作者：京东科技 文涛

全文较长共 6468 字，语言通俗易懂，是一篇具有大纲性质的关于多线程的梳理，作者从历史演进的角度讲了多线程相关知识体系，让你知其然知其所以然。

前言

2022年09月22日，JDK19 发布了，此版本最大的亮点就是支持虚拟线程，从此轻量级线程家族再添一员大将。虚拟线程使 JVM 摆脱了通过操作系统调度线程的束缚，由 JVM 自身调度线程。其实早期 sun 在 Solaris 操作系统的虚拟机中实现过 JVM 调度线程，基于其复杂性，和可维护性考虑，最终都回归到了由操作系统调度线程的模式。

长安归来锦衣客，昨日城南起新宅。回想这一路走来，关于多线程的概念令人烟花缭乱，网上相关讲解也不胜枚举，但总感觉缺少一个全局性的视角。为此笔者系统性的梳理了 Java 关于多线程的演进史，希望对你掌握多线程知识有帮助。

本文不讲什么：

1 不讲某些技术点的详细实现原理，不拆解源码，不画图，如果从本文找到了你感兴趣的概念和技术可以自行搜索 2 不讲支持并发性的库和框架，如 Quasar、Akka、Guava 等

本文讲什么

1 讲 JDK 多线程的演进历史 2 讲演进中某些技术点的功能原理及背景，以及解决了什么问题 3 讲针对某些技术点笔者的看法，欢迎有不同看法的人在评论区讨论

里程碑

老规矩，先上个统计表格。其中梳理了历代 JDK 中关于线程相关的核心概念。在这里，做一个可能不太恰当的比喻，可以将多线程的演进映射到汽车上，多线程的演进分别经历了手动档时代 (JDK1.4 及以下)，自动档时代（JDK5-JDK18），自动驾驶时代 (JDK19 及以后)。这个比喻只为了告诉读者 JDK5 以后可以有更舒服姿势的驾驭多线程，JDK19 以后更是突破了单纯的舒服，它给 IO 密集型服务的性能带来了质的飞跃。

时代	版本	发布时间	核心概念
手动档	JDK1.0	1996-01-23	Thread 和 Runnable
手动档	JDK1.2	1998-12-04	ThreadLocal、Collections
自动档	JDK1.5/5.0	2004-09-30	明确 Java 内存模型、引入并发包
自动档	JDK1.6/6.0	2006-12-11	synchronized 优化
自动档	JDK1.7/7.0	2011-07-28	Fork/Join 框架
自动档	JDK1.8/8.0	2014-03-18	CompletableFuture、Stream
自动档	JDK1.9/9.0	2014-09-08	改善锁争用机制
自动档	JDK10	2018-03-21	线程 - 局部管控
自动档	JDK15	2020-09-15	禁用和废弃偏向锁
自动驾驶	JDK19	2022-09-22	虚拟线程

手动档时代

JDK1.4 及以下笔者称之为多线程 “手动档” 的时代，也叫原生多线程时代。线程的操作还相对原生，没有线程池可用。研发人员必须手写工具避免频繁创建线程造成资源浪费，手动对共享资源加锁。也正是这个时代酝酿了许多优秀的多线程框架，最有名的被 JDK5.0 采纳了。

JDK 1.0 Thread 和 Runnable

1996 年 1 月的 JDK1.0 版本，从一开始就确立了 Java 最基础的线程模型，并且，这样的线程模型再后续的修修补补中，并未发生实质性的变更，可以说是一个具有传承性的良好设计。抢占式和协作式是两种常见的进程/线程调度方式，操作系统非常适合使用抢占式方式来调度它的进程，它给不同的进程分配时间片，对于长期无响应的进程，它有能力剥夺它的资源，甚至将其强行停止。采用协作式的方式，需要进程自觉、主动地释放资源，在这种调度方式下,可能一个执行时间很长的线程使得其他所有需要 CPU 的线程” 饿死”。Java hotspot 虚拟机的调度方式为抢占式调用，因此 Java 语言一开始就采用抢占式线程调度的方式。JDK 1.0 中创建线程的方式主要是继承 Thread 类或实现 Runnable 接口，通过对象实例的 start 方法启动线程，需要并行处理的代码放在 run 方法中，线程间的协作通信采用简单粗暴的 stop/resume/suspend 这样的方法。

如何解释 stop/resume/suspend 的概念呢？就是主线程可以直接调用子线程的终止，暂停，继续方法。如果你小时候用过随身听，上面有三个按键，终止，暂停，继续。想象一下你正在同时听 3 个随身听，三个随身听就是三个子线程，你就是主线程，你可以随意控制这三个设备的启停。

这一套机制有个致命的问题，就是容易发生死锁，原因在于当线程 A 锁定了某个资源，还未释放时，被主线程暂停了 (suspend 方法并不会释放锁)，此时线程 B 如果想占有这个资源，只能等待线程 A 执行继续操作（resume）后释放资源，否则将永远得不到，发生死锁。

JDK 1.2

粗暴的 stop/resume/suspend 机制在这个版本被禁止使用了，转而采用 wait/notify/sleep 这样的多条线程配合行动的方式。值得一提的是，在这个版本中，原子对象 AtomicityXXX 已经设计好了，主要是解决 i++ 非原子性的问题。ThreadLocal 和 Collections 的加入增加了多线程使用的姿势，因为这两项技术，笔者称它为 Java 的涡轮增压时代。

ThreadLocal

ThreadLocal 是一种采用无锁的方式实现多线程共享线程不安全对象的方案。它并不能解决 “银行账户或库存增加、扣减” 这类问题，它擅长将具有 “工具” 属性的类，通过复本的方式安全的执行 “工具” 方法。典型的如 SimpleDateFormat、库连接等。值得一提的是它的设计非常巧妙，想像一下如果让你设计，一般的简单思路是：在 ThreadLocal 里维护一个全局线程安全的 Map，key 为线程，value 为共享对象。这样设计有个弊端就是内存泄露问题，因为该 Map 会随着越来越多的线程加入而无限膨胀，如果要解决内容泄露，必须在线程结束时清理该 Map，这又得强化 GC 能力了，显然投入产出比不合适。于是，ThreadLocal 就被设计成 Map 不由 ThreadLocal 持有，而是由 Thread 本身持有。key 为 ThreadLocal 变量，value 为值。每个 Thread 将所用到的 ThreadLoacl 都放于其中（当然此设计还有其它衍生问题在此不表，感兴趣的同学可以自行搜索）。

Collections

Collections 工具类在这个版本被设计出来了，它包装了一些线程安全集合如 SynchronizedList。在那个只有 Hashtable、Vector、Stack 等线程安全集合的年代，它的出现也是具有时代意义的。Collections 工具的基本思想是我帮你将线程不安全的集合包装成线程安全的，这样你原有代码升级改造不必花很多时间，只需要在集合创建的时候用我提供方法初始化集合即可。比较像汽车的涡轮增压技术，在发动机排量不变的情况下，增加发动机的功率和扭矩。Java 的涡轮增压时代到来了^{_^}

自动档时代

JDK 5.0

引入并发包

Doug Lea，中文名为道格·利。是美国的一个大学教师，大神级的人物，J.U.C 就是出自他之手。JDK1.5 之前，我们控制程序并发访问同步代码只能使用 synchronized，那个时候 synchronized 的性能还没优化好，性能并不好，控制线程也只能使用 Object 的 wait 和 notify 方法。这个时候 Doug Lea 给 JCP 提交了 JSR-166 的提案，在提交 JSR-166 之前，Doug Lea 已经使用了类似 J.U.C 包功能的代码已经三年多了，这些代码就是 J.U.C 的原型。

J.U.C 提供了原子化对象、锁及工具套装、线程池、线程安全容器等几大类工具。研发人员可灵活的使用任意能力搭建自己的产品，进可使用 ReentrantLock 搭建底层框架，退可直接使用现成的工具或容器进行业务代码编写。站在历史的角度去看，J.U.C 在 2004 年毫无争议可以称为 “尖端科技产品”。为 Java 的推广立下了悍马功劳。Java 的自动档时代到来了，就好比自动档的汽车降低司机的门槛一样，J.U.C 大大降低了程序员使用多线程的门槛。这是个开创了一个时代的产品。

当然 J.U.C 同样存在一结瑕疵：

CPU 开销大：如果自旋 CAS 长时间地不成功，则会给 CPU 带来非常大的开销。

解决方案：在 JUC 中有些地方就限制了 CAS 自旋的次数，例如 BlockingQueue 的 SynchronousQueue。

ABA 问题：如果一个值原来是 A，变成了 B，然后又变成了 A，在 CAS 检查时会发现没有改变，但实际它已经改变，这就是 ABA 问题。大部分情况下 ABA 问题不会影响程序并发的正确性。

解决方案：每个变量都加上一个版本号，每次改变时加 1，即 A —> B —> A，变成 1A —> 2B —> 3A。Java 提供了 AtomicStampedReference 来解决。AtomicStampedReference 通过包装 [E,Integer] 的元组来对对象标记版本戳（stamp），从而避免 ABA 问题。

只能保证一个共享变量原子操作：CAS 机制所保证的只是一个变量的原子性操作，而不能保证整个代码块的原子性。

解决方案：比如需要保证 3 个变量共同进行原子性的更新，就不得不使用 Synchronized 了。还可以考虑使用 AtomicReference 来包装多个变量，通过这种方式来处理多个共享变量的情况。

明确 Java 内存模型

此版本的 JDK 重新明确了 Java 内存模型，在这之前，常见的内存模型包括连续一致性内存模型和先行发生模型。 对于连续一致性模型来说，程序执行的顺序和代码上显示的顺序是完全一致的。这对于现代多核，并且指令执行优化的 CPU 来说，是很难保证的。而且，顺序一致性的保证将 JVM 对代码的运行期优化严重限制住了。

但是此版本 JSR 133 规范指定的先行发生（Happens-before）使得执行指令的顺序变得灵活：

在同一个线程里面，按照代码执行的顺序（也就是代码语义的顺序），前一个操作先于后面一个操作发生 对一个 monitor 对象的解锁操作先于后续对同一个 monitor 对象的锁操作 对 volatile 字段的写操作先于后面的对此字段的读操作 对线程的 start 操作（调用线程对象的 start() 方法）先于这个线程的其他任何操作 一个线程中所有的操作先于其他任何线程在此线程上调用 join() 方法 如果 A 操作优先于 B，B 操作优先于 C，那么 A 操作优先于 C

而在内存分配上，将每个线程各自的工作内存从主存中独立出来，更是给 JVM 大量的空间来优化线程内指令的执行。主存中的变量可以被拷贝到线程的工作内存中去单独执行，在执行结束后，结果可以在某个时间刷回主存： 但是，怎样来保证各个线程之间数据的一致性？JLS（Java Language Specification）给的办法就是，默认情况下，不能保证任意时刻的数据一致性，但是通过对 synchronized、volatile 和 final 这几个语义被增强的关键字的使用，可以做到数据一致性。

JDK 6.0 synchronized 优化

作为 “共和国长子” synchronized 关键字，在 5.0 版本被 ReentrantLock 压过了风头。这个版本必须要扳回一局，因此 JDK 6.0 对锁做了一些优化，比如锁自旋、锁消除、锁合并、轻量级锁、所偏向等。本次优化是对 “精细化管理” 这个理念的一次诠释。没优化之前被 synchronized 加锁的对象只有两个状态：无锁，有锁（重量级锁）。优化后锁一共存在 4 种状态，级别从低到高依次是：无锁、偏向锁、轻量级锁、重量级锁。这几个状态随着竞争的情况逐渐升级，但是不能降级，目的是为了提高获取锁和释放锁的效率（笔者认为其实是太复杂了，JVM 研发人员望而却步了）。

这一次优化让 synchronized 扬眉吐气，自此再也不允许别人说它的性能比 ReentrantLock 差了。但好戏还在后头，偏向锁在 JDK 15 被废弃了（─.─||）。笔者认为 synchronized 吃亏在了它只是个关键字，JVM 负责它底层的动作，到底应用程序加锁的时候什么样的姿势舒服，得靠 JVM“猜”。ReentrantLock 就不同了，它将这件事直接交给程序员去处理了，你希望公平那就用公平锁，你希望你的不公平，那你就用非公平锁。设计层面算是一种偷懒，但同时也是一种灵活。

JDK 7.0 Fork/Join 框架

Fork/Join 的诞生也是一个比较先进的产品，它的核心竞争力在于，支持递归式的任务拆解，同时将各任务结果进行合并。但它是一个既熟悉又陌生的技术，熟悉在于它被应用到各种地方，比如接下来 JDK8.0 要讲的 CompletableFuture 和 Stream；陌生在于我们似乎很少在业务研发过程中使用到它。

甚至有人甚至觉得它鸡肋。笔者的观点是，你如果是业务需求相关的研发，它是鸡肋的，因为基本用不到，大批数据量的场景有数仓那套工具，其它场景可以用线程池代替；如果你是中间件框架编写相关的研发，它不鸡肋，兴许会用到。中文互联网上很少有人质疑这项技术，但国外已经有人在讨论，感兴趣的可以直接跳转查阅 Is the Fork-Join framework in Java broken?

JDK 8.0

此版本的发布对于 Java 来说是划时代的，以至于现在全世界在运行的 Java 程序里此版本占据了一半以上。但多线程相关的更新不如 JDK5.0 那么具有颠覆性。此版本除了增加了一些原子对象之外 ，最亮眼的便是以下两项更新。

CompletableFuture

网上关于 CompletableFuture 相关介绍很多，大多是讲它原理及怎么用。但是笔者始终不明白一个问题：为什么在有那么多线程池工具的情况下，还会有 CompletableFuture 的出现，它解决了什么痛点？它的核心竞争力到底是什么？相信你如果进行过思考也会提出这个问题，没关系，笔者已经帮你找到了答案。

结论：CompletableFuture 的核心竞争力是任务编排。CompletableFuture 继承 Future 接口特性，可以进行并发执行任务等特性这些能力都是有可替代性的。但它的任务编排能力无可替代，它的核心 API 中包括了构造任务链，合并任务结果等都是为了任务编排而设计的。所以 JDK 之所以在此版本引入此框架，主要是解决业务开发中越来越痛的任务编排需求。

最后多说一句，CompletableFuture 底层使用了 Fork/Join 框架实现。

Stream

《架构整洁之道》里曾提到有三种编程范式，结构化编程（面向过程编程）、面向对象编程、函数式编程。Stream 是函数式编程在 Java 语言中的一种体现，笔者认为，初级程序员向中级进阶的必经之路就是攻克 Stream，初次接触 Stream 肯定特别不适应，但如果熟悉以后你将打开一个编程方式的新思路。作为研发人员经常混淆三个概念，函数式编程、Stream、Lambda 表达式，总以为他们三个说的是一回事。以下是笔者的理解：

•函数式编程是一种编程思想，各种编程语言中都有该思想的实践

•Stream 是 JDK8.0 的一个新特性，也可以理解新造了个概念，目的就是迎合函数式编程这种思想，通过 Stream 的形式可以在集合类上实现函数式编程

•Lambda 表达式（lambda expression）是一个匿名函数，通过它可以更简洁高效的表达函数式编程

那么说了这么多，Stream 和多线程什么关系？Stream 中的相关并行方法底层是使用了 Fork/Join 框架实现的。《Effective Java》中有一条相关建议 “谨慎使用 Stream 并行”，理由就是因为所有的并行都是在一个通用的 Fork/Join 池中运行的，一个 pipeline 运行异常，可能损害其他不相关部分性能。

JDK 9.0

改善锁争用机制

锁争用限制了许多 Java 多线程应用性能，新的锁争用机制改善了 Java 对象监视器的性能，并得到了多种基准测试的验证（如 Volano）,这类测试可以估算 JVM 的极限吞吐量。实际中, 新的锁争用机制在 22 种不同的基准测试中都得到了出色的成绩。如果新的机制能在 Java 9 中得到应用的话, 应用程序的性能将会大大提升。简单的解释就是当多个线程发生锁争用时，优化之前：晚到的线程统一采用相同的标准流程进行锁等待。优化后：JVM 识别出一些可优化的场景时直接让晚到的线程进行 “VIP 通道” 式的锁抢占。

详细解释请参考： Contended locks explained – a performance approach

响应式流

响应式流 (Reactive Streams) 是一种以非阻塞背压方式处理异步数据流的标准，提供一组最小化的接口，方法和协议来描述必要的操作和实体。

什么叫非阻塞背压？ 背压是 back pressure 的缩写，简单讲，生产者给消费者推送数据，当消费者处理不动了，告知生产者，此时生产者降低生产速率，此机制使用阻塞的方式实现最简单，即推送时直接返回压力数据。非阻塞方式实现增加了设计的复杂度，同时提高了性能。 PS:感觉背压这个词翻译的不好，不能望文生义。反压是不是更好^{_^}

为了解决消费者承受巨大的资源压力 (pressure) 而有可能崩溃的问题，数据流的速度需要被控制，即流量控制 (flow control)，以防止快速的数据流不会压垮目标。因此需要反压即背压 (back pressure)，生产者和消费者之间需要通过实现一种背压机制来互操作。实现这种背压机制要求是异步非阻塞的，如果是同步阻塞的，消费者在处理数据时生产者必须等待，会产生性能问题。

响应式流 (Reactive Streams) 通过定义一组实体，接口和互操作方法，给出了实现非阻塞背压的标准。第三方遵循这个标准来实现具体的解决方案，常见的有 Reactor，RxJava，Akka Streams，Ratpack 等。

JDK 10 线程 - 局部管控

Safepoint 及其不足：

Safepoint 是 Hotspot JVM 中一种让所有应用程序停止的一种机制。JVM 为了做一些底层的工作，必须要 Stop The World，让应用线程都停下来。但不能粗暴的直接停止，而是会给应用线程发送个指令信号告诉他，你该停下了。此时应用线程执行到一个 Safepoint 点时就会听从指令并响应。这也是为什么叫 Safepoint。之所以加 safe，是强调 JVM 要做一些全局的安全的事情了，所以给这个点加了个 safe。

全局的安全的事情包括以下： 1、垃圾清理暂停 2、代码去优化（Code deoptimization）。 3、flush code cache。 4、类文件重新定义时（Class redefinition，比如热更新 or instrumentation)。 5、偏向锁的取消（Biased lock revocation）。 6、各种 debug 操作 (比如： 死锁检查或者 stacktrace dump 等)。

然而，让所有线程都到就近的 safepoint 停下来本身就需要较长的时间。而且让所有线程都停下来是不是显得太过鲁莽和专断了呢。为此 Java10 就引入了一种可以不用 stop all threads 的方式，就是线程 - 局部管控（Thread Local Handshake）。

比如以下是不需要 stop 所有线程就可以搞定的场景： 1、偏向锁撤销。这个事情只需要停止单个线程就可以撤销偏向锁，而不需要停止所有的线程。 2、减少不同类型的可服务性查询的总体 VM 延迟影响，例如获取具有大量 Java 线程的 VM 上的所有线程的 stack trace 可能是一个缓慢的操作。 3、通过减少对信号（signals）的依赖来执行更安全的 stack trace 采样。 4、使用所谓的非对称 Dekker 同步技术，通过与 Java 线程握手来消除一些内存障碍。 例如，G1 和 CMS 里使用的 “条件卡标记码”（conditional card mark code），将不再需要 “内存屏障” 这个东东。这样的话，G1 发送的 “写屏障（write barrier）” 就可以被优化， 并且那些尝试要规避 “内存屏障” 的分支也可以被删除了。

JDK 15 禁用和废弃偏向锁

为什么要废弃偏向锁？偏向锁在过去带来的的性能提升，在现在看来已经不那么明显了。受益于偏向锁的应用程序，往往是使用了早期 Java 集合 API 的程序（JDK 1.1），这些 API（Hashtable 和 Vector）每次访问时都进行同步。JDK 1.2 引入了针对单线程场景的非同步集合（HashMap 和 ArrayList），JDK 1.5 针对多线程场景推出了性能更高的并发数据结构。这意味着如果代码更新为使用较新的类，由于不必要同步而受益于偏向锁的应用程序，可能会看到很大的性能提高。此外，围绕线程池队列和工作线程构建的应用程序，性能通常在禁用偏向锁的情况下变得更好。

以下以使用了 Hashtable 和 Vector 的 API 实现： java.lang.Classloader uses Vector java.util.Properties extends Hashtable java.security.Provider extends Properties java.net.URL uses Hashtable java.net.URConnection uses Hashtable java.util.ZipOutputStream uses Vector javax.management.timer.TimerMBean has Vector on the interface

自动驾驶时代

虚拟线程使 Java 进入了自动驾驶时代。很多语言都有类似于 “虚拟线程” 的技术，比如 Go、C#、Erlang、Lua 等，他们称之为 “协程”。这次 java 没有新增任何关键字，甚至没有新增新的概念，虚拟线程比起 goroutine，协程，要好理解得多，看这名字就大概知道它在做啥了。

JDK 19 虚拟线程

传统 Java 中的线程模型与操作系统是 1:1 对应的，创建和切换线程代价很大，受限于操作系统，只能创建有限的数量。当并发量很大时，无法为每个请求都创建一个线程。使用线程池可以缓解问题，线程池减少了线程创建的消耗，但是也无法提升线程的数量。假如并发量是 2000，线程池只有 1000 个线程，那么同一时刻只能处理 1000 个请求，还有 1000 个请求是无法处理的，可以拒绝掉，也可以使其等待，直到有线程让出。

虚拟线程的之前的方案是采用异步风格。已经有很多框架实现了异步风格的并发编程（如 Spring5 的 Reactor），通过线程共享来实现更高的可用性。原理是通过线程共享减少了线程的切换，降低了消耗，同时也避免阻塞，只在程序执行时使用线程，当程序需要等待时则不占用线程。异步风格确实有不少提升，但是也有缺点。大部分异步框架都使用链式写法，将程序分为很多个步骤，每个步骤可能会在不同的线程中执行。你不能再使用熟悉的 ThreadLocal 等并发编程相关的 API，否则可能会有错误。编程风格上也有很大的变化，比传统模式的编程风格要复杂很多，学习成本高，可能还要改造项目中的很多已有模块使其适配异步模式。

虚拟线程的实现原理和一些异步框架差不多，也是线程共享，当然也就不需要池化。在使用时你可以认为虚拟线程是无限充裕的，你想创建多少就创建多少，不必担心会有问题。不仅如此，虚拟线程支持 debug，并且能被 Java 相关的监控工具所支持，这很重要。虚拟线程会使你程序的内存占用大幅降低，所有 IO 密集型应用，比如 Web Servers，都可以在同等硬件条件下，大幅提升 IO 的吞吐量。原来 1G 内存，同时可以 host 1000 个访问，使用虚拟线程后，按照官方的说法，能轻松处理 100 万的并发，具体到业务场景上能否支撑还要看压力测试，但是我们打个折扣，10 万应该能够轻松实现，而你不需要为此付出任何的代价，可能连代码都不用改。因为虚拟线程可以使得你保持传统的编程风格，也就是一个请求一个线程的模式，像使用线程一样使用虚拟线程，程序只需要做很少的改动。虚拟线程也没有引入新的语法，可以说学习和迁移成本极低。

值得一提的是虚拟线程底层依然使用了 Fork/Join 框架。