本文详解为何仅对getMax()和run()加synchronized看似“修复”了竞态问题，实则掩盖了根本缺陷；重点讲解如何用join()保证主线程等待子线程完成，并指出错误同步策略的危害与更优替代方案。
本文详解为何仅对`getmax()`和`run()`加`synchronized`看似“修复”了竞态问题，实则掩盖了根本缺陷；重点讲解如何用`join()`保证主线程等待子线程完成，并指出错误同步策略的危害与更优替代方案。
在您提供的代码中，主线程在启动所有 MaxTask 子线程后，立即调用 getMax() 获取结果，而此时子线程很可能尚未执行完 run() 中的循环计算——这导致读取到未初始化或过时的 max 值（如默认值 0），造成结果错误。这是一个典型的线程间可见性与执行顺序问题。
❌ 错误解法：同步 run() 和 getMax() 的本质误区
您提到“加 synchronized 后能工作”，但需明确：
- 若为 run() 方法添加 synchronized（即 public synchronized void run()），意味着每个线程必须串行执行——同一时刻仅有一个 MaxTask 在运行，完全丧失并行性，10 个线程退化为单线程遍历，性能反降；
- 若仅为 getMax() 添加 synchronized（即 public synchronized int getMax()），虽能保证读操作的原子性，但无法解决可见性问题：主线程仍可能在子线程写入 max 之前就读取，因为 JVM 不保证非同步写操作对其他线程的及时可见。
✅ 正确思路不是“锁住执行”，而是显式协调线程生命周期：让主线程主动等待所有子线程完成后再读取结果。
✅ 推荐解法：使用 join() 确保执行顺序
Thread.join() 是专为此类场景设计的标准机制：它阻塞当前线程，直到目标线程终止。修改 MainMax 主方法如下：
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// ... 启动线程部分保持不变
for (int i = 0; i < workers; i++) {
last = first + gsize;
tasks[i] = new MaxTask(arr, first, last);
tasks[i].start();
first = last + 1;
}
// ✅ 关键：等待所有子线程完成
for (int i = 0; i < workers; i++) {
tasks[i].join(); // 主线程在此处暂停，直到 tasks[i] 执行完毕
}
// ✅ 此时所有 max 值已安全写入，可安全读取
int maxmax = tasks[0].getMax();
for (int i = 1; i < workers; i++) {
int temp = tasks[i].getMax();
if (temp > maxmax) maxmax = temp;
}
System.out.println("maxmax=" + maxmax);? 进阶建议：避免共享可变状态，拥抱不可变/线程安全设计
当前 MaxTask 类通过共享字段 max 传递结果，易引发并发风险。更健壮的设计是：
- 移除 max 字段与 getMax()，改为 run() 计算后直接存储到线程安全容器中；
- 或让 MaxTask 实现 Callable
，配合 ExecutorService 统一管理：
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(workers);
List<Future<Integer>> futures = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < workers; i++) {
futures.add(executor.submit(new MaxCallable(arr, first, last)));
first = last + 1;
}
int maxmax = futures.get(0).get(); // 自动阻塞等待结果
for (Future<Integer> future : futures) {
maxmax = Math.max(maxmax, future.get()); // get() 阻塞直至完成
}
executor.shutdown();⚠️ 注意事项总结
- 勿滥用 synchronized 于 run()：违背多线程初衷，引入不必要串行瓶颈；
- join() 是轻量级、语义清晰的等待机制，无锁开销，推荐优先使用；
- 避免过度创建线程：workers = 10 对小数组（size=100）得不偿失，应根据 CPU 核心数与任务粒度合理设置；
- volatile 不适用此场景：max 是普通写入，volatile 仅保证可见性，不保证 run() 执行完成，仍需 join() 或其他同步手段。
通过 join() 显式编排线程执行顺序，既保证了结果正确性，又保留了并行计算的性能优势——这才是 Java 并发编程中“控制流”与“数据流”分离的优雅实践。
