一文夯实并发编程的理论基础

JMM 内存模型

定义

java 内存模型（即 java Memory Model，简称 JMM），不存在的东西，是一个概念，约定

主要分成两部分来看，一部分叫做主内存，另一部分叫做工作内存。

• java 当中的共享变量；都放在主内存当中，如类的成员变量（实例变量），还有静态的成员变量（类变量），都是存储在主内存中的。每一个线程都可以访问主内存；

• 每一个线程都有其自己的工作内存，当线程要执行代码的时候，就必须在工作内存中完成。比如线程操作共享变量，它是不能直接在主内存中操作共享变量的，只能够将共享变量先复制一份，放到线程自己的工作内存当中，线程在其工作内存对该复制过来的共享变量处理完后，再将结果同步回主内存中去。

主内存是 所有线程都共享的，都能访问的。所有的共享变量都存储于主内存；共享变量主要包括类当中的成员变量，以及一些静态变量等。局部变量是不会出现在主内存当中的，因为局部变量只能线程自己使用；工作内存每一个线程都有自己的工作内存，工作内存只存储 该线程对共享变量的副本。线程对变量的所有读写操作都必须在工作内存中完成，而不能直接读写主内存中的变量，不同线程之间也不能直接访问 对方工作内存中的 变量；线程对共享变量的操作都是对其副本进行操作，操作完成之后再同步回主内存当中去；

JMM 的同步约定:

• 线程解锁前，必须把共享变量立刻刷回主存

• 线程加锁前，必须读取主存中的最新值到工作内存中

• 加锁和解锁是同一把锁

也就是说，JMM 是一种抽象的结构，它提供了合理的禁用缓存和禁止重排序的方案来解决可见性、有序性的问题

作用：主要目的就是在多线程对共享变量进行读写时，来保证共享变量的可见性、有序性、原子性；在编程当中是通过两个关键字 synchronized 和 volatile 来保证共享变量的三个特性的。

主内存与工作内存交互

一个变量如何从主内存拷贝到工作内存、如何从工作内存同步回主内存的呢？

Java 内存模型中定义了上图中的 8 种操作（橙色箭头）来完成，虚拟机实现时必须保证每一种操作都是原子的、不可再分的。

举个例子：假设现在线程 1 想要来访问主内存当中的共享变量 x ，即当前主内存中的共享变量 x 的取值为 boolean x = true；

1. 线程 1 首先会做一个原子操作叫做 Read，读取主内存当中的共享变量 x 的取值，即 boolean x = true；

2. 接下来就是 Load 操作，把在主内存中读取到的共享变量加载到了工作内存当中（副本）；

3. 接着执行 Use 操作，如果线程 1 需要对共享变量 x 进行操作，即会取到从主内存中加载过来的共享变量 x 的取值去进行一些操作；

4. 操作之后会有一个新的结果返回，假设令这个共享变量的取值变为 false，完成 Assign 操作，即给共享变量 x 赋新值；

5. 操作完成之后；就需要同步回主内存，首先会完成一个 Store 的原子操作，来保存这个处理结果；

6. 接着执行 Write 操作，即在工作内存中，Assign 赋值给共享变量的值同步到主内存当中，主内存中共享变量取值 x 由 true 更改为 false。

7. 另外还有两个与锁相关的操作，Lock 与 unlock，比如说加了 synchronized，才会产生有 lock 与 unlock 操作；如果对共享变量的操作没有加锁，那么也就不会有 lock 与 unlock 操作。

注意：如果对共享变量执行 lock 操作，该线程就会去主内存中获取到共享变量的最新值，刷新工作内存中的旧值，保证可见性；（加锁说明要对这个共享变量进行写操作了，先刷新旧值，再操作新值）对共享变量执行 unlock 操作，必须先把此变量同步回主内存中，再执行 unlock；（因为对共享变量释放锁，接下来其他线程就能访问到这个共享变量，就必须使这个共享变量呈现的是最新值）这两点就是 synchronized 为什么能保证“可见性”的原因。

规则：

1. 不允许 read、load、store、write 操作之一单独出现，也就是 read 操作后必须 load，store 操作后必须 write。

2. 不允许线程丢弃他最近的 assign 操作，即工作内存中的变量数据改变了之后，必须告知主存。

3. 不允许线程将没有 assign 的数据从工作内存同步到主内存。

4. 一个新的变量必须在主内存中诞生，不允许工作内存直接使用一个未被初始化的变量。就是对变量实施 use、store 操作之前，必须经过 load 和 assign 操作。

5. 一个变量同一时间只能有一个线程对其进行 lock 操作。多次 lock 之后，必须执行相同次数 unlock 才可以解锁。

6. 如果对一个变量进行 lock 操作，会清空所有工作内存中此变量的值。在执行引擎使用这个变量前，必须重新 load 或 assign 操作初始化变量的值。

7. 如果一个变量没有被 lock，就不能对其进行 unlock 操作。也不能 unlock 一个被其他线程锁住的变量。

8. 一个线程对一个变量进行 unlock 操作之前，必须先把此变量同步回主内存。

总结

主内存 与 工作内存 之间的 数据交互过程（即主内存与工作内存的交互是通过这 8 个原子操作来保证数据的正确性的）：lock → read → load → use → assign → store → write → unlock

并发编程中的三个问题

线程不安全示例

// 案例演示：5个线程各执行1000次i++操作：public class Test01Atomicity {    private static int number = 0;
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {        // 5个线程都执行1000次 i++                Runnable increment = () -> {            for (int i = 0; i < 1000; i++) {                number++;            }        };        // 5个线程        ArrayList<Thread> ts = new ArrayList<>();        for (int i = 0; i < 5; i++) {            Thread t = new Thread(increment);            t.start();            ts.add(t);        }        for (Thread t : ts) {            t.join();        }                /* 最终的效果即，加出来的效果不是5000，可能会少于5000                那么原因就在于 i++ 并不是一个原子操作                下面会通过java反汇编的方式来进行演示和分析，这个 i++ 其实有4条指令    */        System.out.println("number = " + number);    }}

可见性：CPU 缓存引起

可见性：是指当一个线程对共享变量进行了修改，那么另外的线程可以立即看到修改后的最新值。

//线程1执行的代码int i = 0;i = 10; //线程2执行的代码j = i;

假设执行线程 1 的是 CPU1，执行线程 2 的是 CPU2。由上面的分析可知，当线程 1 执行 i =10 这句时，会先把 i 的初始值加载到 CPU1 的高速缓存中，然后赋值为 10，那么在 CPU1 的高速缓存当中 i 的值变为 10 了，却没有立即写入到主存当中。

此时线程 2 执行 j = i，它会先去主存读取 i 的值并加载到 CPU2 的缓存当中，注意此时内存当中 i 的值还是 0，那么就会使得 j 的值为 0，而不是 10.

解决可见性：

1. 在共享变量前面加上 volatile 关键字修饰；volatile 的底层实现原理是内存屏障（Memory Barrier），保证了对 volatile 变量的写指令后会加入写屏障，对 volatile 变量的读指令前会加入读屏障。

   写屏障（sfence）保证在写屏障之前的，对共享变量的改动，都同步到主存当中；

   读屏障（lfence）保证在读屏障之后，对共享变量的读取，加载的是主存中最新数据；

2. ，通过 synchronized 和 Lock 也能够保证可见性，synchronized 和 Lock 能保证同一时刻只有一个线程获取锁然后执行同步代码，并且在释放锁之前会将对变量的修改刷新到主存当中。这是因为 synchronized 同步时会对应 JMM 中的 lock 原子操作，lock 操作会刷新工作内存中的变量的值，得到共享内存（主内存）中最新的值，从而保证可见性。

   synchronized 同步的时候会对应 8 个原子操作当中的 lock 与 unlock 这两个原子操作，lock 操作执行时该线程就会去主内存中获取到共享变量最新值，刷新工作内存中的旧值，从而保证可见性。

原子性: 分时复用引起

原子性（Atomicity）: 在一次或多次操作中，要么所有的操作都执行，并且不会受其他因素干扰而中断，要么所有的操作都不执行；

int i = 1;
// 线程1执行i += 1;
// 线程2执行i += 1;

这里需要注意的是：i += 1 需要三条 CPU 指令

1. 将变量 i 从内存读取到 CPU 寄存器；

2. 在 CPU 寄存器中执行 i + 1 操作；

3. 将最后的结果 i 写入内存（缓存机制导致可能写入的是 CPU 缓存而不是内存）。

由于 CPU 分时复用（线程切换）的存在，线程 1 执行了第一条指令后，就切换到线程 2 执行，假如线程 2 执行了这三条指令后，再切换会线程 1 执行后续两条指令，将造成最后写到内存中的 i 值是 2 而不是 3。

x = 10;        //语句1: 直接将数值10赋值给x，也就是说线程执行这个语句的会直接将数值10写入到工作内存中y = x;         //语句2: 包含2个操作，它先要去读取x的值，再将x的值写入工作内存，虽然读取x的值以及 将x的值写入工作内存 这2个操作都是原子性操作，但是合起来就不是原子性操作了。x++;           //语句3： x++包括3个操作：读取x的值，进行加1操作，写入新的值。x = x + 1;     //语句4： 同语句3

上面 4 个语句只有语句 1 的操作具备原子性。也就是说，只有简单的读取、赋值（而且必须是将数字赋值给某个变量，变量之间的相互赋值不是原子操作）才是原子操作。

解决原子性：

Java 内存模型只保证了基本读取和赋值是原子性操作，如果要实现更大范围操作的原子性，可以通过 synchronized 和 Lock 来实现。由于 synchronized 和 Lock 能够保证任一时刻只有一个线程执行该代码块，那么自然就不存在原子性问题了，从而保证了原子性。

有序性: 重排序引起

有序性（Ordering）：是指程序代码在执行过程中的先后顺序，由于 java 在编译器以及运行期的优化，导致了代码的执行顺序未必就是开发者编写代码的顺序。

int i = 0;              boolean flag = false;i = 1;                //语句1  flag = true;          //语句2

为什么要重排序？一般会认为编写代码的顺序就是代码最终的执行顺序，那么实际上并不一定是这样的，为了提高程序的执行效率，java 在编译时和运行时会对代码进行优化（JIT 即时编译器），会导致程序最终的执行顺序不一定就是编写代码时的顺序。重排序 是指 编译器 和 处理器 为了优化程序性能 而对 指令序列 进行 重新排序 的一种手段；

从 java 源代码到最终实际执行的指令序列，会分别经历下面三种重排序：

1. 编译器优化的重排序。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. 指令级并行的重排序。现代处理器采用了指令级并行技术（Instruction-Level Parallelism， ILP）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. 内存系统的重排序。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。

上述的 1 属于编译器重排序，2 和 3 属于处理器重排序。这些重排序都可能会导致多线程程序出现内存可见性问题。对于编译器，JMM 的编译器重排序规则会禁止特定类型的编译器重排序（不是所有的编译器重排序都要禁止）。对于处理器重排序，JMM 的处理器重排序规则会要求 java 编译器在生成指令序列时，插入特定类型的内存屏障（memory barriers，intel 称之为 memory fence）指令，通过内存屏障指令来禁止特定类型的处理器重排序（不是所有的处理器重排序都要禁止）。

解决有序性：

1. 可以使用 synchronized 同步代码块来保证有序性；加了 synchronized，依然会发生指令重排序（可以看看 DCL 单例模式），只不过，由于存在同步代码块，可以保证只有一个线程执行同步代码块当中的代码，也就能保证有序性。

2. 给共享变量加 volatile 关键字来解决有序性问题。

   写屏障会确保指令重排序时，不会将写屏障之前的代码排在写屏障之后；

   读屏障会确保指令重排序时，不会将读屏障之后的代码排在读屏障之前；

Happens-Before 规则

Happens-Before 是一种可见性规则，它表达的含义是前面一个操作的结果对后续操作是可见的。解释为 “先行发生于...”

A happens-before B，也就意味着 A 的执行结果对 B 是可见的

单一线程（程序顺序）原则

Single Thread rule：在一个线程内，在程序前面的操作先行发生于后面的操作。

as-id-serio 语义

管程锁定（监视器锁）规则

Monitor Lock Rule ：对一个锁的解锁 Happens-Before 于后续对这个锁 的加锁

volatile 变量规则

Volatile Variable Rule：对一个 volatile 域的写，happens-before 于任意后续对这个 volatile 域的读

线程启动 start 规则

Thread Start Rule：Thread 对象的 start() 方法调用先行发生于此线程的每一个动作。

如果线程 A 执行操作 ThreadB.start()(启动线程 B)，那么 A 线程的 ThreadB.start()操作 happens-before 于线程 B 中的任意操作

线程加入 join 规则

Thread Join Rule：Thread 对象的结束先行发生于 join() 方法返回。

如果线程 A 执行操作 ThreadB.join()并成功返回，那么线程 B 中的任意操作 happens-before 于线程 A 从 ThreadB.join()操作成功返回

线程中断规则

Thread Interruption Rule：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 interrupted() 方法检测到是否有中断发生。

对象终结规则

Finalizer Rule：一个对象的初始化完成(构造函数执行结束)先行发生于它的 finalize() 方法的开始。

传递性

Transitivity：如果操作 A 先行发生于操作 B，操作 B 先行发生于操作 C，那么操作 A 先行发生于操作 C。

安全发布对象

发布与逃逸

发布的意思是使一个对象能够被当前范围之外的代码所使用

public static Hashset<Person> persons;public void init(){    persons = new HashSet<Person>;}

不安全发布：私有数组，但外部范围也能使用，导致不安全发布

private string[] states = {"a","b","c","d"};//发布出去一个public string[] getstates(){    return states;}
public static void main(string[] args){    App unSafePub = new App();    System.out.printIn("Init array is:" + Arrays.tostring(unsafePub.getstates()));    unsafePub.getstates()[0] = "Seven!";    System.out.printin("After modify.the array is: " + Arrays.tostring(unsafePub.getstates()));}

对象溢出：

一种错误的发布，当一个对象还没有构造完成时，就使它被其他线程所见

public cass FinalReferenceEscapeExample {    final int i;    static FinalReferenceEscapeExample obj;        public FinalReferenceEscapeExample() {        i = 1; //1.写fina]域        obj = this; //2.this 引用"逃逸"    }        public static void writer() {        new FinalReferenceEscapeExample();    }    public static void reader() {        if(obj != null){    //3.            int temp = obj.i;   //4.        }    }}

逃逸带来的问题

安全发布对象的四种方法

• 在静态初始化函数中初始化一个对象引用

• 将对象的引用保存到 volatile 类型的域或者 AtomicReference 对象中（利用 volatile happen-before 规则）

• 将对象的引用保存到某个正确构造对象的 final 类型域中（初始化安全性）

• 将对象的引用保存到一个由锁保护的域中（读写都上锁）

线程安全的实现方法

互斥同步

synchronized 和 ReentrantLock。

非阻塞同步

互斥同步最主要的问题就是线程阻塞和唤醒所带来的性能问题，因此这种同步也称为阻塞同步。

互斥同步属于一种悲观的并发策略，总是认为只要不去做正确的同步措施，那就肯定会出现问题。无论共享数据是否真的会出现竞争，它都要进行加锁(这里讨论的是概念模型，实际上虚拟机会优化掉很大一部分不必要的加锁)、用户态核心态转换、维护锁计数器和检查是否有被阻塞的线程需要唤醒等操作。

CAS

随着硬件指令集的发展，我们可以使用基于冲突检测的乐观并发策略: 先进行操作，如果没有其它线程争用共享数据，那操作就成功了，否则采取补偿措施(不断地重试，直到成功为止)。这种乐观的并发策略的许多实现都不需要将线程阻塞，因此这种同步操作称为非阻塞同步。

乐观锁需要操作和冲突检测这两个步骤具备原子性，这里就不能再使用互斥同步来保证了，只能靠硬件来完成。硬件支持的原子性操作最典型的是: 比较并交换(Compare-and-Swap，CAS)。CAS 指令需要有 3 个操作数，分别是内存地址 V、旧的预期值 A 和新值 B。当执行操作时，只有当 V 的值等于 A，才将 V 的值更新为 B。

AtomicInteger

J.U.C 包里面的整数原子类 AtomicInteger，其中的 compareAndSet() 和 getAndIncrement() 等方法都使用了 Unsafe 类的 CAS 操作。

以下代码使用了 AtomicInteger 执行了自增的操作。

private AtomicInteger cnt = new AtomicInteger();
public void add() {    cnt.incrementAndGet();}

以下代码是 incrementAndGet() 的源码，它调用了 unsafe 的 getAndAddInt() 。

public final int incrementAndGet() {    return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1) + 1;}

以下代码是 getAndAddInt() 源码，var1 指示对象内存地址，var2 指示该字段相对对象内存地址的偏移，var4 指示操作需要加的数值，这里为 1。通过 getIntVolatile(var1, var2) 得到旧的预期值，通过调用 compareAndSwapInt() 来进行 CAS 比较，如果该字段内存地址中的值等于 var5，那么就更新内存地址为 var1+var2 的变量为 var5+var4。

可以看到 getAndAddInt() 在一个循环中进行，发生冲突的做法是不断的进行重试。

public final int getAndAddInt(Object var1, long var2, int var4) {    int var5;    do {        var5 = this.getIntVolatile(var1, var2);    } while(!this.compareAndSwapInt(var1, var2, var5, var5 + var4));
    return var5;}

ABA

如果一个变量初次读取的时候是 A 值，它的值被改成了 B，后来又被改回为 A，那 CAS 操作就会误认为它从来没有被改变过。

J.U.C 包提供了一个带有标记的原子引用类 AtomicStampedReference 来解决这个问题，它可以通过控制变量值的版本来保证 CAS 的正确性。大部分情况下 ABA 问题不会影响程序并发的正确性，如果需要解决 ABA 问题，改用传统的互斥同步可能会比原子类更高效。

无同步方案

要保证线程安全，并不是一定就要进行同步。如果一个方法本来就不涉及共享数据，那它自然就无须任何同步措施去保证正确性。

栈封闭

多个线程访问同一个方法的局部变量时，不会出现线程安全问题，因为局部变量存储在虚拟机栈中，属于线程私有的。

import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;
public class StackClosedExample {    public void add100() {        int cnt = 0;        for (int i = 0; i < 100; i++) {            cnt++;        }        System.out.println(cnt);    }}

线程本地存储(Thread Local Storage)

如果一段代码中所需要的数据必须与其他代码共享，那就看看这些共享数据的代码是否能保证在同一个线程中执行。如果能保证，就可以把共享数据的可见范围限制在同一个线程之内，这样，无须同步也能保证线程之间不出现数据争用的问题。

符合这种特点的应用并不少见，大部分使用消费队列的架构模式(如“生产者-消费者”模式)都会将产品的消费过程尽量在一个线程中消费完。其中最重要的一个应用实例就是经典 Web 交互模型中的“一个请求对应一个服务器线程”(Thread-per-Request)的处理方式，这种处理方式的广泛应用使得很多 Web 服务端应用都可以使用线程本地存储来解决线程安全问题。

可以使用 java.lang.ThreadLocal 类来实现线程本地存储功能。

对于以下代码，thread1 中设置 threadLocal 为 1，而 thread2 设置 threadLocal 为 2。过了一段时间之后，thread1 读取 threadLocal 依然是 1，不受 thread2 的影响。

public class ThreadLocalExample {    public static void main(String[] args) {        ThreadLocal threadLocal = new ThreadLocal();        Thread thread1 = new Thread(() -> {            threadLocal.set(1);            try {                Thread.sleep(1000);            } catch (InterruptedException e) {                e.printStackTrace();            }            System.out.println(threadLocal.get());            threadLocal.remove();        });        Thread thread2 = new Thread(() -> {            threadLocal.set(2);            threadLocal.remove();        });        thread1.start();        thread2.start();    }}

ThreadLocal 从理论上讲并不是用来解决多线程并发问题的，因为根本不存在多线程竞争。

在一些场景 (尤其是使用线程池) 下，由于 ThreadLocal.ThreadLocalMap 的底层数据结构导致 ThreadLocal 有内存泄漏的情况，应该尽可能在每次使用 ThreadLocal 后手动调用 remove()，以避免出现 ThreadLocal 经典的内存泄漏甚至是造成自身业务混乱的风险。

可重入代码(Reentrant Code)

这种代码也叫做纯代码(Pure Code)，可以在代码执行的任何时刻中断它，转而去执行另外一段代码(包括递归调用它本身)，而在控制权返回后，原来的程序不会出现任何错误。

可重入代码有一些共同的特征，例如不依赖存储在堆上的数据和公用的系统资源、用到的状态量都由参数中传入、不调用非可重入的方法等。

文章转载自：Seven

原文链接：https://www.cnblogs.com/seven97-top/p/18428034

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