摘要
并发编程的 Bug 往往隐蔽且难以复现，常常只在高并发场景下才暴露。本文系统梳理并发编程中常见的 Bug 类型，包括原子性、可见性、有序性问题，以及死锁、活锁、资源竞争等典型陷阱，结合实际案例深入解析。
正文
一、为什么并发 Bug 如此难搞？
并发编程的问题不同于普通逻辑错误，主要体现在：
- 不可复现性 ------ 同样的代码，跑一万次可能只出错一次。
- 依赖底层实现 ------ CPU 缓存、内存模型、线程调度都会影响结果。
- 隐藏性强 ------ Bug 不一定立刻抛异常，而可能以数据错误、程序卡死的形式表现。
因此，理解 并发 Bug 的分类 是写出健壮代码的第一步。
二、并发编程 Bug 的三大基础问题
1. 原子性问题（Atomicity Bug）
原子性意味着操作不可分割，一旦被打断可能造成结果错误。
典型案例：
java
int count = 0;
// 两个线程同时执行
count++; // 底层包含 读取 -> 修改 -> 写入 三步在多核 CPU 下，如果两个线程同时读到 count=0，各自加一后写回，最终结果可能是 1 而不是预期的 2。
解决办法 ：使用锁（synchronized）、原子类（AtomicInteger）、CAS 等。
2. 可见性问题（Visibility Bug）
当一个线程修改了变量的值，其他线程未必立刻可见。
典型案例：
java
boolean running = true;
Thread t = new Thread(() -> {
while (running) {
// do something
}
});
t.start();
// 主线程停止
running = false;由于 running 没有使用 volatile 或同步手段修饰，子线程可能永远读到旧值，陷入死循环。
解决办法 ：使用 volatile、synchronized 或者显式内存屏障。
3. 有序性问题（Ordering Bug）
CPU 和编译器为了优化，可能对指令重排。在单线程环境下无影响，但在多线程下会产生严重问题。
典型案例：单例模式中的双重检查锁定（DCL）：
java
class Singleton {
private static Singleton instance;
public static Singleton getInstance() {
if (instance == null) {
synchronized(Singleton.class) {
if (instance == null) {
instance = new Singleton(); // 可能发生指令重排
}
}
}
return instance;
}
}对象创建过程可能被重排为：分配内存 -> 指针赋值 -> 初始化，导致另一个线程获取到"未初始化完成的对象"。
解决办法 ：将 instance 声明为 volatile。
三、高阶并发 Bug 类型
1. 死锁（Deadlock）
多个线程互相持有对方需要的锁，导致相互等待，程序永远卡住。
案例 ：线程 A 持有锁 1 等待锁 2，线程 B 持有锁 2 等待锁 1。
解决办法：
- 遵循统一的加锁顺序；
- 尽量使用并发容器（如
ConcurrentHashMap）替代手写锁； - 使用
tryLock()设置超时时间。
2. 活锁（Livelock）
线程没有被阻塞，但由于彼此不断"礼让"，导致程序无法推进。
案例 ：两个人在狭窄走廊相遇，不停给对方让路，结果谁也过不去。
解决办法：增加随机退避机制（类似网络冲突解决中的退避算法）。
3. 饥饿（Starvation）
某些线程由于优先级低，始终得不到执行机会。
案例 ：高优先级线程频繁占用 CPU，低优先级线程任务一直排队。
解决办法：合理设置线程优先级，避免过度依赖高优先级任务。
4. 资源竞争（Race Condition）
多个线程竞争同一资源，结果取决于调度时机，可能出现错误或不确定的执行结果。
案例 ：同时对共享文件写入，导致数据错乱。
解决办法：
- 使用锁或信号量保护关键区域；
- 采用无锁并发数据结构。
5. 伪共享（False Sharing）
多个线程操作不同变量，但这些变量恰好落在同一缓存行，导致 CPU 不断同步缓存，性能急剧下降。
案例 ：高频更新相邻数组元素。
解决办法：
- 使用填充（padding）或
@Contended注解避免共享缓存行。
四、总结
并发编程常见的 Bug 可以分为两大类：
- 内存模型相关问题 ------ 原子性、可见性、有序性；
- 运行时调度问题 ------ 死锁、活锁、饥饿、资源竞争、伪共享。
掌握这些分类和典型案例，不仅能帮助快速定位 Bug，更能指导工程实践中合理使用 volatile、锁、CAS 以及并发容器，从而编写更高性能、更安全的并发程序。