JUC

1. ReentrantLock

ReentrantLock是一种可重入的独占锁，它允许同一个线程多次获取同一个锁而不会被阻塞。

它的功能类似于synchronized是一种互斥锁，可以保证线程安全。相对于 synchronized， ReentrantLock具备如下特点：

• 可中断

• 可以设置超时时间

• 可以设置为公平锁

• 支持多个条件变量

• 与 synchronized 一样，都支持可重入

它的主要应用场景是在多线程环境下对共享资源进行独占式访问，以保证数据的一致性和安全性。

可重入锁

可重入锁又名递归锁，是指在同一个线程在外层方法获取锁的时候，再进入该线程的内层方法会自动获取锁（前提锁对象得是同一个对象），不会因为之前已经获取过还没释放而阻塞。Java中ReentrantLock和synchronized都是可重入锁，可重入锁的一个优点是可一定程度避免死锁。在实际开发中，可重入锁常常应用于递归操作、调用同一个类中的其他方法、锁嵌套等场景中。

公平锁和非公平锁

ReentrantLock支持公平锁和非公平锁两种模式：

• 公平锁：线程在获取锁时，按照等待的先后顺序获取锁。

• 非公平锁：线程在获取锁时，不按照等待的先后顺序获取锁，而是随机获取锁。ReentrantLock默认是非公平锁

结合Condition实现生产者消费者模式

java.util.concurrent类库中提供Condition类来实现线程之间的协调。调用Condition.await() 方法使线程等待，其他线程调用Condition.signal() 或 Condition.signalAll() 方法唤醒等待的线程。

注意：调用Condition的await()和signal()方法，都必须在lock保护之内。

2. Semaphore

Semaphore（信号量）是一种用于多线程编程的同步工具，用于控制同时访问某个资源的线程数量。

Semaphore维护了一个计数器，线程可以通过调用acquire()方法来获取Semaphore中的许可证，当计数器为0时，调用acquire()的线程将被阻塞，直到有其他线程释放许可证；线程可以通过调用release()方法来释放Semaphore中的许可证，这会使Semaphore中的计数器增加，从而允许更多的线程访问共享资源。

3. CountDownLatch

CountDownLatch（闭锁）是一个同步协助类，允许一个或多个线程等待，直到其他线程完成操作集

CountDownLatch使用给定的计数值（count）初始化。await方法会阻塞直到当前的计数值（count），由于countDown方法的调用达到0，count为0之后所有等待的线程都会被释放，并且随后对await方法的调用都会立即返回。这是一个一次性现象 —— count不会被重置。

4. CyclicBarrier

CyclicBarrier（回环栅栏或循环屏障），是 Java 并发库中的一个同步工具，通过它可以实现让一组线程等待至某个状态（屏障点）之后再全部同时执行。叫做回环是因为当所有等待线程都被释放以后，CyclicBarrier可以被重用。

5. Exchanger

Exchanger是一个用于线程间协作的工具类，用于两个线程间交换数据。具体交换数据是通过exchange方法来实现的，如果一个线程先执行exchange方法，那么它会同步等待另一个线程也执行exchange方法，这个时候两个线程就都达到了同步点，两个线程就可以交换数据。

6. Phaser

Phaser（阶段协同器）是一个Java实现的并发工具类，用于协调多个线程的执行。它提供了一些方便的方法来管理多个阶段的执行，可以让程序员灵活地控制线程的执行顺序和阶段性的执行。Phaser可以被视为CyclicBarrier和CountDownLatch的进化版，它能够自适应地调整并发线程数，可以动态地增加或减少参与线程的数量。所以Phaser特别适合使用在重复执行或者重用的情况。

AQS独占锁之ReentrantLock分析

管程 — Java同步的设计思想

管程：指的是管理共享变量以及对共享变量的操作过程，让他们支持并发。

互斥：同一时刻只允许一个线程访问共享资源；

同步：线程之间如何通信、协作。

MESA模型

在管程的发展史上，先后出现过三种不同的管程模型，分别是Hasen模型、Hoare模型和MESA模型。现在正在广泛使用的是MESA模型。

管程中引入了条件变量的概念，而且每个条件变量都对应有一个等待队列。条件变量和等待队列的作用是解决线程之间的同步问题。

AQS

java.util.concurrent包中的大多数同步器实现都是围绕着共同的基础行为，比如等待队列、条件队列、独占获取、共享获取等，而这些行为的抽象就是基于**AbstractQueuedSynchronizer（简称AQS）**实现的，AQS是一个抽象同步框架，可以用来实现一个依赖状态的同步器。

AQS定义两种队列

• 同步等待队列： 主要用于维护获取锁失败时入队的线程。

• 条件等待队列： 调用await()的时候会释放锁，然后线程会加入到条件队列，调用signal()唤醒的时候会把条件队列中的线程节点移动到同步队列中，等待再次获得锁。

AQS 定义了5个队列中节点状态：

1. 值为0，初始化状态，表示当前节点在sync队列中，等待着获取锁。
2. CANCELLED，值为1，表示当前的线程被取消；
3. SIGNAL，值为-1，表示当前节点的后继节点包含的线程需要运行，也就是unpark；
4. CONDITION，值为-2，表示当前节点在等待condition，也就是在condition队列中；
5. PROPAGATE，值为-3，表示当前场景下后续的acquireShared能够得以执行；

AQS当中的同步等待队列也称CLH队列，CLH队列是Craig、Landin、Hagersten三人发明的一种基于双向链表数据结构的队列，是FIFO先进先出线程等待队列，Java中的CLH队列是原CLH队列的一个变种,线程由原自旋机制改为阻塞机制。

读写锁

读读不存在线程安全问题。写读，写写操作存在线程安全问题的

读写锁ReadWriteLock，顾名思义一把锁分为读与写两部分，读锁允许多个线程同时获得，因为读操作本身是线程安全的。而写锁是互斥锁，不允许多个线程同时获得写锁。并且读与写操作也是互斥的。读写锁适合多读少写的业务场景。

读写锁有以下三个重要的特性：

• 公平选择性：支持非公平（默认）和公平的锁获取方式，吞吐量还是非公平优于公平。

• 可重入：读锁和写锁都支持线程重入。以读写线程为例：读线程获取读锁后，能够再次获取读锁。写线程在获取写锁之后能够再次获取写锁，同时也可以获取读锁。

• 锁降级：遵循获取写锁、再获取读锁最后释放写锁的次序，写锁能够降级成为读锁。

设计的精髓：用一个变量如何维护多种状态

HoldCounter 计数器

读锁的内在机制其实就是一个共享锁。一次共享锁的操作就相当于对HoldCounter 计数器的操作。获取共享锁，则该计数器 + 1，释放共享锁，该计数器 - 1。只有当线程获取共享锁后才能对共享锁进行释放、重入操作。

StampedLock

ReentrantReadWriteLock有个潜在的问题：如果有线程正在读，写线程需要等待读线程释放锁后才能获取写锁，即读的过程中不允许写，这是一种悲观的读锁。

为了进一步提升并发执行效率，Java 8引入了新的读写锁：StampedLock。StampedLock和ReentrantReadWriteLock相比，改进之处在于：读的过程中也允许获取写锁后写入！在原先读写锁的基础上新增了一种叫**乐观读（Optimistic Reading）**的模式。该模式并不会加锁，所以不会阻塞线程，会有更高的吞吐量和更高的性能。

并发容器

CopyOnWriteArrayList

对应的非并发容器：ArrayList

目标：代替Vector、synchronizedList

原理：利用高并发往往是读多写少的特性，对读操作不加锁，对写操作，先复制一份新的集合，在新的集合上面修改，然后将新集合赋值给旧的引用，并通过volatile 保证其可见性，当然写操作的锁是必不可少的了。

CopyOnWriteArraySet

对应的非并发容器：HashSet

目标：代替synchronizedSet

原理：基于CopyOnWriteArrayList实现，其唯一的不同是在add时调用的是CopyOnWriteArrayList的addIfAbsent方法，其遍历当前Object数组，如Object数组中已有了当前元素，则直接返回，如果没有则放入Object数组的尾部，并返回。

ConcurrentHashMap

对应的非并发容器：HashMap

目标：代替Hashtable、synchronizedMap，支持复合操作

原理：JDK6中采用一种更加细粒度的加锁机制Segment“分段锁”，JDK8中采用CAS无锁算法。

ConcurrentSkipListMap

对应的非并发容器：TreeMap

目标：代替synchronizedSortedMap(TreeMap)

原理：Skip list（跳表）是一种可以代替平衡树的数据结构，默认是按照Key值升序的。

迭代器的 fail-fast 与 fail-safe 机制

在 Java 中，迭代器（Iterator）在迭代的过程中，如果底层的集合被修改（添加或删除元素），不同的迭代器对此的表现行为是不一样的，可分为两类：Fail-Fast（快速失败）和 Fail-Safe（安全失败）。

fail-fast 机制是java集合(Collection)中的一种错误机制。当多个线程对同一个集合的内容进行操作时，就可能会产生 fail-fast 事件。例如：当某一个线程A通过 iterator 去遍历某集合的过程中，若该集合的内容被其他线程所改变了；那么线程A访问集合时，就会抛出ConcurrentModificationException异常，产生 fail-fast 事件。

任何对集合结构的修改都会在一个复制的集合上进行，因此不会抛出ConcurrentModificationException。在 java.util.concurrent 包中的集合，如 CopyOnWriteArrayList、ConcurrentHashMap 等，它们的迭代器一般都是采用 Fail-Safe 机制。

阻塞队列

方法	抛出异常	返回特定值	阻塞	阻塞特定时间
入队	add(e)	offer(e)	put(e)	offer(e, time, unit)
出队	remove()	poll()	take()	poll(time, unit)
获取队首元素	element()	peek()	不支持	不支持

BlockingQueue 接口的实现类都被放在了 juc 包中，它们的区别主要体现在存储结构上或对元素操作上的不同，但是对于take与put操作的原理却是类似的。

队列	描述
ArrayBlockingQueue	基于数组结构实现的一个有界阻塞队列
LinkedBlockingQueue	基于链表结构实现的一个无界阻塞队列，指定容量为有界阻塞队列
PriorityBlockingQueue	支持按优先级排序的无界阻塞队列
DelayQueue	基于优先级队列（PriorityBlockingQueue）实现的无界阻塞队列
SynchronousQueue	不存储元素的阻塞队列
LinkedTransferQueue	基于链表结构实现的一个无界阻塞队列
LinkedBlockingDeque	基于链表结构实现的一个双端阻塞队列

线程池

线程池有五种状态：

• RUNNING：会接收新任务并且会处理队列中的任务

• SHUTDOWN：不会接收新任务并且会处理队列中的任务

• STOP：不会接收新任务并且不会处理队列中的任务，并且会中断在处理的任务（注意：一个任务能不能被中断得看任务本身）

• TIDYING：所有任务都终止了，线程池中也没有线程了，这样线程池的状态就会转为TIDYING，一旦达到此状态，就会调用线程池的terminated()

• TERMINATED：terminated()执行完之后就会转变为TERMINATED

这五种状态并不能任意转换，只会有以下几种转换情况：

1. RUNNING -> SHUTDOWN：手动调用shutdown()触发，或者线程池对象GC时会调用finalize()从而调用shutdown()
2. (RUNNING or SHUTDOWN) -> STOP：调用shutdownNow()触发，如果先调shutdown()紧着调shutdownNow()，就会发生SHUTDOWN -> STOP
3. SHUTDOWN -> TIDYING：队列为空并且线程池中没有线程时自动转换
4. STOP -> TIDYING：线程池中没有线程时自动转换（队列中可能还有任务）
5. TIDYING -> TERMINATED：terminated()执行完后就会自动转换

线程池七大参数

corePoolSize——核心线程最大数

maximumPoolSize——线程池最大线程数

keepAliveTime——空闲线程存活时间。当一个非核心线程被创建，使用完归还给线程池。一个线程如果处于空闲状态，并且当前的线程数量大于corePoolSize，那么在指定时间后，这个空闲线程会被销毁，这里的指定时间由keepAliveTime来设定

unit——空闲线程存活时间单位，这是keepAliveTime的计量单位

workQueue——用于保存等待执行的任务的阻塞队列。当线程池满了，线程就会放入这个队列中。任务调度再取出

• ArrayBlockingQueue——基于数组的阻塞队列，按FIFO，新任务放队尾。有界的数组可以防止资源耗尽问题。当线程池中线程数量达到corePoolSize后，再有新任务进来，则会将任务放入该队列的队尾，等待被调度。如果队列已经是满的，则创建一个新线程，
  如果线程数量已经达到maxPoolSize，则会执行拒绝策略。
• LinkedBlockingQuene——基于链表的无界阻塞队列，按照FIFO排序。其实最大容量为Interger.MAX。由于该队列的近似无界性，当线程池中线程数量达到corePoolSize后，再有新任务进来，会一直存入该队列，而不会去创建新线程直到maxPoolSize，因此使用该工作队列时，参数maxPoolSize其实是不起作用的
• SynchronousQuene——不缓存任务的阻塞队列。生产者放入一个任务必须等到消费者取出这个任务。也就是说新任务进来时，不会缓存，而是直接被调度执行该任务，如果没有可用线程，则创建新线程，如果线程数量达到maxPoolSize，则执行拒绝策略
• PriorityBlockingQueue——具有优先级的无界阻塞队列。优先级通过参数Comparator实现。

threadFactory——建一个新线程时使用的工厂，可以用来设定线程名、是否为daemon线程等等

handler——拒绝策略。当工作队列中的任务已到达最大限制，并且线程池中的线程数量也达到最大限制，这时如果有新任务提交进来，就用到拒绝策略。jdk中提供了4中拒绝策略：

• CallerRunsPolicy——主线程自己执行该任务：该策略下，在调用者线程中直接执行被拒绝任务的run方法，除非线程池已经shutdown，否则直接抛弃任务。
• AbortPolicy——抛出异常：该策略下，直接丢弃任务，并抛出RejectedExecutionException异常
• DiscardPolicy——直接丢弃：该策略下，直接丢弃任务，什么都不做
• DiscardOldestPolicy——早删晚进：该策略下，抛弃进入队列最早的那个任务，然后尝试把这次拒绝的任务放入队列

ForkJoinPool

归并排序&分治思想

归并排序（Merge Sort）是一种基于分治思想的排序算法。归并排序的基本思想是将一个大数组分成两个相等大小的子数组，对每个子数组分别进行排序，然后将两个子数组合并成一个有序的大数组。因为常常使用递归实现(由先拆分后合并的性质决定的)，所以我们称其为归并排序。

分治思想的步骤如下：

1. 分解：将要解决的问题划分成若干规模较小的同类问题；
2. 求解：当子问题划分得足够小时，用较简单的方法解决；
3. 合并：按原问题的要求，将子问题的解逐层合并构成原问题的解。

Fork/Join并行归并排序

并行归并排序是一种利用多线程实现的归并排序算法。它的基本思路是将数据分成若干部分，然后在不同线程上对这些部分进行归并排序，最后将排好序的部分合并成有序数组。在多核CPU上，这种算法也能够有效提高排序速度。

Fork/Join框架

Fork/Join是一个是一个并行计算的框架，主要就是用来支持分治任务模型的，这个计算框架里的 Fork 对应的是分治任务模型里的任务分解，Join 对应的是结果合并。它的核心思想是将一个大任务分成许多小任务，然后并行执行这些小任务，最终将它们的结果合并成一个大的结果。

Fork/Join框架的主要组成部分是ForkJoinPool、ForkJoinTask。ForkJoinPool是一个线程池，它用于管理ForkJoin任务的执行。ForkJoinTask是一个抽象类，用于表示可以被分割成更小部分的任务。

ForkJoinPool

ForkJoinPool是Fork/Join框架中的线程池类，它用于管理Fork/Join任务的线程。ForkJoinPool类包括一些重要的方法，例如submit()、invoke()、shutdown()、awaitTermination()等，用于提交任务、执行任务、关闭线程池和等待任务的执行结果。ForkJoinPool类中还包括一些参数，例如线程池的大小、工作线程的优先级、任务队列的容量等，可以根据具体的应用场景进行设置

ForkJoinPool中有四个核心参数，用于控制线程池的并行数、工作线程的创建、异常处理和模式指定等。各参数解释如下：

• int parallelism：指定并行级别（parallelism level）。ForkJoinPool将根据这个设定，决定工作线程的数量。如果未设置的话，将使用Runtime.getRuntime().availableProcessors()来设置并行级别；

• ForkJoinWorkerThreadFactory factory：ForkJoinPool在创建线程时，会通过factory来创建。注意，这里需要实现的是ForkJoinWorkerThreadFactory，而不是ThreadFactory。如果你不指定factory，那么将由默认的DefaultForkJoinWorkerThreadFactory负责线程的创建工作；

• UncaughtExceptionHandler handler：指定异常处理器，当任务在运行中出错时，将由设定的处理器处理；

• boolean asyncMode：设置队列的工作模式。当asyncMode为true时，将使用先进先出队列，而为false时则使用后进先出的模式。

工作窃取算法：ForkJoinPool采用工作窃取算法来提高线程的利用率，而普通线程池则采用任务队列来管理任务。在工作窃取算法中，当一个线程完成自己的任务后，它可以从其它线程的队列中获取一个任务来执行，以此来提高线程的利用率

并发原子性、可见性和有序性问题&JMM内存模型

原子性&可见性&有序性问题

并发编程Bug的源头：原子性、可见性和有序性问题

原子性：一个或多个操作，要么全部执行且在执行过程中不被任何因素打断，要么全部不执行。在 Java 中，对基本数据类型的变量的读取和赋值操作是原子性操作（64位处理器）。不采取任何的原子性保障措施的自增操作并不是原子性的，比如i++操作。

可见性：指当多个线程访问同一个变量时，一个线程修改了这个变量的值，其他线程能够立即看得到修改的值。

有序性：即程序执行的顺序按照代码的先后顺序执行。为了提升性能，编译器和处理器常常会对指令做重排序，所以存在有序性问题。

JMM内存模型

在并发编程中，需要处理的两个关键问题：

1）多线程之间如何通信（线程之间以何种机制来交换数据）。

2）多线程之间如何同步 （控制不同线程间操作发生的相对顺序）。

线程之间常用的通信机制有两种：共享内存和消息传递，Java采用的是共享内存模型。

Java线程之间的通信由Java内存模型（Java Memory Model，简称JMM）控制，JMM决定一个线程对共享变量的写入何时对另一个线程可见。

根据JMM的规定，线程对共享变量的所有操作都必须在自己的本地内存中进行，不能直接从主内存中读取。

JMM通过控制主内存与每个线程的本地内存之间的交互，来为Java程序提供内存可见性的保证。

happens-before

JSR-133使用happens-before的概念来指定两个操作之间的执行顺序。由于这两个操作可以在一个线程之内，也可以在不同的线程之内。因此，JMM可以通过happens-before关系向程序员提供跨线程的内存可见性保证。

JSR-133规范对happens-before关系的定义如下：

1）如果一个操作happens-before 另一个操作，那么第一个操作的执行结果将对第二个操作可见，而且第一个操作的执行顺序排在第二个操作之前。 这是JMM对程序员的承诺， 注意，这只是JMM向程序员做出的保证。

2）两个操作之间存在happens-before关系，并不意味着Java平台的具体实现必须要按照happens-before关系指定的顺序来执行。如果重排序之后的执行结果，与按happens-before关系来执行的结果一致，那么这种排序并不非法，也就是说，JMM允许这种排序。这是JMM对编译器和处理器重排序的约束原则

总结

**Java中的volatile关键字可以保证多线程操作共享变量的可见性以及禁止指令重排序，synchronized关键字不仅保证可见性，同时也保证了原子性（互斥性）。在更底层，JMM通过内存屏障来实现内存的可见性以及禁止重排序。**为了程序员的方便理解，提出了happens-before，它更加的简单易懂，从而避免了程序员为了理解内存可见性而去学习复杂的重排序规则以及这些规则的具体实现方法。

CPU缓存架构

在CPU访问存储设备时，无论是存取数据亦或存取指令，都趋于聚集在一片连续的区域中，这就是局部性原理。

时间局部性（Temporal Locality）：如果一个信息项正在被访问，那么在近期它很可能还会被再次访问。

比如循环、递归、方法的反复调用等。

空间局部性（Spatial Locality）：如果一个存储器的位置被引用，那么将来他附近的位置也会被引用。

比如顺序执行的代码、连续创建的两个对象、数组等。

CPU多核缓存架构要保证缓存一致性。

**缓存一致性协议是一种用于确保处理器缓存中的数据和主存中的数据一致的机制。**缓存一致性协议会通过处理器之间的通信，确保在一个处理器修改了某个数据后，其他处理器缓存中的该数据会被更新或者失效，从而保证在多个处理器同时对同一个数据进行操作时，它们所看到的数据始终是一致的。

缓存锁定则是在缓存一致性协议的基础上实现原子操作的机制，它会利用缓存一致性协议来确保在多个处理器同时修改同一个缓存行中的数据时，只有一个处理器能够获得锁定，从而保证原子性。缓存锁定的实现也需要硬件的支持，而且不同的处理器架构可能会有不同的实现方式。

缓存一致性协议实现原理

**总线窥探(Bus snooping)**是缓存中的一致性控制器(snoopy cache)监视或窥探总线事务的一种方案，其目标是在分布式共享内存系统中维护缓存一致性。包含一致性控制器(snooper)的缓存称为snoopy缓存。该方案由Ravishankar和Goodman于1983年提出。

在计算机中，数据通过总线在处理器和内存之间传递。每次处理器和内存之间的数据传递都是通过一系列步骤来完成的，这一系列步骤称之为总线事务（Bus Transaction）

窥探协议类型

根据管理写操作的本地副本的方式，有两种窥探协议:

写失效（Write-invalidate）

当处理器写入一个共享缓存块时，其他缓存中的所有共享副本都会通过总线窥探失效。这种方法确保处理器只能读写一个数据的一个副本。其他缓存中的所有其他副本都无效。这是最常用的窥探协议。MSI、MESI、MOSI、MOESI和MESIF协议属于该类型。

写更新（Write-update）

当处理器写入一个共享缓存块时，其他缓存的所有共享副本都会通过总线窥探更新。这个方法将写数据广播到总线上的所有缓存中。它比write-invalidate协议引起更大的总线流量。这就是为什么这种方法不常见。Dragon和firefly协议属于此类别。

缓存一致性协议

缓存一致性协议在多处理器系统中应用于高速缓存一致性。为了保持一致性，人们设计了各种模型和协议，如MSI、MESI(又名Illinois)、MOSI、MOESI、MERSI、MESIF、write-once、Synapse、Berkeley、Firefly和Dragon协议。

MESI协议

MESI协议是一个基于写失效的缓存一致性协议，是支持回写（write-back）缓存的最常用协议。也称作伊利诺伊协议 (Illinois protocol，因为是在伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校被发明的)。

缓存行有4种不同的状态:

• 已修改Modified (M)

缓存行是脏的（dirty），与主存的值不同。如果别的CPU内核要读主存这块数据，该缓存行必须回写到主存，状态变为共享(S).

• 独占Exclusive (E)

缓存行只在当前缓存中，但是干净的——缓存数据同于主存数据。当别的缓存读取它时，状态变为共享；当前写数据时，变为已修改状态。

• 共享Shared (S)

缓存行也存在于其它缓存中且是未修改的。缓存行可以在任意时刻抛弃。

• 无效Invalid (I)

缓存行是无效的

MESI协议用于确保多个处理器之间共享的内存数据的一致性。当一个处理器需要访问某个内存数据时，它首先会检查自己的缓存中是否有该数据的副本。如果缓存中没有该数据的副本，则会发出一个缓存不命中（miss）请求，从主内存中获取该数据的副本，并将该数据的副本存储到自己的缓存中。

当一个处理器发出一个缓存不命中请求时，如果该数据的副本已经存在于另一个处理器或核心的缓存中（即处于共享状态），则该处理器可以从另一个处理器的缓存中复制该数据的副本。这个过程称为缓存到缓存复制（cache-to-cache transfer）。

伪共享

如果多个核上的线程在操作同一个缓存行中的不同变量数据，那么就会出现频繁的缓存失效，即使在代码层面看这两个线程操作的数据之间完全没有关系。这种不合理的资源竞争情况就是伪共享（False Sharing）。

Disruptor高性能框架

Disruptor实现了队列的功能并且是一个有界队列，可以用于生产者-消费者模型。

RingBuffer数据结构

使用RingBuffer来作为队列的数据结构，RingBuffer就是一个可自定义大小的环形数组。除数组外还有一个序列号(sequence)，用以指向下一个可用的元素，供生产者与消费者使用。

常用并发设计模式

优雅终止线程的设计模式

思考：在一个线程 T1 中如何优雅的终止线程 T2？

错误思路1：使用线程对象的 stop() 方法停止线程

stop 方法会真正杀死线程，如果这时线程锁住了共享资源，那么当它被杀死后就再也没有机会释放锁， 其它线程将永远无法获取锁 。

错误思路2：使用 System.exit(int) 方法停止线程

目的仅是停止一个线程，但这种做法会让整个程序都停止

正确思路：两阶段终止模式

两阶段终止（Two-phase Termination）模式是一种用于优雅终止线程的设计模式。该模式的基本思想是通过两个阶段来终止线程，第一个阶段是发送终止请求，第二个阶段是等待线程终止。

避免共享的设计模式

不变性（Immutability）模式，写时复制（Copy-on-Write）模式，线程本地存储（Thread-Specific Storage）模式本质上都是为了避免共享。

• 使用时需要注意不变性模式的属性的不可变性

• 写时复制模式需要注意拷贝的性能问题

• 线程本地存储模式需要注意异步执行问题。

不变性（Immutability）模式——想破坏也破坏不了

“多个线程同时读写同一共享变量存在并发问题”，这里的必要条件之一是读写，如果只有读，而没有写，是没有并发问题的。解决并发问题，其实最简单的办法就是让共享变量只有读操作，而没有写操作。这个办法如此重要，以至于被上升到了一种解决并发问题的设计模式：不变性（Immutability）模式。

不变性模式是一种创建不可变对象的设计模式，即对象一旦创建后，就不能再进行修改。在多线程环境下，使用不可变对象可以避免线程安全问题，并提高程序的性能和可读性。

写时复制（Copy-on-Write）模式

在多线程环境下，Copy-on-Write模式可以提高共享数据的并发性能。该模式的基本思想是在共享数据被修改时，先将数据复制一份，然后对副本进行修改，最后再将副本替换为原始的共享数据。通过这种方式，可以避免多个线程同时访问同一个共享数据造成的竞争和冲突。

线程本地存储（Thread-Specific Storage） 模式——没有共享就没有伤害

线程本地存储模式用于解决多线程环境下的数据共享和数据隔离问题。该模式的基本思想是为每个线程创建独立的存储空间，用于存储线程私有的数据。通过这种方式，可以保证线程之间的数据隔离和互不干扰。在 Java 标准类库中，ThreadLocal 类实现了该模式。

多线程版本的if模式

守护挂起（Guarded Suspension）模式和避免执行（Balking）模式属于多线程版本的if模式

• 守护挂起模式需要注意性能。

• 避免重复执行模式需要注意竞态问题。

守护挂起（Guarded Suspension）模式——等我准备好哦

守护挂起模式是通过让线程等待来保护实例的安全性，即守护-挂起模式。在多线程开发中，常常为了提高应用程序的并发性，会将一个任务分解为多个子任务交给多个线程并行执行，而多个线程之间相互协作时，仍然会存在一个线程需要等待另外的线程完成后继续下一步操作。而Guarded Suspension模式可以帮助我们解决上述的等待问题。

守护挂起模式允许多个线程对实例资源进行访问，但是实例资源需要对资源的分配做出管理。

守护挂起模式也常被称作 Guarded Wait 模式、Spin Lock 模式（因为使用了 while 循环去等待），它还有一个更形象的非官方名字：多线程版本的 if。

解决线程之间的协作不可避免会用到等待唤醒机制

避免执行（Balking）模式——不需要就算了

Balking是“退缩不前”的意思。如果现在不适合执行这个操作，或者没必要执行这个操作，就停止处理，直接返回。当流程的执行顺序依赖于某个共享变量的场景，可以归纳为多线程if模式。Balking 模式常用于一个线程发现另一个线程已经做了某一件相同的事，那么本线程就无需再做了，直接结束返回。

Balking模式是一种多个线程执行同一操作A时可以考虑的模式；在某一个线程B被阻塞或者执行其他操作时，其他线程同样可以完成操作A，而当线程B恢复执行或者要执行操作A时，因A已被执行，而无需线程B再执行，从而提高了B的执行效率。

Balking模式和Guarded Suspension模式一样，存在守护条件，如果守护条件不满足，则中断处理；这与Guarded Suspension模式不同，Guarded Suspension模式在守护条件不满足的时候会一直等待至可以运行。

多线程分工模式

Thread-Per-Message 模式、Worker Thread 模式和生产者 - 消费者模式属于多线程分工模式。

• Thread-Per-Message 模式需要注意线程的创建，销毁以及是否会导致OOM。

• Worker Thread 模式需要注意死锁问题，提交的任务之间不要有依赖性。

• 生产者 - 消费者模式可以直接使用线程池来实现

Thread-Per-Message 模式——最简单实用的分工方法

Thread-Per-Message 模式就是为每个任务分配一个独立的线程，这是一种最简单的分工方法。

Thread-Per-Message 模式作为一种最简单的分工方案，Java 中使用会存在性能缺陷。在 Java 中的线程是一个重量级的对象，创建成本很高，一方面创建线程比较耗时，另一方面线程占用的内存也比较大。所以为每个请求创建一个新的线程并不适合高并发场景。为了解决这个缺点，Java 并发包里提供了线程池等工具类。

Worker Thread模式——如何避免重复创建线程

要想有效避免线程的频繁创建、销毁以及 OOM 问题，就不得不提 Java 领域使用最多的 Worker Thread 模式。Worker Thread 模式可以类比现实世界里车间的工作模式：车间里的工人，有活儿了，大家一起干，没活儿了就聊聊天等着。Worker Thread 模式中 Worker Thread 对应到现实世界里，其实指的就是车间里的工人。

生产者 - 消费者模式——用流水线的思想提高效率

Worker Thread 模式类比的是工厂里车间工人的工作模式。但其实在现实世界，工厂里还有一种流水线的工作模式，类比到编程领域，就是生产者 - 消费者模式。

生产者 - 消费者模式的核心是一个任务队列，生产者线程生产任务，并将任务添加到任务队列中，而消费者线程从任务队列中获取任务并执行。