多个线程同时读写同一共享变量存在并发问题**,其中的必要条件之一就是 读写 ,如果没有写,只存在读,是不会存在并发问题的。

如果让一个共享变量只有读操作,没有写操作,如此则可以解决并发问题。该理论的具体实现就是不变性(Immutability)模式。所谓不变性,简单来讲,就是对象一旦被创建之后,状态就不再发生变化。换句话说,就是变量一旦被赋值,就不允许修改了(没有写操作);没有修改操作,也就是保持了不变性。

实现具备不可变性的类

将一个类所有的属性都设置成 final 的,并且只允许存在只读方法,那么这个类基本上就具备不可变性了。更严格的做法是这个类本身也是 final 的,也就是不允许继承。因为子类可以覆盖父类的方法,有可能改变不可变性。

Java SDK 里很多类都具备不可变性,只是由于它们的使用太简单,最后反而被忽略了。例如经常用到的 String 和 Long、Integer、Double 等基础类型的包装类都具备不可变性,这些对象的线程安全性都是靠不可变性来保证的。如果你仔细翻看这些类的声明、属性和方法,你会发现它们都严格遵守不可变类的三点要求:类和属性都是 final 的,所有方法均是只读的

看到这里你可能会疑惑,Java 的 String 方法也有类似字符替换操作,怎么能说所有方法都是只读的呢?下面通过 String 的源代码来看一哈。

下面的示例代码源自 Java 1.8 SDK。String 这个类以及它的属性 value[] 都是 final 的;而 replace() 方法的实现,就的确没有修改 value[],而是将替换后的字符串作为返回值返回了。

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public final class String {
private final char value[];
// 字符替换
String replace(char oldChar,
char newChar) {
// 无需替换,直接返回 this
if (oldChar == newChar){
return this;
}

int len = value.length;
int i = -1;
/* avoid getfield opcode */
char[] val = value;
// 定位到需要替换的字符位置
while (++i < len) {
if (val[i] == oldChar) {
break;
}
}
// 未找到 oldChar,无需替换
if (i >= len) {
return this;
}
// 创建一个 buf[],这是关键
// 用来保存替换后的字符串
char buf[] = new char[len];
for (int j = 0; j < i; j++) {
buf[j] = val[j];
}
while (i < len) {
char c = val[i];
buf[i] = (c == oldChar) ?
newChar : c;
i++;
}
// 创建一个新的字符串返回
// 原字符串不会发生任何变化
return new String(buf, true);
}
}

由上面的代码可以发现,String 是通过创建一个新的不可变对象 来实现 修改 的功能。如果 所有的修改操作都创建一个新的不可变对象,你可能会有这种担心:是不是创建的对象太多了,有点太浪费内存呢?是的,这样做的确有些浪费,那如何解决呢?

利用享元模式避免创建重复对象

利用享元模式可以减少创建对象的数量,从而减少内存占用。Java 语言里面 Long、Integer、Short、Byte 等这些基本数据类型的包装类都用到了享元模式。

下面以 Long 这个类作为例子,看看它是如何利用享元模式来优化对象的创建的。

享元模式本质上其实就是一个对象池,利用享元模式创建对象的逻辑也很简单:创建之前,首先去对象池里看看是不是存在;如果已经存在,就利用对象池里的对象;如果不存在,就会新创建一个对象,并且把这个新创建出来的对象放进对象池里。

Long 这个类并没有照搬享元模式,Long 内部维护了一个静态的对象池,仅缓存了 [-128,127] 之间的数字,这个对象池在 JVM 启动的时候就创建好了,而且这个对象池一直都不会变化,也就是说它是静态的。之所以采用这样的设计,是因为 Long 这个对象的状态共有 2 的 64 次方 种,实在太多,并不适合全部缓存,而 [-128,127] 之间的数字利用率最高。下面的示例代码出自 Java 1.8,valueOf() 方法就用到了 LongCache 这个缓存。

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Long valueOf(long l) {
final int offset = 128;
// [-128,127] 直接的数字做了缓存
if (l >= -128 && l <= 127) {
return LongCache
.cache[(int)l + offset];
}
return new Long(l);
}
// 缓存,等价于对象池
// 仅缓存 [-128,127] 直接的数字
static class LongCache {
static final Long cache[]
= new Long[-(-128) + 127 + 1];

static {
for(int i=0; i<cache.length; i++)
cache[i] = new Long(i-128);
}
}

注意:** “Integer 和 String 类型的对象不适合做锁”,其实基本上所有的基础类型的包装类都不适合做锁,因为它们内部用到了享元模式,这会导致看上去私有的锁,其实是共有的。例如在下面代码中,本意是 A 用锁 al,B 用锁 bl,各自管理各自的,互不影响。但实际上 al 和 bl 是一个对象,结果 A 和 B 共用的是一把锁。

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class A {
Long al=Long.valueOf(1);
public void setAX(){
synchronized (al) {
// 省略代码无数
}
}
}
class B {
Long bl=Long.valueOf(1);
public void setBY(){
synchronized (bl) {
// 省略代码无数
}
}
}

使用 Immutability 模式的注意事项

在使用 Immutability 模式的时候,需要注意以下两点:

  1. 对象的所有属性都是 final 的,并不能保证不可变性;
  2. 不可变对象也需要正确发布。

在 Java 语言中,final 修饰的属性一旦被赋值,就不可以再修改,但是如果属性的类型是普通对象,那么这个普通对象的属性是可以被修改的。例如下面的代码中,Bar 的属性 foo 虽然是 final 的,依然可以通过 setAge() 方法来设置 foo 的属性 age。所以,在使用 Immutability 模式的时候一定要确认保持不变性的边界在哪里,是否要求属性对象也具备不可变性

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class Foo{
int age=0;
int ;
}
final class Bar {
final Foo foo;
void setAge(int a){
foo.age=a;
}
}

下面我们再看看如何正确地发布不可变对象。不可变对象虽然是线程安全的,但是并不意味着引用这些不可变对象的对象就是线程安全的。例如在下面的代码中,Foo 具备不可变性,线程安全,但是类 Bar 并不是线程安全的,类 Bar 中持有对 Foo 的引用 foo,对 foo 这个引用的修改在多线程中并不能保证可见性和原子性。

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//Foo 线程安全
final class Foo{
final int age=0;
final int ;
}
//Bar 线程不安全
class Bar {
Foo foo;
void setFoo(Foo f){
this.foo=f;
}
}

如果你的程序仅仅需要 foo 保持可见性,无需保证原子性,那么可以将 foo 声明为 volatile 变量,这样就能保证可见性。如果你的程序需要保证原子性,那么可以通过原子类来实现。下面的示例代码是合理库存的原子化实现,你应该很熟悉了,其中就是用原子类解决了不可变对象引用的原子性问题。

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public class SafeWM {
class WMRange{
final int upper;
final int lower;
WMRange(int upper,int lower){
// 省略构造函数实现
}
}
final AtomicReference<WMRange>
rf = new AtomicReference<>(
new WMRange(0,0)
);
// 设置库存上限
void setUpper(int v){
while(true){
WMRange or = rf.get();
// 检查参数合法性
if(v < or.lower){
throw new IllegalArgumentException();
}
WMRange nr = new
WMRange(v, or.lower);
if(rf.compareAndSet(or, nr)){
return;
}
}
}
}

总结

具备不变性的对象,只有一种状态,这个状态由对象内部所有的不变属性共同决定。其实还有一种更简单的不变性对象,那就是无状态。无状态对象内部没有属性,只有方法。除了无状态的对象,你可能还听说过无状态的服务、无状态的协议等等。无状态有很多好处,最核心的一点就是性能。在多线程领域,无状态对象没有线程安全问题,无需同步处理,自然性能很好;在分布式领域,无状态意味着可以无限地水平扩展,所以分布式领域里面性能的瓶颈一定不是出在无状态的服务节点上。

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