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(1)volatile是如何保證可見性的?
(2)volatile是如何禁止重排序的?
(3)volatile的實現原理?
(4)volatile的缺陷?
volatile可以說是Java虛擬機提供的最輕量級的同步機制了,但是它并不容易被正確地理解,以至于很多人不習慣使用它,遇到多線程問題一律使用synchronized或其它鎖來解決。
了解volatile的語義對理解多線程的特性具有很重要的意義,所以彤哥專門寫了一篇文章來解釋volatile的語義到底是什么。
前面介紹Java內存模型的時候,我們說過可見性是指當一個線程修改了共享變量的值,其它線程能立即感知到這種變化。
關于Java內存模型的講解請參考【死磕 java同步系列之JMM(Java Memory Model)】。
而普通變量無法做到立即感知這一點,變量的值在線程之間的傳遞均需要通過主內存來完成,比如,線程A修改了一個普通變量的值,然后向主內存回寫,另外一條線程B只有在線程A的回寫完成之后再從主內存中讀取變量的值,才能夠讀取到新變量的值,也就是新變量才能對線程B可見。
在這期間可能會出現不一致的情況,比如:
(1)線程A并不是修改完成后立即回寫;
(線路A修改了變量x的值為5,但是還沒有回寫,線程B從主內存讀取到的還舊值0)
(2)線程B還在用著自己工作內存中的值,而并不是立即從主內存讀取值;
(線程A回寫了變量x的值為5到主內存中,但是線程B還沒有讀取主內存的值,依舊在使用舊值0在進行運算)
基于以上兩種情況,所以,普通變量都無法做到立即感知這一點。
但是,volatile變量可以做到立即感知這一點,也就是volatile可以保證可見性。
java內存模型規定,volatile變量的每次修改都必須立即回寫到主內存中,volatile變量的每次使用都必須從主內存刷新最新的值。
volatile的可見性可以通過下面的示例體現:
public class VolatileTest {
// public static int finished = 0;
public static volatile int finished = 0;
private static void checkFinished() {
while (finished == 0) {
// do nothing
}
System.out.println("finished");
}
private static void finish() {
finished = 1;
}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// 起一個線程檢測是否結束
new Thread(() -> checkFinished()).start();
Thread.sleep(100);
// 主線程將finished標志置為1
finish();
System.out.println("main finished");
}
}
在上面的代碼中,針對finished變量,使用volatile修飾時這個程序可以正常結束,不使用volatile修飾時這個程序永遠不會結束。
因為不使用volatile修飾時,checkFinished()所在的線程每次都是讀取的它自己工作內存中的變量的值,這個值一直為0,所以一直都不會跳出while循環。
使用volatile修飾時,checkFinished()所在的線程每次都是從主內存中加載最新的值,當finished被主線程修改為1的時候,它會立即感知到,進而會跳出while循環。
前面介紹Java內存模型的時候,我們說過Java中的有序性可以概括為一句話:如果在本線程中觀察,所有的操作都是有序的;如果在另一個線程中觀察,所有的操作都是無序的。
前半句是指線程內表現為串行的語義,后半句是指“指令重排序”現象和“工作內存和主內存同步延遲”現象。
關于Java內存模型的講解請參考【死磕 java同步系列之JMM(Java Memory Model)】。
普通變量僅僅會保證在該方法的執行過程中所有依賴賦值結果的地方都能獲得正確的結果,而不能保證變量賦值操作的順序與程序代碼中的執行順序一致,因為一個線程的方法執行過程中無法感知到這點,這就是“線程內表現為串行的語義”。
比如,下面的代碼:
// 兩個操作在一個線程
int i = 0;
int j = 1;
上面兩句話沒有依賴關系,JVM在執行的時候為了充分利用CPU的處理能力,可能會先執行int j = 1;
這句,也就是重排序了,但是在線程內是無法感知的。
看似沒有什么影響,但是如果是在多線程環境下呢?
我們再看一個例子:
public class VolatileTest3 {
private static Config config = null;
private static volatile boolean initialized = false;
public static void main(String[] args) {
// 線程1負責初始化配置信息
new Thread(() -> {
config = new Config();
config.name = "config";
initialized = true;
}).start();
// 線程2檢測到配置初始化完成后使用配置信息
new Thread(() -> {
while (!initialized) {
LockSupport.parkNanos(TimeUnit.MILLISECONDS.toNanos(100));
}
// do sth with config
String name = config.name;
}).start();
}
}
class Config {
String name;
}
這個例子很簡單,線程1負責初始化配置,線程2檢測到配置初始化完畢,使用配置來干一些事。
在這個例子中,如果initialized不使用volatile來修飾,可能就會出現重排序,比如在初始化配置之前把initialized的值設置為了true,這樣線程2讀取到這個值為true了,就去使用配置了,這時候可能就會出現錯誤。
(此處這個例子只是用于說明重排序,實際運行時很難出現。)
通過這個例子,彤哥相信大家對“如果在本線程內觀察,所有操作都是有序的;在另一個線程觀察,所有操作都是無序的”有了更深刻的理解。
所以,重排序是站在另一個線程的視角的,因為在本線程中,是無法感知到重排序的影響的。
而volatile變量是禁止重排序的,它能保證程序實際運行是按代碼順序執行的。
上面講了volatile可以保證可見性和禁止重排序,那么它是怎么實現的呢?
答案就是,內存屏障。
內存屏障有兩個作用:
(1)阻止屏障兩側的指令重排序;
(2)強制把寫緩沖區/高速緩存中的數據回寫到主內存,讓緩存中相應的數據失效;
關于“內存屏障”的知識點,各路大神的觀點也不完全一致,所以這里彤哥也就不展開講述了,感興趣的可以看看下面的文章:
(注意,公眾號不允許外發鏈接,所以只能辛苦復制鏈接到瀏覽器中閱讀了,而且還可能需要×××)
(1) Doug Lea的《The JSR-133 Cookbook for Compiler Writers》
http://g.oswego.edu/dl/jmm/cookbook.html
Doug Lea 就是java并發包的作者,大牛!
(2)Martin Thompson的《Memory Barriers/Fences》
https://mechanical-sympathy.blogspot.com/2011/07/memory-barriersfences.html
Martin Thompson 專注于把性能提升到極致,專注于從硬件層面思考問題,比如如何避免偽共享等,大牛!
它的博客地址就是上面這個地址,里面有很多底層的知識,有興趣的可以去看看。
(3)Dennis Byrne的《Memory Barriers and JVM Concurrency》
https://www.infoq.com/articles/memory_barriers_jvm_concurrency
這是InfoQ英文站上面的一篇文章,我覺得寫的挺好的,基本上綜合了上面的兩種觀點,并從匯編層面分析了內存屏障的實現。
目前國內市面上的關于內存屏障的講解基本不會超過這三篇文章,包括相關書籍中的介紹。
我們還是來看一個例子來理解內存屏障的影響:
public class VolatileTest4 {
// a不使用volatile修飾
public static long a = 0;
// 消除緩存行的影響
public static long p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7;
// b使用volatile修飾
public static volatile long b = 0;
// 消除緩存行的影響
public static long q1, q2, q3, q4, q5, q6, q7;
// c不使用volatile修飾
public static long c = 0;
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
new Thread(()->{
while (a == 0) {
long x = b;
}
System.out.println("a=" + a);
}).start();
new Thread(()->{
while (c == 0) {
long x = b;
}
System.out.println("c=" + c);
}).start();
Thread.sleep(100);
a = 1;
b = 1;
c = 1;
}
}
這段代碼中,a和c不使用volatile修飾,b使用volatile修飾,而且我們在a/b、b/c之間各加入7個long字段消除偽共享的影響。
關于偽共享的相關知識,可以查看彤哥之前寫的文章【雜談 什么是偽共享(false sharing)?】。
在a和c的兩個線程的while循環中我們獲取一下b,你猜怎樣?如果把long x = b;
這行去掉呢?運行試試吧。
彤哥這里直接說結論了:volatile變量的影響范圍不僅僅只包含它自己,它會對其上下的變量值的讀寫都有影響。
上面我們介紹了volatile關鍵字的兩大語義,那么,volatile關鍵字是不是就是萬能的了呢?
當然不是,忘了我們內存模型那章說的一致性包括的三大特性了么?
一致性主要包含三大特性:原子性、可見性、有序性。
volatile關鍵字可以保證可見性和有序性,那么volatile能保證原子性么?
請看下面的例子:
public class VolatileTest5 {
public static volatile int counter = 0;
public static void increment() {
counter++;
}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(100);
IntStream.range(0, 100).forEach(i->
new Thread(()-> {
IntStream.range(0, 1000).forEach(j->increment());
countDownLatch.countDown();
}).start());
countDownLatch.await();
System.out.println(counter);
}
}
這段代碼中,我們起了100個線程分別對counter自增1000次,一共應該是增加了100000,但是實際運行結果卻永遠不會達到100000。
讓我們來看看increment()方法的字節碼(IDEA下載相關插件可以查看):
0 getstatic #2 <com/coolcoding/code/synchronize/VolatileTest5.counter>
3 iconst_1
4 iadd
5 putstatic #2 <com/coolcoding/code/synchronize/VolatileTest5.counter>
8 return
可以看到counter++被分解成了四條指令:
(1)getstatic,獲取counter當前的值并入棧
(2)iconst_1,入棧int類型的值1
(3)iadd,將棧頂的兩個值相加
(4)putstatic,將相加的結果寫回到counter中
由于counter是volatile修飾的,所以getstatic會從主內存刷新最新的值,putstatic也會把修改的值立即同步到主內存。
但是中間的兩步iconst_1和iadd在執行的過程中,可能counter的值已經被修改了,這時并沒有重新讀取主內存中的最新值,所以volatile在counter++這個場景中并不能保證其原子性。
volatile關鍵字只能保證可見性和有序性,不能保證原子性,要解決原子性的問題,還是只能通過加鎖或使用原子類的方式解決。
進而,我們得出volatile關鍵字使用的場景:
(1)運算的結果并不依賴于變量的當前值,或者能夠確保只有單一的線程修改變量的值;
(2)變量不需要與其他狀態變量共同參與不變約束。
說白了,就是volatile本身不保證原子性,那就要增加其它的約束條件來使其所在的場景本身就是原子的。
比如:
private volatile int a = 0;
// 線程A
a = 1;
// 線程B
if (a == 1) {
// do sth
}
a = 1;
這個賦值操作本身就是原子的,所以可以使用volatile來修飾。
(1)volatile關鍵字可以保證可見性;
(2)volatile關鍵字可以保證有序性;
(3)volatile關鍵字不可以保證原子性;
(4)volatile關鍵字的底層主要是通過內存屏障來實現的;
(5)volatile關鍵字的使用場景必須是場景本身就是原子的;
關于“內存屏障”的三篇文章,考慮到有的同學無法×××,彤哥專門把這三篇下載下來整理了一下。
關注我的公眾號“彤哥讀源碼”,后臺回復“volatile”,下載這三篇資料。
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