解决并发问题，其实最简单的办法就是让共享变量只有读操作，而没有写操作。这个办法如此重要，以至于被上升到了一种解决并发问题的设计模式：不变性（Immutability）模式。所谓不变性，简单来讲，就是对象一旦被创建之后，状态就不再发生变化。换句话说，就是变量一旦被赋值，就不允许修改了（没有写操作）；没有修改操作，也就是保持了不变性。
快速实现具备不可变性的类
实现一个具备不可变性的类，还是挺简单的。将一个类所有的属性都设置成 final 的，并且只允许存在只读方法，那么这个类基本上就具备不可变性了。更严格的做法是这个类本身也是 final 的，也就是不允许继承。因为子类可以覆盖父类的方法，有可能改变不可变性，所以推荐你在实际工作中，使用这种更严格的做法。
Java SDK 里很多类都具备不可变性，只是由于它们的使用太简单，最后反而被忽略了。例如经常用到的 String 和 Long、Integer、Double 等基础类型的包装类都具备不可变性，这些对象的线程安全性都是靠不可变性来保证的。如果你仔细翻看这些类的声明、属性和方法，你会发现它们都严格遵守不可变类的三点要求：类和属性都是 final 的，所有方法均是只读的
我们结合 String 的源代码来解释一下这个问题，下面的示例代码源自 Java 1.8 SDK，我略做了修改，仅保留了关键属性 value[] 和 replace() 方法，你会发现：String 这个类以及它的属性 value[] 都是 final 的；而 replace() 方法的实现，就的确没有修改 value[]，而是将替换后的字符串作为返回值返回了。
public final class String {
private final char value[];
// 字符替换
String replace(char oldChar,
char newChar) {
// 无需替换，直接返回 this
if (oldChar == newChar){
return this;
}
int len = value.length;
int i = -1;
/* avoid getfield opcode */
char[] val = value;
// 定位到需要替换的字符位置
while (++i < len) {
if (val[i] == oldChar) {
break;
}
}
// 未找到 oldChar，无需替换
if (i >= len) {
return this;
}
// 创建一个 buf[]，这是关键
// 用来保存替换后的字符串
char buf[] = new char[len];
for (int j = 0; j < i; j++) {
buf[j] = val[j];
}
while (i < len) {
char c = val[i];
buf[i] = (c == oldChar) ?
newChar : c;
i++;
}
// 创建一个新的字符串返回
// 原字符串不会发生任何变化
return new String(buf, true);
}
}
通过分析 String 的实现，你可能已经发现了，如果具备不可变性的类，需要提供类似修改的功能，具体该怎么操作呢？做法很简单，那就是创建一个新的不可变对象，这是与可变对象的一个重要区别，可变对象往往是修改自己的属性。
所有的修改操作都创建一个新的不可变对象，你可能会有这种担心：是不是创建的对象太多了，有点太浪费内存呢？是的，这样做的确有些浪费，那如何解决呢？
利用享元模式避免创建重复对象
如果你熟悉面向对象相关的设计模式，相信你一定能想到享元模式（Flyweight Pattern）。利用享元模式可以减少创建对象的数量，从而减少内存占用。 Java 语言里面 Long、Integer、Short、Byte 等这些基本数据类型的包装类都用到了享元模式。
享元模式本质上其实就是一个对象池，利用享元模式创建对象的逻辑也很简单：创建之前，首先去对象池里看看是不是存在；如果已经存在，就利用对象池里的对象；如果不存在，就会新创建一个对象，并且把这个新创建出来的对象放进对象池里。
Long 这个类并没有照搬享元模式，Long 内部维护了一个静态的对象池，仅缓存了 [-128,127] 之间的数字，这个对象池在 JVM 启动的时候就创建好了，而且这个对象池一直都不会变化，也就是说它是静态的。之所以采用这样的设计，是因为 Long 这个对象的状态共有 2**64 种，实在太多，不宜全部缓存，而 [-128,127] 之间的数字利用率最高。下面的示例代码出自 Java 1.8，valueOf() 方法就用到了 LongCache 这个缓存。
Long valueOf(long l) {
final int offset = 128;
// [-128,127] 直接的数字做了缓存
if (l >= -128 && l <= 127) {
return LongCache
.cache[(int)l + offset];
}
return new Long(l);
}
// 缓存，等价于对象池
// 仅缓存 [-128,127] 直接的数字
static class LongCache {
static final Long cache[]
= new Long[-(-128) + 127 + 1];
static {
for(int i=0; i所以也就解释了 “Integer 和 String 类型的对象不适合做锁”，其实基本上所有的基础类型的包装类都不适合做锁，因为它们内部用到了享元模式，这会导致看上去私有的锁，其实是共有的。
例如在下面代码中，本意是 A 用锁 al，B 用锁 bl，各自管理各自的，互不影响。但实际上 al 和 bl 是一个对象，结果 A 和 B 共用的是一把锁。
class A {
Long al=Long.valueOf(1);
public void setAX(){
synchronized (al) {
// 省略代码无数
}
}
}
class B {
Long bl=Long.valueOf(1);
public void setBY(){
synchronized (bl) {
// 省略代码无数
}
}
}
使用 Immutability 模式的注意事项
在使用 Immutability 模式的时候，需要注意以下两点：
- 对象的所有属性都是 final 的，并不能保证不可变性；
- 不可变对象也需要正确发布。
在 Java 语言中，final 修饰的属性一旦被赋值，就不可以再修改，但是如果属性的类型是普通对象，那么这个普通对象的属性是可以被修改的。例如下面的代码中，Bar 的属性 foo 虽然是 final 的，依然可以通过 setAge() 方法来设置 foo 的属性 age。所以，在使用 Immutability 模式的时候一定要确认保持不变性的边界在哪里，是否要求属性对象也具备不可变性
下面我们再看看如何正确地发布不可变对象。不可变对象虽然是线程安全的，但是并不意味着引用这些不可变对象的对象就是线程安全的。例如在下面的代码中，Foo 具备不可变性，线程安全，但是类 Bar 并不是线程安全的，类 Bar 中持有对 Foo 的引用 foo，对 foo 这个引用的修改在多线程中并不能保证可见性和原子性。
//Foo 线程安全
final class Foo{
final int age=0;
final int name="abc";
}
//Bar 线程不安全
class Bar {
Foo foo;
void setFoo(Foo f){
this.foo=f;
}
}
如果你的程序仅仅需要 foo 保持可见性，无需保证原子性，那么可以将 foo 声明为 volatile 变量，这样就能保证可见性。如果你的程序需要保证原子性，那么可以通过原子类来实现。下面的示例代码是合理库存的原子化实现，你应该很熟悉了，其中就是用原子类解决了不可变对象引用的原子性问题。
public class SafeWM {
class WMRange{
final int upper;
final int lower;
WMRange(int upper,int lower){
// 省略构造函数实现
}
}
final AtomicReference
rf = new AtomicReference<>(
new WMRange(0,0)
);
// 设置库存上限
void setUpper(int v){
while(true){
WMRange or = rf.get();
// 检查参数合法性
if(v < or.lower){
throw new IllegalArgumentException();
}
WMRange nr = new
WMRange(v, or.lower);
if(rf.compareAndSet(or, nr)){
return;
}
}
}
}
总结
利用 Immutability 模式解决并发问题，也许你觉得有点陌生，其实你天天都在享受它的战果。Java 语言里面的 String 和 Long、Integer、Double 等基础类型的包装类都具备不可变性，这些对象的线程安全性都是靠不可变性来保证的。Immutability 模式是最简单的解决并发问题的方法，建议当你试图解决一个并发问题时，可以首先尝试一下 Immutability 模式，看是否能够快速解决。
具备不变性的对象，只有一种状态，这个状态由对象内部所有的不变属性共同决定。其实还有一种更简单的不变性对象，那就是无状态。无状态对象内部没有属性，只有方法。在分布式领域，无状态意味着可以无限地水平扩展，所以分布式领域里面性能的瓶颈一定不是出在无状态的服务节点上。