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前言
這幾天學習併發編程,看了http://tutorials.jenkov.com/的部分內容,寫點筆記和個人的理解。
網頁中裏中提到兩個名詞Race Condition 和 Critical Section，接下來對他們進行解釋和例子演示。
Race Condition
在多線程場景下，當多個線程訪問同一塊資源，且執行結果與線程訪問的先後順序相關，即表明這裏面存在着Race Condition，中文翻譯即競爭條件。
看下面????的代碼,多個線程都會調用add方法對同一個count值進行加法。
public class Counter {
protected long count = 0;
public void add(long value){
this.count = this.count + value;
}
}然而,add方法中的加法需要好幾個步驟才能完成。
1. 從內存中讀取count的值到寄存器。
2. 加value。
3. 寫回內存。如果有兩個線程都對add方法進行了操作，比如線程A加3,線程B加2,我們的預期結果是5。由於線程的訪問順序以及切換的時間是不可預期的,在特定的訪問順序下，可能出現一些出乎意料的結果,比如下文中的執行順序。
A: Reads this.count into a register (0)
B: Reads this.count into a register (0)
B: Adds value 2 to register
B: Writes register value (2) back to memory. this.count now equals 2
A: Adds value 3 to register
A: Writes register value (3) back to memory. this.count now equals 3由於加法不是原子性的，在加法執行過程中的每一步都可能存在着線程切換。比如線程A和B都先後讀到0,然後線程B佔用了時間片完成了加2的操作,寫回了內存，此時內存中count的值等於2。然後線程A重新得到調度，此時線程A內部的count值還是0,線程A對主內存內count的變化是不可見的,然後線程完成加3操作，寫回內存，此時count值等於3。
上述代碼中的add方法內部就存在着競爭條件，會根據線程執行順序的不確定性影響最後的執行結果。
Critical Section
我們把會導致Race Condition的區域稱爲Critical Section,中文翻譯臨界區。臨界區即每個線程中訪問臨界資源的那段代碼。
在上文的代碼中,this.count就是臨界資源
this.count = this.count + value就是臨界區,爲了保證執行結果的正確性,避免臨界區內產生競爭條件,我們需要確保臨界區內的執行是原子的,每次僅允許一個線程進去,進入後不允許其他線程進入。
我們可以採用線程同步做到以上的要求，線程同步可以使用synchronized同步代碼,或者locks,或者是原子變量比如AtomicInteger等。
可以把整個臨界區使用synchronized同步，但把臨界區拆分成多個小的臨界區能夠降低對共享資源的爭奪，增加整個臨界區的吞吐量,下面舉個例子。
public class TwoSums {
private int sum1 = 0;
private int sum2 = 0;
public void add(int val1, int val2){
synchronized(this){
this.sum1 += val1;
this.sum2 += val2;
}
}
}
在上述代碼中,簡單的做法就是鎖住整個對象,只有一個線程能夠執行兩個不同變量的加法操作。然而，由於這兩個變量是互相獨立的，可以拆分到兩個不同的synchronized塊中。
public class TwoSums {
private int sum1 = 0;
private int sum2 = 0;
private Integer sum1Lock = new Integer(1);
private Integer sum2Lock = new Integer(2);
public void add(int val1, int val2){
synchronized(this.sum1Lock){
this.sum1 += val1;
}
synchronized(this.sum2Lock){
this.sum2 += val2;
}
}
}
改動後，兩個線程可以同時在add方法中操作，一個線程在第一個synchronized塊，另一個線程在第二個synchronized塊，兩個synchronized塊同步的是不同的對象，所以兩個線程可以獨立執行，整體線程等待的時間會變少，吞吐量能夠得到提升。
