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内存模型与高效并发
一、java 内存模型
【java 内存模型】是 Java Memory Model(JMM)
简单的说,JMM 定义了一套在多线程读写共享数据时(成员变量、数组)时,对数据的可见性、有序
性、和原子性的规则和保障
1)原子性
原子性在学习线程时讲过,下面来个例子简单回顾一下:
问题提出,两个线程对初始值为 0 的静态变量一个做自增,一个做自减,各做 5000 次,结果是 0 吗?
2)问题分析
以上的结果可能是正数、负数、零。为什么呢?因为 Java 中对静态变量的自增,自减并不是原子操作。
3)解决方法
使用 synchronized
(同步关键字)
synchronized( 对象 ) {要作为原子操作代码
}
注意:上例中 t1 和 t2 线程必须用 synchronized 锁住同一个 obj 对象,如果 t1 锁住的是 m1 对
象,t2 锁住的是 m2 对象,就好比两个人分别进入了两个不同的房间,没法起到同步的效果。
二、可见性
1)退不出的循环
一种现象,main 线程对另一个线程 t 中的变量的修改不可见。
由于t 线程需要反复调用 run 变量,JIT 会把 run 变量放在 工作内存中的高速缓存中,不需要从总内存中读取。
所以即使更改主内存中的 run 变量,也无法改变高速缓存中的 run 变量, t 线程会一直运行。
2)解决方法
volatile(易变关键字)。一般避免使用 volatile,因为不能保证线程的安全。而使用 synchronized 关键字既可以保证线程的可见性又可以保证线程的原子性。
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
3)可见性
volatile 只是保证多线程之间的可见性,不保证原子性,即不保证多线程安全性。仅用在一个写线程,多个读线程的情况
synchronized 语句块既可以保证代码块的原子性,也同时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。
如果在前面示例的死循环中加入 System.out.println() 会发现即使不加 volatile 修饰符,线程 t 也能正确看到对 run 变量的修改了,因为 println() 方法底层 使用了 synchronized 关键字,使用 synchronized 关键字会清理缓存。
三、有序性
1)诡异的结果
int num = 0;
boolean ready = false;
// 线程1 执行此方法
public void actor1(I_Result r) {if(ready) {r.r1 = num + num;} else {r.r1 = 1;}
}
// 线程2 执行此方法
public void actor2(I_Result r) {num = 2;ready = true;
}
情况1:线程1 先执行,这时 ready = false,所以进入 else 分支结果为 1
情况2:线程2 先执行 num = 2,但没来得及执行 ready = true,线程1 执行,还是进入 else 分支,结果为1
情况3:线程2 执行到 ready = true,线程1 执行,这回进入 if 分支,结果为 4(因为 num 已经执行过了)
结果还有可能是 0。
这种情况下是:线程2 执行 ready = true,切换到线程1,进入 if 分支,相加为 0,再切回线程2 执行num = 2。
这种现象叫做指令重排,是 JIT 编译器在运行时的一些优化,这个现象需要通过大量测试才能复现
2)解决方法
volatile 修饰的变量,可以禁用指令重排
3)有序性理解
JVM 在不影响正确性的前提下,可以调整语句的执行顺序。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,例如著名的 double-checked locking 模式实现单例。
public final class Singleton {private Singleton() { }private static Singleton INSTANCE = null;public static Singleton getInstance() {// 实例没创建,才会进入内部的 synchronized代码块if (INSTANCE == null) {synchronized (Singleton.class) {// 也许有其它线程已经创建实例,所以再判断一次if (INSTANCE == null) {INSTANCE = new Singleton();}}}return INSTANCE;}
}
以上的实现特点是:
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
但在多线程环境下,上面的代码是有问题的, 如果有两个线程,一个线程为 INSTANCE 分配了空间,INSTANCE != null,但还未进行初始化操作,另一个线程在 INSTANCE != null时,直接返回了未初始化完成的单例。
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
4)happens-before
happens-before 规定了哪些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
- 线程对 volatile 变量的写,对接下来其它线程对该变量的读可见
- 线程 start 前对变量的写,对该线程开始后对该变量的读可见
- 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)
- 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)
- 对变量默认值(0,false,null)的写,对其它线程对该变量的读可见
- 具有传递性,如果 x hb-> y 并且 y hb-> z 那么有 x hb-> z
四、CAS 与 原子类
1)CAS
CAS 即 Compare and Swap, 它体现的是一种乐观锁的思想,比如多个线程要对一个共享的整型变量执行 +1 操作:
// 需要不断尝试
while(true) {int 旧值 = 共享变量 ; // 比如拿到了当前值 0int 结果 = 旧值 + 1; // 在旧值 0 的基础上增加 1 ,正确结果是 1/*这时候如果别的线程把共享变量改成了 5,本线程的正确结果 1 就作废了,这时候compareAndSwap 返回 false,重新尝试,直到:compareAndSwap 返回 true,表示我本线程做修改的同时,别的线程没有干扰*/if( compareAndSwap ( 旧值, 结果 )) {// 成功,退出循环}
}
获取共享变量时,为了保证该变量的可见性,需要使用 volatile 修饰。结合 CAS 和 volatile 可以实现无
锁并发,适用于竞争不激烈、多核 CPU 的场景下。
- 因为没有使用 synchronized,所以线程不会陷入阻塞,这是效率提升的因素之一
- 但如果竞争激烈,可以想到重试必然频繁发生,反而效率会受影响
CAS 底层依赖于一个 Unsafe 类来直接调用操作系统底层的 CAS 指令。
2)乐观锁与悲观锁
- CAS 是基于乐观锁的思想:最乐观的估计,不怕别的线程来修改共享变量,就算改了也没关系,我吃亏点再重试呗。
- synchronized 是基于悲观锁的思想:最悲观的估计,得防着其它线程来修改共享变量,我上了锁
你们都别想改,我改完了解开锁,你们才有机会。
3)原子操作类
juc(java.util.concurrent)中提供了原子操作类,可以提供线程安全的操作,例如:AtomicInteger、
AtomicBoolean等,它们底层就是采用 CAS 技术 + volatile 来实现的。
五、synchronized 优化
synchronized 是一个重量级锁,如果要阻塞或唤醒一条线程,则需要操作系统来帮忙完成,这就不可避免的陷入用户态到内核态的转换中,进行这种转换需要耗费很多的处理器时间,状态转换消耗的时间甚至会比用户代码本身执行的时间还要长。
但 synchronized有非常大的优化余地,JDK 6 之后synchronized synchronized与ReentrantLock的性能基本上能够持平。
Java HotSpot 虚拟机中,每个对象都有对象头(包括 class 指针和 Mark Word)。Mark Word 平时存
储这个对象的 哈希码 、 分代年龄 ,当加锁时,这些信息就根据情况被替换为 标记位 、 线程锁记录指
针 、 重量级锁指针 、 线程ID 等内容
1)轻量级锁
如果一个对象虽然有多线程访问,但多线程访问的时间是错开的(也就是没有竞争),那么可以使用轻量级锁来优化。
每个线程都的栈帧都会包含一个锁记录的结构,内部可以存储锁定对象的 Mark Word
轻量级锁的解锁过程是通过CAS操作来进行的。
如果出现两条以上的线程争用同一个锁的情况,那轻量级锁就不再有效,必须要膨胀为重量级锁,锁标志
的状态值变为“10”,此时Mark Word中存储的就是指向重量级锁(互斥量)的指针,后面等待锁的线程也必须进入阻塞状态。
2)锁膨胀
如果在尝试加轻量级锁的过程中,CAS 操作无法成功,这时一种情况就是有其它线程为此对象加上了轻
量级锁(有竞争),这时需要进行锁膨胀,将轻量级锁变为重量级锁。
3)重量级锁
重量级锁竞争的时候,还可以使用自旋来进行优化,如果当前线程自旋成功(即这时候持锁线程已经退
出了同步块,释放了锁),这时当前线程就可以避免阻塞。
在 Java 6 之后自旋锁是自适应的,比如对象刚刚的一次自旋操作成功过,那么认为这次自旋成功的可能
性会高,就多自旋几次;反之,就少自旋甚至不自旋,总之,比较智能。
- 自旋会占用 CPU 时间,单核 CPU 自旋就是浪费,多核 CPU 自旋才能发挥优势。
- 好比等红灯时汽车是不是熄火,不熄火相当于自旋(等待时间短了划算),熄火了相当于阻塞(等
待时间长了划算) - Java 7 之后不能控制是否开启自旋功能
4)偏向锁
轻量级锁在没有竞争时(就自己这个线程),每次重入仍然需要执行 CAS 操作。
Java 6 中引入了偏向锁来做进一步优化:只有第一次使用 CAS 将线程 ID 设置到对象的 Mark Word 头,之后发现这个线程 ID是自己的就表示没有竞争,不用重新 CAS。
偏向锁中的“偏”,就是偏心的“偏”、偏袒的“偏”。它的意思是这个锁会偏向于第一个获得它的线
程,如果在接下来的执行过程中,该锁一直没有被其他的线程获取,则持有偏向锁的线程将永远不需
要再进行同步。
偏向锁可以提高带有同步但无竞争的程序性能,但它同样是一个带有效益权衡(Trade Off)性质的优化,也就是说它并非总是对程序运行有利。如果程序中大多数的锁都总是被多个不同的线程访问,那偏向模式就是多余的。在具体问题具体分析的前提下,有时候使用参数-XX:-UseBiasedLocking来禁止偏向锁优化反而可以提升性能。
5)其他优化
1.减少上锁时间
同步代码块中尽量短
2.减少锁的粒度
将一个锁拆分为多个锁提高并发度,例如:
- ConcurrentHashMap
- LongAdder 分为 base 和 cells 两部分。没有并发争用的时候或者是 cells 数组正在初始化的时候,会使用 CAS 来累加值到 base,有并发争用,会初始化 cells 数组,数组有多少个 cell,就允许有多少线程并行修改,最后将数组中每个 cell 累加,再加上 base 就是最终的值
- LinkedBlockingQueue 入队和出队使用不同的锁,相对于LinkedBlockingArray只有一个锁效率要高
3. 锁粗化
多次循环进入同步代码块不如同步块内多次循环
另外 JVM 可能会做如下优化,把多次 append 的加锁操作粗化为一次,(因为都是对同一个对象加锁,
没必要重入多次)
new StringBuffer().append("a").append("b").append("c");
4. 锁消除
JVM 会进行代码的逃逸分析,例如某个加锁对象是方法内局部变量,不会被其它线程所访问到,这时候
就会被即时编译器忽略掉所有同步操作。
5. 读写分离
CopyOnWriteArrayList
ConyOnWriteSet
参考:
https://wiki.openjdk.java.net/display/HotSpot/Synchronization
http://luojinping.com/2015/07/09/java锁优化/
https://www.infoq.cn/article/java-se-16-synchronized
https://www.jianshu.com/p/9932047a89be
https://www.cnblogs.com/sheeva/p/6366782.html
https://stackoverflow.com/questions/46312817/does-java-ever-rebias-an-individual-lock
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JVM(六)——内存模型与高效并发
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