深入探索Java多线程：从原理到高级应用实战全攻略

深入探索Java多线程：从原理到高级应用实战全攻略

说真的，多线程这玩意儿，刚开始学的时候真是让人头大，我记得第一次写多线程代码，满心欢喜跑起来，结果不是死锁就是数据错乱，简直想砸电脑，但后来慢慢摸清了它的脾气，才发现这东西的魅力——用好了是真能打,用不好就是灾难现场。

线程到底是个啥？先掰扯清楚原理

很多人觉得线程就是“同时干多件事”，其实没那么简单，比如你一边听歌一边写代码，看似同时，但CPU可能只是在快速切换——线程的本质是执行路径,而JVM和操作系统在背后默默调度这一切。

我记得有一次面试，被问到“线程和进程的区别”，我巴拉巴拉说了一堆，结果对方笑了笑：“那你觉得为什么Java线程切换成本比进程低？”当时我就卡壳了……后来才明白，线程共享进程资源，但正因为共享，才引出了那么多破事——比如该死的线程安全。

synchronized和volatile：别瞎用，会翻车

以前我总觉得synchronized是万能的，直到有一次写了个高频调用的支付校验接口，用了synchronized修饰方法，结果性能直接崩了，后来改用Lock和CAS，才缓过来，其实synchronized是重量锁，JVM底层有锁升级机制（偏向锁→轻量锁→重量锁），但很多人在不知道的情况下乱用,反而拖慢系统。

volatile也是个坑，它只能保证可见性，不保证原子性，比如volatile int i = 0; i++; 这种操作，多线程下照样错乱，记得有次同事信誓旦旦说用了volatile就不会有并发问题，结果线上数据错得一塌糊涂……最后还是用了AtomicInteger才解决。

线程池：别只会Executors.newFixedThreadPool！

Java提供的Executors工具类虽然方便，但隐藏了不少坑，比如newCachedThreadPool最大线程数是Integer.MAX_VALUE，高并发下能给你创建几千个线程，直接打爆机器，后来我学乖了，一律用ThreadPoolExecutor自定义参数，尤其是核心线程数、队列类型（ArrayBlockingQueue vs LinkedBlockingQueue）、拒绝策略（CallerRunsPolicy让调用线程执行，至少不会丢任务）。

有个真实案例：我们有个异步推送消息的服务，用了无界队列，结果某天消息量暴增，队列堆了百万条任务，内存直接OOM，后来改成有界队列+降级策略,才稳住了。

CompletableFuture：异步编程的真香现场

以前写回调地狱写到崩溃，自从用了CompletableFuture，简直打开新世界,比如链式调用：

CompletableFuture.supplyAsync(() -> fetchOrder())
    .thenApplyAsync(order -> processPayment(order))
    .exceptionally(ex -> fallback());

但要注意线程池传递问题——默认用ForkJoinPool，但最好自己传线程池，避免公共池被阻塞，我有次偷懒没传，结果其他依赖ForkJoinPool的任务全卡住了……

死锁和排查：半夜被报警吵醒的痛

死锁这东西，不遇到一次都不算真正搞过多线程，有一次线上服务卡死，jstack一看,两个线程互相等锁：

Thread-1: holding Lock A, waiting for Lock B
Thread-2: holding Lock B, waiting for Lock A

后来加了锁顺序协议（统一先拿Lock A再拿Lock B）才解决，现在我都养成习惯了：拿锁按固定顺序，尽量用tryLock()带超时。

实战心得：多线程不是炫技，是权衡

多线程不是为了“看起来高级”，而是为了解决性能瓶颈，但线程越多不一定越好——上下文切换、资源争用都会拖慢速度，我之前为了优化一个计算任务，开了100个线程，结果比单线程还慢,用jstack发现大量线程状态是WAITING。

真正有用的反而是分段处理或生产者-消费者模式，比如我们处理大文件解析时，用BlockingQueue拆成读取、解析、写入三个环节，每个环节控制线程数,速度提升了8倍。

最后说两句

搞多线程，最重要的是敬畏心，随便加synchronized或者乱开线程，迟早要还债，现在我看到新人写new Thread().start()都会心里一颤……毕竟线上崩过的痛,不想再经历了。

慢慢来，写点单元测试，多用工具（jstack、Arthas）分析,多线程也能驯服得妥妥的。