Java并发原理无废话指南

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网上有不计其数的并发编程文章，甚至有不计其数的书来介绍这个主题。你为什么要花10分钟时间来读完这篇文章呢？我给的答案：“他们全是废话。”，我觉得这个主题用10分钟就可以说完，根本不要用花这么长时间，也不用去折腾Java内存模型之类的东西。

我只讲原理，不会告诉你怎么用Java的并发库，这是java doc干的事情

理解Java并发原理或者其他语言的并发（没错，这篇文章是“跨语言”的！！！还这么短，你说牛逼不牛逼）只需要记住理解两个东西：

1. CPU访问存储的方式——多级存储；
2. CPU执行指令的方式——乱序

首先回忆我们大学的一门课程——《计算机组成原理》也许你的记忆里只有：“呃，你要说xx进制转换成xx进制吗？”。没关系我帮你回忆一下：

• 有一节课讲多级存储，说计算机最快的存储是CPU里面的Cache，其次是内存，最后是硬盘，最次的是外部存储（比如光盘之类的）。

• 还有一节课讲的是CPU流水线，乱序执行、分支预测，说CPU考虑性能问题会把几个没有数据关联的指令打乱顺序执行。

怎么样？有印象了吗？（什么？没读过大学？那我觉得你有必要读一下大学的课程——即便你不想混文凭）。

多级存储

我们来看一个“无聊的”Java例子（例子没有任何意义，会枯燥一些，耐着性质你读懂了可以超脱了）

程序定义了一个线程，线程会不停的判断stop标志位，如果为真则循环累加i。然后我们在主线程里面修改stop为true。期望线程在进行2秒之后停止。

如果运行这个程序我们得到的结果是——程序永远不会停止。主线程里面修改的变量在testThread里面并没有发生改变。

解释这个程序就用到了“多级存储”，在x86架构的CPU中对数据的的访问都是经过寄存器，如果数据在内存中CPU会先加载到寄存器然后在读取；写入的时候CPU只写入到寄存器，在“适当的时候”数据会被回写到内存中。画个图:

操作系统把我们程序中的主进程和testThread调度到不同的CPU，testThread（CPU1）访问stop的时候数据被复制到Cache中然后读取；主进程（CPU2）访问stop的时候数据被复制到Cache中然后读取，赋值的时候会写入到Cache中。所以CPU2修改的值并不会立马被CPU1看到，这取决于:
* CPU2是不是写回到内存中；
* CPU1的Cache是不是被“淘汰”重新从内存中加载数据；

第一条比较容易满足，因为Cache必定会回写到内存中（只不过不是实时写入）；第二条看起来比较困难，唯一的解决办法是我们访问stop变量的时候每次都从内存加载而不是通过Cache。在Java中实现这个功能的关键字是volatile。

public static volatile boolean stop = false;

这样程序就可以“正常”执行了。需要注意，volatile只保证“好吧，我不用Cache”，无法保证原子性（比如赋值操作被拆分为多个CPU指令，那么其他进程可能看到的是一个“中间结果”）。所以volatile其实是一种低效、不安全的并发处理方式。（不使用Cache效率低，无法保证原子性所以不安全）。

流水线，乱序执行、分支预测

代码比上一个更加枯燥，忍耐一下：

我定义了4个变量，两个线程，然后分别启动两个线程，等待线程执行完之后输出x,y的值。同志们可以猜猜结果是多少。（注释后面的标号代表语句编号）

没错，根本没有“正确”答案。我这里有四种答案：

• 结果：x=0, y=1；执行顺序：1, 2, 3, 4
• 结果：x=1, y=0；执行顺序：3, 4, 1, 2
• 结果：x=1, y=1；执行顺序：1, 3, 2, 4
• 结果：x=0, y=0；执行顺序：2, 4, 1, 3

(前面三种执行结果你多执行几次都会出现，后面的理论是存在。但是我没有执行出来，单颗CPU更容易出现这样的结果)

这就是并发的本质，你的代码不会按照你写顺序执行。前三个很容解释，两个线程可能会被“交替”执行，让人困惑的是第四个结果，解释这个就必须用到“流水线，乱序执行、分支预测”。

CPU内部有多个执行单元（如果是多个CPU那就更多执行单元了），为了提高吞吐量，它会采用流水线同时执行多条指令；为了优化程序执行的效率适应流水线，CPU会分析指令的依赖关系把可以并行执行的指令并行执行。

在one线程中，a=1和y=b是没有任何依赖关系的，所以可能y=b会被先执行，a=1则后执行。同样的道理other线程中也是如此。

总结

没错，存储访问引起的不一致性+CPU为了提高效率引入的并行机制就是并发程序设计的困难，这两个问题结合在一起就是“Memory barrier”（内存屏障、内存栅栏），这不是Java独有的，在任何编程语言中都会存在这个问题，除非你的CPU不是多级存储、没有流水线（这还是CPU吗？）。

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