深刻理解JAVA并发中的有序性问题和解决之道

问题

Java并发情况下总是会遇到各种意向不到的问题，比如下面的代码：

int num = 0;

boolean ready = false;
// 线程1 执行此方法
public void actor1(I_Result r) {
 if(ready) {
 	r.r1 = num + num;
 } else {
 	r.r1 = 1;
 }
}
// 线程2 执行此方法
public void actor2(I_Result r) { 
 num = 2;
 ready = true; 
}

• 线程1中如果发现ready=true,那么r1的值等于num + num，否则等于1，然后将结果保存到I_Result对象中
• 线程2中先修改num=2,然后设置ready=true

那大家觉得I_Result中的r1值可能是多少呢？

1. r1值等于4， 这个大家都能想到, CPU先执行了线程2，然后执行线程1
2. r1值等于1，这个也容易理解，CPU先执行了线程1，然后执行线程2
3. 那我如果说r1值有可能等于0，大家可能觉得离谱，不信的话，我们验证下。

压测验证结果

由于并发问题出现的概率比较低，我们可以使用openjdk提供的jcstress框架进行压测，就能够出现各种可能的情况。

jcstress：全名The Java Concurrency Stress tests，是一个实验工具和一套测试工具，用于帮助研究JVM、类库和硬件中并发支持的正确性。详细使用可以参考文章：https://www.cnblogs.com/wwjj4811/p/14310930.html

1. 生成压测工程

mvn archetype:generate -DinteractiveMode=false -DarchetypeGroupId=org.openjdk.jcstress -DarchetypeArtifactId=jcstress-java-test-archetype -DarchetypeVersion=0.5 -DgroupId=com.alvin -DartifactId=juc-order -Dversion=1.0

生成的工程代码如下图：

2. 填充测试内容

• 方法actor1是压测第一个线程干的活，将结果保存到I_Result中。
• 方法actor2是压测第二个线程干的活
• 类前面的@Outcome注解用来展示验证结果，特别是id="0"这个是我们感兴趣的结果

3. 运行压测工程

mvn clean install 
java -jar target/jcstress.jar

4. 查看运行结果

运行结果如下图所示：

• 有4000多次出现了0的结果
• 大部分情况的结果还是1和4

你是不是还是很困惑，其实这就是并发执行的一些坑，我们下面来解释下原因。

原因分析

如果先要出现r1的值等于0，那么有一个可能0+0=0，那么也就是num=0。

你可能想num怎么可能等于0，代码逻辑明明是先设置num=2,然后才修改ready=true, 最后才会走到num+num 的逻辑啊....

在并发的世界里，我们千万不要被固有的思维限制了，那是不是有可能num=2和ready=true的执行顺序发生了变化呢。如果你想到这里，也基本接近真相了。

原因： JAVA中在指令不存在依赖的情况下，会进行顺序的调整，这种现象叫做指令重排序，是 JIT 编译器在运行时的一些优化。这也是为什么出现0的根本原因。

指令重排不会影响单线程执行的结果，但是在多线程的情况下，会有个可能出现问题。

理解指令重排序

前面提到出现问题的原因是因为指令重排序，你可能还是不大理解指令重排序究竟是什么，以及它的作用，那我这边用一个鱼罐头的故事带大家理解下。

我们可以把工人当做CPU，鱼当做指令，工人加工一条鱼需要 50 分钟，如果一条鱼、一条鱼顺序加工，这样是不是比较慢？

没办法得优化下，不然要喝西北风了，发现每个鱼罐头的加工流程有 5 个步骤：

• 去鳞清洗 10分钟
• 蒸煮沥水 10分钟
• 加注汤料 10分钟
• 杀菌出锅 10分钟
• 真空封罐 10分钟

每个步骤中也是用到不同的工具，那能否可以并行呢？如下图所示：

我们发现中间用很多步骤是并行做的，大大的提高了效率。但是在并行加工鱼的过程中，就会出现顺序的调整，比如先做第二条的鱼的某个步骤，然后在做第一条鱼的步骤。

现代 CPU 支持多级指令流水线，几乎所有的冯•诺伊曼型计算机的 CPU，其工作都可以分为 5 个阶段：取指令、指令译码、执行指令、访存取数和结果写回，可以称之为五级指令流水线。CPU 可以在一个时钟周期内，同时运行五条指令的不同阶段（每个线程不同的阶段），本质上流水线技术并不能缩短单条指令的执行时间，但变相地提高了指令地吞吐率。

处理器在进行重排序时，必须要考虑指令之间的数据依赖性

• 单线程环境也存在指令重排，由于存在依赖性，最终执行结果和代码顺序的结果一致
• 多线程环境中线程交替执行，由于编译器优化重排，会获取其他线程处在不同阶段的指令同时执行

volatile关键字

那么对于上面的问题，如何解决呢？

使用volatile关键字。

volatile 的底层实现原理是内存屏障，Memory Barrier（Memory Fence）

• 对 volatile 变量的写指令后会加入写屏障
• 对 volatile 变量的读指令前会加入读屏障

内存屏障本质上是一个CPU指令，形象点理解就是一个栅栏，拦在那里，无法跨越。

内存屏障分为写屏障和读屏障，有什么有呢？

1. 保证可见性

• 写屏障保证在该屏障之前的，对共享变量的改动，都同步到主存当中
• 读屏障保证在该屏障之后，对共享变量的读取，加载的是主存中最新数据

2. 保证有序性

• 写屏障会确保指令重排序时，不会将写屏障之前的代码排在写屏障之后
• 读屏障会确保指令重排序时，不会将读屏障之后的代码排在读屏障之前

回到前面的问题，如果对ready加了volatile以后，那么num=2就无法到后面去了，同样读取也是，如上图所示。

final底层也是通过内存屏障实现的，它与volatile一样。

• 对final变量的写指令加入写屏障。也就是类初始化的赋值的时候会加上写屏障。
• 对final变量的读指令加入读屏障。加载内存中final变量的最新值。

总结

JAVA并发中的有序性问题其实比较难理解，本文通过一个例子验证了并发情况下会出现有序性的问题，从而引发意想不到的结果。这个主要的原因是为了提高性能，指令会发生重排序导致的。为了解决这样的问题，我们可以使用volatile这个关键字修饰变量，它能够保证有序性和可见性，但是无法保证原子性。如果以后遇到一些成员变量或者静态变量就要特别注意了，需要分析并发情况下会有哪些问题。

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