一、可见性
1.1 退不出的循环
先来看一个现象，main 线程对 run 变量的修改对于 t 线程不可见，导致了 t 线程无法停止：
static boolean run = true;
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
Thread t = new Thread(()->{
while(run){
// ....
}
});
t.start();
sleep(1);
run = false; // 线程t不会如预想的停下来
}
为什么呢？分析一下：
- 初始状态， t 线程刚开始从主内存读取了 run 的值到工作内存。
- 因为 t 线程要频繁从主内存中读取 run 的值，JIT 编译器会将 run 的值缓存至自己工作内存中的高速缓存中，减少对主存中 run 的访问，提高效率
- 1 秒之后，main 线程修改了 run 的值，并同步至主存，而 t 是从自己工作内存中的高速缓存中读取这个变量的值，结果永远是旧值
1.2 解决方法 volatile (易变关键字）
它可以用来修饰成员变量和静态成员变量，他可以避免线程从自己的工作缓存中查找变量的值，必须到主存中获取它的值，线程操作 volatile 变量都是直接操作主存
1.3 可见性 VS 原子性
前面例子体现的实际就是可见性，它保证的是在多个线程之间，一个线程对 volatile 变量的修改对另一个线程可见，不能保证原子性， 也就是 volatile 可以处理可见性问题,但不能处理原子性问题
仅用在一个写线程，多个读线程的情况：
上例从字节码理解是这样的：
比较一下之前我们讲线程安全时举的例子：两个线程一个 i++ 一个 i-- ，只能保证看到最新值，不能解决指令交错
注意
synchronized 语句块既可以保证代码块的原子性，也同时保证代码块内变量的可见性。但缺点是 synchronized 是属于重量级操作，性能相对更低
如果在前面示例的死循环中加入 System.out.println() 会发现即使不加 volatile 修饰符，线程 t 也能正确看到对 run 变量的修改了，想一想为什么？
因为其内部包含了synchronized 的使用
1.3 (同步)模式之 Balking(犹豫)
1.3.1 定义
Balking （犹豫）模式用在一个线程发现另一个线程或本线程已经做了某一件相同的事，那么本线程就无需再做了，直接结束返回
1.3.2 实现
例如：
public class MonitorService {
// 用来表示是否已经有线程已经在执行启动了
private volatile boolean starting;
public void start() {
log.info("尝试启动监控线程...");
synchronized (this) {
if (starting) {
return;
}
starting = true;
}
// 真正启动监控线程...
}
}
当前端页面多次点击按钮调用 start 时
输出
[http-nio-8080-exec-1] cn.itcast.monitor.service.MonitorService - 该监控线程已启动?(false)
[http-nio-8080-exec-1] cn.itcast.monitor.service.MonitorService - 监控线程已启动...
[http-nio-8080-exec-2] cn.itcast.monitor.service.MonitorService - 该监控线程已启动?(true)
[http-nio-8080-exec-3] cn.itcast.monitor.service.MonitorService - 该监控线程已启动?(true)
[http-nio-8080-exec-4] cn.itcast.monitor.service.MonitorService - 该监控线程已启动?(true)
它还经常用来实现线程安全的单例
public final class Singleton {
private Singleton() { }
private static Singleton INSTANCE = null;
public static synchronized Singleton getInstance() {
if (INSTANCE != null) {
return INSTANCE;
}
INSTANCE = new Singleton();
return INSTANCE;
}
}
对比一下保护性暂停模式：保护性暂停模式用在一个线程等待另一个线程的执行结果，当条件不满足时线程等待。
二、有序性
2.1 指令重排特性
JVM 会在不影响正确性的前提下，可以调整语句的执行顺序，
思考下面一段代码
static int i;
static int j;
// 在某个线程内执行如下赋值操作
i = ...;
j = ...;
可以看到，至于是先执行 i 还是 先执行 j ，对最终的结果不会产生影响。所以，上面代码真正执行时，既可以是
i = ...;
j = ...;
也可以是
j = ...;
i = ...;
这种特性称之为『指令重排』，多线程下『指令重排』会影响正确性。
为什么要有重排指令这项优化呢？从 CPU 执行指令的原理来理解一下吧
2.2 原理之(CPU)指令级并行
1. 名词
Clock Cycle Time 时钟周期时间
主频的概念大家接触的比较多，而 CPU 的 Clock Cycle Time（时钟周期时间），等于主频的倒数，意思是 CPU 能够识别的最小时间单位，比如说 4G 主频的 CPU 的 Clock Cycle Time 就是 0.25 ns，作为对比，我们墙上挂钟的Cycle Time 是 1s
例如，运行一条加法指令一般需要一个时钟周期时间
CPI 平均时钟周期数
有的指令需要更多的时钟周期时间，所以引出了 CPI （Cycles Per Instruction）指令平均时钟周期数
IPC 即 CPI 的倒数
IPC（Instruction Per Clock Cycle）即 CPI 的倒数，表示每个时钟周期能够运行的指令数
CPU 执行时间
程序的 CPU 执行时间，即我们前面提到的 user + system 时间，可以用下面的公式来表示
程序 CPU 执行时间 = 指令数 * CPI * Clock Cycle Time
2. 指令重排序优化
事实上，现代处理器会设计为一个时钟周期完成一条执行时间最长的 CPU 指令。为什么这么做呢？ 可以想到指令还可以再划分成一个个更小的阶段，
例如，每条指令都可以分为： 取指令 - 指令译码 - 执行指令 - 内存访问 - 数据写回 这 5 个阶段
术语参考：
-
instruction fetch (IF)
-
instruction decode (ID)
-
execute (EX)
-
memory access (MEM)
-
register write back (WB)
在不改变程序结果的前提下，这些指令的各个阶段可以通过重排序和组合来实现指令级并行，这一技术在 80's 中叶到 90's 中叶占据了计算架构的重要地位。
提示： ? 分阶段，分工是提升效率的关键！
指令重排的前提是，重排指令不能影响结果，例如
// 可以重排的例子
int a = 10; // 指令1
int b = 20; // 指令2
System.out.println( a + b );
// 不能重排的例子
int a = 10; // 指令1
int b = a - 5; // 指令2
3. 支持流水线的处理器
现代 CPU 支持多级指令流水线，例如支持同时执行 取指令 - 指令译码 - 执行指令 - 内存访问 - 数据写回 的处理器，就可以称之为五级指令流水线。这时 CPU 可以在一个时钟周期内，同时运行五条指令的不同阶段（相当于一条执行时间最长的复杂指令），IPC = 1，本质上，流水线技术并不能缩短单条指令的执行时间，但它变相地提高了指令地吞吐率。
2.3 (指令重排序导致的)诡异的结果
int num = 0;
boolean ready = false;
// 线程1 执行此方法
public void actor1(I_Result r) {
if(ready) {
r.r1 = num + num;
} else {
r.r1 = 1;
}
}
// 线程2 执行此方法
public void actor2(I_Result r) {
//这里可能发生指令重排序
num = 2;
ready = true;
}
I_Result 是一个对象，有一个属性 r1 用来保存结果，问，可能的结果有几种？
有同学这么分析
- 情况1：线程1 先执行，这时 ready = false，所以进入 else 分支结果为 1
- 情况2：线程2 先执行 num = 2，但没来得及执行 ready = true，线程1 执行，还是进入 else 分支,结果为1
- 情况3：线程2 执行到 ready = true，线程1 执行，这回进入 if 分支，结果为 4（因为 num 已经执行过了）
但我告诉你，结果还有可能是 0 😁😁😁，信不信吧！
这种情况下是：线程2 执行 ready = true，切换到线程1，进入 if 分支，相加为 0，再切回线程2 执行 num = 2
相信很多人已经晕了 😵😵😵
这种现象叫做指令重排，是 JIT 编译器在运行时的一些优化，这个现象需要通过大量测试才能复现：
借助 java 并发压测工具 jcstress wiki.openjdk.java.net/display/Cod…
mvn archetype:generate -DinteractiveMode=false -DarchetypeGroupId=org.openjdk.jcstress -DarchetypeArtifactId=jcstress-java-test-archetype -DarchetypeVersion=0.5 -DgroupId=cn.itcast -DartifactId=ordering -Dversion=1.0
创建 maven 项目，提供如下测试类
@JCStressTest
@Outcome(id = {"1", "4"}, expect = Expect.ACCEPTABLE, desc = "ok")
@Outcome(id = "0", expect = Expect.ACCEPTABLE_INTERESTING, desc = "!!!!")
@State
public class ConcurrencyTest {
int num = 0;
boolean ready = false;
@Actor
public void actor1(I_Result r) {
if(ready) {
r.r1 = num + num;
} else {
r.r1 = 1;
}
}
@Actor
public void actor2(I_Result r) {
num = 2;
ready = true;
}
}
执行
mvn clean install
java -jar target/jcstress.jar
会输出我们感兴趣的结果，摘录其中一次结果：
可以看到，出现结果为 0 的情况有 638 次，虽然次数相对很少，但毕竟是出现了。
解决方法 volatile禁用指令重排
volatile 修饰的变量，可以禁用指令重排
@JCStressTest
@Outcome(id = {"1", "4"}, expect = Expect.ACCEPTABLE, desc = "ok")
@Outcome(id = "0", expect = Expect.ACCEPTABLE_INTERESTING, desc = "!!!!")
@State
public class ConcurrencyTest {
int num = 0;
volatile boolean ready = false;
@Actor
public void actor1(I_Result r) {
if(ready) {
r.r1 = num + num;
} else {
r.r1 = 1;
}
}
@Actor
public void actor2(I_Result r) {
num = 2;
ready = true;
}
}
结果为
三、原理之 volatile (写屏障和读屏障来保证可见性和有序性)
volatile 的底层实现原理是 内存屏障 ，Memory Barrier（Memory Fence）
- 对 volatile 变量的 写指令后会加入写屏障 : 保证在该屏障之前的，对共享变量的改动，都同步到主存当中
- 对 volatile 变量的 读指令前会加入读屏障 : 在该屏障之后，对共享变量的读取，加载的是主存中最新数据
1. 如何保证可见性
- 写屏障（sfence）保证在该屏障之前的，对共享变量的改动，都同步到主存当中
public void actor2(I_Result r) {
num = 2;
ready = true; // ready 是 volatile 赋值带写屏障
// 写屏障
}
- 而读屏障（lfence）保证在该屏障之后，对共享变量的读取，加载的是主存中最新数据
public void actor1(I_Result r) {
// 读屏障
// ready 是 volatile 读取值带读屏障
if(ready) {
r.r1 = num + num;
} else {
r.r1 = 1;
}
}
2. 如何保证有序性
- 写屏障会确保指令重排序时，不会将写屏障之前的代码排在写屏障之后
public void actor2(I_Result r) {
num = 2;
ready = true; // ready 是 volatile 赋值带写屏障
// 写屏障
}
- 读屏障会确保指令重排序时，不会将读屏障之后的代码排在读屏障之前
public void actor1(I_Result r) {
// 读屏障
// ready 是 volatile 读取值带读屏障
if(ready) {
r.r1 = num + num;
} else {
r.r1 = 1;
}
}
还是那句话，不能解决指令交错：
- 写屏障仅仅是保证之后的读能够读到最新的结果，但不能保证读跑到它前面去
- 而有序性的保证也只是保证了本线程内相关代码不被重排序
3. (实现单例的)double-checked locking 问题
以著名的 double-checked locking 单例模式为例
public final class Singleton {
private Singleton() { }
private static Singleton INSTANCE = null;
public static Singleton getInstance() {
if(INSTANCE == null) { // t2
// 首次访问会同步，而之后的使用没有 synchronized
synchronized(Singleton.class) {
if (INSTANCE == null) { // t1
INSTANCE = new Singleton();
}
}
}
return INSTANCE;
}
}
以上的实现特点是：
- 懒惰实例化
- 首次使用 getInstance() 才使用 synchronized 加锁，后续使用时无需加锁
- 有隐含的，但很关键的一点：第一个 if 使用了 INSTANCE 变量，是在同步块之外
多线程下，第一个if里的INSTANCE存到主内存中，而当有线程进入第一个if后，INSTANCE赋值了，该线程获取锁后，从主内存中读取到INSTANCE为null，又创建了一次对象
4. double-checked locking 解决
public final class Singleton {
private Singleton() { }
private static volatile Singleton INSTANCE = null;
public static Singleton getInstance() {
// 实例没创建，才会进入内部的 synchronized代码块
if (INSTANCE == null) {
synchronized (Singleton.class) { // t2
// 也许有其它线程已经创建实例，所以再判断一次
if (INSTANCE == null) { // t1
INSTANCE = new Singleton();
}
}
}
return INSTANCE;
}
}
加入volatile后，第二个if中判断时主内存的值也已经发送了变化
