多线程共享变量未加锁会导致脏读、丢失更新等数据不一致问题，根本原因是JVM内存模型下线程缓存副本不一致；应依场景选用AtomicInteger、synchronized、ConcurrentHashMap等线程安全方案，并注意ThreadLocal泄漏、CompletableFuture异常吞没及线程池拒绝策略配置。
多线程共享变量没加锁，结果总对不上
Java里多个线程同时读写同一个int、ArrayList或自定义对象字段时，不加同步机制，大概率出现脏读、丢失更新。这不是“偶尔出错”，而是JVM内存模型决定的：线程可能一直用自己缓存的副本，根本看不到别的线程改过的值。
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- 简单计数优先用
AtomicInteger，它靠CAS指令保证原子性，比synchronized轻量； - 逻辑复杂（比如先查再改）必须用
synchronized块或ReentrantLock，锁对象要明确——别用this或临时对象，推荐用私有final对象：private final Object lock = new Object();； -
ArrayList、HashMap这些非线程安全集合，别想着“我只读不写就没事”——迭代过程中另一个线程修改结构，会直接抛ConcurrentModificationException； - 真要共享集合，用
CopyOnWriteArrayList（适合读多写少）、ConcurrentHashMap（高并发场景），但注意它们的弱一致性：size()可能不是实时准确值。
用ExecutorService提交任务，线程池拒绝策略怎么选
直接new Thread().start()在高并发下会OOM，必须用线程池。但队列满了、核心线程全忙时，新任务怎么处理？默认的AbortPolicy直接抛RejectedExecutionException，线上服务扛不住。
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- 吞吐优先且允许丢弃：用
DiscardPolicy（静默丢弃）或DiscardOldestPolicy（丢最老的，给新任务腾位置）； - 业务不允许丢任务：自定义
RejectedExecutionHandler，把任务转存到Kafka或数据库，后续重试； - 别盲目调大
LinkedBlockingQueue容量——无界队列会让内存持续增长，最终OOM； - 监控关键指标：线程池
getActiveCount()、getQueue().size()、getCompletedTaskCount()，异常飙升说明配置不合理或下游慢。
ThreadLocal用完不remove，导致内存泄漏
ThreadLocal本意是让每个线程独享变量副本，但它的底层实现是把值存在当前线程的ThreadLocalMap里，而这个map的key是ThreadLocal的弱引用。如果线程长期存活（比如线程池里的线程），value却一直强引用着，GC无法回收value，就会泄漏。
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- 每次用完必须显式调用
threadLocal.remove()，尤其在try-finally里； - 不要把大对象（如
Connection、InputStream）塞进ThreadLocal； - Web应用中，过滤器或拦截器里设了
ThreadLocal，务必在响应结束前清理——Spring的RequestContextHolder.resetRequestAttributes()就是干这事的； - 排查泄漏：用MAT分析堆dump，搜
ThreadLocalMap下的value，看是不是持有不该持有的类实例。
CompletableFuture异步链里异常被吞掉
写supplyAsync().thenApply().thenAccept()时，如果中间某个阶段抛了未检查异常（比如NullPointerException），默认不会打印堆栈，也不会中断流程——除非你显式调用join()或get()，否则异常就静默消失了。
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- 所有
thenApply、thenAccept之后，加上exceptionally()或handle()捕获异常； - 不要在
thenRun()里做耗时操作，它运行在ForkJoinPool.commonPool()，阻塞会导致整个公共池卡死； - 需要指定线程池执行后续阶段，用
thenApplyAsync(fn, executor)，别依赖默认池； - 组合多个
CompletableFuture时，用allOf()或anyOf()后，记得对每个子future单独join()或get()，否则拿不到具体哪个失败了。
多线程最难的不是语法，是判断哪段代码真正需要同步、哪个对象该当锁、线程生命周期和业务生命周期是否对齐。很多问题在线上压测才暴露，因为低并发时竞争不激烈，掩盖了数据不一致或资源泄漏。
