JAVA并发中VOLATILE关键字的神奇之处详解
作者:statics 发布时间:2021-08-15 01:51:38
并发编程中的三个概念:
1.原子性
在Java中,对基本数据类型的变量的读取和赋值操作是原子性操作,即这些操作是不可被中断的,要么执行,要么不执行。
2.可见性
对于可见性,Java提供了volatile关键字来保证可见性。
当一个共享变量被volatile修饰时,它会保证修改的值会立即被更新到主存,当有其他线程需要读取时,它会去内存中读取新值。
而普通的共享变量不能保证可见性,因为普通共享变量被修改之后,什么时候被写入主存是不确定的,当其他线程去读取时,此时内存中可能还是原来的旧值,因此无法保证可见性。
另外,通过synchronized和Lock也能够保证可见性,synchronized和Lock能保证同一时刻只有一个线程获取锁然后执行同步代码,并且在释放锁之前会将对变量的修改刷新到主存当中。因此可以保证可见性。
3.有序性
在Java内存模型中,允许编译器和处理器对指令进行重排序,但是重排序过程不会影响到单线程程序的执行,却会影响到多线程并发执行的正确性。
在Java里面,可以通过volatile关键字来保证一定的“有序性”(具体原理在下一节讲述)。另外可以通过synchronized和Lock来保证有序性,很显然,synchronized和Lock保证每个时刻是有一个线程执行同步代码,相当于是让线程顺序执行同步代码,自然就保证了有序性。
另外,Java内存模型具备一些先天的“有序性”,即不需要通过任何手段就能够得到保证的有序性,这个通常也称为 happens-before 原则。如果两个操作的执行次序无法从happens-before原则推导出来,那么它们就不能保证它们的有序性,虚拟机可以随意地对它们进行重排序。
volatile关键字的两层语义
一旦一个共享变量(类的成员变量、类的静态成员变量)被volatile修饰之后,那么就具备了两层语义:
1)保证了不同线程对这个变量进行操作时的可见性,即一个线程修改了某个变量的值,这新值对其他线程来说是立即可见的。
2)禁止进行指令重排序。
先看一段代码,假如线程1先执行,线程2后执行:
//线程1
boolean stop = false;
while(!stop){
doSomething();
}
//线程2
stop = true;
这段代码是很典型的一段代码,很多人在中断线程时可能都会采用这种标记办法。但是事实上,这段代码会完全运行正确么?即一定会将线程中断么?不一定,也许在大多数时候,这个代码能够把线程中断,但是也有可能会导致无法中断线程(虽然这个可能性很小,但是只要一旦发生这种情况就会造成死循环了)。
下面解释一下这段代码为何有可能导致无法中断线程。在前面已经解释过,每个线程在运行过程中都有自己的工作内存,那么线程1在运行的时候,会将stop变量的值拷贝一份放在自己的工作内存当中。
那么当线程2更改了stop变量的值之后,但是还没来得及写入主存当中,线程2转去做其他事情了,那么线程1由于不知道线程2对stop变量的更改,因此还会一直循环下去。
但是用volatile修饰之后就变得不一样了:
第一:使用volatile关键字会强制将修改的值立即写入主存;
第二:使用volatile关键字的话,当线程2进行修改时,会导致线程1的工作内存中缓存变量stop的缓存行无效(反映到硬件层的话,就是CPU的L1或者L2缓存中对应的缓存行无效);
第三:由于线程1的工作内存中缓存变量stop的缓存行无效,所以线程1再次读取变量stop的值时会去主存读取。
那么在线程2修改stop值时(当然这里包括2个操作,修改线程2工作内存中的值,然后将修改后的值写入内存),会使得线程1的工作内存中缓存变量stop的缓存行无效,然后线程1读取时,发现自己的缓存行无效,它会等待缓存行对应的主存地址被更新之后,然后去对应的主存读取最新的值。
那么线程1读取到的就是最新的正确的值。
2.volatile保证原子性吗?
从上面知道volatile关键字保证了操作的可见性,但是volatile能保证对变量的操作是原子性吗?
下面看一个例子:
public class Test {
public volatile int inc = 0 ;
public void increase() {
inc++;
}
public static void main(String[] args) {
final Test test = new Test();
for ( int i= 0 ;i< 10 ;i++){
new Thread(){
public void run() {
for ( int j= 0 ;j< 1000 ;j++)
test.increase();
};
}.start();
}
while (Thread.activeCount()> 1 ) //保证前面的线程都执行完
Thread.yield();
System.out.println(test.inc);
}
}
大家想一下这段程序的输出结果是多少?也许有些朋友认为是10000。但是事实上运行它会发现每次运行结果都不一致,都是一个小于10000的数字。
可能有的朋友就会有疑问,不对啊,上面是对变量inc进行自增操作,由于volatile保证了可见性,那么在每个线程中对inc自增完之后,在其他线程中都能看到修改后的值啊,所以有10个线程分别进行了1000次操作,那么最终inc的值应该是1000*10=10000。
这里面就有一个误区了,volatile关键字能保证可见性没有错,但是上面的程序错在没能保证原子性。可见性只能保证每次读取的是最新的值,但是volatile没办法保证对变量的操作的原子性。
在前面已经提到过,自增操作是不具备原子性的,它包括读取变量的原始值、进行加1操作、写入工作内存。那么就是说自增操作的三个子操作可能会分割开执行,就有可能导致下面这种情况出现:
假如某个时刻变量inc的值为10,
线程1对变量进行自增操作,线程1先读取了变量inc的原始值,然后线程1被阻塞了;
然后线程2对变量进行自增操作,线程2也去读取变量inc的原始值,由于线程1只是对变量inc进行读取操作,而没有对变量进行修改操作,所以不会导致线程2的工作内存中缓存变量inc的缓存行无效,所以线程2会直接去主存读取inc的值,发现inc的值时10,然后进行加1操作,并把11写入工作内存,最后写入主存。
然后线程1接着进行加1操作,由于已经读取了inc的值,注意此时在线程1的工作内存中inc的值仍然为10,所以线程1对inc进行加1操作后inc的值为11,然后将11写入工作内存,最后写入主存。
那么两个线程分别进行了一次自增操作后,inc只增加了1。
解释到这里,可能有朋友会有疑问,不对啊,前面不是保证一个变量在修改volatile变量时,会让缓存行无效吗?然后其他线程去读就会读到新的值,对,这个没错。这个就是上面的happens-before规则中的volatile变量规则,但是要注意,线程1对变量进行读取操作之后,被阻塞了的话,并没有对inc值进行修改。然后虽然volatile能保证线程2对变量inc的值读取是从内存中读取的,但是线程1没有进行修改,所以线程2根本就不会看到修改的值。
根源就在这里,自增操作不是原子性操作,而且volatile也无法保证对变量的任何操作都是原子性的。
在java 1.5的java.util.concurrent.atomic包下提供了一些原子操作类,即对基本数据类型的 自增(加1操作),自减(减1操作)、以及加法操作(加一个数),减法操作(减一个数)进行了封装,保证这些操作是原子性操作。atomic是利用CAS来实现原子性操作的(Compare And Swap),CAS实际上是利用处理器提供的CMPXCHG指令实现的,而处理器执行CMPXCHG指令是一个原子性操作。
3.volatile能保证有序性吗?
在前面提到volatile关键字能禁止指令重排序,所以volatile能在一定程度上保证有序性。
volatile关键字禁止指令重排序有两层意思:
1)当程序执行到volatile变量的读操作或者写操作时,在其前面的操作的更改肯定全部已经进行,且结果已经对后面的操作可
最后一点
CAS原理
由于 volatile 关键字不具有原子性,所以一般在使用 volatile 关键字的地方,常常出现 CAS。
CAS是 Compare And Swap,它和 volatile 关键字都是实现 JUC 的基础,其中 java.util.concurrent.atomic 核心都是 CAS 。
使用 CAS 有两个核心参数,第一个是旧值,第二个是期望值。根据当前类(this)和 内存偏移(valueOffset)计算出内存中的值,当内存中的值和旧值相等时,更新为新值并返回 true ,否则返回 false。
比如 AtomicInteger 类中的 CompareAndSet() 方法:
public final boolean compareAndSet(int expect, int update) {
return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update);
}
根据 this 和 valueOffset 计算出的值与 expect 是否相等,相等把内存中的值更新为 update 并返回 true ,否则返回 false 。
说明了这些线程安全的包装类的底层都是用到了volatile关键字做线程安全的保证
总结
来源:https://www.cnblogs.com/niCong/p/14746565.html


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