Java 实现线程安全的方式_java保证线程安全的方式

1.创建线程的三种方式

• 通过实现 Runnable 接口；
• 通过继承 Thread 类本身；
• 通过 Callable 和 Future 创建线程。

2.线程的生命周期

• 新建状态:

  使用 new 关键字和 Thread 类或其子类建立一个线程对象后，该线程对象就处于新建状态。它保持这个状态直到程序 start() 这个线程。

• 就绪状态:

  当线程对象调用了start()方法之后，该线程就进入就绪状态。就绪状态的线程处于就绪队列中，要等待JVM里线程调度器的调度。

• 运行状态:

  如果就绪状态的线程获取 CPU 资源，就可以执行 run()，此时线程便处于运行状态。处于运行状态的线程最为复杂，它可以变为阻塞状态、就绪状态和死亡状态。

• 阻塞状态:

  如果一个线程执行了sleep（睡眠）、suspend（挂起）等方法，失去所占用资源之后，该线程就从运行状态进入阻塞状态。在睡眠时间已到或获得设备资源后可以重新进入就绪状态。可以分为三种：

  • 等待阻塞：运行状态中的线程执行 wait() 方法，使线程进入到等待阻塞状态。

  • 同步阻塞：线程在获取 synchronized 同步锁失败(因为同步锁被其他线程占用)。

  • 其他阻塞：通过调用线程的 sleep() 或 join() 发出了 I/O 请求时，线程就会进入到阻塞状态。当sleep() 状态超时，join() 等待线程终止或超时，或者 I/O 处理完毕，线程重新转入就绪状态。

• 死亡状态:

  一个运行状态的线程完成任务或者其他终止条件发生时，该线程就切换到终止状态。

3.sleep与wait的区别

        1、这两个方法来自不同的类，sleep来自于Thread,wait来自于Object;

        2、sleep方法没有释放锁，而wait方法释放锁，使得其他线程可以使用同步控制块和方法

        3、wait只能在同步控制块中或者同步控制方法中使用，sleep可以在任何地方使用

        4、sleep必须捕获异常，wait不需要捕获异常

        5、sleep方法不依赖于同步器synchronized，但是wait需要依赖synchronized关键字。

        6、sleep不需要被唤醒（休眠之后推出阻塞），但是wait需要（不指定时间需要被别人中断）。
 

4.单体项目实现线程安全

           1.同步方法（synchronized ）

           2.同步代码块（synchronized ）

           3.Lock锁机制

5.注意：synchronized与Lock区别

        1.首先synchronized是java内置关键字，在jvm层面，Lock是个java类；

        2.synchronized无法判断是否获取锁的状态，Lock可以判断是否获取到锁；

        3.synchronized会自动释放锁(a 线程执行完同步代码会释放锁 ；b 线程执行过程中发生异常会释放锁)，Lock需在finally中手工释放锁（unlock()方法释放锁），否则容易造成线程死锁；

        4.用synchronized关键字的两个线程1和线程2，如果当前线程1获得锁，线程2线程等待。如果线程1阻塞，线程2则会一直等待下去，而Lock锁就不一定会等待下去，如果尝试获取不到锁，线程可以不用一直等待就结束了；

        5.synchronized的锁可重入、不可中断、非公平，而Lock锁可重入、可判断、可公平（两者皆可）

        6.Lock锁适合大量同步的代码的同步问题，synchronized锁适合代码少量的同步问题。

6.分布式项目实现线程安全

        1.基于数据库实现分布式锁

        2.基于Redis实现分布式锁

        3.基于Zookeeper实现的布式锁

7.基于Redis实现分布式锁实例

         1.前提：项目中有引入redis

a:依赖

<!--集成redis-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

b:配置信息

spring:
  # redis集群
  # 暂时不使用，需要使用时放开注释便行（pom、yml、config、utils放开）
  redis:
    host: 127.0.0.1
    port: 6379  #可不配，因为底层默认值为6379
    password: root # 密码
    timeout: 30000 # 连接超时时间
    jedis:
      pool:
        max-wait: 1 # 连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制）
        max-idle: 8 # 连接池中的最大空闲连接
        min-idle: 0 # 连接池中的最小空闲连接
        max-active: 8 # 连接池最大连接数（使用负值表示没有限制

c:config

package com.aty.basissmallprogram.utlis;

import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.springframework.cache.CacheManager;
import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
import org.springframework.cache.interceptor.KeyGenerator;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;

import java.lang.reflect.Method;
import java.time.Duration;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Map;
import java.util.Set;


/**
 * redis配置类
 * 
 *
 * @Author wangYuan
 * @Date 2020-11-10
 **/
@Configuration
@EnableCaching//开启注解式缓存
//继承CachingConfigurerSupport，为了自定义生成KEY的策略。可以不继承。
public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport {

    /**
     * 生成key的策略 根据类名+方法名+所有参数的值生成唯一的一个key
     *
     * @return
     */
    @Bean
    @Override
    public KeyGenerator keyGenerator() {
        return new KeyGenerator() {
            @Override
            public Object generate(Object target, Method method, Object... params) {
                StringBuilder sb = new StringBuilder();
                sb.append(target.getClass().getName());
                sb.append(method.getName());
                for (Object obj : params) {
                    sb.append(obj.toString());
                }
                return sb.toString();
            }
        };
    }

    /**
     * 管理缓存
     *
     * @param redisConnectionFactory
     * @return
     */
    @Bean
    public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        //通过Spring提供的RedisCacheConfiguration类，构造一个自己的redis配置类，从该配置类中可以设置一些初始化的缓存命名空间
        // 及对应的默认过期时间等属性，再利用RedisCacheManager中的builder.build()的方式生成cacheManager：
        RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig();  // 生成一个默认配置，通过config对象即可对缓存进行自定义配置
        config = config.entryTtl(Duration.ofMinutes(1))     // 设置缓存的默认过期时间，也是使用Duration设置
                .disableCachingNullValues();     // 不缓存空值

        // 设置一个初始化的缓存空间set集合
        Set<String> cacheNames = new HashSet<>();
        cacheNames.add("my-redis-cache1");
        cacheNames.add("my-redis-cache2");

        // 对每个缓存空间应用不同的配置
        Map<String, RedisCacheConfiguration> configMap = new HashMap<>();
        configMap.put("my-redis-cache1", config);
        configMap.put("my-redis-cache2", config.entryTtl(Duration.ofSeconds(120)));

        RedisCacheManager cacheManager = RedisCacheManager.builder(redisConnectionFactory)     // 使用自定义的缓存配置初始化一个cacheManager
                .initialCacheNames(cacheNames)  // 注意这两句的调用顺序，一定要先调用该方法设置初始化的缓存名，再初始化相关的配置
                .withInitialCacheConfigurations(configMap)
                .build();
        return cacheManager;
    }

    @Bean
    public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
        RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(connectionFactory);

        //使用Jackson2JsonRedisSerializer来序列化和反序列化redis的value值（默认使用JDK的序列化方式）
        Jackson2JsonRedisSerializer serializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);

        ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
        mapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        mapper.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
        serializer.setObjectMapper(mapper);

        template.setValueSerializer(serializer);
        //使用StringRedisSerializer来序列化和反序列化redis的key值
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.afterPropertiesSet();
        return template;
    }

    @Bean
    public StringRedisTemplate stringRedisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
        StringRedisTemplate stringRedisTemplate = new StringRedisTemplate();
        stringRedisTemplate.setConnectionFactory(factory);
        return stringRedisTemplate;
    }

}

         2.引入依赖  

<!--2022-03-11 Redis 分布式锁-->
<dependency>
    <groupId>redis.clients</groupId>
    <artifactId>jedis</artifactId>
    <version>2.9.0</version>
</dependency>

         3.工具类

package com.aty.basissmallprogram.utlis;

import redis.clients.jedis.Jedis;

import java.util.Collections;

/**
 * RedisTool工具类
 */
public class RedisTool {

    private static final Long RELEASE_SUCCESS = 1L;
    private static final String LOCK_SUCCESS = "OK";
    private static final String SET_IF_NOT_EXIST = "NX";
    private static final String SET_WITH_EXPIRE_TIME = "PX";

    //Redisson实现分布式锁

    //可以看到，我们加锁就一行代码：jedis.set(String key, String value, String nxxx, String expx, int time)，这个set()方法一共有五个形参：
    //第一个为key，我们使用key来当锁，因为key是唯一的。
    //第二个为value，我们传的是requestId，很多童鞋可能不明白，有key作为锁不就够了吗，为什么还要用到value？原因就是我们在上面讲到可靠性时，
    // 分布式锁要满足第四个条件解铃还须系铃人，通过给value赋值为requestId，我们就知道这把锁是哪个请求加的了，在解锁的时候就可以有依据。requestId可以使用UUID.randomUUID().toString()方法生成。
    //第三个为nxxx，这个参数我们填的是NX，意思是SET IF NOT EXIST，即当key不存在时，我们进行set操作；若key已经存在，则不做任何操作；
    //第四个为expx，这个参数我们传的是PX，意思是我们要给这个key加一个过期的设置，具体时间由第五个参数决定。
    //第五个为time，与第四个参数相呼应，代表key的过期时间。
    //总的来说，执行上面的set()方法就只会导致两种结果：1. 当前没有锁（key不存在），那么就进行加锁操作，并对锁设置个有效期，同时value表示加锁的客户端。2. 已有锁存在，不做任何操作。

    //心细的童鞋就会发现了，我们的加锁代码满足我们可靠性里描述的三个条件。首先，set()加入了NX参数，可以保证如果已有key存在，则函数不会调用成功，
    // 也就是只有一个客户端能持有锁，满足互斥性。其次，由于我们对锁设置了过期时间，即使锁的持有者后续发生崩溃而没有解锁，锁也会因为到了过期时间而自动解锁
    // （即key被删除），不会发生死锁。最后，因为我们将value赋值为requestId，代表加锁的客户端请求标识，那么在客户端在解锁的时候就可以进行校验是否是同一个客户端。
    // 由于我们只考虑Redis单机部署的场景，所以容错性我们暂不考虑。

    /**
     * 尝试获取分布式锁
     * @param jedis Redis客户端
     * @param lockKey 锁
     * @param requestId 请求标识
     * @param expireTime 超期时间
     * @return 是否获取成功
     */
    public static boolean tryGetDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, int expireTime) {

        String result = jedis.set(lockKey, requestId, SET_IF_NOT_EXIST, SET_WITH_EXPIRE_TIME, expireTime);

        if (LOCK_SUCCESS.equals(result)) {
            return true;
        }
        return false;

    }

    //可以看到，我们解锁只需要两行代码就搞定了！第一行代码，我们写了一个简单的Lua脚本代码，上一次见到这个编程语言还是在《黑客与画家》里，
    // 没想到这次居然用上了。第二行代码，我们将Lua代码传到jedis.eval()方法里，并使参数KEYS[1]赋值为lockKey，ARGV[1]赋值为requestId。
    // eval()方法是将Lua代码交给Redis服务端执行。
    /**
     * 释放分布式锁
     * @param jedis Redis客户端
     * @param lockKey 锁
     * @param requestId 请求标识
     * @return 是否释放成功
     */
    public static boolean releaseDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId) {

        String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
        Object result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(lockKey), Collections.singletonList(requestId));

        if (RELEASE_SUCCESS.equals(result)) {
            return true;
        }
        return false;

    }
}

         4.使用

1.controller

package com.aty.basissmallprogram.controller;

import com.aty.basissmallprogram.service.TestService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class TestController{

    @Autowired
    private TestService testService;

    /**
     * 加锁---测试方法
     * @throws InterruptedException
     */
    @GetMapping("/test")
    private void test() throws InterruptedException {
        testService.test();
    }

}

2.service

package com.aty.basissmallprogram.service;

public interface TestService {

    /**
     * 测试-方法
     */
    void test() throws InterruptedException;

}

3.impl

package com.aty.basissmallprogram.service.impl;

import com.aty.basissmallprogram.service.TestService;
import com.aty.basissmallprogram.utlis.RedisTool;
import com.aty.basissmallprogram.utlis.SyncUtils;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;

import java.util.UUID;

@Service
public class TestServiceImpl implements TestService {

    /**
     * 测试方法
     */
    @Override
    public void test() throws InterruptedException {
        long begin = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < 10; ++i) {
            tests();
        }
        long timeValue = System.currentTimeMillis() - begin;
        System.out.println("耗时：" + timeValue + "毫秒");
    }

    public void tests() throws InterruptedException {
        String uuid = UUID.randomUUID().toString();
        boolean lock = RedisTool.tryGetDistributedLock(new Jedis(), uuid, uuid, 60000000);
        if (!lock) {
            System.out.println("获取锁---失败");
        } else {
            System.out.println(uuid+"获取锁-------------------------成功");
            Thread.sleep(5000);
            System.out.println("uuid:" + uuid);
            boolean take = RedisTool.releaseDistributedLock(new Jedis(), uuid, uuid);
            System.out.println(take ? uuid+"解锁-------------------------成功" : "解锁-------------------------失败");
            System.out.println("                                                                             ");
        }
    }

}

另外一种思路参考：Redis分布式锁如何实现（可在实战中使用）_托尼吴的博客-CSDN博客