【Java并发编程实战】（九）：Java线程
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引言
在Java领域，实现并发程序的主要手段就是多线程。线程是操作系统里的一个概念，虽然各种不同的开发语言如Java、C#等都对其进行了封装，但是万变不离操作系统。Java语言里的线程本质上就是操作系统的线程，它们是一一对应的。
1 Java线程的生命周期
在操作系统层面，线程也有“生老病死”，专业的说法叫有生命周期。对于有生命周期的事物，要学好它，思路非常简单，只要能搞懂生命周期中各个节点的状态转换机制就可以了。
虽然不同的开发语言对于操作系统线程进行了不同的封装，但是对于线程的生命周期这部分，基本上是雷同的。所以，我们可以先来了解一下通用的线程生命周期模型，这部分内容也适用于很多其他编程语言；然后再详细有针对性地学习一下Java中线程的生命周期。
1.1 通用的线程生命周期
通用的线程生命周期基本上可以用下图这个“五态模型”来描述。这五态分别是：初始状态、可运行状态、运行状态、休眠状态和终止状态。
这“五态模型”的详细情况如下所示。
- 初始状态，指的是线程已经被创建，但是还不允许分配CPU执行。这个状态属于编程语言特有的，不过这里所谓的被创建，仅仅是在编程语言层面被创建，而在操作系统层面，真正的线程还没有创建。
- 可运行状态，指的是线程可以分配CPU执行。在这种状态下，真正的操作系统线程已经被成功创建了，所以可以分配CPU执行。
- 当有空闲的CPU时，操作系统会将其分配给一个处于可运行状态的线程，被分配到CPU的线程的状态就转换成了运行状态。
- 运行状态的线程如果调用一个阻塞的API（例如以阻塞方式读文件）或者等待某个事件（例如条件变量），那么线程的状态就会转换到休眠状态，同时释放CPU使用权，休眠状态的线程永远没有机会获得CPU使用权。当等待的事件出现了，线程就会从休眠状态转换到可运行状态。
- 线程执行完或者出现异常就会进入终止状态，终止状态的线程不会切换到其他任何状态，进入终止状态也就意味着线程的生命周期结束了。
这五种状态在不同编程语言里会有简化合并。例如，C语言的POSIX Threads规范，就把初始状态和可运行状态合并了；Java语言里则把可运行状态和运行状态合并了，这两个状态在操作系统调度层面有用，而JVM层面不关心这两个状态，因为JVM把线程调度交给操作系统处理了。
除了简化合并，这五种状态也有可能被细化，比如，Java语言里就细化了休眠状态（这个下面我们会详细讲解）。
1.2 Java中线程的生命周期
介绍完通用的线程生命周期模型，想必你已经对线程的“生老病死”有了一个大致的了解。那接下来我们就来详细看看Java语言里的线程生命周期是什么样的。
Java语言中线程共有六种状态，分别是：
- NEW（初始化状态）
- RUNNABLE（可运行/运行状态）
- BLOCKED（阻塞状态）
- WAITING（无时限等待）
- TIMED_WAITING（有时限等待）
- TERMINATED（终止状态）
这看上去挺复杂的，状态类型也比较多。但其实在操作系统层面，Java线程中的BLOCKED、WAITING、TIMED_WAITING是一种状态，即前面我们提到的休眠状态。也就是说只要Java线程处于这三种状态之一，那么这个线程就永远没有CPU的使用权。
所以Java线程的生命周期可以简化为下图：
其中，BLOCKED、WAITING、TIMED_WAITING可以理解为线程导致休眠状态的三种原因。那具体是哪些情形会导致线程从RUNNABLE状态转换到这三种状态呢？而这三种状态又是何时转换回RUNNABLE的呢？以及NEW、TERMINATED和RUNNABLE状态是如何转换的？
1. RUNNABLE与BLOCKED的状态转换
只有一种场景会触发这种转换，就是线程等待synchronized的隐式锁。synchronized修饰的方法、代码块同一时刻只允许一个线程执行，其他线程只能等待，这种情况下，等待的线程就会从RUNNABLE转换到BLOCKED状态。而当等待的线程获得synchronized隐式锁时，就又会从BLOCKED转换到RUNNABLE状态。
如果你熟悉操作系统线程的生命周期的话，可能会有个疑问：线程调用阻塞式API时，是否会转换到BLOCKED状态呢？在操作系统层面，线程是会转换到休眠状态的，但是在JVM层面，Java线程的状态不会发生变化，也就是说Java线程的状态会依然保持RUNNABLE状态。JVM层面并不关心操作系统调度相关的状态，因为在JVM看来，等待CPU使用权（操作系统层面此时处于可执行状态）与等待I/O（操作系统层面此时处于休眠状态）没有区别，都是在等待某个资源，所以都归入了RUNNABLE状态。
而我们平时所谓的Java在调用阻塞式API时，线程会阻塞，指的是操作系统线程的状态，并不是Java线程的状态。
2. RUNNABLE与WAITING的状态转换
总体来说，有三种场景会触发这种转换。
第一种场景，获得synchronized隐式锁的线程，调用无参数的Object.wait()方法。其中，wait()方法我们在上一篇讲解管程的时候已经深入介绍过了，这里就不再赘述。
第二种场景，调用无参数的Thread.join()方法。其中的join()是一种线程同步方法，例如有一个线程对象thread A，当调用A.join()的时候，执行这条语句的线程会等待thread A执行完，而等待中的这个线程，其状态会从RUNNABLE转换到WAITING。当线程thread A执行完，原来等待它的线程又会从WAITING状态转换到RUNNABLE。
第三种场景，调用LockSupport.park()方法。其中的LockSupport对象，也许你有点陌生，其实Java并发包中的锁，都是基于它实现的。调用LockSupport.park()方法，当前线程会阻塞，线程的状态会从RUNNABLE转换到WAITING。调用LockSupport.unpark(Thread thread)可唤醒目标线程，目标线程的状态又会从WAITING状态转换到RUNNABLE。
3. RUNNABLE与TIMED_WAITING的状态转换
有五种场景会触发这种转换：
- 调用带超时参数的Thread.sleep(long millis)方法；
- 获得synchronized隐式锁的线程，调用带超时参数的Object.wait(long timeout)方法；
- 调用带超时参数的Thread.join(long millis)方法；
- 调用带超时参数的LockSupport.parkNanos(Object blocker, long deadline)方法；
- 调用带超时参数的LockSupport.parkUntil(long deadline)方法。
这里你会发现TIMED_WAITING和WAITING状态的区别，仅仅是触发条件多了超时参数。
4. 从NEW到RUNNABLE状态
Java刚创建出来的Thread对象就是NEW状态，而创建Thread对象主要有两种方法。一种是继承Thread对象，重写run()方法。示例代码如下：
// 自定义线程对象
class MyThread extends Thread {
public void run() {
// 线程需要执行的代码
......
}
}
// 创建线程对象
MyThread myThread = new MyThread();
另一种是实现Runnable接口，重写run()方法，并将该实现类作为创建Thread对象的参数。示例代码如下：
// 实现Runnable接口
class Runner implements Runnable {
@Override
public void run() {
// 线程需要执行的代码
......
}
}
// 创建线程对象
Thread thread = new Thread(new Runner());
NEW状态的线程，不会被操作系统调度，因此不会执行。Java线程要执行，就必须转换到RUNNABLE状态。从NEW状态转换到RUNNABLE状态很简单，只要调用线程对象的start()方法就可以了，示例代码如下：
MyThread myThread = new MyThread();
// 从NEW状态转换到RUNNABLE状态
myThread.start()；
5. 从RUNNABLE到TERMINATED状态
线程执行完 run() 方法后，会自动转换到TERMINATED状态，当然如果执行run()方法的时候异常抛出，也会导致线程终止。有时候我们需要强制中断run()方法的执行，例如 run()方法访问一个很慢的网络，我们等不下去了，想终止怎么办呢？Java的Thread类里面倒是有个stop()方法，不过已经标记为@Deprecated，所以不建议使用了。正确的姿势其实是调用interrupt()方法。
那stop()和interrupt()方法的主要区别是什么呢？
stop()方法会真的杀死线程，不给线程喘息的机会，如果线程持有ReentrantLock锁，被stop()的线程并不会自动调用ReentrantLock的unlock()去释放锁，那其他线程就再也没机会获得ReentrantLock锁，这实在是太危险了。所以该方法就不建议使用了，类似的方法还有suspend() 和 resume()方法，这两个方法同样也都不建议使用了，所以这里也就不多介绍了。
而interrupt()方法就温柔多了，interrupt()方法仅仅是通知线程，线程有机会执行一些后续操作，同时也可以无视这个通知。被interrupt的线程，是怎么收到通知的呢？一种是异常，另一种是主动检测。
当线程A处于WAITING、TIMED_WAITING状态时，如果其他线程调用线程A的interrupt()方法，会使线程A返回到RUNNABLE状态，同时线程A的代码会触发InterruptedException异常。上面我们提到转换到WAITING、TIMED_WAITING状态的触发条件，都是调用了类似wait()、join()、sleep()这样的方法，我们看这些方法的签名，发现都会throws InterruptedException这个异常。这个异常的触发条件就是：其他线程调用了该线程的interrupt()方法。
当线程A处于RUNNABLE状态时，并且阻塞在java.nio.channels.InterruptibleChannel上时，如果其他线程调用线程A的interrupt()方法，线程A会触发java.nio.channels.ClosedByInterruptException这个异常；而阻塞在java.nio.channels.Selector上时，如果其他线程调用线程A的interrupt()方法，线程A的java.nio.channels.Selector会立即返回。
上面这两种情况属于被中断的线程通过异常的方式获得了通知。还有一种是主动检测，如果线程处于RUNNABLE状态，并且没有阻塞在某个I/O操作上，例如中断计算圆周率的线程A，这时就得依赖线程A主动检测中断状态了。如果其他线程调用线程A的interrupt()方法，那么线程A可以通过isInterrupted()方法，检测是不是自己被中断了。
2 创建多少线程才是合适的
在Java领域，实现并发程序的主要手段就是多线程，使用多线程还是比较简单的，但是使用多少个线程却是个困难的问题。工作中，经常有人问，“各种线程池的线程数量调整成多少是合适的？”或者“Tomcat的线程数、Jdbc连接池的连接数是多少？”等等。那我们应该如何设置合适的线程数呢？
要解决这个问题，首先要分析以下两个问题：
- 为什么要使用多线程？
- 多线程的应用场景有哪些？
2.1 为什么要使用多线程？
使用多线程，本质上就是提升程序性能。不过此刻谈到的性能，可能在你脑海里还是比较笼统的，基本上就是快、快、快，这种无法度量的感性认识很不科学，所以在提升性能之前，首要问题是：如何度量性能。
度量性能的指标有很多，但是有两个指标是最核心的，它们就是延迟和吞吐量。延迟指的是发出请求到收到响应这个过程的时间；延迟越短，意味着程序执行得越快，性能也就越好。 吞吐量指的是在单位时间内能处理请求的数量；吞吐量越大，意味着程序能处理的请求越多，性能也就越好。这两个指标内部有一定的联系（同等条件下，延迟越短，吞吐量越大），但是由于它们隶属不同的维度（一个是时间维度，一个是空间维度），并不能互相转换。
我们所谓提升性能，从度量的角度，主要是降低延迟，提高吞吐量。这也是我们使用多线程的主要目的。那我们该怎么降低延迟，提高吞吐量呢？这个就要从多线程的应用场景说起了。
2.2 多线程的应用场景
要想“降低延迟，提高吞吐量”，对应的方法呢，基本上有两个方向，一个方向是优化算法，另一个方向是将硬件的性能发挥到极致。前者属于算法范畴，后者则是和并发编程息息相关了。那计算机主要有哪些硬件呢？主要是两类：一个是I/O，一个是CPU。简言之，在并发编程领域，提升性能本质上就是提升硬件的利用率，再具体点来说，就是提升I/O的利用率和CPU的利用率。
估计这个时候你会有个疑问，操作系统不是已经解决了硬件的利用率问题了吗？的确是这样，例如操作系统已经解决了磁盘和网卡的利用率问题，利用中断机制还能避免CPU轮询I/O状态，也提升了CPU的利用率。但是操作系统解决硬件利用率问题的对象往往是单一的硬件设备，而我们的并发程序，往往需要CPU和I/O设备相互配合工作，也就是说，我们需要解决CPU和I/O设备综合利用率的问题。关于这个综合利用率的问题，操作系统虽然没有办法完美解决，但是却给我们提供了方案，那就是：多线程。
下面我们用一个简单的示例来说明：如何利用多线程来提升CPU和I/O设备的利用率？假设程序按照CPU计算和I/O操作交叉执行的方式运行，而且CPU计算和I/O操作的耗时是1:1。
如下图所示，如果只有一个线程，执行CPU计算的时候，I/O设备空闲；执行I/O操作的时候，CPU空闲，所以CPU的利用率和I/O设备的利用率都是50%。
单线程执行示意图：
如果有两个线程，如下图所示，当线程A执行CPU计算的时候，线程B执行I/O操作；当线程A执行I/O操作的时候，线程B执行CPU计算，这样CPU的利用率和I/O设备的利用率就都达到了100%。
两个线程执行示意图：
我们将CPU的利用率和I/O设备的利用率都提升到了100%，会对性能产生了哪些影响呢？通过上面的图示，很容易看出：单位时间处理的请求数量翻了一番，也就是说吞吐量提高了1倍。此时可以逆向思维一下，如果CPU和I/O设备的利用率都很低，那么可以尝试通过增加线程来提高吞吐量。
在单核时代，多线程主要就是用来平衡CPU和I/O设备的。如果程序只有CPU计算，而没有I/O操作的话，多线程不但不会提升性能，还会使性能变得更差，原因是增加了线程切换的成本。但是在多核时代，这种纯计算型的程序也可以利用多线程来提升性能。为什么呢？因为利用多核可以降低响应时间。
为便于你理解，这里我举个简单的例子说明一下：计算1+2+… … +100亿的值，如果在4核的CPU上利用4个线程执行，线程A计算[1，25亿)，线程B计算[25亿，50亿)，线程C计算[50，75亿)，线程D计算[75亿，100亿]，之后汇总，那么理论上应该比一个线程计算[1，100亿]快将近4倍，响应时间能够降到25%。一个线程，对于4核的CPU，CPU的利用率只有25%，而4个线程，则能够将CPU的利用率提高到100%。
多核执行多线程示意图：
2.3 创建多少线程合适
创建多少线程合适，要看多线程具体的应用场景。我们的程序一般都是CPU计算和I/O操作交叉执行的，由于I/O设备的速度相对于CPU来说都很慢，所以大部分情况下，I/O操作执行的时间相对于CPU计算来说都非常长，这种场景我们一般都称为I/O密集型计算；和I/O密集型计算相对的就是CPU密集型计算了，CPU密集型计算大部分场景下都是纯CPU计算。I/O密集型程序和CPU密集型程序，计算最佳线程数的方法是不同的。
下面我们对这两个场景分别说明。
对于CPU密集型计算，多线程本质上是提升多核CPU的利用率，所以对于一个4核的CPU，每个核一个线程，理论上创建4个线程就可以了，再多创建线程也只是增加线程切换的成本。所以，对于CPU密集型的计算场景，理论上“线程的数量=CPU核数”就是最合适的。不过在工程上，线程的数量一般会设置为“CPU核数+1”，这样的话，当线程因为偶尔的内存页失效或其他原因导致阻塞时，这个额外的线程可以顶上，从而保证CPU的利用率。
对于I/O密集型的计算场景，比如前面我们的例子中，如果CPU计算和I/O操作的耗时是1:1，那么2个线程是最合适的。如果CPU计算和I/O操作的耗时是1:2，那多少个线程合适呢？是3个线程，如下图所示：CPU在A、B、C三个线程之间切换，对于线程A，当CPU从B、C切换回来时，线程A正好执行完I/O操作。这样CPU和I/O设备的利用率都达到了100%。
通过上面这个例子，我们会发现，对于I/O密集型计算场景，最佳的线程数是与程序中CPU计算和I/O操作的耗时比相关的，我们可以总结出这样一个公式：
最佳线程数=1 +（I/O耗时 / CPU耗时）
我们令R=I/O耗时 / CPU耗时，综合上图，可以这样理解：当线程A执行IO操作时，另外R个线程正好执行完各自的CPU计算。这样CPU的利用率就达到了100%。
不过上面这个公式是针对单核CPU的，至于多核CPU，也很简单，只需要等比扩大就可以了，计算公式如下：
最佳线程数=CPU核数 * [ 1 +（I/O耗时 / CPU耗时）]
很多人都知道线程数不是越多越好，但是设置多少是合适的，却又拿不定主意。其实只要把握住一条原则就可以了，这条原则就是将硬件的性能发挥到极致。上面我们针对CPU密集型和I/O密集型计算场景都给出了理论上的最佳公式，这些公式背后的目标其实就是将硬件的性能发挥到极致。
对于I/O密集型计算场景，I/O耗时和CPU耗时的比值是一个关键参数，不幸的是这个参数是未知的，而且是动态变化的，所以工程上，我们要估算这个参数，然后做各种不同场景下的压测来验证我们的估计。不过工程上，原则还是将硬件的性能发挥到极致，所以压测时，我们需要重点关注CPU、I/O设备的利用率和性能指标（响应时间、吞吐量）之间的关系。
3 为什么局部变量是线程安全的
我们一遍一遍重复再重复地讲到，多个线程同时访问共享变量的时候，会导致并发问题。那在Java语言里，是不是所有变量都是共享变量呢？工作中我发现不少同学会给方法里面的局部变量设置同步，显然这些同学并没有把共享变量搞清楚。那Java方法里面的局部变量是否存在并发问题呢？下面我们就先结合一个例子剖析下这个问题。
比如，下面代码里的 fibonacci() 这个方法，会根据传入的参数 n ，返回 1 到 n 的斐波那契数列，斐波那契数列类似这样： 1、1、2、3、5、8、13、21、34……第1项和第2项是1，从第3项开始，每一项都等于前两项之和。在这个方法里面，有个局部变量：数组 r 用来保存数列的结果，每次计算完一项，都会更新数组 r 对应位置中的值。你可以思考这样一个问题，当多个线程调用 fibonacci() 这个方法的时候，数组 r 是否存在数据竞争（Data Race）呢？
// 返回斐波那契数列
int[] fibonacci(int n) {
// 创建结果数组
int[] r = new int[n];
// 初始化第一、第二个数
r[0] = r[1] = 1; // ①
// 计算2..n
for(int i = 2; i < n; i++) {
r[i] = r[i-2] + r[i-1];
}
return r;
}
你自己可以在大脑里模拟一下多个线程调用 fibonacci() 方法的情景，假设多个线程执行到 ① 处，多个线程都要对数组r的第1项和第2项赋值，这里看上去感觉是存在数据竞争的，不过感觉再次欺骗了你。
其实很多人也是知道局部变量不存在数据竞争的，但是至于原因嘛，就说不清楚了。
那它背后的原因到底是怎样的呢？要弄清楚这个，你需要一点编译原理的知识。你知道在CPU层面，是没有方法概念的，CPU的眼里，只有一条条的指令。编译程序，负责把高级语言里的方法转换成一条条的指令。所以你可以站在编译器实现者的角度来思考“怎么完成方法到指令的转换”。
3.1 方法是如何被执行的
高级语言里的普通语句，例如上面的r[i] = r[i-2] + r[i-1];翻译成CPU的指令相对简单，可方法的调用就比较复杂了。例如下面这三行代码：第1行，声明一个int变量a；第2行，调用方法 fibonacci(a)；第3行，将b赋值给c。
int a = 7；
int[] b = fibonacci(a);
int[] c = b;
当你调用fibonacci(a)的时候，CPU要先找到方法 fibonacci() 的地址，然后跳转到这个地址去执行代码，最后CPU执行完方法 fibonacci() 之后，要能够返回。首先找到调用方法的下一条语句的地址：也就是int[] c=b;的地址，再跳转到这个地址去执行。 你可以参考下面这个图再加深一下理解。
到这里，方法调用的过程想必你已经清楚了，但是还有一个很重要的问题，“CPU去哪里找到调用方法的参数和返回地址？”如果你熟悉CPU的工作原理，你应该会立刻想到：通过CPU的堆栈寄存器。CPU支持一种栈结构，栈你一定很熟悉了，就像手枪的弹夹，先入后出。因为这个栈是和方法调用相关的，因此经常被称为调用栈。
例如，有三个方法A、B、C，他们的调用关系是A->B->C（A调用B，B调用C），在运行时，会构建出下面这样的调用栈。每个方法在调用栈里都有自己的独立空间，称为栈帧，每个栈帧里都有对应方法需要的参数和返回地址。当调用方法时，会创建新的栈帧，并压入调用栈；当方法返回时，对应的栈帧就会被自动弹出。也就是说，栈帧和方法是同生共死的。
3.2 局部变量存哪里
我们已经知道了方法间的调用在CPU眼里是怎么执行的，但还有一个关键问题：方法内的局部变量存哪里？
局部变量的作用域是方法内部，也就是说当方法执行完，局部变量就没用了，局部变量应该和方法同生共死。此时你应该会想到调用栈的栈帧，调用栈的栈帧就是和方法同生共死的，所以局部变量放到调用栈里那儿是相当的合理。事实上，的确是这样的，局部变量就是放到了调用栈里。于是调用栈的结构就变成了下图这样。
这个结论相信很多人都知道，因为学Java语言的时候，基本所有的教材都会告诉你 new 出来的对象是在堆里，局部变量是在栈里，只不过很多人并不清楚堆和栈的区别，以及为什么要区分堆和栈。现在你应该很清楚了，局部变量是和方法同生共死的，一个变量如果想跨越方法的边界，就必须创建在堆里。
3.3 调用栈与线程
两个线程可以同时用不同的参数调用相同的方法，那调用栈和线程之间是什么关系呢？答案是：每个线程都有自己独立的调用栈。因为如果不是这样，那两个线程就互相干扰了。如下面这幅图所示，线程A、B、C每个线程都有自己独立的调用栈。
现在，让我们回过头来再看篇首的问题：Java方法里面的局部变量是否存在并发问题？现在你应该很清楚了，一点问题都没有。因为每个线程都有自己的调用栈，局部变量保存在线程各自的调用栈里面，不会共享，所以自然也就没有并发问题。再次重申一遍：没有共享，就没有伤害。
3.4 线程封闭
方法里的局部变量，因为不会和其他线程共享，所以没有并发问题，这个思路很好，已经成为解决并发问题的一个重要技术，同时还有个响当当的名字叫做线程封闭，比较官方的解释是：仅在单线程内访问数据。由于不存在共享，所以即便不同步也不会有并发问题，性能杠杠的。
采用线程封闭技术的案例非常多，例如从数据库连接池里获取的连接Connection，在JDBC规范里并没有要求这个Connection必须是线程安全的。数据库连接池通过线程封闭技术，保证一个Connection一旦被一个线程获取之后，在这个线程关闭Connection之前的这段时间里，不会再分配给其他线程，从而保证了Connection不会有并发问题。
调用栈是一个通用的计算机概念，所有的编程语言都会涉及到，Java调用栈相关的知识，我并没有花费很大的力气去深究，但是靠着那点C语言的知识，稍微思考一下，基本上也就推断出来了。工作了几年，我发现很多技术的实现原理我都是靠推断，然后看源码验证，而不是像以前一样纯粹靠看源码来总结了。
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的【Java并发编程实战】（九）：Java线程全部内容，希望文章能够帮你解决【Java并发编程实战】（九）：Java线程所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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