注：本文章是对极客时间《java并发编程实战》学习归纳总结，更多知识点可到原文 java并发编程实战 进行学习。如果侵权，联系删除；
一.并发编程的BUG的源头
1.1 缓存导致的可见性问题
在单核时代，所有的线程都是在一颗 CPU 上执行，CPU 缓存与内存的数据一致性容易解决。因为所有线程都是操作同一个 CPU 的缓存，一个线程对缓存的写，对另外一个线程来说一定是可见的。例如在下面的图中，线程 A 和线程 B 都是操作同一个 CPU 里面的缓存，所以线程 A 更新了变量 V 的值，那么线程 B 之后再访问变量 V，得到的一定是 V 的最新值（线程 A 写过的值）。
一个线程对共享变量的修改，另外一个线程能够立刻看到，我们称为可见性。
多核时代，每颗 CPU 都有自己的缓存，这时 CPU 缓存与内存的数据一致性就没那么容易解决了，当多个线程在不同的 CPU 上执行时，这些线程操作的是不同的 CPU 缓存。比如下图中，线程 A 操作的是 CPU-1 上的缓存，而线程 B 操作的是 CPU-2 上的缓存，很明显，这个时候线程 A 对变量 V 的操作对于线程 B 而言就不具备可见性了。
1.2 线程切换带来的原子性问题
由于 IO 太慢，早期的操作系统就发明了多进程，即便在单核的 CPU 上我们也可以一边听着歌，一边写 Bug，这个就是多进程的功劳。操作系统允许某个进程执行一小段时间，例如 50 毫秒，过了 50 毫秒操作系统就会重新选择一个进程来执行（我们称为“任务切换”），这个 50 毫秒称为“时间片”。
在一个时间片内，如果一个进程进行一个 IO 操作，例如读个文件，这个时候该进程可以把自己标记为“休眠状态”并出让 CPU 的使用权，待文件读进内存，操作系统会把这个休眠的进程唤醒，唤醒后的进程就有机会重新获得 CPU 的使用权了。这里的进程在等待 IO 时之所以会释放 CPU 使用权，是为了让 CPU 在这段等待时间里可以做别的事情，这样一来 CPU 的使用率就上来了；此外，如果这时有另外一个进程也读文件，读文件的操作就会排队，磁盘驱动在完成一个进程的读操作后，发现有排队的任务，就会立即启动下一个读操作，这样 IO 的使用率也上来了。
早期的操作系统基于进程来调度 CPU，不同进程间是不共享内存空间的，所以进程要做任务切换就要切换内存映射地址，而一个进程创建的所有线程，都是共享一个内存空间的，所以线程做任务切换成本就很低了。现代的操作系统都基于更轻量的线程来调度，现在我们提到的“任务切换”都是指“线程切换”。
Java 并发程序都是基于多线程的，自然也会涉及到任务切换，任务切换的时机大多数是在时间片结束的时候，我们现在基本都使用高级
语言编程，高级语言里一条语句往往需要多条 CPU 指令完成，例如上面代码中的count += 1，至少需要三条 CPU 指令。
指令 1：首先，需要把变量 count 从内存加载到 CPU 的寄存器；
指令 2：之后，在寄存器中执行 +1 操作；
指令 3：最后，将结果写入内存（缓存机制导致可能写入的是 CPU 缓存而不是内存）。
对于上面的三条指令来说，我们假设 count=0，如果线程 A 在指令 1 执行完后做线程切换，线程 A 和线程 B 按照下图的序列执
行，那么我们会发现两个线程都执行了 count+=1 的操作，但是得到的结果不是我们期望的 2，而是 1。
1.3 编译优化带来的有序性问题
顾名思义，有序性指的是程序按照代码的先后顺序执行。编译器为了优化性能，有时候会改变程序中语句的先后顺序，例如程序中：“a=6；b=7；”编译器优化后可能变成“b=7；a=6；”，在这个例子中，编译器调整了语句的顺序，但是不影响程序的最终结果。不过有时候编译器及解释器的优化可能导致意想不到的 Bug。
在 Java 领域一个经典的案例就是利用双重检查创建单例对象，例如下面的代码：在获取实例 getInstance() 的方法中，我们首先判断 instance 是否为空，如果为空，则锁定 Singleton.class 并再次检查 instance 是否为空，如果还为空则创建 Singleton 的一个实例。
public class singleton { private static singleton instance; public static singleton getInstance() { if (instance == null) { synchronized (singleton.class) { if (instance == null) { instance = new singleton(); } } } return instance; } }
new 操作应该是：
1：分配一块内存 M；
2：在内存 M 上初始化 Singleton 对象；
3：然后 M 的地址赋值给 instance 变量。
但是实际上优化后的执行路径却是这样的：
1：分配一块内存 M；
2：将 M 的地址赋值给 instance 变量；
3：最后在内存 M 上初始化 Singleton 对象。
优化后会导致什么问题呢？我们假设线程 A 先执行 getInstance() 方法，当执行完指令 2 时恰好发生了线程切换，切换到了线程 B 上；如果此时线程 B 也执行 getInstance() 方法，那么线程 B 在执行第一个判断时会发现 instance != null ，所以直接返回 instance，而此时的 instance 是没有初始化过的，如果我们这个时候访问 instance 的成员变量就可能触发空指针异常。
二. 解决可见性和有序性
Java 内存模型是个很复杂的规范，可以从不同的视角来解读，本质上可以理解为，Java 内存模型规范了 JVM 如何提供按需禁用缓存和编译优化的方法。具体来说，这些方法包括 volatile、synchronized 和 final 三个关键字，以及六项 Happens-Before 规则。
2.1 volatile
volatile 关键字并不是 Java 语言的特产，古老的 C 语言里也有，它最原始的意义就是禁用 CPU 缓存。例如，我们声明一个 volatile 变量 volatile int x = 0，它表达的是：告诉编译器，对这个变量的读写，不能使用 CPU 缓存，必须从内存中读取或者写入。
以volatile 字段访问为例，所插入的内存屏障将不允许 volatile 字段写操作之前的内存访问被重排序（编译优化）至其之后；也将不允许 volatile 字段读操作之后的内存访问被重排序至其之前。在碰到内存写操作时，处理器并不会等待该指令结束，而是直接开始下一指令，并且依赖于写缓存将更改的数据同步至主内存（main memory）之中。强制刷新写缓存，将使得当前线程写入 volatile 字段的值（以及写缓存中已有的其他内存修改），同步至主内存之中。由于内存写操作同时会无效化其他处理器所持有的、指向同一内存地址的缓存行，因此可以认为其他处理器能够立即见到该 volatile 字段的最新值。
volatile 字段可以看成一种轻量级的、不保证原子性的同步，其性能往往优于（至少不亚于）锁操作。然而，频繁地访问 volatile 字段也会因为不断地强制刷新缓存而严重影响程序的性能。
在 X86_64 平台上，只有 volatile 字段的写操作会强制刷新缓存。因此，理想情况下对 volatile 字段的使用应当多读少写，并且应当只有一个线程进行写操作。volatile 字段的另一个特性是即时编译器无法将其分配到寄存器里。也就是说，volatile 字段的每次访问均需要直接从内存中读写。
2.2 Happens-Before 规则
如果望文生义（很多网文也都爱按字面意思翻译成“先行发生”），那就南辕北辙了，Happens-Before 并不是说前面一个操作发生在后续操作的前面，它真正要表达的是：前面一个操作的结果对后续操作是可见的。就像有心灵感应的两个人，虽然远隔千里，一个人心之所想，另一个人都看得到。Happens-Before 规则就是要保证线程之间的这种“心灵感应”。所以比较正式的说法是：Happens-Before 约束了编译器的优化行为，虽允许编译器优化，但是要求编译器优化后一定遵守 Happens-Before 规则。
例：
假设线程 A 执行 writer() 方法，按照 volatile 语义，会把变量 “v=true” 写入内存；假设线程 B 执行 reader() 方
法，同样按照 volatile 语义，线程 B 会从内存中读取变量 v，如果线程 B 看到 “v == true” 时，那么线程 B 看到的变量 x 是
多少呢？ 直觉上看，应该是 42，那实际应该是多少呢？这个要看 Java 的版本，如果在低于 1.5 版本上运行，x 可能是 42，也有可能是 0；
如果在 1.5 以上的版本上运行，x 就是等于 42。变量 x 可能被 CPU 缓存而导致可见性问题。这个问题在 1.5 版本已经被圆满解决了。
Java 内存模型在 1.5 版本对 volatile 语义进行了增强，具体可以参考下面的规则三。
1. 程序的顺序性规则
这条规则是指在一个线程中，按照程序顺序，前面的操作 Happens-Before 于后续的任意操作。这还是比较容易理解的，比如刚才那段示例代码，按照程序的顺序，第 6 行代码 “x = 42;” Happens-Before 于第 7 行代码 “v = true;”，这就是规则 1 的内容，也比较符合单线程里面的思维：程序前面对某个变量的修改一定是对后续操作可见的。
2. volatile 变量规则
这条规则是指对一个 volatile 变量的写操作， Happens-Before 于后续对这个 volatile 变量的读操作。也就是对一个 volatile 变量的写操作相对于后续对这个 volatile 变量的读操作
3.传递性
这条规则是指如果 A Happens-Before B，且 B Happens-Before C，那么 A Happens-Before C。
我们将规则 3 的传递性应用到我们的例子中：
从图中，我们可以看到： “x=42” Happens-Before 写变量 “v=true” ，这是规则 1 的内容；写变量“v=true” Happens-Before 读变量 “v=true”，这
是规则 2 的内容 。再根据这个传递性规则，我们得到结果：“x=42” Happens-Before 读变量“v=true”。这意味着什么呢？ 如果线程 B 读到了“v=true”，那么线程 A 设置的“x=42”对线程 B 是可见的。也就是说，线程 B 能看到 “x == 42”。这就是 1.5
版本对 volatile 语义的增强，这个增强意义重大，1.5 版本的并发工具包（java.util.concurrent）就是靠 volatile 语义来搞定可
见性的。
4. 管程中锁的规则
这条规则是指对一个锁的解锁 Happens-Before 于后续对这个锁的加锁。
要理解这个规则，就首先要了解“管程指的是什么”。管程是一种通用的同步原语，在 Java 中指的就是 synchronized，synchronized 是 Java 里对管程的实现。管程中的锁在 Java 里是隐式实现的，例如下面的代码，在进入同步块之前，会自动加锁，而在代码块执行完会自动释放锁，加锁以及释放锁都是编译器帮我们实现的。
结合管程中锁的规则，可以这样理解：假设 x 的初始值是 10，线程 A 执行完代码块后 x 的值会变成 12（执行完自动释放锁），线程 B 进入代码块时，能够看到线程 A 对 x 的写操作，也就是线程 B 能够看到 x==12
5. 线程 start() 规则
它是指主线程 A 启动子线程 B 后，子线程 B 能够看到主线程在启动子线程 B 前的操作。换句话说就是，如果线程 A 调用线程 B 的 start() 方法（即在线程 A 中启动线程 B），那么该 start() 操作 Happens-Before 于线程 B 中的任意操作。
6. 线程 join() 规则
这条是关于线程等待的。它是指主线程 A 等待子线程 B 完成（主线程 A 通过调用子线程 B 的 join() 方法实现），当子线程 B 完成后（主线程 A 中 join() 方法返回），主线程能够看到子线程的操作。当然所谓的“看到”，指的是对共享变量的操作。换句话说就是，如果在线程 A 中，调用线程 B 的 join() 并成功返回，那么线程 B 中的任意操作 Happens-Before 于该 join() 操作的返回。
7. 线程中断规则
线程对其他线程的中断操作 happens-before 被中断线程所收到的中断事件；也就是对线程interrupt()方法的调用先行发生于被中断线程的代码，可以通过Thread.interrupted()方法检测到是否有中断发生
三. 解决原子性
原子性问题的源头是线程切换，如果能够禁用线程切换那不就能解决这个问题了吗？而操作系统做线程切换是依赖 CPU 中断的，所以禁止 CPU 发生中断就能够禁止线程切换。
在早期单核 CPU 时代，这个方案的确是可行的，而且也有很多应用案例，但是并不适合多核场景。
以 32 位 CPU 上执行 long 型变量的写操作为例来说明这个问题，long 型变量是 64 位，在 32 位 CPU 上执行写操作会被拆分成两次写操作。在单核 CPU 场景下，同一时刻只有一个线程执行，禁止 CPU 中断，意味着操作系统不会重新调度线程，也就是禁止了线程切换，获得 CPU 使用权的线程就可以不间断地执行，所以两次写操作一定是：要么都被执行，要么都没有被执行，具有原子性。在多核场景下，同一时刻，有可能有两个线程同时在执行，一个线程执行在 CPU-1 上，一个线程执行在 CPU-2 上，此时禁止 CPU 中断，只能保证 CPU 上的线程连续执行，并不能保证同一时刻只有一个线程执行，如果这两个线程同时写 long 型变量高 32 位的话，那就有可能出现问题。
“同一时刻只有一个线程执行” 这个条件非常重要，称之为互斥。如果我们能够保证对共享变量的修改是互斥的，那么，无论是单核 CPU 还是多核 CPU，就都能保证原子性了。
3.1 锁模型
我们知道在现实世界里，锁和锁要保护的资源是有对应关系的，比如你用你家的锁保护你家的东西，我用我家的锁保护我家的东西。在并发编程世界里，锁和资源也应该有这个关系。
Java 语言提供的锁技术“synchronized” ：锁是一种通用的技术方案，Java 语言提供的 synchronized 关键字，就是锁的一种实现。synchronized 关键字可以用来修饰方法，也可以用来修饰代码块。Java 编译器会在 synchronized 修饰的方法或代码块前后自动加上加锁 lock() 和解锁 unlock()，这样做的好处就是加锁 lock() 和解锁 unlock() 一定是成对出现的。
synchronized 里的加锁 lock() 和解锁 unlock() 锁定的对象： 1）当修饰静态方法的时候，锁定的是当前类的 Class 对象，在上面的例子中就是 Class X； 2）当修饰非静态方法的时候，锁定的是当前实例对象 this。
3.2 锁和受保护资源的关系
受保护资源和锁之间的关联关系是 N:1 的关系。拿球赛门票的管理来类比，就是一个座位，我们只能用一张票来保护，如果多发了重复的票，那就要打架了。现实世界里，我们可以用多把锁来保护同一个资源，但在并发领域是不行的，并发领域的锁和现实世界的锁不是完全匹配的。不过倒是可以用同一把锁来保护多个资源，这个对应到现实世界就是我们所谓的“包场”了。
如上这部分代码是用两个锁保护一个资源。这个受保护的资源就是静态变量 value，两个锁分别是 this 和 SafeCalc.class。我们可以用下面这幅图来形象描述这个关系。由于临界区 get() 和 addOne() 是用两个锁保护的，因此这两个临界区没有互斥关系，临界区 addOne() 对 value 的修改对临界区 get() 也没有可见性保证，这就导致并发问题了。
三. 死锁
我们假设线程 T1 执行账户 A 转账户 B 的操作，账户 A.transfer(账户 B)；同时线程 T2 执行账户 B 转账户 A 的操作，账户 B.transfer(账户 A)。当 T1 和 T2 同时执行完①处的代码时，T1 获得了账户 A 的锁（对于 T1，this 是账户 A），而 T2 获得了账户 B 的锁（对于 T2，this 是账户 B）。之后 T1 和 T2 在执行②处的代码时，T1 试图获取账户 B 的锁时，发现账户 B 已经被锁定（被 T2 锁定），所以 T1 开始等待；T2 则试图获取账户 A 的锁时，发现账户 A 已经被锁定（被 T1 锁定），所以 T2 也开始等待。于是 T1 和 T2 会无期限地等待下去，也就是我们所说的死锁了。
我们还可以借助资源分配图来可视化锁的占用情况（资源分配图是个有向图，它可以描述资源和线程的状态）。其中，资源用方形节点表示，线程用圆形节点表示；资源中的点指向线程的边表示线程已经获得该资源，线程指向资源的边则表示线程请求资源，但尚未得到。
3.1 如何预防死锁
并发程序一旦死锁，一般没有特别好的方法，很多时候我们只能重启应用。因此，解决死锁问题最好的办法还是规避死锁。
那如何避免死锁呢？要避免死锁就需要分析死锁发生的条件。只有以下这四个条件都发生时才会出现死锁：
1）互斥，共享资源 X 和 Y 只能被一个线程占用； 2）占有且等待，线程 T1 已经取得共享资源 X，在等待共享资源 Y 的时候，不释放共享资源 X； 3）不可抢占，其他线程不能强行抢占线程 T1 占有的资源； 4） 循环等待，线程 T1 等待线程 T2 占有的资源，线程 T2 等待线程 T1 占有的资源，就是循环等待。 反过来分析，也就是说只要我们破坏其中一个，就可以成功避免死锁的发生。其中，互斥这个条件我们没有办法破坏，因为我们用锁为的
就是互斥。不过其他三个条件都是有办法破坏掉的。
3.2 解决思路
1） 对于“占用且等待”这个条件，我们可以一次性申请所有的资源，这样就不存在等待了。
2） 对于“不可抢占”这个条件，占用部分资源的线程进一步申请其他资源时，如果申请不到，可以主动释放它占有的资源，这样不可抢占这个条件就破坏掉了，synchronized无法做到，需要使用java.util.concurrent 包下的Lock锁。
3） 对于“循环等待”这个条件，可以靠按序申请资源来预防。所谓按序申请，是指资源是有线性顺序的，申请的时候可以先申请资源序号小的，再申请资源序号大的，这样线性化后自然就不存在循环了。
四. 等待-通知
等待 - 通知机制：线程首先获取互斥锁，当线程要求的条件不满足时，释放互斥锁，进入等待状态；当要求的条件满足时，通知等待的线程，重新获取互斥锁。在 Java 语言里，等待 - 通知机制可以有多种实现方式，比如 Java 语言内置的 synchronized 配合 wait()、notify()、notifyAll() 这三个方法就能轻松实现。
何用 synchronized 实现互斥锁：同一时刻，只允许一个线程进入 synchronized 保护的临界区（这个临界区可以看作大夫的诊室），当有一个线程进入临界区后，其他线程就只能进入图中左边的等待队列里等待（相当于患者分诊等待）。这个等待队列和互斥锁是一对一的关系，每个互斥锁都有自己独立的等待队列。
在并发程序中，当一个线程进入临界区后，由于某些条件不满足，需要进入等待状态，Java 对象的 wait() 方法就能够满足这种需求。如上图所示，当调用 wait() 方法后，当前线程就会被阻塞，并且进入到右边的等待队列中，这个等待队列也是互斥锁的等待队列。线程在进入等待队列的同时，会释放持有的互斥锁，线程释放锁后，其他线程就有机会获得锁，并进入临界区了。
那线程要求的条件满足时，该怎么通知这个等待的线程呢？很简单，就是 Java 对象的 notify() 和 notifyAll() 方法。我在下面这个图里为你大致描述了这个过程，当条件满足时调用 notify()，会通知等待队列（互斥锁的等待队列）中的线程，告诉它条件曾经满足过。
需要注意的点，被通知的线程要想重新执行，仍然需要获取到互斥锁（因为曾经获取的锁在调用 wait() 时已经释放了）
注意：wait()、notify()、notifyAll() 方法操作的等待队列是互斥锁的等待队列，所以如果 synchronized 锁定的是 this，那么对应的一定是 this.wait()、this.notify()、this.notifyAll()；如果 synchronized 锁定的是 target（对象），那么对应的一定是 target.wait()、target.notify()、target.notifyAll() 。而且 wait()、notify()、notifyAll() 这三个方法能够被调用的前提是已经获取了相应的互斥锁，所以我们会发现 wait()、notify()、notifyAll() 都是在 synchronized{}内部被调用的。如果在 synchronized{}外部调用，或者锁定的 this，而用 target.wait() 调用的话，JVM 会抛出一个运行时异常：java.lang.IllegalMonitorStateException。
尽量使用 notifyAll()：notify() 是会随机地通知等待队列中的一个线程，而 notifyAll() 会通知等待队列中的所有线程。从感觉上来讲，应该是 notify() 更好一些，因为即便通知所有线程，也只有一个线程能够进入临界区。但那所谓的感觉往往都蕴藏着风险，实际上使用 notify() 也很有风险，它的风险在于可能导致某些线程永远不会被通知到。
假设我们有资源 A、B、C、D，线程 1 申请到了 AB，线程 2 申请到了 CD，此时线程 3 申请 AB，会进入等待队列（AB 分配给线程 1，
线程 3 要求的条件不满足），线程 4 申请 CD 也会进入等待队列。我们再假设之后线程 1 归还了资源 AB，如果使用 notify() 来通知等
待队列中的线程，有可能被通知的是线程 4，但线程 4 申请的是 CD，所以此时线程 4 还是会继续等待，而真正该唤醒的线程 3 就再也没有
机会被唤醒了。
五. 管程
5.1 什么是管程：
为什么 Java 在 1.5 之前仅仅提供了 synchronized 关键字及 wait()、notify()、notifyAll() 这三个看似从天而降的方法？ Java 采用的是管程技术，synchronized 关键字及 wait()、notify()、notifyAll() 这三个方法都是管程的组成部分。而管程和信号量是等价的，所谓等价指的是用管程能够实现信号量，也能用信号量实现管程。但是管程更容易使用，所以 Java 选择了管程。
管程，对应的英文是 Monitor，很多 Java 领域的同学都喜欢将其翻译成“监视器”，这是直译。操作系统领域一般都翻译成“管程”，这个是意译，而我自己也更倾向于使用“管程”。所谓管程，指的是管理共享变量以及对共享变量的操作过程，让他们支持并发。翻译为 Java 领域的语言，就是管理类的成员变量和成员方法，让这个类是线程安全的。
5.2 管程实现线程同步的原理：
在管程模型里，共享变量和对共享变量的操作是被封装起来的，图中最外层的框就代表封装的意思。框的上面只有一个入口，并且在入口旁边还有一个入口等待队列。当多个线程同时试图进入管程内部时，只允许一个线程进入，其他线程则在入口等待队列中等待。这个过程类似就医流程的分诊，只允许一个患者就诊，其他患者都在门口等待。
管程里还引入了条件变量的概念，而且每个条件变量都对应有一个等待队列，如下图，条件变量 A 和条件变量 B 分别都有自己的等待队列。
假设有个线程 T1 执行出队（从队列取元素）操作，不过需要注意的是执行出队操作，有个前提条件，就是队列不能是空的，而队列不空这个前提条件就是管程里的条件变量。 如果线程 T1 进入管程后恰好发现队列是空的，那怎么办呢？等待啊，去哪里等呢？就去条件变量对应的等待队列里面等。此时线程 T1 就去“队列不空”这个条件变量的等待队列中等待。线程 T1 进入条件变量的等待队列后，是允许其他线程进入管程的
再假设之后另外一个线程 T2 执行入队（放入元素到队列）操作，入队操作执行成功之后，“队列不空”这个条件对于线程 T1 来说已经满足了，此时线程 T2 要通知 T1，告诉它需要的条件已经满足了。当线程 T1 得到通知后，会从等待队列里面出来，但是出来之后不是马上执行，而是重新进入到入口等待队列里面。
前面提到线程 T1 发现“队列不空”这个条件不满足，需要进到对应的等待队列里等待。这个过程就是通过调用 wait() 来实现的。如果我们用对象 A 代表“队列不空”这个条件，那么线程 T1 需要调用 A.wait()。同理当“队列不空”这个条件满足时，线程 T2 需要调用 A.notify() 来通知 A 等待队列中的一个线程，此时这个队列里面只有线程 T1。至于 notifyAll() 这个方法，它可以通知等待队列中的所有线程。
六. Java线程生命周期
Java 语言中线程共有六种状态，分别是：
1）NEW（初始化状态） 2）RUNNABLE（可运行 / 运行状态） 3）BLOCKED（阻塞状态） 4）WAITING（无时限等待） 5）TIMED_WAITING（有时限等待） 6）TERMINATED（终止状态）
其中：Java 线程中的 BLOCKED、WAITING、TIMED_WAITING 是一种状态，休眠状态。所以 Java 线程的生命周期可以简化为下图：
线程各种状态的转换如下：
RUNNABLE 与 BLOCKED 的状态转换：
只有一种场景会触发这种转换，就是线程等待 synchronized 的隐式锁。synchronized 修饰的方法、代码块同一时刻只允许一个线
程执行，其他线程只能等待，这种情况下，等待的线程就会从 RUNNABLE 转换到 BLOCKED 状态。而当等待的线程获得 synchronized
隐式锁时，就又会从 BLOCKED 转换到 RUNNABLE 状态。
如果你熟悉操作系统线程的生命周期的话，可能会有个疑问：线程调用阻塞式 API 时，是否会转换到 BLOCKED 状态呢？在操作系统层
面， 线程是会转换到休眠状态的，但是在 JVM 层面，Java 线程的状态不会发生变化，也就是说 Java 线程的状态会依然保持 RUNNABLE
状态。JVM 层面并不关心操作系统调度相关的状态，因为在 JVM 看来，等待 CPU 使用权（操作系统层面此时处于可执行状态）与等待 I/O
（操作系统层面此时处于休眠状态）没有区别，都是在等待某个资源，所以都归入了 RUNNABLE 状态。
RUNNABLE 与 WAITING 的状态转换
第一种场景，获得 synchronized 隐式锁的线程，调用无参数的 Object.wait() 方法。其中，wait() 方法我们在上一篇讲解管程
的时候已经深入介绍过了，这里就不再赘述。
第二种场景，调用无参数的 Thread.join() 方法。其中的 join() 是一种线程同步方法，例如有一个线程对象 thread A，当调用
A.join() 的时候，执行这条语句的线程会等待 thread A 执行完，而等待中的这个线程，其状态会从 RUNNABLE 转换到 WAITING。当
线程 thread A 执行完，原来等待它的线程又会从 WAITING 状态转换到 RUNNABLE。
第三种场景，调用 LockSupport.park() 方法。其中的 LockSupport 对象，也许你有点陌生，其实 Java 并发包中的锁，都是基
于它实现的。调用 LockSupport.park() 方法，当前线程会阻塞，线程的状态会从 RUNNABLE 转换到 WAITING。
调用 LockSupport.unpark(Thread thread) 可唤醒目标线程，目标线程的状态又会从 WAITING 状态转换到 RUNNABLE。
RUNNABLE 与 TIMED_WAITING 的状态转换
TIMED_WAITING 和 WAITING 状态的区别，仅仅是触发条件多了超时参数。 1）调用带超时参数的 Thread.sleep(long millis) 方法； 2）获得 synchronized 隐式锁的线程，调用带超时参数的 Object.wait(long timeout) 方法； 3）调用带超时参数的 Thread.join(long millis) 方法； 4）调用带超时参数的 LockSupport.parkNanos(Object blocker, long deadline) 方法； 5）调用带超时参数的 LockSupport.parkUntil(long deadline) 方法。
从 NEW 到 RUNNABLE 状态
Java 刚创建出来的 Thread 对象就是 NEW 状态，而创建 Thread 对象主要有两种方法。一种是继承 Thread 对象，重写 run()
方法。NEW 状态的线程，不会被操作系统调度，因此不会执行。Java 线程要执行，就必须转换到 RUNNABLE 状态。从 NEW 状态转换到
RUNNABLE 状态很简单，只要调用线程对象的 start() 方法就可以了。
从 RUNNABLE 到 TERMINATED 状态
线程执行完 run() 方法后，会自动转换到 TERMINATED 状态，当然如果执行 run() 方法的时候异常抛出，也会导致线程终止。有时候我
们需要强制中断 run() 方法的执行，例如 run() 方法访问一个很慢的网络，我们等不下去了，想终止怎么办呢？Java 的 Thread 类里面
倒是有个 stop() 方法，不过已经标记为 @Deprecated，所以不建议使用了。正确的姿势其实是调用 interrupt() 方法。
stop() 和 interrupt() 主要区别：
1）stop() 方法会真的杀死线程，不给线程喘息的机会，如果线程持有 ReentrantLock 锁，被 stop() 的线程并不会自动调用 ReentrantLock 的 unlock() 去释放锁，那其他线程就再也没机会获得 ReentrantLock 锁，这实在是太危险了。所以该方法就不建议使用了，类似的方法还有 suspend() 和 resume() 方法，这两个方法同样也都不建议使用了，所以这里也就不多介绍了。
2）interrupt() 方法就温柔多了，interrupt() 方法仅仅是通知线程，线程有机会执行一些后续操作，同时也可以无视这个通知。被 interrupt 的线程，是怎么收到通知的呢？一种是异常，另一种是主动检测。
异常：当线程 A 处于 WAITING、TIMED_WAITING 状态时，如果其他线程调用线程 A 的 interrupt() 方法，会使线程 A 返回到
RUNNABLE状态，同时线程 A 的代码会触发 InterruptedException 异常。上面我们提到转换到 WAITING、TIMED_WAITING 状态的触
发条件，都是调用了类似 wait()、 join()、sleep() 这样的方法，我们看这些方法的签名，发现都会 throws InterruptedException
这个异常。这个异常的触发条件就是：其他线程调用了该线程的 interrupt() 方法。
1）当线程 A 处于 RUNNABLE 状态时，并且阻塞在 java.nio.channels.InterruptibleChannel 上时，如果其他线程调用线程 A
的 interrupt() 方法，线程 A 会触发java.nio.channels.ClosedByInterruptException这个异常。 2）当线程 A 处于 RUNNABLE 状态时阻塞在 java.nio.channels.Selector 上时，如果其他线程调用线程 A 的 interrupt() 方
法线程 A 的 java.nio.channels.Selector 会立即返回。
上面这两种情况属于被中断的线程通过异常的方式获得了通知，属于被动。
主动检测：如果线程处于 RUNNABLE 状态，并且没有阻塞在某个 I/O 操作上，例如 中断计算圆周率的线程 A，这时就得依赖线 程 A
主动检测中断状态了。如果其他线程调用线程 A 的 interrupt() 方法，那么线程 A 可以通过 isInterrupted() 方法，检测是不是自己
被 中断了。
七. 线程数量的选择
创建多少线程合适，要看多线程具体的应用场景。我们的程序一般都是 CPU 计算和 I/O 操作交叉执行的，由于 I/O 设备的速度相对于 CPU 来说都很慢，所以大部分情况下，I/O 操作执行的时间相对于 CPU 计算来说都非常长，这种场景我们一般都称为 I/O 密集型计算；和 I/O 密集型计算相对的就是 CPU 密集型计算了，CPU 密集型计算大部分场景下都是纯 CPU 计算。I/O 密集型程序和 CPU 密集型程序，计算最佳线程数的方法是不同的。
CPU 密集型计算，多线程本质上是提升多核 CPU 的利用率，所以对于一个 4 核的 CPU，每个核一个线程，理论上创建 4 个线程就可以了，再多创建线程也只是增加线程切换的成本。所以，对于 CPU 密集型的计算场景，理论上“线程的数量 =CPU 核数”就是最合适的。不过在工程上，线程的数量一般会设置为“CPU 核数 +1”，这样的话，当线程因为偶尔的内存页失效或其他原因导致阻塞时，这个额外的线程可以顶上，从而保证 CPU 的利用率。
I/O 密集型的计算场景，如果 CPU 计算和 I/O 操作的耗时是 1:1，那么 2 个线程是最合适的。如果 CPU 计算和 I/O 操作的耗时是 1:2，那多少个线程合适呢？是 3 个线程，如下图所示：CPU 在 A、B、C 三个线程之间切换，对于线程 A，当 CPU 从 B、C 切换回来时，线程 A 正好执行完 I/O 操作。这样 CPU 和 I/O 设备的利用率都达到了 100%。
对于 I/O 密集型计算场景，最佳的线程数是与程序中 CPU 计算和 I/O 操作的耗时比相关的，我们可以总结出这样一个公式：
最佳线程数 = 1 +（I/O 耗时 / CPU 耗时）
我们令 R = I/O 耗时 / CPU 耗时，综合上图，可以这样理解：当线程 A 执行 IO 操作时，另外 R 个线程正好执行完各自的 CPU 计算。这样 CPU 的利用率就达到了 100%。不过上面这个公式是针对单核 CPU 的，至于多核 CPU，也很简单，只需要等比扩大就可以了，计算公式如下：
最佳线程数 =CPU 核数 * [ 1 +（I/O 耗时 / CPU 耗时）]