volatile可见性和指令重排
volatile关键字的2个作用
1.线程的可见性
2.防止指令重排
什么是线程的可见性?
线程的可见性 就是一个线程对一个变量进行更改操作 其他线程获取会获得最新的值。
线程在执行的行 操作主线程的变量。会将变量的副本拷贝一份到线程的工作区域(避免每次到主线程读取 提高效率),在更改后的一段时间内写入主内存
如下示例代码:
public class Accounting implements Runnable {
boolean quit=false;
int i=0;
@Override
public void run() {
while (!quit){
i++;
}
System.out.println("线程退出");
}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
Accounting accounting = new Accounting();
Thread a1 = new Thread(accounting, "a1");
Thread a2 = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
Thread.sleep(2000);
System.out.println("开始通知线程结束");
accounting.setQuit(true);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
});
a2.start();
a1.start();
Thread.sleep(1000);
} public boolean isQuit() {
return quit;
} public void setQuit(boolean quit) {
this.quit = quit;
}
}
这段代码的逻辑就是线程a1 执行循环操作 a2 2秒后设置quit为true任务结束 打印 "线程退出";
那么真的能够成功退出吗?我们看看 线程执行在内存中的操作图
打印:
开始通知线程结束
a2 线程首先将自己工作线程的quit改为ture ,然后一定时间之后去将主内存的quit改为true ,但是a1线程始终是操作的是自己的工作内存的副本 所以死循环
这个时候在quit加上volatile关键字
volatile boolean quit=false;
打印
开始通知线程结束
线程退出
加上volatile关键字后。当一个线程对变量进行修改会更新自己的工作内存里面的值,然后立即将改动的值刷新到主内存,同时线程2的工作内存的quit副本缓存失效 下次直接到主内存读取 所以能够正常执行
记录一个小插曲
System.out.println,sychronized,Thread.sleep Thread.sleep 影响可见性?
System.out.println
public class Accounting implements Runnable {
boolean quit=false;
int i=0;
@Override
public void run() {
while (!quit){
i++;
System.out.println(i);
}
System.out.println("线程退出");
}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
Accounting accounting = new Accounting();
Thread a1 = new Thread(accounting, "a1");
Thread a2 = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
Thread.sleep(2000);
System.out.println("开始通知线程结束");
accounting.setQuit(true);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
});
a2.start();
a1.start();
Thread.sleep(1000); } public boolean isQuit() {
return quit;
} public void setQuit(boolean quit) {
this.quit = quit;
}
会发现没有加上volatile一样可以成功退出 。那我们上面说的 线程的内存处理 不成立了吗?
查资料说 是因为jvm对锁的优化。因为如果我们在循环里面加上sychronize同步锁 会产生大量的锁竞争 所以jvm优化过后
synchronized (this){
while (!quit){
//.....
}
}
但是我们并没有在while里面加锁啊。我们看看打印的方法源码
public void println(int x) {
synchronized (this) {
print(x);
newLine();
}
}
sleep方法并没有加锁,为什么能够保证可见性
sleep是阻塞线程并不释放锁,让出cpu调度。 让出cpu调度后下次执行会刷新工作内存
指令重排
指令重排指在编译的时候,在不单线程运行不影响结果的情况下进行指令优化
如:
public class Context {
boolean isLoad=false;
Object configuration=null;
public void loadConfiguration(){
System.out.println("正在加载配置文件");
configuration= new Object();
isLoad=true;
} public void initContext(){
System.out.println("正在进行初始化");
} public static void main(String[] args) {
Context context=new Context();
context.loadConfiguration();
if(context.isLoad){
context.initContext();
}
}
}
这段代码就是先加载配置文件信息 然后初始化上下文
我们在单线程下 把他们的顺序调换模拟指令重排 会对结果没有影响
public void loadConfiguration(){
isLoad=true;
System.out.println("正在加载配置文件");
configuration= new Object(); }
但是在多线程下面
public class Context {
boolean isLoad=false;
Object configuration=null;
public void loadConfiguration(){
//模拟jvm指令重排 将isLoad命令排在第一位
isLoad=true;
/***
* 模拟并发情况下指令重排。导致的isload=true排到前面。
* 这个时候配置文件没初始化。initContext监听到lsLoad等于true根据配置文件进行初始化
*/
try {
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
configuration= new Object();
//isLoad=true;指令重排前
} public void initContext(){
configuration.toString();
System.out.println("正在进行初始化");
} public static void main(String[] args) {
Context context=new Context();
//负责监听 如果加载完毕 则进行上下午初始化
Thread t2=new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() { while (true){
if(context.isLoad){
context.initContext();
break;
}
} }
},"t2");
//负责加载配置文件
Thread t1=new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
context.loadConfiguration();
}
},"t1");
t1.start();
t2.start();
}
}
只是模拟指令重排 先不考虑可见性 这种情况会初始化context 没有configuration 报错 使用volatile关键字修饰可以避免
值得注意的一点
volatile虽然能够保证线程的可见性 但是并不能保证原子性 比如i++操作 都是读出i的值 进行运算再写入。如果在读出的时候别的线程改变了 就会不一致
哪种场景适合用volatile 对一个变量的值进行修改 不依赖其他值。 比如 index=true 而不是i=i+j;或则index=j>a 或 a=j (会从内存中读出j的值 然后赋值到a);
java提供atomic cas能够性能比锁高能够保证原子性 如:atomicInt atomictDouble
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