【java并发】线程范围内共享数据

发布时间：2020-12-13 21:09:18 所属栏目：PHP教程来源：网络整理

导读：假定现在有个公共的变量data，有不同的线程都可以去操作它，如果在不同的线程对data操作完成后再去取这个data，那末肯定会出现线程间的数据混乱问题，由于A线程在取data数据前可能B线程又对其进行了修改，下面写个程序来讲明1下该问题： public class Thread

　　假定现在有个公共的变量data，有不同的线程都可以去操作它，如果在不同的线程对data操作完成后再去取这个data，那末肯定会出现线程间的数据混乱问题，由于A线程在取data数据前可能B线程又对其进行了修改，下面写个程序来讲明1下该问题：

public class ThreadScopeShareData {

    private static int data = 0;//公共的数据

    public static void main(String[] args) {
        for(int i = 0; i < 2; i ++) { //开启两个线程
            new Thread(new Runnable() {

                @Override
                public void run() {
                    int temp = new Random().nextInt();
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " has put a data: " + temp); //打印出来为了看效果
                    data = temp; //操作数据：赋新值

                    new TestA().getData();
                    new TestB().getData();
                }
            }).start();
        }
    }

    static class TestA {
        public void getData() {
            System.out.println("A get data from " + Thread.currentThread().getName() + ": " + data);//取出公共数据data
        }
    }

    static class TestB {
        public void getData() {
            System.out.println("B get data from " + Thread.currentThread().getName() + ": " + data);
        }
    }
}

　　来看1下打印出来的结果：

Thread-0 has put a data: ⑴885917900
Thread⑴ has put a data: ⑴743455464
A get data from Thread-0: ⑴743455464
A get data from Thread⑴: ⑴743455464
B get data from Thread⑴: ⑴743455464
B get data from Thread-0: ⑴743455464

　　从结果中可以看出，两次对data赋的值确切不1样，但是两个线程最后打印出来的都是最后赋的那个值，说明Thread-0拿出的数据已不对了，这就是线程间同享数据带来的问题。
　　固然，我们完全可使用synchronized关键字将run()方法中的几行代码给套起来，这样每一个线程各自履行完，打印出各自的信息，这是没问题的，确切可以解决上面的线程间同享数据问题。但是，这是以其他线程被阻塞为代价的，即Thread-0在履行的时候，Thread⑴就被阻塞了，必须等待Thread-0履行完了才能履行。
　　那末如果我想两个线程同时跑，并且互不影响各自取出的值，该怎样办呢？这也是本文所要总结的重点，解决该问题的思想是：虽然现在都在操作公共数据data，但是不同的线程本身对这个data要保护1个副本，这个副本不是线程间所同享的，而是每一个线程所独有的，所以不同线程中所保护的data是不1样的，最后取的时候，是哪一个线程，我就从哪一个线程中取该data。
　　基于上面这个思路，我再把上面的程序做1修改，以下：

public class ThreadScopeShareData {

    private static int data = 0;//公共的数据
    //定义1个Map以键值对的方式存储每一个线程和它对应的数据，即Thread：data
    private static Map<Thread,Integer> threadData = Collections.synchronizedMap(new HashMap<Thread,Integer>());

    public static void main(String[] args) {
        for(int i = 0; i < 2; i ++) {
            new Thread(new Runnable() {

                @Override
                public void run() {
                    int temp = new Random().nextInt();
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " has put a data: " + temp); //打印出来为了看效果                  
                    threadData.put(Thread.currentThread(),temp); //向Map中存入本线程data数据的1个副本
                    data = temp; //操作数据：赋新值
                    new TestA().getData();
                    new TestB().getData();
                }
            }).start();
        }
    }

    static class TestA {
        public void getData() {
            System.out.println("A get data from " + Thread.currentThread().getName() + ": " 
                + threadData.get(Thread.currentThread())); //取出各线程保护的那个副本
        }
    }

    static class TestB {
        public void getData() {
            System.out.println("B get data from " + Thread.currentThread().getName() + ": " 
                + threadData.get(Thread.currentThread()));
        }
    }
}

　　上面程序中保护了1个Map，键值对分别是线程和它的数据，那末在操作data的时候，先把各自的数据保存到这个Map中，这样每一个线程保存的肯定不同，当再取的时候，根据当前线程对象作为key来取出对应的data副本，这样不同的线程之间就不会相互影响了。这个HashMap也需要包装1下，由于HashMap是非线程安全的，上面的程序中，不同的线程有对HashMap进行写操作，就有可能产生并提问题，所以也要包装1下。最后来看1下履行结果：

Thread-0 has put a data: 1817494992
Thread⑴ has put a data: ⑴189758355
A get data from Thread-0: 1817494992
B get data from Thread⑴: ⑴189758355
A get data from Thread-0: 1817494992
B get data from Thread⑴: ⑴189758355

　　就是线程范围内同享数据，即同1个线程里面这个数据是同享的，线程间是不同享的。
　　这让我联想到了学习数据库的时候用到的ThreadLocal，操作数据库需要connection，如果当前线程中有就拿当前线程中存的connection，否则就新建1个放到当前线程中，这样就不会出现问题，由于每一个线程本身同享了1个connection，它不是线程间同享的。这也很好理解，这个connection肯定不能同享，假定A和B用户都拿到这个connection并开启了事务，现在A开始转账了，但是钱还没转好，B转好了关闭了事务，那末A那边就出问题了。
　　线程范围内同享数据的问题就总结这么多吧~
　　
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（编辑：李大同）

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