线程安全的实现方法，包含如下方式

一， 互斥同步

使用互斥锁的方式。

举个栗子

synchronized，最常用的同步实现方案，

ReentrantLock，java并发包中工具，后续介绍。

互斥同步的优点:

比较悲观，在共享资源抢占频繁的情况下，能很好的保护共享资源的同步使用，防止数据错误。

互斥同步的缺点:

性能较差，因线程需要阻塞等待;

线程阻塞唤醒需要用户态与核心态切换，会消耗cpu性能。

二， 非阻塞同步

顾名思义，就是通过不阻塞线程的方式进行共享资源的同步操作，具体方法有就是使用CAS思想进行并发策略，具体详情如下:

具体操作方案:

CAS设计中包含三个操作数:

读写的内存位置(V)

进行比较的预期原值(A)

拟写入的新值(B)

如果内存位置V的值与预期原值A相匹配，那么处理器会自动将该位置值更新为新值B，否则处理器不做任何操作。

当多个线程尝试使用CAS同时更新同一个变量时，只有其中一个线程能更新变量的值，而其它线程都失败，失败的线程没有阻塞，而是进行“自旋”等待(如同想上厕所而没有便位的你)。

2.1场景:

CAS操作的乐观，是基于大部分多线程的场景，其实共享变量或资源并未频繁变动，而变动后的值，而变动后的值绝大部分时候是与变动前不一致的。

2.2 优点:

能在大部分场景中，加快并发的效率。

2.2.1 比起悲观锁频繁的阻塞或同步等待，CAS消耗更少。

2.2.2 大部分处理的情况，线程抢占到锁后执行得很快，而进去阻塞状态的线程再抢占执行和一直在cpu中执行自旋抢占，存在cpu的线程上下文切换的消耗，因此能提升效率。

2.3 缺点:

2.3.1 不适用线程抢占激烈的情况

2.3.2 ABA问题(即共享的值被其他线程修改多次，导致值从A>B>A，又与预期值一致的情况，目前已通过加版本号等手段解决)

2.3.3 只能对单个变量操作

三，无同步方案

一个方法如果不涉及共享数据，那它自然就无须任何同步措施去保证多线程的安全性。

3.1 可重入代码

多个线程访问同一个方法的局部变量时，是不会出现线程安全问题，因为局部变量存储在虚拟机栈中，属于线程私有的。如下图所示

局部变量示意图

如下代码所示，将信息通过参数传入，使用局部变量而非类变量，不依赖共享资源。

public void change(int num) {

Integer i= 0;

for (; i < num; i++) {

//do Something

}

3.2 线程本地存储(Thread Local Storage)

把共享数据的可见范围限制在同一个线程之内，无须同步来能保证线程之间不出现数据争用的问题。

ThreadLocal并不是一个Thread，而是Thread的内部变量，用于存放本线程使用的数据，仅本线程可见。

如下图所示:

ThreadLocal示意图

举个栗子:

ThreadLocal的使用方式:

public class ThreadLocalTest {

class ThreadTest extends Thread {

private static ThreadLocal<Integer> threadLocal = new ThreadLocal<>();

@Override

public void run() {

for (int i = 0; i < 10; i++) {

threadLocal.set(i);

System.out.println( getName()+" threadLocal is " + threadLocal.get(i));

}

}

}

public static void main(String[] args) {

ThreadTest thread1 = new ThreadTest();

thread1.setName("thread1");

ThreadTest thread2 = new ThreadTest();

thread2.setName("thread2");

thread1.start();

thread2.start();

}

}

运行结果如下:

thread1 threadLocal is 0

thread2 threadLocal is 0

thread1 threadLocal is 1

thread2 threadLocal is 1

thread1 threadLocal is 2

thread2 threadLocal is 2

thread1 threadLocal is 3

thread2 threadLocal is 3

thread1 threadLocal is 4

thread2 threadLocal is 4

thread1 threadLocal is 5

thread2 threadLocal is 5

thread1 threadLocal is 6

thread2 threadLocal is 6

thread1 threadLocal is 7

thread2 threadLocal is 7

thread1 threadLocal is 8

thread2 threadLocal is 8

thread1 threadLocal is 9

thread2 threadLocal is 9

两个线程的内容不会冲突。

举个栗子

典型的应用场景就是 Web 应用中的“一个请求对应一个服务器线程”的处理，每个请求的内容放在线程本地变量内。