线程池管理共享变量安全 - 易用百科软件进阶

在多线程编程中，线程池是提升系统性能的常用手段。但当多个线程通过线程池并发操作同一个共享变量时，稍有不慎就会引发数据错乱、状态不一致等问题。比如一个电商系统里，多个线程同时处理用户下单扣减库存，若没处理好共享变量的安全问题，就可能出现超卖。

问题从哪来？

线程池里的每个线程都可能读写同一个变量。由于CPU调度的不确定性，多个线程对共享变量的修改可能交错进行。比如两个线程同时执行 count++，这个操作其实包含读取、加1、写回三步，如果中间被打断，最终结果可能只加了一次，而不是两次。

用 synchronized 控制访问

最直接的办法是加锁。Java 中可以用 synchronized 关键字保证同一时间只有一个线程能进入临界区。

private int stock = 100;

public synchronized void decreaseStock() {
    if (stock > 0) {
        stock--;
    }
}

这种方式简单有效，但锁的粒度如果太大，会降低并发效率，就像超市只有一个收银台，顾客再多也只能排长队。

用 AtomicInteger 等原子类

对于简单的计数或数值操作，推荐使用 java.util.concurrent.atomic 包下的原子类。它们底层利用了 CAS（比较并交换）机制，无需加锁也能保证线程安全。

private AtomicInteger stock = new AtomicInteger(100);

public void decreaseStock() {
    if (stock.get() > 0) {
        stock.decrementAndGet();
    }
}

这种方式性能更好，适合高并发场景，比如秒杀系统的库存扣减。

避免共享，优先局部

最安全的共享变量，就是不共享。尽量让每个线程操作自己的局部变量，最后再合并结果。比如用线程池做一批数据统计，可以让每个线程先算出自己的小计，最后由主线程汇总。

ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(4);
List<Integer> results = new ArrayList<>();

for (int i = 0; i < 4; i++) {
    executor.submit(() -> {
        int localSum = 0;
        // 处理各自的数据块
        for (int j = 0; j < 1000; j++) {
            localSum += j;
        }
        synchronized (results) {
            results.add(localSum);
        }
    });
}

这样只有最后汇总时才需要同步，大大减少了竞争。

使用 ThreadLocal 隔离数据

有时候我们希望每个线程有自己的变量副本，互不干扰。ThreadLocal 就是干这个的。比如记录每个请求的用户信息，可以用 ThreadLocal 存储，避免传参麻烦又保证隔离。

private static ThreadLocal<String> userHolder = new ThreadLocal<>();

// 设置当前线程的数据
userHolder.set("user123");

// 获取
String user = userHolder.get();

注意用完记得调用 remove()，防止内存泄漏，尤其是在线程池这种线程复用的场景。

合理设计数据结构

有些集合天生就不怕并发。比如 ConcurrentHashMap，允许多个线程同时读写，性能比加锁的 HashMap 高很多。在共享变量是容器时，优先考虑这类线程安全的实现。

ConcurrentHashMap<String, Integer> cache = new ConcurrentHashMap<>();
cache.putIfAbsent("key1", 100);

它不仅能避免冲突，还提供了很多原子操作方法，用起来更安心。