并发编程是Java程序员重要的技能之一，也是难掌握的一种技能。它要求编程者对计算机底层的运作原理有深刻的理解，同时要求编程者逻辑清晰、思维缜密，这样才能写出高效、安全、可靠的多线程并发程序。本系列会从线程间协调的方式（wait、notify、notifyAll）、Synchronized及Volatile的本质入手，详细解释JDK为我们提供的每种并发工具和底层实现机制。在此基础上，我们会进一步分析java.util.concurrent包的工具类，包括其使用方式、实现源码及其背后的原理。本文是该系列的第一篇文章，是这系列中核心的理论部分，之后的文章都会以此为基础来分析和解释。
　　一、共享性
　　数据共享性是线程安全的主要原因之一。如果所有的数据只是在线程内有效，那不存在线程安全性问题，这也是我们在编程的时候经常不需要考虑线程安全的主要原因之一。但是，在多线程编程中，数据共享是不可避免的。典型的场景是数据库中的数据，为了保证数据的一致性，我们通常需要共享同一个数据库中数据，即使是在主从的情况下，访问的也同一份数据，主从只是为了访问的效率和数据安全，而对同一份数据做的副本。我们现在，通过一个简单的示例来演示多线程下共享数据导致的问题：
　　代码段一：
package com.paddx.test.concurrent;
public class ShareData {
public static int count = 0;
public static void main(String[] args) {
final ShareData data = new ShareData();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
//进入的时候暂停1毫秒，增加并发问题出现的几率
Thread.sleep(1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
for (int j = 0; j < 100; j++) {
data.addCount();
}
System.out.print(count + " ");
}
}).start();
}
try {
//主程序暂停3秒，以保证上面的程序执行完成
Thread.sleep(3000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("count=" + count);
}
public void addCount() {
count++;
}
}
　　上述代码的目的是对count进行加一操作，执行1000次，不过这里是通过10个线程来实现的，每个线程执行100次，正常情况下，应该输出1000。不过，如果你运行上面的程序，你会发现结果却不是这样。下面是某次的执行结果（每次运行的结果不一定相同，有时候也可能获取到正确的结果）：

　　可以看出，对共享变量操作，在多线程环境下很容易出现各种意想不到的的结果。
　　二、互斥性
　　资源互斥是指同时只允许一个访问者对其进行访问，具有性和排它性。我们通常允许多个线程同时对数据进行读操作，但同一时间内只允许一个线程对数据进行写操作。所以我们通常将锁分为共享锁和排它锁，也叫做读锁和写锁。如果资源不具有互斥性，即使是共享资源，我们也不需要担心线程安全。例如，对于不可变的数据共享，所有线程都只能对其进行读操作，所以不用考虑线程安全问题。但是对共享数据的写操作，一般需要保证互斥性，上述例子中是因为没有保证互斥性才导致数据的修改产生问题。Java 中提供多种机制来保证互斥性，简单的方式是使用Synchronized。现在我们在上面程序中加上Synchronized再执行：
　　代码段二：
package com.paddx.test.concurrent;
public class ShareData {
public static int count = 0;
public static void main(String[] args) {
final ShareData data = new ShareData();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
//进入的时候暂停1毫秒，增加并发问题出现的几率
Thread.sleep(1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
for (int j = 0; j < 100; j++) {
data.addCount();
}
System.out.print(count + " ");
}
}).start();
}
try {
//主程序暂停3秒，以保证上面的程序执行完成
Thread.sleep(3000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("count=" + count);
}
/**
* 增加 synchronized 关键字
*/
public synchronized void addCount() {
count++;
}
}
　　现在再执行上述代码，会发现无论执行多少次，返回的终结果都是1000。