我是不是学了一门假的java。。。。。。
引言：在Java中看似顺序的代码在JVM中，可能会出现编译器或者CPU对这些操作指令进行了重新排序；在特定情况下，指令重排将会给我们的程序带来不确定的结果.....
（带来个毛的不确定，他奶奶的多线程只存在于学习Java基础，实际工作中用的很少，除非是自己造轮子；所以我写这个算不算咸吃萝卜淡操心捏？）
本文大部分来自于：Java内存访问重排序的研究，想看原作请移步。
如下代码可能的结果有哪些？
public class PossibleReordering {
static int x = 0, y = 0;
static int a = 0, b = 0;
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
Thread one = new Thread(new Runnable() {
public void run() {
a = 1;
x = b;
}
});
Thread other = new Thread(new Runnable() {
public void run() {
b = 1;
y = a;
}
});
one.start();other.start();
one.join();other.join();
System.out.println("(" + x + "," + y + ")");
}
}
看完本文你就明白了。（明白了也没啥卵用，别看了）
什么是指令重排？
（看这个是不是感觉很牛逼的词，感觉是不是要学习一下编译原理，反正看了之后发现发现学习编译原理不仅仅在于去开发一门编译器，还在于对语言的深度学习啊）
在计算机执行指令的顺序在经过程序编译器编译之后形成的指令序列，一般而言，这个指令序列是会输出确定的结果；以确保每一次的执行都有确定的结果。但是，一般情况下，CPU和编译器为了提升程序执行的效率，会按照一定的规则允许进行指令优化。
为鸡毛重排可以提高代码的执行效率？
大多数现代微处理器都会采用将指令乱序执行（out-of-order execution，简称OoOE或OOE）的方法，在条件允许的情况下，直接运行当前有能力立即执行的后续指令，避开获取下一条指令所需数据时造成的等待。通过乱序执行的技术，处理器可以大大提高执行效率。
除了处理器，常见的Java运行时环境的JIT编译器也会做指令重排序操作，即生成的机器指令与字节码指令顺序不一致。
（CPU要的指令重排是不是从另一方面告诫我们写代码的方向呢，不仅处理器欺负我们，连javac都欺负我们，555，不能好好开发了）
在某些情况下，这种优化会带来一些执行的逻辑问题，主要的原因是代码逻辑之间是存在一定的先后顺序，在并发执行情况下，会发生二义性，即按照不同的执行逻辑，会得到不同的结果信息。
数据依赖性
主要指不同的程序指令之间的顺序是不允许进行交换的，即可称这些程序指令之间存在数据依赖性。
哪些指令不允许重排？
主要的例子如下：
名称 代码示例 说明 写后读 a = 1;b = a; 写一个变量之后，再读这个位置。 写后写 a = 1;a = 2; 写一个变量之后，再写这个变量。 读后写 a = b;b = 1; 读一个变量之后，再写这个变量。
进过分析，发现这里每组指令中都有写操作，这个写操作的位置是不允许变化的，否则将带来不一样的执行结果。
编译器将不会对存在数据依赖性的程序指令进行重排，这里的依赖性仅仅指单线程情况下的数据依赖性；多线程并发情况下，此规则将失效。
as-if-serial语义
不管怎么重排序（编译器和处理器为了提高并行度），单线程程序的执行结果不能被改变。编译器，runtime 和处理器都必须遵守as-if-serial语义。
分析： 关键词是单线程情况下，必须遵守；其余的不遵守。
as-if-serial语义是啥？
as-if-serial语义的意思是，所有的动作（Action）都可以为了优化而被重排序，但是必须保证它们重排序后的结果和程序代码本身的应有结果是一致的。Java编译器、运行时和处理器都会保证单线程下的as-if-serial语义。
比如，为了保证这一语义，重排序不会发生在有数据依赖的操作之中。
double pi = 3.14; //A double r = 1.0; //B double area = pi * r * r; //C
分析代码：
A->C B->C； A，B之间不存在依赖关系； 故在单线程情况下， A与B的指令顺序是可以重排的，C不允许重排，必须在A和B之后。
as-if-serial语义把单线程程序保护了起来，遵守as-if-serial语义的编译器，runtime 和处理器共同为编写单线程程序的程序员创建了一个幻觉：单线程程序是按程序的顺序来执行的。as-if-serial语义使单线程程序员无需担心重排序会干扰他们，也无需担心内存可见性问题。核心点还是单线程，多线程情况下不遵守此原则。
从这里开始，很多都是拷贝的，水平有限，拷贝来补，逃~~~
内存访问重排序与内存可见性
计算机系统中，为了尽可能地避免处理器访问主内存的时间开销，处理器大多会利用缓存（cache）以提高性能。其模型如下图所示。
在这种模型下会存在一个现象，即缓存中的数据与主内存的数据并不是实时同步的，各CPU（或CPU核心）间缓存的数据也不是实时同步的。这导致在同一个时间点，各CPU所看到同一内存地址的数据的值可能是不一致的。从程序的视角来看，就是在同一个时间点，各个线程所看到的共享变量的值可能是不一致的。
有的观点会将这种现象也视为重排序的一种，命名为"内存系统重排序"。因为这种内存可见性问题造成的结果就好像是内存访问指令发生了重排序一样。
这种内存可见性问题也会导致文章最开头示例代码即便在没有发生指令重排序的情况下的执行结果也还是(0, 0)。
内存访问重排序与Java内存模型
Java的目标是成为一门平台无关性的语言，即Write once, run anywhere。但是不同硬件环境下指令重排序的规则不尽相同。例如，x86下运行正常的Java程序在IA64下就可能得到非预期的运行结果。为此，JSR-1337制定了Java内存模型(Java Memory Model, JMM)，旨在提供一个统一的可参考的规范，屏蔽平台差异性。从Java 5开始，Java内存模型成为Java语言规范的一部分。
根据Java内存模型中的规定，可以总结出以下几条happens-before规则。Happens-before的前后两个操作不会被重排序且后者对前者的内存可见。
- 程序次序法则：线程中的每个动作A都happens-before于该线程中的每一个动作B，其中，在程序中，所有的动作B都能出现在A之后。
- 监视器锁法则：对一个监视器锁的解锁 happens-before于每一个后续对同一监视器锁的加锁。
- volatile变量法则：对volatile域的写入操作happens-before于每一个后续对同一个域的读写操作。
- 线程启动法则：在一个线程里，对Thread.start的调用会happens-before于每个启动线程的动作。
- 线程终结法则：线程中的任何动作都happens-before于其他线程检测到这个线程已经终结、或者从Thread.join调用中成功返回，或Thread.isAlive返回false。
- 中断法则：一个线程调用另一个线程的interrupt happens-before于被中断的线程发现中断。
- 终结法则：一个对象的构造函数的结束happens-before于这个对象finalizer的开始。
- 传递性：如果A happens-before于B，且B happens-before于C，则A happens-before于C。
Happens-before关系只是对Java内存模型的一种近似性的描述，它并不够严谨，但便于日常程序开发参考使用，关于更严谨的Java内存模型的定义和描述，请阅读JSR-133原文或Java语言规范章节17.4。
除此之外，Java内存模型对volatile和final的语义做了扩展。对volatile语义的扩展保证了volatile变量在一些情况下不会重排序，volatile的64位变量double和long的读取和赋值操作都是原子的。对final语义的扩展保证一个对象的构建方法结束前，所有final成员变量都必须完成初始化（前提是没有this引用溢出，这里不应该用溢出，而是逸出，呵呵）。
Java内存模型关于重排序的规定，总结后如下表所示。
表中"第二项操作"的含义是指，第一项操作之后的所有指定操作。如，普通读不能与其之后的所有volatile写重排序。另外，JMM也规定了上述volatile和同步块的规则尽适用于存在多线程访问的情景。例如，若编译器（这里的编译器也包括JIT，下同）证明了一个volatile变量只能被单线程访问，那么就可能会把它做为普通变量来处理。
留白的单元格代表允许在不违反Java基本语义的情况下重排序。例如，编译器不会对对同一内存地址的读和写操作重排序，但是允许对不同地址的读和写操作重排序。
除此之外，为了保证final的新增语义。JSR-133对于final变量的重排序也做了限制。
- 构建方法内部的final成员变量的存储，并且，假如final成员变量本身是一个引用的话，这个final成员变量可以引用到的一切存储操作，都不能与构建方法外的将当期构建对象赋值于多线程共享变量的存储操作重排序。例如对于如下语句
x.finalField = v; ... ;构建方法边界sharedRef = x;
v.afield = 1; x.finalField = v; ... ; 构建方法边界sharedRef = x;
这两条语句中，构建方法边界前后的指令都不能重排序。 - 初始读取共享对象与初始读取该共享对象的final成员变量之间不能重排序。例如对于如下语句
x = sharedRef; ... ; i = x.finalField;
前后两句语句之间不会发生重排序。由于这两句语句有数据依赖关系，编译器本身就不会对它们重排序，但确实有一些处理器会对这种情况重排序，因此特别制定了这一规则。
在多线程下的指令重排
首先我们基于一段代码的示例来分析，在多线程情况下，重排是否有不同结果信息：
class ReorderExample {
int a = 0;
boolean flag = false;
public void writer() {
a = 1; // 1
flag = true; // 2
}
public void reader() {
if (flag) { // 3
int i = a * a; // 4
}
}
}
上述的代码，在单线程情况下，执行结果是确定的， flag=true将被reader的方法体中看到，并正确的设置结果。 但是在多线程情况下，是否还是只有一个确定的结果呢？
假设有A和B两个线程同时来执行这个代码片段， 两个可能的执行流程如下：
可能的流程1, 由于1和2语句之间没有数据依赖关系，故两者可以重排，在两个线程之间的可能顺序如下：
可能的流程2:， 在两个线程之间的语句执行顺序如下：
根据happens-before的程序顺序规则，上面计算圆的面积的示例代码存在三个happens-before关系：
啥是happens-before关系？
A happens-before B；
B happens-before C；
A happens-before C；
这里的第3个happens- before关系，是根据happens-before的传递性推导出来的
啥是控制依赖关系？
啥是猜测（Speculation）？
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，执行线程B的处理器可以提前读取并计算a*a，然后把计算结果临时保存到一个名为重排序缓冲（reorder buffer ROB）的硬件缓存中。当接下来操作3的条件判断为真时，就把该计算结果写入变量i中。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。
与上面的例子类似的有：
在线程A中：
context = loadContext(); inited = true;
在线程B中：
while(!inited ){ //根据线程A中对inited变量的修改决定是否使用context变量
sleep(100);
} doSomethingwithconfig(context);
假设线程A中发生了指令重排序：
inited = true; context = loadContext();
那么B中很可能就会拿到一个尚未初始化或尚未初始化完成的context，从而引发程序错误。
重排导致双重锁定的单例模式失效的例子
例子2：指令重排导致单例模式失效
我们都知道一个经典的懒加载方式的双重判断单例模式：
public class Singleton {
private static Singleton instance = null;
private Singleton() { }
public static Singleton getInstance() {
if(instance == null) {
synchronzied(Singleton.class) {
if(instance == null) {
instance = new Singleton(); //非原子操作
}
}
}
return instance;
}
}
看似简单的一段赋值语句：instance= new Singleton()，但是它并不是一个原子操作，其实际上可以抽象为下面几条JVM指令：
memory =allocate(); //1：分配对象的内存空间 ctorInstance(memory); //2：初始化对象 instance =memory; //3：设置instance指向刚分配的内存地址
上面操作2依赖于操作1，但是操作3并不依赖于操作2，所以JVM是可以针对它们进行指令的优化重排序的，经过重排序后如下：
memory =allocate(); //1：分配对象的内存空间 instance =memory; //3：instance指向刚分配的内存地址，此时对象还未初始化 ctorInstance(memory); //2：初始化对象
可以看到指令重排之后，instance指向分配好的内存放在了前面，而这段内存的初始化被排在了后面。
在线程A执行这段赋值语句，在初始化分配对象之前就已经将其赋值给instance引用，恰好另一个线程进入方法判断instance引用不为null，然后就将其返回使用，导致出错。
解决方案：例子1中的inited和例子2中的instance以关键字volatile修饰之后，就会阻止JVM对其相关代码进行指令重排，这样就能够按照既定的顺序指执行。
核心点是：两个线程之间在执行同一段代码之间的critical area，在不同的线程之间共享变量；由于执行顺序、CPU编译器对于程序指令的优化等造成了不确定的执行结果。
我感觉这种情况大多发生多线程环境下：在你先去判断，然后决定做出操作时容易出错，对你要判断的对象加个volatile是个不错的选择。
如何防止指令重排
volatile关键字可以保证变量的可见性，因为对volatile的操作都在Main Memory中，而Main Memory是被所有线程所共享的，这里的代价就是牺牲了性能，无法利用寄存器或Cache，因为它们都不是全局的，无法保证可见性，可能产生脏读。
volatile还有一个作用就是局部阻止重排序的发生（在JDK1.5之后，可以使用volatile变量禁止指令重排序），对volatile变量的操作指令都不会被重排序，因为如果重排序，又可能产生可见性问题。
在保证可见性方面，锁（包括显式锁、对象锁）以及对原子变量的读写都可以确保变量的可见性。
但是实现方式略有不同，例如同步锁保证得到锁时从内存里重新读入数据刷新缓存，释放锁时将数据写回内存以保数据可见，而volatile变量干脆都是读写内存。
volatile关键字通过提供"内存屏障"的方式来防止指令被重排序，为了实现volatile的内存语义，编译器在生成字节码时，会在指令序列中插入内存屏障来禁止特定类型的处理器重排序。
大多数的处理器都支持内存屏障的指令。
对于编译器来说，发现一个最优布置来最小化插入屏障的总数几乎不可能，为此，Java内存模型采取保守策略。下面是基于保守策略的JMM内存屏障插入策略：
在每个volatile写操作的前面插入一个StoreStore屏障。
在每个volatile写操作的后面插入一个StoreLoad屏障。
在每个volatile读操作的后面插入一个LoadLoad屏障。
在每个volatile读操作的后面插入一个LoadStore屏障。
内存屏障
内存屏障（Memory Barrier，或有时叫做内存栅栏，Memory Fence）是一种CPU指令，用于控制特定条件下的重排序和内存可见性问题。Java编译器也会根据内存屏障的规则禁止重排序。
内存屏障可以被分为以下几种类型
LoadLoad屏障：对于这样的语句Load1; LoadLoad; Load2，在Load2及后续读取操作要读取的数据被访问前，保证Load1要读取的数据被读取完毕。
StoreStore屏障：对于这样的语句Store1; StoreStore; Store2，在Store2及后续写入操作执行前，保证Store1的写入操作对其它处理器可见。
LoadStore屏障：对于这样的语句Load1; LoadStore; Store2，在Store2及后续写入操作被刷出前，保证Load1要读取的数据被读取完毕。
StoreLoad屏障：对于这样的语句Store1; StoreLoad; Load2，在Load2及后续所有读取操作执行前，保证Store1的写入对所有处理器可见。它的开销是四种屏障中最大的。在大多数处理器的实现中，这个屏障是个万能屏障，兼具其它三种内存屏障的功能。
有的处理器的重排序规则较严，无需内存屏障也能很好的工作，Java编译器会在这种情况下不放置内存屏障。
为了实现前面讨论的JSR-133的规定，Java编译器会这样使用内存屏障。
为了保证final字段的特殊语义，也会在下面的语句加入内存屏障。
x.finalField = v; StoreStore; sharedRef = x;
Intel 64/IA-32架构下的内存访问重排序
Intel 64和IA-32是我们较常用的硬件环境，相对于其它处理器而言，它们拥有一种较严格的重排序规则。Pentium 4以后的Intel 64或IA-32处理的重排序规则如下。
在单CPU系统中
- 读操作不与其它读操作重排序。
- 写操作不与其之前的写操作重排序。
- 写内存操作不与其它写操作重排序，但有以下几种例外
- CLFLUSH的写操作
- 带有non-temporal move指令(MOVNTI, MOVNTQ, MOVNTDQ, MOVNTPS, and MOVNTPD)的streaming写入。
- 字符串操作
- 读操作可能会与其之前的写不同位置的写操作重排序，但不与其之前的写相同位置的写操作重排序。
- 读和写操作不与I/O指令，带锁的指令或序列化指令重排序。
- 读操作不能重排序到LFENCE和MFENCE之前。
- 写操作不能重排序到LFENCE、SFENCE和MFENCE之前。
- LFENCE不能重排序到读操作之前。
- SFENCE不能重排序到写之前。
- MFENCE不能重排序到读或写操作之前。
在多处理器系统中
- 各自处理器内部遵循单处理器的重排序规则。
- 单处理器的写操作对所有处理器可见是同时的。
- 各自处理器的写操作不会重排序。
- 内存重排序遵守因果性(causality)（内存重排序遵守传递可见性）。
- 任何写操作对于执行这些写操作的处理器之外的处理器来看都是一致的。
- 带锁指令是顺序执行的。
值得注意的是，对于Java编译器而言，Intel 64/IA-32架构下处理器不需要LoadLoad、LoadStore、StoreStore屏障，因为不会发生需要这三种屏障的重排序。
一例Intel 64/IA-32架构下的代码性能优化
现在有这样一个场景，一个容器可以放一个东西，容器支持create方法来创建一个新的东西并放到容器里，支持get方法取到这个容器里的东西。我们可以较容易地写出下面的代码。
public class Container {
public static class SomeThing {
private int status;
public SomeThing() {
status = 1;
}
public int getStatus() {
return status;
}
}
private SomeThing object;
public void create() {
object = new SomeThing();
}
public SomeThing get() {
while (object == null) {
Thread.yield(); //不加这句话可能会在此出现无限循环
}
return object;
}
}
在单线程场景下，这段代码执行起来是没有问题的。但是在多线程并发场景下，由不同的线程create和get东西，这段代码是有问题的。问题的原因与普通的双重检查锁定单例模式(Double Checked Locking, DCL)10类似，即SomeThing的构建与将指向构建中的SomeThing引用赋值到object变量这两者可能会发生重排序。导致get中返回一个正被构建中的不完整的SomeThing对象实例。为了解决这一问题，通常的办法是使用volatile修饰object字段。这种方法避免了重排序，保证了内存可见性，摒弃比使用同步块导致的性能损失更小。但是，假如使用场景对object的内存可见性并不敏感的话（不要求一个线程写入了object，object的新值立即对下一个读取的线程可见），在Intel 64/IA-32环境下，有更好的解决方案。
根据上一章的内容，我们知道Intel 64/IA-32下写操作之间不会发生重排序，即在处理器中，构建SomeThing对象与赋值到object这两个操作之间的顺序性是可以保证的。这样看起来，仅仅使用volatile来避免重排序是多此一举的。但是，Java编译器却可能生成重排序后的指令。但令人高兴的是，Oracle的JDK中提供了Unsafe. putOrderedObject，Unsafe. putOrderedInt，Unsafe. putOrderedLong这三个方法，JDK会在执行这三个方法时插入StoreStore内存屏障，避免发生写操作重排序。而在Intel 64/IA-32架构下，StoreStore屏障并不需要，Java编译器会将StoreStore屏障去除。比起写入volatile变量之后执行StoreLoad屏障的巨大开销，采用这种方法除了避免重排序而带来的性能损失以外，不会带来其它的性能开销。
我们将做一个小实验来比较二者的性能差异。一种是使用volatile修饰object成员变量。
public class Container {
public static class SomeThing {
private int status;
public SomeThing() {
status = 1;
}
public int getStatus() {
return status;
}
}
private volatile SomeThing object;
public void create() {
object = new SomeThing();
}
public SomeThing get() {
while (object == null) {
Thread.yield(); //不加这句话可能会在此出现无限循环
}
return object;
}
}
一种是利用Unsafe. putOrderedObject在避免在适当的位置发生重排序。
public class Container {
public static class SomeThing {
private int status;
public SomeThing() {
status = 1;
}
public int getStatus() {
return status;
}
}
private SomeThing object;
private Object value;
private static final Unsafe unsafe = getUnsafe();
private static final long valueOffset;
static {
try {
valueOffset = unsafe.objectFieldOffset(Container.class.getDeclaredField("value"));
} catch (Exception ex) { throw new Error(ex); }
}
public void create() {
SomeThing temp = new SomeThing();
unsafe.putOrderedObject(this, valueOffset, null); //将value赋null值只是一项无用操作，实际利用的是这条语句的内存屏障
object = temp;
}
public SomeThing get() {
while (object == null) {
Thread.yield();
}
return object;
}
public static Unsafe getUnsafe() {
try {
Field f = Unsafe.class.getDeclaredField("theUnsafe");
f.setAccessible(true);
return (Unsafe)f.get(null);
} catch (Exception e) {
}
return null;
}
}
由于直接调用Unsafe.getUnsafe()需要配置JRE获取较高权限，我们利用反射获取Unsafe中的theUnsafe来取得Unsafe的可用实例。
unsafe.putOrderedObject(this, valueOffset, null)
这句仅仅是为了借用这句话功能的防止写重排序，除此之外无其它作用。
利用下面的代码分别测试两种方案的实际运行时间。在运行时开启-server和 -XX:CompileThreshold=1以模拟生产环境下长时间运行后的JIT优化效果。
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
final int THREADS_COUNT = 20;
final int LOOP_COUNT = 100000;
long sum = 0;
long min = Integer.MAX_VALUE;
long max = 0;
for(int n = 0;n <= 100;n++) {
final Container basket = new Container();
List<Thread> putThreads = new ArrayList<Thread>();
List<Thread> takeThreads = new ArrayList<Thread>();
for (int i = 0; i < THREADS_COUNT; i++) {
putThreads.add(new Thread() {
@Override
public void run() {
for (int j = 0; j < LOOP_COUNT; j++) {
basket.create();
}
}
});
takeThreads.add(new Thread() {
@Override
public void run() {
for (int j = 0; j < LOOP_COUNT; j++) {
basket.get().getStatus();
}
}
});
}
long start = System.nanoTime();
for (int i = 0; i < THREADS_COUNT; i++) {
takeThreads.get(i).start();
putThreads.get(i).start();
}
for (int i = 0; i < THREADS_COUNT; i++) {
takeThreads.get(i).join();
putThreads.get(i).join();
}
long end = System.nanoTime();
long period = end - start;
if(n == 0) {
continue; //由于JIT的编译，第一次执行需要更多时间，将此时间不计入统计
}
sum += (period);
System.out.println(period);
if(period < min) {
min = period;
}
if(period > max) {
max = period;
}
}
System.out.println("Average : " + sum / 100);
System.out.println("Max : " + max);
System.out.println("Min : " + min);
}
在笔者的计算机上运行测试，采用volatile方案的运行结果如下
Average : 62535770
Max : 82515000
Min : 45161000
采用unsafe.putOrderedObject方案的运行结果如下
Average : 50746230
Max : 68999000
Min : 38038000
从结果看出，unsafe.putOrderedObject方案比volatile方案平均耗时减少18.9%，最大耗时减少16.4%，最小耗时减少15.8%.另外，即使在其它会发生写写重排序的处理器中，由于StoreStore屏障的性能损耗小于StoreLoad屏障，采用这一方法也是一种可行的方案。但值得再次注意的是，这一方案不是对volatile语义的等价替换，而是在特定场景下做的特殊优化，它仅避免了写写重排序，但不保证内存可见性。
参考文献
https://tech.meituan.com/java-memory-reordering.html
http://en.wikipedia.org/wiki/Out-of-order_execution
Oracle Java Hotspot https://wikis.oracle.com/display/HotSpotInternals/PerformanceTacticIndex IBM JVM http://publib.boulder.ibm.com/infocenter/javasdk/v1r4m2/index.jsp?topic=%2Fcom.ibm.java.doc.diagnostics.142j9%2Fhtml%2Fhowjitopt.html
Java语言规范中对“动作”这个词有一个明确而具体的定义，详见http://docs.oracle.com/javase/specs/jls/se7/html/jls-17.html#jls-17.4.2。
https://community.oracle.com/thread/1544959
http://www.cs.umd.edu/~pugh/java/memoryModel/jsr133.pdf
参见《Java并发编程实践》章节16.1
Intel® 64 and IA-32 Architectures Software Developer’s Manual Volume 3 (3A, 3B & 3C): System Programming Guide章节8.2
http://www.cs.umd.edu/~pugh/java/memoryModel/DoubleCheckedLocking.html
抄得太多，消化不良
