在多线程编程中，线程通信如同团队协作的密码——既要保证数据安全，又要实现高效协同。本文结合京东/字节/招行等大厂高频面试题，为你拆解Java线程通信的6大核心方案，从基础到进阶，彻底打通多线程任督二脉！

一、青铜段位：Object的"原始信号弹"
Java最原生的通信方式当属wait()/notify()组合拳，堪称线程通信的上古神器。
• 运作原理：通过synchronized锁配合对象监视器，wait()让线程挂起并释放锁，notify()唤醒等待队列中的线程
• 经典场景：实现生产者-消费者模型时，当库存满时生产者等待，空时消费者等待（参考网页2的商品库存案例）
• 致命缺陷：① 必须配合synchronized使用 ② notify随机唤醒可能"误伤"关键线程 ③ 无法实现定向唤醒

// 典型代码结构
synchronized(lock){
    while(条件不满足){
        lock.wait(); // 释放锁等待
    }
    // 处理业务
    lock.notifyAll();
}

二、白银段位：Condition的"精准对讲机"
针对Object的缺陷，JUC包推出Condition接口，实现分区广播功能：
• 核心优势：① 支持多个等待队列（如独立的生产者/消费者等待区）② 支持超时等待 ③ 可中断的等待机制
• 实战技巧：在ReentrantLock中创建多个Condition，实现线程的定向唤醒（如网页1的案例中生产者只能唤醒消费者）

Lock lock = new ReentrantLock();
Condition produceCond = lock.newCondition();
Condition consumeCond = lock.newCondition();
// 堆代码 duidaima.com
// 生产者线程
lock.lock();
try{
    while(库存满) produceCond.await();
    // 生产逻辑
    consumeCond.signal(); // 精准唤醒消费者
}finally{
    lock.unlock();
}

三、黄金段位：LockSupport的"卫星电话"
当需要跨线程精准唤醒时，LockSupport.park()/unpark()展现了降维打击能力：
• 革命性突破：① 无需锁即可阻塞线程 ② 支持先唤醒后等待（许可证机制）③ 直接指定唤醒目标线程
• 典型应用：AQS同步器的底层实现、Netty的FastThreadLocal等高端框架

Thread worker = new Thread(()->{
    LockSupport.park(); // 挂起
    System.out.println("收到唤醒信号！");
});
LockSupport.unpark(worker); // 精准投放"许可证"

四、钻石段位：JUC三剑客
当需要处理复杂同步场景时，JUC工具类堪称并发编程瑞士军刀：
CountDownLatch：
• 类似"宇宙飞船发射倒计时"，通过countDown()递减计数器，await()阻塞直到归零
• 适用场景：主线程等待所有子线程初始化完成
CyclicBarrier：
• "马拉松补给站"模式，所有线程到达屏障点才能继续执行
• 典型应用：多阶段任务处理（如网页4的三个运动员起跑案例）
Semaphore：
• "景区限流闸机"，通过许可证控制并发流量
• 经典用法：数据库连接池资源管控

五、王者段位：BlockingQueue黑科技
对于生产者-消费者模型，BlockingQueue提供了零编码同步方案：
• 核心价值：内置锁和条件变量，自动处理线程阻塞/唤醒
• 性能王者：Disruptor框架的环形队列实现TPS可达百万级

BlockingQueue<Integer> queue = new ArrayBlockingQueue<>(10);
// 生产者
queue.put(item); // 自动阻塞队列满时
// 消费者
queue.take(); // 自动阻塞队列空时

六、终极选择指南

场景	推荐方案	优势说明
简单同步	Object.wait/notify	兼容性好，JDK1.0支持
精准唤醒	Condition	多等待队列，避免惊群效应
线程控制权转移	LockSupport	无锁化设计，响应更快
资源限流	Semaphore	直观的许可证模型
批量任务协调	CountDownLatch	一次性协调多个线程
持续生产消费	BlockingQueue	开箱即用，性能优异

后记：在高并发场景下，线程通信如同精密钟表的齿轮咬合。理解每种方案的底层原理（如网页1分析的Condition与Object的演进关系），才能在不同业务场景中做出最优选择。记住：没有最好的方案，只有最合适的架构！