Java语言synchronized关键字自带了一个内置的隐性锁(implicit lock),使用起来方便简单，但是内置锁一旦使用，则会强制将某个代码块加锁或者解锁，而且内置锁并不支持可中断的获取锁。从Java5.0开始，提供了一个并发工具包java.util.concurrent.*，实现了显性锁(explicit lock)ReentrantLock（可重入锁，可多次获取同一个锁）;ReentrantLock实现了与synchronized一样的功能，确保并发过程中数据的互斥访问与可见性。获取ReentrantLock相当于进入一个synchronized代码块，而释放ReentrantLock则相当于从一个synchronized代码块退出。ReentrantLock实现了如下Lock.java接口：

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public interface Lock {
    //获取锁
    void lock();

    //获取锁，可响应中断
    void lockInterruptibly() throws InterruptedException;

    //尝试获取锁，如果可用则返回TRUE，否则返回FALSE
    boolean tryLock();

    //尝试在给定时间内获取锁，如果超时或者发生中断，则返回FALSE
    boolean tryLock(long time, TimeUnit unit) throws InterruptedException;
    
    //释放锁
    void unlock();

    //创建与该锁绑定的Conidition变量
    Condition newCondition();
}

在古希腊时代，哲学家Democritus（德谟克利特）提出了关于物质构成的理论：所有物质都由不可分割的元素组成，这种元素被称之为原子（atom）。编程中所说的原子性(atomic)借用了这个概念, 用于表示某个代码指令动作的不可中断性。在之前的一篇文章（Java Memory Model)时，提到多线程并发访问共享数据时，会出现数据竞争，从而导致数据不一致的情况。比如对一个整型变量进行加一的操作： ++counter，表面上看，这是一个单一原子操作，但实际上这个操作有三个步骤：首先，需要从内存中（有可能是cache中）加载到寄存器；接着，将该值加一；最后需要将寄存器中的值写入内存。这样，在多个线程访问的情况，上述几个步骤出现交织执行，就可能出现各个线程读写数据不一致的情形。

Atomic Theory: http://www.softschools.com/timelines/atomic_theory_timeline/95/

于是，有了原子操作。原子操作确保了执行的不可中断，因而能避免数据冲突。Java从5.0开始有一个atomic的工具包专门支持int，long以及引用变量的原子操作，而在硬件层面，目前大部分处理器都支持诸如CAS(CompareAndSet/CompareAndSwap)，FAA(FetchAndAdd)等原子指令。在介绍Java中的原子操作类之前，先来了解下硬件层面的原子指令。

在之前一篇文章里，讲到了利用synchronized关键字来进行同步，从而避免多线程并发执行时可能出现的竞争条件，那么JVM又是如何实现线程之间的通信的？换句话说，线程A写共享数据的结果怎么确保被其他线程可见，使得线程之间共享的数据对每个线程而言都是一致的？Java从5.0开始定义了一个新的Memory Model(Java Specification Request 133, JSR133)，在多线程情况下，为Java程序提供了一个最少程度的保证：正确同步的情况下，一个线程写共享变量对于其他线程是可见的。Java Memory Model(JMM)抽象了不同计算机平台底层内存读写细节（Register; Cache; Main Memory)，为程序员提供了一个访问内存的统一的模型与视角，从而确保在不同平台上程序能有同样的结果，实现Java“编写一次，可以在任何平台上执行”的目标。

在计算机诞生初期，由于其高昂的计算成本，只能允许一个用户运行一个任务或者一批任务（Batch processing)。随着技术的发展，人们开始思考一个问题，如何在计算机上实现多个任务“同时”运行？一开始，采用的是分时策略（Time sharing），就是允许多个用户共享一台计算机，但每个用户占用计算机的一个时间片，在这个时间后，由另一个用户接着运行使用。分时系统在一定程度上提高了计算效率，实现了资源的共享。但其实际上并没有真正实现任务的“同时”（并发,concurrency）运行。

现代并发编程(Concurrent Pragramming)概念的出现一方面是受到操作系统中如进程、中断以及抢占的影响；一方面由于计算机硬件技术的发展而出现的多核处理器。

• 进程，是程序执行的一个实体，是操作系统对CPU，寄存器，堆栈，内存，文件系统等计算资源的一种执行时的抽象；有了进程，计算机就可以通过调度系统来实现多个任务“同时”运行了，这里所谓的“同时”并不是多个程序真的在一个CPU中同时运行，而是说调度程序快速的在多个进程之间切换，交替执行不同程序，从而更有效的利用了计算机资源；
• 多核CPU的出现，为并发、并行计算提供了另一种可能。以前程序只能在一个CPU上运行，现在单个程序可以同时在多个CPU上同时运行了（Parallel Computing）；或者多个进程同时在多个CPU上运行。

在单一线程执行的情况下，并不用考虑任何数据一致性与同步等问题，但到了多个线程执行的情况下，共享数据的同步就显得至关重要了。比如有一个银行账户的操作问题(例子来自Wikipedia),现在有两个线程A与B共享一个账户变量balance,这个提款的操作有两个部分，首先需要判定提款数目是否小于当前账户存款，记为s1;如果该条件满足，则从账户中提取资金，记为s2。假定开始时账户balance=600，现在A调用withdraw(200),B调用withdraw(500)，如果两个线程A与B调用时，s1都发生在s2之前，则两个线程都可以进入判定条件，提取相应的资金，而实际的存款是小于两个线程需要提取的资金的。

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bool withdraw(int withdrawal)
{
 
    if (balance >= withdrawal) // --> s1
     {
 
         balance -= withdrawal; // --> s2
         return true;
     } 
     return false;
}

这种线程之间共享资源的一致性同步问题在并发编程中十分常见，通常被称为Data Race。根据官网上的定义(what is data race)，Data Race出现是由以下原因导致：

• 多个线程同时访问共享内存；
• 至少有一个线程写该共享内存区域；
• 线程访问共享内存并没有利用锁进行同步；

线程作为操作系统的最小调度单位。一个进程里可以有多个线程，这些线程有各自的程序计数器、堆栈空间和局部变量，而且可以共享进程的内存空间，因而在上下文切换时时间更短，效率更高，也常被成为轻量级进程(Light Weight Process)。接下来，将从三个方面来介绍Java线程类Thread的具体用法：

• 线程构造与初始化;
• 线程状态切换;
• 线程变量ThreadLocal的使用

Thread: https://en.wikipedia.org/wiki/Thread_(computing)