前面我们用13篇文章的内容介绍了Java SDK提供的并发工具类，这些工具类都是久经考验的，所以学好用好它们对于解决并发问题非常重要。我们在介绍这些工具类的时候，重点介绍了这些工具类的产生背景、应用场景以及实现原理，目的就是让你在面对并发问题的时候，有思路，有办法。只有思路、办法有了，才谈得上开始动手解决问题。
当然了，只有思路和办法还不足以把问题解决，最终还是要动手实践的，我觉得在实践中有两方面的问题需要重点关注：细节问题与最佳实践。千里之堤毁于蚁穴，细节虽然不能保证成功，但是可以导致失败，所以我们一直都强调要关注细节。而最佳实践是前人的经验总结，可以帮助我们不要阴沟里翻船，所以没有十足的理由，一定要遵守。
为了让你学完即学即用，我在每篇文章的最后都给你留了道思考题。这13篇文章的13个思考题，基本上都是相关工具类在使用中需要特别注意的一些细节问题，工作中容易碰到且费神费力，所以咱们今天就来一一分析。
《14 | Lock&Condition（上）：隐藏在并发包中的管程》的思考题，本意是通过破坏不可抢占条件来避免死锁问题，但是它的实现中有一个致命的问题，那就是： while(true) 没有break条件，从而导致了死循环。除此之外，这个实现虽然不存在死锁问题，但还是存在活锁问题的，解决活锁问题很简单，只需要随机等待一小段时间就可以了。
修复后的代码如下所示，我仅仅修改了两个地方，一处是转账成功之后break，另一处是在while循环体结束前增加了Thread.sleep(随机时间)。
class Account {private int balance;private final Lock lock= new ReentrantLock();// 转账void transfer(Account tar, int amt){while (true) {if(this.lock.tryLock()) {try {if (tar.lock.tryLock()) {try {this.balance -= amt;tar.balance += amt;//新增：退出循环break;} finally {tar.lock.unlock();}}//if} finally {this.lock.unlock();}}//if//新增：sleep一个随机时间避免活锁Thread.sleep(随机时间);}//while}//transfer}
这个思考题里面的while(true)问题还是比较容易看出来的，但不是所有的while(true)问题都这么显而易见的，很多都隐藏得比较深。
例如，《21 | 原子类：无锁工具类的典范》的思考题本质上也是一个while(true)，不过它隐藏得就比较深了。看上去 while(!rf.compareAndSet(or, nr)) 是有终止条件的，而且跑单线程测试一直都没有问题。实际上却存在严重的并发问题，问题就出在对or的赋值在while循环之外，这样每次循环or的值都不会发生变化，所以一旦有一次循环rf.compareAndSet(or, nr)的值等于false，那之后无论循环多少次，都会等于false。也就是说在特定场景下，变成了while(true)问题。既然找到了原因，修改就很简单了，只要把对or的赋值移到while循环之内就可以了，修改后的代码如下所示：
public class SafeWM {class WMRange{final int upper;final int lower;WMRange(int upper,int lower){//省略构造函数实现}}final AtomicReference<WMRange>rf = new AtomicReference<>(new WMRange(0,0));// 设置库存上限void setUpper(int v){WMRange nr;WMRange or;//原代码在这里//WMRange or=rf.get();do{//移动到此处//每个回合都需要重新获取旧值or = rf.get();// 检查参数合法性if(v < or.lower){throw new IllegalArgumentException();}nr = newWMRange(v, or.lower);}while(!rf.compareAndSet(or, nr));}}
《15 | Lock&Condition（下）：Dubbo如何用管程实现异步转同步？》的思考题是关于signal()和signalAll()的，Dubbo最近已经把signal()改成signalAll()了，我觉得用signal()也不能说错，但的确是用signalAll()会更安全。我个人也倾向于使用signalAll()，因为我们写程序，不是做数学题，而是在搞工程，工程中会有很多不稳定的因素，更有很多你预料不到的情况发生，所以不要让你的代码铤而走险，尽量使用更稳妥的方案和设计。Dubbo修改后的相关代码如下所示：
// RPC结果返回时调用该方法private void doReceived(Response res) {lock.lock();try {response = res;done.signalAll();} finally {lock.unlock();}}
《16 | Semaphore：如何快速实现一个限流器？》的思考题是对象池的例子中Vector能否换成ArrayList，答案是不可以的。Semaphore可以允许多个线程访问一个临界区，那就意味着可能存在多个线程同时访问ArrayList，而ArrayList不是线程安全的，所以对象池的例子中是不能够将Vector换成ArrayList的。Semaphore允许多个线程访问一个临界区，这也是一把双刃剑，当多个线程进入临界区时，如果需要访问共享变量就会存在并发问题，所以必须加锁，也就是说Semaphore需要锁中锁。
《18 | StampedLock：有没有比读写锁更快的锁？》思考题的Bug出在没有正确地释放锁。锁的申请和释放要成对出现，对此我们有一个最佳实践，就是使用try{}finally{}，但是try{}finally{}并不能解决所有锁的释放问题。比如示例代码中，锁的升级会生成新的stamp ，而finally中释放锁用的是锁升级前的stamp，本质上这也属于锁的申请和释放没有成对出现，只是它隐藏得有点深。解决这个问题倒也很简单，只需要对stamp 重新赋值就可以了，修复后的代码如下所示：
private double x, y;final StampedLock sl = new StampedLock();// 存在问题的方法void moveIfAtOrigin(double newX, double newY){long stamp = sl.readLock();try {while(x == 0.0 && y == 0.0){long ws = sl.tryConvertToWriteLock(stamp);if (ws != 0L) {//问题出在没有对stamp重新赋值//新增下面一行stamp = ws;x = newX;y = newY;break;} else {sl.unlockRead(stamp);stamp = sl.writeLock();}}} finally {//此处unlock的是stampsl.unlock(stamp);}
《19 | CountDownLatch和CyclicBarrier：如何让多线程步调一致？》的思考题是：CyclicBarrier的回调函数使用了一个固定大小为1的线程池，是否合理？我觉得是合理的，可以从以下两个方面来分析。
第一个是线程池大小是1，只有1个线程，主要原因是check()方法的耗时比getPOrders()和getDOrders()都要短，所以没必要用多个线程，同时单线程能保证访问的数据不存在并发问题。
第二个是使用了线程池，如果不使用，直接在回调函数里调用check()方法是否可以呢？绝对不可以。为什么呢？这个要分析一下回调函数和唤醒等待线程之间的关系。下面是CyclicBarrier相关的源码，通过源码你会发现CyclicBarrier是同步调用回调函数之后才唤醒等待的线程，如果我们在回调函数里直接调用check()方法，那就意味着在执行check()的时候，是不能同时执行getPOrders()和getDOrders()的，这样就起不到提升性能的作用。
try {//barrierCommand是回调函数final Runnable command = barrierCommand;//调用回调函数if (command != null)command.run();ranAction = true;//唤醒等待的线程nextGeneration();return 0;} finally {if (!ranAction)breakBarrier();}
所以，当遇到回调函数的时候，你应该本能地问自己：执行回调函数的线程是哪一个？这个在多线程场景下非常重要。因为不同线程ThreadLocal里的数据是不同的，有些框架比如Spring就用ThreadLocal来管理事务，如果不清楚回调函数用的是哪个线程，很可能会导致错误的事务管理，并最终导致数据不一致。
CyclicBarrier的回调函数究竟是哪个线程执行的呢？如果你分析源码，你会发现执行回调函数的线程是将CyclicBarrier内部计数器减到 0 的那个线程。所以我们前面讲执行check()的时候，是不能同时执行getPOrders()和getDOrders()，因为执行这两个方法的线程一个在等待，一个正在忙着执行check()。
再次强调一下：当看到回调函数的时候，一定问一问执行回调函数的线程是谁。
《24 | CompletableFuture：异步编程没那么难》的思考题是下列代码是否有问题。很多同学都发现这段代码的问题了，例如没有异常处理、逻辑不严谨等等，不过我更想让你关注的是：findRuleByJdbc()这个方法隐藏着一个阻塞式I/O，这意味着会阻塞调用线程。默认情况下所有的CompletableFuture共享一个ForkJoinPool，当有阻塞式I/O时，可能导致所有的ForkJoinPool线程都阻塞，进而影响整个系统的性能。
//采购订单PurchersOrder po;CompletableFuture<Boolean> cf =CompletableFuture.supplyAsync(()->{//在数据库中查询规则return findRuleByJdbc();}).thenApply(r -> {//规则校验return check(po, r);});Boolean isOk = cf.join();
利用共享，往往能让我们快速实现功能，所谓是有福同享，但是代价就是有难要同当。在强调高可用的今天，大多数人更倾向于使用隔离的方案。
《17 | ReadWriteLock：如何快速实现一个完备的缓存？》和《20 | 并发容器：都有哪些“坑”需要我们填？》的思考题，本质上都是定位线上并发问题，方案很简单，就是通过查看线程栈来定位问题。重点是查看线程状态，分析线程进入该状态的原因是否合理，你可以参考《09 | Java线程（上）：Java线程的生命周期》来加深理解。
为了便于分析定位线程问题，你需要给线程赋予一个有意义的名字，对于线程池可以通过自定义ThreadFactory来给线程池中的线程赋予有意义的名字，也可以在执行run()方法时通过Thread.currentThread().setName();来给线程赋予一个更贴近业务的名字。
Java并发工具类到今天为止，就告一段落了，由于篇幅原因，不能每个工具类都详细介绍。Java并发工具类内容繁杂，熟练使用是需要一个过程的，而且需要多加实践。希望你学完这个模块之后，遇到并发问题时最起码能知道用哪些工具可以解决。至于工具使用的细节和最佳实践，我总结的也只是我认为重要的。由于每个人的思维方式和编码习惯不同，也许我认为不重要的，恰恰是你的短板，所以这部分内容更多地还是需要你去实践，在实践中养成良好的编码习惯，不断纠正错误的思维方式。
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