JUC:JMM内存模型理解、Volatile关键字的理解
JMM(java memory model)
什么是JMM
JMM:java内存模型(java memory model)。可理解为一种概念、约定。因为在不同的硬件生产商和不同的操作系统下,内存的访问逻辑有一定的差异,结果就是当你的代码在某个系统环境下运行良好,并且线程安全,但是换了个系统就出现各种问题。Java内存模型,就是为了屏蔽系统和硬件的差异,让一套代码在不同平台下能到达相同的访问结果。读写的一种规则。
内存划分
JVM在设计时候考虑到,如果JAVA线程每次读取和写入变量都直接操作主内存,对性能影响比较大,所以每条线程拥有各自的工作内存,工作内存中的变量是主内存中的一份拷贝,线程对变量的读取和写入,直接在工作内存中操作,而不能直接去操作主内存中的变量。但是这样就会出现一个问题,当一个线程修改了自己工作内存中变量,对其他线程是不可见的,会导致线程不安全的问题。因为JMM制定了一套标准来保证开发者在编写多线程程序的时候,能够控制什么时候内存会被同步给其他线程。
内存交互操作
内存交互操作有8种(4对),虚拟机实现必须保证每一个操作都是原子的,不可在分的(对于double和long类型的变量来说,load、store、read和write操作在某些平台上允许例外)
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lock (锁定):作用于主内存的变量,把一个变量标识为线程独占状态
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unlock (解锁):作用于主内存的变量,它把一个处于锁定状态的变量释放出来,释放后的变量才可以被其他线程锁定
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read (读取):作用于主内存变量,它把一个变量的值从主内存传输到线程的工作内存中,以便随后的load动作使用
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load (载入):作用于工作内存的变量,它把read操作从主存中变量放入工作内存中
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use (使用):作用于工作内存中的变量,它把工作内存中的变量传输给执行引擎,每当虚拟机遇到一个需要使用到变量的值,就会使用到这个指令
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assign (赋值):作用于工作内存中的变量,它把一个从执行引擎中接受到的值放入工作内存的变量副本中
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store (存储):作用于主内存中的变量,它把一个从工作内存中一个变量的值传送到主内存中,以便后续的write使用
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write (写入):作用于主内存中的变量,它把store操作从工作内存中得到的变量的值放入主内存的变量中
JMM对这八种指令的使用,制定了如下规则:
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不允许read和load、store和write操作之一单独出现。即使用了read必须load,使用了store必须write
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不允许线程丢弃他最近的assign操作,即工作变量的数据改变了之后,必须告知主存
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不允许一个线程将没有assign的数据从工作内存同步回主内存
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一个新的变量必须在主内存中诞生,不允许工作内存直接使用一个未被初始化的变量。就是怼变量实施use、store操作之前,必须经过assign和load操作
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一个变量同一时间只有一个线程能对其进行lock。多次lock后,必须执行相同次数的unlock才能解锁
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如果对一个变量进行lock操作,会清空所有工作内存中此变量的值,在执行引擎使用这个变量前,必须重新load或assign操作初始化变量的值
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如果一个变量没有被lock,就不能对其进行unlock操作。也不能unlock一个被其他线程锁住的变量
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对一个变量进行unlock操作之前,必须把此变量同步回主内存
问题程序:
public class VolatileTest { private static int num = 0; public static void main(String[] args) throws InterruptedException { // main线程 new Thread(()->{ // 线程1 对主内存的变化不知道 while (num == 0){ } }).start(); TimeUnit.SECONDS.sleep(2); num = 1; System.out.println("num => "+num); } }
如上程序,有两个线程,一个main线程,一个线程1。线程1被启动之后,该线程从主内存中,获取到了num值为0,此时就进入了死循环。往下,主线程修改了num的值,为1。因此主内存中的num值变了,可是线程1还是一直在死循环,这时因为,当main线程更改了num值之后,对线程1是不可见的,因此导致线程1没有重新去读取主内存的num值,却线程1的工作内存还一直是num=0的结果。
Volatile 关键字
请谈谈你对volatile的理解
Volatile是java虚拟机提供轻量级同步机制
- 保证可见性
- 不保证原子性
- 禁止指令重排
保证可见性
public class VolatileTest { private static volatile int num = 0; public static void main(String[] args) throws InterruptedException { // main线程 new Thread(()->{ // 线程1 while (num == 0){ } }).start(); TimeUnit.SECONDS.sleep(2); num = 1; System.out.println("num => "+num); } } // 给num加了volatile关键字,当该变量值发生变化时,线程1就会重新去主内存读取,保证可见性。 // 读取之后,线程1因为不满足num==0,就会退出。
volatile++复合操作不保证原子性
原子性:不可分割。如线程A在执行任务的时候,不能被打扰,不能被分割。要么成功,要么就失败。
public class VolatileTest01 { private static volatile int num = 0; public static void add(){ num++; } public static void main(String[] args) { for (int i = 0; i < 10; i++) { new Thread(()->{ for (int j = 0; j < 1000; j++) { add(); } }).start(); } // 判断线程数是否大于2,java有2个默认线程,main线程,gc线程 while (Thread.activeCount() > 2){ Thread.yield(); // 让线程礼让,防止一直占用cpu } System.out.println(num); } } // 输出:9965
如上程序,可见volatile是不具有原子性的,线程执行任务时,容易被扰乱。别看是一行代码num++,在汇编中num++有几行代码:
解决原子性
- 使用lock锁或synchronized (但是消耗资源,效率不高)
- 使用
java.util.concurrent.atomic
包中的类,底层是CAS,代码如下:
public class VolatileTest01 { // 原子性整数对象 private static volatile AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(0); public static void add(){ atomicInteger.getAndIncrement(); // +1方法 通过CAS去操作的,见十五知识点深入理解CAS } public static void main(String[] args) { for (int i = 0; i < 10; i++) { new Thread(()->{ for (int j = 0; j < 1000; j++) { add(); } }).start(); } // 判断线程数是否大于2,java有2个默认线程,main线程,gc线程 while (Thread.activeCount() > 2){ Thread.yield(); // 让线程礼让,防止一直占用cpu } System.out.println(atomicInteger); } } // 输出:10000
单个volatile操作保证原子性
public class Test{ volatile long v1 = 1L; public void set(Long l){ v1 = l; } }
set方法中的复制操作,即对定义了volatile的变量,是有原子性的。
禁止指令重排
指令重排:
源代码 --> 编译器优化重排 --> 指令并行也可能会重排 --> 内存系统也会重排 --> 执行
处理器指令重排的时候,会考虑数据之间的依赖性。
int x = 1; // 1 int y = 2; // 2 x = x + 5; // 3 y = x + x; // 4
我们所期望的执行顺序:1234 系统可能执行的顺序是:2134 1324 (这就是重排)
不可能是 4123
指令重排可能会导致出错
x,y,a,b默认值为0
线程A | 线程B |
---|---|
x=a | y=b |
b=1 | a=2 |
正常输出应该是:x = 0 ; y = 0
由于各个线程执行的代码之间没有依赖关系,可能会出现以下状况:
线程A | 线程B |
---|---|
b=1 | a=2 |
x=a | y=b |
输出异常结果:x = 2 ; y = 1;
而volatile会避免指令重排,加入了volatile关键字,会在volatile关键字上下文位置,加入cpu屏障,保证代码顺序不改变,保证不重排。