Volatile学习笔记

Dear 丶 2022-12-13 04:29 173阅读 0赞

这一篇也算是Java并发编程的开篇，看了很多资料，但是轮到自己去整理去总结的时候，发现还是要多看几遍资料才能完全理解。还有一个很重要的点就是，画图是加深印象和检验自己是否理解的一个非常好的方法。

## 一、Volatile怎么念？ ##

![img][]

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？

## 二、Java中volatile用来干啥？ ##

*  Volatile是Java虚拟机提供的`轻量级`的同步机制（三大特性）
 *   *  保证可见性
     *  不保证原子性
     *  禁止指令重排

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？

![img][img 1]

## 三、JMM又是啥？ ##

这是一份精心总结的Java内存模型思维导图，拿去不谢。

![img][img 2]

![img][img 3]

## 3.1 为什么需要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。

## 3.2 到底什么是Java内存模型？ ##

*  1.定义程序中各种变量的访问规则
 *  2.把变量值存储到内存的底层细节
 *  3.从内存中取出变量值的底层细节

## 3.3 Java内存模型的两大内存是啥？ ##

![img][img 4]

*  主内存
 *   *  Java堆中对象实例数据部分
     *  对应于物理硬件的内存
 *  工作内存
 *   *  Java栈中的部分区域
     *  优先存储于寄存器和高速缓存

## 3.4 Java内存模型是怎么做的？ ##

Java内存模型的几个规范：

*  1.所有变量存储在主内存
 *  2.主内存是虚拟机内存的一部分
 *  3.每条线程有自己的工作内存
 *  4.线程的工作内存保存变量的主内存副本
 *  5.线程对变量的操作必须在工作内存中进行
 *  6.不同线程之间无法直接访问对方工作内存中的变量
 *  7.线程间变量值的传递均需要通过主内存来完成

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：

![img][img 5]

## 3.5 Java内存模型的三大特性 ##

*  可见性（当一个线程修改了共享变量的值时，其他线程能够立即得知这个修改）
 *  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）
 *  有序性（变量赋值操作的顺序与程序代码中的执行顺序一致）

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。

## 四、能给个示例说下怎么用volatile的吗？ ##

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 */
        }

![img][img 6]

（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

![img][img 7]

**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。**

## 五、那为什么其他线程能感知到变量更新？ ##

![img][img 8]

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。

## 5.1 缓存一致性 ##

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。

![img][img 9]

## 5.2 MESI ##

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。

![img][img 10]

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。

![img][img 11]

## 5.3 总线嗅探 ##

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。

![img][img 12]

## 5.4 总线风暴 ##

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~

## 六、能演示下volatile为什么不保证原子性吗？ ##

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。

![img][img 13]

![img][img 14]

![img][img 15]

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。

## 七、怎么保证输出结果是20000呢？ ##

## 7.1 synchronized同步代码块 ##

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++;
    }

![img][img 16]

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。

## 7.2 AtomicInterger原子性操作 ##

我们来看看AtomicInterger原子自增的方法getAndIncrement()

![img][img 17]

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。

![img][img 18]

## 八、禁止指令重排又是啥？ ##

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。

![img][img 19]

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。

## 8.1 为什么要重排 ##

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。

## 8.2 有哪几种重排 ##

*  1.编译器优化重排：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.指令级的并行重排：现代处理器采用了指令级并行技术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：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。

![img][img 20]

注意：

*  单线程环境里面确保最终执行结果和代码顺序的结果一致
 *  处理器在进行重排序时，必须要考虑指令之间的`数据依赖性`
 *  多线程环境中线程交替执行，由于编译器优化重排的存在，两个线程中使用的变量能否保证一致性是无法确定的，结果无法预测。

## 8.3 举个例子来说说多线程中的指令重排？ ##

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

![img][img 21]

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。

![img][img 22]

## 8.4 volatile怎么实现禁止指令重排？ ##

我们使用volatile定义flag变量：

static volatile boolean flag = false;
    复制代码

**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：**

![img][img 23]

**volatile写的场景如何插入内存屏障：**

*  在每个volatile写操作的前面插入一个StoreStore屏障（写-写 屏障）。
 *  在每个volatile写操作的后面插入一个StoreLoad屏障（写-读 屏障）。

![img][img 24]

> 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：**

*  在每个volatile读操作的后面插入一个LoadLoad屏障（读-读 屏障）。
 *  在每个volatile读操作的后面插入一个LoadStore屏障（读-写 屏障）。

![img][img 25]

> 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。

## 十、volatile常见应用 ##

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：

![img][img 26]

解决方案：定义instance为volatile变量

private static volatile VolatileSingleton instance = null;

## 十一、volatile都不保证原子性，为啥我们还要用它？ ##

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
> 
> 对变量的写入操作不依赖变量的当前值，或者你能确保只有单个线程更新变量的值。  
> 该变量不会与其他的状态一起纳入不变性条件中。  
> 在访问变量时不需要加锁。

## 十二、volatile和synchronzied的区别 ##

*  volatile只能修饰实例变量和类变量，synchronized可以修饰方法和代码块。
 *  volatile不保证原子性，而synchronized保证原子性
 *  volatile 不会造成阻塞，而synchronized可能会造成阻塞
 *  volatile 轻量级锁，synchronized重量级锁
 *  volatile 和synchronized都保证了可见性和有序性

## 十三、小结 ##

*  volatile 保证了可见性：当一个线程修改了共享变量的值时，其他线程能够立即得知这个修改。
 *  volatile 保证了单线程下指令不重排：通过插入内存屏障保证指令执行顺序。
 *  volatitle不保证原子性，如a++这种自增操作是有并发风险的，比如扣减库存、发放优惠券的场景。
 *  volatile 类型的64位的long型和double型变量，对该变量的读/写具有原子性。
 *  volatile 可以用在双重检锁的单例模式种，比synchronized性能更好。

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[img 11]: /images/20221123/076b3df7efd94f8b8df9df022b092c22.png
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[img 16]: /images/20221123/23125e1c91034b63921be7caa2728729.png
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