。这里必然有一个时间差,在这个时间差内，该线程对副本的操作

可见性代码演示

import java.util.concurrent.TimeUnit;class MyData {//volatile    int number = 0;int number = 0;public void addTo60() {this.number = 60;}
}/*** 线程内存可见性  主内存 和 线程工作内存** @author niugang*/
public class VolatileDemo {public static void main(String[] args) {final MyData myData = new MyData();new Thread() {@Overridepublic void run() {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t come in");try {TimeUnit.SECONDS.sleep(3);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}myData.addTo60();System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t update number value:" + myData.number);}};while (myData.number == 0) {//main线程一直等待循环，直到number值不再为0}System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t mission is over");}}

原子性

number++在多线程下是非线程安全的,如何不加synchronized解决? JUC包中AtomicInteger

有序性

计算机在执行程序时,为了提高性能,编译器和处理器常常会做指令重排,一把分为以下3中

单线程环境里面确保程序最终执行结果和代码顺序执行的结果一致.
处理器在进行重新排序是必须要考虑指令之间的数据依赖性

多线程环境中线程交替执行,由于编译器优化重排的存在,两个线程使用的变量能否保持一致性是无法确定的,结果无法预测

public void mySort(){int x=11;//语句1int y=12;//语句2x=x+5;//语句3y=x*x;//语句4
}
/**1234
2134
1324
问题:
请问语句4 可以重排后变成第一条码?
存在数据的依赖性 没办法排到第一个
*/

int a ,b ,x,y=0;
线程1 线程2
x=a; y=b;
b=1; a=2;

x=0 y=0
如果编译器对这段代码进行执行重排优化后,可能出现下列情况:
线程1 线程2
b=1; a=2;
x=a; y=b;

x=2 y=1
这也就说明在多线程环境下,由于编译器优化重排的存在,两个线程使用的变量能否保持一致是无法确定的.

禁止指令重排小总结(了解)

以上可见性原子性有序性保证保证线程安全性

哪些地方用到过volatile

单例模式DCL(双重检查加锁)代码

public class SingletonDemo {private static volatile SingletonDemo instance=null;private SingletonDemo(){System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t 构造方法");}/*** 双重检测机制* @return*/public static SingletonDemo getInstance(){if(instance==null){synchronized (SingletonDemo.class){if(instance==null){instance=new SingletonDemo();}}}return instance;}public static void main(String[] args) {for (int i = 1; i <=10; i++) {new Thread(() ->{SingletonDemo.getInstance();},String.valueOf(i)).start();}}
}

DCL(双端检锁) 机制不一定线程安全,原因是有指令重排的存在,加入volatile可以禁止指令重排
原因在于某一个线程在执行到第一次检测,读取到的instance不为null时,instance的引用对象可能没有完成初始化.
instance=new SingletonDem(); 可以分为以下步骤(伪代码)

memory=allocate();//1.分配对象内存空间
instance(memory);//2.初始化对象
instance=memory;//3.设置instance的指向刚分配的内存地址,此时instance!=null

步骤2和步骤3不存在数据依赖关系.而且无论重排前还是重排后程序执行的结果在单线程中并没有改变,因此这种重排优化是允许的.
memory=allocate();//1.分配对象内存空间
instance=memory;//3.设置instance的指向刚分配的内存地址,此时instance!=null 但对象还没有初始化完.
instance(memory);//2.初始化对象
但是指令重排只会保证串行语义的执行一致性(单线程) 并不会关心多线程间的语义一致性
所以当一条线程访问instance不为null时,由于instance实例未必完成初始化,也就造成了线程安全问题.

CAS

比较并交换


public class CASDemo {public static void main(String[] args) {AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(5);System.out.println(atomicInteger.compareAndSet(5, 2019)+"\t current"+atomicInteger.get());System.out.println(atomicInteger.compareAndSet(5, 2014)+"\t current"+atomicInteger.get());}
}

CAS底层原理?对UnSafe的理解

atomicInteger.getAndIncrement();方法的源代码:


/*** Atomically increments by one the current value.** @return the previous value*/
public final int getAndIncrement() {return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1);
}

UnSafe

UnSafe
是CAS的核心类由于Java 方法无法直接访问底层 ,需要通过本地(native)方法来访问,UnSafe相当于一个后面,基于该类可以直接操作特额定的内存数据.UnSafe类在于sun.misc包中,其内部方法操作可以向C的指针一样直接操作内存,因为Java中CAS操作的助兴依赖于UNSafe类的方法.

注意:UnSafe类中所有的方法都是native修饰的,也就是说UnSafe类中的方法都是直接调用操作底层资源执行响应的任务

变量ValueOffset,便是该变量在内存中的偏移地址,因为UnSafe就是根据内存偏移地址获取数据的

变量value和volatile修饰,保证了多线程之间的可见性.

CAS是什么

var1 AtomicInteger对象本身.
var2 该对象值的引用地址
var4 需要变动的数值
var5 是用过var1 var2找出内存中绅士的值
用该对象当前的值与var5比较
如果相同,更新var5的值并且返回true
如果不同,继续取值然后比较,直到更新完成

假设线程A和线程B两个线程同时执行getAndAddInt操作(分别在不同的CPU上):

1.AtomicInteger里面的value原始值为3,即主内存中AtomicInteger的value为3,根据JMM模型,线程A和线程B各自持有一份值为3的value的副本分别到各自的工作内存.

2.线程A通过getIntVolatile(var1,var2) 拿到value值3,这是线程A被挂起.

3.线程B也通过getIntVolatile(var1,var2) 拿到value值3,此时刚好线程B没有被挂起并执行compareAndSwapInt方法比较内存中的值也是3 成功修改内存的值为4 线程B打完收工一切OK.

4.这是线程A恢复,执行compareAndSwapInt方法比较,发现自己手里的数值和内存中的数字4不一致,说明该值已经被其他线程抢先一步修改了,那A线程修改失败,只能重新来一遍了.

5.线程A重新获取value值,因为变量value是volatile修饰,所以其他线程对他的修改,线程A总是能够看到,线程A继续执行compareAndSwapInt方法进行比较替换,直到成功.

CAS缺点

循环时间长开销很大

只能保证一个共享变量的原子性

ABA问题

原子类AtomicInteger的ABA问题谈谈?原子更新引用

ABA问题的产生

原子引用

class User{private String name;private int age;public User(String name, int age) {this.name = name;this.age = age;}@Overridepublic String toString() {return "User{" +"name='" + name + '\'' +", age=" + age +'}';}
}
public class AtomicReferenceDemo {public static void main(String[] args) {User zs = new User("zs", 22);User ls = new User("ls", 22);AtomicReference<User> userAtomicReference = new AtomicReference<>();userAtomicReference.set(zs);System.out.println(userAtomicReference.compareAndSet(zs,ls)+"\t"+userAtomicReference.get().toString());System.out.println(userAtomicReference.compareAndSet(zs,ls)+"\t"+userAtomicReference.get().toString());}
}

执行结果：

true User{name=‘ls’, age=22}
false User{name=‘ls’, age=22}

时间戳原子引用

AtomicStampedReference

ArrayList 线程安全解决方案

限制不可以使用vector和Collections工具类解决

List线程CopyOnWriteArrayList

   /** 写时复制 copyOnWrite 容器即写时复制的容器 往容器添加元素的时候,不直接往当前容器object[]添加,而是先将当前容器object[]进行copy 复制出一个新的object[] newElements 然后向新容器object[] newElements 里面添加元素 添加元素后,再将原容器的引用指向新的容器 setArray(newElements);这样的好处是可以对copyOnWrite容器进行并发的读,而不需要加锁 因为当前容器不会添加任何容器.所以copyOnwrite容器也是一种读写分离的思想,读和写不同的容器.*/
public boolean add(E e) {final ReentrantLock lock = this.lock;lock.lock();try {Object[] elements = getArray();int len = elements.length;Object[] newElements = Arrays.copyOf(elements, len + 1);newElements[len] = e;setArray(newElements);return true;} finally {lock.unlock();}}

set线程CopyOnwriteHashSet

map线程ConcurrentHashMap

公平锁/非公平锁/可重入锁/递归锁/自旋锁

公平锁和非公平锁

公平锁
是指多个线程按照申请锁的顺序来获取锁类似排队打饭先来后到
非公平锁
是指在多线程获取锁的顺序并不是按照申请锁的顺序,有可能后申请的线程比先申请的线程优先获取到锁,在高并发的情况下,有可能造成优先级反转或者饥饿现象

公平锁/非公平锁
并发包ReentrantLock的创建可以指定构造函数的boolean类型来得到公平锁或者非公平锁默认是非公平锁

通过构造函数指定该锁是否是公平锁默认是非公平锁非公平锁的优点在于吞吐量必公平锁大.

对于synchronized而言也是一种非公平锁.

可重入锁(又名递归锁)

ReentrantLock/synchronized就是一个典型的可重入锁

可重入锁最大的作用就是避免死锁

class Phone{public synchronized void sendSms() throws Exception{System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\tsendSms");sendEmail();}public synchronized void sendEmail() throws Exception{System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\tsendEmail");}}
public class ReenterLockDemo {/*** t1 sendSms* t1 sendEmail* t2 sendSms* t2 sendEmail* @param args*/public static void main(String[] args) {final Phone phone = new Phone();new Thread(new Runnable() {@Overridepublic void run() {try {phone.sendSms();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}},"t1").start();new Thread(new Runnable() {@Overridepublic void run() {try {phone.sendSms();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}},"t2").start();}}
/**
t1  sendSms
t1  sendEmail
t2  sendSms
t2  sendEmail
*/

自旋锁

独占锁(写)/共享锁(读)/互斥锁

/*** 资源类*/
class MyCaChe {/*** 保证可见性*/private volatile Map<String, Object> map = new HashMap<>();private ReentrantReadWriteLock reentrantReadWriteLock = new ReentrantReadWriteLock();/*** 写** @param key* @param value*/public void put(String key, Object value) {reentrantReadWriteLock.writeLock().lock();try {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t正在写入" + key);//模拟网络延时try {TimeUnit.MICROSECONDS.sleep(300);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}map.put(key, value);System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t正在完成");} finally {reentrantReadWriteLock.writeLock().unlock();}}/*** 读** @param key*/public void get(String key) {reentrantReadWriteLock.readLock().lock();try {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t正在读取");//模拟网络延时try {TimeUnit.MICROSECONDS.sleep(300);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}Object result = map.get(key);System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t正在完成" + result);} finally {reentrantReadWriteLock.readLock().unlock();}}public void clearCaChe() {map.clear();}}/*** Description:* 多个线程同时操作 一个资源类没有任何问题 所以为了满足并发量* 读取共享资源应该可以同时进行* 但是* 如果有一个线程想去写共享资源来  就不应该有其他线程可以对资源进行读或写* <p>* 小总结:* 读 读能共存* 读 写不能共存* 写 写不能共存* 写操作 原子+独占 整个过程必须是一个完成的统一整体 中间不允许被分割 被打断***/
public class ReadWriteLockDemo {public static void main(String[] args) {MyCaChe myCaChe = new MyCaChe();for (int i = 1; i <= 5; i++) {final int temp = i;new Thread(() -> {myCaChe.put(temp + "", temp);}, String.valueOf(i)).start();}for (int i = 1; i <= 5; i++) {int finalI = i;new Thread(() -> {myCaChe.get(finalI + "");}, String.valueOf(i)).start();}}
}

读写锁

CountDownLatch/CyclicBarrier/Semaphore

CountDownLatch

让一些线程阻塞直到另外一些完成后才被唤醒

CountDownLatch主要有两个方法,当一个或多个线程调用await方法时,调用线程会被阻塞.其他线程调用countDown方法计数器减1(调用countDown方法时线程不会阻塞),当计数器的值变为0,因调用await方法被阻塞的线程会被唤醒,继续执行

关门案例

ublic class CountDownLatchDemo {public static void main(String[] args) throws Exception {closeDoor();}/*** 关门案例* @throws InterruptedException*/private static void closeDoor() throws InterruptedException {CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(6);for (int i = 1; i <= 6; i++) {new Thread(() -> {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t" + "上完自习");countDownLatch.countDown();}, String.valueOf(i)).start();}countDownLatch.await();System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t班长锁门离开教室");}}

秦灭六国

public class CountDownLatchDemo {public static void main(String[] args) throws Exception {sixCountry();}/*** 秦灭六国 一统华夏* @throws InterruptedException*/private static void sixCountry() throws InterruptedException {CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(6);for (int i = 1; i <= 6; i++) {new Thread(() -> {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t" + "国,灭亡");countDownLatch.countDown();}, CountryEnum.forEach(i).getName()).start();}countDownLatch.await();System.out.println("秦统一");}

CyclicBarrier

CyclicBarrier的字面意思是可循环(Cyclic) 使用的屏障(barrier).它要做的事情是,让一组线程到达一个屏障(也可以叫做同步点)时被阻塞,知道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,线程进入屏障通过CyclicBarrier的await()方法.

public class CyclicBarrierDemo {public static void main(String[] args) {CyclicBarrier cyclicBarrier=new CyclicBarrier(7,()->{System.out.println("召唤神龙");});for (int i = 1; i <=7; i++) {final int temp = i;new Thread(()->{System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t 收集到第"+ temp +"颗龙珠");try {cyclicBarrier.await();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} catch (BrokenBarrierException e) {e.printStackTrace();}},String.valueOf(i)).start();}}
}

Semaphore

信号量的主要用户两个目的,一个是用于多核共享资源的相互排斥使用,另一个用于并发资源数的控制.

抢车位

    public static void main(String[] args) {//模拟3个停车位Semaphore semaphore = new Semaphore(3);//模拟6部汽车for (int i = 1; i <= 6; i++) {new Thread(() -> {try {//抢到资源semaphore.acquire();System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t抢到车位");try {TimeUnit.SECONDS.sleep(3);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 停3秒离开车位");} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} finally {//释放资源semaphore.release();}}, String.valueOf(i)).start();}}
}

线程池，对ThreadPoolExecutor的理解

为什么使用线程池,优势

线程池做的工作主要是控制运行的线程的数量,处理过程中将任务加入队列,然后在线程创建后启动这些任务,如果先生超过了最大数量,超出的数量的线程排队等候,等其他线程执行完毕,再从队列中取出任务来执行.

他的主要特点为:线程复用:控制最大并发数:管理线程.

第一:降低资源消耗.通过重复利用自己创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗.
第二: 提高响应速度.当任务到达时,任务可以不需要等到线程和粗昂就爱你就能立即执行.
第三: 提高线程的可管理性.线程是稀缺资源,如果无限的创阿金,不仅会消耗资源,还会较低系统的稳定性,使用线程池可以进行统一分配,调优和监控.

线程池如何使用

架构实现

Java中的线程池是通过Executor框架实现的,该框架中用到了Executor,Executors,ExecutorService,ThreadPoolExecutor这几个类.

API

Executors.newCachedThreadPool();

Executors.newWorkStealingPool(int);

java8新增,使用目前机器上可以的处理器作为他的并行级别

Executors.newFixedThreadPool(int)

主要特点如下:
1.创建一个定长线程池,可控制线程的最大并发数,超出的线程会在队列中等待.
2.newFixedThreadPool创建的线程池corePoolSize和MaxmumPoolSize是相等的,它使用的的LinkedBlockingQueue

Executors.newSingleThreadExecutor()

主要特点如下:
创建一个单线程化的线程池,它只会用唯一的工作线程来执行任务,保证所有任务都按照指定顺序执行.
newSingleThreadExecutor将corePoolSize和MaxmumPoolSize都设置为1,它使用的的LinkedBlockingQueue

Executors.newCachedThreadPool()

主要特点如下:
创建一个可缓存线程池,如果线程池长度超过处理需要,可灵活回收空闲线程,若无可回收,则创建新线程.
newCachedThreadPool将corePoolSize设置为0 MaxmumPoolSize设置为Integer.MAX_VALUE,它使用的是SynchronousQUeue,也就是说来了任务就创建线程运行,如果线程空闲超过60秒,就销毁线程

线程池几个重要参数介绍

corePoolSize:线程池中的常驻核心线程数

在创建了线程池后,当有请求任务来之后,就会安排池中的线程去执行请求任务,近视理解为今日当值线程
当线程池中的线程数目达到corePoolSize后,就会把到达的任务放入到缓存队列当中.

maximumPoolSize:线程池能够容纳同时执行的最大线程数,此值大于等于1

keepAliveTime:多余的空闲线程存活时间,当空间时间达到keepAliveTime值时,多余的线程会被销毁直到只剩下corePoolSize个线程为止

默认情况下:
只有当线程池中的线程数大于corePoolSize时keepAliveTime才会起作用,知道线程中的线程数不大于corepoolSIze,

unit:keepAliveTime的单位

workQueue:任务队列,被提交但尚未被执行的任务

threadFactory:表示生成线程池中工作线程的线程工厂,用户创建新线程,一般用默认即可

handler:拒绝策略,表示当线程队列满了并且工作线程大于等于线程池的最大显示数(maxnumPoolSize)时如何来拒绝.

线程池的底层工作原理

线程池的拒绝策略

等待队列也已经排满了,再也塞不下新的任务了
同时,线程池的max也到达了,无法接续为新任务服务
这时我们需要拒绝策略机制合理的处理这个问题.

JDK内置的拒绝策略

AbortPolicy(默认):直接抛出RejectedException异常阻止系统正常运行

CallerRunPolicy:"调用者运行"一种调节机制,该策略既不会抛弃任务,也不会抛出异常,而是

DiscardOldestPolicy:抛弃队列中等待最久的任务,然后把当前任务加入队列中尝试再次提交

DiscardPolicy:直接丢弃任务,不予任何处理也不抛出异常.如果允许任务丢失,这是最好的拒绝策略

以上内置策略均实现了RejectExecutionHandler接口

工作中单一的/固定数的/可变你的三种创建线程池的方法,那个用的多

答案是一个都不用,我们生产上只能使用自定义的

Executors中JDK给你提供了为什么不用

参考阿里巴巴java开发手册

【强制】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。说明：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的开销，解决资源不足的问题。如果不使用线程池，有可能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。

【强制】线程池不允许使用Executors去创建，而是通过ThreadPoolExecutor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。说明：Executors返回的线程池对象的弊端如下：
1）FixedThreadPool和SingleThreadPool:允许的请求队列长度为Integer.MAX_VALUE，可能会堆积大量的请求，从而导致OOM。
2）CachedThreadPool和ScheduledThreadPool:允许的创建线程数量为Integer.MAX_VALUE，可能会创建大量的线程，从而导致OOM。

线程池Demo

public class MyThreadPoolDemo {public static void main(String[] args) {ExecutorService threadPool = new ThreadPoolExecutor(2,5,1L,TimeUnit.SECONDS,new LinkedBlockingDeque<Runnable>(3),Executors.defaultThreadFactory(),//默认抛出异常//new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()//回退调用者//new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()//处理不来的不处理//new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy());//模拟10个用户来办理业务 没有用户就是来自外部的请求线程.try {for (int i = 1; i <= 10; i++) {threadPool.execute(() -> {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 办理业务");});}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();} finally {threadPool.shutdown();}//threadPoolInit();}private static void threadPoolInit() {/*** 一池5个处理线程*///ExecutorService threadPool= Executors.newFixedThreadPool(5);/*** 一池一线程*///ExecutorService threadPool= Executors.newSingleThreadExecutor();/*** 一池N线程*/ExecutorService threadPool = Executors.newCachedThreadPool();//模拟10个用户来办理业务 没有用户就是来自外部的请求线程.try {for (int i = 1; i <= 20; i++) {threadPool.execute(() -> {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 办理业务");});try {TimeUnit.MICROSECONDS.sleep(200);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();} finally {threadPool.shutdown();}}
}

如何合理配置线程池

CPU密集型

System.out.println(Runtime.getRuntime().availableProcessors());查看CPU核数

IO密集型

死锁编码及定位分析

产生死锁的主要原因

系统资源不足

进程运行推进的顺序不合适

资源分配不当

死锁demo

class HoldThread implements Runnable {private String lockA;private String lockB;public HoldThread(String lockA, String lockB) {this.lockA = lockA;this.lockB = lockB;}@Overridepublic void run() {synchronized (lockA) {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 自己持有锁" + lockA + "尝试获得" + lockB);try {TimeUnit.SECONDS.sleep(1);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}synchronized (lockB) {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 自己持有锁" + lockB + "尝试获得" + lockA);}}}
}/*** Description:* 死锁是指两个或者以上的进程在执行过程中,* 因争夺资源而造成的一种相互等待的现象,* 若无外力干涉那他们都将无法推进下去**/
public class DeadLockDemo {public static void main(String[] args) {String lockA = "lockA";String lockB = "lockB";new Thread(new HoldThread(lockA, lockB), "threadAAA").start();new Thread(new HoldThread(lockB, lockA), "threadBBB").start();}
}

解决思路

jps命令定位进程编号

jps -l 定位那个类

jstack找到死锁查看

java -XX:+PrintCommandLineFlags -version