Java多线程深度解析

1. 引言：为什么需要多线程？

在现代计算机架构中，多核CPU已成为主流。为了充分利用硬件资源，提升系统吞吐量和响应速度，多线程编程成为Java开发者必备的核心技能。然而，线程的创建、调度和同步也带来了复杂性——竞态条件、死锁、内存可见性等问题如影随形。本文将深入剖析Java多线程的核心机制，并给出高并发场景下的实战解决方案。

2. 线程基础与生命周期

2.1 线程的创建方式

// 方式1：继承Thread类
class MyThread extends Thread {
    @Override
    public void run() {
        System.out.println("Thread running");
    }
}

// 方式2：实现Runnable接口（推荐）
Runnable task = () -> System.out.println("Runnable task");
new Thread(task).start();

// 方式3：FutureTask + Callable（支持返回值）
Callable<Integer> callable = () -> 42;
FutureTask<Integer> futureTask = new FutureTask<>(callable);
new Thread(futureTask).start();
System.out.println(futureTask.get()); // 输出42

为什么推荐Runnable？

避免单继承限制
更符合面向对象设计原则（任务与执行分离）

2.2 线程状态流转

3. 线程同步：锁的进化论

3.1 synchronized的底层原理

public class Counter {
    private int count;
    
    // 同步方法：锁是当前实例对象
    public synchronized void increment() {
        count++;
    }
    
    // 同步块：锁是指定对象
    public void add(int value) {
        synchronized(this) {
            count += value;
        }
    }
}

锁升级过程：
无锁 → 偏向锁（单线程） → 轻量级锁（CAS自旋） → 重量级锁（OS互斥量）

3.2 ReentrantLock的进阶特性

ReentrantLock lock = new ReentrantLock(true); // 公平锁
Condition condition = lock.newCondition();

void doWork() {
    lock.lock();
    try {
        while (!conditionMet) {
            condition.await(); // 释放锁并等待
        }
        // 临界区操作
        condition.signalAll();
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}

对比synchronized优势：

可中断的锁获取
超时获取锁
公平锁支持
多条件变量（Condition）

3.3 StampedLock：读多写少场景的终极武器

StampedLock lock = new StampedLock();

// 乐观读
long stamp = lock.tryOptimisticRead();
if (!lock.validate(stamp)) {
    stamp = lock.readLock(); // 升级为悲观读
    try {
        // 读取数据
    } finally {
        lock.unlockRead(stamp);
    }
}

// 写锁
long writeStamp = lock.writeLock();
try {
    // 修改数据
} finally {
    lock.unlockWrite(writeStamp);
}

4. 并发工具库：JUC的瑰宝

4.1 同步屏障：CyclicBarrier vs CountDownLatch

// CyclicBarrier（可重复使用）
CyclicBarrier barrier = new CyclicBarrier(3, () -> 
    System.out.println("所有线程到达屏障"));

ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(3);
for (int i = 0; i < 3; i++) {
    pool.submit(() -> {
        // 处理任务
        barrier.await(); // 等待其他线程
    });
}

// CountDownLatch（一次性）
CountDownLatch latch = new CountDownLatch(3);
new Thread(() -> {
    // 任务1
    latch.countDown();
}).start();
// ...启动其他线程
latch.await(); // 阻塞直到计数器归零

4.2 CompletableFuture：异步编程新范式

CompletableFuture.supplyAsync(() -> fetchDataFromDB())
    .thenApply(data -> processData(data))
    .thenAccept(result -> sendResult(result))
    .exceptionally(ex -> {
        System.err.println("Error: " + ex);
        return null;
    });

优势：

链式调用
异常处理
组合多个Future
超时控制

5. 线程池：高并发的基石

5.1 ThreadPoolExecutor核心参数

ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
    5, // corePoolSize
    10, // maximumPoolSize
    60, TimeUnit.SECONDS, // keepAliveTime
    new LinkedBlockingQueue<>(100), // workQueue
    new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("worker-%d").build(),
    new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy() // 拒绝策略
);

四种拒绝策略对比：

AbortPolicy：抛出RejectedExecutionException（默认）
CallerRunsPolicy：由调用线程执行任务
DiscardPolicy：静默丢弃任务
DiscardOldestPolicy：丢弃队列最旧任务

5.2 线程池监控与调优

// 监控关键指标
executor.getPoolSize();      // 当前线程数
executor.getActiveCount();   // 活动线程数
executor.getQueue().size(); // 队列积压数

调优建议：

CPU密集型：线程数 = CPU核心数 + 1
IO密集型：线程数 = CPU核心数 * (1 + 平均等待时间/计算时间)
使用有界队列防止内存溢出
通过JMX实现动态参数调整

6. 高并发陷阱与解决方案

6.1 死锁检测与预防

死锁产生的四个必要条件：

互斥条件
请求与保持
不可剥夺
循环等待

诊断工具：

jstack <pid>
VisualVM线程分析
Arthas的thread -b命令

6.2 ThreadLocal的内存泄漏

// 正确使用方式
try (ExecutorService pool = Executors.newSingleThreadExecutor()) {
    ThreadLocal<Connection> connHolder = new ThreadLocal<>();
    pool.submit(() -> {
        try {
            connHolder.set(getConnection());
            // 使用连接
        } finally {
            connHolder.remove(); // 必须手动清理
        }
    });
}

最佳实践：

使用static final修饰ThreadLocal实例
配合try-finally确保remove()执行
考虑使用FastThreadLocal（Netty优化版）

7. 性能优化：从理论到实践

7.1 锁粒度优化

错误示例：

public class BigLockCounter {
    private int a, b;
    public synchronized void incrementA() { a++; }
    public synchronized void incrementB() { b++; }
}

优化方案：

public class FineGrainedCounter {
    private final Object lockA = new Object();
    private final Object lockB = new Object();
    private int a, b;
    
    public void incrementA() {
        synchronized(lockA) { a++; }
    }
    
    public void incrementB() {
        synchronized(lockB) { b++; }
    }
}

7.2 无锁编程实战

// 使用LongAdder替代AtomicLong
LongAdder counter = new LongAdder();
IntStream.range(0, 1000).parallel().forEach(i -> counter.increment());

// 使用ConcurrentHashMap的compute方法
ConcurrentHashMap<String, Integer> map = new ConcurrentHashMap<>();
map.compute("key", (k, v) -> (v == null) ? 1 : v + 1);

性能对比（JMH测试）：

Benchmark                  Mode  Cnt      Score      Error  Units
LockVsCAS.lockBased       thrpt    5   1234.56 ±   67.89  ops/ms
LockVsCAS.casBased        thrpt    5  98765.43 ± 1234.56  ops/ms

8. 未来展望：虚拟线程（Project Loom）

Java 19引入的虚拟线程（Virtual Thread）将彻底改变多线程编程范式：

try (var executor = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor()) {
    IntStream.range(0, 10_000).forEach(i -> 
        executor.submit(() -> {
            Thread.sleep(Duration.ofSeconds(1));
            return i;
        }));
} // 这里会自动等待所有任务完成