可见性
所谓线程数据的 可见性 ，指的就是内存中的某个数据，假如第一个 CPU 的一个核读取到了，和其他的核读取到这个数据之间的可见性。
每个线程会保存一份拷贝到线程本地缓存，使用 volatile ，可以保持线程之间数据可见性。
如下示例
package git.snippets.juc;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/** * 并发编程三大特性之:可见性 * * @author <a href="mailto:410486047@qq.com">Grey</a> * @since 1.8 */public class ThreadVisible {
static volatile boolean flag = true;
public static void main(String[] args) throws Exception { Thread t = new Thread(() -> { System.out.println(Thread.currentThread() + " t start"); while (flag) { // 如果这里调用了System.out.println() // 会无论flag有没有加volatile,数据都会同步 // 因为System.out.println()背后调用的synchronized // System.out.println(); } System.out.println(Thread.currentThread() + " t end"); }); t.start(); TimeUnit.SECONDS.sleep(3); flag = false;
// volatile修饰引用变量 new Thread(a::m, "t2").start(); TimeUnit.SECONDS.sleep(2); a.flag = false;
// 阻塞主线程,防止主线程直接执行完毕,看不到效果 System.in.read(); }
private static volatile A a = new A();
static class A { volatile boolean flag = true;
void m() { System.out.println("m start"); while (flag) { } System.out.println("m end"); } }}
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代码说明:
volatile 修饰了 flag 变量，主线程改了 flag 的值，子线程可以感知到；
如在上述代码的死循环中增加了 System.out.println() , 则会强制同步 flag 的值,无论 flag 本身有没有加 volatile ；
如果 volatile 修饰一个引用对象,如果对象的属性(成员变量)发生了改变, volatile 不能保证其他线程可以观察到该变化。
关于三级缓存
如上图，内存读出的数据会在 L3，L2，L1 上都存一份。
在从内存中读取数据的时候，根据的是程序局部性的原理，按块来读取，这样可以提高效率，充分发挥总线 CPU 针脚等一次性读取更多数据的能力。
所以这里引入了一个缓存行的概念，目前一个缓存行多用 64 个字节 来表示。
如何来验证 CPU 读取缓存行这件事，我们可以通过一个示例来说明：
package git.snippets.juc;
/** * 缓存行对齐 * * @author <a href="mailto:410486047@qq.com">Grey</a> * @since 1.8 */public class CacheLinePadding { public static T[] arr = new T[2];
static { arr[0] = new T(); arr[1] = new T(); }
public static void main(String[] args) throws Exception { Thread t1 = new Thread(() -> { for (long i = 0; i < 1000_0000L; i++) { arr[0].x = i; } });
Thread t2 = new Thread(() -> { for (long i = 0; i < 1000_0000L; i++) { arr[1].x = i; } });
final long start = System.nanoTime(); t1.start(); t2.start(); t1.join(); t2.join(); System.out.println((System.nanoTime() - start) / 100_0000); System.out.println("arr[0]=" + arr[0].x + " arr[1]=" + arr[1].x); }
private static class Padding { public volatile long p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7; }
// T这个类extends Padding与否，会影响整个流程的执行时间，如果继承了，会减少执行时间， // 因为继承Padding后，arr[0]和arr[1]一定不在同一个缓存行里面，所以不需要同步数据，速度就更快一些了。 private static class T /*extends Padding*/ { public volatile long x = 0L; }}
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代码说明
以上代码， T 这个类继承 Padding 类与否，会影响整个流程的执行时间，如果继承了，会减少执行时间，因为继承 Padding 后， arr[0] 和 arr[1] 一定不在同一个缓存行里面，所以不需要同步数据，速度就更快一些了。
Java SE 1.8 增加了一个注解 @Contended ，标注后就不会在同一缓存行, 但是这个注解仅适用于 Java SE 1.8，而且还需要增加 JVM 参数 -XX:-RestrictContended
CPU 为每个缓存行标记四种状态（使用两位）
M: 被修改（Modified）
该缓存行只被缓存在该 CPU 的缓存中，并且是被修改过的（ dirty ),即与主存中的数据不一致，该缓存行中的内存需要在未来的某个时间点（允许其它 CPU 读取请主存中相应内存之前）写回（ write back ）主存。
当被写回主存之后，该缓存行的状态会变成独享（ exclusive )状态。
E: 独享的（Exclusive）
该缓存行只被缓存在该 CPU 的缓存中，它是未被修改过的（ clean )，与主存中数据一致。该状态可以在任何时刻当有其它 CPU 读取该内存时变成共享状态（ shared )。
同样地，当 CPU 修改该缓存行中内容时，该状态可以变成 Modified 状态。
S: 共享的（Shared）
该状态意味着该缓存行可能被多个 CPU 缓存，并且各个缓存中的数据与主存数据一致（ clean )，当有一个 CPU 修改该缓存行中，其它 CPU 中该缓存行可以被作废（变成无效状态（ Invalid ））。
I: 无效的（Invalid）
该缓存是无效的（可能有其它 CPU 修改了该缓存行）。
有序性
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。
为什么指令重排序可以提高性能？
简单地说，每一个指令都会包含多个步骤，每个步骤可能使用不同的硬件。因此， 流水线技术 产生了，它的原理是：指令 1 还没有执行完，就可以开始执行指令 2，而不用等到指令 1 执行结束之后再执行指令 2，这样就大大提高了效率。
但是，流水线技术最害怕 中断 ，恢复中断的代价是比较大的，所以我们要想尽办法不让流水线中断。指令重排就是减少中断的一种技术。
我们分析一下下面这个代码的执行情况：
先加载 b、c（ 注意，既有可能先加载 b，也有可能先加载 c ），但是在执行 b + c 的时候，需要等待 b、c 装载结束才能继续执行，也就是增加了停顿，那么后面的指令也会依次有停顿，这降低了计算机的执行效率。
为了减少这个停顿，我们可以先加载 e 和 f ,然后再去加载 b + c ,这样做对程序（串行）结果是没有影响的,但却减少了停顿：既然 b + c 需要停顿，那还不如去做一些有意义的事情。
综上所述， 指令重排对于提高 CPU 处理性能十分必要。虽然由此带来了乱序的问题，但是这点牺牲是值得的。
指令重排一般分为以下三种：
第一种：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。
第二种：指令并行重排
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 (即后一个执行的语句无需依赖前面执行的语句的结果)，处理器可以改变语句对应的机器指令的执行顺序。
第三种：内存系统重排
由于处理器使用缓存和读写缓存冲区，这使得加载( load )和存储( store )操作看上去可能是在乱序执行，因为三级缓存的存在，导致内存与缓存的数据同步存在时间差。
指令重排可以保证串行语义一致，但是没有义务保证多线程间的语义也一致。所以在多线程下，指令重排序可能会导致一些问题。
乱序存在的条件是：不影响单线程的最终一致性( as - if - serial )
验证乱序执行的程序示例
package git.snippets.juc;
/** * 并发编程的三大特性之：有序性 * * @author <a href="mailto:410486047@qq.com">Grey</a> * @since 1.8 */public class DisOrder { private static int x = 0, y = 0; private static int a = 0, b = 0;
// 以下程序可能会执行比较长的时间 public static void main(String[] args) throws InterruptedException { int i = 0; for (; ; ) { i++; x = 0; y = 0; a = 0; b = 0; Thread one = new Thread(() -> { // 由于线程one先启动，下面这句话让它等一等线程two. 读着可根据自己电脑的实际性能适当调整等待时间. shortWait(100000); a = 1; x = b; });
Thread other = new Thread(() -> { b = 1; y = a; }); one.start(); other.start(); one.join(); other.join(); String result = "第" + i + "次 (" + x + "," + y + "）"; if (x == 0 && y == 0) { // 出现这个分支，说明指令出现了重排 // 否则不可能 x和y同时都为0 System.err.println(result); break; } else { // System.out.println(result); } } }
public static void shortWait(long interval) { long start = System.nanoTime(); long end; do { end = System.nanoTime(); } while (start + interval >= end); }}
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代码说明：
如上示例，如果指令不出现乱序，那么 x 和 y 不可能同时为 0，通过执行这个程序可以验证出来，在我本机测试的结果是：
执行到第 385634 次 出现了 x 和 y 同时为 0 的情况，说明出现了乱序。
原子性
程序的原子性是指整个程序中的所有操作，要么全部完成，要么全部失败，不可能滞留在中间某个环节；在多个线程一起执行的时候，一个操作一旦开始，就不会被其他线程所打断。
一个示例：
对象 T 在创建过程中，背后其实是包含了多条执行语句的，由于有 CPU 乱序执行的情况，所以极有可能会在初始化过程中生成以一个半初始化对象 t，这个 t 的 m 等于 0（还没有来得及做赋值操作）
所以，不要在某个类的构造方法中启动一个线程，这样会导致 this 对象逸出：因为这个类的对象可能还来不及执行初始化操作，就启动了一个线程，导致了异常情况。
volatile 一方面可以保证线程数据之间的可见性，另外一方面，也可以防止类似这样的指令重排，所以，单例模式中， DCL 方式的单例一定要加 volatile 修饰：
public class Singleton6 { private volatile static Singleton6 INSTANCE; private Singleton6() { } public static Singleton6 getInstance() { if (INSTANCE == null) { synchronized (Singleton6.class) { if (INSTANCE == null) { try { Thread.sleep(1); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } INSTANCE = new Singleton6(); } } } return INSTANCE; }}
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