极客时间《Java并发编程实战》---并发编程BUG的源头与Java如何解决可见性和有序性问题笔记

2022-12-18 13:02:38

文章目录

并发编程bug的源头之一：缓存导致的可见性问题
并发编程bug的源头之二：线程切换带来的原子性问题
并发编程bug的源头之三：编译优化带来的有序性问题
Java内存模型-----解决可见性和有序性问题

可见性：一个线程对共享变量的修改，另外一个线程能够立刻看到
原子性：把一个或者多个操作在 CPU 执行的过程中不被中断的特性
有序性：指的是程序按照代码的先后顺序执行

并发编程bug的源头之一：缓存导致的可见性问题

单核时代，可见性问题是不用操心的，因为他就是同一块地方，同一块缓存。线程A对它进行修改，线程B立马就能够读取到。
多核时代下，缓存的模型就变成了这样，每颗CPU都有了自己的缓存。

这样子的话，线程A对于变量V的修改，线程B就看不到了。这就会导致一些诡异的问题，比如：

public class Test {
    private static long count = 0;

    private void add10K() {
        int idx = 0;
        while (idx++ < 10000) {
            count += 1;
        }
    }
    public static long calc() throws InterruptedException {
        final Test test = new Test();
        // 创建两个线程，执行add()操作
        Thread th1 = new Thread(() -> {
            test.add10K();
        });
        Thread th2 = new Thread(() -> {
            test.add10K();
        });
        // 启动两个线程
        th1.start();
        th2.start();
        // 等待两个线程执行结束
        th1.join();
        th2.join();
        return count;
    }
    public static void clean() {
        count = 0;
    }
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        System.out.println(calc());
        clean();
        System.out.println(calc());
        clean();
        System.out.println(calc());
        clean();
        System.out.println(calc());
        clean();
        System.out.println(calc());
        clean();
    }
}

按照人为思想来看，结果应该是20 000。但实际上却不是，这就是因为他们第一次执行时，都会将 count=0 读到各自的 CPU 缓存里，执行完 count+=1 之后，各自 CPU 缓存里的值都是 1，同时写入内存后，我们会发现内存中是 1，而不是我们期望的 2。之后由于各自的 CPU 缓存里都有了 count 的值，两个线程都是基于 CPU 缓存里的 count 值来计算，所以导致最终 count 的值都是小于 20000 的。这就是缓存的可见性问题。

关于更详细的缓存知识可见：聊聊计算机缓存

并发编程bug的源头之二：线程切换带来的原子性问题

举例：count+=1，大致需要三条指令完成。CPU发生切换是在不确定的任何时候。

指令 1：首先，需要把变量 count 从内存加载到 CPU 的寄存器；
指令 2：之后，在寄存器中执行 +1 操作；
指令 3：最后，将结果写入内存（缓存机制导致可能写入的是 CPU 缓存而不是内存）。

如图中切换的话，自然不符合预期。

并发编程bug的源头之三：编译优化带来的有序性问题

顾名思义，就是编译器的优化可能会改变代码的执行顺序。
比如：利用双重检查创建单例对象，例如下面的代码：在获取实例 getInstance() 的方法中，我们首先判断 instance 是否为空，如果为空，则锁定 Singleton.class 并再次检查 instance 是否为空，如果还为空则创建 Singleton 的一个实例。

public class Singleton {
  static Singleton instance;
  static Singleton getInstance(){
    if (instance == null) {
      synchronized(Singleton.class) {
        if (instance == null)
          instance = new Singleton();
        }
    }
    return instance;
  }
}

那么为什么需要双重检查呐？过程如下，假设有两个线程 A、B 同时调用 getInstance() 方法，他们会同时发现 instance == null ，于是同时对 Singleton.class 加锁，此时 JVM 保证只有一个线程能够加锁成功（假设是线程 A），另外一个线程则会处于等待状态（假设是线程 B）；线程 A 会创建一个 Singleton 实例，之后释放锁，锁释放后，线程 B 被唤醒，线程 B 再次尝试加锁，此时是可以加锁成功的，加锁成功后，线程 B 检查 instance == null 时会发现，已经创建过 Singleton 实例了，所以线程 B 不会再创建一个 Singleton 实例。（如果这里不是双重检查，那就会再次创建 Singleton 实例呀）

这看上去一切都很完美，无懈可击，但实际上这个 getInstance() 方法并不完美。问题出在哪里呢？出在 new 操作上，我们以为的 new 操作应该是：

分配一块内存 M；
在内存 M 上初始化 Singleton 对象；
然后 M 的地址赋值给 instance 变量。

但是实际上优化后的执行路径却是这样的：

分配一块内存 M；
将 M 的地址赋值给 instance 变量；
最后在内存 M 上初始化 Singleton 对象。(这其实和写时复制同理)

这样优化后导致的其中一种情况就是：

Java内存模型-----解决可见性和有序性问题

导致可见性的原因是缓存，导致有序性的原因是编译优化，那解决可见性、有序性最直接的办法就是禁用缓存和编译优化，但是这样问题虽然解决了，我们程序的性能可就堪忧了。那么其实最可取的方式就是让程序员按需禁用缓存和编译优化。所以Java提供了volatile、synchronized 和 final 三个关键字，以及六项 Happens-Before 规则来让程序员自己决定何时使用/禁用缓存。

volatile 关键字

其实就是禁用CPU缓存，例如，我们声明一个 volatile 变量 volatile int x = 0，它表达的是：告诉编译器，对这个变量的读写，不能使用 CPU 缓存，必须从内存中读取或者写入。

六项 Happens-Before 规则—前面一个操作的结果对后续操作可见

比较正式的说法是：Happens-Before 约束了编译器的优化行为，虽允许编译器优化，但是要求编译器优化后一定遵守 Happens-Before 规则。需要注意的是，这六项规则都是关于可见性的。

1. 程序的顺序性规则

class VolatileExample {
  int x = 0;
  volatile boolean v = false;
  public void writer() {
    x = 42;
    v = true;
  }
  public void reader() {
    if (v == true) {
      // 这里x会是多少呢？
    }
  }
}

比如这段代码，按照程序的顺序，第 6 行代码 “x = 42;” Happens-Before 于第 7 行代码 “v = true;”，这就是规则 1 的内容，也比较符合单线程里面的思维：程序前面对某个变量的修改一定是对后续操作可见的。（这里的限制并没有意味着在reader()中v==true时，x 会是42）

2. volatile 变量规则

对一个 volatile 变量的写操作， Happens-Before 于后续对这个 volatile 变量的读操作。其实就是对这个变量写入后，后续线程等都能够读取到最新的值。

2. 传递性----如果 A Happens-Before B，且 B Happens-Before C，那么 A Happens-Before C。

从图中，我们可以看到：

“x=42” Happens-Before 写变量 “v=true” ，这是规则 1 的内容；
写变量“v=true” Happens-Before 读变量 “v=true”，这是规则 2 的内容。

再根据这个传递性规则，我们得到结果：“x=42” Happens-Before 读变量“v=true”。这意味着什么呢？

如果线程 B 读到了“v=true”，那么线程 A 设置的“x=42”对线程 B 是可见的。也就是说，线程 B 能看到 “x == 42” （注意这里如果v不是volatile的话，就无法传递了），有没有一种恍然大悟的感觉？这就是 1.5 版本对 volatile 语义的增强，这个增强意义重大，1.5 版本的并发工具包（java.util.concurrent）就是靠 volatile 语义来搞定可见性的。

4. 管程中锁的规则-----对一个锁的解锁 Happens-Before 于后续对这个锁的加锁

synchronized (this) { //此处自动加锁
  // x是共享变量,初始值=10
  if (this.x < 12) {
    this.x = 12; 
  }  
} //此处自动解锁

假设 x 的初始值是 10，线程 A 执行完代码块后 x 的值会变成 12（执行完自动释放锁），线程 B 进入代码块时，能够看到线程 A 对 x 的写操作，也就是线程 B 能够看到 x==12。(感觉其实就是处理了缓存与内存之间的同步关系，释放锁时强制刷到内存，然后在下一次加锁时强制要求其他线程从内存中读入缓存后再使用)

5. 线程 start() 规则

指主线程 A 启动子线程 B 后，子线程 B 能够看到主线程在启动子线程 B 前的操作。如以下代码所示：

Thread B = new Thread(()->{
  // 主线程调用B.start()之前
  // 所有对共享变量的修改，此处皆可见
  // 此例中，var==77
});
// 此处对共享变量var修改
var = 77;
// 主线程启动子线程
B.start();

6. 线程 join() 规则

指主线程 A 等待子线程 B 完成（主线程 A 通过调用子线程 B 的 join() 方法实现），当子线程 B 完成后（主线程 A 中 join() 方法返回），主线程能够看到子线程的操作。当然所谓的“看到”，指的是对共享变量的操作。

Thread B = new Thread(()->{
  // 此处对共享变量var修改
  var = 66;
});
// 例如此处对共享变量修改，
// 则这个修改结果对线程B可见
// 主线程启动子线程
B.start();
B.join()
// 子线程所有对共享变量的修改
// 在主线程调用B.join()之后皆可见
// 此例中，var==66

final 关键字

final 修饰变量时，初衷是告诉编译器：这个变量生而不变，可以可劲儿优化。

当然了，在 1.5 以后 Java 内存模型对 final 类型变量的重排进行了约束。现在只要我们提供正确构造函数没有“逸出”，就不会出问题了。

那么什么是“逸出”呐？举个例子来讲，在构造函数里面将 this 赋值给了全局变量 global.obj，这就是“逸出”，线程通过 global.obj 读取 x 是有可能读到 0 的。因此我们一定要避免“逸出”。

final int x;
// 错误的构造函数
public FinalFieldExample() { 
  x = 3;
  y = 4;
  // 此处就是讲this逸出，
  global.obj = this;
}

逸出指的是对封装性的破坏。比如对一个对象的操作，通过将这个对象的this赋值给一个外部全局变量，使得这个全局变量可以绕过对象的封装接口直接访问对象中的成员，这就是逸出。

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