多线程第二节_jmm与volitile
作者:互联网
1. 什么是JMM模型
1.1 JMM不同于jvm内存区域模型
java内存模型(java memory model)是一种抽象概念,并不真实存在,描述的是一组规则和规范,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。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),用于存储线程私有的数据,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的自 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回主内存,不能直接操作 主内存中的变量,工作内存中存储着主内存中的变量副本拷贝,前面说过,工作内存是每个 线程的私有数据区域,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。
jmm与jvm的区别
JMM与JVM内存区域的划分是不同的概念层次,更恰当说JMM描述的是一组规则,通 过这组规则控制程序中各个变量在共享数据区域和私有数据区域的访问方式,JMM是围绕 原子性,有序性、可见性展开。JMM与Java内存区域唯一相似点,都存在共享数据区域和 私有数据区域,在JMM中主内存属于共享数据区域,从某个程度上讲应该包括了堆和方法 区,而工作内存数据线程私有数据区域,从某个程度上讲则应该包括程序计数器、虚拟机栈 以及本地方法栈。
2. JMM存在的必要性
3. 数据同步八大原子操作
数据同步八大原子操作
(1)lock(锁定):作用于主内存的变量,把一个变量标记为一条线程独占状态 (2)unlock(解锁):作用于主内存的变量,把一个处于锁定状态的变量释放出来,释放后 的变量才可以被其他线程锁定 (3)read(读取):作用于主内存的变量,把一个变量值从主内存传输到线程的工作内存 中,以便随后的load动作使用 (4)load(载入):作用于工作内存的变量,它把read操作从主内存中得到的变量值放入工 作内存的变量副本中 (5)use(使用):作用于工作内存的变量,把工作内存中的一个变量值传递给执行引擎 (6)assign(赋值):作用于工作内存的变量,它把一个从执行引擎接收到的值赋给工作内 存的变量 (7)store(存储):作用于工作内存的变量,把工作内存中的一个变量的值传送到主内存 中,以便随后的write的操作 (8)write(写入):作用于工作内存的变量,它把store操作从工作内存中的一个变量的值 传送到主内存的变量中 如果要把一个变量从主内存中复制到工作内存中,就需要按顺序地执行read和load操 作,如果把变量从工作内存中同步到主内存中,就需要按顺序地执行store和write操作。但
Java内存模型只要求上述操作必须按顺序执行,而没有保证必须是连续执行。
3.1 同步规则分析
同步规则分析 1)不允许一个线程无原因地(没有发生过任何assign操作)把数据从工作内存同步回主内 存中2)一个新的变量只能在主内存中诞生,不允许在工作内存中直接使用一个未被初始化 (load或者assign)的变量。即就是对一个变量实施use和store操作之前,必须先自行 assign和load操作。 3)一个变量在同一时刻只允许一条线程对其进行lock操作,但lock操作可以被同一线程重 复执行多次,多次执行lock后,只有执行相同次数的unlock操作,变量才会被解锁。lock 和unlock必须成对出现。 4)如果对一个变量执行lock操作,将会清空工作内存中此变量的值,在执行引擎使用这个 变量之前需要重新执行load或assign操作初始化变量的值。 5)如果一个变量事先没有被lock操作锁定,则不允许对它执行unlock操作;也不允许去 unlock一个被其他线程锁定的变量。 6)对一个变量执行unlock操作之前,必须先把此变量同步到主内存中(执行store和write 操作)
4 并发编程的可见性,原子性与有序性问题
原子性
原子性指的是一个操作是不可中断的,即使是在多线程环境下,一个操作一旦开始就不 会被其他线程影响。 在java中,对基本数据类型的变量的读取和赋值操作是原子性操作有点要注意的是,对 于32位系统的来说,long类型数据和double类型数据(对于基本数据类型,
byte,short,int,float,boolean,char读写是原子操作),它们的读写并非原子性的,也就是说 如果存在两条线程同时对long类型或者double类型的数据进行读写是存在相互干扰的,因 为对于32位虚拟机来说,每次原子读写是32位的,而long和double则是64位的存储单元, 这样会导致一个线程在写时,操作完前32位的原子操作后,轮到B线程读取时,恰好只读取 到了后32位的数据,这样可能会读取到一个既非原值又不是线程修改值的变量,它可能 是“半个变量”的数值,即64位数据被两个线程分成了两次读取。但也不必太担心,因为 读取到“半个变量”的情况比较少见,至少在目前的商用的虚拟机中,几乎都把64位的数 据的读写操作作为原子操作来执行,因此对于这个问题不必太在意,知道这么回事即可。
可见性
理解了指令重排现象后,可见性容易了,可见性指的是当一个线程修改了某个共享变量 的值,其他线程是否能够马上得知这个修改的值。对于串行程序来说,可见性是不存在的, 因为我们在任何一个操作中修改了某个变量的值,后续的操作中都能读取这个变量值,并且 是修改过的新值。 但在多线程环境中可就不一定了,前面我们分析过,由于线程对共享变量的操作都是线 程拷贝到各自的工作内存进行操作后才写回到主内存中的,这就可能存在一个线程A修改了 共享变量x的值,还未写回主内存时,另外一个线程B又对主内存中同一个共享变量x进行操 作,但此时A线程工作内存中共享变量x对线程B来说并不可见,这种工作内存与主内存同步 延迟现象就造成了可见性问题,另外指令重排以及编译器优化也可能导致可见性问题,通过 前面的分析,我们知道无论是编译器优化还是处理器优化的重排现象,在多线程环境下,确 实会导致程序轮序执行的问题,从而也就导致可见性问题。
有序性
有序性是指对于单线程的执行代码,我们总是认为代码的执行是按顺序依次执行的,这 样的理解并没有毛病,毕竟对于单线程而言确实如此,但对于多线程环境,则可能出现乱序 现象,因为程序编译成机器码指令后可能会出现指令重排现象,重排后的指令与原指令的顺 序未必一致,要明白的是,在Java程序中,倘若在本线程内,所有操作都视为有序行为,如 果是多线程环境下,一个线程中观察另外一个线程,所有操作都是无序的,前半句指的是单 线程内保证串行语义执行的一致性,后半句则指指令重排现象和工作内存与主内存同步延迟 现象。
5 JMM如何解决 原子、可见、有序性问题
原子性问题
除了JVM自身提供的对基本数据类型读写操作的原子性外,可以通过 synchronized和 Lock实现原子性。因为synchronized和Lock能够保证任一时刻只有一个线程访问该代码 块
可见性问题
volatile关键字保证可见性。当一个共享变量被volatile修饰时,它会保证修改的值立即 被其他的线程看到,即修改的值立即更新到主存中,当其他线程需要读取时,它会去内存中 读取新值。synchronized和Lock也可以保证可见性,因为它们可以保证任一时刻只有一个 线程能访问共享资源,并在其释放锁之前将修改的变量刷新到内存中
有序性问题
在Java里面,可以通过volatile关键字来保证一定的“有序性”。另外可以通过synchronized和Lock来保证有序性,很显然, synchronized和Lock保证每个时刻是有一个线程执行同步代码,相当于是让线程顺序执行 同步代码,自然就保证了有序性
Java内存模型:
每个线程都有自己的工作内存(类似于前面的高速缓存)。线程对变 量的所有操作都必须在工作内存中进行,而不能直接对主存进行操作。并且每个线程不能访 问其他线程的工作内存。Java内存模型具备一些先天的“有序性”,即不需要通过任何手段 就能够得到保证的有序性,这个通常也称为happens-before 原则。如果两个操作的执行次 序无法从happens-before原则推导出来,那么它们就不能保证它们的有序性,虚拟机可以 随意地对它们进行重排序
指令重排序:
java语言规范规定JVM线程内部维持顺序化语义。即只要程序的最终结果 与它顺序化情况的结果相等,那么指令的执行顺序可以与代码顺序不一致,此过程叫指令的 重排序。指令重排序的意义是什么?JVM能根据处理器特性(CPU多级缓存系统、多核处 理器等)适当的对机器指令进行重排序,使机器指令能更符合CPU的执行特性,最大限度的 发挥机器性能。
as-if-serial语义
as-if-serial语义的意思是: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。为了遵守as-if-serial语义,编译器和处理器不会对存在数据依赖关系的操作做重排序, 因为这种重排序会改变执行结果。但是,如果操作之间不存在数据依赖关系,这些操作就可 能被编译器和处理器重排序。
happens-before 原则
只靠sychronized和volatile关键字来保证原子性、可见性以及有序性,那么编写并发 程序可能会显得十分麻烦,幸运的是,从JDK 5开始,Java使用新的JSR-133内存模型,提 供了happens-before 原则来辅助保证程序执行的原子性、可见性以及有序性的问题,它是 判断数据是否存在竞争、线程是否安全的依据,happens-before 原则内容如下 1. 程序顺序原则,即在一个线程内必须保证语义串行性,也就是说按照代码顺序执 行。2. 锁规则 解锁(unlock)操作必然发生在后续的同一个锁的加锁(lock)之前,也就是 说,如果对于一个锁解锁后,再加锁,那么加锁的动作必须在解锁动作之后(同一个 锁)。 3. volatile规则 volatile变量的写,先发生于读,这保证了volatile变量的可见性,简 单的理解就是,volatile变量在每次被线程访问时,都强迫从主内存中读该变量的 值,而当该变量发生变化时,又会强迫将最新的值刷新到主内存,任何时刻,不同的 线程总是能够看到该变量的最新值。 4. 线程启动规则 线程的start()方法先于它的每一个动作,即如果线程A在执行线程B 的start方法之前修改了共享变量的值,那么当线程B执行start方法时,线程A对共享 变量的修改对线程B可见 5. 传递性 A先于B ,B先于C 那么A必然先于C 6. 线程终止规则 线程的所有操作先于线程的终结,Thread.join()方法的作用是等待 当前执行的线程终止。假设在线程B终止之前,修改了共享变量,线程A从线程B的 join方法成功返回后,线程B对共享变量的修改将对线程A可见。 7. 线程中断规则 对线程 interrupt()方法的调用先行发生于被中断线程的代码检测到 中断事件的发生,可以通过Thread.interrupted()方法检测线程是否中断。 8. 对象终结规则对象的构造函数执行,结束先于finalize()方法
6 volitile的内存语义
volatile内存语义
volatile是Java虚拟机提供的轻量级的同步机制。volatile关键字有如下两个作用 保证被volatile修饰的共享变量对所有线程总数可见的,也就是当一个线程修改 了一个被volatile修饰共享变量的值,新值总是可以被其他线程立即得知。 禁止指令重排序优化
volatile无法保证原子性
在并发场景下,i变量的任何改变都会立马反应到其他线程中,但是如此存在多条线程 同时调用increase()方法的话,就会出现线程安全问题,毕竟i++;操作并不具备原子性,该 操作是先读取值,然后写回一个新值,相当于原来的值加上1,分两步完成,如果第二个线 程在第一个线程读取旧值和写回新值期间读取i的域值,那么第二个线程就会与第一个线程 一起看到同一个值,并执行相同值的加1操作,这也就造成了线程安全失败,因此对于 increase方法必须使用synchronized修饰,以便保证线程安全,需要注意的是一旦使用 synchronized修饰方法后,由于synchronized本身也具备与volatile相同的特性,即可见 性,因此在这样种情况下就完全可以省去volatile修饰变量。
volatile禁止重排优化
volatile关键字另一个作用就是禁止指令重排优化,从而避免多线程环境下程序出现乱 序执行的现象,关于指令重排优化前面已详细分析过,这里主要简单说明一下volatile是如 何实现禁止指令重排优化的。先了解一个概念,内存屏障(Memory Barrier)。
硬件层的内存屏障
Intel硬件提供了一系列的内存屏障,主要有: 1. lfence,是一种Load Barrier 读屏障 2. sfence, 是一种Store Barrier 写屏障 3. mfence, 是一种全能型的屏障,具备ifence和sfence的能力 4. Lock前缀,Lock不是一种内存屏障,但是它能完成类似内存屏障的功能。Lock会对 CPU总线和高速缓存加锁,可以理解为CPU指令级的一种锁。它后面可以跟ADD, ADC, AND, BTC, BTR, BTS, CMPXCHG, CMPXCH8B, DEC, INC, NEG, NOT, OR, SBB, SUB, XOR, XADD, and XCHG等指令
内存屏障
又称内存栅栏,是一个CPU指令,它的作用有两个,一是保证特定操作的执 行顺序,二是保证某些变量的内存可见性(利用该特性实现volatile的内存可见性)。由于 编译器和处理器都能执行指令重排优化。如果在指令间插入一条Memory Barrier则会告诉 编译器和CPU,不管什么指令都不能和这条Memory Barrier指令重排序,也就是说通过插 入内存屏障禁止在内存屏障前后的指令执行重排序优化。Memory Barrier的另外一个作用 是强制刷出各种CPU的缓存数据,因此任何CPU上的线程都能读取到这些数据的最新版本。 总之,volatile变量正是通过内存屏障实现其在内存中的语义,即可见性和禁止重排优化。 下面看一个非常典型的禁止重排优化的例子DCL,如下:
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