线程的通信是指线程之间以何种机制来交换信息。在编程中,线程之间的通信机制有两种,共享内存和消息传递。 在共享内存的并发模型里,线程之间共享程序的公共状态,线程之间通过写-读内存中的公共状态来隐式进行通信,典型的共享内存通信方式就是通过共享对象进行通信。 在消息传递的并发模型里,线程之间没有公共状态,线程之间必须通过明确的发送消息来显式进行通信,在java中典型的消息传递方式就是wait()和notify()。
同步是指程序用于控制不同线程之间操作发生相对顺序的机制。 在共享内存并发模型里,同步是显式进行的。程序员必须显式指定某个方法或某段代码需要在线程之间互斥执行。 在消息传递的并发模型里,由于消息的发送必须在消息的接收之前,因此同步是隐式进行的。
物理计算机中的并发问题,物理机遇到的并发问题与虚拟机中的情况有不少相似之处,物理机对并发的处理方案对于虚拟机的实现也有相当大的参考意义。
其中一个重要的复杂性来源是绝大多数的运算任务都不可能只靠处理器“计算”就能完成,处理器至少要与内存交互,如读取运算数据、存储运算结果等,这个I/O操作是很难消除的(无法仅靠寄存器来完成所有运算任务)。早期计算机中cpu和内存的速度是差不多的,但在现代计算机中,cpu的指令速度远超内存的存取速度,由于计算机的存储设备与处理器的运算速度有几个数量级的差距,所以现代计算机系统都不得不加入一层读写速度尽可能接近处理器运算速度的高速缓存(Cache)来作为内存与处理器之间的缓冲:将运算需要使用到的数据复制到缓存中,让运算能快速进行,当运算结束后再从缓存同步回内存之中,这样处理器就无须等待缓慢的内存读写了。
基于高速缓存的存储交互很好地解决了处理器与内存的速度矛盾,但是也为计算机系统带来更高的复杂度,因为它引入了一个新的问题:缓存一致性(Cache Coherence)。在多处理器系统中,每个处理器都有自己的高速缓存,而它们又共享同一主内存(MainMemory)。当多个处理器的运算任务都涉及同一块主内存区域时,将可能导致各自的缓存数据不一致,举例说明变量在多个CPU之间的共享。如果真的发生这种情况,那同步回到主内存时以谁的缓存数据为准呢?为了解决一致性的问题,需要各个处理器访问缓存时都遵循一些协议,在读写时要根据协议来进行操作,这类协议有MSI、MESI(Illinois Protocol)、MOSI、Synapse、Firefly及Dragon Protocol等。
JMM定义了Java 虚拟机(JVM)在计算机内存(RAM)中的工作方式。JVM是整个计算机虚拟模型,所以JMM是隶属于JVM的。从抽象的角度来看,JMM定义了线程和主内存之间的抽象关系:线程之间的共享变量存储在主内存(Main Memory)中,每个线程都有一个私有的本地内存(Local Memory),本地内存中存储了该线程以读/写共享变量的副本。本地内存是JMM的一个抽象概念,并不真实存在。它涵盖了缓存、写缓冲区、寄存器以及其他的硬件和编译器优化。
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所有原始类型(boolean,byte,short,char,int,long,float,double)的局部变量都直接保存在线程栈当中,对于它们的值各个线程之间都是独立的。对于原始类型的局部变量,一个线程可以传递一个副本给另一个线程,当它们之间是无法共享的。 堆区包含了Java应用创建的所有对象信息,不管对象是哪个线程创建的,其中的对象包括原始类型的封装类(如Byte、Integer、Long等等)。不管对象是属于一个成员变量还是方法中的局部变量,它都会被存储在堆区。 一个局部变量如果是原始类型,那么它会被完全存储到栈区。 一个局部变量也有可能是一个对象的引用,这种情况下,这个本地引用会被存储到栈中,但是对象本身仍然存储在堆区。 对于一个对象的成员方法,这些方法中包含局部变量,仍需要存储在栈区,即使它们所属的对象在堆区。 对于一个对象的成员变量,不管它是原始类型还是包装类型,都会被存储到堆区。Static类型的变量以及类本身相关信息都会随着类本身存储在堆区。
CPU中运行的线程从主存中拷贝共享对象obj到它的CPU缓存,把对象obj的count变量改为2。但这个变更对运行在右边CPU中的线程不可见,因为这个更改还没有flush到主存中:要解决共享对象可见性这个问题,我们可以使用java volatile关键字或者是加锁
线程A和线程B共享一个对象obj。假设线程A从主存读取Obj.count变量到自己的CPU缓存,同时,线程B也读取了Obj.count变量到它的CPU缓存,并且这两个线程都对Obj.count做了加1操作。此时,Obj.count加1操作被执行了两次,不过都在不同的CPU缓存中。如果这两个加1操作是串行执行的,那么Obj.count变量便会在原始值上加2,最终主存中的Obj.count的值会是3。然而下图中两个加1操作是并行的,不管是线程A还是线程B先flush计算结果到主存,最终主存中的Obj.count只会增加1次变成2,尽管一共有两次加1操作。 要解决上面的问题我们可以使用java synchronized代码块。
1和3之间存在数据依赖关系,同时2和3之间也存在数据依赖关系。因此在最终执行的指令序列中,3不能被重排序到1和2的前面(3排到1和2的前面,程序的结果将会被改变)。但1和2之间没有数据依赖关系,编译器和处理器可以重排序1和2之间的执行顺序。 asif-serial语义使单线程下无需担心重排序的干扰,也无需担心内存可见性问题。
这里假设有两个线程A和B,A首先执行init ()方法,随后B线程接着执行use ()方法。线程B在执行操作4时,能否看到线程A在操作1对共享变量a的写入呢?答案是:不一定能看到。 由于操作1和操作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;同样,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。让我们先来看看,当操作1和操作2重排序时,可能会产生什么效果?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还没有被线程A写入,这时就会发生错误! 当操作3和操作4重排序时会产生什么效果? 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。当操作3的条件判断为真时,就把该计算结果写入变量i中。猜测执行实质上对操作3和4做了重排序,问题在于这时候,a的值还没被线程A赋值。在单线程程序中,对存在控制依赖的操作重排序,不会改变执行结果(这也是as-if-serial语义允许对存在控制依赖的操作做重排序的原因);但在多线程程序中,对存在控制依赖的操作重排序,可能会改变程序的执行结果。
1)内存屏障——禁止重排序
Java编译器在生成指令序列的适当位置会插入内存屏障指令来禁止特定类型的处理器重排序,从而让程序按我们预想的流程去执行。 1、保证特定操作的执行顺序。 2、影响某些数据(或则是某条指令的执行结果)的内存可见性。
编译器和CPU能够重排序指令,保证最终相同的结果,尝试优化性能。插入一条Memory Barrier会告诉编译器和CPU:不管什么指令都不能和这条Memory Barrier指令重排序。 Memory Barrier所做的另外一件事是强制刷出各种CPU cache,如一个Write-Barrier(写入屏障)将刷出所有在Barrier之前写入 cache 的数据,因此,任何CPU上的线程都能读取到这些数据的最新版本。 JMM把内存屏障指令分为4类,解释表格,StoreLoad Barriers是一个“全能型”的屏障,它同时具有其他3个屏障的效果。现代的多处理器大多支持该屏障(其他类型的屏障不一定被所有处理器支持)。
2)临界区(synchronized?)
临界区内的代码可以重排序(但JMM不允许临界区内的代码“逸出”到临界区之外,那样会破坏监视器的语义)。JMM会在退出临界区和进入临界区这两个关键时间点做一些特别处理,虽然线程A在临界区内做了重排序,但由于监视器互斥执行的特性,这里的线程B根本无法“观察”到线程A在临界区内的重排序。这种重排序既提高了执行效率,又没有改变程序的执行结果。
用happens-before的概念来阐述操作之间的内存可见性。在JMM中,如果一个操作执行的结果需要对另一个操作可见,那么这两个操作之间必须要存在happens-before关系 。
两个操作之间具有happens-before关系,并不意味着前一个操作必须要在后一个操作之前执行!happens-before仅仅要求前一个操作(执行的结果)对后一个操作可见,且前一个操作按顺序排在第二个操作之前(the first is visible to and ordered before the second) 。
1)如果一个操作happens-before另一个操作,那么第一个操作的执行结果将对第二个操作可见,而且第一个操作的执行顺序排在第二个操作之前。(对程序员来说)
2)两个操作之间存在happens-before关系,并不意味着Java平台的具体实现必须要按照happens-before关系指定的顺序来执行。如果重排序之后的执行结果,与按happens-before关系来执行的结果一致,那么这种重排序是允许的(对编译器和处理器 来说)
在Java 规范提案中为让大家理解内存可见性的这个概念,提出了happens-before的概念来阐述操作之间的内存可见性。对应Java程序员来说,理解happens-before是理解JMM的关键。JMM这么做的原因是:程序员对于这两个操作是否真的被重排序并不关心,程序员关心的是程序执行时的语义不能被改变(即执行结果不能被改变)。因此,happens-before关系本质上和as-if-serial语义是一回事。as-if-serial语义保证单线程内程序的执行结果不被改变,happens-before关系保证正确同步的多线程程序的执行结果不被改变。
volatile变量自身具有下列特性:
volatile写的内存语义如下:当写一个volatile变量时,JMM会把该线程对应的本地内存中的共享变量值刷新到主内存。
volatile读的内存语义如下:当读一个volatile变量时,JMM会把该线程对应的本地内存置为无效。线程接下来将从主内存中读取共享变量。
volatile重排序规则:
volatile内存语义的实现——JMM对volatile的内存屏障插入策略: 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。
有volatile变量修饰的共享变量进行写操作的时候会使用CPU提供的Lock前缀指令:
当线程释放锁时,JMM会把该线程对应的本地内存中的共享变量刷新到主内存中。。 当线程获取锁时,JMM会把该线程对应的本地内存置为无效。从而使得被监视器保护的临界区代码必须从主内存中读取共享变量。
使用monitorenter和monitorexit指令实现的:
锁的存放位置:
锁一共有4种状态,级别从低到高依次是:无锁状态、偏向锁状态、轻量级锁状态和重量级锁状态。
偏向锁:大多数情况下,锁不仅不存在多线程竞争,而且总是由同一线程多次获得,为了让线程获得锁的代价更低而引入了偏向锁。无竞争时不需要进行CAS操作来加锁和解锁。
轻量级锁:无竞争时通过CAS操作来加锁和解锁。(自旋锁——是一种锁的机制,不是状态)
重量级锁:真正的加锁操作
编译器和处理器要遵守两个重排序规则:
final域为引用类型:
final语义在处理器中的实现:
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JMM即为JAVA 内存模型(java memory model)。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。JMM从java 5开始的JSR-133发布后,已经成熟和完善起来。
JMM规定了内存主要划分为主内存和工作内存两种。此处的主内存和工作内存跟JVM内存划分(堆、栈、方法区)是在不同的层次上进行的,如果非要对应起来,主内存对应的是Java堆中的对象实例部分,工作内存对应的是栈中的部分区域,从更底层的来说,主内存对应的是硬件的物理内存,工作内存对应的是寄存器和高速缓存。
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。
内存交互操作有8种,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)
JMM对这八种指令的使用,制定了如下规则:
JMM对这八种操作规则和对volatile的一些特殊规则就能确定哪里操作是线程安全,哪些操作是线程不安全的了。但是这些规则实在复杂,很难在实践中直接分析。所以一般我们也不会通过上述规则进行分析。更多的时候,使用java的happen-before规则来进行分析。
原子性:例如上面八项操作,在操作系统里面是不可分割的单元。被synchronized关键字或其他锁包裹起来的操作也可以认为是原子的。从一个线程观察另外一个线程的时候,看到的都是一个个原子性的操作。
1 synchronized (this) {
2 a=1;
3 b=2;
4 }
例如一个线程观察另外一个线程执行上面的代码,只能看到a、b都被赋值成功结果,或者a、b都尚未被赋值的结果。
可见性:每个工作线程都有自己的工作内存,所以当某个线程修改完某个变量之后,在其他的线程中,未必能观察到该变量已经被修改。volatile关键字要求被修改之后的变量要求立即更新到主内存,每次使用前从主内存处进行读取。因此volatile可以保证可见性。除了volatile以外,synchronized和final也能实现可见性。synchronized保证unlock之前必须先把变量刷新回主内存。final修饰的字段在构造器中一旦完成初始化,并且构造器没有this逸出,那么其他线程就能看到final字段的值。
有序性:java的有序性跟线程相关。如果在线程内部观察,会发现当前线程的一切操作都是有序的。如果在线程的外部来观察的话,会发现线程的所有操作都是无序的。因为JMM的工作内存和主内存之间存在延迟,而且java会对一些指令进行重新排序。volatile和synchronized可以保证程序的有序性,很多程序员只理解这两个关键字的执行互斥,而没有很好的理解到volatile和synchronized也能保证指令不进行重排序。
被final修饰的变量,相比普通变量,内存语义有一些不同。具体如下:
1 public class FinalConstructor {
2
3 final int a;
4
5 int b;
6
7 static FinalConstructor finalConstructor;
8
9 public FinalConstructor() {
10 a = 1;
11 b = 2;
12 }
13
14 public static void write() {
15 finalConstructor = new FinalConstructor();
16 }
17
18 public static void read() {
19 FinalConstructor constructor = finalConstructor;
20 int A = constructor.a;
21 int B = constructor.b;
22 }
23 }
假设现在有线程A执行FinalConstructor.write()方法,线程B执行FinalConstructor.read()方法。
对应上述的Final的第一条规则,因为JMM禁止把Final域的写重排序到构造器的外部,而对普通变量没有这种限制,所以变量A=1,而变量B可能会等于2(构造完成),也有可能等于0(第11行代码被重排序到构造器的外部)。
对应上述的Final的第二条规则,如果constructor的引用不为null,A必然为1,要么constructor为null,抛出空指针异常。保证读final域之前,一定会先读该对象的引用。但是普通对象就没有这种规则。
(上述的Final规则反复测试,遗憾的是我并没有能模拟出来普通变量不能正常构造的结果)
在常规的开发中,如果我们通过上述规则来分析一个并发程序是否安全,估计脑壳会很疼。因为更多时候,我们是分析一个并发程序是否安全,其实都依赖Happen-Before原则进行分析。Happen-Before被翻译成先行发生原则,意思就是当A操作先行发生于B操作,则在发生B操作的时候,操作A产生的影响能被B观察到,“影响”包括修改了内存中的共享变量的值、发送了消息、调用了方法等。
Happen-Before的规则有以下几条
以上就是Happen-Before中的规则。通过这些条件的判定,仍然很难判断一个线程是否能安全执行,毕竟在我们的时候线程安全多数依赖于工具类的安全性来保证。想提高自己对线程是否安全的判断能力,必然需要理解所使用的框架或者工具的实现,并积累线程安全的经验。
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本文属于作者原创,原文发表于InfoQ:http://www.infoq.com/cn/articles/java-memory-model-1
在并发编程中,我们需要处理两个关键问题:线程之间如何通信及线程之间如何同步(这里的线程是指并发执行的活动实体)。通信是指线程之间以何种机制来交换信息。在命令式编程中,线程之间的通信机制有两种:共享内存和消息传递。 在共享内存的并发模型里,线程之间共享程序的公共状态,线程之间通过写-读内存中的公共状态来隐式进行通信。在消息传递的并发模型里,线程之间没有公共状态,线程之间必须通过明确的发送消息来显式进行通信。 同步是指程序用于控制不同线程之间操作发生相对顺序的机制。在共享内存并发模型里,同步是显式进行的。程序员必须显式指定某个方法或某段代码需要在线程之间互斥执行。在消息传递的并发模型里,由于消息的发送必须在消息的接收之前,因此同步是隐式进行的。 Java的并发采用的是共享内存模型,Java线程之间的通信总是隐式进行,整个通信过程对程序员完全透明。如果编写多线程程序的Java程序员不理解隐式进行的线程之间通信的工作机制,很可能会遇到各种奇怪的内存可见性问题。
在java中,所有实例域、静态域和数组元素存储在堆内存中,堆内存在线程之间共享(本文使用“共享变量”这个术语代指实例域,静态域和数组元素)。局部变量(Local variables),方法定义参数(java语言规范称之为formal method parameters)和异常处理器参数(exception handler parameters)不会在线程之间共享,它们不会有内存可见性问题,也不受内存模型的影响。 Java线程之间的通信由Java内存模型(本文简称为JMM)控制,JMM决定一个线程对共享变量的写入何时对另一个线程可见。从抽象的角度来看,JMM定义了线程和主内存之间的抽象关系:线程之间的共享变量存储在主内存(main memory)中,每个线程都有一个私有的本地内存(local memory),本地内存中存储了该线程以读/写共享变量的副本。本地内存是JMM的一个抽象概念,并不真实存在。它涵盖了缓存,写缓冲区,寄存器以及其他的硬件和编译器优化。Java内存模型的抽象示意图如下:
从上图来看,线程A与线程B之间如要通信的话,必须要经历下面2个步骤: 1. 首先,线程A把本地内存A中更新过的共享变量刷新到主内存中去。 2. 然后,线程B到主内存中去读取线程A之前已更新过的共享变量。 下面通过示意图来说明这两个步骤:
如上图所示,本地内存A和B有主内存中共享变量x的副本。假设初始时,这三个内存中的x值都为0。线程A在执行时,把更新后的x值(假设值为1)临时存放在自己的本地内存A中。当线程A和线程B需要通信时,线程A首先会把自己本地内存中修改后的x值刷新到主内存中,此时主内存中的x值变为了1。随后,线程B到主内存中去读取线程A更新后的x值,此时线程B的本地内存的x值也变为了1。 从整体来看,这两个步骤实质上是线程A在向线程B发送消息,而且这个通信过程必须要经过主内存。JMM通过控制主内存与每个线程的本地内存之间的交互,来为java程序员提供内存可见性保证。
在执行程序时为了提高性能,编译器和处理器常常会对指令做重排序。重排序分三种类型: 1. 编译器优化的重排序。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。 2. 指令级并行的重排序。现代处理器采用了指令级并行技术(Instruction-Level Parallelism, ILP)来将多条指令重叠执行。如果不存在数据依赖性,处理器可以改变语句对应机器指令的执行顺序。 3. 内存系统的重排序。由于处理器使用缓存和读/写缓冲区,这使得加载和存储操作看上去可能是在乱序执行。 从java源代码到最终实际执行的指令序列,会分别经历下面三种重排序:
上述的1属于编译器重排序,2和3属于处理器重排序。这些重排序都可能会导致多线程程序出现内存可见性问题。对于编译器,JMM的编译器重排序规则会禁止特定类型的编译器重排序(不是所有的编译器重排序都要禁止)。对于处理器重排序,JMM的处理器重排序规则会要求java编译器在生成指令序列时,插入特定类型的内存屏障(memory barriers,intel称之为memory fence)指令,通过内存屏障指令来禁止特定类型的处理器重排序(不是所有的处理器重排序都要禁止)。 JMM属于语言级的内存模型,它确保在不同的编译器和不同的处理器平台之上,通过禁止特定类型的编译器重排序和处理器重排序,为程序员提供一致的内存可见性保证。
现代的处理器使用写缓冲区来临时保存向内存写入的数据。写缓冲区可以保证指令流水线持续运行,它可以避免由于处理器停顿下来等待向内存写入数据而产生的延迟。同时,通过以批处理的方式刷新写缓冲区,以及合并写缓冲区中对同一内存地址的多次写,可以减少对内存总线的占用。虽然写缓冲区有这么多好处,但每个处理器上的写缓冲区,仅仅对它所在的处理器可见。这个特性会对内存操作的执行顺序产生重要的影响:处理器对内存的读/写操作的执行顺序,不一定与内存实际发生的读/写操作顺序一致!为了具体说明,请看下面示例:
Processor A | Processor B |
---|---|
a = 1; //A1 x = b; //A2 | b = 2; //B1 y = a; //B2 |
初始状态:a = b = 0 处理器允许执行后得到结果:x = y = 0 |
假设处理器A和处理器B按程序的顺序并行执行内存访问,最终却可能得到x = y = 0的结果。具体的原因如下图所示:
这里处理器A和处理器B可以同时把共享变量写入自己的写缓冲区(A1,B1),然后从内存中读取另一个共享变量(A2,B2),最后才把自己写缓存区中保存的脏数据刷新到内存中(A3,B3)。当以这种时序执行时,程序就可以得到x = y = 0的结果。 从内存操作实际发生的顺序来看,直到处理器A执行A3来刷新自己的写缓存区,写操作A1才算真正执行了。虽然处理器A执行内存操作的顺序为:A1->A2,但内存操作实际发生的顺序却是:A2->A1。此时,处理器A的内存操作顺序被重排序了(处理器B的情况和处理器A一样,这里就不赘述了)。 这里的关键是,由于写缓冲区仅对自己的处理器可见,它会导致处理器执行内存操作的顺序可能会与内存实际的操作执行顺序不一致。由于现代的处理器都会使用写缓冲区,因此现代的处理器都会允许对写-读操作重排序。 下面是常见处理器允许的重排序类型的列表:
Load-Load | Load-Store | Store-Store | Store-Load | 数据依赖 | |
---|---|---|---|---|---|
sparc-TSO | N | N | N | Y | N |
x86 | N | N | N | Y | N |
ia64 | Y | Y | Y | Y | N |
PowerPC | Y | Y | Y | Y | N |
上表单元格中的“N”表示处理器不允许两个操作重排序,“Y”表示允许重排序。 从上表我们可以看出:常见的处理器都允许Store-Load重排序;常见的处理器都不允许对存在数据依赖的操作做重排序。sparc-TSO和x86拥有相对较强的处理器内存模型,它们仅允许对写-读操作做重排序(因为它们都使用了写缓冲区)。 ※注1:sparc-TSO是指以TSO(Total Store Order)内存模型运行时,sparc处理器的特性。 ※注2:上表中的x86包括x64及AMD64。 ※注3:由于ARM处理器的内存模型与PowerPC处理器的内存模型非常类似,本文将忽略它。 ※注4:数据依赖性后文会专门说明。
为了保证内存可见性,java编译器在生成指令序列的适当位置会插入内存屏障指令来禁止特定类型的处理器重排序。JMM把内存屏障指令分为下列四类:
屏障类型 | 指令示例 | 说明 |
---|---|---|
LoadLoad Barriers | Load1; LoadLoad; Load2 | 确保Load1数据的装载,之前于Load2及所有后续装载指令的装载。 |
StoreStore Barriers | Store1; StoreStore; Store2 | 确保Store1数据对其他处理器可见(刷新到内存),之前于Store2及所有后续存储指令的存储。 |
LoadStore Barriers | Load1; LoadStore; Store2 | 确保Load1数据装载,之前于Store2及所有后续的存储指令刷新到内存。 |
StoreLoad Barriers | Store1; StoreLoad; Load2 | 确保Store1数据对其他处理器变得可见(指刷新到内存),之前于Load2及所有后续装载指令的装载。StoreLoad Barriers会使该屏障之前的所有内存访问指令(存储和装载指令)完成之后,才执行该屏障之后的内存访问指令。 |
StoreLoad Barriers是一个“全能型”的屏障,它同时具有其他三个屏障的效果。现代的多处理器大都支持该屏障(其他类型的屏障不一定被所有处理器支持)。执行该屏障开销会很昂贵,因为当前处理器通常要把写缓冲区中的数据全部刷新到内存中(buffer fully flush)。
从JDK5开始,java使用新的JSR -133内存模型(本文除非特别说明,针对的都是JSR- 133内存模型)。JSR-133使用happens-before的概念来阐述操作之间的内存可见性。在JMM中,如果一个操作执行的结果需要对另一个操作可见,那么这两个操作之间必须要存在happens-before关系。这里提到的两个操作既可以是在一个线程之内,也可以是在不同线程之间。 与程序员密切相关的happens-before规则如下:
注意,两个操作之间具有happens-before关系,并不意味着前一个操作必须要在后一个操作之前执行!happens-before仅仅要求前一个操作(执行的结果)对后一个操作可见,且前一个操作按顺序排在第二个操作之前(the first is visible to and ordered before the second)。happens- before的定义很微妙,后文会具体说明happens-before为什么要这么定义。 happens-before与JMM的关系如下图所示:
如上图所示,一个happens-before规则通常对应于多个编译器和处理器重排序规则。对于java程序员来说,happens-before规则简单易懂,它避免java程序员为了理解JMM提供的内存可见性保证而去学习复杂的重排序规则以及这些规则的具体实现。