并发问题
在编程的时候我们经常会碰到并发的问题，如果处理不好很有可能造成业务数据的错误。我们思考，到底什么是并发问题？
简单的来说我们可以把并发问题归纳为：未写入而先读取 带来的问题。
我们用最简单的取钱的模型来描述这个问题：
在①②③④ 这个几个步骤中，①②和③④分别是两个独立的过程，如果执行的顺序是 ①③②④，这样就会带来最终余额为负的现象，这个就是一个简单的并发问题。
我们可以用代码简单的模拟这个问题：
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public class AppTest {
private int count = 0;
public static void main(String[] args) {
long ts = System.currentTimeMillis();
AppTest app = new AppTest();
List<Thread> tList = new ArrayList<>(500);
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
Thread thread = new Thread(() -> {
for (int m = 0; m < 1000; m++) {
app.count();
}
});
tList.add(thread);
}
for (Thread t : tList) {
t.start();
}
for (Thread t : tList) {
try {
t.join();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
System.out.println(app.count);
long tend = System.currentTimeMillis();
System.out.println(tend-ts);
}
private void count() {
count++;
}
}
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上述代码执行结果: 9997990（结果具有不确定性，此次结果就偶然一次结果），耗时：3378
造成这个结果的原因就是，在多线程执行的过程中，count的值还没有来得及写入内存，另一个线程就已经把count的读取，就导致count少一次count++运算。
解决并发
既然我们已经知道并发问题，如何解决？ 对于并发的解决思路是：保证读取的时候，写入已经完成。具体方法有两种，分别是锁和CAS操作。
使用锁 synchronized
修改count()方法:
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private synchronized void count() {
count++;
}
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运行结果：10000000 耗时：4176
锁的方法导致性能下降很多。
使用CAS操作
把int类型的count换成AtomicInteger类型
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| private AtomicInteger count = new AtomicInteger();
private void count() {
count.addAndGet(1);
}
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修改上述两出代码得到运行结果：10000000 耗时：3305