Volatile的实现及内存屏障

我不是女神ヾ 2021-06-10 20:38 739阅读 0赞

## 为什么会有内存屏障 ##

*  每个CPU都会有自己的缓存（有的甚至L1,L2,L3），缓存的目的就是为了提高性能，避免每次都要向内存取。但是这样的弊端也很明显：不能实时的和内存发生信息交换，分在不同CPU执行的不同线程对同一个变量的缓存值不同。
 *  用volatile关键字修饰变量可以解决上述问题，那么volatile是如何做到这一点的呢？那就是内存屏障，内存屏障是硬件层的概念，不同的硬件平台实现内存屏障的手段并不是一样，java通过屏蔽这些差异，统一由jvm来生成内存屏障的指令。

## 内存屏障是什么 ##

*  硬件层的内存屏障分为两种：`Load Barrier` 和 `Store Barrier`即读屏障和写屏障。
 *  内存屏障有两个作用：

> 1.  阻止屏障两侧的指令重排序；
> 2.  强制把写缓冲区/高速缓存中的脏数据等写回主内存，让缓存中相应的数据失效。

*  对于Load Barrier来说，在指令前插入Load Barrier，可以让高速缓存中的数据失效，强制从新从主内存加载数据；
 *  对于Store Barrier来说，在指令后插入Store Barrier，能让写入缓存中的最新数据更新写入主内存，让其他线程可见。

## java内存屏障 ##

*  java的内存屏障通常所谓的四种即`LoadLoad`,`StoreStore`,`LoadStore`,`StoreLoad`实际上也是上述两种的组合，完成一系列的屏障和数据同步功能。
 *  LoadLoad屏障：对于这样的语句Load1; LoadLoad; Load2，在Load2及后续读取操作要读取的数据被访问前，保证Load1要读取的数据被读取完毕。
 *  StoreStore屏障：对于这样的语句Store1; StoreStore; Store2，在Store2及后续写入操作执行前，保证Store1的写入操作对其它处理器可见。
 *  LoadStore屏障：对于这样的语句Load1; LoadStore; Store2，在Store2及后续写入操作被刷出前，保证Load1要读取的数据被读取完毕。
 *  StoreLoad屏障：对于这样的语句Store1; StoreLoad; Load2，在Load2及后续所有读取操作执行前，保证Store1的写入对所有处理器可见。***它的开销是四种屏障中最大的。在大多数处理器的实现中，这个屏障是个万能屏障，兼具其它三种内存屏障的功能***

## volatile语义中的内存屏障 ##

*  volatile的内存屏障策略非常严格保守，非常悲观且毫无安全感的心态：

> 在每个volatile写操作前插入StoreStore屏障，在写操作后插入StoreLoad屏障；  
> 在每个volatile读操作前插入LoadLoad屏障，在读操作后插入LoadStore屏障；

*  由于内存屏障的作用，避免了volatile变量和其它指令重排序、线程之间实现了通信，使得volatile表现出了锁的特性。

## final语义中的内存屏障 ##

*  对于final域，编译器和CPU会遵循两个排序规则：

> 1.  新建对象过程中，构造体中对final域的初始化写入和这个对象赋值给其他引用变量，这两个操作不能重排序；
> 2.  初次读包含final域的对象引用和读取这个final域，这两个操作不能重排序；（意思就是先赋值引用，再调用final值）

*  总之上面规则的意思可以这样理解，必需保证一个对象的所有final域被写入完毕后才能引用和读取。这也是内存屏障的起的作用：
 *  写final域：在编译器写final域完毕，构造体结束之前，会插入一个StoreStore屏障，保证前面的对final写入对其他线程/CPU可见，并阻止重排序。
 *  读final域：在上述规则2中，两步操作不能重排序的机理就是在读final域前插入了LoadLoad屏障。
 *  X86处理器中，由于CPU不会对写-写操作进行重排序，所以StoreStore屏障会被省略；而X86也不会对逻辑上有先后依赖关系的操作进行重排序，所以LoadLoad也会变省略。

转自: https://www.jianshu.com/p/2ab5e3d7e510

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# JMM模型 #

JMM 全称是 Java Memory Model. 什么是 JMM 呢？ 通过前面的分析发现，导致可见性问题的根本原因是缓存 以及重排序。 而 JMM 实际上就是提供了合理的禁用缓存 以及禁止重排序的方法。所以它最核心的价值在于解决可 见性和有序性。

它解决了 CPU 多级缓存、处理器优化、指令重排序 导致的内存访问问题，保证了并发场景下的可见性。

### 需要注意 ###

JMM 并没有限制执行引擎使用处理器的寄 存器或者高速缓存来提升指令执行速度，也没有限制编译 器对指令进行重排序，也就是说在 JMM 中，也会存在缓存 一致性问题和指令重排序问题。只是 JMM 把底层的问题抽 象到 JVM 层面，再基于 CPU 层面提供的内存屏障指令， 以及限制编译器的重排序来解决并发问题

JMM 抽象模型分为主内存、工作内存；主内存是所有线程 共享的，一般是实例对象、静态字段、数组对象等存储在 堆内存中的变量。工作内存是每个线程独占的，线程对变 量的所有操作都必须在工作内存中进行，不能直接读写主 内存中的变量，线程之间的共享变量值的传递都是基于主 内存来完成

Java 内存模型底层实现可以简单的认为：通过内存屏障 (memory barrier)禁止重排序，即时编译器根据具体的底层 体系架构，将这些内存屏障替换成具体的 CPU 指令。对 于编译器而言，内存屏障将限制它所能做的重排序优化。 而对于处理器而言，内存屏障将会导致缓存的刷新操作。 比如，对于 volatile，编译器将在 volatile 字段的读写操作 前后各插入一些内存.

### JMM 是如何解决可见性有序性问题的 ###

简单来说，JMM 提供了一些禁用缓存以及进制重排序的方 法，来解决可见性和有序性问题。这些方法大家都很熟悉： volatile、synchronized、final.等.

从源代码到最终执行的指令，可能会经过三种重排序。

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*  编译器的重排序，JMM 提供了禁止特定类型的编译器重排 序。
 *  处理器重排序，JMM 会要求编译器生成指令时，会插入内 存屏障来禁止处理器重排序

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