浅谈volatile

简介

volatile是Java语言中的一种轻量级的同步机制，它可以确保共享变量的内存可见性，也就是当一个线程修改了共享变量的值时，其他线程能够立即知道这个修改。跟synchronized一样都是同步机制，但是相比之下，synchronized属于重量级锁，volatile属于轻量级锁。

JMM概述

JMM就是Java内存模型(Java Memory Model)，是Java虚拟机规范的一种内存模型，屏蔽掉各种硬件和操作系统的内存访问差异，以实现让Java程序在各种平台下都能达到一致的并发效果。

Java内存模型规定了Java程序的变量（包括实例变量，静态变量，但是不包括局部变量和方法参数）全部存储在主内存中，定义了各种变量（线程的共享变量）的访问规则，以及在JVM中将变量存储到主内存与从主内存读取变量的底层细节。

JMM的规定

• 所有共享变量都存在于主内存（包括实例变量，静态变量，但是不包括局部变量和方法参数），因为局部变量是线程私有，不存在竞争问题。
• 每个线程都有自己的工作内存，所需要的变量是主内存中的副本。
• 线程对变量的读、写操作都只能在工作内存中完成，不能直接参与读写主内存的变量。
• 不同的线程也不能去直接访问不同线程的工作内存的变量，线程间的变量传递需要通过主内存来中转完成。

volatile的特性

1、可见性

volatile可以保证线程的可见性，即当多个线程访问同一个变量的时候，此变量发生改变，其他线程也能实时获得到这个修改的值。

在java中，变量都会被放在堆内存(所有线程共享的内存)中，多个线程对共享内存是不可见的，当每个线程去获取这个变量的值时，实际上是copy一份副本在线程自身的工作内存中。

举个例子

我们将main作为主线程，MyThread为子线程。在子线程中定义一个共享变量flag，主线程会去访问这个共享变量。在不加volatile的时候，flag在主线程读到的永远是为false，因为两个线程是不可见的。

public class T2_Volatile01 {
    public static void main(String[] args) { // 主线程
        MyThread my = new MyThread();
        my.start();
        while (true) {
            if (my.isFlag()) System.out.println("进入等待...");
        }
    }
}

class MyThread extends Thread { // 子线程
    private volatile boolean flag = false;
    @Override
    public void run() {
        try {
            Thread.sleep(1000);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
        flag = true;
        System.out.println("flag 修改完毕！");
    }

    public boolean isFlag() {
        return flag;
    }

    public void setFlag(boolean flag) {
        this.flag = flag;
    }
}

实际上是已经修改了的，只是线程读的都是自己的工作内存中的数据，然而，要解决这个问题，可以使用synchronized加锁和volatile修饰共享变量来解决，这两种都能让主线程拿到子线程修改的变量的值。

synchronized (my) {
    if (my.isFlag()) System.out.println("进入等待...");
}

加了synchronized锁，首先该线程会获得锁对象，接着会去清空工作内存，再从主内存中copy一份最新的值到工作变量中，接着执行代码， 打印输出，最后释放锁。

当然还能使用volatile关键字去修饰共享变量。一开始子线程从主内存中获取变量的副本到自己的工作内存，进行改值，此时还未写回主内存，主线程从主内存获取的变量的值也是一开始的初始值，等到子线程写回到主内存时，接下来其他线程的工作内存中此变量的副本将会失效，也就是类似于监听。在需要对此变量进行操作的时候，将会到主内存获取新的值保存到线程自身的工作内存中，从而确保了数据的一致。

总结

volatile能够保证不同线程对共享变量的可见性，也就是修改过的volatile修饰的共享变量只要被写回到主内存中，其他线程就能够马上看到最新的数据。

当一个线程对volatile修饰的变量进行写的操作时候，JMM会立即把该线程自身的工作内存的共享变量刷新到主内存中。

当对线程进行读操作的时候，JMM会立即把当前线程自身的工作内存设置无效，从而从主内存中去获取共享变量的数据。

2、无法保证原子性

原子性指的是一项操作要么都执行，要么都不执行，中途不允许中断也不受其他线程干扰。

举个例子

我们看以下案例代码，简单描述一下，AutoAccretion是一个线程类，里面定义了一个共享变量count，并去执行1万次的自增，在main线程中调用多线程去执行自增。我们所期望的结果是最终count的值是1000000，因为每个线程自增1万次，一共100个线程。

public class T3_Volatile01 {
    public static void main(String[] args) {
        Runnable thread = new AutoAccretion();
        for (int i = 1; i <= 100; i++) {
            new Thread(thread, "线程" + i).start();
        }
    }
}

class AutoAccretion implements Runnable {
    private int count = 0;
    @Override
    public void run() {
        for (int i = 1; i <= 10000; i++) {
            count++;
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "count ==> " + count);
        }
    }
}

分析

count++操作首先会从主内存中拷贝变量副本到工作内存中，在工作内存中进行自增操作，最后将工作内存的数据写回主内存中。运行之后会发现，count的值是没办法到达1百万的。主要原因是count++自增操作并不是原子性的，也就是说在进行count++的时候可能被其他线程打断。

当线程1拿到count=0，进行自增后count=1，但是还没写到主内存，线程2获取的数据可能也是count=0，经过自增count=1，两者在写回内存，就会导致数据的错误。

使用volatile对原子性测试

现在通过volatile去修饰共享变量，运行之后，发现任然没办法达到一百万。

使用锁的机制

通过使用synchronized锁对代码快进行加锁，从而确保原子性，确保某个线程对count进行操作不受其他线程的干扰。

class AutoAccretion implements Runnable {
    private volatile int count = 0; // 并发下可见性
    @Override
    public void run() {
        synchronized (this) {
            for (int i = 1; i <= 10000; i++) {
                count++;
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "count ==> " + count);
            }
        }
    }
}

通过验证可以知道能够实现原子性。

总结

在多线程下，volatile关键字可以保证共享变量的可见性，但是不能保证对变量操作的原子性，因此，在多线程下即使加了volatile修饰的变量也是线程不安全的。要保证原子性就得通过加锁的机制。

除了这个方法，Java还能用过原子类（java.util.concurrent.atomic包） 来保证原子性。

3、禁止指令重排

什么是指令重排序

指令重排序：为了提高程序性能，编译器和处理器会对代码指令的执行顺序进行重排序。

良好的内存模型实际上会通过软件和硬件一同尽可能提高执行效率。JMM对底层约束尽量减少，在执行程序时，为了提高性能，编译器和处理器会对指令进行重排序。

一般重排序有以下三种：

• 编译器优化的重排序：编译器在不改变单线程程序语义可以对执行顺序进行排序。
• 指令集并行的重排序：如果指令不存在相互依赖，那么指令可以改变执行的顺序，从而能够减少load/store操作。
• 内存系统的重排序：处理器使用缓存和读/写缓存区，使得加载和存储操作是乱序执行的。

重排序怎么提高执行速度

在不改变结果的时候，对执行进行重排序，可以提高处理速度。重排序后能够使处理指令执行的更少，减少指令操作。

重排序的问题所在

由于重排序，直接可能带来的问题就是导致最终的数据不对，通过以下例子来看，如果执行的顺序不同，最终得到的结果是不一样的。

public class T4_Reordering {
    public static int a = 0, b = 0;
    public static int i = 0, j = 0;

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        int count = 0;
        while (true) {
            count++;
            // 初始化
            a = 0;
            b = 0;
            i = 0;
            j = 0;
            Thread one = new Thread(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    a = 1;
                    i = b;
                }
            });
            Thread two = new Thread(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    b = 1;
                    j = a;
                }
            });
            one.start();
            two.start();
            one.join(); // 确保线程都执行完毕
            two.join();
            System.out.println("第" + count + "次线程执行：i = " + i + ", j = " + j );
            if (i == 0 && j == 0) return;
        }
    }
}

正常当线程都执行结束之后，最后得到的值应该是i=1, j=1。通过不断的循环执行可以看到，出现的结果会出错，当先执行了j=a(此时a=0)在执行了a=1，i=b(此时b=0)，b=1，最后就会导致i=0，j=0

volatile禁止指令重排序

使用volatile可以实现禁止指令重排序，从而确保并发安全，那么volatile是如何实现禁止指令重排序呢？就是通过使用内存屏障(Memory Barrier)。

内存屏障(Memory Barrier) 作用

• 内存屏障****能够阻止屏障两侧的指令重排序，能够让cpu或者编译器在内存上的访问是有序的。
• 强制把写缓冲区/高速缓存中的脏数据写回主内存，或让缓存相应的数据失效。他是一种cpu指令，用来控制特定情况下的重排序和内存可见性问题。

volatile内存屏障的插入策略

硬件层的内存屏障(Memory Barrier)有Load Barrier 和 Store Barrier即读屏障和写屏障。

Java内存屏障

• StoreStore屏障：确保在该屏障之后的第一个写操作之前，屏障前的写操作对其他处理器可见（刷新到内存）。
• StoreLoad屏障：确保写操作对其他处理器可见（刷新到内存）之后才能读取屏障后读操作的数据到缓存。
• LoadLoad屏障：确保在该屏障之后的第一个读操作之前，一定能先加载屏障前的读操作对应的数据。
• LoadStore屏障：确保屏障后的第一个写操作写出的数据对其他处理器可见之前，屏障前的读操作读取的数据一定先读入缓存。

在volatile修饰的变量进行写操作时候，会使用StoreStore屏障和StoreLoad屏障，进行对volatile变量读操作会在之后使用LoadLoad屏障和LoadStore屏障。