啃碎并发（11）：内存模型之重排序
前言
在很多情况下，访问一个程序变量（对象实例字段，类静态字段和数组元素）可能会使用不同的顺序执行，而不是程序语义所指定的顺序执行。具体几种情况，如下：
例如，如果一个线程写入值到字段a，然后写入值到字段b，而且b的值不依赖于a的值，那么，处理器就能够自由的调整它们的执行顺序，而且缓冲区能够在a之前刷新b的值到主内存。有许多潜在的重排序的来源，例如编译器，JIT以及缓冲区。
所以，从Java源码变成可以被机器（或虚拟机）识别执行的程序，至少要经过编译期和运行期。在这两个期间，重排序分为两类：编译器重排序、处理器重排序（乱序执行），分别对应编译时和运行时环境。由于重排序的存在，指令实际的执行顺序，并不是源码中看到的顺序。
1 编译器重排序
编译器在不改变单线程程序语义的前提下，可以重新安排语句的执行顺序，在不改变程序语义的前提下，尽可能减少寄存器的读取、存储次数，充分复用寄存器的存储值。
假设第一条指令计算一个值赋给变量A并存放在寄存器中，第二条指令与A无关但需要占用寄存器（假设它将占用A所在的那个寄存器），第三条指令使用A的值且与第二条指令无关。那么如果按照顺序一致性模型，A在第一条指令执行过后被放入寄存器，在第二条指令执行时A不再存在，第三条指令执行时A重新被读入寄存器，而这个过程中，A的值没有发生变化。通常编译器都会交换第二和第三条指令的位置，这样第一条指令结束时A存在于寄存器中，接下来可以直接从寄存器中读取A的值，降低了重复读取的开销。
另一种编译器优化：在循环中读取变量的时候，为提高存取速度，编译器会先把变量读取到一个寄存器中；以后再取该变量值时，就直接从寄存器中取，不会再从内存中取值了。这样能够减少不必要的访问内存。但是提高效率的同时，也引入了新问题。如果别的线程修改了内存中变量的值，那么由于寄存器中的变量值一直没有发生改变，很有可能会导致循环不能结束。编译器进行代码优化，会提高程序的运行效率，但是也可能导致错误的结果。所以程序员需要防止编译器进行错误的优化。
2 处理器重排序
2.1 指令并行重排序
编译器和处理器可能会对操作做重排序，但是要遵守数据依赖关系，编译器和处理器不会改变存在数据依赖关系的两个操作的执行顺序。如果两个操作访问同一个变量，且这两个操作中有一个为写操作，此时这两个操作之间就存在数据依赖性。数据依赖分下列三种类型：
上面三种情况，只要重排序两个操作的执行顺序，程序的执行结果将会被改变。像这种有直接依赖关系的操作，是不会进行重排序的。特别注意：这里说的依赖关系仅仅是在单个线程内。
举例：
由于操作 1 和 2 没有数据依赖关系，编译器和处理器可以对这两个操作重排序；操作 3 和操作 4 没有数据依赖关系，编译器和处理器也可以对这两个操作重排序。
当操作 1 和操作 2 重排序时，可能会产生什么效果？
如上图所示，操作 1 和操作 2 做了重排序。程序执行时，线程 A 首先写标记变量 flag，随后线程 B 读这个变量。由于条件判断为真，线程 B 将读取变量 a。此时，变量 a 还根本没有被线程 A 写入，在这里多线程程序的语义被重排序破坏了！
当操作 3 和操作 4 重排序时，可能会产生什么效果?（借助这个重排序，可以顺便说明控制依赖性）
在程序中，操作 3 和操作 4 存在控制依赖关系。当代码中存在控制依赖性时，会影响指令序列执行的并行度。为此，编译器和处理器会采用猜测（Speculation）执行来克服控制相关性对并行度的影响。以处理器的猜测执行为例：
从图中我们可以看出，猜测执行 实质上对操作3和4做了重排序。重排序在这里破坏了多线程程序的语义！
2.2 指令乱序重排序
现在的CPU一般采用流水线来执行指令。一个指令的执行被分成：取指、译码、访存、执行、写回、等若干个阶段。然后，多条指令可以同时存在于流水线中，同时被执行。指令流水线并不是串行的，并不会因为一个耗时很长的指令在“执行”阶段呆很长时间，而导致后续的指令都卡在“执行”之前的阶段上。相反，流水线是并行的，多个指令可以同时处于同一个阶段，只要CPU内部相应的处理部件未被占满即可。比如：CPU有一个加法器和一个除法器，那么一条加法指令和一条除法指令就可能同时处于“执行”阶段，而两条加法指令在“执行”阶段就只能串行工作。
然而，这样一来，乱序可能就产生了。比如：一条加法指令原本出现在一条除法指令的后面，但是由于除法的执行时间很长，在它执行完之前，加法可能先执行完了。再比如两条访存指令，可能由于第二条指令命中了cache而导致它先于第一条指令完成。一般情况下，指令乱序并不是CPU在执行指令之前刻意去调整顺序。CPU总是顺序的去内存里面取指令，然后将其顺序的放入指令流水线。但是指令执行时的各种条件，指令与指令之间的相互影响，可能导致顺序放入流水线的指令，最终乱序执行完成。这就是所谓的“顺序流入，乱序流出”。
指令流水线除了在资源不足的情况下会卡住之外（如前所述的一个加法器应付两条加法指令的情况），指令之间的相关性也是导致流水线阻塞的重要原因。CPU的乱序执行并不是任意的乱序，而是以保证程序上下文因果关系为前提的。有了这个前提，CPU执行的正确性才有保证。
比如：
由于b=f(a)这条指令依赖于前一条指令a++的执行结果，所以b=f(a)将在 “执行” 阶段之前被阻塞，直到a++的执行结果被生成出来；而c--跟前面没有依赖，它可能在b=f(a)之前就能执行完。（注意，这里的f(a)并不代表一个以a为参数的函数调用，而是代表以a为操作数的指令。C语言的函数调用是需要若干条指令才能实现的，情况要更复杂些）。
像这样有依赖关系的指令如果挨得很近，后一条指令必定会因为等待前一条执行的结果，而在流水线中阻塞很久，占用流水线的资源。而编译器的重排序，作为编译优化的一种手段，则试图通过指令重排将这样的两条指令拉开距离，以至于后一条指令进入CPU的时候，前一条指令结果已经得到了，那么也就不再需要阻塞等待了。比如，将指令重排序为：
相比于CPU指令的乱序，编译器的乱序才是真正对指令顺序做了调整。但是编译器的乱序也必须保证程序上下文的因果关系不发生改变。
由于重排序和乱序执行的存在，如果在并发编程中，没有做好共享数据的同步，很容易出现各种看似诡异的问题。
