《重新学习多线程》 -- 并发之共享模型（1）

阿甘与阿Q
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共享带来的问题

小故事

  • 老王（操作系统）有一个功能强大的算盘（CPU），现在想把它租出去，赚一点外快 image.png

  • 小南、小女（线程）来使用这个算盘来进行一些计算，并按照时间给老王支付费用

  • 但小南不能一天24小时使用算盘，他经常要小憩一会（sleep），又或是去吃饭上厕所（阻塞 io 操作），有时还需要一根烟，没烟时思路全无（wait）这些情况统称为（阻塞）

image.png

  • 在这些时候，算盘没利用起来（不能收钱了），老王觉得有点不划算

  • 另外，小女也想用用算盘，如果总是小南占着算盘，让小女觉得不公平

  • 于是，老王灵机一动，想了个办法 [ 让他们每人用一会，轮流使用算盘 ]

  • 这样，当小南阻塞的时候，算盘可以分给小女使用，不会浪费，反之亦然

  • 最近执行的计算比较复杂，需要存储一些中间结果，而学生们的脑容量（工作内存）不够，所以老王申请了一个笔记本（主存），把一些中间结果先记在本上

计算流程是这样的

image.png

  • 但是由于分时系统，有一天还是发生了事故

  • 小南刚读取了初始值 0 做了个 +1 运算，还没来得及写回结果

  • 老王说 [ 小南，你的时间到了，该别人了，记住结果走吧 ]，于是小南念叨着 [ 结果是1，结果是1...] 不甘心地

  • 到一边待着去了（上下文切换）

  • 老王说 [ 小女，该你了 ]，小女看到了笔记本上还写着 0 做了一个 -1 运算，将结果 -1 写入笔记本

  • 这时小女的时间也用完了，老王又叫醒了小南：[小南，把你上次的题目算完吧]，小南将他脑海中的结果 1 写入了笔记本

image.png

  • 小南和小女都觉得自己没做错，但笔记本里的结果是 1 而不是 0

Java 的体现

两个线程对初始值为 0 的静态变量一个做自增，一个做自减，各做 5000 次，结果是 0 吗？

carbon (20).png

问题分析

以上的结果可能是正数、负数、零。为什么呢？因为 Java 中对静态变量的自增，自减并不是原子操作，要彻底理解，必须从字节码来进行分析

例如对于 i++ 而言（i 为静态变量），实际会产生如下的 JVM 字节码指令：

getstatic i // 获取静态变量i的值

iconst_1 // 准备常量1

iadd // 自增

putstatic i // 将修改后的值存入静态变量i

而对于i-- 也是类似

getstatic i // 获取静态变量i的值

iconst_1 // 准备常量1

isub // 自减

putstatic i // 将修改后的值存入静态变量i

而 Java 的内存模型如下，完成静态变量的自增，自减需要在主存和工作内存中进行数据交换：

image.png

如果是单线程是不会出现问题的

image.png 但是多线程下可能交错运行，出现正数的情况

image.png

出现正数的情况

image.png

临界区 Critical Section

一个程序运行多个线程本身是没有问题的

问题出在多个线程访问共享资源

多个线程读共享资源其实也没有问题

在多个线程对共享资源读写操作时发生指令交错，就会出现问题

一段代码块内如果存在对共享资源的多线程读写操作，称这段代码块为临界区

例如，下面代码中的临界区

static int counter = 0;

static void inctement()
//临界区
{
    counter++;
}

static void decrement()
//临界区
{
    counter--;
}

竞态条件 Race Condition 多个线程在临界区内执行。由于代码的执行序列不同而导致结果无法预测，称之为发生竞态条件

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