多线程环境下的数据一致性
在现代软件开发中，多线程编程已经非常普遍。比如一个电商网站的秒杀活动，成千上万的用户同时点击购买按钮，后台服务往往通过多个线程来处理这些请求。如果库存变量没有做好线程安全保护，就可能出现超卖问题——两个线程同时读取到库存为1，都判断可以扣减，结果导致库存变成-1。
这种场景下，确保共享资源的访问是线程安全的，就成了系统稳定运行的关键。常见的做法是使用互斥锁（mutex），保证同一时间只有一个线程能修改库存。
缓存系统的并发访问
像 Redis 这样的缓存中间件，虽然本身是单线程模型处理命令，但在客户端使用时，多个线程可能同时操作同一个本地缓存对象。比如在 Spring Boot 应用中，使用 ConcurrentHashMap 存储热点配置信息，多个线程同时读写时，如果用普通的 HashMap 就会引发不可预知的异常。
ConcurrentHashMap 的设计就是为了应对这种场景，它内部采用了分段锁机制或 CAS 操作，使得在高并发环境下依然能保持良好的性能和数据一致性。
日志记录中的线程安全
很多应用会在不同线程中输出日志，比如订单系统里每个支付流程跑在一个独立线程中，都需要写入日志文件。如果日志组件不是线程安全的，多个线程同时写入可能导致日志错乱、内容交错甚至文件损坏。
像 Log4j2 就是线程安全的日志框架，它通过无锁队列和异步写入机制，让多线程环境下日志输出既高效又可靠。开发者不需要额外加锁，直接调用 logger.info() 就行。
单例模式与线程安全
单例模式在Spring容器中很常见，比如一个数据库连接池只允许有一个实例。但如果在多线程环境下初始化这个实例时没处理好，可能会出现创建多个实例的问题。
经典的“双重检查锁定”写法就需要配合 volatile 关键字来防止指令重排序：
public class DatabaseConnection {
private static volatile DatabaseConnection instance;
public static DatabaseConnection getInstance() {
if (instance == null) {
synchronized (DatabaseConnection.class) {
if (instance == null) {
instance = new DatabaseConnection();
}
}
}
return instance;
}
}这里的 volatile 确保了 instance 的写操作对其他线程立即可见，避免了因 CPU 缓存不一致导致的问题。
定时任务调度中的共享状态
有些后台服务会启动多个定时任务，比如每隔5分钟统计一次用户活跃数，另一个任务则每10分钟清理过期会话。如果这两个任务操作同一个在线用户列表，就必须考虑线程安全。
假设一个任务正在遍历列表，另一个任务却在删除元素，普通集合类会抛出 ConcurrentModificationException。这时候应该使用 CopyOnWriteArrayList，它在写操作时复制整个数组，读操作完全无锁，适合读多写少的场景。