转自:http://www.cnblogs.com/aigongsi/archive/2012/04/01/2429166.html

其实Java语言是支持多线程的,为了解决线程并发的问题,在语言内部引入了 同步块 和 volatile 关键字机制。而关键字 volatile 的使用目前存在很大的混淆,以为使用这个关键字,在进行多线程并发处理的时候就可以万事大吉。

一、synchronized

同步块大家都比较熟悉,通过 synchronized 关键字来实现,所有加上 synchronized 和 块语句,在多线程访问的时候,同一时刻只能有一个线程能够用 synchronized 修饰的方法 或者 代码块。

二、volatile

什么是 Volatile ?

volatile的作用是: 作为指令关键字,确保本条指令不会因编译器的优化而省略,且要求每次直接读值。

简单地说就是防止编译器对代码进行优化。比如如下程序:

XBYTE[]=0x55;
XBYTE[]=0x56;
XBYTE[]=0x57;
XBYTE[]=0x58;

对外部硬件而言,上述四条语句分别表示不同的操作,会产生四种不同的动作,但是编译器却会对上述四条语句进行优化,认为只有XBYTE[2]=0x58(即忽略前三条语句,只产生一条机器代码)。如果键入volatile,则编译器会逐一的进行编译并产生相应的机器代码(产生四条代码)。

参考自:http://baike.baidu.com/view/608706.htm

正是因为 Volatile 的特性,所以volatile很容易被误用,用来进行原子性操作。

Volatile 的一个例子

下面看一个例子,我们实现一个计数器,每次线程启动的时候,会调用计数器inc方法,对计数器进行加一。

public class Counter {
public static int count = 0; public static void inc() {
//这里延迟1毫秒,使得结果明显
try {
Thread.sleep(1);
} catch (InterruptedException e) {
}
count++;
} public static void main(String[] args) {
//同时启动1000个线程,去进行i++计算,看看实际结果
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
Counter.inc();
}
}).start();
}
//这里每次运行的值都有可能不同,可能为1000
System.out.println("运行结果:Counter.count=" + Counter.count);
}
}

很多人以为,这个是多线程并发问题,只需要在变量count之前加上volatile就可以避免这个问题,那我们在修改代码看看,看看结果是不是符合我们的期望。

public class Counter {
 
    public volatile static int count = 0;
 
    public static void inc() {
 
        //这里延迟1毫秒,使得结果明显
        try {
            Thread.sleep(1);
        } catch (InterruptedException e) {
        }
 
        count++;
    }
 
    public static void main(String[] args) {
 
        //同时启动1000个线程,去进行i++计算,看看实际结果
 
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            new Thread(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    Counter.inc();
                }
            }).start();
        }
 
        //这里每次运行的值都有可能不同,可能为1000
        System.out.println("运行结果:Counter.count=" + Counter.count);
    }
}

运行结果:Counter.count=992

运行结果还是没有我们期望的1000,下面我们分析一下原因。

在 Java 垃圾回收整理一文中,描述了JVM 运行时刻内存的分配。其中有一个内存区域是 JVM 虚拟机栈,每一个线程运行时都有一个线程栈,线程栈保存了线程运行时候变量值信息。当线程访问某一个对象时候值的时候,首先通过对象的引用找到对应在堆内存的变量的值,然后把堆内存变量的具体值 load 到线程本地内存中,建立一个变量副本,之后线程就不再和对象在堆内存变量值有任何关系,而是直接修改副本变量的值。在修改完之后的某一个时刻(线程退出之前),自动把线程变量副本的值回写到对象在堆中变量。这样在堆中的对象的值就产生变化了。下面一幅图很好地描述这个交互过程:

1、read and load      从主存复制变量到当前工作内存
2、use and assign     执行代码,改变共享变量值
3、store and write       用工作内存数据刷新主存相关内容

其中use and assign 可以多次出现

但是这一些操作并不是原子性,也就是 在 read load 之后,如果主内存 count 变量发生修改之后,线程工作内存中的值由于已经加载,不会产生对应的变化,所以计算出来的结果会和预期不一样。
对于 volatile 修饰的变量,JVM 虚拟机只是保证从主内存加载到线程工作内存的值是最新的。

例如假如线程1,线程2 都对 count 值进行加一操作,假设一开始 count 的值是 5,那么最后正确的结果应该是 7,但事实却不是这样的。

在进行read,load 操作中,发现主内存中count的值都是5,那么都会加载这个最新的值 5。在线程1堆count进行修改之后,会write到主内存中,主内存中的count变量就会变为6。线程2由于已经进行 read,load 操作,在进行运算之后,也会更新主内存count的变量值为6。此时,导致两个线程及时用volatile关键字修改之后,还是会存在并发的情况。

Volatile 的应用场景

一般 Volatile 用来在多线程环境变量,它能保证在读取数据的那个时刻读取到的数据都是最新的数据。例如我们有 3 个线程,有一个 count 为 0。当在 1 秒钟的时候,线程1、2同时去读取 count 的值,值为0。之后线程 1、2 分别加一,然后休眠一段时间,此时线程1、2中的 count 值为 3,而主存中的 count 值为 0。当线程 1、2 还在休眠的时候,线程 3 去读取 count 的值。如果 count 没有用关键字 volatile 修饰,那么线程 3 将直接读取 0 作为其值。但是如果 count 用volatile 修饰,则 JVM 将会重新读取最新的值 3,并将其写回主存,然后线程 3 再读取最新的值。所以 volatile 只能保证你获取数据的那个时刻的数据是最新的,但是它并不能保证线程并发带来的数据覆盖等问题。

class Worker{
private volatile boolean done = false; public void setDone(boolean done) {
this.done = done;
} public void work() {
while (!done) {
System.out.println("Working..." + done);
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
public class VolatileDemo { public static void main(String args[]) {
final Worker worker = new Worker();
//Thread 1
new Thread(){
public void run(){
worker.work();
}
}.start();
//Thread 2
new Thread(){
public void run(){
try {
Thread.sleep(3000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
worker.setDone(true);
System.out.println("Work DONE!");
}
}.start();
}
}

总结:

总的来说 Volatile 可以保证一个线程上对某个变量的修改对于另外一个变量来说是可见的。因此如果所有线程对某变量的修改都不依赖与之前的值。比如:我们有一个 flag 的变量,所有线程都只是对该变量置 true 或 false,那么Volatile 可以很好地完成这项工作。但是如果如果对该变量的修改依赖于之前的值,比如之前的累加,那么 Volatile 并不能避免并发带来的数据覆盖问题。

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