【高并发】解密导致并发问题的第二个幕后黑手——原子性问题

冰河

发布于 2020-10-29 11:44:13

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发布于 2020-10-29 11:44:13

文章被收录于专栏：冰河技术

作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：

https://github.com/sunshinelyz/mykit-delay

PS: 欢迎各位Star源码，也可以pr你牛逼哄哄的代码。

写在前面

大冰：小菜童鞋，昨天讲解的内容复习了吗？小菜：复习了大冰哥，昨天的内容干货满满啊，感觉自己收获很大。大冰：那你说说昨天都讲了哪些内容呢？小菜：昨天主要讲了线程的可见性和可见性问题。可见性是指一个线程对共享变量的修改，另一个线程能够立刻看到，如果不能立刻看到，就可能会产生可见性问题。在单核CPU上是不存在可见性问题的，可见性问题主要存在于运行在多核CPU上的并发程序。归根结底，可见性问题还是由CPU的缓存导致的，而缓存导致的可见性问题是导致诸多诡异的并发编程问题的“幕后黑手”之一。大冰：很好，小菜童鞋，复习的不错，今天，我们继续讲并发问题的第二个“幕后黑手”——线程切换带来的原子性问题，这个知识点也是非常重要的，一定要好好听。

注意：文末有福利！！！

原子性

原子性是指一个或者多个操作在CPU中执行的过程不被中断的特性。原子性操作一旦开始运行，就会一直到运行结束为止，中间不会有中断的情况发生。

我们也可以这样理解原子性，就是线程在执行一系列操作时，这些操作会被当做一个不可拆分的整体执行，这些操作要么全部执行，要么全部不执行，不会存在只执行一部分的情况，这就是原子性操作。

关于原子性操作一个典型的场景就是转账，例如，小明和小刚的账户余额都是200元，此时小明给小刚转账100元，如果转账成功，则小明的账户余额为100元，小刚的账户余额为300元；如果转账失败，则小明和小刚的账户余额仍然为200元。不会存在小明账户为100元，小刚账户为200元，或者小明账户为200元，小刚账户为300元的情况。

这里，小明给小刚转账100元的操作，就是一个原子性操作，它涉及小明账户余额减少100元，小刚账户余额增加100元的操作，这两个操作是一个不可分割的整体，要么全部执行，要么全部不执行。

小明给小刚转账成功，则如下所示。

小明给小刚转账失败，则如下所示。

不会出现小明账户为100元，小刚账户为200元的情况。

也不会出现小明账户为200元，小刚账户为300元的情况。

线程切换

在并发编程中，往往设置的线程数目会大于CPU数目，而每个CPU在同一时刻只能被一个线程使用。而CPU资源的分配采用了时间片轮转策略，也就是给每个线程分配一个时间片，线程在这个时间片内占用CPU的资源来执行任务。当占用CPU资源的线程执行完任务后，会让出CPU的资源供其他线程运行，这就是任务切换，也叫做线程切换或者线程的上下文切换。

如果大家还是不太理解的话，我们可以用下面的图来模拟线程在CPU中的切换过程。

在图中存在线程A和线程B两个线程，其中线程A和线程B中的每个小方块代表此时线程占有CPU资源并执行任务，这个小方块占有的时间，被称为时间片，在这个时间片中，占有CPU资源的线程会在CPU上执行，未占有CPU资源的线程则不会在CPU上执行。而每个虚线部分就代表了此时的线程不占用CPU资源。CPU会在线程A和线程B之间频繁切换。

原子性问题

理解了什么是原子性，再看什么是原子性问题就比较简单了。

原子性问题是指一个或者多个操作在CPU中执行的过程中出现了被中断的情况。

线程在执行某项操作时，此时由于CPU发生了线程切换，CPU转而去执行其他的任务，中断了当前线程执行的操作，这就会造成原子性问题。

如果你还不能理解的话，我们来举一个例子：假设你在银行排队办理业务，小明在你前面，柜台的业务员为小明办理完业务，正好排到你时，此时银行下班了，柜台的业务员微笑着告诉你：实在不好意思，先生（女士），我们下班了，您明天再来吧！此时的你就好比是正好占有了CPU资源的线程，而柜台的业务员就是那颗发生了线程切换的CPU，她将线程切换到了下班这个线程，执行下班的操作去了。

Java中的原子性问题

在Java中，并发程序是基于多线程技术来编写的，这也会涉及到CPU的对于线程的切换问题，正是CPU中对任务的切换机制，导致了并发编程会出现原子性的诡异问题，而原子性问题，也成为了导致并发问题的第二个“幕后黑手”。

在并发编程中，往往Java语言中一条简单的语句，会对应着CPU中的多条指令，假设我们编写的ThreadTest类的代码如下所示。

package io.mykit.concurrent.lab01;

/**
 * @author binghe
 * @version 1.0.0
 * @description 测试原子性
 */
public class ThreadTest {

    private Long count;

    public Long getCount(){
        return count;
    }

    public void incrementCount(){
        count++;
    }
}

接下来，我们打开ThreadTest类的class文件所在的目录，在cmd命令行输入如下命令。

javap -c ThreadTest

得出如下的结果信息，如下所示。

d:>javap -c ThreadTest
Compiled from "ThreadTest.java"
public class io.mykit.concurrent.lab01.ThreadTest {
  public io.mykit.concurrent.lab01.ThreadTest();
    Code:
       0: aload_0
       1: invokespecial #1                  // Method java/lang/Object."<init>":()V
       4: return

  public java.lang.Long getCount();
    Code:
       0: aload_0
       1: getfield      #2                  // Field count:Ljava/lang/Long;
       4: areturn

  public void incrementCount();
    Code:
       0: aload_0
       1: getfield      #2                  // Field count:Ljava/lang/Long;
       4: astore_1
       5: aload_0
       6: aload_0
       7: getfield      #2                  // Field count:Ljava/lang/Long;
      10: invokevirtual #3                  // Method java/lang/Long.longValue:()J
      13: lconst_1
      14: ladd
      15: invokestatic  #4                  // Method java/lang/Long.valueOf:(J)Ljava/lang/Long;
      18: dup_x1
      19: putfield      #2                  // Field count:Ljava/lang/Long;
      22: astore_2
      23: aload_1
      24: pop
      25: return
}

这里，我们主要关注下incrementCount()方法对应的CPU指令，如下所示。

public void incrementCount();
    Code:
       0: aload_0
       1: getfield      #2                  // Field count:Ljava/lang/Long;
       4: astore_1
       5: aload_0
       6: aload_0
       7: getfield      #2                  // Field count:Ljava/lang/Long;
      10: invokevirtual #3                  // Method java/lang/Long.longValue:()J
      13: lconst_1
      14: ladd
      15: invokestatic  #4                  // Method java/lang/Long.valueOf:(J)Ljava/lang/Long;
      18: dup_x1
      19: putfield      #2                  // Field count:Ljava/lang/Long;
      22: astore_2
      23: aload_1
      24: pop
      25: return

我们看到，Java语言中短短的几行incrementCount()方法竟然对应着那么多的CPU指令。这些CPU指令我们大致可以分成三步。

指令1：把变量count从内存加载的CPU寄存器。
指令2：在寄存器中执行count++操作。
指令3：将结果写入缓存（可能是CPU缓存，也可能是内存）。

在操作系统执行线程切换时，可能发生在任何一条CPU指令完成后，而不是程序中的某条语句完成后。如果线程A执行完指令1后，操作系统发生了线程切换，当两个线程都执行count++操作后，得到的结果是1而不是2。这里，我们可以使用下图来表示这个过程。

由上图，我们可以看出：线程A将count=0加载到CPU的寄存器后，发生了线程切换。此时内存中的count值仍然为0，线程B将count=0加载到寄存器，执行count++操作，并将count=1写到内存。此时，CPU切换到线程A，执行线程A中的count++操作后，线程A中的count值为1，线程A将count=1写入内存，此时内存中的count值最终为1。

所以，如果在CPU中存在正在执行的线程，恰好此时CPU发生了线程切换，则可能会导致原子性问题，这也是导致并发编程频繁出问题的根源之一。我们只有充分理解并掌握线程的原子性以及引起原子性问题的根源，并在日常工作中时刻注意编写的并发程序是否存在原子性问题，才能更好的编写出并发程序。