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Java内存模型

JMM 即 Java Memory Model,它定义了主存、工作内存抽象概念,底层对应着 CPU 寄存器、缓存、硬件内存、CPU 指令优化等。

JMM 体现在以下几个方面

  • 原子性 - 保证指令不会受到线程上下文切换的影响
  • 可见性 - 保证指令不会受 cpu 缓存的影响
  • 有序性 - 保证指令不会受 cpu 指令并行优化的影响

原子性

即上下文切换时可以继续运行之前的代码。

可见性

例如:main 线程对 run 变量的修改对于 t 线程不可见,导致了 t 线程无法停止。

static boolean run = true; public static void main(String[] args) throws InterruptedException { Thread t = new Thread(()->{ while(run){ // .... } }); t.start(); sleep(1); run = false; // 线程t不会如预想的停下来 }
  1. 初始状态, t 线程刚开始从主内存读取了 run 的值到工作内存。

  2. 因为 t 线程要频繁从主内存中读取 run 的值,JIT 编译器会将 run 的值缓存至自己工作内存中的高速缓存中,减少对主存中 run 的访问,提高效率。

  3. 1 秒之后,main 线程修改了 run 的值,并同步至主存,而 t 是从自己工作内存中的高速缓存中读取这个变量的值,结果永远是旧值。

解决方法: volatile(易变关键字)

它可以用来修饰成员变量和静态成员变量,他可以避免线程从自己的工作缓存中查找变量的值,必须到主存中获取它的值,线程操作 volatile 变量都是直接操作主存。

volatile static boolean run = true; // ...

可见性保证的是在多个线程之间,一个线程对 volatile 变量的修改对另一个线程可见, 不能保证原子性,仅用在一个写线程,多个读线程的情况。

上例从字节码理解是这样的:

getstatic run // 线程 t 获取 run true getstatic run // 线程 t 获取 run true getstatic run // 线程 t 获取 run true getstatic run // 线程 t 获取 run true putstatic run // 线程 main 修改 run 为 false, 仅此一次 getstatic run // 线程 t 获取 run false

volatile 只能保证看到最新值,不能解决指令交错。

两个线程一个 i++ 一个 i--

// 假设i的初始值为0 getstatic i // 线程2-获取静态变量i的值 线程内i=0 getstatic i // 线程1-获取静态变量i的值 线程内i=0 iconst_1 // 线程1-准备常量1 iadd // 线程1-自增 线程内i=1 putstatic i // 线程1-将修改后的值存入静态变量i 静态变量i=1 iconst_1 // 线程2-准备常量1 isub // 线程2-自减 线程内i=-1 putstatic i // 线程2-将修改后的值存入静态变量i 静态变量i=-1

synchronized 语句块既保证代码块的原子性,也保证代码块内变量的可见性。但缺点是 synchronized 是属于重量级操作,性能相对更低。

有序性

JVM 会在不影响正确性的前提下,可以调整语句的执行顺序。

static int i = 1; static int j = 2;

至于是先执行 i 还是 先执行 j ,对最终的结果不会产生影响。这种特性称之为指令重排,多线程下指令重排会影响正确性。

指令级并行原理

名词解释:

Clock Cycle Time:时钟周期时间,CPU 的 Clock Cycle Time(时钟周期时间),等于主频的倒数,意思是 CPU 能够识别的最小时间单位,比如说 4G 主频的 CPU 的 Clock Cycle Time 就是 0.25 ns(例如,墙上挂钟的 Cycle Time 是 1s)

  • 例如,运行一条加法指令一般需要一个时钟周期时间

CPI:有的指令需要更多的时钟周期时间,所以引出了 CPI (Cycles Per Instruction)指令平均时钟周期数

IPC:(Instruction Per Clock Cycle) 即 CPI 的倒数,表示每个时钟周期能够运行的指令数

CPU 执行时间:程序的 CPU 执行时间,即前面提到的 user + system 时间,可以用下面的公式来表示

程序 CPU 执行时间 = 指令数 * CPI * Clock Cycle Time

鱼罐头故事举例

加工一条鱼需要 50 分钟,只能一条鱼、一条鱼顺序加工…

可以将每个鱼罐头的加工流程细分为 5 个步骤:

即使只有一个工人,最理想的情况是:他能够在 10 分钟内同时做好这 5 件事,因为对第一条鱼的真空装罐,不会影响对第二条鱼的杀菌出锅…

指令重排序优化

事实上,现代处理器会设计为一个时钟周期完成一条执行时间最长的 CPU 指令。

而指令还可以再划分成一个个更小的阶段,例如,每条指令都可以分为: 取指令 - 指令译码 - 执行指令 - 内存访问 - 数据写回 这 5 个阶段

术语参考:

  • instruction fetch (IF)
  • instruction decode (ID)
  • execute (EX)
  • memory access (MEM)
  • register write back (WB)

在不改变程序结果的前提下,这些指令的各个阶段可以通过重排序和组合来实现指令级并行,这一技术在 80’s 中叶到 90’s 中叶占据了计算架构的重要地位。(分阶段、分工是提升效率的关键)

指令重排的前提是,重排指令不能影响结果:

// 可以重排的例子 int a = 10; // 指令1 int b = 20; // 指令2 System.out.println( a + b ); // 不能重排的例子 int a = 10; // 指令1 int b = a - 5; // 指令2

参考: Scoreboarding  and the Tomasulo algorithm  (which is similar to scoreboarding but makes use of register renaming ) are two of the most common techniques for implementing out-of-order execution and instruction-level parallelism.

支持流水线的处理器

现代 CPU 支持多级指令流水线,例如支持同时执行 取指令 - 指令译码 - 执行指令 - 内存访问 - 数据写回 的处理器,就可以称之为五级指令流水线。这时 CPU 可以在一个时钟周期内,同时运行五条指令的不同阶段(相当于一条执行时间最长的复杂指令),IPC = 1,本质上,流水线技术并不能缩短单条指令的执行时间,但它变相地提高了指令地吞吐率。

奔腾四(Pentium 4)支持高达 35 级流水线,但由于功耗太高被废弃

SuperScalar处理器

大多数处理器包含多个执行单元,并不是所有计算功能都集中在一起,可以再细分为整数运算单元、浮点数运算单元等,这样可以把多条指令也可以做到并行获取、译码等,CPU 可以在一个时钟周期内,执行多于一条指令,IPC > 1

volatile原理

volatile 的底层实现原理是内存屏障,Memory Barrier(Memory Fence)

  • 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

保证可见性

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

public void actor2(I_Result r) { num = 2; ready = true; // ready 是 volatile 赋值带写屏障 // 写屏障 }

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

public void actor1(I_Result r) { // 读屏障 // ready 是 volatile 读取值带读屏障 if(ready) { r.r1 = num + num; } else { r.r1 = 1; } }

保证有序性

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

public void actor2(I_Result r) { num = 2; ready = true; // ready 是 volatile 赋值带写屏障 // 写屏障 }

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

public void actor1(I_Result r) { // 读屏障 // ready 是 volatile 读取值带读屏障 if(ready) { r.r1 = num + num; } else { r.r1 = 1; } }

不能保证原子性

不能解决指令交错:

  • 写屏障仅仅是保证之后的读能够读到最新的结果,但不能保证读跑到它前面去
  • 而有序性的保证也只是保证了本线程内相关代码不被重排序

而synchronized可以保证原子性、可见性与有序性。

double-checked locking(双重检查锁)

具体实现

单例模式——双重检查锁

原理

上面第一部分代码的实现特点是:

  • 懒惰实例化
  • 首次使用 getInstance() 才使用 synchronized 加锁,后续使用时无需加锁
  • 关键的一点:第一个 if 使用了 INSTANCE 变量,是在同步块之外

但在多线程环境下,上面的代码是有问题的,getInstance 方法对应的字节码为:

0: getstatic #2 // Field INSTANCE:Lcn/itcast/n5/Singleton; 3: ifnonnull 37 6: ldc #3 // class cn/itcast/n5/Singleton 8: dup 9: astore_0 10: monitorenter 11: getstatic #2 // Field INSTANCE:Lcn/itcast/n5/Singleton; 14: ifnonnull 27 17: new #3 // class cn/itcast/n5/Singleton 20: dup 21: invokespecial #4 // Method "<init>":()V 24: putstatic #2 // Field INSTANCE:Lcn/itcast/n5/Singleton; 27: aload_0 28: monitorexit 29: goto 37 32: astore_1 33: aload_0 34: monitorexit 35: aload_1 36: athrow 37: getstatic #2 // Field INSTANCE:Lcn/itcast/n5/Singleton; 40: areturn
  • 17 表示创建对象,将对象引用入栈,new Singleton
  • 20 表示复制一份对象引用,引用地址
  • 21 表示利用一个对象引用,调用构造方法
  • 24 表示利用一个对象引用,赋值给 static INSTANCE

也许 jvm 会优化为:先执行 24,再执行 21。如果两个线程 t1,t2 按如下时间序列执行:

关键在于 0: getstatic 这行代码在 monitor 控制之外,它就像之前举例中不守规则的人,可以越过 monitor 读取 INSTANCE 变量的值

这时 t1 还未完全将构造方法执行完毕,如果在构造方法中要执行很多初始化操作,那么 t2 拿到的是将是一个未初始化完毕的单例

对 INSTANCE 使用 volatile 修饰即可,可以禁用指令重排,但要注意在 JDK 5 以上的版本的 volatile 才会真正有效

解决

在Singleton对象上加volatile关键字即可。

private static volatile Singleton instance;

字节码上看不出来 volatile 指令的效果,所以大概的原理是:

// -----------------> 加入对 INSTANCE 变量的读屏障,保证之后的代码不会到前面去 0: getstatic #2 // Field INSTANCE:Lcn/itcast/n5/Singleton; 3: ifnonnull 37 6: ldc #3 // class cn/itcast/n5/Singleton 8: dup 9: astore_0 10: monitorenter -----------------------> 保证原子性、可见性 11: getstatic #2 // Field INSTANCE:Lcn/itcast/n5/Singleton; 14: ifnonnull 27 17: new #3 // class cn/itcast/n5/Singleton 20: dup 21: invokespecial #4 // Method "<init>":()V 24: putstatic #2 // Field INSTANCE:Lcn/itcast/n5/Singleton; // -----------------> 加入对 INSTANCE 变量的写屏障,保证之前的代码不会到后面去 27: aload_0 28: monitorexit ------------------------> 保证原子性、可见性 29: goto 37 32: astore_1 33: aload_0 34: monitorexit 35: aload_1 36: athrow 37: getstatic #2 // Field INSTANCE:Lcn/itcast/n5/Singleton; 40: areturn

如上面的注释内容所示,读写 volatile 变量时会加入内存屏障(Memory Barrier(Memory Fence)),保证下面两点:

可见性

  • 写屏障(sfence)保证在该屏障之前的 t1 对共享变量的改动,都同步到主存当
  • 读屏障(lfence)保证在该屏障之后 t2 对共享变量的读取,加载的是主存中最新数据

有序性

  • 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

更底层是读写变量时使用 lock 指令来多核 CPU 之间的可见性与有序性

happens-before

happens-before 规定了对共享变量的写操作对其它线程的读操作可见,它是可见性与有序性的一套规则总结,抛开以下 happens-before 规则,JMM 并不能保证一个线程对共享变量的写,对于其它线程对该共享变量的读可见

  • 线程解锁 m 之前对变量的写,对于接下来对 m 加锁的其它线程对该变量的读可见
static int x; static Object m = new Object(); new Thread(()->{ synchronized(m) { x = 10; } },"t1").start(); new Thread(()->{ synchronized(m) { System.out.println(x); } },"t2").start();
  • 线程对 volatile 变量的写,对接下来其它线程对该变量的读可见
volatile static int x; new Thread(()->{ x = 10; },"t1").start(); new Thread(()->{ System.out.println(x); },"t2").start();
  • 线程 start 前对变量的写,对该线程开始后对该变量的读可见
static int x; x = 10; new Thread(()->{ System.out.println(x); },"t2").start();
  • 线程结束前对变量的写,对其它线程得知它结束后的读可见(比如其它线程调用 t1.isAlive() 或 t1.join()等待它结束)
static int x; Thread t1 = new Thread(()->{ x = 10; },"t1"); t1.start(); t1.join(); System.out.println(x);
  • 线程 t1 打断 t2(interrupt)前对变量的写,对于其他线程得知 t2 被打断后对变量的读可见(通过t2.interrupted 或 t2.isInterrupted)
static int x; public static void main(String[] args) { Thread t2 = new Thread(()->{ while(true) { if(Thread.currentThread().isInterrupted()) { System.out.println(x); break; } } },"t2"); t2.start(); new Thread(()->{ sleep(1); x = 10; t2.interrupt(); },"t1").start(); while(!t2.isInterrupted()) { Thread.yield(); } System.out.println(x); }
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