原文:http://www.javaeye.com/topic/164905
我們可以在計算機上運行各種計算機軟件程序。每一個運行的程序可能包括多個獨立運行的線程（Thread）。
線程（Thread）是一份獨立運行的程序，有自己專用的運行棧。線程有可能和其他線程共享一些資源，比如，內存，文件，數據庫等。
當多個線程同時讀寫同一份共享資源的時候，可能會引起沖突。這時候，我們需要引入線程“同步”機制，即各位線程之間要有個先來后到，不能一窩蜂擠上去搶作一團。
同步這個詞是從英文synchronize（使同時發生）翻譯過來的。我也不明白為什么要用這個很容易引起誤解的詞。既然大家都這么用，咱們也就只好這么將就。
線程同步的真實意思和字面意思恰好相反。線程同步的真實意思，其實是“排隊”：幾個線程之間要排隊，一個一個對共享資源進行操作，而不是同時進行操作。
因此，關于線程同步，需要牢牢記住的第一點是：線程同步就是線程排隊。同步就是排隊。線程同步的目的就是避免線程“同步”執行。這可真是個無聊的繞口令。
關于線程同步，需要牢牢記住的第二點是 “共享”這兩個字。只有共享資源的讀寫訪問才需要同步。如果不是共享資源，那么就根本沒有同步的必要。
關于線程同步，需要牢牢記住的第三點是，只有“變量”才需要同步訪問。如果共享的資源是固定不變的，那么就相當于“常量”，線程同時讀取常量也不需要同步。至少一個線程修改共享資源，這樣的情況下，線程之間就需要同步。
關于線程同步，需要牢牢記住的第四點是：多個線程訪問共享資源的代碼有可能是同一份代碼，也有可能是不同的代碼；無論是否執行同一份代碼，只要這些線程的代碼訪問同一份可變的共享資源，這些線程之間就需要同步。
為了加深理解，下面舉幾個例子。
有兩個采購員，他們的工作內容是相同的，都是遵循如下的步驟：
（1）到市場上去，尋找并購買有潛力的樣品。
（2）回到公司，寫報告。
這兩個人的工作內容雖然一樣，他們都需要購買樣品，他們可能買到同樣種類的樣品，但是他們絕對不會購買到同一件樣品，他們之間沒有任何共享資源。所以，他們可以各自進行自己的工作，互不干擾。
這兩個采購員就相當于兩個線程；兩個采購員遵循相同的工作步驟，相當于這兩個線程執行同一段代碼。
下面給這兩個采購員增加一個工作步驟。采購員需要根據公司的“布告欄”上面公布的信息，安排自己的工作計劃。
這兩個采購員有可能同時走到布告欄的前面，同時觀看布告欄上的信息。這一點問題都沒有。因為布告欄是只讀的，這兩個采購員誰都不會去修改布告欄上寫的信息。
下面增加一個角色。一個辦公室行政人員這個時候，也走到了布告欄前面，準備修改布告欄上的信息。
如果行政人員先到達布告欄，并且正在修改布告欄的內容。兩個采購員這個時候，恰好也到了。這兩個采購員就必須等待行政人員完成修改之后，才能觀看修改后的信息。
如果行政人員到達的時候，兩個采購員已經在觀看布告欄了。那么行政人員需要等待兩個采購員把當前信息記錄下來之后，才能夠寫上新的信息。
上述這兩種情況，行政人員和采購員對布告欄的訪問就需要進行同步。因為其中一個線程（行政人員）修改了共享資源（布告欄）。而且我們可以看到，行政人員的工作流程和采購員的工作流程（執行代碼）完全不同，但是由于他們訪問了同一份可變共享資源（布告欄），所以他們之間需要同步。
同步鎖
前面講了為什么要線程同步，下面我們就來看如何才能線程同步。
線程同步的基本實現思路還是比較容易理解的。我們可以給共享資源加一把鎖，這把鎖只有一把鑰匙。哪個線程獲取了這把鑰匙，才有權利訪問該共享資源。
生活中，我們也可能會遇到這樣的例子。一些超市的外面提供了一些自動儲物箱。每個儲物箱都有一把鎖，一把鑰匙。人們可以使用那些帶有鑰匙的儲物箱，把東西放到儲物箱里面，把儲物箱鎖上，然后把鑰匙拿走。這樣，該儲物箱就被鎖住了，其他人不能再訪問這個儲物箱。（當然，真實的儲物箱鑰匙是可以被人拿走復制的，所以不要把貴重物品放在超市的儲物箱里面。于是很多超市都采用了電子密碼鎖。）
線程同步鎖這個模型看起來很直觀。但是，還有一個嚴峻的問題沒有解決，這個同步鎖應該加在哪里？
當然是加在共享資源上了。反應快的讀者一定會搶先回答。
沒錯，如果可能，我們當然盡量把同步鎖加在共享資源上。一些比較完善的共享資源，比如，文件系統，數據庫系統等，自身都提供了比較完善的同步鎖機制。我們不用另外給這些資源加鎖，這些資源自己就有鎖。
但是，大部分情況下，我們在代碼中訪問的共享資源都是比較簡單的共享對象。這些對象里面沒有地方讓我們加鎖。
讀者可能會提出建議：為什么不在每一個對象內部都增加一個新的區域，專門用來加鎖呢？這種設計理論上當然也是可行的。問題在于，線程同步的情況并不是很普遍。如果因為這小概率事件，在所有對象內部都開辟一塊鎖空間，將會帶來極大的空間浪費。得不償失。
于是，現代的編程語言的設計思路都是把同步鎖加在代碼段上。確切的說，是把同步鎖加在“訪問共享資源的代碼段”上。這一點一定要記住，同步鎖是加在代碼段上的。
同步鎖加在代碼段上，就很好地解決了上述的空間浪費問題。但是卻增加了模型的復雜度，也增加了我們的理解難度。
現在我們就來仔細分析“同步鎖加在代碼段上”的線程同步模型。
首先，我們已經解決了同步鎖加在哪里的問題。我們已經確定，同步鎖不是加在共享資源上，而是加在訪問共享資源的代碼段上。
其次，我們要解決的問題是，我們應該在代碼段上加什么樣的鎖。這個問題是重點中的重點。這是我們尤其要注意的問題：訪問同一份共享資源的不同代碼段，應該加上同一個同步鎖；如果加的是不同的同步鎖，那么根本就起不到同步的作用，沒有任何意義。
這就是說，同步鎖本身也一定是多個線程之間的共享對象。
Java語言的synchronized關鍵字
為了加深理解，舉幾個代碼段同步的例子。
不同語言的同步鎖模型都是一樣的。只是表達方式有些不同。這里我們以當前最流行的Java語言為例。Java語言里面用synchronized關鍵字給代碼段加鎖。整個語法形式表現為
synchronized(同步鎖) {
// 訪問共享資源，需要同步的代碼段
}
這里尤其要注意的就是，同步鎖本身一定要是共享的對象。
… f1() {
Object lock1 = new Object(); // 產生一個同步鎖
synchronized(lock1){
// 代碼段 A
// 訪問共享資源 resource1
// 需要同步
}
}
上面這段代碼沒有任何意義。因為那個同步鎖是在函數體內部產生的。每個線程調用這段代碼的時候，都會產生一個新的同步鎖。那么多個線程之間，使用的是不同的同步鎖。根本達不到同步的目的。
同步代碼一定要寫成如下的形式，才有意義。
public static final Object lock1 = new Object();
… f1() {
synchronized(lock1){ // lock1 是公用同步鎖
// 代碼段 A
// 訪問共享資源 resource1
// 需要同步
}
你不一定要把同步鎖聲明為static或者public，但是你一定要保證相關的同步代碼之間，一定要使用同一個同步鎖。
講到這里，你一定會好奇，這個同步鎖到底是個什么東西。為什么隨便聲明一個Object對象，就可以作為同步鎖？
在Java里面，同步鎖的概念就是這樣的。任何一個Object Reference都可以作為同步鎖。我們可以把Object Reference理解為對象在內存分配系統中的內存地址。因此，要保證同步代碼段之間使用的是同一個同步鎖，我們就要保證這些同步代碼段的synchronized關鍵字使用的是同一個Object Reference，同一個內存地址。這也是為什么我在前面的代碼中聲明lock1的時候，使用了final關鍵字，這就是為了保證lock1的Object Reference在整個系統運行過程中都保持不變。
一些求知欲強的讀者可能想要繼續深入了解synchronzied(同步鎖)的實際運行機制。Java虛擬機規范中（你可以在google用“JVM Spec”等關鍵字進行搜索），有對synchronized關鍵字的詳細解釋。synchronized會編譯成 monitor enter, … monitor exit之類的指令對。Monitor就是實際上的同步鎖。每一個Object Reference在概念上都對應一個monitor。
這些實現細節問題，并不是理解同步鎖模型的關鍵。我們繼續看幾個例子，加深對同步鎖模型的理解。
public static final Object lock1 = new Object();
… f1() {
synchronized(lock1){ // lock1 是公用同步鎖
// 代碼段 A
// 訪問共享資源 resource1
// 需要同步
}
}
… f2() {
synchronized(lock1){ // lock1 是公用同步鎖
// 代碼段 B
// 訪問共享資源 resource1
// 需要同步
}
}
上述的代碼中，代碼段A和代碼段B就是同步的。因為它們使用的是同一個同步鎖lock1。
如果有10個線程同時執行代碼段A，同時還有20個線程同時執行代碼段B，那么這30個線程之間都是要進行同步的。
這30個線程都要競爭一個同步鎖lock1。同一時刻，只有一個線程能夠獲得lock1的所有權，只有一個線程可以執行代碼段A或者代碼段B。其他競爭失敗的線程只能暫停運行，進入到該同步鎖的就緒（Ready）隊列。
每一個同步鎖下面都掛了幾個線程隊列，包括就緒（Ready）隊列，待召（Waiting）隊列等。比如，lock1對應的就緒隊列就可以叫做lock1 - ready queue。每個隊列里面都可能有多個暫停運行的線程。
注意，競爭同步鎖失敗的線程進入的是該同步鎖的就緒（Ready）隊列，而不是后面要講述的待召隊列（Waiting Queue，也可以翻譯為等待隊列）。就緒隊列里面的線程總是時刻準備著競爭同步鎖，時刻準備著運行。而待召隊列里面的線程則只能一直等待，直到等到某個信號的通知之后，才能夠轉移到就緒隊列中，準備運行。
成功獲取同步鎖的線程，執行完同步代碼段之后，會釋放同步鎖。該同步鎖的就緒隊列中的其他線程就繼續下一輪同步鎖的競爭。成功者就可以繼續運行，失敗者還是要乖乖地待在就緒隊列中。
因此，線程同步是非常耗費資源的一種操作。我們要盡量控制線程同步的代碼段范圍。同步的代碼段范圍越小越好。我們用一個名詞“同步粒度”來表示同步代碼段的范圍。
同步粒度
在Java語言里面，我們可以直接把synchronized關鍵字直接加在函數的定義上。
比如。
… synchronized … f1() {
// f1 代碼段
}
這段代碼就等價于
… f1() {
synchronized(this){ // 同步鎖就是對象本身
// f1 代碼段
}
}
同樣的原則適用于靜態（static）函數
比如。
… static synchronized … f1() {
// f1 代碼段
}
這段代碼就等價于
…static … f1() {
synchronized(Class.forName(…)){ // 同步鎖是類定義本身
// f1 代碼段
}
}
但是，我們要盡量避免這種直接把synchronized加在函數定義上的偷懶做法。因為我們要控制同步粒度。同步的代碼段越小越好。synchronized控制的范圍越小越好。
我們不僅要在縮小同步代碼段的長度上下功夫，我們同時還要注意細分同步鎖。
比如，下面的代碼
public static final Object lock1 = new Object();
… f1() {
synchronized(lock1){ // lock1 是公用同步鎖
// 代碼段 A
// 訪問共享資源 resource1
// 需要同步
}
}
… f2() {
synchronized(lock1){ // lock1 是公用同步鎖
// 代碼段 B
// 訪問共享資源 resource1
// 需要同步
}
}
… f3() {
synchronized(lock1){ // lock1 是公用同步鎖
// 代碼段 C
// 訪問共享資源 resource2
// 需要同步
}
}
… f4() {
synchronized(lock1){ // lock1 是公用同步鎖
// 代碼段 D
// 訪問共享資源 resource2
// 需要同步
}
}
上述的4段同步代碼，使用同一個同步鎖lock1。所有調用4段代碼中任何一段代碼的線程，都需要競爭同一個同步鎖lock1。
我們仔細分析一下，發現這是沒有必要的。
因為f1()的代碼段A和f2()的代碼段B訪問的共享資源是resource1，f3()的代碼段C和f4()的代碼段D訪問的共享資源是resource2，它們沒有必要都競爭同一個同步鎖lock1。我們可以增加一個同步鎖lock2。f3()和f4()的代碼可以修改為：
public static final Object lock2 = new Object();
… f3() {
synchronized(lock2){ // lock2 是公用同步鎖
// 代碼段 C
// 訪問共享資源 resource2
// 需要同步
}
}
… f4() {
synchronized(lock2){ // lock2 是公用同步鎖
// 代碼段 D
// 訪問共享資源 resource2
// 需要同步
}
}
這樣，f1()和f2()就會競爭lock1，而f3()和f4()就會競爭lock2。這樣，分開來分別競爭兩個鎖，就可以大大較少同步鎖競爭的概率，從而減少系統的開銷。
信號量
同步鎖模型只是最簡單的同步模型。同一時刻，只有一個線程能夠運行同步代碼。
有的時候，我們希望處理更加復雜的同步模型，比如生產者/消費者模型、讀寫同步模型等。這種情況下，同步鎖模型就不夠用了。我們需要一個新的模型。這就是我們要講述的信號量模型。
信號量模型的工作方式如下：線程在運行的過程中，可以主動停下來，等待某個信號量的通知；這時候，該線程就進入到該信號量的待召（Waiting）隊列當中；等到通知之后，再繼續運行。
很多語言里面，同步鎖都由專門的對象表示，對象名通常叫Monitor。
同樣，在很多語言中，信號量通常也有專門的對象名來表示，比如，Mutex，Semphore。
信號量模型要比同步鎖模型復雜許多。一些系統中，信號量甚至可以跨進程進行同步。另外一些信號量甚至還有計數功能，能夠控制同時運行的線程數。
我們沒有必要考慮那么復雜的模型。所有那些復雜的模型，都是最基本的模型衍生出來的。只要掌握了最基本的信號量模型——“等待/通知”模型，復雜模型也就迎刃而解了。
我們還是以Java語言為例。Java語言里面的同步鎖和信號量概念都非常模糊，沒有專門的對象名詞來表示同步鎖和信號量，只有兩個同步鎖相關的關鍵字——volatile和synchronized。
這種模糊雖然導致概念不清，但同時也避免了Monitor、Mutex、Semphore等名詞帶來的種種誤解。我們不必執著于名詞之爭，可以專注于理解實際的運行原理。
在Java語言里面，任何一個Object Reference都可以作為同步鎖。同樣的道理，任何一個Object Reference也可以作為信號量。
Object對象的wait()方法就是等待通知，Object對象的notify()方法就是發出通知。
具體調用方法為
（1）等待某個信號量的通知
public static final Object signal = new Object();
… f1() {
synchronized(singal) { // 首先我們要獲取這個信號量。這個信號量同時也是一個同步鎖
// 只有成功獲取了signal這個信號量兼同步鎖之后，我們才可能進入這段代碼
signal.wait(); // 這里要放棄信號量。本線程要進入signal信號量的待召（Waiting）隊列
// 可憐。辛辛苦苦爭取到手的信號量，就這么被放棄了
// 等到通知之后，從待召（Waiting）隊列轉到就緒（Ready）隊列里面
// 轉到了就緒隊列中，離CPU核心近了一步，就有機會繼續執行下面的代碼了。
// 仍然需要把signal同步鎖競爭到手，才能夠真正繼續執行下面的代碼。命苦啊。
…
}
}
需要注意的是，上述代碼中的signal.wait()的意思。signal.wait()很容易導致誤解。signal.wait()的意思并不是說，signal開始wait，而是說，運行這段代碼的當前線程開始wait這個signal對象，即進入signal對象的待召（Waiting）隊列。
（2）發出某個信號量的通知
… f2() {
synchronized(singal) { // 首先，我們同樣要獲取這個信號量。同時也是一個同步鎖。
// 只有成功獲取了signal這個信號量兼同步鎖之后，我們才可能進入這段代碼
signal.notify(); // 這里，我們通知signal的待召隊列中的某個線程。
// 如果某個線程等到了這個通知，那個線程就會轉到就緒隊列中
// 但是本線程仍然繼續擁有signal這個同步鎖，本線程仍然繼續執行
// 嘿嘿，雖然本線程好心通知其他線程，
// 但是，本線程可沒有那么高風亮節，放棄到手的同步鎖
// 本線程繼續執行下面的代碼
…
}
}
需要注意的是，signal.notify()的意思。signal.notify()并不是通知signal這個對象本身。而是通知正在等待signal信號量的其他線程。
以上就是Object的wait()和notify()的基本用法。
實際上，wait()還可以定義等待時間，當線程在某信號量的待召隊列中，等到足夠長的時間，就會等無可等，無需再等，自己就從待召隊列轉移到就緒隊列中了。
另外，還有一個notifyAll()方法，表示通知待召隊列里面的所有線程。
這些細節問題，并不對大局產生影響。
綠色線程
綠色線程（Green Thread）是一個相對于操作系統線程（Native Thread）的概念。
操作系統線程（Native Thread）的意思就是，程序里面的線程會真正映射到操作系統的線程，線程的運行和調度都是由操作系統控制的
綠色線程（Green Thread）的意思是，程序里面的線程不會真正映射到操作系統的線程，而是由語言運行平臺自身來調度。
當前版本的Python語言的線程就可以映射到操作系統線程。當前版本的Ruby語言的線程就屬于綠色線程，無法映射到操作系統的線程，因此Ruby語言的線程的運行速度比較慢。
難道說，綠色線程要比操作系統線程要慢嗎？當然不是這樣。事實上，情況可能正好相反。Ruby是一個特殊的例子。線程調度器并不是很成熟。
目前，線程的流行實現模型就是綠色線程。比如，stackless Python，就引入了更加輕量的綠色線程概念。在線程并發編程方面，無論是運行速度還是并發負載上，都優于Python。
另一個更著名的例子就是ErLang（愛立信公司開發的一種開源語言）。
ErLang的綠色線程概念非常徹底。ErLang的線程不叫Thread，而是叫做Process。這很容易和進程混淆起來。這里要注意區分一下。
ErLang Process之間根本就不需要同步。因為ErLang語言的所有變量都是final的，不允許變量的值發生任何變化。因此根本就不需要同步。
final變量的另一個好處就是，對象之間不可能出現交叉引用，不可能構成一種環狀的關聯，對象之間的關聯都是單向的，樹狀的。因此，內存垃圾回收的算法效率也非常高。這就讓ErLang能夠達到Soft Real Time（軟實時）的效果。這對于一門支持內存垃圾回收的語言來說，可不是一件容易的事情。