從volatile說到i++的線程安全問題
簡介
volatile關鍵字保證了在多線程環(huán)境下,被修飾的變量在別修改后會馬上同步到主存,這樣該線程對這個變量的修改就是對所有其他線程可見的,其他線程能夠馬上讀到這個修改后值.
Thread的本地內存
每個Thread都擁有自己的線程存儲空間
Thread何時同步本地存儲空間的數(shù)據(jù)到主存是不確定的
例子
借用Google?JEREMY MANSON?的解釋,上圖表示兩個線程并發(fā)執(zhí)行,而且代碼順序上為Thread1->Thread2
1. 不用 volatile
假如ready字段不使用volatile,那么Thread 1對ready做出的修改對于Thread2來說未必是可見的,是否可見是不確定的.假如此時thread1 ready泄露了(leak through)了,那么Thread 2可以看見ready為true,但是有可能answer的改變并沒有泄露,則thread2有可能會輸出 0 (answer=42對thread2并不可見)
2. 使用 volatile
使用volatile以后,做了如下事情
每次修改volatile變量都會同步到主存中
每次讀取volatile變量的值都強制從主存讀取最新的值(強制JVM不可優(yōu)化volatile變量,如JVM優(yōu)化后變量讀取會使用cpu緩存而不從主存中讀取)
線程 A 中寫入 volatile 變量之前可見的變量, 在線程 B 中讀取該 volatile 變量以后, 線程 B 對其他在 A 中的可見變量也可見. 換句話說, 寫 volatile 類似于退出同步塊, 而讀取 volatile 類似于進入同步塊
所以如果使用了volatile,那么Thread2讀取到的值為read=>true,answer=>42,當然使用volatile的同時也會增加性能開銷
注意
volatile并不能保證非源自性操作的多線程安全問題得到解決,volatile解決的是多線程間共享變量的「可見性」問題,而例如多線程的i++,++i,依然還是會存在多線程問題,它是無法解決了.如下:使用一個線程i++,另一個i--,最終得到的結果不為0
public?class?VolatileTest?{
????private?static?volatile?int?count?=?0;
????private?static?final?int?times?=?Integer.MAX_VALUE;
????public?static?void?main(String[]?args)?{
????????long?curTime?=?System.nanoTime();
????????Thread?decThread?=?new?DecThread();
????????decThread.start();
????????//?使用run()來運行結果為0,原因是單線程執(zhí)行不會有線程安全問題
????????//?new?DecThread().run();
????????System.out.println("Start?thread:?"?+?Thread.currentThread()?+?"?i++");
????????for?(int?i?=?0;?i?????????????count++;
????????}
????????System.out.println("End?thread:?"?+?Thread.currentThread()?+?"?i--");
????????//?等待decThread結束
????????while?(decThread.isAlive());
????????long?duration?=?System.nanoTime()?-?curTime;
????????System.out.println("Result:?"?+?count);
????????System.out.format("Duration:?%.2fs\n",?duration?/?1.0e9);
????}
????private?static?class?DecThread?extends?Thread?{
????????@Override
????????public?void?run()?{
????????????System.out.println("Start?thread:?"?+?Thread.currentThread()?+?"?i--");
????????????for?(int?i?=?0;?i?????????????????count--;
????????????}
????????????System.out.println("End?thread:?"?+?Thread.currentThread()?+?"?i--");
????????}
????}
}
最后輸出的結果是
Start?thread:?Thread[main,5,main]?i++
Start?thread:?Thread[Thread-0,5,main]?i--
End?thread:?Thread[main,5,main]?i--
End?thread:?Thread[Thread-0,5,main]?i--
Result:?-460370604
Duration:?67.37s
原因是i++和++i并非原子操作,我們若查看字節(jié)碼,會發(fā)現(xiàn)
void?f1()?{?i++;?}
的字節(jié)碼如下
void?f1();
Code:
0:?aload_0
1:?dup
2:?getfield?#2;?//Field?i:I
5:?iconst_1
6:?iadd
7:?putfield?#2;?//Field?i:I
10:?return
可見i++執(zhí)行了多部操作, 從變量i中讀取讀取i的值 -> 值+1 -> 將+1后的值寫回i中,這樣在多線程的時候執(zhí)行情況就類似如下了
Thread1?????????????Thread2
r1?=?i;?????????????r3?=?i;???????????????
r2?=?r1?+?1;????????r4?=?r3?+?1;
i?=?r2;?????????????i?=?r4;
這樣會造成的問題就是 r1, r3讀到的值都是 0, 最后兩個線程都將 1 寫入 i, 最后 i 等于 1, 但是卻進行了兩次自增操作
可知加了volatile和沒加volatile都無法解決非原子操作的線程同步問題
線程同步問題的解決
Java提供了java.util.concurrent.atomic 包來提供線程安全的基本類型包裝類,例子如下
package?com.qunar.atomicinteger;
import?java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
/**
?*?@author?zhenwei.liu?created?on?2013?13-9-2?下午10:18
?*?@version?$Id$
?*/
public?class?SafeTest?{
????private?static?AtomicInteger?count?=?new?AtomicInteger(0);
????private?static?final?int?times?=?Integer.MAX_VALUE;
????public?static?void?main(String[]?args)?{
????????long?curTime?=?System.nanoTime();
????????Thread?decThread?=?new?DecThread();
????????decThread.start();
????????//?使用run()來運行結果為0,原因是單線程執(zhí)行不會有線程安全問題
????????//?new?DecThread().run();
????????System.out.println("Start?thread:?"?+?Thread.currentThread()?+?"?i++");
????????for?(int?i?=?0;?i?????????????count.incrementAndGet();
????????}
????????//?等待decThread結束
????????while?(decThread.isAlive());
????????long?duration?=?System.nanoTime()?-?curTime;
????????System.out.println("Result:?"?+?count);
????????System.out.format("Duration:?%.2f\n",?duration?/?1.0e9);
????}
????private?static?class?DecThread?extends?Thread?{
????????@Override
????????public?void?run()?{
????????????System.out.println("Start?thread:?"?+?Thread.currentThread()?+?"?i--");
????????????for?(int?i?=?0;?i?????????????????count.decrementAndGet();
????????????}
????????????System.out.println("End?thread:?"?+?Thread.currentThread()?+?"?i--");
????????}
????}
}
輸出
Start?thread:?Thread[main,5,main]?i++
Start?thread:?Thread[Thread-0,5,main]?i--
End?thread:?Thread[Thread-0,5,main]?i--
Result:?0
Duration:?105.15
結論
volatile解決了線程間共享變量的可見性問題
使用volatile會增加性能開銷
volatile并不能解決線程同步問題
解決i++或者++i這樣的線程同步問題需要使用synchronized或者AtomicXX系列的包裝類,同時也會增加性能開銷
來源：cnblogs.com/zemliu/p/3298685.html
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