大家好,我是悟空。
最近卷 Eureka 源码,发现 volatile 在很多地方都用到了,复习一波。此文全面讲解了 volatile 的用法和细节,建议收藏转发后再看。
volatile怎么念
看到这个单词一直不知道怎么发音
英 [ˈvɒlətaɪl] 美 [ˈvɑːlətl]
adj. [化学] 挥发性的;不稳定的;爆炸性的;反复无常的
那Java中volatile又是干啥的呢?
轻量级
的同步机制(三大特性)要理解三大特性,就必须知道Java内存模型(JMM),那JMM又是什么呢?
JMM是啥
这是一份精心总结的Java内存模型思维导图,拿去不谢。
原理图1-Java内存模型
❝
Why
:屏蔽各种硬件和操作系统的内存访问差异 ❞
JMM是Java内存模型,也就是Java Memory Model,简称JMM,本身是一种抽象的概念,实际上并不存在,它描述的是一组规则或规范,通过这组规范定义了程序中各个变量(包括实例字段,静态字段和构成数组对象的元素)的访问方式。
原理图2-两大内存
Java内存模型的几个规范:
由于JVM运行程序的实体是线程,而每个线程创建时JVM都会为其创建一个工作内存(有些地方称为栈空间),工作内存是每个线程的私有数据区域,而Java内存模型中规定所有变量都存储在主内存,主内存是共享内存区域,所有线程都可以访问,但线程对变量的操作(读取赋值等)必须在工作内存中进行,首先要将变量从主内存拷贝到自己的工作内存空间,然后对变量进行操作,操作完成后再将变量写会主内存
,不能直接操作主内存中的变量,各个线程中的工作内存中存储着主内存中的变量副本拷贝,因此不同的线程间无法访问对方的工作内存,线程间的通信(传值)必须通过主内存来完成,其简要访问过程:
原理图3-Java内存模型
关于有序性:如果在本线程内观察,所有的操作都是有序的;如果在一个线程中观察另一个线程,所有的操作都是无序的。前半句是指“线程内似表现为串行的语义”(Within-Thread As-If-Serial Semantics),后半句是指“指令重排序”现象和“工作内存与主内存同步延迟”现象。
考虑一下这种场景:
❝有一个对象的字段
number
初始化值=0,另外这个对象有一个公共方法setNumberTo100()
可以设置number = 100,当主线程通过子线程来调用setNumberTo100()
后,主线程是否知道number值变了呢? 答案:如果没有使用volatile来定义number变量,则主线程不知道子线程更新了number的值。 ❞
(1)定义如上述所说的对象:ShareData
class ShareData {
int number = 0;
public void setNumberTo100() {
this.number = 100;
}
}
(2)主线程中初始化一个子线程,名字叫做子线程
子线程先休眠3s,然后设置number=100。主线程不断检测的number值是否等于0,如果不等于0,则退出主线程。
public class volatileVisibility {
public static void main(String[] args) {
// 资源类
ShareData shareData = new ShareData();
// 子线程 实现了Runnable接口的,lambda表达式
new Thread(() -> {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t come in");
// 线程睡眠3秒,假设在进行运算
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
// 修改number的值
myData.setNumberTo100();
// 输出修改后的值
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t update number value:" + myData.number);
}, "子线程").start();
while(myData.number == 0) {
// main线程就一直在这里等待循环,直到number的值不等于零
}
// 按道理这个值是不可能打印出来的,因为主线程运行的时候,number的值为0,所以一直在循环
// 如果能输出这句话,说明子线程在睡眠3秒后,更新的number的值,重新写入到主内存,并被main线程感知到了
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 主线程感知到了 number 不等于 0");
/**
* 最后输出结果:
* 子线程 come in
* 子线程 update number value:100
* 最后线程没有停止,并行没有输出"主线程知道了 number 不等于0"这句话,说明没有用volatile修饰的变量,变量的更新是不可见的
*/
}
}
没有使用volatile
(3)我们用volatile修饰变量number
class ShareData {
//volatile 修饰的关键字,是为了增加多个线程之间的可见性,只要有一个线程修改了内存中的值,其它线程也能马上感知
volatile int number = 0;
public void setNumberTo100() {
this.number = 100;
}
}
输出结果:
子线程 come in
子线程 update number value:100
main 主线程知道了 number 不等于 0
Process finished with exit code 0
mark
「小结:说明用volatile修饰的变量,当某线程更新变量后,其他线程也能感知到。」
mark
其实这里就是用到了“窥探(snooping)”协议。在说“窥探(snooping)”协议之前,首先谈谈缓存一致性的问题。
当多个CPU持有的缓存都来自同一个主内存的拷贝,当有其他CPU偷偷改了这个主内存数据后,其他CPU并不知道,那拷贝的内存将会和主内存不一致,这就是缓存不一致。那我们如何来保证缓存一致呢?这里就需要操作系统来共同制定一个同步规则来保证,而这个规则就有MESI协议。
如下图所示,CPU2 偷偷将num修改为2,内存中num也被修改为2,但是CPU1和CPU3并不知道num值变了。
原理图4-缓存一致性1
当CPU写数据时,如果发现操作的变量是共享变量,即在其它CPU中也存在该变量的副本,系统会发出信号通知其它CPU将该内存变量的缓存行
设置为无效。如下图所示,CPU1和CPU3 中num=1已经失效了。
原理图5-缓存一致性2
当其它CPU读取这个变量的时,发现自己缓存该变量的缓存行是无效的,那么它就会从内存中重新读取。
如下图所示,CPU1和CPU3发现缓存的num值失效了,就重新从内存读取,num值更新为2。
原理图6-缓存一致性3
那其他CPU是怎么知道要将缓存更新为失效的呢?这里是用到了总线嗅探技术。
每个CPU不断嗅探总线上传播的数据来检查自己缓存值是否过期了,如果处理器发现自己的缓存行对应的内存地址被修改,就会将当前处理器的缓存行设置为无效状态,当处理器对这个数据进行修改操作的时候,会重新从内存中把数据读取到处理器缓存中。
原理图7-缓存一致性4
总线嗅探技术有哪些缺点?
由于MESI缓存一致性协议,需要不断对主线进行内存嗅探,大量的交互会导致总线带宽达到峰值。因此不要滥用volatile,可以用锁来替代,看场景啦~
原子性:一个操作或一系列操作是不可分割的,要么同时成功,要么同时失败。
「这个定义和volatile啥关系呀,完全不能理解呀?Show me the code!」
考虑一下这种场景:
❝当20个线程同时给number自增1,执行1000次以后,number的值为多少呢? ❞
在单线程的场景,答案是20000,如果是多线程的场景下呢?答案是可能是20000,但很多情况下都是小于20000。
示例代码:
package com.jackson0714.passjava.threads;
/**
演示volatile 不保证原子性
* @create: 2020-08-13 09:53
*/
public class VolatileAtomicity {
public static volatile int number = 0;
public static void increase() {
number++;
}
public static void main(String[] args) {
for (int i = 0; i < 50; i++) {
new Thread(() -> {
for (int j = 0; j < 1000; j++) {
increase();
}
}, String.valueOf(i)).start();
}
// 当所有累加线程都结束
while(Thread.activeCount() > 2) {
Thread.yield();
}
System.out.println(number);
}
}
执行结果:第一次19144,第二次20000,第三次19378。
volatile第一次执行结果
volatile第二次执行结果
volatile第三次执行结果
我们来分析一下increase()方法,通过反编译工具javap得到如下汇编代码:
public static void increase();
Code:
0: getstatic #2 // Field number:I
3: iconst_1
4: iadd
5: putstatic #2 // Field number:I
8: return
number++其实执行了3条指令
:
❝getstatic:拿number的原始值 iadd:进行加1操作 putfield:把加1后的值写回 ❞
执行了getstatic指令number的值取到操作栈顶时,volatile关键字保证了number的值在此时是正确的,但是在执行iconst_1、iadd这些指令的时候,其他线程可能已经把number的值改变了,而操作栈顶的值就变成了过期的数据,所以putstatic指令执行后就可能把较小的number值同步回主内存之中。
总结如下:
❝在执行number++这行代码时,即使使用volatile修饰number变量,在执行期间,还是有可能被其他线程修改,没有保证原子性。 ❞
我们可以通过使用synchronized同步代码块来保证原子性。从而使结果等于20000
public synchronized static void increase() {
number++;
}
synchronized同步代码块执行结果
但是使用synchronized太重了,会造成阻塞,只有一个线程能进入到这个方法。我们可以使用Java并发包(JUC)中的AtomicInterger工具包。
我们来看看AtomicInterger原子自增的方法getAndIncrement()
AtomicInterger
public static AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger();
public static void main(String[] args) {
for (int i = 0; i < 20; i++) {
new Thread(() -> {
for (int j = 0; j < 1000; j++) {
atomicInteger.getAndIncrement();
}
}, String.valueOf(i)).start();
}
// 当所有累加线程都结束
while(Thread.activeCount() > 2) {
Thread.yield();
}
System.out.println(atomicInteger);
}
多次运行的结果都是20000。
getAndIncrement的执行结果
说到指令重排就得知道为什么要重排,有哪几种重排。
如下图所示,指令执行顺序是按照1>2>3>4的顺序,经过重排后,执行顺序更新为指令3->4->2->1。
原理图8-指令重排
会不会感觉到重排把指令顺序都打乱了,这样好吗?
可以回想下小学时候的数学题:2+3-5=?
,如果把运算顺序改为3-5+2=?
,结果也是一样的。所以指令重排是要保证单线程下程序结果不变的情况下做重排。
计算机在执行程序时,为了提高性能,编译器和处理器常常会对指令做重排序。
原理图9-三种重排
注意:
数据依赖性
设想一下这种场景:定义了变量num=0和变量flag=false,线程1调用初始化函数init()执行后,线程调用add()方法,当另外线程判断flag=true后,执行num+100操作,那么我们预期的结果是num会等于101,但因为有指令重排的可能,num=1和flag=true执行顺序可能会颠倒,以至于num可能等于100
public class VolatileResort {
static int num = 0;
static boolean flag = false;
public static void init() {
num= 1;
flag = true;
}
public static void add() {
if (flag) {
num = num + 5;
System.out.println("num:" + num);
}
}
public static void main(String[] args) {
init();
new Thread(() -> {
add();
},"子线程").start();
}
}
先看线程1中指令重排:
num= 1;flag = true;
的执行顺序变为flag=true;num = 1;
,如下图所示的时序图
原理图10-线程1指令重排
如果线程2 num=num+5 在线程1设置num=1之前执行,那么线程2的num变量值为5。如下图所示的时序图。
原理图11-线程2在num=1之前执行
我们使用volatile定义flag变量:
static volatile boolean flag = false;
「如何实现禁止指令重排:」
原理:在volatile生成的指令序列前后插入内存屏障
(Memory Barries)来禁止处理器重排序。
「有如下四种内存屏障:」
四种内存屏障
「volatile写的场景如何插入内存屏障:」
原理图12-volatile写的场景如何插入内存屏障
❝StoreStore屏障可以保证在volatile写(flag赋值操作flag=true)之前,其前面的所有普通写(num的赋值操作num=1) 操作已经对任意处理器可见了,保障所有普通写在volatile写之前刷新到主内存。 ❞
「volatile读场景如何插入内存屏障:」
原理图13-volatile读场景如何插入内存屏障
❝LoadStore屏障可以保证其后面的所有普通写(num的赋值操作num=num+5) 操作必须在volatile读(if(flag))之后执行。 ❞
这里举一个应用,双重检测锁定的单例模式
package com.jackson0714.passjava.threads;
/**
演示volatile 单例模式应用(双边检测)
* @author: 悟空聊架构
* @create: 2020-08-17
*/
class VolatileSingleton {
private static VolatileSingleton instance = null;
private VolatileSingleton() {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 我是构造方法SingletonDemo");
}
public static VolatileSingleton getInstance() {
// 第一重检测
if(instance == null) {
// 锁定代码块
synchronized (VolatileSingleton.class) {
// 第二重检测
if(instance == null) {
// 实例化对象
instance = new VolatileSingleton();
}
}
}
return instance;
}
}
代码看起来没有问题,但是 instance = new VolatileSingleton();
其实可以看作三条伪代码:
memory = allocate(); // 1、分配对象内存空间
instance(memory); // 2、初始化对象
instance = memory; // 3、设置instance指向刚刚分配的内存地址,此时instance != null
步骤2 和 步骤3之间不存在 数据依赖关系,而且无论重排前 还是重排后,程序的执行结果在单线程中并没有改变,因此这种重排优化是允许的。
memory = allocate(); // 1、分配对象内存空间
instance = memory; // 3、设置instance指向刚刚分配的内存地址,此时instance != null,但是对象还没有初始化完成
instance(memory); // 2、初始化对象
如果另外一个线程执行:if(instance == null)
时,则返回刚刚分配的内存地址,但是对象还没有初始化完成,拿到的instance是个假的。如下图所示:
原理图14-双重检锁存在的并发问题
解决方案:定义instance为volatile变量
private static volatile VolatileSingleton instance = null;
奇怪的是,volatile都不保证原子性,为啥我们还要用它?
volatile是轻量级的同步机制,对性能的影响比synchronized小。
❝典型的用法:检查某个状态标记以判断是否退出循环。 ❞
比如线程试图通过类似于数绵羊的传统方法进入休眠状态,为了使这个示例能正确执行,asleep必须为volatile变量。否则,当asleep被另一个线程修改时,执行判断的线程却发现不了。
「那为什么我们不直接用synchorized,lock锁?它们既可以保证可见性,又可以保证原子性为何不用呢?」
因为synchorized和lock是排他锁(悲观锁),如果有多个线程需要访问这个变量,将会发生竞争,只有一个线程可以访问这个变量,其他线程被阻塞了,会影响程序的性能。
❝注意:当且仅当满足以下所有条件时,才应该用volatile变量
❞
代码已提交到github/码云:https://gitee.com/jayh2018/PassJava-Learning