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# 07 | 安全性、活跃性以及性能问题
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通过前面六篇文章，我们开启了一个简单的并发旅程，相信现在你对并发编程需要注意的问题已经有了更深入的理解，这是一个很大的进步，正所谓只有发现问题，才能解决问题。但是前面六篇文章的知识点可能还是有点分散，所以是时候将其总结一下了。
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并发编程中我们需要注意的问题有很多，很庆幸前人已经帮我们总结过了，主要有三个方面，分别是：**安全性问题、活跃性问题和性能问题**。下面我就来一一介绍这些问题。
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## 安全性问题
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相信你一定听说过类似这样的描述：这个方法不是线程安全的，这个类不是线程安全的，等等。
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那什么是线程安全呢？其实本质上就是正确性，而正确性的含义就是**程序按照我们期望的执行**，不要让我们感到意外。在[第一篇《可见性、原子性和有序性问题：并发编程Bug的源头》](https://time.geekbang.org/column/article/83682)中，我们已经见识过很多诡异的Bug，都是出乎我们预料的，它们都没有按照我们**期望**的执行。
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那如何才能写出线程安全的程序呢？[第一篇文章](https://time.geekbang.org/column/article/83682)中已经介绍了并发Bug的三个主要源头：原子性问题、可见性问题和有序性问题。也就是说，理论上线程安全的程序，就要避免出现原子性问题、可见性问题和有序性问题。
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那是不是所有的代码都需要认真分析一遍是否存在这三个问题呢？当然不是，其实只有一种情况需要：**存在共享数据并且该数据会发生变化，通俗地讲就是有多个线程会同时读写同一数据**。那如果能够做到不共享数据或者数据状态不发生变化，不就能够保证线程的安全性了嘛。有不少技术方案都是基于这个理论的，例如线程本地存储（Thread Local Storage，TLS）、不变模式等等，后面我会详细介绍相关的技术方案是如何在Java语言中实现的。
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但是，现实生活中，**必须共享会发生变化的数据**，这样的应用场景还是很多的。
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当多个线程同时访问同一数据，并且至少有一个线程会写这个数据的时候，如果我们不采取防护措施，那么就会导致并发Bug，对此还有一个专业的术语，叫做**数据竞争**（Data Race）。比如，前面[第一篇文章](https://time.geekbang.org/column/article/83682)里有个add10K()的方法，当多个线程调用时候就会发生**数据竞争**，如下所示。
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public class Test {
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private long count = 0;
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void add10K() {
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int idx = 0;
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while(idx++ < 10000) {
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count += 1;
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}
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}
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}
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那是不是在访问数据的地方，我们加个锁保护一下就能解决所有的并发问题了呢？显然没有这么简单。例如，对于上面示例，我们稍作修改，增加两个被 synchronized 修饰的get()和set()方法， add10K()方法里面通过get()和set()方法来访问value变量，修改后的代码如下所示。对于修改后的代码，所有访问共享变量value的地方，我们都增加了互斥锁，此时是不存在数据竞争的。但很显然修改后的add10K()方法并不是线程安全的。
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```
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public class Test {
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private long count = 0;
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synchronized long get(){
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return count；
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}
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synchronized void set(long v){
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count = v;
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}
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void add10K() {
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int idx = 0;
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while(idx++ < 10000) {
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set(get()+1)
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}
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}
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}
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```
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假设count=0，当两个线程同时执行get()方法时，get()方法会返回相同的值0，两个线程执行get()+1操作，结果都是1，之后两个线程再将结果1写入了内存。你本来期望的是2，而结果却是1。
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这种问题，有个官方的称呼，叫**竞态条件**（Race Condition）。所谓**竞态条件，指的是程序的执行结果依赖线程执行的顺序**。例如上面的例子，如果两个线程完全同时执行，那么结果是1；如果两个线程是前后执行，那么结果就是2。在并发环境里，线程的执行顺序是不确定的，如果程序存在竞态条件问题，那就意味着程序执行的结果是不确定的，而执行结果不确定这可是个大Bug。
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下面再结合一个例子来说明下**竞态条件**，就是前面文章中提到的转账操作。转账操作里面有个判断条件——转出金额不能大于账户余额，但在并发环境里面，如果不加控制，当多个线程同时对一个账号执行转出操作时，就有可能出现超额转出问题。假设账户A有余额200，线程1和线程2都要从账户A转出150，在下面的代码里，有可能线程1和线程2同时执行到第6行，这样线程1和线程2都会发现转出金额150小于账户余额200，于是就会发生超额转出的情况。
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class Account {
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private int balance;
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// 转账
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void transfer(
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Account target, int amt){
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if (this.balance > amt) {
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this.balance -= amt;
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target.balance += amt;
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}
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}
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}
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所以你也可以按照下面这样来理解**竞态条件**。在并发场景中，程序的执行依赖于某个状态变量，也就是类似于下面这样：
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if (状态变量 满足 执行条件) {
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执行操作
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}
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当某个线程发现状态变量满足执行条件后，开始执行操作；可是就在这个线程执行操作的时候，其他线程同时修改了状态变量，导致状态变量不满足执行条件了。当然很多场景下，这个条件不是显式的，例如前面addOne的例子中，set(get()+1)这个复合操作，其实就隐式依赖get()的结果。
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那面对数据竞争和竞态条件问题，又该如何保证线程的安全性呢？其实这两类问题，都可以用**互斥**这个技术方案，而实现**互斥**的方案有很多，CPU提供了相关的互斥指令，操作系统、编程语言也会提供相关的API。从逻辑上来看，我们可以统一归为：**锁**。前面几章我们也粗略地介绍了如何使用锁，相信你已经胸中有丘壑了，这里就不再赘述了，你可以结合前面的文章温故知新。
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## 活跃性问题
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所谓活跃性问题，指的是某个操作无法执行下去。我们常见的“死锁”就是一种典型的活跃性问题，当然**除了死锁外，还有两种情况，分别是“活锁”和“饥饿”**。
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通过前面的学习你已经知道，发生“死锁”后线程会互相等待，而且会一直等待下去，在技术上的表现形式是线程永久地“阻塞”了。
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但**有时线程虽然没有发生阻塞，但仍然会存在执行不下去的情况，这就是所谓的“活锁”**。可以类比现实世界里的例子，路人甲从左手边出门，路人乙从右手边进门，两人为了不相撞，互相谦让，路人甲让路走右手边，路人乙也让路走左手边，结果是两人又相撞了。这种情况，基本上谦让几次就解决了，因为人会交流啊。可是如果这种情况发生在编程世界了，就有可能会一直没完没了地“谦让”下去，成为没有发生阻塞但依然执行不下去的“活锁”。
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解决“**活锁**”的方案很简单，谦让时，尝试等待一个随机的时间就可以了。例如上面的那个例子，路人甲走左手边发现前面有人，并不是立刻换到右手边，而是等待一个随机的时间后，再换到右手边；同样，路人乙也不是立刻切换路线，也是等待一个随机的时间再切换。由于路人甲和路人乙等待的时间是随机的，所以同时相撞后再次相撞的概率就很低了。“等待一个随机时间”的方案虽然很简单，却非常有效，Raft这样知名的分布式一致性算法中也用到了它。
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那“**饥饿**”该怎么去理解呢？**所谓“饥饿”指的是线程因无法访问所需资源而无法执行下去的情况**。“不患寡，而患不均”，如果线程优先级“不均”，在CPU繁忙的情况下，优先级低的线程得到执行的机会很小，就可能发生线程“饥饿”；持有锁的线程，如果执行的时间过长，也可能导致“饥饿”问题。
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解决“**饥饿**”问题的方案很简单，有三种方案：一是保证资源充足，二是公平地分配资源，三就是避免持有锁的线程长时间执行。这三个方案中，方案一和方案三的适用场景比较有限，因为很多场景下，资源的稀缺性是没办法解决的，持有锁的线程执行的时间也很难缩短。倒是方案二的适用场景相对来说更多一些。
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那如何公平地分配资源呢？在并发编程里，主要是使用公平锁。所谓公平锁，是一种先来后到的方案，线程的等待是有顺序的，排在等待队列前面的线程会优先获得资源。
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## 性能问题
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使用“锁”要非常小心，但是如果小心过度，也可能出“性能问题”。“锁”的过度使用可能导致串行化的范围过大，这样就不能够发挥多线程的优势了，而我们之所以使用多线程搞并发程序，为的就是提升性能。
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所以我们要尽量减少串行，那串行对性能的影响是怎么样的呢？假设串行百分比是5%，我们用多核多线程相比单核单线程能提速多少呢？
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有个阿姆达尔（Amdahl）定律，代表了处理器并行运算之后效率提升的能力，它正好可以解决这个问题，具体公式如下：
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$S=\\frac{1}{(1-p)+\\frac{p}{n}}$
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公式里的n可以理解为CPU的核数，p可以理解为并行百分比，那（1-p）就是串行百分比了，也就是我们假设的5%。我们再假设CPU的核数（也就是n）无穷大，那加速比S的极限就是20。也就是说，如果我们的串行率是5%，那么我们无论采用什么技术，最高也就只能提高20倍的性能。
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所以使用锁的时候一定要关注对性能的影响。 那怎么才能避免锁带来的性能问题呢？这个问题很复杂，**Java SDK并发包里之所以有那么多东西，有很大一部分原因就是要提升在某个特定领域的性能**。
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不过从方案层面，我们可以这样来解决这个问题。
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第一，既然使用锁会带来性能问题，那最好的方案自然就是使用无锁的算法和数据结构了。在这方面有很多相关的技术，例如线程本地存储(Thread Local Storage, TLS)、写入时复制(Copy-on-write)、乐观锁等；Java并发包里面的原子类也是一种无锁的数据结构；Disruptor则是一个无锁的内存队列，性能都非常好……
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第二，减少锁持有的时间。互斥锁本质上是将并行的程序串行化，所以要增加并行度，一定要减少持有锁的时间。这个方案具体的实现技术也有很多，例如使用细粒度的锁，一个典型的例子就是Java并发包里的ConcurrentHashMap，它使用了所谓分段锁的技术（这个技术后面我们会详细介绍）；还可以使用读写锁，也就是读是无锁的，只有写的时候才会互斥。
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性能方面的度量指标有很多，我觉得有三个指标非常重要，就是：吞吐量、延迟和并发量。
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1. 吞吐量：指的是单位时间内能处理的请求数量。吞吐量越高，说明性能越好。
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2. 延迟：指的是从发出请求到收到响应的时间。延迟越小，说明性能越好。
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3. 并发量：指的是能同时处理的请求数量，一般来说随着并发量的增加、延迟也会增加。所以延迟这个指标，一般都会是基于并发量来说的。例如并发量是1000的时候，延迟是50毫秒。
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## 总结
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并发编程是一个复杂的技术领域，微观上涉及到原子性问题、可见性问题和有序性问题，宏观则表现为安全性、活跃性以及性能问题。
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我们在设计并发程序的时候，主要是从宏观出发，也就是要重点关注它的安全性、活跃性以及性能。安全性方面要注意数据竞争和竞态条件，活跃性方面需要注意死锁、活锁、饥饿等问题，性能方面我们虽然介绍了两个方案，但是遇到具体问题，你还是要具体分析，根据特定的场景选择合适的数据结构和算法。
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要解决问题，首先要把问题分析清楚。同样，要写好并发程序，首先要了解并发程序相关的问题，经过这7章的内容，相信你一定对并发程序相关的问题有了深入的理解，同时对并发程序也一定心存敬畏，因为一不小心就出问题了。不过这恰恰也是一个很好的开始，因为你已经学会了分析并发问题，然后解决并发问题也就不远了。
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## 课后思考
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Java语言提供的Vector是一个线程安全的容器，有同学写了下面的代码，你看看是否存在并发问题呢？
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void addIfNotExist(Vector v,
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Object o){
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if(!v.contains(o)) {
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v.add(o);
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}
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}
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