Synchronized

引言：从一个线程安全问题说起 看这个经典的银行转账问题： public class BankAccount { private int balance = 1000; public void transfer(BankAccount target, int amount) { this.balance -= amount; // 1. 扣款 target.balance += amount; // 2. 入账 } } // 两个线程同时转账 Thread t1 = new Thread(() -> accountA.transfer(accountB, 100)); Thread t2 = new Thread(() -> accountB.transfer(accountA, 200)); t1.start(); t2.start(); 问题：可能发生死锁或数据不一致！ 解决方案：使用synchronized public synchronized void transfer(BankAccount target, int amount) { this.balance -= amount; target.balance += amount; } 三个疑问： synchronized是如何保证线程安全的？ 为什么它能同时保证原子性、可见性、有序性？ 它的性能开销来自哪里？ 本篇文章将深入synchronized的底层原理，从对象头到Monitor机制，彻底理解Java最基础的同步机制。 一、synchronized的三种使用方式 1.1 修饰实例方法 public class Counter { private int count = 0; public synchronized void increment() { count++; } // 等价于： // public void increment() { // synchronized (this) { // count++; // } // } } 锁对象：当前实例（this） ...

引子：一个购物车的线程安全之路 在上一篇文章中，我们理解了并发编程的三大核心问题：可见性、原子性、有序性。现在我们要解决这个问题：如何让多线程安全地访问共享数据？ 场景：电商购物车的并发问题 /** * 购物车服务（线程不安全版本） * 问题：多个线程同时添加商品，可能导致数据丢失 */ public class ShoppingCart { private Map<String, Integer> items = new HashMap<>(); // 商品ID → 数量 // 添加商品到购物车 public void addItem(String productId, int quantity) { Integer currentQty = items.get(productId); if (currentQty == null) { items.put(productId, quantity); } else { items.put(productId, currentQty + quantity); } } // 获取购物车总商品数 public int getTotalItems() { int total = 0; for (Integer qty : items.values()) { total += qty; } return total; } } // 并发测试 public class CartTest { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { ShoppingCart cart = new ShoppingCart(); // 10个线程并发添加商品 Thread[] threads = new Thread[10]; for (int i = 0; i < 10; i++) { threads[i] = new Thread(() -> { for (int j = 0; j < 100; j++) { cart.addItem("product-123", 1); } }); } for (Thread t : threads) t.start(); for (Thread t : threads) t.join(); System.out.println("期望数量：1000"); System.out.println("实际数量：" + cart.getTotalItems()); } } /* 执行结果（多次运行不一致）： 第1次：实际数量：856 ❌ 丢失144次更新 第2次：实际数量：923 ❌ 丢失77次更新 第3次：实际数量：891 ❌ 丢失109次更新 问题分析： 1. HashMap本身不是线程安全的 2. addItem方法不是原子操作（读取、计算、写入三步） 3. 多线程并发执行导致数据竞争 解决方案演进： Level 1：使用synchronized → 简单但粗粒度 Level 2：使用ReentrantLock → 灵活但需要手动管理 Level 3：使用ConcurrentHashMap → 高性能（下一篇讲解） */ 本文将深入探讨如何通过synchronized和Lock来保证线程安全。 ...