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一、共享变量：最简单的线程通信为何暗藏陷阱？

??核心问题??：为什么共享变量作为基础通信方式，需要搭配同步机制？
通过共享内存区域传递数据是最直观的通信方式。例如两个线程操作同一个计数器：

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public class SharedCounter {
    private int count = 0;
    public void increment() { count++; }
    public int getCount() { return count; }
}

但当多个线程同时执行count++时，由于非原子操作特性，最终结果可能小于预期值。
??实战要点??：

1. ??volatile可见性??：保证变量修改后其他线程立即可见（但无法保证原子性）
2. ??synchronized同步??：通过对象锁实现原子操作
3. ??Atomic原子类??：如AtomicInteger实现无锁线程安全

??典型场景??：适用于状态标记、简单计数器等低并发需求，但需警惕??数据竞争??和??内存可见性??问题。

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二、wait/notify：经典线程协作模型如何避免死锁？

??核心问题??：为什么wait()必须配合synchronized使用？
通过对象监视器实现线程等待与唤醒的经典模式：

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synchronized (lock) {
    while (!condition) {
        lock.wait();  // 释放锁并进入等待
    }
    // 条件满足后执行操作
    lock.notifyAll(); // 唤醒所有等待线程
}

??关键设计原则??：

1. ??循环检测条件??：防止虚假唤醒（如使用while而非if判断条件）
2. ??notifyAll优先??：避免信号丢失风险，除非明确知道唤醒对象
3. ??超时机制??：使用wait(long timeout)防止永久阻塞

??案例对比??：生产者-消费者模型中，未同步版本会出现??数据错位??（如网页8中蔬菜数量与名称不匹配），而同步版本通过wait/notify实现精准协作。

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三、BlockingQueue：如何用阻塞队列实现高效生产消费？

??核心问题??：为什么BlockingQueue能成为生产者-消费者模型的首选方案？
对比传统wait/notify实现，阻塞队列提供更简洁的API：

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BlockingQueue queue = new LinkedBlockingQueue<>(10);
// 生产者
queue.put(item);  // 队列满时自动阻塞
// 消费者
Integer item = queue.take(); // 队列空时自动阻塞

??四大优势??：

1. ??内置锁机制??：自动处理线程阻塞与唤醒
2. ??容量可控??：防止内存溢出（如固定容量队列）
3. ??多数据类型支持??：PriorityBlockingQueue支持优先级排序
4. ??性能优化??：LinkedTransferQueue实现零等待传输

??性能测试数据??：在10万次操作量级下，ArrayBlockingQueue比手动同步代码性能提升30%-50%，且代码复杂度降低70%。

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四、Lock/Condition：如何实现更精细的线程控制？

??核心问题??：synchronized已能满足需求，为什么还需要Lock？
通过ReentrantLock与Condition的对比演示：

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Lock lock = new ReentrantLock();
Condition condition = lock.newCondition();

lock.lock();
try {
    while (!conditionMet) {
        condition.await(); // 类似wait()
    }
    condition.signal();    // 类似notify()
} finally {
    lock.unlock();
}

??突破性改进??：

1. ??多条件队列??：一个锁可创建多个Condition对象
2. ??可中断锁??：lockInterruptibly()响应线程中断
3. ??公平锁机制??：减少线程饥饿现象
4. ??tryLock尝试??：避免死锁风险

??生产环境建议??：在需要??复杂等待条件??或??性能调优??时优先选择Lock体系，常规场景仍推荐synchronized。

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五、CompletableFuture：异步编程如何重构线程通信？

??核心问题??：传统回调地狱如何被链式编程破解？
通过CompletableFuture实现异步任务编排：

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CompletableFuture.supplyAsync(() -> fetchData())
    .thenApply(data -> process(data))
    .thenAccept(result -> saveResult(result))
    .exceptionally(ex -> handleError(ex));

??三大革新??：

1. ??函数式编程??：通过thenApply、thenAccept链式调用
2. ??组合异步任务??：allOf/anyOf处理多任务依赖
3. ??异常处理??：exceptionally统一捕获链式调用中的错误

??性能对比??：在处理IO密集型任务时，相比传统Future.get()阻塞模式，吞吐量提升可达3-5倍。

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从共享变量的基础同步到CompletableFuture的声明式编程，选择线程通信方式需考量??开发效率??、??性能需求??和??维护成本??。对于高并发系统，建议优先采用BlockingQueue和Lock/Condition方案；快速迭代项目可尝试CompletableFuture简化代码。切记：没有万能方案，只有最适合当前业务场景的通信策略。