本文探讨了Java中非线程安全计数器在并发环境下有时看似能正确运行的现象。通过分析一个具体的代码示例，揭示了这种“正确”并非源于代码的健壮性，而是可能受到JVM优化、线程调度时机等多种因素的影响。文章强调，缺乏同步机制的代码不提供任何行为保证，即使在特定条件下表现正常，也潜藏着巨大的风险，并提供了使用`synchronized`和`AtomicInteger`等方式实现线程安全计数器的正确方法。
在多线程编程中，当多个线程尝试同时访问和修改共享资源时，如果没有适当的同步机制，就可能导致数据不一致或不可预测的结果，这种现象称为竞态条件（Race Condition）。一个典型的例子就是非线程安全的计数器。
考虑以下Java代码中的Counter类：
public class Counter {
private int counter = 0;
public void incrementCounter() {
counter += 1; // 这是一个非原子操作
}
public int getCounter() {
return counter;
}
}incrementCounter()方法看似简单，但counter += 1实际上包含三个独立的步骤：
立即学习“Java免费学习笔记（深入）”；
在多线程环境下，如果线程A在执行步骤1后，CPU时间片被切换到线程B，线程B也执行了这三个步骤，然后线程A继续执行步骤2和3，那么线程A的加1操作可能会覆盖线程B的结果，导致最终计数不准确。
在某些情况下，即使是上述非线程安全的计数器，在并发执行时也可能输出预期的正确结果。以下是一个模拟此现象的Java代码示例：
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
public class Main {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// 创建一个固定大小为10的线程池
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10);
// 用于协调线程启动和结束的CountDownLatch
CountDownLatch startSignal = new CountDownLatch(10);
CountDownLatch doneSignal = new CountDownLatch(10);
// 非线程安全的计数器实例
Counter counter = new Counter();
// 提交10个任务到线程池
for (int i = 0; i < 10; i++) {
executorService.submit(() -> {
try {
// 任务准备就绪，递减启动信号
startSignal.countDown();
// 等待所有任务都准备就绪
startSignal.await();
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt(); // 重新设置中断状态
throw new RuntimeException(e);
}
// 执行非线程安全的递增操作
counter.incrementCounter();
// 任务完成，递减完成信号
doneSignal.countDown();
});
}
// 等待所有任务完成
doneSignal.await();
// 打印最终计数，有时会是预期的10
System.out.println("Finished: " + counter.getCounter());
// 关闭线程池
executorService.shutdownNow();
}
}在这个示例中，我们启动了10个线程，每个线程都会调用counter.incrementCounter()一次。理论上，由于incrementCounter()是非原子操作，我们期望最终结果可能小于10（例如9、8等），因为可能存在竞态条件导致部分递增操作丢失。然而，在某些运行环境下，程序却可能每次都输出“Finished: 10”，这可能会让人感到困惑。
非线程安全代码有时能“表现正常”，这并非因为其设计正确，而是由于缺乏同步机制的代码不提供任何行为上的保证。这种“正确”是偶然的，是多种因素综合作用下的结果，而非代码本身的健壮性。
JVM优化与内存模型：
线程调度与时序：
缺乏反向保证： 仅仅因为代码没有正确同步，并不意味着它一定会在所有情况下都失败。它只是不保证在所有情况下都正确。这种“没有反向保证”的特性使得非线程安全问题难以发现，尤其是在开发和测试阶段，问题可能不会出现，但在生产环境中，随着负载增加或硬件/JVM环境的变化，问题会突然暴露，且难以复现和调试。
为了确保计数器在并发环境下的正确性，我们必须引入适当的同步机制。以下是几种常用的方法：
synchronized关键字可以用于方法或代码块，确保在任何给定时间只有一个线程可以执行被同步的代码。
public class SynchronizedCounter {
private int counter = 0;
// 对方法进行同步
public synchronized void incrementCounter() {
counter += 1;
}
// 读取方法也最好同步，以保证可见性
public synchronized int getCounter() {
return counter;
}
}或者使用同步代码块：
public class SynchronizedBlockCounter {
private int counter = 0;
private final Object lock = new Object(); // 定义一个锁对象
public void incrementCounter() {
synchronized (lock) { // 对代码块进行同步
counter += 1;
}
}
public int getCounter() {
synchronized (lock) { // 读取也同步以保证可见性
return counter;
}
}
}注意事项： synchronized可以有效解决线程安全问题，但可能引入性能开销，尤其是在高并发竞争激烈的情况下。
Java提供了一系列原子类（如AtomicInteger, AtomicLong, AtomicReference等），它们使用CAS（Compare-And-Swap）操作来保证原子性，通常比synchronized具有更高的性能，尤其是在竞争不激烈的情况下。
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
public class AtomicCounter {
private AtomicInteger counter = new AtomicInteger(0);
public void incrementCounter() {
counter.incrementAndGet(); // 原子性递增操作
}
public int getCounter() {
return counter.get(); // 原子性读取操作
}
}注意事项： AtomicInteger是处理单个变量原子操作的理想选择，性能优于synchronized。
当并发竞争非常激烈时，AtomicInteger可能会因为频繁的CAS失败重试而导致性能下降。LongAdder（以及DoubleAdder）是Java 8引入的，它通过维护一组变量来分担竞争，从而在极端高并发的场景下提供更好的性能。
import java.util.concurrent.atomic.LongAdder;
public class HighConcurrencyCounter {
private LongAdder counter = new LongAdder();
public void incrementCounter() {
counter.increment(); // 原子性递增操作
}
public long getCounter() {
return counter.sum(); // 获取总和
}
}注意事项： LongAdder适用于只关心最终总和，而不关心中间精确值的场景，因为它在内部维护多个“单元”，求和时才汇总。
非线程安全计数器在特定条件下可能“表现正常”，这是一种危险的假象。它不是代码正确的标志，而是JVM优化、线程调度、CPU特性等多种因素偶然作用的结果。这种不确定性使得非线程安全问题难以发现和调试，是并发编程中的一个陷阱。
为了编写健壮可靠的并发程序，务必遵循线程安全原则，对共享资源进行适当的同步。根据具体需求和并发程度，可以选择synchronized关键字、AtomicInteger等原子类或LongAdder等并发工具，确保数据的一致性和程序的正确性。永远不要依赖非线程安全代码的偶然正确性。
以上就是Java并发编程：深入理解非线程安全计数器为何有时“表现正常”的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
编程怎么学习？编程怎么入门？编程在哪学？编程怎么学才快？不用担心，这里为大家提供了编程速学教程(入门课程)，有需要的小伙伴保存下载就能学习啦！
广告Copyright 2014-2025 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号
408
收藏
