Java并发编程学习——安全性，活跃性以及性能问题

安全性问题

在并发编程中需要考虑三个基本问题——安全性，活跃性以及性能。

所谓安全性就是指程序能否按照我们预期的执行。就比如线程安全这个概念，所谓线程安全和不安全无非就是指程序能否保证它的正确性，而这个正确性就是我们让程序按照我们所期望地执行。

而这种情况下只有存在共享数据并且该数据会发生变化的时候需要考虑安全性问题，通俗来讲就是是否存在多个线程对这个资源进行读写操作(至少有一个线程进行写操作)。

当多个线程同时访问同一数据，并且至少有一个线程会写这个数据的时候，如果我们不采取防护措施，那么就会导致并发 Bug，对此还有一个专业的术语，叫做数据竞争（Data Race）。

就比如以下的add10k方法，当多个线程调用的时候就会发生数据竞争。

public class Test {
  private long count = 0;
  void add10K() {
    int idx = 0;
    while(idx++ < 10000) {
      count += 1;
    }
  }
}

那是不是在访问数据的地方，我们加个锁保护一下就能解决所有的并发问题了呢？显然没有这么简单。例如，对于上面示例，我们稍作修改，增加两个被 synchronized 修饰的 get() 和 set() 方法， add10K() 方法里面通过 get() 和 set() 方法来访问 value 变量，修改后的代码如下所示。对于修改后的代码，所有访问共享变量 value 的地方，我们都增加了互斥锁，此时是不存在数据竞争的。但很显然修改后的 add10K() 方法并不是线程安全的。

public class Test {
  private long count = 0;
  synchronized long get(){
    return count；
  }
  synchronized void set(long v){
    count = v;
  }
  void add10K() {
    int idx = 0;
    while(idx++ < 10000) {
      set(get()+1)
    }
  }
}

我们来解读一下，这时候同时存在两个线程访问add10k方法然后同时进入while循环，然后同时调用get方法，但是因为get方法是synchronized修饰的所以同时只有一个线程能访问，比如这个时候线程A获得了优先权进行调用，读取到count为0，然后这个时候get方法执行完线程A释放锁，线程B获得了锁进入get方法也读取到count为0，然后可能这个时候线程B有执行了加一操作并且获得了set方法的锁进入set方法将count设置为1，这个时候可能线程A也执行了+1操作并且获得了线程B刚刚释放的锁来进行set操作，这个时候count又会被设置为1，其实本该结果为2(因为进行了两次加一操)，但是因为线程执行顺序的问题而导致程序不是按照我们期望的执行，所以这个是咸亨不安全的。

这种问题，有个官方的称呼，叫竞态条件（Race Condition）。所谓竞态条件，指的是程序的执行结果依赖线程执行的顺序。例如上面的例子，如果两个线程完全同时执行，那么结果是 1；如果两个线程是前后执行，那么结果就是 2。在并发环境里，线程的执行顺序是不确定的，如果程序存在竞态条件问题，那就意味着程序执行的结果是不确定的，而执行结果不确定这可是个大 Bug。

下面再结合一个例子来说明下竞态条件，就是前面文章中提到的转账操作。转账操作里面有个判断条件——转出金额不能大于账户余额，但在并发环境里面，如果不加控制，当多个线程同时对一个账号执行转出操作时，就有可能出现超额转出问题。假设账户 A 有余额 200，线程 1 和线程 2 都要从账户 A 转出 150，在下面的代码里，有可能线程 1 和线程 2 同时执行到第 6 行，这样线程 1 和线程 2 都会发现转出金额 150 小于账户余额 200，于是就会发生超额转出的情况。

class Account {
  private int balance;
  // 转账
  void transfer(
      Account target, int amt){
    if (this.balance > amt) {
      this.balance -= amt;
      target.balance += amt;
    }
  }
}

那面对数据竞争和竞态条件问题，又该如何保证线程的安全性呢？其实这两类问题，都可以用互斥这个技术方案，而实现互斥的方案有很多，CPU 提供了相关的互斥指令，操作系统、编程语言也会提供相关的 API。从逻辑上来看，我们可以统一归为：锁。

活跃性问题

所谓活跃性问题，指的是某个操作无法执行下去。我们常见的“死锁”就是一种典型的活跃性问题，当然除了死锁外，还有两种情况，分别是活锁和饥饿。

但有时线程虽然没有发生阻塞，但仍然会存在执行不下去的情况，这就是所谓的“活锁”。

可以类比现实世界里的例子，路人甲从左手边出门，路人乙从右手边进门，两人为了不相撞，互相谦让，路人甲让路走右手边，路人乙也让路走左手边，结果是两人又相撞了。这种情况，基本上谦让几次就解决了，因为人会交流啊。可是如果这种情况发生在编程世界了，就有可能会一直没完没了地“谦让”下去，成为没有发生阻塞但依然执行不下去的“活锁”。

解决“活锁”的方案很简单，谦让时，尝试等待一个随机的时间就可以了。例如上面的那个例子，路人甲走左手边发现前面有人，并不是立刻换到右手边，而是等待一个随机的时间后，再换到右手边；同样，路人乙也不是立刻切换路线，也是等待一个随机的时间再切换。由于路人甲和路人乙等待的时间是随机的，所以同时相撞后再次相撞的概率就很低了。“等待一个随机时间”的方案虽然很简单，却非常有效，Raft 这样知名的分布式一致性算法中也用到了它。

那“饥饿”该怎么去理解呢？所谓“饥饿”指的是线程因无法访问所需资源而无法执行下去的情况。“不患寡，而患不均”，如果线程优先级“不均”，在 CPU 繁忙的情况下，优先级低的线程得到执行的机会很小，就可能发生线程“饥饿”；持有锁的线程，如果执行的时间过长，也可能导致“饥饿”问题。

解决“饥饿”问题的方案很简单，有三种方案：一是保证资源充足，二是公平地分配资源，三就是避免持有锁的线程长时间执行。这三个方案中，方案一和方案三的适用场景比较有限，因为很多场景下，资源的稀缺性是没办法解决的，持有锁的线程执行的时间也很难缩短。倒是方案二的适用场景相对来说更多一些。

那如何公平地分配资源呢？在并发编程里，主要是使用公平锁。所谓公平锁，是一种先来后到的方案，线程的等待是有顺序的，排在等待队列前面的线程会优先获得资源。

性能问题

使用“锁”要非常小心，但是如果小心过度，也可能出“性能问题”。“锁”的过度使用可能导致串行化的范围过大，这样就不能够发挥多线程的优势了，而我们之所以使用多线程搞并发程序，为的就是提升性能。

所以我们要尽量减少串行，那串行对性能的影响是怎么样的呢？假设串行百分比是 5%，我们用多核多线程相比单核单线程能提速多少呢？

有个阿姆达尔（Amdahl）定律，代表了处理器并行运算之后效率提升的能力，它正好可以解决这个问题，具体公式如下：

Amdahl

公式里的 n 可以理解为 CPU 的核数，p 可以理解为并行百分比，那（1-p）就是串行百分比了，也就是我们假设的 5%。我们再假设 CPU 的核数（也就是 n）无穷大，那加速比 S 的极限就是 20。也就是说，如果我们的串行率是 5%，那么我们无论采用什么技术，最高也就只能提高 20 倍的性能。

所以使用锁的时候一定要关注对性能的影响。那怎么才能避免锁带来的性能问题呢？这个问题很复杂，Java SDK 并发包里之所以有那么多东西，有很大一部分原因就是要提升在某个特定领域的性能。

不过从方案层面，我们可以这样来解决这个问题。

第一，既然使用锁会带来性能问题，那最好的方案自然就是使用无锁的算法和数据结构了。在这方面有很多相关的技术，例如线程本地存储 (Thread Local Storage, TLS)、写入时复制 (Copy-on-write)、乐观锁等；Java 并发包里面的原子类也是一种无锁的数据结构；Disruptor 则是一个无锁的内存队列，性能都非常好……

第二，减少锁持有的时间。互斥锁本质上是将并行的程序串行化，所以要增加并行度，一定要减少持有锁的时间。这个方案具体的实现技术也有很多，例如使用细粒度的锁，一个典型的例子就是 Java 并发包里的 ConcurrentHashMap，它使用了所谓分段锁的技术（这个技术后面我们会详细介绍）；还可以使用读写锁，也就是读是无锁的，只有写的时候才会互斥。

性能方面的度量指标有很多，我觉得有三个指标非常重要，就是：吞吐量、延迟和并发量。

吞吐量：指的是单位时间内能处理的请求数量。吞吐量越高，说明性能越好。
延迟：指的是从发出请求到收到响应的时间。延迟越小，说明性能越好。
并发量：指的是能同时处理的请求数量，一般来说随着并发量的增加、延迟也会增加。所以延迟这个指标，一般都会是基于并发量来说的。例如并发量是 1000 的时候，延迟是 50 毫秒。

总结

总之并发编程从微观上来讲就是要关注原子性，可见性，顺序性的问题。从宏观上来讲就要关注安全性，活跃性，性能的问题。而微观上三个问题的目的都是为了解决安全性的问题，但是解决问题的同时还可能产生新的问题，这就是活跃性的问题，而如何利用三个微观问题去解决安全问题随之带来了性能问题。