volatile

Posted 2021-10-29 yaowen

减少上下文切换的方法有无锁并发编程、CAS算法、使用最少线程和使用协程。

无锁并发编程。多线程竞争锁时，会引起上下文切换，所以多线程处理数据时，可以用一
些办法来避免使用锁，如将数据的ID按照Hash算法取模分段，不同的线程处理不同段的数据。
协程：在单线程里实现多任务的调度，并在单线程里维持多个任务间的切换。


现在我们介绍避免死锁的几个常见方法。
·避免一个线程同时获取多个锁。
·避免一个线程在锁内同时占用多个资源，尽量保证每个锁只占用一个资源。
·尝试使用定时锁，使用lock.tryLock（timeout）来替代使用内部锁机制。
·对于数据库锁，加锁和解锁必须在一个数据库连接里，否则会出现解锁失败的情况。

硬件资源限 制有带宽的上传/下载速度、硬盘读写速度和CPU的处理速度。软件资源限制有数据库的连接
数和socket连接数等。


Java代码在编译后会变成Java字节码，字节码被类加载器加载到JVM里，JVM执行字节
码，最终需要转化为汇编指令在CPU上执行，Java中所使用的并发机制依赖于JVM的实现和
CPU的指令。


volatile是轻量级的 synchronized，它在多处理器开发中保证了共享变量的“可见性”。可见性的意思是当一个线程
修改一个共享变量时，另外一个线程能读到这个修改的值。如果volatile变量修饰符使用恰当
的话，它比synchronized的使用和执行成本更低，因为它不会引起线程上下文的切换和调度。

x = 10; //语句1
y = x; //语句2
x++; //语句3
x = x + 1; //语句4
咋一看，有些朋友可能会说上面的4个语句中的操作都是原子性操作。其实只有语句1是原子性操作，其他三个语句都不是原子性操作。
　　语句1是直接将数值10赋值给x，也就是说线程执行这个语句的会直接将数值10写入到工作内存中。
　　语句2实际上包含2个操作，它先要去读取x的值，再将x的值写入工作内存，虽然读取x的值以及 将x的值写入工作内存 这2个操作都是原子性操作，但是合起来就不是原子性操作了。
　　同样的，x++和 x = x+1包括3个操作：读取x的值，进行加1操作，写入新的值。
　　所以上面4个语句只有语句1的操作具备原子性。
　　也就是说，只有简单的读取、赋值（而且必须是将数字赋值给某个变量，变量之间的相互赋值不是原子操作）才是原子操作。
　　不过这里有一点需要注意：在32位平台下，对64位数据的读取和赋值是需要通过两个操作来完成的，不能保证其原子性。但是好像在最新的JDK中，JVM已经保证对64位数据的读取和赋值也是原子性操作了。
　　从上面可以看出，Java内存模型只保证了基本读取和赋值是原子性操作，如果要实现更大范围操作的原子性，可以通过synchronized和Lock来实现。由于synchronized和Lock能够保证任一时刻只有一个线程执行该代码块，那么自然就不存在原子性问题了，从而保证了原子性。

 

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2. 线程独有的工作内存和进程内存（主内存）之间通过8中原子操作来实现，如下图所示：

原子操作的规则（部分）：
1） read,load必须连续执行，但是不保证原子性。
2） store,write必须连续执行，但是不保证原子性。
3） 不能丢失变量最后一次assign操作的副本，即遍历最后一次assign的副本必须要回写到MainMemory中。
其它规则详见《深入理解Java虚拟机》第12章 Java内存模型与线程
read(读取) ：它把一个变量的值从主内存中传递到工作内存，
load(载入) ：赋值给工作内存
store(存储) ：把工作内存中的值传递到主内存中来
write(写入) ：赋值给主内存
use(使用) ：使用工作变量值
assign(赋值) ：修改工作变量

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大家都知道，计算机在执行程序时，每条指令都是在CPU中执行的，而执行指令过程中，势必涉及到数据的读取和写入。由于程序运行过程中的临时数据是存放在主存（物理内存）当中的，这时就存在一个问题，由于CPU执行速度很快，而从内存读取数据和向内存写入数据的过程跟CPU执行指令的速度比起来要慢的多，因此如果任何时候对数据的操作都要通过和内存的交互来进行，会大大降低指令执行的速度。因此在CPU里面就有了高速缓存。
　也就是，当程序在运行过程中，会将运算需要的数据从主存复制一份到CPU的高速缓存当中，那么CPU进行计算时就可以直接从它的高速缓存读取数据和向其中写入数据，当运算结束之后，再将高速缓存中的数据刷新到主存当中。举个简单的例子，比如下面的这段代码：
i = i + 1;
当线程执行这个语句时，会先从主存当中读取i的值，然后复制一份到高速缓存当中，然后CPU执行指令对i进行加1操作，然后将数据写入高速缓存，最后将高速缓存中i最新的值刷新到主存当中。CPU只跟高速缓存交互。

这个代码在单线程中运行是没有任何问题的，但是在多线程中运行就会有问题了。在多核CPU中，每条线程可能运行于不同的CPU中，因此每个线程运行时有自己的高速缓存（对单核CPU来说，其实也会出现这种问题，只不过是以线程调度的形式来分别执行的）。本文我们以多核CPU为例。
　　比如同时有2个线程执行这段代码，假如初始时i的值为0，那么我们希望两个线程执行完之后i的值变为2。但是事实会是这样吗？
　　可能存在下面一种情况：初始时，两个线程分别读取i的值存入各自所在的CPU的高速缓存当中，然后线程1进行加1操作，然后把i的最新值1写入到内存。此时线程2的高速缓存当中i的值还是0，进行加1操作之后，i的值为1，然后线程2把i的值写入内存。
　　最终结果i的值是1，而不是2。这就是著名的缓存一致性问题。通常称这种被多个线程访问的变量为共享变量。
也就是说，如果一个变量在多个CPU中都存在缓存（一般在多线程编程时才会出现），那么就可能存在缓存不一致的问题。
　　为了解决缓存不一致性问题，通常来说有以下2种解决方法：
　　1）通过在总线加LOCK#锁的方式
　　2）通过缓存一致性协议
　　这2种方式都是硬件层面上提供的方式。
在早期的CPU当中，是通过在总线上加LOCK#锁的形式来解决缓存不一致的问题。因为CPU和其他部件进行通信都是通过总线来进行的，如果对总线加LOCK#锁的话，也就是说阻塞了其他CPU对其他部件访问（如内存），从而使得只能有一个CPU能使用这个变量的内存。比如上面例子中 如果一个线程在执行 i = i +1，如果在执行这段代码的过程中，在总线上发出了LCOK#锁的信号，那么只有等待这段代码完全执行完毕之后，其他CPU才能从变量i所在的内存读取变量，然后进行相应的操作。这样就解决了缓存不一致的问题。

但是上面的方式会有一个问题，由于在锁住总线期间，其他CPU无法访问内存，导致效率低下。
　　所以就出现了缓存一致性协议。最出名的就是Intel 的MESI协议，MESI协议保证了每个缓存中使用的共享变量的副本是一致的。它核心的思想是：当CPU写数据时，如果发现操作的变量是共享变量，即在其他CPU中也存在该变量的副本，会发出信号通知其他CPU将该变量的缓存行置为无效状态，因此当其他CPU需要读取这个变量时，发现自己缓存中缓存该变量的缓存行是无效的，那么它就会从内存重新读取。（这是没有涉及到java的内存的模型）

 

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i = 9;
假若一个线程执行到这个语句时，我暂且假设为一个32位的变量赋值包括两个过程：为低16位赋值，为高16位赋值。
那么就可能发生一种情况：当将低16位数值写入之后，突然被中断，而此时又有一个线程去读取i的值，那么读取到的就是错误的数据。这就是原子性。

//线程1执行的代码                                            //线程2执行的代码
int i = 0;                                                             j = i;
i = 10;

假若执行线程1的是CPU1，执行线程2的是CPU2。由上面的分析可知，当线程1执行 i =10这句时，会先把i的初始值加载到CPU1的高速缓存中，然后赋值为10，那么在CPU1的高速缓存当中i的值变为10了，却没有立即写入到主存当中。
此时线程2执行 j = i，它会先去主存读取i的值并加载到CPU2的缓存当中，注意此时内存当中i的值还是0，那么就会使得j的值为0，而不是10.
这就是可见性问题，线程1对变量i修改了之后，线程2没有立即看到线程1修改的值。

int i = 0;
boolean flag = false;
i = 1; //语句1
flag = true; //语句2