假定現在有個公共的變量data，有不同的線程都可以去操作它，如果在不同的線程對data操作完成后再去取這個data，那末肯定會出現線程間的數據混亂問題，由于A線程在取data數據前可能B線程又對其進行了修改，下面寫個程序來講明1下該問題：
public class ThreadScopeShareData {
private static int data = 0;//公共的數據
public static void main(String[] args) {
for(int i = 0; i < 2; i ++) { //開啟兩個線程
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
int temp = new Random().nextInt();
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " has put a data: " + temp); //打印出來為了看效果
data = temp; //操作數據：賦新值
new TestA().getData();
new TestB().getData();
}
}).start();
}
}
static class TestA {
public void getData() {
System.out.println("A get data from " + Thread.currentThread().getName() + ": " + data);//取出公共數據data
}
}
static class TestB {
public void getData() {
System.out.println("B get data from " + Thread.currentThread().getName() + ": " + data);
}
}
}來看1下打印出來的結果：
Thread-0 has put a data: ⑴885917900
Thread⑴ has put a data: ⑴743455464
A get data from Thread-0: ⑴743455464
A get data from Thread⑴: ⑴743455464
B get data from Thread⑴: ⑴743455464
B get data from Thread-0: ⑴743455464
從結果中可以看出，兩次對data賦的值確切不1樣，但是兩個線程最后打印出來的都是最后賦的那個值，說明Thread-0拿出的數據已不對了，這就是線程間同享數據帶來的問題。
固然，我們完全可使用synchronized關鍵字將run()方法中的幾行代碼給套起來，這樣每一個線程各自履行完，打印出各自的信息，這是沒問題的，確切可以解決上面的線程間同享數據問題。但是，這是以其他線程被阻塞為代價的，即Thread-0在履行的時候，Thread⑴就被阻塞了，必須等待Thread-0履行完了才能履行。
那末如果我想兩個線程同時跑，并且互不影響各自取出的值，該怎樣辦呢？這也是本文所要總結的重點，解決該問題的思想是：雖然現在都在操作公共數據data，但是不同的線程本身對這個data要保護1個副本，這個副本不是線程間所同享的，而是每一個線程所獨有的，所以不同線程中所保護的data是不1樣的，最后取的時候，是哪一個線程，我就從哪一個線程中取該data。
基于上面這個思路，我再把上面的程序做1修改，以下：
public class ThreadScopeShareData {
private static int data = 0;//公共的數據
//定義1個Map以鍵值對的方式存儲每一個線程和它對應的數據，即Thread：data
private static Map<Thread, Integer> threadData = Collections.synchronizedMap(new HashMap<Thread, Integer>());
public static void main(String[] args) {
for(int i = 0; i < 2; i ++) {
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
int temp = new Random().nextInt();
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " has put a data: " + temp); //打印出來為了看效果
threadData.put(Thread.currentThread(), temp); //向Map中存入本線程data數據的1個副本
data = temp; //操作數據：賦新值
new TestA().getData();
new TestB().getData();
}
}).start();
}
}
static class TestA {
public void getData() {
System.out.println("A get data from " + Thread.currentThread().getName() + ": "
+ threadData.get(Thread.currentThread())); //取出各線程保護的那個副本
}
}
static class TestB {
public void getData() {
System.out.println("B get data from " + Thread.currentThread().getName() + ": "
+ threadData.get(Thread.currentThread()));
}
}
}上面程序中保護了1個Map，鍵值對分別是線程和它的數據，那末在操作data的時候，先把各自的數據保存到這個Map中，這樣每一個線程保存的肯定不同，當再取的時候，根據當前線程對象作為key來取出對應的data副本，這樣不同的線程之間就不會相互影響了。這個HashMap也需要包裝1下，由于HashMap是非線程安全的，上面的程序中，不同的線程有對HashMap進行寫操作，就有可能產生并提問題，所以也要包裝1下。最后來看1下履行結果：
Thread-0 has put a data: 1817494992
Thread⑴ has put a data: ⑴189758355
A get data from Thread-0: 1817494992
B get data from Thread⑴: ⑴189758355
A get data from Thread-0: 1817494992
B get data from Thread⑴: ⑴189758355
就是線程范圍內同享數據，即同1個線程里面這個數據是同享的，線程間是不同享的。
這讓我聯想到了學習數據庫的時候用到的ThreadLocal，操作數據庫需要connection，如果當前線程中有就拿當前線程中存的connection，否則就新建1個放到當前線程中，這樣就不會出現問題，由于每一個線程本身同享了1個connection，它不是線程間同享的。這也很好理解，這個connection肯定不能同享，假定A和B用戶都拿到這個connection并開啟了事務，現在A開始轉賬了，但是錢還沒轉好，B轉好了關閉了事務，那末A那邊就出問題了。
線程范圍內同享數據的問題就總結這么多吧~
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