JUC学习之共享模型之内存
JUC学习之共享模型之内存
Monitor 主要关注的是访问共享变量时，保证临界区代码的原子性
这一章我们进一步深入学习共享变量在多线程间的【可见性】问题与多条指令执行时的【有序性】问题
Java 内存模型
JMM 即 Java Memory Model，它定义了主存、工作内存抽象概念，底层对应着 CPU 寄存器、缓存、硬件内存、 CPU 指令优化等。
JMM 体现在以下几个方面
- 原子性 - 保证指令不会受到线程上下文切换的影响
- 可见性 - 保证指令不会受 cpu 缓存的影响
- 有序性 - 保证指令不会受 cpu 指令并行优化的影响
可见性
退不出的循环
先来看一个现象，main 线程对 run 变量的修改对于 t 线程不可见，导致了 t 线程无法停止：
package share;
import static java.lang.Thread.sleep;
public class Main
{
static boolean run = true;
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
Thread t = new Thread(()->{
while(run){
// ....
}
});
t.start();
sleep(1);
run = false; // 线程t不会如预想的停下来
}
}
为什么呢？分析一下：
- 初始状态， t 线程刚开始从主内存读取了 run 的值到工作内存。
- 因为 t 线程要频繁从主内存中读取 run 的值，JIT 编译器会将 run 的值缓存至自己工作内存中的高速缓存中， 减少对主存中 run 的访问，提高效率
- 1 秒之后，main 线程修改了 run 的值，并同步至主存，而 t 是从自己工作内存中的高速缓存中读取这个变量 的值，结果永远是旧值
解决方法
volatile（易变关键字）
它可以用来修饰成员变量和静态成员变量，他可以避免线程从自己的工作缓存中查找变量的值，必须到主存中获取
它的值，线程操作 volatile 变量都是直接操作主存
两阶段终止模式
interrupt实现
复习interrupt实现两阶段终止模式: 正常线程被打断是设置打断标记为true,阻塞线程被打断会抛出异常，并清除打断标记
package share;
/**
*interrput实现两阶段终止模式
*/
public class Main
{
public static void main(String[] args)
{
Thread thread=new Thread(()->{
while(true)
{
//获取当前线程
Thread currentThread = Thread.currentThread();
//打断标记是否为true
if(currentThread.isInterrupted())
{
System.out.println("呜呜呜，被打了");
break;
}
System.out.println("准备入睡");
try {
Thread.sleep(3*1000);
} catch (InterruptedException e)
{
System.out.println("重新设置打断标记");
//重新设置打断标记为true
currentThread.interrupt();
}
}
},"大忽悠一号");
thread.start();
//主线程打断
try {
Thread.sleep(2*1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("主线程执行打断操作");
thread.interrupt();
}
}
volatile实现
package share;
/**
*停止标记用 volatile 是为了保证该变量在多个线程之间的可见性
* 我们的例子中，即主线程把它修改为 true 对 t1 线程可见
*/
public class Main
{
private volatile static boolean stop=false;
public static void main(String[] args)
{
Thread thread=new Thread(()->{
while(true)
{
//获取当前线程
Thread currentThread = Thread.currentThread();
//打断标记是否为true
if(stop)
{
System.out.println("呜呜呜，被打了");
break;
}
System.out.println("准备入睡");
try {
Thread.sleep(3*1000);
} catch (InterruptedException e)
{
}
}
},"大忽悠一号");
thread.start();
//主线程打断
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("主线程执行打断操作");
stop=true;
thread.interrupt();
}
}
同步模式之 Balking
定义
Balking （犹豫）模式用在一个线程发现另一个线程或本线程已经做了某一件相同的事，那么本线程就无需再做 了，直接结束返回
实现
public class MonitorService {
// 用来表示是否已经有线程已经在执行启动了
private volatile boolean starting;
public void start() {
log.info("尝试启动监控线程...");
synchronized (this) {
if (starting) {
return;
}
starting = true;
}
// 真正启动监控线程...
}
}当前端页面多次点击按钮调用 start 时
输出
[http-nio-8080-exec-1] cn.itcast.monitor.service.MonitorService - 该监控线程已启动?(false)
[http-nio-8080-exec-1] cn.itcast.monitor.service.MonitorService - 监控线程已启动...
[http-nio-8080-exec-2] cn.itcast.monitor.service.MonitorService - 该监控线程已启动?(true)
[http-nio-8080-exec-3] cn.itcast.monitor.service.MonitorService - 该监控线程已启动?(true)
[http-nio-8080-exec-4] cn.itcast.monitor.service.MonitorService - 该监控线程已启动?(true)这里synchronized 锁是防止多线并发执行，导致指令交错发生，而volatile是确保变量对于多个线程的可见性，而不是用来处理并发交错问题的
它还经常用来实现线程安全的单例
public final class Singleton {
private Singleton() {
}
private static Singleton INSTANCE = null;
public static synchronized Singleton getInstance() {
if (INSTANCE != null) {
return INSTANCE;
}
INSTANCE = new Singleton();
return INSTANCE;
}
}对比一下保护性暂停模式：保护性暂停模式用在一个线程等待另一个线程的执行结果，当条件不满足时线程等待。
指令重排
有序性
JVM 会在不影响正确性的前提下，可以调整语句的执行顺序，思考下面一段代码
static int i;
static int j;
// 在某个线程内执行如下赋值操作
i = ...;
j = ...;可以看到，至于是先执行 i 还是 先执行 j ，对最终的结果不会产生影响。所以，上面代码真正执行时，既可以是
i = ...;
j = ...;也可以是
j = ...;
i = ...;这种特性称之为『指令重排』，多线程下『指令重排』会影响正确性。为什么要有重排指令这项优化呢？从 CPU 执行指令的原理来理解一下吧
指令级并行原理
名词
Clock Cycle Time
- 主频的概念大家接触的比较多，而 CPU 的
Clock Cycle Time（时钟周期时间），等于主频的倒数，意思是CPU 能够识别的最小时间单位，比如说 4G 主频的 CPU 的 Clock Cycle Time 就是 0.25 ns，作为对比，我们墙上挂钟的Cycle Time 是 1s - 例如，运行一条加法指令一般需要一个时钟周期时间
CPI
- 有的指令需要更多的时钟周期时间，所以引出了 CPI （Cycles Per Instruction）指令平均时钟周期数
IPC
- IPC（Instruction Per Clock Cycle） 即 CPI 的倒数，表示每个时钟周期能够运行的指令数 CPU 执行时间
程序的 CPU 执行时间，即我们前面提到的 user + system 时间，可以用下面的公式来表示
程序 CPU 执行时间 = 指令数 * CPI * Clock Cycle Time鱼罐头的故事
加工一条鱼需要 50 分钟，只能一条鱼、一条鱼顺序加工…
可以将每个鱼罐头的加工流程细分为 5 个步骤：
- 去鳞清洗 10分钟
- 蒸煮沥水 10分钟
- 加注汤料 10分钟
- 杀菌出锅 10分钟
- 真空封罐 10分钟
即使只有一个工人，最理想的情况是：他能够在 10 分钟内同时做好这 5 件事，因为对第一条鱼的真空装罐，不会 影响对第二条鱼的杀菌出锅…
指令重排序优化
事实上，现代处理器会设计为一个时钟周期完成一条执行时间最长的 CPU 指令。为什么这么做呢？可以想到指令 还可以再划分成一个个更小的阶段，例如，每条指令都可以分为： 取指令 - 指令译码 - 执行指令 - 内存访问 - 数据写回 这 5 个阶段
术语参考：
- instruction fetch (IF)
- instruction decode (ID)
- execute (EX)
- memory access (MEM)
- register write back (WB)
在不改变程序结果的前提下，这些指令的各个阶段可以通过重排序和组合来实现指令级并行，这一技术在 80’s 中 叶到 90’s 中叶占据了计算架构的重要地位。
提示：
分阶段，分工是提升效率的关键！
指令重排的前提是，重排指令不能影响结果，例如
// 可以重排的例子
int a = 10; // 指令1
int b = 20; // 指令2
System.out.println( a + b );
// 不能重排的例子
int a = 10; // 指令1
int b = a - 5; // 指令2支持流水线的处理器
现代 CPU 支持多级指令流水线，例如支持同时执行 取指令 - 指令译码 - 执行指令 - 内存访问 - 数据写回 的处理
器，就可以称之为五级指令流水线。这时 CPU 可以在一个时钟周期内，同时运行五条指令的不同阶段（相当于一
条执行时间最长的复杂指令），IPC = 1，本质上，流水线技术并不能缩短单条指令的执行时间，但它变相地提高了指令地吞吐率。
提示： 奔腾四（Pentium 4）支持高达 35 级流水线，但由于功耗太高被废弃
SuperScalar 处理器
大多数处理器包含多个执行单元，并不是所有计算功能都集中在一起，可以再细分为整数运算单元、浮点数运算单 元等，这样可以把多条指令也可以做到并行获取、译码等，CPU 可以在一个时钟周期内，执行多于一条指令，即IPC>1
CPU 缓存结构原理
1. CPU 缓存结构
查看 cpu 缓存
⚡ root@yihang01 ~ lscpu
Architecture: x86_64
CPU op-mode(s): 32-bit, 64-bit
Byte Order: Little Endian
CPU(s): 1
On-line CPU(s) list: 0
Thread(s) per core: 1
Core(s) per socket: 1
Socket(s): 1
NUMA node(s): 1
Vendor ID: GenuineIntel
CPU family: 6
Model: 142
Model name: Intel(R) Core(TM) i7-8565U CPU @ 1.80GHz
Stepping: 11
CPU MHz: 1992.002
BogoMIPS: 3984.00
Hypervisor vendor: VMware
Virtualization type: full
L1d cache: 32K
L1i cache: 32K
L2 cache: 256K
L3 cache: 8192K
NUMA node0 CPU(s): 0速度比较
查看 cpu 缓存行
⚡ root@yihang01 ~ cat /sys/devices/system/cpu/cpu0/cache/index0/coherency_line_size
64cpu 拿到的内存地址格式是这样的
[高位组标记][低位索引][偏移量]
2.CPU 缓存读
读取数据流程如下
- 根据低位，计算在缓存中的索引
- 判断是否有效
0 去内存读取新数据更新缓存行 1 再对比高位组标记是否一致
- 一致，根据偏移量返回缓存数据
- 不一致，去内存读取新数据更新缓存行
3. CPU 缓存一致性
MESI 协议
- E、S、M 状态的缓存行都可以满足 CPU 的读请求
- E 状态的缓存行，有写请求，会将状态改为 M，这时并不触发向主存的写
- E 状态的缓存行，必须监听该缓存行的读操作，如果有，要变为 S 状态
- M 状态的缓存行，必须监听该缓存行的读操作，如果有，先将其它缓存（S 状态）中该缓存行变成 I 状态（即 6的流程），写入主存，自己变为 S 状态
- S 状态的缓存行，有写请求，走 4. 的流程
- S 状态的缓存行，必须监听该缓存行的失效操作，如果有，自己变为 I 状态
- I 状态的缓存行，有读请求，必须从主存读取
诡异的结果
boolean ready = false;
int num = 0;
// 线程1 执行此方法
public void actor1(I_Result r) {
if(ready) {
r.r1 = num + num;
} else {
r.r1 = 1;
}
}
// 线程2 执行此方法
public void actor2(I_Result r) {
num = 2;
ready = true;
}I_Result 是一个对象，有一个属性 r1 用来保存结果，问，可能的结果有几种？
有同学这么分析
- 情况1：线程1 先执行，这时 ready = false，所以进入 else 分支结果为 1
- 情况2：线程2 先执行 num = 2，但没来得及执行 ready = true，线程1 执行，还是进入 else 分支，结果为1
- 情况3：线程2 执行到 ready = true，线程1 执行，这回进入 if 分支，结果为 4（因为 num 已经执行过了）
但我告诉你，结果还有可能是 0 😁😁😁，信不信吧！
这种情况下是：线程2 执行 ready = true，切换到线程1，进入 if 分支，相加为 0，再切回线程2 执行 num = 2
相信很多人已经晕了 😵😵😵
这种现象叫做指令重排，是 JIT 编译器在运行时的一些优化，这个现象需要通过大量测试才能复现：
借助 java 并发压测工具 jcstress
mvn archetype:generate -DinteractiveMode=false -DarchetypeGroupId=org.openjdk.jcstress -
DarchetypeArtifactId=jcstress-java-test-archetype -DarchetypeVersion=0.5 -DgroupId=cn.dhy-
DartifactId=ordering -Dversion=1.0创建 maven 项目，提供如下测试类
@JCStressTest
@Outcome(id = {"1", "4"}, expect = Expect.ACCEPTABLE, desc = "ok")
@Outcome(id = "0", expect = Expect.ACCEPTABLE_INTERESTING, desc = "!!!!")
@State
public class ConcurrencyTest {
int num = 0;
boolean ready = false;
@Actor
public void actor1(I_Result r) {
if(ready) {
r.r1 = num + num;
} else {
r.r1 = 1;
}
}
@Actor
public void actor2(I_Result r) {
num = 2;
ready = true;
}
}执行
mvn clean install
java -jar target/jcstress.jar会输出我们感兴趣的结果，摘录其中一次结果：
*** INTERESTING tests
Some interesting behaviors observed. This is for the plain curiosity.
2 matching test results.
[OK] test.ConcurrencyTest
(JVM args: [-XX:-TieredCompilation])
Observed state Occurrences Expectation Interpretation
0 1,729 ACCEPTABLE_INTERESTING !!!!
1 42,617,915 ACCEPTABLE ok
4 5,146,627 ACCEPTABLE ok
[OK] test.ConcurrencyTest
(JVM args: [])
Observed state Occurrences Expectation Interpretation
0 1,652 ACCEPTABLE_INTERESTING !!!!
1 46,460,657 ACCEPTABLE ok
4 4,571,072 ACCEPTABLE ok可以看到，出现结果为 0 的情况有 638 次，虽然次数相对很少，但毕竟是出现了。
解决方法
volatile 修饰的变量，可以禁用指令重排
@JCStressTest
@Outcome(id = {"1", "4"}, expect = Expect.ACCEPTABLE, desc = "ok")
@Outcome(id = "0", expect = Expect.ACCEPTABLE_INTERESTING, desc = "!!!!")
@State
public class ConcurrencyTest {
int num = 0;
volatile boolean ready = false;
@Actor
public void actor1(I_Result r) {
if(ready) {
r.r1 = num + num;
} else {
r.r1 = 1;
}
}
@Actor
public void actor2(I_Result r) {
num = 2;
ready = true;
}
}结果为：
*** INTERESTING tests
Some interesting behaviors observed. This is for the plain curiosity.
0 matching test results.volatile 原理
volatile 的底层实现原理是内存屏障，Memory Barrier（Memory Fence）
- 对 volatile 变量的写指令后会加入写屏障
- 对 volatile 变量的读指令前会加入读屏障
内存屏障
Memory Barrier（Memory Fence）
可见性
- 写屏障（sfence）保证在该屏障之前的，对共享变量的改动，都同步到主存当中
- 而读屏障（lfence）保证在该屏障之后，对共享变量的读取，加载的是主存中最新数据
有序性
- 写屏障会确保指令重排序时，不会将写屏障之前的代码排在写屏障之后
- 读屏障会确保指令重排序时，不会将读屏障之后的代码排在读屏障之前
1. 如何保证可见性
- 写屏障（sfence）保证在该屏障之前的，对共享变量的改动，都同步到主存当中
private int num;
private volatile boolean ready;
public void actor2(I_Result r) {
num = 2;
ready = true; // ready 是 volatile 赋值带写屏障
// 写屏障
}这里不光会同步ready变量到主存中，还会将ready变量之前的变量操作都同步到主存中去，这里包括ready和num变量，因此这里num变量就不需要前面加上volatile 关键字，只需要在ready变量前面加上即可
- 而读屏障（lfence）保证在该屏障之后，对共享变量的读取，加载的是主存中最新数据
private int num;
private volatile boolean ready;
public void actor1(I_Result r) {
// 读屏障
// ready 是 volatile 读取值带读屏障
if(ready) {
r.r1 = num + num;
}
else {
r.r1 = 1;
}
}和上面一样，这里ready前面加了volatile 关键字，相当于建立了一个读屏障，因此在从ready变量开始，到后面方法执行结束的变量都读取的是主存中最新的数据，这里指的就是ready和num变量
2.如何保证有序性
- 写屏障会确保指令重排序时，不会将写屏障之前的代码排在写屏障之后
public void actor2(I_Result r) {
num = 2;
ready = true; // ready 是 volatile 赋值带写屏障
// 写屏障
}- 读屏障会确保指令重排序时，不会将读屏障之后的代码排在读屏障之前
public void actor1(I_Result r) {
// 读屏障
// ready 是 volatile 读取值带读屏障
if(ready) {
r.r1 = num + num;
} else {
r.r1 = 1;
}
}
volatile 不能解决指令交错问题
还是那句话，不能解决指令交错：
- 写屏障仅仅是保证之后的读能够读到最新的结果，但不能保证读跑到它前面去
- 而有序性的保证也只是保证了本线程内相关代码不被重排序
double-checked locking 问题
以著名的 double-checked locking 单例模式为例
public final class Singleton {
private Singleton() {
}
private static Singleton INSTANCE = null;
public static Singleton getInstance() {
if (INSTANCE == null) { // t2
// 首次访问会同步，而之后的使用没有 synchronized
synchronized (Singleton.class) {
if (INSTANCE == null) { // t1
INSTANCE = new Singleton();
}
}
}
return INSTANCE;
}
}以上的实现特点是：
- 懒惰实例化
- 首次使用 getInstance() 才使用 synchronized 加锁，后续使用时无需加锁
- 有隐含的，但很关键的一点：第一个 if 使用了 INSTANCE 变量，是在同步块之外
但在多线程环境下，上面的代码是有问题的，getInstance 方法对应的字节码为：
0: getstatic #2 // Field INSTANCE:Lcn/itcast/n5/Singleton; //获取静态变量INSTANCE
3: ifnonnull 37 //判断是否为空,为空直接跳到37行
6: ldc #3 // class cn/itcast/n5/Singleton //获取类对象
8: dup //复制引用地址---为了解锁后恢复
9: astore_0 //存储上面复制的引用地址
10: monitorenter //创建monitor---加锁
11: getstatic #2 // Field INSTANCE:Lcn/itcast/n5/Singleton; //获取静态变量INSTANCE
14: ifnonnull 27 //判断是否为空,为空直接跳到27行
17: new #3 // class cn/itcast/n5/Singleton //new 一个对象
20: dup //复制对象引用地址
21: invokespecial #4 // Method "<init>":()V //通过复制的引用地址调用构造方法
24: putstatic #2 // Field INSTANCE:Lcn/itcast/n5/Singleton; //将引用地址直接复制给静态变量INSTANCE
27: aload_0 //获取第9行存储的引用地址---解锁的时候需要用到
28: monitorexit //解锁
29: goto 37 //前往37行
32: astore_1
33: aload_0
34: monitorexit
35: aload_1
36: athrow
37: getstatic #2 // Field INSTANCE:Lcn/itcast/n5/Singleton; //获取静态变量
40: areturn //返回其中
- 17 表示创建对象，将对象引用入栈 // new Singleton
- 20 表示复制一份对象引用地址
- 21 表示利用一个对象引用地址，调用构造方法
- 24 表示利用一个对象引用地址，赋值给 static INSTANCE
也许 jvm 会优化为：先执行 24，再执行 21。如果两个线程 t1，t2 按如下时间序列执行：
关键在于 0: getstatic 这行代码在 monitor 控制之外，它就像之前举例中不守规则的人，可以越过 monitor 读取 INSTANCE 变量的值
这时 t1 还未完全将构造方法执行完毕，如果在构造方法中要执行很多初始化操作，那么 t2 拿到的是将是一个未初 始化完毕的单例
对 INSTANCE 使用 volatile 修饰即可，可以禁用指令重排，但要注意在 JDK 5 以上的版本的 volatile 才会真正有效
误区
synchronized能保护共享变量的原子性，可见性和有序性这句话不是特别严谨:
- synchronized不能阻止重排序发生，只有volatile 才可以，但是如果共享变量完全被synchronized所保护，那么这个共享变量在使用的过程中是不会用原子，可见，有序性问题的
synchronized能保护共享变量的原子性，可见性和有序性的前提是建立在共享变量完全被synchronized保护起来的前提之下的
double-checked locking 解决
public final class Singleton {
private Singleton() {
}
private static volatile Singleton INSTANCE = null;
public static Singleton getInstance() {
// 实例没创建，才会进入内部的 synchronized代码块
if (INSTANCE == null) {
synchronized (Singleton.class) { // t2
// 也许有其它线程已经创建实例，所以再判断一次
if (INSTANCE == null) { // t1
INSTANCE = new Singleton();
}
}
}
return INSTANCE;
}
}字节码上看不出来 volatile 指令的效果
// -------------------------------------> 加入对 INSTANCE 变量的读屏障
0: getstatic #2 // Field INSTANCE:Lcn/itcast/n5/Singleton;
3: ifnonnull 37
6: ldc #3 // class cn/itcast/n5/Singleton
8: dup
9: astore_0
10: monitorenter -----------------------> 保证原子性、可见性
11: getstatic #2 // Field INSTANCE:Lcn/itcast/n5/Singleton;
14: ifnonnull 27
17: new #3 // class cn/itcast/n5/Singleton
20: dup
21: invokespecial #4 // Method "<init>":()V
24: putstatic #2 // Field INSTANCE:Lcn/itcast/n5/Singleton;
// -------------------------------------> 加入对 INSTANCE 变量的写屏障
27: aload_0
28: monitorexit ------------------------> 保证原子性、可见性
29: goto 37
32: astore_1
33: aload_0
34: monitorexit
35: aload_1
36: athrow
37: getstatic #2 // Field INSTANCE:Lcn/itcast/n5/Singleton;
40: areturn读屏障是防止读屏障之后的代码跳到前面去 写屏障是防止写屏障之前的代码跳到后面去
如上面的注释内容所示，读写 volatile 变量时会加入内存屏障（Memory Barrier（Memory Fence）），保证下面 两点：
- 可见性
写屏障（sfence）保证在该屏障之前的 t1 对共享变量的改动，都同步到主存当中
而读屏障（lfence）保证在该屏障之后 t2 对共享变量的读取，加载的是主存中最新数据
- 有序性
写屏障会确保指令重排序时，不会将写屏障之前的代码排在写屏障之后
读屏障会确保指令重排序时，不会将读屏障之后的代码排在读屏障之前
更底层是读写变量时使用 lock 指令来保证多核 CPU 之间的可见性与有序性
happens-before
happens-before 规定了对共享变量的写操作对其它线程的读操作可见，它是可见性与有序性的一套规则总结，抛 开以下 happens-before 规则，JMM 并不能保证一个线程对共享变量的写，对于其它线程对该共享变量的读可见
- 线程解锁 m 之前对变量的写，对于接下来对 m 加锁的其它线程对该变量的读可见
static int x;
static Object m = new Object();
new Thread(()->{
synchronized(m) {
x = 10;
}
},"t1").start();
new Thread(()->{
synchronized(m) {
System.out.println(x);
}
},"t2").start();- 线程对 volatile 变量的写，对接下来其它线程对该变量的读可见
volatile static int x;
new Thread(()->{
x = 10;
},"t1").start();
new Thread(()->{
System.out.println(x);
},"t2").start();- 线程 start 前对变量的写，对该线程开始后对该变量的读可见
static int x;
x = 10;
new Thread(()->{
System.out.println(x);
},"t2").start();- 线程结束前对变量的写，对其它线程得知它结束后的读可见（比如其它线程调用 t1.isAlive() 或 t1.join()等待 它结束），因为线程结束后，会将缓存的数据写入到主存中
static int x;
Thread t1 = new Thread(()->{
x = 10;
},"t1");
t1.start();
t1.join();
System.out.println(x);- 线程 t1 打断 t2（interrupt）前对变量的写，对于其他线程得知 t2 被打断后对变量的读可见（通过t2.interrupted 或 t2.isInterrupted）
static int x;
public static void main(String[] args)
{
Thread t2 = new Thread(()->{
while(true) {
if(Thread.currentThread().isInterrupted()) {
System.out.println(x);
break;
}
}
},"t2");
t2.start();
new Thread(()->{
sleep(1);
x = 10;
t2.interrupt();
},"t1").start();
while(!t2.isInterrupted()) {
Thread.yield();
}
System.out.println(x);
}- 对变量默认值（0，false，null）的写，对其它线程对该变量的读可见
- 具有传递性，如果 x hb-> y 并且 y hb-> z 那么有 x hb-> z ，配合 volatile 的防指令重排，有下面的例子
volatile static int x;
static int y;
new Thread(()->{
y = 10;
x = 20;//写屏障会把写屏障之前的操作都同步到主存，并且不会重排序
},"t1").start();
new Thread(()->{
// x=20 对 t2 可见, 同时 y=10 也对 t2 可见
System.out.println(x);
},"t2").start();变量都是指成员变量或静态成员变量\
案例
balking 模式习题
希望 doInit() 方法仅被调用一次，下面的实现是否有问题，为什么？
public class TestVolatile {
volatile boolean initialized = false;
void init() {
if (initialized) {
return;
}
doInit();
initialized = true;
}
private void doInit() {
}
}
解决方法是加上同步锁，而不是滥用volatile关键字
volatile一般用在一个线程写，一个线程读，确保变量在多个线程之间的可见性问题处理和双重检查中防止指令重排序问题
线程安全单例习题
单例模式有很多实现方法，饿汉、懒汉、静态内部类、枚举类，试分析每种实现下获取单例对象（即调用getInstance）时的线程安全，并思考注释中的问题
饿汉式：类加载就会导致该单实例对象被创建 懒汉式：类加载不会导致该单实例对象被创建，而是首次使用该对象时才会创建
实现1：
// 问题1：为什么加 final
// 问题2：如果实现了序列化接口, 还要做什么来防止反序列化破坏单例
public final class Singleton implements Serializable {
// 问题3：为什么设置为私有? 是否能防止反射创建新的实例?
private Singleton() {
}
// 问题4：这样初始化是否能保证单例对象创建时的线程安全?
private static final Singleton INSTANCE = new Singleton();
// 问题5：为什么提供静态方法而不是直接将 INSTANCE 设置为 public, 说出你知道的理由
public static Singleton getInstance() {
return INSTANCE;
}
public Object readResolve() {
return INSTANCE;
}
}- 问题1:防止子类覆盖父类方法，破坏单例
- 问题2:反序列化会new一个新的实例，破坏了单例模式，解决方法就是在类上加上一个特殊方法readResolve(),原因:反序列化过程中，如果方法readResolve方法返回了一个对象，便会将这个对象作为反序列化结果返回，而不是返回通过字节码对象创建的新对象,这样可以确保即使反序列化了，也不会返回一个新的对象
- 问题3:构造方法设置为私有，防止别的类通过构造方法创建对象，破坏单例模式，但是不能防止反射创建新的对象，因为反射可以通过调用setAccessible()方法，暴力创建对象
- 问题4:静态成员变量初始化过程是在类加载阶段完成的，类加载阶段由jvm来保证代码的线程安全性，所以类加载阶段对静态变量做的赋值都是线程安全的
- 问题五:更好的封装性，可以支持泛型
实现2：
// 问题1：枚举单例是如何限制实例个数的
// 问题2：枚举单例在创建时是否有并发问题
// 问题3：枚举单例能否被反射破坏单例
// 问题4：枚举单例能否被反序列化破坏单例
// 问题5：枚举单例属于懒汉式还是饿汉式
// 问题6：枚举单例如果希望加入一些单例创建时的初始化逻辑该如何做
enum Singleton {
INSTANCE;
}- 问题1:枚举类里面有几个枚举对象，就有几个实例，这些枚举对象本质是枚举类里面的静态成员变量。
- 问题2:因为枚举单例是静态成员变量，创建过程是在类加载阶段完成，因此没有线程安全的问题
- 问题3:不能
- 问题4:枚举类enum实现了序列化接口，因此可以被序列化，但是不会被反序列化破坏单例
- 问题5:饿汉式
- 问题6:构造方法里面实现即可
实现3:
public final class Singleton {
private Singleton() {
}
private static Singleton INSTANCE = null;
// 分析这里的线程安全, 并说明有什么缺点
public static synchronized Singleton getInstance() {
if (INSTANCE != null) {
return INSTANCE;
}
INSTANCE = new Singleton();
return INSTANCE;
}
}线程安全的，但是锁的范围太大，每次调用都需要加锁，性能比较低
不能给null值上面加上synchronized同步锁
不能将锁加载INSTANCE上面，因为INSTANCE还需要重新赋值一次，并且有可能是null，null不能加锁，因为synchronized需要找到一个对象，然后根据对象就分配一个monitor锁，如果是null就没有关联的对象
要将锁加在一个相对不变的对象上面
实现4：DCL
public final class Singleton {
private Singleton() {
}
// 问题1：解释为什么要加 volatile ?
private static volatile Singleton INSTANCE = null;
// 问题2：对比实现3, 说出这样做的意义
public static Singleton getInstance() {
if (INSTANCE != null) {
return INSTANCE;
}
synchronized (Singleton.class) {
// 问题3：为什么还要在这里加为空判断, 之前不是判断过了吗
if (INSTANCE != null) { // t2
return INSTANCE;
}
INSTANCE = new Singleton();
return INSTANCE;
}
}
}问题3:如果线程1刚释放锁，线程2一开始进行发现没有创建对象，但是此时大门有锁，便阻塞了一会，拿到锁后，进到同步代码块中，需要再判断一次是否已经有了对象，否则会重复创建
volatile 防止当前代码块中的指令发生重排
实现5：
public final class Singleton {
private Singleton() {
}
// 问题1：属于懒汉式还是饿汉式
private static class LazyHolder {
static final Singleton INSTANCE = new Singleton();
}
// 问题2：在创建时是否有并发问题
public static Singleton getInstance() {
return LazyHolder.INSTANCE;
}
}- 类加载是懒惰的，类总是在你第一次被用到时，才会触发类加载操作，如果不调用getInstance()方法，是不会触发类加载操作的，因此是懒汉式的
- 类加载时，静态变量的加载是通过jvm来确保线程安全的，因此没有并发问题
本章小结
本章重点讲解了 JMM 中的
- 可见性 - 由 JVM 缓存优化引起
- 有序性 - 由 JVM 指令重排序优化引起
- happens-before 规则
- 原理方面
CPU 指令并行
volatile
- 模式方面
两阶段终止模式的 volatile 改进
同步模式之 balking
腾讯云开发者
