第八章JMM和底层实现原理笔记

一、JMM基础与计算机原理

Java内存模型即Java Memory Model，简称JMM。JMM定义了Java 虚拟机(JVM)在计算机内存(RAM)中的工作方式。JVM是整个计算机虚拟模型，所以JMM是隶属于JVM的。Java1.5版本对其进行了重构，现在的Java仍沿用了Java1.5的版本。JMM遇到的问题与现代计算机中遇到的问题是差不多的。

物理计算机中的并发问题，物理机遇到的并发问题与虚拟机中的情况有不少相似之处，物理机对并发的处理方案对于虚拟机的实现也有相当大的参考意义。

根据《Jeff Dean在Google全体工程大会的报告》我们可以看到

计算机在做一些我们平时的基本操作时，需要的响应时间是不一样的。

如果从内存中读取1M的int型数据由CPU进行累加，耗时要多久？

做个简单的计算，1M的数据，Java里int型为32位，4个字节，共有1024*1024/4 = 262144个整数 ，则CPU 计算耗时：262144 0.6 = 157 286 纳秒，而我们知道从内存读取1M数据需要250000纳秒，两者虽然有差距（当然这个差距并不小，十万纳秒的时间足够CPU执行将近二十万条指令了），但是还在一个数量级上。但是，没有任何缓存机制的情况下，意味着每个数都需要从内存中读取，这样加上CPU读取一次内存需要100纳秒，262144个整数从内存读取到CPU加上计算时间一共需要262144100+250000 = 26 464 400 纳秒，这就存在着数量级上的差异了。

而且现实情况中绝大多数的运算任务都不可能只靠处理器“计算”就能完成，处理器至少要与内存交互，如读取运算数据、存储运算结果等，这个I/O操作是基本上是无法消除的（无法仅靠寄存器来完成所有运算任务）。早期计算机中cpu和内存的速度是差不多的，但在现代计算机中，cpu的指令速度远超内存的存取速度，由于计算机的存储设备与处理器的运算速度有几个数量级的差距，所以现代计算机系统都不得不加入一层读写速度尽可能接近处理器运算速度的高速缓存（Cache）来作为内存与处理器之间的缓冲：将运算需要使用到的数据复制到缓存中，让运算能快速进行，当运算结束后再从缓存同步回内存之中，这样处理器就无须等待缓慢的内存读写了。

在计算机系统中，寄存器划是L0级缓存，接着依次是L1，L2，L3（接下来是内存，本地磁盘，远程存储）。越往上的缓存存储空间越小，速度越快，成本也更高；越往下的存储空间越大，速度更慢，成本也更低。从上至下，每一层都可以看做是更下一层的缓存，即：L0寄存器是L1一级缓存的缓存，L1是L2的缓存，依次类推；每一层的数据都是来至它的下一层，所以每一层的数据是下一层的数据的子集。

在现代CPU上，一般来说L0， L1，L2，L3都集成在CPU内部，而L1还分为一级数据缓存（Data Cache，D-Cache，L1d）和一级指令缓存（Instruction Cache，I-Cache，L1i），分别用于存放数据和执行数据的指令解码。每个核心拥有独立的运算处理单元、控制器、寄存器、L1、L2缓存，然后一个CPU的多个核心共享最后一层CPU缓存L3。

1、物理内存模型带来的问题

基于高速缓存的存储交互很好地解决了处理器与内存的速度矛盾，但是也为计算机系统带来更高的复杂度，因为它引入了一个新的问题：缓存一致性（Cache Coherence）。在多处理器系统中，每个处理器都有自己的高速缓存，而它们又共享同一主内存（MainMemory）。当多个处理器的运算任务都涉及同一块主内存区域时，将可能导致各自的缓存数据不一致。
现代的处理器使用写缓冲区临时保存向内存写入的数据。写缓冲区可以保证指令流水线持续运行，它可以避免由于处理器停顿下来等待向内存写入数据而产生的延迟。同时，通过以批处理的方式刷新写缓冲区，以及合并写缓冲区中对同一内存地址的多次写，减少对内存总线的占用。虽然写缓冲区有这么多好处，但每个处理器上的写缓冲区，仅仅对它所在的处理器可见。这个特性会对内存操作的执行顺序产生重要的影响：处理器对内存的读/写操作的执行顺序，不一定与内存实际发生的读/写操作顺序一致。

处理器A和处理器B按程序的顺序并行执行内存访问，最终可能得到x=y=0的结果。

处理器A和处理器B可以同时把共享变量写入自己的写缓冲区（步骤A1，B1），然后从内存中读取另一个共享变量（步骤A2，B2），最后才把自己写缓存区中保存的脏数据刷新到内存中（步骤A3，B3）。当以这种时序执行时，程序就可以得到x=y=0的结果。

从内存操作实际发生的顺序来看，直到处理器A执行A3来刷新自己的写缓存区，写操作A1才算真正执行了。虽然处理器A执行内存操作的顺序为：A1→A2，但内存操作实际发生的顺序却是A2→A1。

如果真的发生这种情况，那同步回到主内存时以谁的缓存数据为准呢？为了解决一致性的问题，需要各个处理器访问缓存时都遵循一些协议，在读写时要根据协议来进行操作，这类协议有MSI、MESI（Illinois Protocol）、MOSI、Synapse、Firefly及Dragon Protocol等。

2、缓存伪共享

前面我们已经知道，CPU中有好几级高速缓存，但是CPU缓存系统中是以缓存行（cache line）为单位存储的。目前主流的CPU Cache的Cache Line大小都是64Bytes。Cache Line可以简单的理解为CPU Cache中的最小缓存单位，今天的CPU不再是按字节访问内存，而是以64字节为单位的块(chunk)拿取，称为一个缓存行(cache line)。当你读一个特定的内存地址，整个缓存行将从主存换入缓存。
一个缓存行可以存储多个变量（存满当前缓存行的字节数），而CPU对缓存的修改又是以缓存行为最小单位的，在多线程情况下，如果需要修改“共享同一个缓存行的变量”，就会无意中影响彼此的性能，这就是伪共享（False Sharing）。
为了避免伪共享，我们可以使用数据填充的方式来避免，即单个数据填充满一个CacheLine。这本质是一种空间换时间的做法。但是这种方式在Java7以后可能失效。Java8中已经提供了官方的解决方案，Java8中新增了一个注解@sun.misc.Contended。比如JDK的ConcurrentHashMap中就有使用：

    /**
     * A padded cell for distributing counts.  Adapted from LongAdder
     * and Striped64.  See their internal docs for explanation.
     */
    @sun.misc.Contended static final class CounterCell {
        volatile long value;
        CounterCell(long x) { value = x; }
    }

加上这个注解的类会自动补齐缓存行，需要注意的是此注解默认是无效的，需要在jvm启动时设置：

-XX:-RestrictContended才会生效。

一个类中，只有一个long类型的变量：

	public final static class VolatileLong {
		public volatile long value = 0L;
	}

定义一个Volatile Long类型的数组，然后让多个线程同时并发访问这个数组，这时可以想到，在多个线程同时处理数据时，数组中的多个Volatile Long对象可能存在同一个缓存行中。

	public final static int NUM_THREADS = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
	public final static long ITERATIONS = 500L * 1000L * 1000L;
	private final int arrayIndex;
	
	/* 数组大小和CPU数相同 */
	private static VolatileLong[] longs1 = new VolatileLong[NUM_THREADS];
	private static VolatileLongPadding[] longs2 = new VolatileLongPadding[NUM_THREADS];
	private static VolatileLongAnno[] longs = new VolatileLongAnno[NUM_THREADS];

	// 将数组初始化
	static {
		for (int i = 0; i < longs.length; i++) {
//            longs[i] = new VolatileLong();
//            longs[i] = new VolatileLongPadding();
            longs[i] = new VolatileLongAnno();
        }
	}

运行后，可以得到运行时间

花费了39秒多。我们改用进行了缓存行填充的变量

花费了8.1秒，如果任意注释上下填充行的任何一行，时间表现不稳定，从8秒到20秒都有，但是还是比不填充要快。具体原因目前未知。再次改用注解标识的变量，同时加入参数：-XX:-RestrictContended

花费了7.7秒。由上述的实验结果表明，伪共享确实会影响应用的性能。

二、Java内存模型（JMM）

在说Java内存模型之前，我们先说一下Java的内存结构，也就是运行时的数据区域。Java虚拟机在执行Java程序的过程中，会把它管理的内存划分为几个不同的数据区域，这些区域都有各自的用途、创建时间、销毁时间。

1、Java运行时数据区分为下面几个内存区域

根据java虚拟机规范，java虚拟机管理的内存将分为下面五大区域：

1.1、PC寄存器/程序计数器：

程序计数器是一块很小的内存空间，它是线程私有的，可以认作为当前线程的、信号指示器。严格来说是一个数据结构，用于保存当前正在执行的程序的内存地址，由于Java是支持多线程执行的，所以程序执行的轨迹不可能一直都是线性执行。当有多个线程交叉执行时，被中断的线程的程序当前执行到哪条内存地址必然要保存下来，以便用于被中断的线程恢复执行时再按照被中断时的指令地址继续执行下去。为了线程切换后能恢复到正确的执行位置，每个线程都需要有一个独立的程序计数器，各个线程之间计数器互不影响，独立存储，我们称这类内存区域为“线程私有”的内存，这在某种程度上有点类似于“ThreadLocal”，是线程安全的。

1.2、Java栈 Java Stack

Java栈总是与线程关联在一起的，每当创建一个线程，JVM就会为该线程创建对应的Java栈，在这个Java栈中又会包含多个栈帧(Stack Frame)，这些栈帧是与每个方法关联起来的，每运行一个方法就创建一个栈帧，每个栈帧会含有一些局部变量、操作栈和方法返回值等信息。

每当一个方法执行完成时，该栈帧就会弹出栈帧的元素作为这个方法的返回值，并且清除这个栈帧，Java栈的栈顶的栈帧就是当前正在执行的活动栈，也就是当前正在执行的方法，PC寄存器也会指向该地址。只有这个活动的栈帧的本地变量可以被操作栈使用，当在这个栈帧中调用另外一个方法时，与之对应的一个新的栈帧被创建，这个新创建的栈帧被放到Java栈的栈顶，变为当前的活动栈。同样现在只有这个栈的本地变量才能被使用，当这个栈帧中所有指令都完成时，这个栈帧被移除Java栈，刚才的那个栈帧变为活动栈帧，前面栈帧的返回值变为这个栈帧的操作栈的一个操作数。

由于Java栈是与线程对应起来的，Java栈数据不是线程共有的，所以不需要关心其数据一致性，也不会存在同步锁的问题。
在Java虚拟机规范中，对这个区域规定了两种异常状况：如果线程请求的栈深度大于虚拟机所允许的深度，将抛出StackOverflowError异常；如果虚拟机可以动态扩展，如果扩展时无法申请到足够的内存，就会抛出OutOfMemoryError异常。在Hot Spot虚拟机中，可以使用-Xss参数来设置栈的大小。栈的大小直接决定了函数调用的可达深度。

1.3、堆 Heap

堆是JVM所管理的内存中最大的一块，是被所有Java线程锁共享的，不是线程安全的，在JVM启动时创建。堆是存储Java对象的地方，这一点Java虚拟机规范中描述是：所有的对象实例以及数组都要在堆上分配。Java堆是GC管理的主要区域，从内存回收的角度来看，由于现在GC基本都采用分代收集算法，所以Java堆还可以细分为：新生代和老年代；新生代再细致一点有Eden空间、From Survivor空间、To Survivor空间等。

1.4、方法区Method Area

方法区存放了要加载的类的信息（名称、修饰符等）、类中的静态常量、类中定义为final类型的常量、类中的Field信息、类中的方法信息，当在程序中通过Class对象的getName.isInterface等方法来获取信息时，这些数据都来源于方法区。方法区是被Java线程锁共享的，不像Java堆中其他部分一样会频繁被GC回收，它存储的信息相对比较稳定，在一定条件下会被GC，当方法区要使用的内存超过其允许的大小时，会抛出OutOfMemory的错误信息。方法区也是堆中的一部分，就是我们通常所说的Java堆中的永久区 permanent Generation，大小可以通过参数来设置，可以通过-XX:PermSize指定初始值，-XX:MaxPermSize指定最大值。

1.5、常量池Constant Pool

常量池本身是方法区中的一个数据结构。常量池中存储了如字符串、final变量值、类名和方法名常量。常量池在编译期间就被确定，并保存在已编译的.class文件中。一般分为两类：字面量和应用量。字面量就是字符串、final变量等。类名和方法名属于引用量。引用量最常见的是在调用方法的时候，根据方法名找到方法的引用，并以此定为到函数体进行函数代码的执行。引用量包含：类和接口的权限定名、字段的名称和描述符，方法的名称和描述符。

1.6、本地方法栈Native Method Stack

本地方法栈和Java栈所发挥的作用非常相似，区别不过是Java栈为JVM执行Java方法服务，而本地方法栈为JVM执行Native方法服务。本地方法栈也会抛出StackOverflowError和OutOfMemoryError异常。

2、主内存和工作内存：

Java内存模型的主要目标是定义程序中各个变量的访问规则，即在JVM中将变量存储到内存和从内存中取出变量这样的底层细节。此处的变量与Java编程里面的变量有所不同步，它包含了实例字段、静态字段和构成数组对象的元素，但不包含局部变量和方法参数，因为后者是线程私有的，不会共享，当然不存在数据竞争问题（如果局部变量是一个reference引用类型，它引用的对象在Java堆中可被各个线程共享，但是reference引用本身在Java栈的局部变量表中，是线程私有的）。为了获得较高的执行效能，Java内存模型并没有限制执行引起使用处理器的特定寄存器或者缓存来和主内存进行交互，也没有限制即时编译器进行调整代码执行顺序这类优化措施。
　
　JMM规定了所有的变量都存储在主内存（Main Memory）中。每个线程还有自己的工作内存（Working Memory）,线程的工作内存中保存了该线程使用到的变量的主内存的副本拷贝，线程对变量的所有操作（读取、赋值等）都必须在工作内存中进行，而不能直接读写主内存中的变量（volatile变量仍然有工作内存的拷贝，但是由于它特殊的操作顺序性规定，所以看起来如同直接在主内存中读写访问一般）。不同的线程之间也无法直接访问对方工作内存中的变量，线程之间值的传递都需要通过主内存来完成。

3、什么是Java内存模型

JVM中的堆啊、栈啊、方法区什么的，是Java虚拟机的内存结构，Java程序启动后，会初始化这些内存的数据。内存结构就是下图中内存空间这些东西，而Java内存模型，完全是另外的一个东西。

从抽象的角度来看，JMM定义了线程和主内存之间的抽象关系：线程之间的共享变量存储在主内存（Main Memory）中，每个线程都有一个私有的本地内存（Local Memory），本地内存中存储了该线程以读/写共享变量的副本。本地内存是JMM的一个抽象概念，并不真实存在。它涵盖了缓存、写缓冲区、寄存器以及其他的硬件和编译器优化。

4.Java内存模型带来的问题

4.1 可见性问题

左边CPU中运行的线程从主存中拷贝共享对象obj到它的CPU缓存，把对象obj的count变量改为2。但这个变更对运行在右边CPU中的线程不可见，因为这个更改还没有flush到主存中。
在多线程的环境下，如果某个线程首次读取共享变量，则首先到主内存中获取该变量，然后存入工作内存中，以后只需要在工作内存中读取该变量即可。同样如果对该变量执行了修改的操作，则先将新值写入工作内存中，然后再刷新至主内存中。但是什么时候最新的值会被刷新至主内存中是不太确定，一般来说会很快，但具体时间不知。
要解决共享对象可见性这个问题，我们可以使用volatile关键字或者是加锁。

4.2 竞争问题

线程A和线程B共享一个对象obj。假设线程A从主存读取Obj.count变量到自己的CPU缓存，同时，线程B也读取了Obj.count变量到它的CPU缓存，并且这两个线程都对Obj.count做了加1操作。此时，Obj.count加1操作被执行了两次，不过都在不同的CPU缓存中。

如果这两个加1操作是串行执行的，那么Obj.count变量便会在原始值上加2，最终主存中的Obj.count的值会是3。然而图中两个加1操作是并行的，不管是线程A还是线程B先flush计算结果到主存，最终主存中的Obj.count只会增加1次变成2，尽管一共有两次加1操作。 要解决上面的问题我们可以使用java synchronized代码块

5、重排序

5.1 重排序类型

除了共享内存和工作内存带来的问题，还存在重排序的问题：在执行程序时，为了提高性能，编译器和处理器常常会对指令做重排序，重排序分3种类型。
1）编译器优化的重排序。编译器在不改变单线程程序语义的前提下，可以重新安排语句的执行顺序。
2）指令级并行的重排序。现代处理器采用了指令级并行技术（Instruction-LevelParallelism，ILP）来将多条指令重叠执行。如果不存在数据依赖性，处理器可以改变语句对应机器指令的执行顺序。
3）内存系统的重排序。由于处理器使用缓存和读/写缓冲区，这使得加载和存储操作看上去可能是在乱序执行。

5.2 数据依赖性

数据依赖性：如果两个操作访问同一个变量，且这两个操作中有一个为写操作，此时这两个操作之间就存在数据依赖性。数据依赖分为下列3种类型，上面3种情况，只要重排序两个操作的执行顺序，程序的执行结果就会被改变。

很明显，A和C存在数据依赖，B和C也存在数据依赖，而A和B之间不存在数据依赖，如果重排序了A和C或者B和C的执行顺序，程序的执行结果就会被改变。

不管如何重排序，都必须保证代码在单线程下的运行正确，连单线程下都无法正确，更不用讨论多线程并发的情况，所以就提出了一个as-if-serial的概念。

5.3 as-if-serial排序

as-if-serial语义的意思是：不管怎么重排序（编译器和处理器为了提高并行度），（单线程）程序的执行结果不能被改变。编译器、runtime和处理器都必须遵守as-if-serial语义。

为了遵守as-if-serial语义，编译器和处理器不会对存在数据依赖关系的操作做重排序，因为这种重排序会改变执行结果。（强调一下，这里所说的数据依赖性仅针对单个处理器中执行的指令序列和单个线程中执行的操作，不同处理器之间和不同线程之间的数据依赖性不被编译器和处理器考虑。）但是，如果操作之间不存在数据依赖关系，这些操作依然可能被编译器和处理器重排序。

A和C之间存在数据依赖关系，同时B和C之间也存在数据依赖关系。因此在最终执行的指令序列中，C不能被重排序到A和B的前面（C排到A和B的前面，程序的结果将会被改变）。但A和B之间没有数据依赖关系，编译器和处理器可以重排序A和B之间的执行顺序。

as-if-serial语义把单线程程序保护了起来，遵守as-if-serial语义的编译器、runtime和处理器可以让我们感觉到：单线程程序看起来是按程序的顺序来执行的。as-if-serial语义使单线程程序员无需担心重排序会干扰他们，也无需担心内存可见性问题。
控制依赖性

上述代码中，flag变量是个标记，用来标识变量a是否已被写入，在use方法中变量i的赋值依赖if (flag)的判断，这里就叫控制依赖，如果发生了重排序，结果就不对了。

考察代码，我们可以看见，操作1和操作2没有数据依赖关系，编译器和处理器可以对这两个操作重排序；同样，操作3和操作4没有数据依赖关系，编译器和处理器也可以对这两个操作重排序。操作3和操作4则存在所谓控制依赖关系。

在程序中，当代码中存在控制依赖性时，会影响指令序列执行的并行度。为此，编译器和处理器会采用猜测（Speculation）执行来克服控制相关性对并行度的影响。以处理器的猜测执行为例，执行线程B的处理器可以提前读取并计算a*a，然后把计算结果临时保存到一个名为重排序缓冲（Reader Buffer，ROB）的硬件缓存中。当操作3的条件判断为真时，就把该计算结果写入变量i中。猜测执行实质上对操作3和4做了重排序，问题在于这时候，a的值还没被线程A赋值。

在单线程程序中，对存在控制依赖的操作重排序，不会改变执行结果（这也是as-if-serial语义允许对存在控制依赖的操作做重排序的原因）。

但是对多线程来说就完全不同了：这里假设有两个线程A和B，A首先执行init ()方法，随后B线程接着执行use ()方法。线程B在执行操作4时，能否看到线程A在操作1对共享变量a的写入呢？答案是：不一定能看到。

让我们先来看看，当操作1和操作2重排序，操作3和操作4重排序时，可能会产生什么效果？操作1和操作2做了重排序。程序执行时，线程A首先写标记变量flag，随后线程B读这个变量。由于条件判断为真，线程B将读取变量a。此时，变量a还没有被线程A写入，这时就会发生错误！所以在多线程程序中，对存在控制依赖的操作重排序，可能会改变程序的执行结果。

6、内存屏障

Java编译器在生成指令序列的适当位置会插入内存屏障指令来禁止特定类型的处理器重排序，从而让程序按我们预想的流程去执行。

• 保证特定操作的执行顺序。
• 影响某些数据（或者是某条指令的执行结果）的内存可见性。
  编译器和CPU能够重排序指令，保证最终相同的结果，尝试优化性能。插入一条Memory Barrier会告诉编译器和CPU：不管什么指令都不能和这条Memory Barrier指令重排序。

Memory Barrier所做的另外一件事是强制刷出各种CPU cache，如一个Write-Barrier（写入屏障）将刷出所有在Barrier之前写入 cache 的数据，因此，任何CPU上的线程都能读取到这些数据的最新版本。
JMM把内存屏障指令分为4类

StoreLoad Barriers是一个“全能型”的屏障，它同时具有其他3个屏障的效果。现代的多处理器大多支持该屏障（其他类型的屏障不一定被所有处理器支持）。
临界区

JMM会在退出临界区和进入临界区这两个关键时间点做一些特别处理，使得多线程在这两个时间点按某种顺序执行。临界区内的代码则可以重排序（但JMM不允许临界区内的代码“逸出”到临界区之外，那样会破坏监视器的语义）。虽然线程A在临界区内做了重排序，但由于监视器互斥执行的特性，这里的线程B根本无法“观察”到线程A在临界区内的重排序。这种重排序既提高了执行效率，又没有改变程序的执行结果。

回想一下，为啥线程安全的单例模式中一般的双重检查不能保证真正的线程安全？

7、happens-before

在Java 规范提案中为让大家理解内存可见性的这个概念，提出了happens-before的概念来阐述操作之间的内存可见性。对应Java程序员来说，理解happens-before是理解JMM的关键。

JMM这么做的原因是：程序员对于这两个操作是否真的被重排序并不关心，程序员关心的是程序执行时的语义不能被改变（即执行结果不能被改变）。因此，happens-before关系本质上和as-if-serial语义是一回事。as-if-serial语义保证单线程内程序的执行结果不被改变，happens-before关系保证正确同步的多线程程序的执行结果不被改变。

7.1、定义：

用happens-before的概念来阐述操作之间的内存可见性。在JMM中，如果一个操作执行的结果需要对另一个操作可见，那么这两个操作之间必须要存在happens-before关系 。
两个操作之间具有happens-before关系，并不意味着前一个操作必须要在后一个操作之前执行！happens-before仅仅要求前一个操作（执行的结果）对后一个操作可见，且前一个操作按顺序排在第二个操作之前（如果重拍不影响结果，是可以重排的）（the first is visible to and ordered before the second）。
上面的定义看起来很矛盾，其实它是站在不同的角度来说的。
1）站在Java程序员的角度来说：JMM保证，如果一个操作happens-before另一个操作，那么第一个操作的执行结果将对第二个操作可见，而且第一个操作的执行顺序排在第二个操作之前。
2）站在编译器和处理器的角度来说：JMM允许，两个操作之间存在happens-before关系，不要求Java平台的具体实现必须要按照happens-before关系指定的顺序来执行。如果重排序之后的执行结果，与按happens-before关系来执行的结果一致，那么这种重排序是允许的。
回顾我们前面存在数据依赖性的代码：

但是仔细考察，2、3是必需的，而1并不是必需的，因此JMM对这三个happens-before关系的处理就分为两类：1）会改变程序执行结果的重排序；2）不会改变程序执行结果的重排序。

JMM对这两种不同性质的重排序，采用了不同的策略，如下：
1）对于会改变程序执行结果的重排序，JMM要求编译器和处理器必须禁止这种重排序；
2）对于不会改变程序执行结果的重排序，JMM对编译器和处理器不做要求。
于是，站在我们程序员的角度，看起来这个三个操作满足了happens-before关系，而站在编译器和处理器的角度，进行了重排序，而排序后的执行结果，也是满足happens-before关系的。

7.2、Happens-Before规则：

JMM为我们提供了以下的Happens-Before规则：
1）程序顺序规则：一个线程中的每个操作，happens-before于该线程中的任意后续操作。
2）监视器锁规则：对一个锁的解锁，happens-before于随后对这个锁的加锁。
3）volatile变量规则：对一个volatile域的写，happens-before于任意后续对这个volatile域的读。
4）传递性：如果A happens-before B，且B happens-before C，那么A happens-before C。
5）start()规则：如果线程A执行操作ThreadB.start()（启动线程B），那么A线程的ThreadB.start()操作happens-before于线程B中的任意操作。
6） join()规则：如果线程A执行操作ThreadB.join()并成功返回，那么线程B中的任意操作happens-before于线程A从ThreadB.join()操作成功返回。
7 ）线程中断规则:对线程interrupt方法的调用happens-before于被中断线程的代码检测到中断事件的发生。

三、volatile详解

1、volatile特性

可以把对volatile变量的单个读/写，看成是使用同一个锁对这些单个读/写操作做了同步

可以看成

所以volatile变量自身具有下列特性：

• 可见性：对一个volatile变量的读，总是能看到（任意线程）对这个volatile变量最后的写入。
• 原子性：对任意单个volatile变量的读/写具有原子性，但类似于volatile++这种复合操作不具有原子性。
• volatile的内存语义：可以简单理解为 volatile，synchronize，atomic，lock 之类的在 JVM 中的内存方面实现原则。
• volatile写的内存语义：当写一个volatile变量时，JMM会把该线程对应的本地内存中的共享变量值刷新到主内存。
• volatile读的内存语义：当读一个volatile变量时，JMM会把该线程对应的本地内存置为无效。线程接下来将从主内存中读取共享变量。 所以对于代码

如果我们将flag变量以volatile关键字修饰，那么实际上：线程A在写flag变量后，本地内存A中被线程A更新过的两个共享变量的值都被刷新到主内存中。

在读flag变量后，本地内存B包含的值已经被置为无效。此时，线程B必须从主内存中读取共享变量。线程B的读取操作将导致本地内存B与主内存中的共享变量的值变成一致。

如果我们把volatile写和volatile读两个步骤综合起来看的话，在读线程B读一个volatile变量后，写线程A在写这个volatile变量之前所有可见的共享变量的值都将立即变得对读线程B可见。
为何volatile不是线程安全的？

2、volatile内存语义的实现

volatile重排序规则表：

总结起来就是：
当第二个操作是volatile写时，不管第一个操作是什么，都不能重排序。这个规则确保volatile写之前的操作不会被编译器重排序到volatile写之后。
当第一个操作是volatile读时，不管第二个操作是什么，都不能重排序。这个规则确保volatile读之后的操作不会被编译器重排序到volatile读之前。
当第一个操作是volatile写，第二个操作是volatile读时，不能重排序。

3、volatile的内存屏障

在Java中对于volatile修饰的变量，编译器在生成字节码时，会在指令序列中插入内存屏障来禁止特定类型的处理器重排序问题。

• volatile写

storestore屏障：对于这样的语句store1; storestore;
store2，在store2及后续写入操作执行前，保证store1的写入操作对其它处理器可见。(也就是说如果出现storestore屏障，那么store1指令一定会在store2之前执行，CPU不会store1与store2进行重排序)。

storeload屏障：对于这样的语句store1; storeload;
load2，在load2及后续所有读取操作执行前，保证store1的写入对所有处理器可见。(也就是说如果出现storeload屏障，那么store1指令一定会在load2之前执行,CPU不会对store1与load2进行重排序)

• volatile读
  
  在每个volatile读操作的后面插入一个LoadLoad屏障。在每个volatile读操作的后面插入一个loadstore屏障。

loadload屏障：对于这样的语句load1; loadload; load2，在load2及后续读取操作要读取的数据被访问前，保证load1要读取的数据被读取完毕。（也就是说，如果出现loadload屏障，那么load1指令一定会在load2之前执行，CPU不会对load1与load2进行重排序）。

loadstore屏障：对于这样的语句load1; loadstore; store2，在store2及后续写入操作被刷出前，保证load1要读取的数据被读取完毕。（也就是说，如果出现loadstore屏障，那么load1指令一定会在store2之前执行，CPU不会对load1与store2进行重排序）。

4、volatile的实现原理

通过对OpenJDK中的unsafe.cpp源码的分析，会发现被volatile关键字修饰的变量会存在一个“lock:”的前缀。Lock前缀，Lock不是一种内存屏障，但是它能完成类似内存屏障的功能。Lock会对CPU总线和高速缓存加锁，可以理解为CPU指令级的一种锁。

同时该指令会将当前处理器缓存行的数据直接写会回到系统内存中，且这个写回内存的操作会使在其他CPU里缓存了该地址的数据无效。在具体的执行上，它先对总线和缓存加锁，然后执行后面的指令，最后释放锁后会把高速缓存中的脏数据全部刷新回主内存。在Lock锁住总线的时候，其他CPU的读写请求都会被阻塞，直到锁释放。