JAVA并发编程:核心理论
Posted 一叶一落秋
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了JAVA并发编程:核心理论相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
一、共享性
数据共享性是线程安全的主要原因之一。 如果所有的数据只在线程内有效,那就不存在线程安全性问题,这也是我们在编程的时候经常不需要考虑线程安全的主要情况之一。但是在多线程编程中,数据共享是不可避免的。最典型的场景就是数据库中的数据,为了保证数据的一致性,我们通常需要共享同一个数据库中的数据,即使在主从的情况下,访问的也是同一份数据,主从只是为了访问的效率和数据安全,而对同一份数据做的副本。
- 代码段一:
public class DiskMemory { private int totalSize = 0; private static int TEST_COUNT = 20; public int getSize() { return 10; } //2、使用 public synchronized void setSize(int size) {} public void setSize(int size) { totalSize += size; } public int getTotalSize() { return totalSize; } public static void main() throws InterruptedException { final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(TEST_COUNT); ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(TEST_COUNT * 2); final DiskMemory diskMemory = new DiskMemory(); final Object lock = new Object(); for (int i = 0; i < TEST_COUNT; i++) { service.execute(new Runnable() { @Override public void run() { try{ Thread.sleep(5); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } int size = diskMemory.getSize(); //1、此处限制 synchronized (lock) { diskMemory.setSize(size); } countDownLatch.countDown(); } }); } countDownLatch.await(); System.out.print(diskMemory.getTotalSize() + " "); service.shutdown(); } public static void main(String[] args) throws InterruptedException { for(int i = 0; i < 30; i++) { main(); } } }
上述代码模拟了多个用户同时向一个银行账号存钱操作,正常情况下20个人多一个账号存10,最后账号应该会是200,但是多次测试会发现,结果并不是这样(虽然也会出现正确情况)
二、互斥性
资源互斥性是指同时只允许一个访问者对其进行访问,具有唯一性和排它性。我们通常允许多个线程同时对数据进行读操作,但同一时间内只允许一个线程对数据进行写操作。所以我们通常将锁分为共享锁和排它锁,也叫做读锁和写锁。如果资源不具有互斥性,即使是共享资源,我们也不需要担心线程安全。例如:对于不可变得数据共享,所有线程都只能对其进行读操作,所以不需考虑线程安全问题。但是对共享数据的写操作,一般就需要保证互斥性。
- 代码二
public class DiskMemory { private int totalSize = 0; private static int TEST_COUNT = 20; public int getSize() { return 10; } //2、使用 public synchronized void setSize(int size) {} public void setSize(int size) { totalSize += size; } public int getTotalSize() { return totalSize; } public static void main() throws InterruptedException { final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(TEST_COUNT); ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(TEST_COUNT * 2); final DiskMemory diskMemory = new DiskMemory(); final Object lock = new Object(); for (int i = 0; i < TEST_COUNT; i++) { service.execute(new Runnable() { @Override public void run() { try{ Thread.sleep(5); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } int size = diskMemory.getSize(); //1、此处限制 synchronized (lock) { diskMemory.setSize(size); } countDownLatch.countDown(); } }); } countDownLatch.await(); System.out.print(diskMemory.getTotalSize() + " "); service.shutdown(); } public static void main(String[] args) throws InterruptedException { for(int i = 0; i < 30; i++) { main(); } } }
上述代码对代码一进行了改进,进行了同步锁操作,加入了synchronized关键字,测试执行了30次,每次都输出200,可以增大测试数目进行验证。
三、原子性
原子性是指对数据的操作是一个独立的、不可分割的整体。换句话说就是一次操作,是一个连续不可中断的过程,数据不会执行一半的时候被其他线程所修改。保证原子性的最简单方式就是操作系统指令,就是说如果一次操作对应一条操作系统指令,这样肯定可以保证原子性。但是很多操作不能通过一条指令就完成。例如:对long类型的运算,很多系统就需要分成多条指令分别对高位和低位进行操作才能完成。还比如,我们经常使用的 i++ 操作,其实需要分为三个步骤:
(1)读取整数i的值
(2)对i进行加一操作
(3)将结果写会内存。
这个过程在多线程下就可能出现如下现象:
这也是代码段一执行的结果为什么不正确的原因。对于这种组合操作,要保证原子性,最常见的方式是加锁,如Java中的Synchronized关键字或者Lock都可以实现,代码二就是通过Synchronized关键字实现的。除了锁以外,还有一种方式就是CAS,即修改数据之前先比较与之前读取到的值是否一致,如果一致则进行修改,如果不一致则重新执行,这也是乐观锁的实现原理。不过CAS在某些场景下不一定有效,比如另一个线程先修改了某个值,然后再改回原来值,这种情况,CAS无法判断。
四、可见性
上图为JVM模型,可以看出某个线程操作都会有一个工作内存(相当于CPU高级缓存区),对于共享变量,线程每次读取的是工作内存中共享变量的副本,写入的时候也是直接修改工作内存中副本的值,然后在某个时间点上再将工作内存与主内存的值进行同步。这样就导致了一个问题,如果线程1对某个变量进行了修改,线程2却有可能看不到线程1对共享变量所做的修改。
- 代码三
package com.lynn.learning.thread; import java.util.concurrent.CountDownLatch; /** * @Author zhouxk * @Date 2019-04-13 23:48 * @project com.lynn.learning.thread * @Version: 1.0 **/ public class VisibilityTest { private static boolean ready; private static int number; private static CountDownLatch countDownLatch; private static void dataInit() { ready = false; number = 0; countDownLatch = new CountDownLatch(2); } private static class ReaderThread extends Thread { public void run() { try { Thread.sleep(40); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } System.out.print(number + " " + ready + " "); countDownLatch.countDown(); } } private static class WriterThread extends Thread { public void run() { try { Thread.sleep(40); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } number = 100; ready = true; countDownLatch.countDown(); } } public static void main(String[] args) throws InterruptedException{ for(int i = 0; i < 10; i++) { main(); } } public static void main() throws InterruptedException{ dataInit(); new ReaderThread().start(); new WriterThread().start(); countDownLatch.await(); } }
从直观上理解,这段代码应该会输入100,ready的值是不会被打印出来的。实际上,如果多次运行上面的代码,可能会出现多种不同的结果。
当前,这个结果也只能说有可能是不可见性造成的,当写线程(ReaderThread)设置ready=true后,读线程(WriterThread)看不到修改后的结果,所以会打印false。这个结果也可能是线程的交替执行造成的。Java中可通过synchronizedhe或volatile来保证可见性。
五、有序性
为了提高性能,编译器和处理器可能会对指令做重排序。重排序可以分为以下三种:
(1)编译器优化的重排序。编译器在不改变单线程程序语义的前提下,可以重新安排语句的执行顺序。
(2)指令级并行的重排序。
(3)内存系统重排序。
从(1)源码来看,要么指令1先执行要么指令3先执行。如果指令1先执行,r2不应该看到指令4中写入的值。如果指令3先执行,r1就不应该看到指令2写入的值。但是运行结果却可能出现r2 == 2,r1 == 1的情况,这就是重排序导致的结果。
(2)是一种可能出现的合法的编译结果,编译后,指令1和指令2的顺序就互换了。因此,才会可闲r2 == 2,r1 == 1的结果。java中也是通过synchronized或volatile来保证顺序性。
以上是关于JAVA并发编程:核心理论的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章