线程间怎么搞数据库访问，数据共享和冲突咋解决呢

线程间搞数据库访问和数据共享，核心问题就是“别打起来”，想象一下数据库是一个公共厨房，里面有很多食材（数据），线程就是一群厨师，如果大家都一窝蜂冲进去，不看别人在做什么，那肯定会出乱子：比如两个厨师同时去拿最后一个鸡蛋（数据竞争），或者一个厨师正在切菜，另一个厨师把菜板抽走了（数据不一致）,我们需要一些规矩和方法来让厨师们有条不紊地工作。

数据库访问怎么搞？

多个线程要安全地访问同一个数据库，主要靠数据库自己提供的“锁”和“事务”这两个法宝,这就像是给厨房定下的基本规则。

1. 用“事务”打包操作（来源：数据库事务概念） 事务就是把一连串的数据库操作（比如先查余额，再扣款，再记录流水）打包成一个不可分割的“包裹”，这个包裹要么全部成功，要么全部失败，不会出现只做了一半的情况，这解决了数据不一致的问题，比如转账，不会出现钱扣了但对方没收到的情况，线程在执行时，会开启一个事务，然后进行一系列操作，最后提交事务，这样，在其他线程看来，这一系列操作是瞬间完成的,中间看不到任何中间状态。

2. 靠数据库的“锁”来排队（来源：数据库锁机制） 数据库自己会管理锁，当线程A要修改某一行数据（比如把库存减1）时，数据库会自动给这行数据加上一把“锁”，在线程A提交事务释放这把锁之前，其他线程如果想修改这同一行数据，就必须等着，这就避免了多个线程同时修改一条数据造成的混乱，这就像是厨房里只有一个炒锅，一个厨师在用的时候,其他想用的厨师就得排队。

   这里有个小技巧：连接独享，最好不要让多个线程共享同一个数据库连接对象，应该每个线程都用自己独立的数据库连接，这样，每个线程的事务和锁管理是独立的，由数据库来协调它们之间的竞争，不容易出错，共享连接就像多个厨师共用一把菜刀,很容易切到手。

   

数据共享和冲突咋解决？

线程之间除了通过数据库间接共享数据，有时为了效率，也会在程序的内存里直接共享一些数据（比如一个缓存了常用数据的Map对象），这时候，数据库就帮不上忙了,需要靠编程语言层面的工具来防止冲突。

1. “锁”是最直接的办法（来源：并发编程中的互斥锁） 和在数据库里类似，在程序代码里也可以用锁，Java里的synchronized关键字或者ReentrantLock类就是干这个的，在读写共享数据的那段代码前后加上锁，保证同一时间只有一个线程能执行这段代码，这相当于在公共厨房的冰箱上挂把锁，只有一个厨师有钥匙，他拿完食材锁上门，下一个厨师才能进去，简单可靠，但缺点是如果锁用多了，线程会经常排队等待,效率可能受影响。

   

2. “原子操作”处理简单冲突（来源：Java并发包中的原子类） 如果共享数据的操作非常简单的，比如只是给一个计数器加1、减1，那么用“原子操作”是更轻量、更高效的选择，Java提供了像AtomicInteger这样的原子类，它能保证像incrementAndGet（增加并获取值）这样的操作是一步到位的，线程安全，而且通常比用锁快，这就像是给每个鸡蛋配一个自动发放机，厨师按一下按钮就拿到一个鸡蛋，机器内部保证了不会多发也不会少发,不用整个冰箱都锁起来。

3. 使用“线程安全”的容器（来源：Java并发容器） 如果要共享的是一个列表（List）、一个映射（Map）或者一个队列（Queue），直接使用普通的ArrayList、HashMap肯定会出问题，应该换用专门为多线程环境设计的容器，比如ConcurrentHashMap，它在内部做了很多优化，允许很多个线程同时读，甚至在一定条件下同时读写，比简单地用锁把整个容器锁住性能要好得多，这就像是把大冰箱分成很多个带锁的小格子，厨师们可以同时从不同格子里拿东西,互不干扰。

4. “抄近道”之副本和只读（来源：CopyOnWriteArrayList等容器的设计思想） 还有一个聪明的办法是“读写分离”，对于读多写少的情况，可以这样做：当需要修改共享数据时，不是直接改原来的，而是先把数据完整地复制一份，在副本上修改，修改完成后，再一次性把指向旧数据的引用换到新的副本上，这样，读取数据的线程永远看到的都是完整、一致的旧数据副本，不会受到正在修改的线程影响，Java里的CopyOnWriteArrayList就是这个思路，这就像是把今天的菜单抄在很多张小纸条上分发给所有厨师，负责订食材的厨师如果要改菜单，他会重新抄一份新的，然后通知大家把旧的纸条扔掉，换新的，在换之前，大家看的都是完整的旧菜单,不会看到改到一半的混乱内容。

• 访问数据库：主要依赖数据库的事务和内置锁，同时做到线程使用独立的数据库连接。
• 内存数据共享：根据情况选择锁、原子变量、线程安全容器或写时复制等策略，核心思想就是让对共享数据的访问变得“有秩序”，要么排队（锁），要么一步到位（原子操作），要么隔离（副本）。

实际项目中，往往是这些方法的组合使用，用ConcurrentHashMap在内存中做一个缓存，减少直接访问数据库的次数；当缓存里没有时，再用独立的数据库连接和事务去数据库查询，查回来再放到缓存里，理解了这些基本方法，就能根据具体的业务场景选择最合适、最有效的组合拳了。