• 线程安全和非线程安全


    ArrayList和Vector有什么区别?HashMap和HashTable有什么区别?StringBuilder和StringBuffer有什么区别?这些都是Java面试中常见的基础问题。面对这样的问题,回答是:ArrayList是非线程安全的,Vector是线程安全的;HashMap是非线程安全的,HashTable是线程安全的;StringBuilder是非线程安全的,StringBuffer是线程安全的。因为这是昨晚刚背的《Java面试题大全》上面写的。此时如果继续问:什么是线程安全?线程安全和非线程安全有什么区别?分别在什么情况下使用?这样一连串的问题,一口老血就喷出来了…

    非线程安全的现象模拟

    这里就使用ArrayList和Vector二者来说明。

    下面的代码,在主线程中new了一个非线程安全的ArrayList,然后开1000个线程分别向这个ArrayList里面添加元素,每个线程添加100个元素,等所有线程执行完成后,这个ArrayList的size应该是多少?应该是100000个?

    public class Main
    {
        public static void main(String[] args)
        {
            // 进行10次测试
            for(int i = 0; i < 10; i++)
            {
                test();
            }
        }
          
        public static void test()
        {
            // 用来测试的List
            List<Object> list = new ArrayList<Object>();
              
            // 线程数量(1000)
            int threadCount = 1000;
              
            // 用来让主线程等待threadCount个子线程执行完毕
            CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadCount);
              
            // 启动threadCount个子线程
            for(int i = 0; i < threadCount; i++)
            {
                Thread thread = new Thread(new MyThread(list, countDownLatch));
                thread.start();
            }
              
            try
            {
                // 主线程等待所有子线程执行完成,再向下执行
                countDownLatch.await();
            }
            catch (InterruptedException e)
            {
                e.printStackTrace();
            }
              
            // List的size
            System.out.println(list.size());
        }
    }
      
    class MyThread implements Runnable
    {
        private List<Object> list;
          
        private CountDownLatch countDownLatch;
          
        public MyThread(List<Object> list, CountDownLatch countDownLatch)
        {
            this.list = list;
            this.countDownLatch = countDownLatch;
        }
          
        public void run()
        {
            // 每个线程向List中添加100个元素
            for(int i = 0; i < 100; i++)
            {
                list.add(new Object());
            }
              
            // 完成一个子线程
            countDownLatch.countDown();
        }
    }

    上面进行了10次测试(为什么要测试10次?因为非线程安全并不是每次都会导致问题)。

    输出结果:

    99946

    100000

    100000

    100000

    99998

    99959

    100000

    99975

    100000

    99996

    上面的输出结果发现,并不是每次测试结果都是100000,有好几次测试最后ArrayList的size小于100000,甚至时不时会抛出个IndexOutOfBoundsException异常。(如果没有这个现象可以多试几次)

    这就是非线程安全带来的问题了。上面的代码如果用于生产环境,就会有隐患就会有BUG了。

    再用线程安全的Vector来进行测试,上面代码改变一处,test()方法中

    List<Object> list = new ArrayList<Object>();

    改成 

    List<Object> list = new Vector<Object>();
    输出结果:
    再运行程序。

    100000

    100000

    100000

    100000

    100000

    100000

    100000

    100000

    100000

    100000

    再多跑几次,发现都是100000,没有任何问题。因为Vector是线程安全的,在多线程操作同一个Vector对象时,不会有任何问题。

    再换成LinkedList试试,同样还会出现ArrayList类似的问题,因为LinkedList也是非线程安全的。

    二者如何取舍

    非线程安全是指多线程操作同一个对象可能会出现问题。而线程安全则是多线程操作同一个对象不会有问题。

    线程安全必须要使用很多synchronized关键字来同步控制,所以必然会导致性能的降低。

    所以在使用的时候,如果是多个线程操作同一个对象,那么使用线程安全的Vector;否则,就使用效率更高的ArrayList。

    非线程安全!=不安全

    有人在使用过程中有一个不正确的观点:我的程序是多线程的,不能使用ArrayList要使用Vector,这样才安全。

    非线程安全并不是多线程环境下就不能使用。注意我上面有说到:多线程操作同一个对象。注意是同一个对象。比如最上面那个模拟,就是在主线程中new的一个ArrayList然后多个线程操作同一个ArrayList对象。

    如果是每个线程中new一个ArrayList,而这个ArrayList只在这一个线程中使用,那么肯定是没问题的。

    线程安全的实现

    线程安全是通过线程同步控制来实现的,也就是synchronized关键字。  

    在这里,我用代码分别实现了一个非线程安全的计数器和线程安全的计数器Counter,并对他们分别进行了多线程测试。

    非线程安全的计数器:

    public class Main
    {
        public static void main(String[] args)
        {
            // 进行10次测试
            for(int i = 0; i < 10; i++)
            {
                test();
            }
        }
          
        public static void test()
        {
            // 计数器
            Counter counter = new Counter();
              
            // 线程数量(1000)
            int threadCount = 1000;
              
            // 用来让主线程等待threadCount个子线程执行完毕
            CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadCount);
              
            // 启动threadCount个子线程
            for(int i = 0; i < threadCount; i++)
            {
                Thread thread = new Thread(new MyThread(counter, countDownLatch));
                thread.start();
            }
              
            try
            {
                // 主线程等待所有子线程执行完成,再向下执行
                countDownLatch.await();
            }
            catch (InterruptedException e)
            {
                e.printStackTrace();
            }
              
            // 计数器的值
            System.out.println(counter.getCount());
        }
    }
      
    class MyThread implements Runnable
    {
        private Counter counter;
          
        private CountDownLatch countDownLatch;
          
        public MyThread(Counter counter, CountDownLatch countDownLatch)
        {
            this.counter = counter;
            this.countDownLatch = countDownLatch;
        }
          
        public void run()
        {
            // 每个线程向Counter中进行10000次累加
            for(int i = 0; i < 10000; i++)
            {
                counter.addCount();
            }
              
            // 完成一个子线程
            countDownLatch.countDown();
        }
    }
      
    class Counter
    {
        private int count = 0;
      
        public int getCount()
        {
            return count;
        }
      
        public void addCount()
        {
            count++;
        }
    }

    面的测试代码中,开启1000个线程,每个线程对计数器进行10000次累加,最终输出结果应该是10000000。

    但是上面代码中的Counter未进行同步控制,所以非线程安全。

    输出结果:

    9963727

    9973178

    9999577

    9987650

    9988734

    9988665

    9987820

    9990847

    9992305

    9972233

    稍加修改,把Counter改成线程安全的计数器:

    class Counter
    {
        private int count = 0;
      
        public int getCount()
        {
            return count;
        }
      
        public synchronized void addCount()
        {
            count++;
        }
    }

    上面只是在addCount()方法中加上了synchronized同步控制,就成为一个线程安全的计数器了。再执行程序。

    输出结果:

    10000000

    10000000

    10000000

    10000000

    10000000

    10000000

    10000000

    10000000

    10000000

    10000000

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