走进JUC的世界

概念

同步锁：synchronized、Lock区别

1、synchronized是不需要进行手动解锁

2、synchronized可以锁方法、锁同步代码块

3、synchronized是Java自带关键字

4、Lock锁是一个类且它拥有synchronized的所有功能还具备扩展

5、Lock锁的实现类ReentrantLock可以实现公平和非公平锁

6、Lock锁需要手动加锁和手动解锁

7、synchronized不可中断而Lock锁可以实现中断

synchronized
- 当修饰方法时：锁的是方法调用者(this)
- 当使用static synchronized修饰方法时，锁的是Class对象(类名.class)
- 也可以使用代码块方式来锁取Class对象(类名.class)
Lock : 主要使用到的实现类ReentrantLock(可重入锁)
- ReentrantLock() -> 非公平锁(默认)(所谓非公平锁既是可以进行插队操作)
- ReentrantLock(true) -> 公平锁(所谓公平锁就是需要排队，不可以进行插队操作)

集合的线程不安全情况和解决方案

List : ArrayList不安全List，但是在单线程情况下是高效的！

多线程下错误案例：

List<Integer> list = new ArrayList<>();

for (int i = 0; i < 30; i++) {

      final Integer temp = i;

        new Thread(()->{

            list.add(temp);

            System.out.println(list);

       }, String.valueOf(temp)).start();

  }

//结果出现并发修改异常ConcurrentModificationException

[0, 1, 2, 3, 5, 4, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 19, 18, 20, 21, 23, 22, 24, 25, 26, 27, 29, 28]

//Exception in thread "11" Exception in thread "15" Exception in thread "19" java.util.ConcurrentModificationException

解决方案：

//1.使用集合安全类进行转换

List<Integer> list = Collections.synchronizedList(new ArrayList<>());

        for (int i = 0; i < 30; i++) {

            final Integer temp = i;

            new Thread(()->{

                list.add(temp);

                System.out.println(list);

            }, String.valueOf(temp)).start();

        }

//2.使用List对应的Vector

 List<Integer> list = new Vector<>();

        for (int i = 0; i < 30; i++) {

            final Integer temp = i;

            new Thread(()->{

                list.add(temp);

                System.out.println(list);

            }, String.valueOf(temp)).start();

        }

//3.使用CopyOnWriteArrayList

List<Integer> list = new CopyOnWriteArrayList<>();

        for (int i = 0; i < 30; i++) {

            final Integer temp = i;

            new Thread(()->{

                list.add(temp);

                System.out.println(list);

            }, String.valueOf(temp)).start();

        }

Set集合：HashSet

多线程下错误案例

Set<Integer> set = new HashSet<>();

        for (int i = 0; i < 30; i++) {

            final Integer temp = i;

            new Thread(()->{

                set.add(temp);

                System.out.println(set);

            }, String.valueOf(temp)).start();

        }

// 结果：抛出ConcurrentModificationException并发修改异常！

解决方案：

// 1.使用Collections.synchronizedSet安全集合包装

 Set<Integer> set = Collections.synchronizedSet(new HashSet<>());

// 2.使用CopyOnWriteArraySet

Set<Integer> set = new CopyOnWriteArraySet<>();

map集合：HashMap

Map<String, Object> map = new HashMap<>();

        for (int i = 0; i < 30; i++) {

            final Integer temp = i;

            new Thread(()->{

               map.put(String.valueOf(temp), temp);

                System.out.println(map);

            }, String.valueOf(temp)).start();

        }

//结果：Exception in thread "6" java.util.ConcurrentModificationException并发修改异常

解决方案：

// 1.ConcurrentHashMap

Map<String, Object> map = new ConcurrentHashMap<>();

for (int i = 0; i < 70; i++) {

    final Integer temp = i;

    new Thread(()->{

       map.put(String.valueOf(temp), temp);

        System.out.println(map);

    }, String.valueOf(temp)).start();

}

// 2.Hashtable(效率低)

常用线程辅助类

CountDownLatch(减法计数器)

CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(10); // 传入一个数字，要执行多少次

countDownLatch.countDown();  // 每次执行完一个任务后，进行减1操作

countDownLatch.await();  // 等待计数器归零，只有等上面执行次数完毕后，才能执行后面的操作

CyclicBarrier(加法计数器)

CyclicBarrier cyclicBarrier = new CyclicBarrier(10);  // 初始化计数器容量，默认构造Runnable为null

// 当计数器到达10的时候，就执行Runnable里面的具体操作

CyclicBarrier cyclicBarrier = new CyclicBarrier(10, new Runnable() {

            @Override

            public void run() {

                System.out.println("executor other thing!");

            }

        });

cyclicBarrier.await();  // 等待计数器到达初始化计数器值，然后才能执行下面操作！

栗子：

//初始化cyclicBarrier加法计数器

CyclicBarrier cyclicBarrier = new CyclicBarrier(10, new Runnable() {

     @Override

      public void run() {

            System.out.println("执行到第十个啦，完结！");

        }

  });

        for (int i = 1; i <= 10; i++) {

            int u = i;

            new Thread(()->{

                try {

                    System.out.println("执行到第" + u +"个了, 还剩" + (10 - u) + "个");

                    //每执行完一个线程就进行加一操作！当执行完第十个就触发cyclicBarrier初始化中的Runnable接口实现

                    cyclicBarrier.await();

                } catch (InterruptedException e) {

                    e.printStackTrace();

                } catch (BrokenBarrierException e) {

                    e.printStackTrace();

                }

            }).start();

        }

Semaphore(信号量)

Semaphore : 一般用于限流情况

semaphore.acquire()：获得线程使用权限

semaphore.release()：释放线程使用权限

        Semaphore semaphore = new Semaphore(2);

        for (int i = 1; i <= 4; i++) {

            new Thread(() -> {

                try {

                    // 得到线程执行权限,当线程数到达了信号量初始化容量，其他线程就会等待（阻塞）当前线程执行完毕并释放执行权限才可继续执行！

                    semaphore.acquire();

                    System.out.println("当前线程:" + Thread.currentThread().getName() + "开始执行...");

                    TimeUnit.SECONDS.sleep(2);

                    System.out.println("当前线程:" + Thread.currentThread().getName() + "执行完毕");

                } catch (InterruptedException e) {

                    e.printStackTrace();

                } finally {

                    semaphore.release(); //释放线程执行权限

                }

            }, String.valueOf(i)).start();

        }

    }

// 结果

当前线程:1开始执行...

当前线程:2开始执行...

当前线程:1执行完毕

当前线程:2执行完毕

// 到达信号量最大容量，其他线程就进行等待(阻塞)

当前线程:3开始执行...

当前线程:4开始执行...

当前线程:3执行完毕

当前线程:4执行完毕

读写锁

ReadWriteLock

主要使用到：ReentrantReadWriteLock(实现类)

概念

读写锁共存
- 读 -> 读可以共存
- 读 -> 写不能共存(不能边修改边读取，就会出现读取的数据不正确情况)
- 写 -> 写不能共存(可能出现一个线程正在修改原来的值，另一个线程也在修改原来的值，出现两个线程修改后，最后读取的数据不是自己修改的数据)
独占/共享锁
- 独占锁：也就是写锁，同一时刻只能有一个线程可以对数据进行写的操作
- 共享锁：也就是读锁，同一时刻可以出现多个线程对数据进行读取的操作，且读取的数据都是同一份数据

//开启两个读写线程，分别进行写和读操作

for (int i = 0; i < 5; i++) {

            final Integer temp = i;

            new Thread(()->{

                mapDemo.put(String.valueOf(temp), temp + 10000);

            }, "线程->" + String.valueOf(temp)).start();

        }

        for (int i = 5; i < 10; i++) {

            final Integer temp = i;

            new Thread(()->{

                mapDemo.get(String.valueOf(temp));

            }, "线程->" + String.valueOf(temp)).start();

       }

// 初始化读写锁

  private volatile Map<String, Object> map = new ConcurrentHashMap<>();

    private ReadWriteLock readWriteLock = new ReentrantReadWriteLock();

    public void put(String key, Object value) {

        //写入加锁

        readWriteLock.writeLock().lock();

        try {

            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "开始写入.....");

            map.put(key, value);

            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "写入完毕.....");

        }finally {

            //写完释放锁

            readWriteLock.writeLock().unlock();

        }

    }

    public Object get(String key) {

        //读取加锁

        readWriteLock.readLock().lock();

        Object object = null;

        try {

            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "开始读取----------->");

            object = map.get(key);

            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "读取完成----------->");

        }finally {

		//读取解锁

            readWriteLock.readLock().unlock();

        }

        return object;

    }

// 运行结果：发现写入的时候，总是只有一个线程可以在同一时间进行写入，而读取可以多个线程同时读取

线程->1开始写入.....

线程->1写入完毕.....

线程->0开始写入.....

线程->0写入完毕.....

线程->3开始写入.....

线程->3写入完毕.....

线程->2开始写入.....

线程->2写入完毕.....

线程->4开始写入.....

线程->4写入完毕.....

线程->5开始读取----------->

线程->5读取完成----------->

线程->7开始读取----------->

线程->8开始读取----------->

线程->8读取完成----------->

线程->6开始读取----------->

线程->9开始读取----------->

线程->9读取完成----------->

线程->7读取完成----------->

线程->6读取完成----------->

阻塞队列

ArrayBlockingQueue
- add()与offer()区别：add在超出容量时会抛出异常，而offer则不会抛出异常，而是拒绝添加到队列中！
- 移除区别(remove()与poll()区别)：当队列中无元素时，remove会抛出异常，而poll则是返回null
- 查看队首(element()与peek()区别)：当队列为空时，element会抛出异常，而peek

  ArrayBlockingQueue arrayBlockingQueue = new ArrayBlockingQueue<>(4);   

        arrayBlockingQueue.add("A");

        arrayBlockingQueue.add("B");

        arrayBlockingQueue.add("C");

        arrayBlockingQueue.add("D");

//        arrayBlockingQueue.add("E");

        System.out.println(arrayBlockingQueue);

//结果：

[A, B, C, D]

/**

注意：

1. 当元素超过队列的容量时，就会抛出异常java.lang.IllegalStateException: Queue full

2. 当添加null时，抛出空指针异常 java.lang.NullPointerException

3.使用offer代替add使用

*/

//1.错误案例：容量为4，但是添加了五个元素

        ArrayBlockingQueue arrayBlockingQueue = new ArrayBlockingQueue<>(4);

        arrayBlockingQueue.add("A");

        arrayBlockingQueue.add("B");

        arrayBlockingQueue.add("C");

        arrayBlockingQueue.add("D");

        arrayBlockingQueue.add("E");

        System.out.println(arrayBlockingQueue);

//结果：

Exception in thread "main" java.lang.IllegalStateException: Queue full

//2.错误案例：添加null数据，抛出空指针异常

     ArrayBlockingQueue arrayBlockingQueue = new ArrayBlockingQueue<>(4);

        arrayBlockingQueue.add("A");

        arrayBlockingQueue.add("B");

        arrayBlockingQueue.add("C");

        arrayBlockingQueue.add(null);

        System.out.println(arrayBlockingQueue);

//结果：

Exception in thread "main" java.lang.NullPointerException

//3.使用offer代替add添加元素

ArrayBlockingQueue arrayBlockingQueue = new ArrayBlockingQueue<>(4);

        arrayBlockingQueue.offer("A");

        arrayBlockingQueue.offer("B");

        arrayBlockingQueue.offer("C");

        arrayBlockingQueue.offer("D");

        arrayBlockingQueue.offer("E");

        System.out.println(arrayBlockingQueue);

//add与offer区别：add在超出容量时会抛出异常，而offer则不会抛出异常，而是拒绝添加到队列中！

//结果：

[A, B, C, D]

ArrayBlockingQueue 延迟等待

//延迟添加等待----------------> offer()

ArrayBlockingQueue arrayBlockingQueue = new ArrayBlockingQueue<>(4);

System.out.println(arrayBlockingQueue.offer("A"));

System.out.println(arrayBlockingQueue.offer("B"));

System.out.println(arrayBlockingQueue.offer("C"));

System.out.println(arrayBlockingQueue.offer("D"));

//延迟12秒添加，如果队列已满就返回false(表示添加失败)

System.out.println(arrayBlockingQueue.offer("E", 12, TimeUnit.SECONDS));

System.out.println(arrayBlockingQueue);

//结果：

true

true

true

true

false

[A, B, C, D]

// 延迟取出等待-------------> poll()

        ArrayBlockingQueue arrayBlockingQueue = new ArrayBlockingQueue<>(4);

        arrayBlockingQueue.offer("A");

        arrayBlockingQueue.offer("B");

        arrayBlockingQueue.offer("C");

        arrayBlockingQueue.offer("D");

        arrayBlockingQueue.offer("E", 2, TimeUnit.SECONDS);

        System.out.println(arrayBlockingQueue.poll());

        System.out.println(arrayBlockingQueue.poll());

        System.out.println(arrayBlockingQueue.poll());

        System.out.println(arrayBlockingQueue.poll());

        System.out.println(arrayBlockingQueue.poll(2, TimeUnit.SECONDS));

// 结果：

A

B

C

D

//延迟等待2秒钟再弹出，如果队列为空，就返回null

null

同步队列(SynchronousQueue)
- 特性：只能存储一个对象/值，当存入之后必须等待取出之后才能进行再次存入

栗子:

new Thread(()->{

    try {

        synchronousQueue.put(1);

        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":put  " + 1);

        synchronousQueue.put(2);

        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":put  " + 2);

        synchronousQueue.put(3);

        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":put  " + 3);

    } catch (InterruptedException e) {

        e.printStackTrace();

    } }

        , "put线程：").start();

new Thread(()->{

    try {

        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":take -> " + synchronousQueue.take());

        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":take -> " + synchronousQueue.take());

        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":take -> " + synchronousQueue.take());

    } catch (InterruptedException e) {

        e.printStackTrace();

    } }

        , "take线程:").start();

//结果：

put线程：:put  1

take线程::take -> 1

put线程：:put  2

take线程::take -> 2

put线程：:put  3

take线程::take -> 3

线程池

线程复用(节约了系统资源)
控制最大并发数(当达到线程池容量，就需要等待其他线程完成，才能继续进入)
管理线程
Executors线程池

ExecutorService executorService = Executors.newSingleThreadExecutor(); // 单个线程的池子

ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10); //开启十个固定线程的池子

ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool(); //可伸缩线程池, 如果线程池中线程已全被使用就创建新的线程池

newSingleThreadExecutor

ExecutorService executorService = Executors.newSingleThreadExecutor(); // 单个线程的池子

try {

    for (int i1 = 0; i1 < 10; i1++) {

        //执行线程

        executorService.execute(new Runnable() {

            @Override

            public void run() {

                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 执行了线程..");

            }

        });

    }

} catch (Exception e) {

    e.printStackTrace();

} finally {

    //关闭线程池

    executorService.shutdown();

}

//结果：只有一个线程在重复利用执行

pool-1-thread-1 执行了线程..

pool-1-thread-1 执行了线程..

pool-1-thread-1 执行了线程..

pool-1-thread-1 执行了线程..

pool-1-thread-1 执行了线程..

pool-1-thread-1 执行了线程..

pool-1-thread-1 执行了线程..

pool-1-thread-1 执行了线程..

pool-1-thread-1 执行了线程..

pool-1-thread-1 执行了线程..

newFixedThreadPool

ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(5); //开启十个固定线程的池子

try {

    for (int i = 0; i < 10; i++) {

        //执行线程

        executorService.execute(new Runnable() {

            @Override

            public void run() {

                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 执行了线程..");

            }

        });

    }

} catch (Exception e) {

    e.printStackTrace();

} finally {

    //关闭线程池

    executorService.shutdown();

}

//结果：五个不同的线程重复使用

pool-1-thread-4 执行了线程..

pool-1-thread-1 执行了线程..

pool-1-thread-4 执行了线程..

pool-1-thread-3 执行了线程..

pool-1-thread-2 执行了线程..

pool-1-thread-5 执行了线程..

pool-1-thread-2 执行了线程..

pool-1-thread-3 执行了线程..

pool-1-thread-4 执行了线程..

pool-1-thread-1 执行了线程..

newCachedThreadPool

ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool(); //可伸缩线程池, 如果线程池中线程已全被使用就创建新的线程池

try {

    for (int i = 0; i < 10; i++) {

        //开启线程

        executorService.execute(new Runnable() {

            @Override

            public void run() {

                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 执行了线程..");

            }

        });

    }

} catch (Exception e) {

    e.printStackTrace();

} finally {

    //关闭线程池

    executorService.shutdown();

}

//结果：开启新线程，当已开启的线程执行完毕，放入池子中又可以进行使用，如果开启的线程都还在执行中，就创建新的线程

pool-1-thread-1 执行了线程..

pool-1-thread-6 执行了线程..

pool-1-thread-5 执行了线程..

pool-1-thread-3 执行了线程..

pool-1-thread-4 执行了线程..

pool-1-thread-2 执行了线程..

pool-1-thread-8 执行了线程..

pool-1-thread-7 执行了线程..

pool-1-thread-9 执行了线程..

pool-1-thread-10 执行了线程..

线程池参数

7大参数

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,   //核心线程数

                          int maximumPoolSize, //最大线程数

                          long keepAliveTime,  //线程存活时间

                          TimeUnit unit,      //线程时间单元

                          BlockingQueue<Runnable> workQueue) {  //阻塞队列

    this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue,

         Executors.defaultThreadFactory()   //默认线程工厂

         , defaultHandler);   //线程拒绝策略(当达到了最大线程数时，采用线程拒绝策略)

}

Spring自带的任务执行器线程池

@Bean("scheduledTaskExecutor")

public ThreadPoolTaskExecutor scheduledTaskExecutor() {

    ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();  //创建任务执行器线程池

    executor.setCorePoolSize(3);//设置核心线程数

    executor.setMaxPoolSize(5); //设置最大线程数

    executor.setQueueCapacity(1024*100);  //设置一个队列容量

    executor.setThreadNamePrefix("parking-index-task"); //线程名称

    executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()); // 拒绝策略

    executor.initialize(); //初始化线程池

    return executor;

}

线程四大拒绝策略应用场景

AbortPolicy: 当队列中线程已满，就抛出异常

DiscardPolicy：当队列满了，就丢弃任务，不会抛出异常

CallerRunsPolicy: 队列已满时，就使用调用者的线程去执行,当处理器关闭就丢弃此线程需求

DiscardOldestPolicy：当队列满了，去尝试和较早的线程竞争，当最早的线程即将执行完成就把当前任务使用即将完成的线程执行

源码解释：

AbortPolicy：

public AbortPolicy() { }

        /**

         * Always throws RejectedExecutionException.

         *

         * @param r the runnable task requested to be executed

         * @param e the executor attempting to execute this task

         * @throws RejectedExecutionException always

         解释：总是把RejectedExecutionException。Params: r—请求执行的可运行任务e—尝试执行该任务的执行器抛出:RejectedExecutionException—always

         */

        public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {

            throw new RejectedExecutionException("Task " + r.toString() +

                                                 " rejected from " +

                                                 e.toString());

        }

DiscardPolicy：

    public DiscardPolicy() { }

        /**

         * Does nothing, which has the effect of discarding task r.

         *

         * @param r the runnable task requested to be executed

         * @param e the executor attempting to execute this task

         解释：什么都不做，这有丢弃任务r的效果。参数:r -请求被执行的可运行任务e -试图执行该任务的执行程序

         */

        public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {

        }

CallerRunsPolicy：

    public CallerRunsPolicy() { }

        /**

         * Executes task r in the caller's thread, unless the executor

         * has been shut down, in which case the task is discarded.

         *

         * @param r the runnable task requested to be executed

         * @param e the executor attempting to execute this task

         解释：在调用者的线程中执行任务r，除非执行器已经关闭，在这种情况下，任务将被丢弃。参数:r—请求执行的可运行任务e—尝试执行该任务的执行程序

         */

        public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {

            if (!e.isShutdown()) {

                r.run();

            }

DiscardOldestPolicy：

    public DiscardOldestPolicy() { }

        /**

         * Obtains and ignores the next task that the executor

         * would otherwise execute, if one is immediately available,

         * and then retries execution of task r, unless the executor

         * is shut down, in which case task r is instead discarded.

         *

         * @param r the runnable task requested to be executed

         * @param e the executor attempting to execute this task

         解释：获取并忽略执行器将执行的下一个任务(如果有一个任务立即可用)，然后重试执行任务r，除非执行器被关闭，在这种情况下，任务r将被丢弃。参数:r—请求执行的可运行任务e—尝试执行该任务的执行程序

         */

        public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {

            if (!e.isShutdown()) {

                e.getQueue().poll();

                e.execute(r);

            }

Cpu密集型

int availableProcessors = Runtime.getRuntime().availableProcessors();  //获取Cpu核数，适合设置核心线程池的大小

IO密集型

int availableProcessors = Runtime.getRuntime().availableProcessors();   //

int maximumPoolSize = availableProcessors * 2;   // Io密集型一般设置为Cpu核数的两倍，防止

ForkJoin

任务拆分

public class DoMain extends RecursiveTask<Long> {

    private Long start;

    private Long end;

    private final Long threshold = 10_0000_0000L;

    public DoMain(Long start, Long end) {

        this.start = start;

        this.end = end;

    }

    /**

    	递归分解大数据，每次进行两段两段操作

    */

    @Override

    protected Long compute() {

        Long res = 0L;

        if ((end - start) > threshold) {

            Long middle = (end + start) / 2;

            //分两次进行计算

            ForkJoinTask<Long> fork1 = new DoMain(start, middle).fork();

            Long res1 = fork1.join();

            ForkJoinTask<Long> fork2 = new DoMain(middle, end).fork();

            Long res2 = fork2.join();

            res = res1 + res2;

        } else {

            for (Long i = start; i < end; i++) {

                res += i;

            }

        }

        return res;

    }

}

  //这样创建线程不规范，这里只是简易操作！

        new Thread(() -> {

            long l = System.currentTimeMillis();

            DoMain doMain = new DoMain(0L, 500_0000_0000L);

            ForkJoinTask<Long> submit = new ForkJoinPool().submit(doMain);

            try {

                System.out.println("forkJoin输出结果：" + submit.get());

            } catch (InterruptedException e) {

                e.printStackTrace();

            } catch (ExecutionException e) {

                e.printStackTrace();

            }

            System.out.println("forkJoin所用时间: " + (System.currentTimeMillis() - l));

        }).start();

        //这样创建线程不规范，这里只是简易操作！

        new Thread(() -> {

            long start = System.currentTimeMillis();

            Long res = 0L;

            for (Long i = 0L; i < 500_0000_0000L; i++) {

                res += i;

            }

            System.out.println("普通循环输出结果：" + res);

            System.out.println("普通所用时间" + (System.currentTimeMillis() - start));

        }).start();

计算对比

stream环输出结果: 124999999750000000

stream所用时间2304

普通循环输出结果：124999999750000000

普通所用时间14116

forkJoin输出结果：124999999750000000

forkJoin所用时间: 14468

stream流计算

        new Thread(() -> {

            long start = System.currentTimeMillis();

            long longStream = LongStream.range(0L, 5_0000_0000L).parallel().reduce(0L, Long::sum);

            System.out.println("stream环输出结果: " + longStream);

            System.out.println("stream所用时间" + (System.currentTimeMillis() - start));

        }).start();

volatile

保证了可见性
不保证原子性(也就是多线程情况下，无法保证同一个值被多个线程修改)
保证了禁止指令重排(当程序启动时，它可能并不是按照我们代码的顺序执行，比如初始化，可能就不是按照我们写的代码步骤来的，这就是指令重排，保证指令不重排就可以使用volatile关键字进行声明)

/**

 * 1.使用volatile禁止指令重排

 * 2. 使用AtomicInteger原子类保证是原子操作

 */

public static volatile AtomicInteger num = new AtomicInteger();

public static void main(String[] args) {

    for (int i = 0; i < 20; i++) {

        new Thread(() -> {

            for (int j = 0; j < 1000; j++) {

                //进行加一操作

                num.getAndIncrement();

            }

        }).start();

    }

    //当线程数大于2时，暂停main线程，让给其他线程执行

    while (Thread.activeCount() > 2) {

        Thread.yield();

    }

    System.out.println(num);

原子类操作源码

public final int getAndIncrement() {

    return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1);

}

	//原子类底层代码，使用了CAS(比较替换算法,也就是自旋锁)

	// compareAndSwapInt底层是调用c++操作内存，对应的是native关键字

    public final int getAndAddInt(Object var1, long var2, int var4) {

        int var5;

        do {

            var5 = this.getIntVolatile(var1, var2);

        } while(!this.compareAndSwapInt(var1, var2, var5, var5 + var4));

        return var5;

    }

CAS简单实现

栗子：

@SneakyThrows

public static void main(String[] args) {

    CasLock casLock = new CasLock();

    new Thread(()->{

        try {

            casLock.lock();

        }catch (Exception e) {

            e.printStackTrace();

        }finally {

            casLock.unLock();

        }

    }, "Thread1").start();

    TimeUnit.SECONDS.sleep(2);

    new Thread(()->{

        try {

            casLock.lock();

        }catch (Exception e) {

            e.printStackTrace();

        }finally {

            casLock.unLock();

        }

    }, "Thread2").start();

}

public static class CasLock {

    AtomicReference<Thread> lock = new AtomicReference<>();

    public void lock() {

        Thread thread = Thread.currentThread();

        if (lock.get() == null) { //拿到泛型中Thread的值进行比较

            System.out.println(thread.getName() + "----> 开始自旋...");

        }

        while (lock.compareAndSet(null, thread)) {

        }

    }

    public void unLock() {

        Thread thread = Thread.currentThread();

        System.out.println(thread.getName() + "----> 解锁成功！");

        //解锁

        lock.compareAndSet(thread, null);

    }

}