什么是线程安全性：

要编写线程安全的代码，其核心在于要对状态访问操作进行管理，特别是对共享的和可变的状态的访问。“共享”意味着变量可以由多个线程同时访问，而“可变”则意味着变量的值在其生命周期内可以发生变化。

原文出处：http://liuxp0827.blog.51cto.com/5013343/1412874

一个对象是否需要线程安全的，取决于他是否被多个线程访问。这指的是在程序中访问对象的方式，而不是对象要实现的功能。要使得对象时线程安全的，需要采用同步机制来协同对对象可变状态的访问。如果无法实现协同，那么可能导致数据破坏以及其他不该出现的结果。

如果当多个线程访问同一个可变的状态变量时没有使用合适的同步，那么程序就会出现错误。有三种方式可以修复这个问题：1.不在线程之间共享该状态变量；2.将状态变量修改为不可变的变量；3.在访问状态变量时使用同步。

在线程安全性的定义中，最核心的概念就是正确性。正确性的含义是，某个类的行为与其规范完全一致。当多个线程访问某个类时，不管运行时环境采用何种调度方式或者这些线程将如何交替执行，并且在主调代码中不需要任何额外的同步或协同，这个类都能表现出正确的行为，那么称这个类是线程安全的。

来看一个基于Servlet的因数分解服务，并逐渐扩展它的功能，同时确保它的线程安全性。{}

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@ThreadSafe
public class StatelessFactorizer implements Servlet {public void service (ServletRequest req,ServletResponse resp) {BigInteger i = extractFromRequest(req);BigInteger[] factors = factor(i);encodeIntoResponse(resp,factors);}
}

与大多数Servlet一样，StatelessFactorizer是无状态的，它不包含任何域，也不包含任何对其他类中域的引用。计算过程中的临时状态仅存在于线程栈上的局部变量中，并只能有正在执行的线程访问。因此无状态对象一定是线程安全的。

原子性

假设我们希望增加一个“命中计数器”来统计所处理得请求数量。一种直观的方法是在Servlet中增加一个long类型的域，并且每处理一个请求就将这个值加1：

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@NotThreadSafe                  //不好的代码
public class UnsafeCountingFactorizer implements Servlet {private long counts = 0;                                                           public long getCounts(){return counts;}  public void service (ServletRequest req,ServletResponse resp) {BigInteger i = extractFromRequest(req);BigInteger[] factors = factor(i);++counts;encodeIntoResponse(resp,factors);}
}

UnsafeCountingFactorizer是非线程安全的。虽然递增造作++counts是一种紧凑的语法，使其看上去只是一个操作，但这个操作并非原子的，因而他并不会作为一个不可分割的操作来执行。它包含了三个独立的操作“读取counts ——> 修改counts+1 ——> 写入counts”。 假设计数器的初始值为9，那么在某些情况下，每个线程督导的值都是9，接着执行递增操作，并且都将计数器的值设为10，那么命中计数器的值将会偏差1.这种由不恰当的执行时序而出现的不正确的结果是一种竞态条件。

当某个计算的正确性取决于多个线程的交替执行时序时，那么就会发生竞态条件。最常见的竞态条件类型就是“先检查后执行”操作：通过一个可能失效的观测结果决定下一步的动作。

“先检查后执行”的一种常见情况就是延迟初始化，即将对象的初始化操作推迟到实际被使用时才进行，同时要确保只备初始化一次。

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@NotThreadSafe
public class LazyInitRace {private ExpensiveObject instance = null;public ExpensiveObject getInstance() {if(instance == null)instance = new ExpensiveObject();return instance;}
}

在LazyInitRace中包含了一个竞态条件，它可能会破坏这个类的正确性。

LazyInitRace和UnsafeCountingFactorizer都包含一组需要以原子方式执行的操作。要避免竞态条件问题，就必须在某个线程修改该变量时，通过某种方式防止其他线程使用这个变量，从而确保其他线程只能在修改操作完成之前或之后读取和修改状态，而不是在修改状态的过程中。

如果UnsafeCountingFactorizer的递增操作是原子操作，那么竞态条件就不会发生。为了确保线程安全性，“先检查后执行”和“读取-修改-写入”等操作必须是原子的。我们把“先检查后执行”和“读取-修改-写入”等操作统称为复合操作：包含了一组必须以原子方式执行的操作以确保线程安全性。

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@ThreadSafe
public class CountingFactorizer implements Servlet {private final AtomicLong counts = new AtomicLong(0);public long getCounts(){return counts.get();}public void service (ServletRequest req,ServletResponse resp) {BigInteger i = extractFromRequest(req);BigInteger[] factors = factor(i);counts.incrementAndGet();encodeIntoResponse(resp,factors);}
}

在实际情况下，应尽可能地使用现有的线程安全对象来管理类的状态。与非线程安全的对象相比，判断线程安全对象的可能状态及其状态转换情况要更为容易，从而也更容易维护和验证线程安全性。

加锁机制

当在Servlet中添加状态变量时，可以通过线程安全的对象来管理Servlet的状态以维护Servlet的线程安全性。但如果想在Servlet中添加更多的状态，只添加更多线程安全状态变量是不够的。我们希望提升Servlet的性能：将最近的计算结果缓存起来，dangliangge 连续的请求对相同的数值进行因数分解时，可以直接使用上一次的结果，而无需重新计算。这时，需要保存两个状态：最近执行因数分解的数值，以及分解结果。前面通过AtomicLong以线程安全的方式来管理计数器状态，是否可以使用类似的AtomicReference来管理最近执行因数分解的数值以及分解结果？

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@NotThreadSafe
public class UnsafeFactorizer implements Servlet {private final AtomicReference<BigInteger> lastNumber = new AtomicReference<BigInteger>();private final AtomicReference<BigInteger[]> lastFactors = new AtomicReference<BigInteger[]>();public void service(ServletRequest req,ServletResponse resp) {BigInteger i = extractFromRequest(req);if(i.equals(lastNumber.get()))encodeIntoResponse(resp,lastNumber.get());else{BigInteger[] factors = factor(i);lastNumber.set(i);lastFactors.set(factors);encodeIntoResponse(resp,factors);}}

尽管这些原子引用本身都是线程安全的，但在UnsafeCachingFactorizer中存在着竞态条件，这可能产生错误的结果。

在线程安全性的定义中要求，多个线程之间的操作无论采用何种执行时序或交替方式，都要保证不变性不被破坏。UnsafeCachingFactorizer的不变性条件之一是：在lastFactors中的缓存的因数之积应该等于在lastNumber中的缓存值。当在不变性条件中涉及多个变量时，各个变量之间并不是彼此独立的，而是某个变量的值会对其他变量的值产生约束。因此，当更新某一个变量时，需要在同一个原子操作中对其他变量同时进行更新。

在上述代码中，尽管set方法的每次调用都是原子的，但仍然无法同时更新lastNumber和lastFactors。如果只修改了其中一个变量，那么在这两次修改操作之间，其他线程将发现不变性条件被破坏了。

所以，要保持状态的一致性，就需要在单原子操作中更新所有相关的状态变量。

未完待续... Java并发编程学习笔记（二）线程安全性 2