1. 获取单例对象需要保证线程安全
我们在获取单例对象的时候，要确保线性安全哈。
比如双重检查锁定（Double-Checked Locking）的单例模式，就是一个经典案例，你在获取单实例对象的时候，就需要保证线性安全，比如加synchronized确保现象安全，代码如下：
public class Singleton {private volatile static Singleton instance;private Singleton() { }public static Singleton getInstance() {if (instance == null) {synchronized (Singleton.class) {if (instance == null) {instance = new Singleton();}}}return instance;}
}
大家在写资源驱动类、工具类、单例工厂类的时候，都需要注意获取单例对象需要保证线程安全。
2. 创建线程或线程池时请指定有意义的线程名称，方便出错时回溯。
使用线程池时，如果没有给线程池一个有意义的名称，将不好排查回溯问题。
反例：
public class TianLuoBoyThreadTest {public static void main(String[] args) throws Exception {ThreadPoolExecutor executorOne = new ThreadPoolExecutor(5, 5, 1, TimeUnit.MINUTES, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(20));executorOne.execute(()->{System.out.println("谢谢谢谢谢谢");throw new NullPointerException();});}
}
运行结果：
Exception in thread "pool-1-thread-1" java.lang.NullPointerExceptionat com.example.dto.TianLuoBoyThreadTest.lambda$main$0(ThreadTest.java:17)at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
可以发现，默认打印的线程池名字是pool-1-thread-1，如果排查问题起来，并不友好。因此建议大家给自己线程池自定义个容易识别的名字。其实用CustomizableThreadFactory即可，正例如下：
public class ThreadTest {public static void main(String[] args) throws Exception {ThreadPoolExecutor executorOne = new ThreadPoolExecutor(5, 5, 1,TimeUnit.MINUTES, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(20),new CustomizableThreadFactory("TianluoBoy-Thread-pool"));executorOne.execute(()->{System.out.println("谢谢谢谢谢谢");throw new NullPointerException();});}
}
3. 线程资源必须通过线程池提供，不允许在应用中自行显式创建线程。
日常开发中,我们经常需要使用到多线程。线程资源要求通过线程池提供，而不允许显式创建线程。
因为如果显示创建线程，可能造成系统创建大量同类线程而导致消耗完内存。使用线程池主要有这些好处：
-
帮我们管理线程，避免增加创建线程和销毁线程的资源损耗。因为线程其实也是一个对象，创建一个对象，需要经过类加载过程，销毁一个对象，需要走
GC垃圾回收流程，都是需要资源开销的。 -
提高响应速度：如果任务到达了，相对于从线程池拿线程，重新去创建一条新线程执行，速度肯定慢很多。
-
重复利用：线程用完，再放回池子，可以达到重复利用的效果，节省资源。
反例(显式创建线程)：
public class DirectThreadCreation {public static void main(String[] args) {for (int i = 0; i < 10; i++) {Thread thread = new Thread(new WorkerThread("Task " + i));thread.start();}}
}class WorkerThread implements Runnable {private String taskName;public WorkerThread(String taskName) {this.taskName = taskName;}@Overridepublic void run() {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " executing " + taskName);// 执行任务的具体逻辑}
}
正例(线程池)：
public class ThreadPoolExample {public static void main(String[] args) {// 创建固定大小的线程池ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(5);// 提交任务给线程池执行for (int i = 0; i < 10; i++) {Runnable task = new WorkerThread("Task " + i);executor.execute(task);}// 关闭线程池executor.shutdown();}
}class WorkerThread implements Runnable {private String taskName;public WorkerThread(String taskName) {this.taskName = taskName;}@Overridepublic void run() {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " executing " + taskName);// 执行任务的具体逻辑}
}
4. SimpleDateFormat 是线程不安全的类，一般不要定义为 static 变量，如果定义为static，必须加锁
SimpleDateFormat 是线程不安全的类，因为它内部维护了一个 Calendar 实例，而 Calendar 不是线程安全的。因此，在多线程环境下，如果多个线程共享一个 SimpleDateFormat 实例，可能会导致并发问题。
如果需要在多线程环境下使用SimpleDateFormat，可以通过加锁的方式来确保线程安全。
public class SafeDateFormatExample {private static final Object lock = new Object();private static final SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");public static void main(String[] args) {Runnable task = () -> {try {parseAndPrintDate("2022-01-01 12:30:45");} catch (ParseException e) {e.printStackTrace();}};// 启动多个线程来同时解析日期for (int i = 0; i < 5; i++) {new Thread(task).start();}}private static void parseAndPrintDate(String dateString) throws ParseException {synchronized (lock) {Date date = sdf.parse(dateString);System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ": Parsed date: " + date);}}
}
5. 线程池不允许使用 Executors 去创建，而是通过 ThreadPoolExecutor 的方式
这是因为Executors 返回的线程池：
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FixedThreadPool允许的请求队列长度为Integer.MAX_VALUE，可能会堆积大量的请求，从而导致OOM -
CachedThreadPool:允许的创建线程数量为 Integer.MAX_VALUE，可能会创建大量的线程，从而导致OOM。
反例：
public class NewFixedTest {public static void main(String[] args) {ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10);for (int i = 0; i < Integer.MAX_VALUE; i++) {executor.execute(() -> {try {Thread.sleep(10000);} catch (InterruptedException e) {//do nothing}});}}
}
使用 Executors的newFixedThreadPool创建的线程池，是会有坑的，它默认是无界的阻塞队列，如果任务过多，会导致OOM问题。运行一下以上代码，出现了OOM。
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceededat java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue.offer(LinkedBlockingQueue.java:416)at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.execute(ThreadPoolExecutor.java:1371)at com.example.dto.NewFixedTest.main(NewFixedTest.java:14)
这是因为Executors的newFixedThreadPool使用了无界的阻塞队列的LinkedBlockingQueue，如果线程获取一个任务后，任务的执行时间比较长(比如，上面demo代码设置了10秒)，会导致队列的任务越积越多，导致机器内存使用不停飙升， 最终出现OOM。
而ThreadPoolExecutor 创建的时候，需要明确配置线程池参数，可以避免资源耗尽风险。
6. 高并发的时候，同步调用要考虑锁的粒度。
高并发时，同步调用应该去考量锁的性能损耗。能用无锁数据结构，就不要用锁；能锁区块，就不要锁整个方法体；能用对象锁，就不要用类锁。
通俗易懂讲就是，在保证数据安全的情况下，尽可能使加锁的代码块工作量尽可能的小。因为在高并发场景，为了防止超卖等情况，我们经常需要加锁来保护共享资源。但是，如果加锁的粒度过粗，是很影响接口性能的。 再比如，我们不推荐在加锁的代码块中，再调用RPC 方法。
对于锁的粒度，我给大家个代码例子哈：
比如，在业务代码中，有一个ArrayList因为涉及到多线程操作，所以需要加锁操作，假设刚好又有一段比较耗时的操作（代码中的slowNotShare方法）不涉及线程安全问题。反例加锁，就是一锅端，全锁住:
//不涉及共享资源的慢方法
private void slowNotShare() {try {TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);} catch (InterruptedException e) {}
}//错误的加锁方法
public int wrong() {long beginTime = System.currentTimeMillis();IntStream.rangeClosed(1, 10000).parallel().forEach(i -> {//加锁粒度太粗了，slowNotShare其实不涉及共享资源synchronized (this) {slowNotShare();data.add(i);}});log.info("cosume time:{}", System.currentTimeMillis() - beginTime);return data.size();
}
正例：
public int right() {long beginTime = System.currentTimeMillis();IntStream.rangeClosed(1, 10000).parallel().forEach(i -> {slowNotShare();//可以不加锁//只对List这部分加锁synchronized (data) {data.add(i);}});log.info("cosume time:{}", System.currentTimeMillis() - beginTime);return data.size();
}
7. HashMap 在容量不够进行 resize 时由于高并发可能出现死链，导致 CPU 飙升。
HashMap 在容量不够进行 resize 时由于高并发可能出现死链，导致 CPU 飙升。在开发过程中可以使用其它数据结构或加锁来规避此风险。
在普通的 HashMap 中，可能出现死锁的场景通常与多线程并发修改 HashMap 的结构有关。这种情况下，多个线程同时对 HashMap 进行插入、删除等操作，可能导致链表形成环，进而导致死锁。
比如这个例子，演示了多线程同时对 HashMap 进行修改可能导致死锁的情况：
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;public class HashMapDeadlockExample {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {final Map<String, String> hashMap = new HashMap<>();final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(2);// 线程1向HashMap中插入元素Thread thread1 = new Thread(() -> {for (int i = 0; i < 100000; i++) {hashMap.put(String.valueOf(i), String.valueOf(i));}latch.countDown();});// 线程2删除HashMap中的元素Thread thread2 = new Thread(() -> {for (int i = 0; i < 100000; i++) {hashMap.remove(String.valueOf(i));}latch.countDown();});thread1.start();thread2.start();// 等待两个线程执行完成latch.await();// 打印HashMap的大小System.out.println("HashMap size: " + hashMap.size());}
}解决或规避这个问题的方式可以使用使用ConcurrentHashMap： ConcurrentHashMap 是 HashMap 的线程安全版本，它使用了分段锁（Segment）来提高并发性能，减小锁的粒度，降低了并发冲突的可能性。
8.使用 CountDownLatch 进行异步转同步操作，每个线程退出前必须调用 countDown方法。
使用 CountDownLatch 进行异步转同步操作，每个线程退出前必须调用 countDown方法，线程执行代码注意 catch 异常，确保 countDown 方法被执行到，避免主线程无法执行至 await 方法，直到超时才返回结果。
CountDownLatch 是一个多线程同步工具，它的作用是允许一个或多个线程等待其他线程完成操作。在这里，你想要使用 CountDownLatch 实现异步转同步操作，确保每个线程退出前都调用countDown方法。给个代码示例，演示了如何使用 CountDownLatch 实现这种同步：
import java.util.concurrent.CountDownLatch;public class AsyncToSyncExample {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {int numThreads = 3; // 假设有3个线程// 创建一个 CountDownLatch，计数器初始化为线程数量CountDownLatch latch = new CountDownLatch(numThreads);// 启动多个线程for (int i = 0; i < numThreads; i++) {Thread thread = new Thread(() -> {try {// 线程执行的业务逻辑doSomeWork();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();} finally {// 无论如何，都需要调用 countDown 方法latch.countDown();}});thread.start();}// 等待所有线程完成，最多等待5秒（超时时间可以根据实际情况调整）if (!latch.await(5000, java.util.concurrent.TimeUnit.MILLISECONDS)) {// 超时处理逻辑System.out.println("Timeout while waiting for threads to finish.");} else {// 所有线程执行完成后的逻辑System.out.println("All threads have finished their work.");}}private static void doSomeWork() {// 模拟线程执行的业务逻辑try {Thread.sleep(2000);System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " has finished its work.");} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}
}9. 多线程并行处理定时任务时，Timer 运行多个 TimeTask 时，只要其中之一没有捕获抛出的异常，其它任务便会自动终止运行。
在 Timer 运行多个 TimerTask 时，如果其中一个 TimerTask 抛出了未捕获的异常，将导致整个 Timer 终止，而未抛出异常的任务也将停止执行。这是因为 Timer 的设计导致一个任务的异常会影响到整个 Timer 的执行。代码如下：
import java.util.Timer;
import java.util.TimerTask;public class TimerTaskExample {public static void main(String[] args) {Timer timer = new Timer();// 任务1，抛出异常TimerTask task1 = new TimerTask() {@Overridepublic void run() {System.out.println("Task 1 is running...");throw new RuntimeException("Exception in Task 1");}};// 任务2TimerTask task2 = new TimerTask() {@Overridepublic void run() {System.out.println("Task 2 is running...");}};// 安排任务1和任务2执行timer.schedule(task1, 0, 1000);timer.schedule(task2, 0, 1000);}
}
使用 ScheduledExecutorService 则没有这个问题：
public class ScheduledExecutorExample {public static void main(String[] args) {ScheduledExecutorService scheduler = Executors.newScheduledThreadPool(2);// 任务1，每隔2秒执行一次，可能抛出异常scheduler.scheduleAtFixedRate(() -> {try {System.out.println("Task 1 is running...");throw new RuntimeException("Exception in Task 1");} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}, 0, 2, TimeUnit.SECONDS);// 任务2，每隔3秒执行一次scheduler.scheduleAtFixedRate(() -> {try {System.out.println("Task 2 is running...");} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}, 0, 3, TimeUnit.SECONDS);}
}
10. 避免 Random 实例被多线程使用，虽然共享该实例是线程安全的，但会因竞争同一seed 导致的性能下降。
虽然 Random实例的方法是线程安全的，但是当多个线程共享相同的Random 实例并竞争相同的 seed 时，可能会因为竞争而导致性能下降。这是因为 Random 使用一个原子变量来维护其内部状态，当多个线程同时调用 nextInt 等方法时，可能会发生竞争，从而影响性能。
大家可以看下这个例子哈：
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;public class SharedRandomPerformanceExample {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {int numThreads = 10;int iterations = 1000000;// 共享一个 Random 实例Random sharedRandom = new Random();// 使用多线程执行任务ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(numThreads);for (int i = 0; i < numThreads; i++) {executorService.execute(() -> {for (int j = 0; j < iterations; j++) {int randomNumber = sharedRandom.nextInt();// 模拟使用随机数的业务逻辑}});}executorService.shutdown();executorService.awaitTermination(1, TimeUnit.MINUTES);```}
}
在这个例子中，多个线程共享相同的 Random 实例 sharedRandom，并且在循环中调用 nextInt方法。由于 Random 内部使用CAS操作来维护其状态，多个线程可能会竞争同一 seed导致性能下降。
如果你希望避免这种竞争，可以考虑为每个线程创建独立的 Random 实例，以确保每个线程都有自己的状态。在 JDK7 之后，可以直接使用 API ThreadLocalRandom，而在 JDK7 之前，需要编码保证每个线程持有一个实例。
11.并发修改同一记录时，避免更新丢失，需要加锁。
并发修改同一记录时，避免更新丢失，需要加锁。要么在应用层加锁，要么在缓存加锁，要么在数据库层使用乐观锁，使用 version作为更新依据。
如果每次访问冲突概率小于20%，推荐使用乐观锁，因为证明并发不是很高。否则使用悲观锁。乐观锁的重试次数不得小于3 次。
12. 对多个资源、数据库表、对象同时加锁时，需要保持一致的加锁顺序，否则可能会造成死锁。
线程一需要对表 A、B、C 依次全部加锁后才可以进行更新操作，那么线程二的加锁顺序也必须是 A、B、C，否则可能出现死锁。在多线程环境中，当需要对多个资源、数据库表或对象同时加锁时，为了避免死锁，所有线程必须保持一致的加锁顺序。这就是所谓的"锁顺序规范"。
大家有兴趣可以看下这个例子哈，两个线程按照相同的顺序加锁以避免死锁：
public class DeadlockExample {private static final Object lockA = new Object();private static final Object lockB = new Object();public static void main(String[] args) {Thread thread1 = new Thread(() -> {synchronized (lockA) {System.out.println("Thread 1 acquired lockA");try {Thread.sleep(100);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}synchronized (lockB) {System.out.println("Thread 1 acquired lockB");}}});Thread thread2 = new Thread(() -> {// 保持一致的加锁顺序，先尝试获取 lockA，再获取 lockBsynchronized (lockA) {System.out.println("Thread 2 acquired lockA");try {Thread.sleep(100);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}synchronized (lockB) {System.out.println("Thread 2 acquired lockB");}}});thread1.start();thread2.start();}
}
)
 基本介绍和入门实操示例)
