并发编程之并发理论篇--重排序与数据依赖性
目录
重排序
什么是重排序
为什么需要重排序
重排序分类
重排序过程
重排序对多线程的影响
数据依赖性
重排序
什么是重排序
重排序是指在计算机系统中，对指令的执行顺序进行重新排列的过程。这种重新排列不会改变程序的语义和结果，但可以提高程序的执行效率。重排序分为编译器重排序和处理器重排序两种情况。
为什么需要重排序
现代CPU使用流水线来执行指令，并且指令流水线允许多条指令同时存在于流水线中并被执行。重排序是为了进一步优化这个过程，提高程序的执行效率和性能。
重排序可以分为两种类型：编译器重排序和处理器重排序。
- 编译器重排序是由编译器在生成汇编代码时进行的重新排序，它遵循as-if-serial规则，即程度的执行结果不能改变。编译器重排序的目的是通过改变指令的执行顺序，尽量减少指令之间的依赖关系，以提高并行度和指令级别的并行性。
- 处理器重排序是由计算机处理器在运行时对指令进行重新排序，它需要满足happens-before规则，确保程序的执行结果始终符合预期。处理器重排序的目的是通过重新安排指令的执行顺序，充分利用计算资源和硬件特性，如多级缓存、指令乱序执行等，以提高执行效率。
需要注意的是，重排序可能会导致一些潜在的问题，如数据依赖导致的竞争条件和内存可见性问题。因此，在并发编程中，需要使用同步机制（如锁、原子操作、内存屏障等）来保证数据的正确性和一致性。
总而言之，重排序是为了优化程序的执行效率和性能。编译器和处理器通过重新排列指令的执行顺序，充分利用硬件特性，以提高程序的整体运行速度和吞吐量。
重排序分类
重排序可以分为三种类型：编译器重排序、处理器重排序和内存重排序。
- 编译器重排序：编译器在生成目标代码时，会根据程序的语义和依赖关系对指令进行重新排序。编译器重排序的目标是优化程序的性能和并行度。它可以改变指令的执行顺序，减少指令之间的依赖关系，提高并行度和指令级别的并行性。编译器重排序必须遵循as-if-serial规则，即程序的执行结果不能改变。
- 处理器重排序：现代处理器具有流水线、乱序执行等特性，在执行指令时可以对其进行重新排序，以充分利用硬件资源并提高执行效率。处理器重排序需要满足happens-before规则，即程序的执行结果必须符合预期。处理器重排序是由处理器自动完成的，与编译器重排序是独立的。
- 内存重排序：内存重排序是指对内存访问操作（读写内存）的重排序。在多线程或多核系统中，不同线程或核心对内存的读写操作可能会出现乱序执行，导致内存访问的顺序与程序代码中的顺序不一致。为了保证内存操作的一致性，需要使用同步机制（如锁、原子操作、内存屏障等）来防止内存重排序。
这三种类型的重排序相互独立，但它们共同影响程序的执行顺序和结果。编译器重排序在编译期间进行，处理器重排序和内存重排序在运行时进行。理解和掌握重排序的规则和机制对于编写正确且高效的并发程序非常重要。
重排序过程
重排序过程是指在编译器、处理器或内存控制器等硬件和软件层面上对指令或内存操作的执行顺序进行重新排序的过程。下面以处理器重排序为例，简要介绍一下典型的重排序过程：
1. 提取阶段（Fetch Stage）：处理器从指令缓存或内存中提取指令，并按照指令流水线的方式进行处理。
2. 解码阶段（Decode Stage）：处理器对提取到的指令进行解码，确定指令的类型和操作数。
3. 重排序阶段（Reordering Stage）：在这个阶段，处理器可能会对指令进行重排序。处理器的重排序能力是为了充分利用硬件资源和提高程序性能的需要而设计的。
- 指令级别重排序：处理器可以对指令进行乱序执行，即不按照程序中的顺序依次执行指令，而是按照指令之间的数据依赖关系和可并行性进行重排序。这样可以充分利用指令流水线和处理器的并行执行能力，提高程序的执行效率。
- 内存访问重排序：处理器对内存读写操作的顺序也可能进行重排序。这种重排序是为了提高内存操作的效率和访问的局部性，但可能会导致多线程或多核程序的内存一致性问题。
4. 执行阶段（Execution Stage）：处理器按照重排序后的指令顺序执行。
需要注意的是，处理器重排序必须满足happens-before规则和保证程序的语义不变。在编码过程中，应该遵循一些原则和技术来确保重排序的正确性，如使用同步操作（如锁、原子操作、屏障等）来保证数据的一致性，以及使用内存屏障指令来限制内存重排序。
除了处理器重排序，编译器在生成目标代码时也可以对指令进行重排序。编译器重排序的具体过程与处理器重排序有所不同，但目标是优化程序的性能和并行度，同时遵循as-if-serial规则，即程序的执行结果不能改变。
总之，重排序过程是处理器在执行阶段对指令或内存操作的顺序进行重新排序的过程，旨在提高程序的性能和效率。然而，在进行重排序时必须考虑并发环境下的内存一致性和线程间的通信问题，以确保程序的正确性和可靠性。
重排序对多线程的影响
以下是一个简单的代码示例，涉及到了多线程和内存重排序的问题：
class Counter {
private int count = 0; // 计数器变量
public void increment() {
count++; // 自增计数
}
public int getCount() {
return count; // 返回计数器的值
}
}
public class Main {
private static final int NUM_THREADS = 10; // 线程数量
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
Counter counter = new Counter(); // 创建计数器对象
Thread[] threads = new Thread[NUM_THREADS]; // 创建线程数组
// 创建并启动线程
for (int i = 0; i < NUM_THREADS; i++) {
threads[i] = new Thread(() -> {
for (int j = 0; j < 100000; j++) {
counter.increment(); // 调用计数器的自增方法
}
});
threads[i].start(); // 启动线程
}
// 等待所有线程执行完毕
for (Thread thread : threads) {
thread.join();
}
System.out.println("计数: " + counter.getCount()); // 输出计数器的值
}
}
这个示例中，我们定义了一个 Counter 类来计数。该类具有一个私有成员变量 count 和两个公共方法 increment 和 getCount。increment 方法将 count 加一，而 getCount 方法返回计数器的当前值。在 main 函数中，我们创建了 10 个线程，每个线程执行 100000 次 increment 方法，最终输出计数器的值。如果没有同步机制，在多线程环境下进行 count 的写入和读取操作，就会带来数据竞争和内存重排序等问题，导致程序结果不可预知。
为了解决这些问题，我们可以使用 Java 中提供的 synchronized 关键字或者 Lock 接口来进行同步，保证多线程环境下对 count 变量的操作是互斥的。此外，还可以使用 volatile 关键字来禁止编译器和处理器对 count 变量进行重排序。通过使用这些同步机制，我们可以确保程序的正确性和可靠性。
数据依赖性
在多线程编程中，数据依赖性是指两个或多个操作之间的关系，其中一个操作对共享变量进行写操作，另一个或其他操作对同一共享变量进行读或写操作。根据数据依赖性的不同情况，可以分为以下三种类型：
- 写后读（Write-After-Read，WAR）：在代码执行过程中，先有一个写操作，然后紧随其后的是一个读操作。例如：a = 1; b = a; 在这个例子中，首先将1写入变量a，然后将a的值读取给变量b。写后读操作之间存在数据依赖性，因为读操作需要依赖于前面的写操作。
- 写后写（Write-After-Write，WAW）：在代码执行过程中，先有一个写操作，然后紧随其后的是另一个写操作。例如：a = 1; a = 2; 在这个例子中，首先将1写入变量a，然后将2写入变量a。写后写操作之间存在数据依赖性，写操作之间的顺序不能改变，因为后面的写操作需要依赖于前面的写操作。
- 读后写（Read-After-Write，RAW）：在代码执行过程中，先有一个读操作，然后紧随其后的是一个写操作。例如：a = b; b = 1; 在这个例子中，首先将变量b的值读取给变量a，然后将1写入变量b。读后写操作之间存在数据依赖性，因为写操作需要依赖于前面的读操作。
对于存在数据依赖性的操作，编译器和处理器不会改变它们的执行顺序。这是因为重排序可能会改变程序的执行结果。编译器和处理器在进行重排序时，会遵守数据依赖性，确保存在数据依赖关系的两个操作按照正确的顺序执行。值得注意的是，这种数据依赖性仅适用于单个处理器内执行的指令序列和单个线程内部的操作，不考虑不同处理器之间和不同线程之间的数据依赖性。