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并发(Concurrency):并发是指同时拥有两个或者多个线程,如果程序在单核处理器上运行,多个线程将交替地换入或者换出内存,这些线程是同时”存在“的,每个线程都处理执行过程中的某个状态,如果运行在多核处理器上,此时,程序中的每个线程都将分配到一个处理器上,因此可以同时运行。
高并发(High Concurrency):高并发是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常是指,通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。
数据的读取和存储都经过高速缓存,CPU核心与高速缓存有一条特殊的快速通道;主存与多级缓存都连在系统总线上(BUS)这条总线同时还用于其他组件的通信。
CPU Cache作用:由于CPU频率太快,快到主存跟不上,这样在处理器时钟周期内,CPU常常需要等待主存,浪费资源。Cache的出现就是为了缓解CPU和内存之间速度不匹配问题(结构 -> cache ->memory)。
局部性原理:局部性原理: CPU访问存储器时,无论是存取指令还是存取数据,所访问的存储单元都趋于聚集在一个较小的连续区域中。
MESI(Modified Exclusive Shared Or Invalid)(也称为伊利诺斯协议,是因为该协议由伊利诺斯州立大学提出)是一种广泛使用的支持写回策略的缓存一致性协议,该协议被应用在Intel奔腾系列的CPU中,详见“support the more efficient write-back cache in addition to the write-through cache previously used by the Intel 486 processor”。
CPU中每个缓存行(caceh line)使用4种状态进行标记(使用额外的两位(bit)表示):
- M: 被修改(Modified):该缓存行只被缓存在该CPU的缓存中,并且是被修改过的(dirty),即与主存中的数据不一致,该缓存行中的内存需要在未来的某个时间点(允许其它CPU读取请主存中相应内存之前)写回(write back)主存。
当被写回主存之后,该缓存行的状态会变成独享(exclusive)状态。- E: 独享的(Exclusive):该缓存行只被缓存在该CPU的缓存中,它是未被修改过的(clean),与主存中数据一致。该状态可以在任何时刻当有其它CPU读取该内存时变成共享状态(shared)。
同样地,当CPU修改该缓存行中内容时,该状态可以变成Modified状态。- S:共享的(Shared):该状态意味着该缓存行可能被多个CPU缓存,并且各个缓存中的数据与主存数据一致(clean),当有一个CPU修改该缓存行中,
其它CPU中该缓存行可以被作废(变成无效状态(Invalid))。- I: 无效的(Invalid):该缓存是无效的(可能有其它CPU修改了该缓存行)。
CacheLine有四种数据状态(MESI),而引起数据状态转换的CPU Cache操作也有四种:
CacheLine状态之间的相互转换关系如下图所示:
在一个典型系统中,可能会有几个缓存(在多核系统中,每个核心都会有自己的缓存)共享主存总线,每个相应的CPU会发出读写请求,而缓存的目的是为了减少CPU读写共享主存的次数。
一个缓存除在Invalid状态外都可以满足cpu的读请求,一个invalid的缓存行必须从主存中读取(变成S或者 E状态)来满足该CPU的读请求。
一个写请求只有在该缓存行是M或者E状态时才能被执行,如果缓存行处于S状态,必须先将其它缓存中该缓存行变成Invalid状态(也既是不允许不同CPU同时修改同一缓存行,
即使修改该缓存行中不同位置的数据也不允许)。该操作经常作用广播的方式来完成,例如:RequestFor Ownership (RFO)
缓存可以随时将一个非M状态的缓存行作废,或者变成Invalid状态,而一个M状态的缓存行必须先被写回主存。
一个处于M状态的缓存行必须时刻监听所有试图读该缓存行相对就主存的操作,这种操作必须在缓存将该缓存行写回主存并将状态变成S状态之前被延迟执行。
一个处于S状态的缓存行也必须监听其它缓存使该缓存行无效或者独享该缓存行的请求,并将该缓存行变成无效(Invalid)。
一个处于E状态的缓存行也必须监听其它缓存读主存中该缓存行的操作,一旦有这种操作,该缓存行需要变成S状态。
对于M和E状态而言总是精确的,他们在和该缓存行的真正状态是一致的。而S状态可能是非一致的,如果一个缓存将处于S状态的缓存行作废了,而另一个缓存实际上可能已经独享了该缓存行,但是该缓存却不会将该缓存行升迁为E状态,这是因为其它缓存不会广播他们作废掉该缓存行的通知,同样由于缓存并没有保存该缓存行的copy的数量,因此(即使有这种通知)也没有办法确定自己是否已经独享了该缓存行。
从上面的意义看来E状态是一种投机性的优化:如果一个CPU想修改一个处于S状态的缓存行,总线事务需要将所有该缓存行的copy变成invalid状态,而修改E状态的缓存不需要使用总线事务。
处理器或编译器为提高运算速度而做出违背代码原有顺序的优化。
重排序遵循原则as-if-serial
as-if-serial语义:不管怎么重排序(编译器和处理器为了提高并行度),(单线程)程序的执行结果不会改变。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。但是,如果操作之间不存在数据依赖关系,这些操作就可能被编译器和处理器重排序。
例如:
a=10;
b=200;
result=a*b;
它们之间的依赖关系如图:
由于a=10和b=200之间不存在依赖关系,因此编译器或处理可以这两两个操作进行重排,因此最终执行顺序可能有以下两种情况:
但无论哪种执行顺序,最终的结果都是对的。正是因为as-if-serial的存在,我们在编写单线程程序时会觉得好像它就是按代码的顺序执行的,这让我们可以不必关心重排的影响。
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。它规定了一个线程如何和何时可以看到由其他线程修改过后的共享变量的值,以及在必须时如何同步地访问共享变量。
在JVM内部,Java内存模型把内存分成了两部分:线程栈区和堆区。
下图展示了调用栈和本地变量都存储在栈区,对象都存储在堆区:
堆中的对象可以被多线程共享。如果一个线程获得一个对象的应用,它便可访问这个对象的成员变量。如果两个线程同时调用了同一个对象的同一个方法,那么这两个线程便可同时访问这个对象的成员变量,但是对于本地变量,每个线程都会拷贝一份到自己的线程栈中。
下图展示了上面描述的过程:
CPU Registers(寄存器):是CPU内存的基础,CPU在寄存器上执行操作的速度远大于在主存上执行的速度。这是因为CPU访问寄存器速度远大于主存。
CPU Cache Memory(高速缓存):由于计算机的存储设备与处理器的运算速度之间有着几个数量级的差距,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级缓存,来作为内存与处理器之间的缓冲。将运算时所使用到的数据复制到缓存中,让运算能快速的进行。当运算结束后,再从缓存同步回内存之中,这样处理器就无需等待缓慢的内存读写了。
RAM-Main Memory(主存/内存):计算机的主存也称作RAM,所有的CPU都能够访问主存,而且主存比缓存和寄存器大很多。
当一个CPU需要读取主存的时候,他会将主存中的部分读取到CPU缓存中,甚至他可能将缓存中的部分内容读到他的内部寄存器里面,然后在寄存器中执行操作。当CPU需要将结果回写到主存的时候,他会将内部寄存器中的值刷新到缓存中,然后在某个时间点从缓存中刷回(flush)主存。
Java内存模型和硬件内存架构并不一致。硬件内存架构中并没有区分栈和堆,从硬件上看,不管是栈还是堆,大部分数据都会存到主存中,当然一部分栈和堆的数据也有可能会存到CPU寄存器中,如下图所示,Java内存模型和计算机硬件内存架构是一个交叉关系:
当对象和变量存储到计算机的各个内存区域时,必然会面临一些问题,其中最主要的两个问题是:
当多个线程同时操作同一个共享对象时,如果没有合理的使用volatile和synchronization关键字,一个线程对共享对象的更新有可能导致其它线程不可见。
想象一下我们的共享对象存储在主存,一个CPU中的线程读取主存数据到CPU缓存,然后对共享对象做了更改,但CPU缓存中的更改后的对象还没有flush到主存,此时线程对共享对象的更改对其它CPU中的线程是不可见的。最终就是每个线程最终都会拷贝共享对象,而且拷贝的对象位于不同的CPU缓存中。
下图展示了上面描述的过程。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。
要解决共享对象可见性这个问题,我们可以使用java volatile关键字。 Java’s volatile keyword. volatile 关键字可以保证变量会直接从主存读取,而对变量的更新也会直接写到主存。volatile原理是基于CPU内存屏障指令实现。
如果多个线程共享一个对象,如果它们同时修改这个共享对象,这就产生了竞争现象。
如下图所示,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。然而下图中两个加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。synchronized代码块可以保证同一个时刻只能有一个线程进入代码竞争区,synchronized代码块也能保证代码块中所有变量都将会从主存中读,当线程退出代码块时,对所有变量的更新将会flush到主存,不管这些变量是不是volatile类型的。
在执行程序时,为了提高性能,编译器和处理器会对指令做重排序。但是,JMM确保在不同的编译器和不同的处理器平台之上,通过插入特定类型的Memory Barrier来禁止特定类型的编译器重排序和处理器重排序,为上层提供一致的内存可见性保证。
如果两个操作访问同一个变量,其中一个为写操作,此时这两个操作之间存在数据依赖性。编译器和处理器不会改变存在数据依赖性关系的两个操作的执行顺序,即不会重排序。
不管怎么重排序,单线程下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。
通过内存屏障可以禁止特定类型处理器的重排序,从而让程序按我们预想的流程去执行。内存屏障,又称内存栅栏,是一个CPU指令,基本上它是一条这样的指令:
从jdk5开始,java使用新的JSR-133内存模型,基于happens-before的概念来阐述操作之间的内存可见性。
在JMM中,如果一个操作的执行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,这个的两个操作既可以在同一个线程,也可以在不同的两个线程中。
happens-before规则如下:
注意:两个操作之间具有happens-before关系,并不意味前一个操作必须要在后一个操作之前执行!仅仅要求前一个操作的执行结果,对于后一个操作是可见的,且前一个操作按顺序排在后一个操作之前。
Java内存模型抽象结构图:
线程A与线程B之间如要通信的话,必须要经历下面2个步骤:
下面通过示意图来说明这两个步骤:
如上图所示,本地内存A和B有主内存中共享变量x的副本。假设初始时,这三个内存中的x值都为0。线程A在执行时,把更新后的x值(假设值为1)临时存放在自己的本地内存A中。当线程A和线程B需要通信时,线程A首先会把自己本地内存中修改后的x值刷新到主内存中,此时主内存中的x值变为了1。随后,线程B到主内存中去读取线程A更新后的x值,此时线程B的本地内存的x值也变为了1。
从整体来看,这两个步骤实质上是线程A在向线程B发送消息,而且这个通信过程必须要经过主内存。JMM通过控制主内存与每个线程的本地内存之间的交互,来为java程序员提供内存可见性保证。