导致并发程序出问题的根本原因是什么?

CPU、内存、IO 设备的读写速度差异巨大,表现为 CPU 的速度 > 内存的速度 > IO 设备的速度。

 

程序的性能瓶颈在于速度最慢的 IO 设备的读写,也就是说当涉及到 IO 设备的读写,再怎么提升 CPU 和内存的速度也是起不到提升性能的作用。

 

为了更好地利用 CPU 的高性能

  • 计算机体系结构,给 CPU 增加了缓存,均衡 CPU 和内存的速度差异
  • 操作系统,增加了进程与线程,分时复用 CPU,均衡 CPU 和 IO 设备的速度差异
  • 编译器,增加了指令执行重排序,更好地利用缓存,提高程序的执行速度

 

基于以上优化,给并发编程带来了三大问题。

 

1、 CPU 缓存,在多核 CPU 的情况下,带来了可见性问题

可见性:一个线程对共享变量的修改,另一个线程能够立刻看到修改后的值

看下面代码,启动两个线程,1 个当 stop 变量为 true 时,停止循环,一个启动就设置 stop 变量为 true。

package constxiong.concurrency.a014;

/**
 * 测试可见性问题
 * @author ConstXiong
 */
public class TestVisibility {

	//是否停止 变量
	private static boolean stop = false;
	
	public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
		//启动线程 1,当 stop 为 true,结束循环
		new Thread(() -> {
		    System.out.println("线程 1 正在运行...");
		    while (!stop) ;
		    System.out.println("线程 1 终止");
		}).start();
		
		//休眠 10 毫秒
		Thread.sleep(10);
		
		//启动线程 2, 设置 stop = true
		new Thread(() -> {
		    System.out.println("线程 2 正在运行...");
		    stop = true;
		    System.out.println("设置 stop 变量为 true.");
		}).start();
	}
	
}

打印结果:

导致并发程序出问题的根本原因是什么?_第1张图片

 

这个就是因为 CPU 缓存导致的可见性导致的问题。线程 2 设置 stop 变量为 true,线程 1 在 CPU 1上执行,读取的 CPU 1 缓存中的 stop 变量仍然为 false,线程 1 一直在循环执行。

示意如图:

导致并发程序出问题的根本原因是什么?_第2张图片

可以通过 volatile、synchronized、Lock接口、Atomic 类型保障可见性。

 

2、操作系统对当前执行线程的切换,带来了原子性问题

原子性:一个或多个指令在 CPU 执行的过程中不被中断的特性

看下面的一段代码,线程 1 和线程 2 分别对变量 count 增加 10000,但是结果 count 的输出却不是 20000

package constxiong.concurrency.a014;

/**
 * 测试原子性问题
 * @author ConstXiong
 */
public class TestAtomic {
	
	//计数变量
	static volatile int count = 0;

	public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
		//线程 1 给 count 加 10000
		Thread t1 = new Thread(() -> {
			for (int j = 0; j < 10000; j++) {
				count++;
			}
			System.out.println("thread t1 count 加 10000 结束");
		});
		
		//线程 2 给 count 加 10000
		Thread t2 = new Thread(() -> {
			for (int j = 0; j < 10000; j++) {
				count++;
			}
			System.out.println("thread t2 count 加 10000 结束");
		});
		
		//启动线程 1
		t1.start();
		//启动线程 2
		t2.start();
		
		//等待线程 1 执行完成
		t1.join();
		//等待线程 2 执行完成
		t2.join();
		
		//打印 count 变量
		System.out.println(count);
	}
	
}

打印结果:

thread t2 count 加 10000 结束
thread t1 count 加 10000 结束
11377

 

这个就是因为线程切换导致的原子性问题。

Java 代码中 的 count++ ,至少需要三条 CPU 指令:

  • 指令 1:把变量 count 从内存加载到 CPU 的寄存器
  • 指令 2:在寄存器中执行 count + 1 操作

  • 指令 3:+1 后的结果写入 CPU 缓存 或 内存

即使是单核的 CPU,当线程 1 执行到指令 1 时发生线程切换,线程 2 从内存中读取 count 变量,此时线程 1 和线程 2 中的 count 变量值是相等,都执行完指令 2 和指令 3,写入的 count 的值是相同的。从结果上看,两个线程都进行了 count++,但是 count 的值只增加了 1。

指令执行与线程切换

导致并发程序出问题的根本原因是什么?_第3张图片

 

3、编译器指令重排优化,带来了有序性问题

有序性:程序按照代码执行的先后顺序

看下面这段代码,复现指令重排带来的有序性问题。

package constxiong.concurrency.a014;

import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Map;
import java.util.Set;

/**
 * 测试有序性问题
 * @author ConstXiong
 */
public class TestOrderliness {
	
	static int x;//静态变量 x
	static int y;//静态变量 y

	public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
		Set valueSet = new HashSet();//记录出现的结果的情况
		Map valueMap = new HashMap();//存储结果的键值对
		
		//循环 1000 万次,记录可能出现的 v1 和 v2 的情况
		for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
			//给 x y 赋值为 0
			x = 0; 
			y = 0; 
			valueMap.clear();//清除之前记录的键值对
			Thread t1 = new Thread(() -> {
				int v1 = y;//将 y 赋值给 v1 ----> Step1
				x = 1;//设置 x 为 1  ----> Step2
				valueMap.put("v1", v1);//v1 值存入 valueMap 中  ----> Step3
			}) ;
			
			Thread t2 = new Thread(() -> {
				int v2 = x;//将 x 赋值给 v2  ----> Step4
				y = 1;//设置 y 为 1  ----> Step5
				valueMap.put("v2", v2);//v2 值存入 valueMap 中  ----> Step6
			});
			
			//启动线程 t1 t2
			t1.start();
			t2.start();
			//等待线程 t1 t2 执行完成
			t1.join();
			t2.join();
			
			//利用 Set 记录并打印 v1 和 v2 可能出现的不同结果
			valueSet.add("(v1=" + valueMap.get("v1") + ",v2=" + valueMap.get("v2") + ")");
			System.out.println(valueSet);
		}
	}
	
}

打印结果出现四种情况:

导致并发程序出问题的根本原因是什么?_第4张图片

v1=0,v2=0 的执行顺序是 Step1 和 Step 4 先执行

v1=1,v2=0 的执行顺序是 Step5 先于 Step1 执行

v1=0,v2=1 的执行顺序是 Step2 先于 Step4 执行

v1=1,v2=1 出现的概率极低,就是因为 CPU 指令重排序造成的。Step2 被优化到 Step1 前,Step5 被优化到 Step4 前,至少需要成立一个。

指令重排,可能会发生在两个没有相互依赖关系之间的指令。

 


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