四、死锁
现实世界里，账户转账操作是支持并发的，而且绝对是真正的并行，银行所有的窗口都可以做转账操作。只要我们能仿照现实世界做转账操作，串行的问题就解决了。
我们试想在古代，没有信息化，账户的存在形式真的就是一个账本，而且每个账户都有一个账本，这些账本都统一存放在文件架上。银行柜员在给我们做转账时，要去文件架上把转出账本和转入账本都拿到手，然后做转账。这个柜员在拿账本的时候可能遇到以下三种情况：
- 文件架上恰好有转出账本和转入账本，那就同时拿走；
- 如果文件架上只有转出账本和转入账本之一，那这个柜员就先把文件架上有的账本拿到手，同时等着其他柜员把另外一个账本送回来；
- 转出账本和转入账本都没有，那这个柜员就等着两个账本都被送回来。
上面这个过程在编程的世界里怎么实现呢？其实用两把锁就实现了，转出账本一把，转入账本另一把。在 transfer() 方法内部，我们首先尝试锁定转出账户 this（先把转出账本拿到手），然后尝试锁定转入账户 target（再把转入账本拿到手），只有当两者都成功时，才执行转账操作。这个逻辑可以图形化为下图这个样子。
而至于详细的代码实现，如下所示。经过这样的优化后，账户 A 转账户 B 和账户 C 转账户 D 这两个转账操作就可以并行了。
class Account {
private int balance;
// 转账
void transfer(Account target, int amt){
// 锁定转出账户
synchronized(this) {
// 锁定转入账户
synchronized(target) {
if (this.balance > amt) {
this.balance -= amt;
target.balance += amt;
}
}
}
}
}
上面的实现看上去很完美，并且也算是将锁用得出神入化了。相对于用 Account.class 作为互斥锁，锁定的范围太大，而我们锁定两个账户范围就小多了，这样的锁，上一章我们介绍过，叫细粒度锁。使用细粒度锁可以提高并行度，是性能优化的一个重要手段。
这个时候可能你已经开始警觉了，使用细粒度锁这么简单，有这样的好事，是不是也要付出点什么代价啊？编写并发程序就需要这样时时刻刻保持谨慎。
的确，使用细粒度锁是有代价的，这个代价就是可能会导致死锁。
在详细介绍死锁之前，我们先看看现实世界里的一种特殊场景。如果有客户找柜员张三做个转账业务：账户 A 转账户 B 100 元，此时另一个客户找柜员李四也做个转账业务：账户 B 转账户 A 100 元，于是张三和李四同时都去文件架上拿账本，这时候有可能凑巧张三拿到了账本 A，李四拿到了账本 B。张三拿到账本 A 后就等着账本 B（账本 B 已经被李四拿走），而李四拿到账本 B 后就等着账本 A（账本 A 已经被张三拿走），他们要等多久呢？他们会永远等待下去…因为张三不会把账本 A 送回去，李四也不会把账本 B 送回去。我们姑且称为死等吧。
现实世界里的死等，就是编程领域的死锁了。死锁的一个比较专业的定义是：一组互相竞争资源的线程因互相等待，导致“永久”阻塞的现象。
上面转账的代码是怎么发生死锁的呢？我们假设线程 T1 执行账户 A 转账户 B 的操作，账户 A.transfer(账户 B)；同时线程 T2 执行账户 B 转账户 A 的操作，账户 B.transfer(账户 A)。当 T1 和 T2 同时执行完①处的代码时，T1 获得了账户 A 的锁（对于 T1，this 是账户 A），而 T2 获得了账户 B 的锁（对于 T2，this 是账户 B）。之后 T1 和 T2 在执行②处的代码时，T1 试图获取账户 B 的锁时，发现账户 B 已经被锁定（被 T2 锁定），所以 T1 开始等待；T2 则试图获取账户 A 的锁时，发现账户 A 已经被锁定（被 T1 锁定），所以 T2 也开始等待。于是 T1 和 T2 会无期限地等待下去，也就是我们所说的死锁了。
class Account {
private int balance;
// 转账
void transfer(Account target, int amt){
// 锁定转出账户
synchronized(this){ ①
// 锁定转入账户
synchronized(target){ ②
if (this.balance > amt) {
this.balance -= amt;
target.balance += amt;
}
}
}
}
}
关于这种现象，我们还可以借助资源分配图来可视化锁的占用情况（资源分配图是个有向图，它可以描述资源和线程的状态）。其中，资源用方形节点表示，线程用圆形节点表示；资源中的点指向线程的边表示线程已经获得该资源，线程指向资源的边则表示线程请求资源，但尚未得到。转账发生死锁时的资源分配图就如下图所示，一个“各据山头死等”的尴尬局面。
如何预防死锁
并发程序一旦死锁，一般没有特别好的方法，很多时候我们只能重启应用。因此，解决死锁问题最好的办法还是规避死锁。
那如何避免死锁呢？要避免死锁就需要分析死锁发生的条件，只有以下这四个条件都发生时才会出现死锁：
- 互斥，共享资源 X 和 Y 只能被一个线程占用；
- 占有且等待，线程 T1 已经取得共享资源 X，在等待共享资源 Y 的时候，不释放共享资源 X；
- 不可抢占，其他线程不能强行抢占线程 T1 占有的资源；
- 循环等待，线程 T1 等待线程 T2 占有的资源，线程 T2 等待线程 T1 占有的资源，就是循环等待。
反过来分析，也就是说只要我们破坏其中一个，就可以成功避免死锁的发生。
其中，互斥这个条件我们没有办法破坏，因为我们用锁为的就是互斥。不过其他三个条件都是有办法破坏掉的，到底如何做呢？
- 对于“占用且等待”这个条件，我们可以一次性申请所有的资源，这样就不存在等待了。
- 对于“不可抢占”这个条件，占用部分资源的线程进一步申请其他资源时，如果申请不到，可以主动释放它占有的资源，这样不可抢占这个条件就破坏掉了。
- 对于“循环等待”这个条件，可以靠按序申请资源来预防。所谓按序申请，是指资源是有线性顺序的，申请的时候可以先申请资源序号小的，再申请资源序号大的，这样线性化后自然就不存在循环了。
1. 破坏占用且等待条件
从理论上讲，要破坏这个条件，可以一次性申请所有资源。在现实世界里，就拿前面我们提到的转账操作来讲，它需要的资源有两个，一个是转出账户，另一个是转入账户，当这两个账户同时被申请时，我们该怎么解决这个问题呢？
可以增加一个账本管理员，然后只允许账本管理员从文件架上拿账本，也就是说柜员不能直接在文件架上拿账本，必须通过账本管理员才能拿到想要的账本。例如，张三同时申请账本 A 和 B，账本管理员如果发现文件架上只有账本 A，这个时候账本管理员是不会把账本 A 拿下来给张三的，只有账本 A 和 B 都在的时候才会给张三。这样就保证了“一次性申请所有资源”。
对应到编程领域，“同时申请”这个操作是一个临界区，我们也需要一个角色（Java 里面的类）来管理这个临界区，我们就把这个角色定为 Allocator。它有两个重要功能，分别是：同时申请资源 apply() 和同时释放资源 free()。账户 Account 类里面持有一个 Allocator 的单例（必须是单例，只能由一个人来分配资源）。当账户 Account 在执行转账操作的时候，首先向 Allocator 同时申请转出账户和转入账户这两个资源，成功后再锁定这两个资源；当转账操作执行完，释放锁之后，我们需通知 Allocator 同时释放转出账户和转入账户这两个资源。具体的代码实现如下。
class Allocator {
private List<Object> als =
new ArrayList<>();
// 一次性申请所有资源
synchronized boolean apply(
Object from, Object to){
if(als.contains(from) ||
als.contains(to)){
return false;
} else {
als.add(from);
als.add(to);
}
return true;
}
// 归还资源
synchronized void free(
Object from, Object to){
als.remove(from);
als.remove(to);
}
}
class Account {
// actr 应该为单例
private Allocator actr;
private int balance;
// 转账
void transfer(Account target, int amt){
// 一次性申请转出账户和转入账户，直到成功
while(!actr.apply(this, target))
；
try{
// 锁定转出账户
synchronized(this){
// 锁定转入账户
synchronized(target){
if (this.balance > amt){
this.balance -= amt;
target.balance += amt;
}
}
}
} finally {
actr.free(this, target)
}
}
}
2. 破坏不可抢占条件
破坏不可抢占条件看上去很简单，核心是要能够主动释放它占有的资源，这一点 synchronized 是做不到的。原因是 synchronized 申请资源的时候，如果申请不到，线程直接进入阻塞状态了，而线程进入阻塞状态，啥都干不了，也释放不了线程已经占有的资源。
你可能会质疑，“Java 作为排行榜第一的语言，这都解决不了？”你的怀疑很有道理，Java 在语言层次确实没有解决这个问题，不过在 SDK 层面还是解决了的，java.util.concurrent 这个包下面提供的 Lock 是可以轻松解决这个问题的。关于这个话题，咱们后面会详细讲。
3. 破坏循环等待条件
破坏这个条件，需要对资源进行排序，然后按序申请资源。这个实现非常简单，我们假设每个账户都有不同的属性 id，这个 id 可以作为排序字段，申请的时候，我们可以按照从小到大的顺序来申请。比如下面代码中，①~⑥处的代码对转出账户（this）和转入账户（target）排序，然后按照序号从小到大的顺序锁定账户。这样就不存在“循环”等待了。
class Account {
private int id;
private int balance;
// 转账
void transfer(Account target, int amt){
Account left = this ①
Account right = target; ②
if (this.id > target.id) { ③
left = target; ④
right = this; ⑤
} ⑥
// 锁定序号小的账户
synchronized(left){
// 锁定序号大的账户
synchronized(right){
if (this.balance > amt){
this.balance -= amt;
target.balance += amt;
}
}
}
}
}
五、用“等待-通知”机制优化循环等待
由上一篇文章你应该已经知道，在破坏占用且等待条件的时候，如果转出账本和转入账本不满足同时在文件架上这个条件，就用死循环的方式来循环等待，核心代码如下：
// 一次性申请转出账户和转入账户，直到成功
while(!actr.apply(this, target))
缺点：太消耗 CPU 了。
其实在这种场景下，最好的方案应该是：如果线程要求的条件（转出账本和转入账本同在文件架上）不满足，则线程阻塞自己，进入等待状态；当线程要求的条件（转出账本和转入账本同在文件架上）满足后，通知等待的线程重新执行。其中，使用线程阻塞的方式就能避免循环等待消耗 CPU 的问题。
举个例子，就医流程基本上是这样：
- 患者先去挂号，然后到就诊门口分诊，等待叫号；
- 当叫到自己的号时，患者就可以找大夫就诊了；
- 就诊过程中，大夫可能会让患者去做检查，同时叫下一位患者；
- 当患者做完检查后，拿检测报告重新分诊，等待叫号；
- 当大夫再次叫到自己的号时，患者再去找大夫就诊。
或许你已经发现了，这个有着完美等待 - 通知机制的就医流程，不仅能够保证同一时刻大夫只为一个患者服务，而且还能够保证大夫和患者的效率。与此同时你可能也会有疑问，“这个就医流程很复杂呀，我们前面描述的等待 - 通知机制相较而言是不是太简单了？”那这个复杂度是否是必须的呢？这个是必须的，我们不能忽视等待 - 通知机制中的一些细节。
下面我们来对比看一下前面都忽视了哪些细节。
- 患者到就诊门口分诊，类似于线程要去获取互斥锁；当患者被叫到时，类似线程已经获取到锁了。
- 大夫让患者去做检查（缺乏检测报告不能诊断病因），类似于线程要求的条件没有满足。
- 患者去做检查，类似于线程进入等待状态；然后大夫叫下一个患者，这个步骤我们在前面的等待 - 通知机制中忽视了，这个步骤对应到程序里，本质是线程释放持有的互斥锁。
- 患者做完检查，类似于线程要求的条件已经满足；患者拿检测报告重新分诊，类似于线程需要重新获取互斥锁，这个步骤我们在前面的等待 - 通知机制中也忽视了。
所以加上这些至关重要的细节，综合一下，就可以得出一个完整的等待 - 通知机制：线程首先获取互斥锁，当线程要求的条件不满足时，释放互斥锁，进入等待状态；当要求的条件满足时，通知等待的线程，重新获取互斥锁。
用 synchronized 实现等待 - 通知机制
在 Java 语言里，等待 - 通知机制可以有多种实现方式，比如 Java 语言内置的 synchronized 配合 wait()、notify()、notifyAll() 这三个方法就能轻松实现。
在下面这个图里，左边有一个等待队列，同一时刻，只允许一个线程进入 synchronized 保护的临界区（这个临界区可以看作大夫的诊室），当有一个线程进入临界区后，其他线程就只能进入图中左边的等待队列里等待（相当于患者分诊等待）。这个等待队列和互斥锁是一对一的关系，每个互斥锁都有自己独立的等待队列。
在并发程序中，当一个线程进入临界区后，由于某些条件不满足，需要进入等待状态，Java 对象的 wait() 方法就能够满足这种需求。如上图所示，当调用 wait() 方法后，当前线程就会被阻塞，并且进入到右边的等待队列中，这个等待队列也是互斥锁的等待队列。 线程在进入等待队列的同时，会释放持有的互斥锁，线程释放锁后，其他线程就有机会获得锁，并进入临界区了。
那线程要求的条件满足时，该怎么通知这个等待的线程呢？很简单，就是 Java 对象的 notify() 和 notifyAll() 方法。我在下面这个图里为你大致描述了这个过程，当条件满足时调用 notify()，会通知等待队列（互斥锁的等待队列）中的线程，告诉它条件曾经满足过。
为什么说是曾经满足过呢？因为notify() 只能保证在通知时间点，条件是满足的。而被通知线程的执行时间点和通知的时间点基本上不会重合，所以当线程执行的时候，很可能条件已经不满足了（保不齐有其他线程插队）。这一点你需要格外注意。
除此之外，还有一个需要注意的点，被通知的线程要想重新执行，仍然需要获取到互斥锁（因为曾经获取的锁在调用 wait() 时已经释放了）。
上面我们一直强调 wait()、notify()、notifyAll() 方法操作的等待队列是互斥锁的等待队列，所以如果 synchronized 锁定的是 this，那么对应的一定是 this.wait()、this.notify()、this.notifyAll()；如果 synchronized 锁定的是 target，那么对应的一定是 target.wait()、target.notify()、target.notifyAll() 。而且 wait()、notify()、notifyAll() 这三个方法能够被调用的前提是已经获取了相应的互斥锁，所以我们会发现 wait()、notify()、notifyAll() 都是在 synchronized{}内部被调用的。如果在 synchronized{}外部调用，或者锁定的 this，而用 target.wait() 调用的话，JVM 会抛出一个运行时异常：java.lang.IllegalMonitorStateException。
小试牛刀：一个更好地资源分配器
等待 - 通知机制的基本原理搞清楚后，我们就来看看它如何解决一次性申请转出账户和转入账户的问题吧。在这个等待 - 通知机制中，我们需要考虑以下四个要素。
- 互斥锁：上一篇文章我们提到 Allocator 需要是单例的，所以我们可以用 this 作为互斥锁。
- 线程要求的条件：转出账户和转入账户都没有被分配过。
- 何时等待：线程要求的条件不满足就等待。
- 何时通知：当有线程释放账户时就通知。
将上面几个问题考虑清楚，可以快速完成下面的代码。需要注意的是我们使用了：
while(条件不满足) {
wait();
}
利用这种范式可以解决上面提到的条件曾经满足过这个问题。因为当 wait() 返回时，有可能条件已经发生变化了，曾经条件满足，但是现在已经不满足了，所以要重新检验条件是否满足。范式，意味着是经典做法，所以没有特殊理由不要尝试换个写法。后面在介绍“管程”的时候，我会详细介绍这个经典做法的前世今生。
class Allocator {
private List<Object> als;
// 一次性申请所有资源
synchronized void apply(
Object from, Object to){
// 经典写法
while(als.contains(from) ||
als.contains(to)){
try{
wait();
}catch(Exception e){
}
}
als.add(from);
als.add(to);
}
// 归还资源
synchronized void free(
Object from, Object to){
als.remove(from);
als.remove(to);
notifyAll();
}
}
尽量使用 notifyAll()
在上面的代码中，我用的是 notifyAll() 来实现通知机制，为什么不使用 notify() 呢？这二者是有区别的，notify() 是会随机地通知等待队列中的一个线程，而 notifyAll() 会通知等待队列中的所有线程。从感觉上来讲，应该是 notify() 更好一些，因为即便通知所有线程，也只有一个线程能够进入临界区。但那所谓的感觉往往都蕴藏着风险，实际上使用 notify() 也很有风险，它的风险在于可能导致某些线程永远不会被通知到（造成线程饥饿）。
假设我们有资源 A、B、C、D，线程 1 申请到了 AB，线程 2 申请到了 CD，此时线程 3 申请 AB，会进入等待队列（AB 分配给线程 1，线程 3 要求的条件不满足），线程 4 申请 CD 也会进入等待队列。我们再假设之后线程 1 归还了资源 AB，如果使用 notify() 来通知等待队列中的线程，有可能被通知的是线程 4，但线程 4 申请的是 CD，所以此时线程 4 还是会继续等待，而真正该唤醒的线程 3 就再也没有机会被唤醒了。
所以除非经过深思熟虑，否则尽量使用 notifyAll()。
六、安全性、活跃性以及性能问题
安全性问题
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）。
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。，如果两个线程完全同时执行，结果是 1；如果两个线程是前后执行，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。
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。
活跃性问题
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”。
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”。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。
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。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。
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。
性能问题
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？
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：
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。
那怎么才能避免锁带来的性能问题呢？从方案层面，我们可以这样来解决这个问题。
- 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……
- 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。
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。
- 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。
- 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。
- 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。
