Java中JMM与volatile关键字的学习

JMM

JMM是指Java内存模型,不是Java内存布局,不是所谓的栈、堆、方法区。

每个Java线程都有自己的工作内存。操作数据,首先从主内存中读,得到一份拷贝,操作完毕后再写回到主内存。

Java中JMM与volatile关键字的学习_第1张图片

JMM可能带来可见性、原子性和有序性问题。

1.可见性:指当一个线程修改了某一个共享变量的值,其他线程是否能够立即知道这个修改。显然,对于串行程序来说,可见性问题 是不存在。因为你在任何一个操作步骤中修改某个变量,那么在后续的步骤中,读取这个变量的值,一定是修改后的新值。但是这个问题在并行程序中就不见得了。如果一个线程修改了某一个全局变量,那么其他线程未必可以马上知道这个改动。

2.原子性:指一个操作是不可中断的,即使是多个线程一起执行的时候,一个线程操作一旦开始,就不会被其他线程干扰比如,对于一个静态全局变量int i,两个线程同时对它赋值,线程A 给他赋值 1,线程 B 给它赋值为 -1,。那么不管这两个线程以何种方式,何种步调工作,i的值要么是1,要么是-1,线程A和线程B之间是没有干扰的。这就是原子性的一个特点,不可被中断。

3.有序性:对于一个线程的执行代码而言,我们总是习惯地认为代码的执行时从先往后,依次执行的。这样的理解也不能说完全错误,因为就一个线程而言,确实会这样。但是在并发时,程序的执行可能就会出现乱序。给人直观的感觉就是:写在前面的代码,会在后面执行。有序性问题的原因是因为程序在执行时,可能会进行指令重排,重排后的指令与原指令的顺序未必一致。

volatile关键字

volatile关键字是Java提供的一种轻量级同步机制。它能够保证可见性和有序性,但是不能保证原子性。

可见性与原子性测试

class MyData{
    int number=0;
    //volatile int number=0;
    AtomicInteger atomicInteger=new AtomicInteger();
    public void setTo60(){
        this.number=60;
    }
    //此时number前面已经加了volatile,但是不保证原子性
    public void addPlusPlus(){
        number++;
    }
    public void addAtomic(){
        atomicInteger.getAndIncrement();
    }
}
//volatile可以保证可见性,及时通知其它线程主物理内存的值已被修改
private static void volatileVisibilityDemo() {
    System.out.println("可见性测试");
    MyData myData=new MyData();//资源类
    //启动一个线程操作共享数据
    new Thread(()->{
        System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t come in");
        try {TimeUnit.SECONDS.sleep(3);myData.setTo60();
        System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t update number value: "+myData.number);}catch (InterruptedException e){e.printStackTrace();}
    },"AAA").start();
    while (myData.number==0){
     //main线程持有共享数据的拷贝,一直为0
    }
    System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t mission is over. main get number value: "+myData.number);
}

可见性:

MyData类是资源类,一开始number变量没有用volatile修饰,所以程序运行的结果是:

可见性测试
AAA come in
AAA update number value: 60

虽然"AAA"线程把number修改成了60,但是main线程持有的仍然是最开始的0,所以一直循环,程序不会结束。

如果对number添加了volatile修饰,运行结果是:

AAA come in
AAA update number value: 60
main mission is over. main get number value: 60

可见某个线程对number的修改,会立刻反映到主内存上。

原子性:

volatile并不能保证操作的原子性。这是因为,比如一条number++的操作,底层会形成3条指令。

getfield        //读
iconst_1	//++常量1
iadd		//加操作
putfield	//写操作

假设有3个线程,分别执行number++,都先从主内存中拿到最开始的值,number=0,然后三个线程分别进行操作。假设线程A执行完毕,number=1,也立刻通知到了其它线程,但是此时线程B、C已经拿到了number=0,所以结果就是写覆盖,线程B、C将number变成1。

解决的办法就是:

  • addPlusPlus()方法加锁。
  • 使用java.util.concurrent.AtomicInteger类。
private static void atomicDemo() {
    System.out.println("原子性测试");
    MyData myData=new MyData();
    for (int i = 1; i <= 20; i++) {
        new Thread(()->{
            for (int j = 0; j <1000 ; j++) {
                myData.addPlusPlus();
                myData.addAtomic();
            }
        },String.valueOf(i)).start();
    }
    while (Thread.activeCount()>2){
        Thread.yield();
    }
    System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t int type finally number value: "+myData.number);
    System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t AtomicInteger type finally number value: "+myData.atomicInteger);
}

结果:可见,由于volatile不能保证原子性,出现了线程重复写的问题,最终结果比20000小。而AtomicInteger可以保证原子性。

原子性测试
main	 int type finally number value: 17542
main	 AtomicInteger type finally number value: 20000

有序性:

volatile可以保证有序性,也就是防止指令重排序。所谓指令重排序,就是出于优化考虑,CPU执行指令的顺序跟程序员自己编写的顺序不一致。就好比一份试卷,题号是老师规定的(代码是程序员规定的),但是考生(CPU)可以先做选择题,也可以先做填空题。

但是有时候这种情况就会出现问题:

int x = 11; //语句1
int y = 12; //语句2
x = x + 5;  //语句3
y = x * x;  //语句4

以上例子,可能出现的执行顺序有1234、2134、1342,这三个都没有问题,最终结果都是x = 16,y=256。但是如果是4开头,就有问题了,y=0。这个时候就不需要指令重排序。

哪些地方用到过volatile?

单例模式的安全问题

常见的DCL(Double Check Lock)模式虽然加了同步,但是在多线程下依然会有线程安全问题。

public class SingletonDemo {
    private static SingletonDemo singletonDemo=null;
    private SingletonDemo(){
        System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t 我是构造方法");
    }
    //DCL模式 Double Check Lock 双端检索机制:在加锁前后都进行判断
    public static SingletonDemo getInstance(){
        if (singletonDemo==null){
            synchronized (SingletonDemo.class){
                 if (singletonDemo==null){
                     singletonDemo=new SingletonDemo();
                 }
            }
        }
        return singletonDemo;
    }
    public static void main(String[] args) {
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            new Thread(()->{
                SingletonDemo.getInstance();
            },String.valueOf(i+1)).start();
        }
    }
}

这个漏洞比较tricky,很难捕捉,但是是存在的。instance=new SingletonDemo();可以大致分为三步:

memory = allocate();     //1.分配内存
instance(memory);	 //2.初始化对象
instance = memory;	 //3.设置引用地址

由于Java编译器允许处理器乱序执行,以及JDK1.5之前JMM(Java Memory Medel,即Java内存模型)中Cache、寄存器到主内存回写顺序的规定,上面的第二点和第三点的顺序是无法保证的,也就是说,执行顺序可能是1-2-3也可能是1-3-2,如果是后者,并且在3执行完毕、2未执行之前,被切换到线程B上,这时候instance因为已经在线程A内执行过了第三点,instance已经是非空了,所以线程B直接拿走instance,然后使用,然后顺理成章地报错,而且这种难以跟踪难以重现的错误很可能会隐藏很久。

解决的方法就是对singletondemo对象添加上volatile关键字,禁止指令重排。

你知道CAS吗?

CAS是指Compare And Swap比较并交换,是一种很重要的同步思想。如果主内存的值跟期望值一样,那么就进行修改,否则一直重试,直到一致为止。

public class CASDemo {
    public static void main(String[] args) {
        AtomicInteger atomicInteger=new AtomicInteger(5);
        System.out.println(atomicInteger.compareAndSet(5, 2021)+"\t current data : "+ atomicInteger.get());
        //修改失败
        System.out.println(atomicInteger.compareAndSet(5, 1024)+"\t current data : "+ atomicInteger.get());
    }
}

第一次修改,期望值为5,主内存也为5,主内存的值修改成功,为2021;第二次修改,期望值为5,主内存实际值为2021,修改失败。

CAS底层原理

public final int getAndIncrement(){
    return unsafe.getAndAddInt(this,valueOffset,1);
}

查看AtomicInteger.getAndIncrement()方法,发现其没有加synchronized也实现了同步。这是为什么?

AtomicInteger内部维护了volatile int valueprivate static final Unsafe unsafe两个比较重要的参数。

AtomicInteger.getAndIncrement()调用了Unsafe.getAndAddInt()方法。Unsafe类的大部分方法都是native的,用来像C语言一样从底层操作内存。

public final int getAnddAddInt(Object var1,long var2,int var4){
    int var5;
    do{
        var5 = this.getIntVolatile(var1, var2);
    } while(!this.compareAndSwapInt(var1, var2, var5, var5 + var4));
    return var5;
}

这个方法的var1和var2,就是根据对象和偏移量得到在主内存的快照值var5。然后compareAndSwapInt方法通过var1和var2得到当前主内存的实际值。如果这个实际值跟快照值相等,那么就更新主内存的值为var5+var4。如果不等,那么就一直循环,一直获取快照,一直对比,直到实际值和快照值相等为止。

比如有A、B两个线程,一开始都从主内存中拷贝了原值为3,A线程执行到var5=this.getIntVolatile,即var5=3。此时A线程挂起,B修改原值为4,B线程执行完毕,由于加了volatile,所以这个修改是立即可见的。A线程被唤醒,执行this.compareAndSwapInt()方法,发现这个时候主内存的值不等于快照值3,所以继续循环,重新从主内存获取。

CAS缺点

CAS实际上是一种自旋锁

  • 一直循环等待,开销比较大。
  • 只能保证一个变量的原子操作,多个变量依然要加锁。
  • 引出ABA问题。

ABA问题

所谓的ABA问题,就是比较并交换的循环,存在一个时间差,而这个时间差可能带来意想不到的问题。比如线程T1将一个值从A改为B,然后又从B改为A。当线程T2访问时,看到的就是A,但是却不知道这个A其实发生了更改。尽管线程T2 CAS操作成功,但是不代表就没有问题。

有的需求,比如CAS,只注重头尾(只看期望值和实际值),只要首尾一致就接受。但是有的需求,还看重过程,中间不能发生任何修改,这就引出了AtomicReference:原子引用。

AtomicReference

AtomicInteger对整数进行原子操作,但是如果对象是一个POJO呢?我们这时就可以使用AtomicReference来包装这个POJO,使其操作原子化。

User user1 = new User("Jack",25);
User user2 = new User("Lucy",21);
AtomicReference atomicReference = new AtomicReference<>();
atomicReference.set(user1);
System.out.println(atomicReference.compareAndSet(user1,user2)); // true
System.out.println(atomicReference.compareAndSet(user1,user2)); //false

AtomicStampedReferenceABA问题的解决

使用AtomicStampedReference类可以解决ABA问题。这个类维护了一个版本号Stamp,在进行CAS操作的时候,不仅要比较当前值,还要比较版本号。只有两者都相等,才能执行更新操作。

AtomicStampedReference.compareAndSet(expectedReference,newReference,oldStamp,newStamp);

使用实例:

package thread;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicReference;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicStampedReference;
public class ABADemo {
    static AtomicReference atomicReference = new AtomicReference<>(100);
    static AtomicStampedReference atomicStampedReference = new AtomicStampedReference<>(100, 1);
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("======ABA问题的产生======");
        new Thread(() -> {
            atomicReference.compareAndSet(100, 101);
            atomicReference.compareAndSet(101, 100);
        }, "t1").start();
        new Thread(() -> {
            try {
                TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            System.out.println(atomicReference.compareAndSet(100, 2019) + "\t" + atomicReference.get().toString());
        }, "t2").start();
        try { TimeUnit.SECONDS.sleep(2); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
        System.out.println("======ABA问题的解决======");
        new Thread(() -> {
            int stamp = atomicStampedReference.getStamp();
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t第一次版本号: " + stamp);
            try { TimeUnit.SECONDS.sleep(1); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
            atomicStampedReference.compareAndSet(100,101,
                    atomicStampedReference.getStamp(),atomicStampedReference.getStamp()+1);
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t第二次版本号: " + atomicStampedReference.getStamp());
            atomicStampedReference.compareAndSet(101,100,
                    atomicStampedReference.getStamp(),atomicStampedReference.getStamp()+1);
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t第三次版本号: " + atomicStampedReference.getStamp());
        }, "t3").start();
        new Thread(() -> {
            int stamp = atomicStampedReference.getStamp();
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t第一次版本号: " + stamp);
            try { TimeUnit.SECONDS.sleep(3); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
            boolean result=atomicStampedReference.compareAndSet(100,2019,
                    stamp,stamp+1);
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t修改成功与否:"+result+"  当前最新版本号"+atomicStampedReference.getStamp());
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t当前实际值:"+atomicStampedReference.getReference());
        }, "t4").start();
    }
}

总结

总结来源于GitHub,内部带有源码和用例图。

本篇文章就到这里了,希望能够给你带来帮助,也希望您能够多多关注脚本之家的更多内容!

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