單線程和多線程中的可見性的區別是什么

本篇內容介紹了“單線程和多線程中的可見性的區別是什么”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

簡介

當一個線程修改了某個共享變量時（非局部變量，所有線程都可以訪問得到），其他線程總是能立馬讀到最新值，這時我們就說這個變量是具有可見性的

如果是單線程，那么可見性是毋庸置疑的，肯定改了就能看到（直腸子，有啥說啥，大家都能看到）

但是如果是多線程，那么可見性就需要通過一些手段來維持了，比如加鎖或者volatile修飾符（花花腸子，各種套路讓人措手不及）

PS：實際上，沒有真正的直腸子，據科學研究表明，人的腸子長達8米左右（～身高的5倍）

目錄

1. 單線程和多線程中的可見性對比

2. volatile修飾符

3. 指令重排序

4. volatile和加鎖的區別

正文

1. 單線程和多線程中的可見性對比

這里我們舉兩個例子來看下，來了解什么是可見性問題

下面是一個單線程的例子，其中有一個共享變量

public class SignleThreadVisibilityDemo {
    // 共享變量
    private int number;
    public void setNumber(int number){
        this.number = number;
    }
    public int getNumber(){
        return this.number;
    }
    public static void main(String[] args) {
        SignleThreadVisibilityDemo demo = new SignleThreadVisibilityDemo();
        System.out.println(demo.getNumber());
        demo.setNumber(10);
        System.out.println(demo.getNumber());
    }
}

輸出如下：可以看到，第一次共享變量number為初始值0，但是調用setNumber(10)之后，再讀取就變成了10

0
10

改了就能看到，如果多線程也有這么簡單，那多好（來自菜鳥的內心獨白）。

下面我們看一個多線程的例子，還是那個共享變量

package com.jalon.concurrent.chapter3;

/**
 * <p>
 *  可見性:多線程的可見性問題
 * </p>
 *
 * @author: JavaLover
 * @time: 2021/4/27
 */
public class MultiThreadVisibilityDemo {
    // 共享變量
    private int number;
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        MultiThreadVisibilityDemo demo = new MultiThreadVisibilityDemo();
        new Thread(()->{
          	// 這里我們做個假死循環，只有沒給number賦值（初始化除外），就一直循環
            while (0==demo.number);
            System.out.println(demo.number);
        }).start();
        Thread.sleep(1000);
        // 168不是身高，只是個比較吉利的數字
        demo.setNumber(168);
    }

    public int getNumber() {
        return number;
    }

    public void setNumber(int number) {
        this.number = number;
    }

}

輸出如下：

你沒看錯，就是輸出為空，而且程序還在一直運行（沒有試過，如果不關機，會不會有輸出number的那一天）

這時就出現了可見性問題，即主線程改了共享變量number，而子線程卻看不到

原因是什么呢？

我們用圖來說話吧，會輕松點

步驟如下：

1. 子線程讀取number到自己的棧中，備份

2. 主線程讀取number，修改，寫入，同步到內存

3. 子線程此時沒有意識到number的改變，還是讀自己棧中的備份ready（可能是各種性能優化的原因）

那要怎么解決呢？

加鎖或者volatile修飾符，這里我們加volatile

修改后的代碼如下：

public class MultiThreadVisibilityDemo {
    // 共享變量，加了volatile修飾符，此時number不會備份到其他線程，只會存在共享的堆內存中
    private volatile int number;
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        MultiThreadVisibilityDemo demo = new MultiThreadVisibilityDemo();
        new Thread(()->{
            while (0==demo.number);
            System.out.println(demo.number);
        }).start();
        Thread.sleep(1000);
        // 168不是身高，只是個比較吉利的數字
        demo.setNumber(168);
    }

    public int getNumber() {
        return number;
    }

    public void setNumber(int number) {
        this.number = number;
    }

}

輸出如下：

168

可以看到，跟我們預期的一樣，子線程可以看到主線程做的修改

下面就讓我們一起來探索volatile的小世界吧

2. volatile修飾符

volatile是一種比加鎖稍弱的同步機制，它和加鎖最大的區別就是，它不能保證原子性，但是它輕量啊

我們先把上面那個例子說完；

我們加了volatile修飾符后，子線程就可以看到主線程做的修改，那么volatile到底做了什么呢？

其實我們可以把volatile看做一個標志，如果虛擬機看到這個標志，就會認為被它修飾的變量是易變的，不穩定的，隨時可能被某個線程修改；

此時虛擬機就不會對與這個變量相關的指令進行重排序（下面會講到），而且還會將這個變量的改變實時通知到各個線程（可見性）

用圖說話的話，就是下面這個樣子：

可以看到，線程中的number備份都不需要了，每次需要number的時候，都直接去堆內存中讀取，這樣就保證了數據的可見性

3. 指令重排序

指令重排序指的是，虛擬機有時候為了優化性能，會把某些指令的執行順序進行調整，前提是指令的依賴關系不能被破壞（比如int a = 10; int b = a;此時就不會重排序）

下面我們看下可能會重排序的代碼：

public class ReorderDemo {
    public static void main(String[] args) {
        int a = 1;
        int b = 2;
        int m = a + b;
        int c = 1;
        int d = 2;
        int n = c - d;
    }
}

這里我們要了解一個底層知識，就是每一條語句的執行，在底層系統都是分好幾步走的（比如第一步，第二步，第三步等等，這里我們就不涉及那些匯編知識了，大家感興趣可以參考看下《實戰Java高并發》1.5.4）；

現在讓我們回到上面這個例子，依賴關系如下：

可以看到，他們三三成堆，互不依賴，此時如果發生了重排序，那么就有可能排成下面這個樣子

（上圖只是從代碼層面進行的效果演示，實際上指令的重排序比這個細節很多，這里主要了解重排序的思想先）

由于m=a+b需要依賴a和b的值，所以當指令執行到m=a+b的add環節時，如果b還沒準備好，那么m=a+b就需要等待b，后面的指令也會等待；

但是如果重排序，把m=a+b放到后面，那么就可以利用add等待的這個空檔期，去準備c和d；

這樣就減少了等待時間，提升了性能（感覺有點像上學時候學的C，習慣性地先定義變量一大堆，然后再編寫代碼）

4. volatile和加鎖的區別

區別如下

上面所說的有序性指的就是禁止指令的重排序，從而使得多線程中不會出現亂序的問題；

我們可以看到，加鎖和volatile最大的區別就是原子性；

主要是因為volatile只是針對某個變量進行修飾，所以就有點像原子變量的復合操作（雖然原子變量本身是原子操作，但是多個原子變量放到一起，就無法保證了）

“單線程和多線程中的可見性的區別是什么”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！