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在单核时代,所有的线程都是在一颗 CPU 上执行,CPU 缓存与内存的数据一致性容易解 决。因为所有线程都是操作同一个 CPU 的缓存,一个线程对缓存的写,对另外一个线程来 说一定是可见的。例如在下面的图中,线程 A 和线程 B 都是操作同一个 CPU 里面的缓 存,所以线程 A 更新了变量 V 的值,那么线程 B 之后再访问变量 V,得到的一定是 V 的 最新值(线程 A 写过的值)。
一个线程对共享变量的修改,另外一个线程能够立刻看到,我们称为可见性。
多核时代,每颗 CPU 都有自己的缓存,这时 CPU 缓存与内存的数据一致性就没那么容易 解决了,当多个线程在不同的 CPU 上执行时,这些线程操作的是不同的 CPU 缓存。比如 下图中,线程 A 操作的是 CPU-1 上的缓存,而线程 B 操作的是 CPU-2 上的缓存,很明 显,这个时候线程 A 对变量 V 的操作对于线程 B 而言就不具备可见性了。这个就属于硬 件程序员给软件程序员挖的“坑”。
下面我们再用一段代码来验证一下多核场景下的可见性问题。下面的代码,每执行一次 add10K() 方法,都会循环 10000 次 count+=1 操作。在 calc() 方法中我们创建了两个 线程,每个线程调用一次 add10K() 方法,我们来想一想执行 calc() 方法得到的结果应该 是多少呢?
public class Test { private long count = 0; private void add10K() { int idx = 0; while (idx++ < 10000) { count += 1; } } public static long calc() { final Test test = new Test(); // 创建两个线程,执行 add() 操作 Thread th2 = new Thread(() -> { test.add10K(); }); Thread th3 = new Thread(() -> { test.add10K(); }); // 启动两个线程 th2.start(); th3.start(); // 等待两个线程执行结束 th2.join(); th3.join(); return count; } }
直觉告诉我们应该是 20000,因为在单线程里调用两次 add10K() 方法,count 的值就是 20000,但实际上 calc() 的执行结果是个 10000 到 20000 之间的随机数。为什么呢? 我们假设线程 A 和线程 B 同时开始执行,那么第一次都会将 count=0 读到各自的 CPU 缓存里,执行完 count+=1 之后,各自 CPU 缓存里的值都是 1,同时写入内存后,我们 会发现内存中是 1,而不是我们期望的 2。之后由于各自的 CPU 缓存里都有了 count 的 值,两个线程都是基于 CPU 缓存里的 count 值来计算,所以导致最终 count 的值都是小 于 20000 的。这就是缓存的可见性问题。
循环 10000 次 count+=1 操作如果改为循环 1 亿次,你会发现效果更明显,最终 count 的值接近 1 亿,而不是 2 亿。如果循环 10000 次,count 的值接近 20000,原因是两个线程不是同时启动的,有一个时差。
由于 IO 太慢,早期的操作系统就发明了多进程,即便在单核的 CPU 上我们也可以一边听 着歌,一边写 Bug,这个就是多进程的功劳。
操作系统允许某个进程执行一小段时间,例如 50 毫秒,过了 50 毫秒操作系统就会重新选择一个进程来执行(我们称为“任务切换”),这个 50 毫秒称为“时间片”。
Java 并发程序都是基于多线程的,自然也会涉及到任务切换,也许你想不到,任务切换竟 然也是并发编程里诡异 Bug 的源头之一。任务切换的时机大多数是在时间片结束的时候, 我们现在基本都使用高级语言编程,高级语言里一条语句往往需要多条 CPU 指令完成,例 如上面代码中的count += 1,至少需要三条 CPU 指令。
指令 1:首先,需要把变量 count 从内存加载到 CPU 的寄存器;
指令 2:之后,在寄存器中执行 +1 操作;
指令 3:最后,将结果写入内存(缓存机制导致可能写入的是 CPU 缓存而不是内存)。
操作系统做任务切换,可以发生在任何一条CPU 指令执行完,是的,是 CPU 指令,而不 是高级语言里的一条语句。对于上面的三条指令来说,我们假设 count=0,如果线程 A 在指令 1 执行完后做线程切换,线程 A 和线程 B 按照下图的序列执行,那么我们会发现 两个线程都执行了 count+=1 的操作,但是得到的结果不是我们期望的 2,而是 1。
我们潜意识里面觉得 count+=1 这个操作是一个不可分割的整体,就像一个原子一样,线 程的切换可以发生在 count+=1 之前,也可以发生在 count+=1 之后,但就是不会发生 在中间。我们把一个或者多个操作在 CPU 执行的过程中不被中断的特性称为原子性。
有序性指的是程序按照代码的先后顺序执行。编译器为了优化性能,有时候会改 变程序中语句的先后顺序,例如程序中:“a=6;b=7;”编译器优化后可能变 成“b=7;a=6;”,在这个例子中,编译器调整了语句的顺序,但是不影响程序的最终 结果。不过有时候编译器及解释器的优化可能导致意想不到的 Bug。
在 Java 领域一个经典的案例就是利用双重检查创建单例对象(DCL单例模式),例如下面的代码:在获取实 例 getInstance() 的方法中,我们首先判断 instance 是否为空,如果为空,则锁定 Singleton.class 并再次检查 instance 是否为空,如果还为空则创建 Singleton 的一个实例。
public class Singleton { static Singleton instance; static Singleton getInstance() { if (instance == null) { synchronized (Singleton.class) { if (instance == null) instance = new Singleton(); } } return instance; } }
这看上去一切都很完美,无懈可击,但实际上这个 getInstance() 方法并不完美。问题出 在哪里呢?出在 new 操作上,我们以为的 new 操作应该是:
分配一块内存 M;
在内存 M 上初始化 Singleton 对象;
然后 M 的地址赋值给 instance 变量。
但是实际上优化后的执行路径却是这样的:
分配一块内存 M;
将 M 的地址赋值给 instance 变量;
最后在内存 M 上初始化 Singleton 对象。
那么优化后会导致什么问题呢?看下图,相信你一定会明白了!
感谢各位的阅读,以上就是“java可见性、原子性、有序性在并发场景下的原理”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对java可见性、原子性、有序性在并发场景下的原理这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!
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