GitHub 2.2k Star 的Java工程师成神之路，不来了解一下吗?

GitHub 2.2k Star 的Java工程师成神之路，真的不来了解一下吗?

GitHub 2.2k Star 的Java工程师成神之路，真的确定不来了解一下吗?

在再有人问你Java内存模型是什么，就把这篇文章发给他这篇文章中，我们介绍过关于Java内存模型的来龙去脉。

我们在文章中提到过，由于CPU和主存的处理速度上存在一定差别，为了匹配这种差距，提升计算机能力，人们在CPU和主存之间增加了多层高速缓存。每个CPU会有L1、L2甚至L3缓存，在多核计算机中会有多个CPU，那么就会存在多套缓存，那么这多套缓存之间的数据就可能出现不一致的现象。为了解决这个问题，有了内存模型。内存模型定义了共享内存系统中多线程程序读写操作行为的规范。通过这些规则来规范对内存的读写操作，从而保证指令执行的正确性。

不知道小伙伴们有没有想过这样的问题：内存模型到底是怎么保证缓存一致性的呢？

接下来我们试着回答这个问题。首先，缓存一致性是由于引入缓存而导致的问题，所以，这是很多CPU厂商必须解决的问题。为了解决前面提到的缓存数据不一致的问题，人们提出过很多方案，通常来说有以下2种方案：

1、通过在总线加LOCK#锁的方式。

2、通过缓存一致性协议（Cache Coherence Protocol）。

在早期的CPU当中，是通过在总线上加LOCK#锁的形式来解决缓存不一致的问题。因为CPU和其他部件进行通信都是通过总线来进行的，如果对总线加LOCK#锁的话，也就是说阻塞了其他CPU对其他部件访问（如内存），从而使得只能有一个CPU能使用这个变量的内存。在总线上发出了LCOK#锁的信号，那么只有等待这段代码完全执行完毕之后，其他CPU才能从其内存读取变量，然后进行相应的操作。这样就解决了缓存不一致的问题。

但是由于在锁住总线期间，其他CPU无法访问内存，会导致效率低下。因此出现了第二种解决方案，通过缓存一致性协议来解决缓存一致性问题。

缓存一致性协议

缓存一致性协议（Cache Coherence Protocol），最出名的就是Intel 的MESI协议，MESI协议保证了每个缓存中使用的共享变量的副本是一致的。

MESI的核心的思想是：当CPU写数据时，如果发现操作的变量是共享变量，即在其他CPU中也存在该变量的副本，会发出信号通知其他CPU将该变量的缓存行置为无效状态，因此当其他CPU需要读取这个变量时，发现自己缓存中缓存该变量的缓存行是无效的，那么它就会从内存重新读取。

在MESI协议中，每个缓存可能有有4个状态，它们分别是：

M(Modified)：这行数据有效，数据被修改了，和内存中的数据不一致，数据只存在于本Cache中。

E(Exclusive)：这行数据有效，数据和内存中的数据一致，数据只存在于本Cache中。

S(Shared)：这行数据有效，数据和内存中的数据一致，数据存在于很多Cache中。

I(Invalid)：这行数据无效。

关于MESI的更多细节这里就不详细介绍了，读者只要知道，MESI是一种比较常用的缓存一致性协议，他可以用来解决缓存之间的数据一致性问题就可以了。

但是，值得注意的是，传统的MESI协议中有两个行为的执行成本比较大。

一个是将某个Cache Line标记为Invalid状态，另一个是当某Cache Line当前状态为Invalid时写入新的数据。所以CPU通过Store Buffer和Invalidate Queue组件来降低这类操作的延时。

如图：

当一个CPU进行写入时，首先会给其它CPU发送Invalid消息，然后把当前写入的数据写入到Store Buffer中。然后异步在某个时刻真正的写入到Cache中。

当前CPU核如果要读Cache中的数据，需要先扫描Store Buffer之后再读取Cache。

但是此时其它CPU核是看不到当前核的Store Buffer中的数据的，要等到Store Buffer中的数据被刷到了Cache之后才会触发失效操作。

而当一个CPU核收到Invalid消息时，会把消息写入自身的Invalidate Queue中，随后异步将其设为Invalid状态。

和Store Buffer不同的是，当前CPU核心使用Cache时并不扫描Invalidate Queue部分，所以可能会有极短时间的脏读问题。

所以，为了解决缓存的一致性问题，比较典型的方案是MESI缓存一致性协议。

MESI协议，可以保证缓存的一致性，但是无法保证实时性。

内存模型

前面介绍过了缓存一致性模型，接着我们再来看一下内存模型。我们说过内存模型定义一系列规范，来保证多线程访问共享变量时的可见性、有序性和原子性。（更多内容请参考再有人问你Java内存模型是什么，就把这篇文章发给他）

内存模型（Memory Model）如果扩展开来说的话，通常指的是内存一致性模型（Memory Sequential Consistency Model）

前面我们提到过缓存一致性，这里又要说内存一致性，不是故意要把读者搞蒙，而是希望通过对比让读者更加清楚。

缓存一致性（Cache Coherence），解决是多个缓存副本之间的数据的一致性问题。

内存一致性（Memory Consistency），保证的是多线程程序访问内存时可以读到什么值。

我们首先看以下程序：

初始：x=0 y=0

Thread1：
S1：x=1
L1：r1=y

Thread2：
S2：y=2
L2：r2=x

其中，S1、S2、L1、L2是语句代号（S表示Store，L表示Load）；r1和r2是两个寄存器。x和y是两个不同的内存变量。两个线程执行完之后，r1和r2可能是什么值？

注意到线程是并发、交替执行的，下面是可能的执行顺序和相应结果：

S1 L1 S2 L2 那么r1=0 r2=2

S1 S2 L1 L2 那么r1=2 r2=1

S2 L2 S1 L1 那么r1=2 r2=0

这些都是意料之内、情理之中的。但是在x86体系结构下，很可能得到r1=0 r2=0这样的结果。

如果没有Memory Consistency，程序员写的程序代码的输出结果是不确定的。

因此，Memory Consistency就是程序员（编程语言）、编译器、CPU间的一种协议。这个协议保证了程序访问内存时会得到什么值。

简单点说，内存一致性，就是保证并发场景下的程序运行结果和程序员预期是一样的（当然，要通过加锁等方式），包括的就是并发编程中的原子性、有序性和可见性。而缓存一致性说的就是并发编程中的可见性。

在很多内存模型的实现中，关于缓存一致性的保证都是通过硬件层面缓存一致性协议来保证的需要注意的是，这里提到的内存模型，是计算机内存模型，而非Java内存模型。

总结

缓存一致性问题。硬件层面的问题，指的是由于多核计算机中有多套缓存，各个缓存之间的数据不一致性问题。

PS：这里还需要再重复一遍，Java多线程中，每个线程都有自己的工作内存，需要和主存进行交互。这里的工作内存和计算机硬件的缓存并不是一回事儿，只是可以相互类比。所以，并发编程的可见性问题，是因为各个线程之间的本地内存数据不一致导致的，和计算机缓存并无关系。

缓存一致性协议。用来解决缓存一致性问题的，常用的是MESI协议。

内存一致性模型。屏蔽计算机硬件问题，主要来解决并发编程中的原子性、有序性和一致性问题。

实现内存一致性模型的时候可能会用到缓存一致性模型。

思考

最后，再给大家留一道思考题：

既然在硬件层面，已经有了缓存一致性协议，可以保证缓存的一致性即并发编程中的可见性，那么为什么在写多线程的代码的时候，程序员要自己使用volatile、synchronized等关键字来保证可见性？

关于这个思考题的答案，我会在接下来的深入介绍volatile文章中解答。欢迎大家关注我的博客（http://www.hollischuang.com）和公众号(Hollis)第一时间学习。

参考资料

聊聊原子变量、锁、内存屏障那点事

Memory Consistency和Cache Coherence

有道无术，术可成；有术无道，止于道；欢迎关注【Java之道】公众号，一起以道御术，以术识道；