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java可见性、原子性、有序性在并发场景下的原理

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源头一：缓存导致的可见性问题

在单核时代，所有的线程都是在一颗 CPU 上执行，CPU 缓存与内存的数据一致性容易解 决。因为所有线程都是操作同一个 CPU 的缓存，一个线程对缓存的写，对另外一个线程来 说一定是可见的。例如在下面的图中，线程 A 和线程 B 都是操作同一个 CPU 里面的缓 存，所以线程 A 更新了变量 V 的值，那么线程 B 之后再访问变量 V，得到的一定是 V 的 最新值（线程 A 写过的值）。
java可见性、原子性、有序性在并发场景下的原理
一个线程对共享变量的修改，另外一个线程能够立刻看到，我们称为可见性。

多核时代，每颗 CPU 都有自己的缓存，这时 CPU 缓存与内存的数据一致性就没那么容易 解决了，当多个线程在不同的 CPU 上执行时，这些线程操作的是不同的 CPU 缓存。比如 下图中，线程 A 操作的是 CPU-1 上的缓存，而线程 B 操作的是 CPU-2 上的缓存，很明 显，这个时候线程 A 对变量 V 的操作对于线程 B 而言就不具备可见性了。这个就属于硬 件程序员给软件程序员挖的“坑”。
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下面我们再用一段代码来验证一下多核场景下的可见性问题。下面的代码，每执行一次 add10K() 方法，都会循环 10000 次 count+=1 操作。在 calc() 方法中我们创建了两个 线程，每个线程调用一次 add10K() 方法，我们来想一想执行 calc() 方法得到的结果应该 是多少呢？

    public class Test {
        private long count = 0;

        private void add10K() {
            int idx = 0;
            while (idx++ < 10000) {
                count += 1;
            }
        }

        public static long calc() {
            final Test test = new Test();
            // 创建两个线程，执行 add() 操作
            Thread th2 = new Thread(() -> {
                test.add10K();
            });
            Thread th3 = new Thread(() -> {
                test.add10K();
            });
            // 启动两个线程
            th2.start();
            th3.start();
            // 等待两个线程执行结束

            th2.join();
            th3.join();
            return count;
        }
    }

直觉告诉我们应该是 20000，因为在单线程里调用两次 add10K() 方法，count 的值就是 20000，但实际上 calc() 的执行结果是个 10000 到 20000 之间的随机数。为什么呢？ 我们假设线程 A 和线程 B 同时开始执行，那么第一次都会将 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。
循环 10000 次 count+=1 操作如果改为循环 1 亿次，你会发现效果更明显，最终 count 的值接近 1 亿，而不是 2 亿。如果循环 10000 次，count 的值接近 20000，原因是两个线程不是同时启动的，有一个时差。
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源头二：线程切换带来的原子性问题

由于 IO 太慢，早期的操作系统就发明了多进程，即便在单核的 CPU 上我们也可以一边听 着歌，一边写 Bug，这个就是多进程的功劳。
操作系统允许某个进程执行一小段时间，例如 50 毫秒，过了 50 毫秒操作系统就会重新选择一个进程来执行（我们称为“任务切换”），这个 50 毫秒称为“时间片”。
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Java 并发程序都是基于多线程的，自然也会涉及到任务切换，也许你想不到，任务切换竟 然也是并发编程里诡异 Bug 的源头之一。任务切换的时机大多数是在时间片结束的时候， 我们现在基本都使用高级语言编程，高级语言里一条语句往往需要多条 CPU 指令完成，例 如上面代码中的count += 1，至少需要三条 CPU 指令。

  • 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）。

操作系统做任务切换，可以发生在任何一条CPU 指令执行完，是的，是 CPU 指令，而不 是高级语言里的一条语句。对于上面的三条指令来说，我们假设 count=0，如果线程 A 在指令 1 执行完后做线程切换，线程 A 和线程 B 按照下图的序列执行，那么我们会发现 两个线程都执行了 count+=1 的操作，但是得到的结果不是我们期望的 2，而是 1。
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我们潜意识里面觉得 count+=1 这个操作是一个不可分割的整体，就像一个原子一样，线 程的切换可以发生在 count+=1 之前，也可以发生在 count+=1 之后，但就是不会发生 在中间。我们把一个或者多个操作在 CPU 执行的过程中不被中断的特性称为原子性。

源头之三：编译优化带来的有序性问题

有序性指的是程序按照代码的先后顺序执行。编译器为了优化性能，有时候会改 变程序中语句的先后顺序，例如程序中：“a=6；b=7；”编译器优化后可能变 成“b=7；a=6；”，在这个例子中，编译器调整了语句的顺序，但是不影响程序的最终 结果。不过有时候编译器及解释器的优化可能导致意想不到的 Bug。
在 Java 领域一个经典的案例就是利用双重检查创建单例对象（DCL单例模式），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;
        }
    }

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：

  1. 分配一块内存 M；

  2. 在内存 M 上初始化 Singleton 对象；

  3. 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：

  1. 分配一块内存 M；

  2. 将 M 的地址赋值给 instance 变量；

  3. 最后在内存 M 上初始化 Singleton 对象。

那么优化后会导致什么问题呢？看下图，相信你一定会明白了！ java可见性、原子性、有序性在并发场景下的原理

感谢各位的阅读，以上就是“java可见性、原子性、有序性在并发场景下的原理”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对java可见性、原子性、有序性在并发场景下的原理这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！


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