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Python实战量化交易理财系统

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线程安全是指某个方法或某段代码，在多线程中能够正确的执行，不会出现数据不一致或数据污染的情况，我们把这样的程序称之为线程安全的，反之则为非线程安全的。

举个例子来说，比如银行只有张三一个人来办理业务，这种情况在程序中就叫做单线程执行，而单线程执行是没有问题的，也就是线程安全的。但突然有一天来了很多人同时办理业务，这种情况就叫做多线程执行。如果所有人都一起争抢着办理业务，很有可能会导致错误，而这种错误就叫非线程安全。如果每个人都能有序排队办理业务，且工作人员不会操作失误，我们就把这种情况称之为线程安全的。

问题演示

接下来我们演示一下，程序中非线程安全的示例。我们先创建一个变量 number 等于 0，然后开启线程 1 执行 100 万次 number++ 操作，同时再开启线程 2 执行 100 万次 number-- 操作，等待线程 1 和线程 2 都执行完，正确的结果 number 应该还是 0，但不加干预的多线程执行结果却与预期的正确结果不一致，如下代码所示：

public class ThreadSafeTest {
    // 全局变量
    private static int number = 0;
    // 循环次数(100W)
    private static final int COUNT = 1\_000\_000;

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 线程1：执行 100W 次 number+1 操作
        Thread t1 = new Thread(() -> {
            for (int i = 0; i < COUNT; i++) {
                number++;
            }
        });
        t1.start();

        // 线程2：执行 100W 次 number-1 操作
        Thread t2 = new Thread(() -> {
            for (int i = 0; i < COUNT; i++) {
                number--;
            }
        });
        t2.start();

        // 等待线程 1 和线程 2，执行完，打印 number 最终的结果
        t1.join();
        t2.join();
        System.out.println("number 最终结果：" + number);
    }
}

以上程序的执行结果如下图所示：
从上述执行结果可以看出，number 变量最终的结果并不是 0，和我们预期的正确结果是不相符的，这就是多线程中的线程安全问题。

产生原因

导致线程安全问题的因素有以下 5 个：

1. 多线程抢占式执行。
2. 多线程同时修改同一个变量。
3. 非原子性操作。
4. 内存可见性。
5. 指令重排序。

接下来我们分别来看这 5 个因素的具体含义。

1.多线程抢占式执行

导致线程安全问题的第一大因素就是多线程抢占式执行，想象一下，如果是单线程执行，或者是多线程有序执行，那就不会出现混乱的情况了，不出现混乱的情况，自然就不会出现非线程安全的问题了。

2.多线程同时修改同一个变量

如果是多线程同时修改不同的变量（每个线程只修改自己的变量），也是不会出现非线程安全的问题了，比如以下代码，线程 1 修改 number1 变量，而线程 2 修改 number2 变量，最终两个线程执行完之后的结果如下：

public class ThreadSafe {
    // 全局变量
    private static int number = 0;
    // 循环次数(100W)
    private static final int COUNT = 1\_000\_000;
    // 线程 1 操作的变量 number1
    private static int number1 = 0;
    // 线程 2 操作的变量 number2
    private static int number2 = 0;

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 线程1：执行 100W 次 number+1 操作
        Thread t1 = new Thread(() -> {
            for (int i = 0; i < COUNT; i++) {
                number1++;
            }
        });
        t1.start();

        // 线程2：执行 100W 次 number-1 操作
        Thread t2 = new Thread(() -> {
            for (int i = 0; i < COUNT; i++) {
                number2--;
            }
        });
        t2.start();

        // 等待线程 1 和线程 2，执行完，打印 number 最终的结果
        t1.join();
        t2.join();
        number = number1 + number2;
        System.out.println("number=number1+number2 最终结果：" + number);
    }
}

以上程序的执行结果如下图所示：
从上述结果可以看出，多线程只要不是同时修改同一个变量，也不会出现线程安全问题。

3.非原子性操作

原子性操作是指操作不能再被分隔就叫原子性操作。比如人类吸气或者是呼气这个动作，它是一瞬间一次性完成的，你不可能先吸一半（气），停下来玩会手机，再吸一半（气），这种操作就是原子性操作。而非原子性操作是我现在要去睡觉，但睡觉之前要先上床，再拉被子，再躺下、再入睡等一系列的操作综合在一起组成的，这就是非原子性操作。
非原子性操作是有可以被分隔和打断的，比如要上床之前，发现时间还在，先刷个剧、刷会手机、再玩会游戏，甚至是再吃点小烧烤等等，所以非原子性操作有很多不确定性，而这些不确定性就会造成线程安全问题问题。
像 i++ 和 i-- 这种操作就是非原子的，它在 +1 或 -1 之前，先要查询原变量的值，并不是一次性完成的，所以就会导致线程安全问题。
比如以下操作流程：

以上就是一个经典的错误，number 原本等于 1，线程 1 进行 -1 操作，而线程 2 进行加 1，最终的结果 number 应该还等于 1 才对，但通过上面的执行，number 最终被修改成了 0，这就是非原子性导致的问题。

4.内存可见性问题

在 Java 编程中内存分为两种类型：工作内存和主内存，而工作内存使用的是 CPU 寄存器实现的，而主内存是指电脑中的内存，我们知道 CPU 寄存器的操作速度是远大于内存的操作速度的，它们的性能差异如下图所示：
那这和线程安全有什么关系呢？
这是因为在 Java 语言中，为了提高程序的执行速度，所以在操作变量时，会将变量从主内存中复制一份到工作内存，而主内存是所有线程共用的，工作内存是每个线程私有的，这就会导致一个线程已经把主内存中的公共变量修改了，而另一个线程不知道，依旧使用自己工作内存中的变量，这样就导致了问题的产生，也就导致了线程安全问题。

5.指令重排序

指令重排序是指 Java 程序为了提高程序的执行速度，所以会对一下操作进行合并和优化的操作。
比如说，张三要去图书馆还书，舍友又让张三帮忙借书，那么程序的执行思维是，张三先去图书馆把自己的书还了，再去一趟图书馆帮舍友把书借回来。而指令重排序之后，把两次执行合并了，张三带着自己的书去图书馆把书先还了，再帮舍友把书借出来，整个流程就执行完了，这是正常情况下的指令重排序的好处。
但是指令重排序也有“副作用”，而“副作用”是发生在多线程执行中的，还是以张三借书和帮舍友还书为例，如果张三是一件事做完再做另一件事是没有问题的（也就是单线程执行是没有问题的），但如果是多线程执行，就是两件事由多个人混合着做，比如张三在图书馆遇到了自己的多个同学，于是就把任务分派给多个人一起执行，有人借了几本书、有人借了还了几本书、有人再借了几本书、有人再借了还了几本书，执行的很混乱没有明确的目标，到最后悲剧就发生了，这就是在指令重排序带来的线程安全问题。

总结

线程安全是指某个方法或某段代码，在多线程中能够正确的执行，不会出现数据不一致或数据污染的情况，反之则为线程安全问题。简单来说所谓的非线程安全是指：在多线程中，程序的执行结果和预期的正确结果不一致的问题。而造成线程安全问题的因素有 5 个：多线程抢占式执行、多线程同时修改同一个变量、非原子性操作、内存可见性和指令重排序。

是非审之于己，毁誉听之于人，得失安之于数。

公众号：Java面试真题解析

面试合集：https://gitee.com/mydb/interview

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