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作者：ZimZz

cnblogs.com/zemliu/p/3298685.html

簡(jiǎn)介

volatile關(guān)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(huì)馬上同步到主存,這樣該線程對(duì)這個(gè)變量的修改就是對(duì)所有其他線程可見的,其他線程能夠馬上讀到這個(gè)修改后值.

Thread的本地內(nèi)存

• 每個(gè)Thread都擁有自己的線程存儲(chǔ)空間

• Thread何時(shí)同步本地存儲(chǔ)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(gè)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(duì)ready做出的修改對(duì)于Thread2來說未必是可見的,是否可見是不確定的.假如此時(shí)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(huì)輸出 0 (answer=42對(duì)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(huì)同步到主存中

• 每次讀取volatile變量的值都強(qiáng)制從主存讀取最新的值(強(qiáng)制JVM不可優(yōu)化volatile變量,如JVM優(yōu)化后變量讀取會(huì)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(duì)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(jìn)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(dāng)然使用volatile的同時(shí)也會(huì)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(huì)存在多線程問題,它是無法解決了.如下:使用一個(gè)線程i++,另一個(gè)i--,最終得到的結(jié)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(yùn)行結(jié)果為0,原因是單線程執(zhí)行不會(huì)有線程安全問題//?new?DecThread().run();System.out.println("Start?thread:?"?+?Thread.currentThread()?+?"?i++");for?(int?i?=?0;?i?<?times;?i++)?{count++;}System.out.println("End?thread:?"?+?Thread.currentThread()?+?"?i--");//?等待decThread結(jié)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?{@Overridepublic?void?run()?{System.out.println("Start?thread:?"?+?Thread.currentThread()?+?"?i--");for?(int?i?=?0;?i?<?times;?i++)?{count--;}System.out.println("End?thread:?"?+?Thread.currentThread()?+?"?i--");}} }

最后輸出的結(jié)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?nèi)舨榭醋止?jié)碼,會(huì)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(shí)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(huì)造成的問題就是 r1, r3讀到的值都是 0, 最后兩個(gè)線程都將 1 寫入 i, 最后 i 等于 1, 但是卻進(jìn)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(yùn)行結(jié)果為0,原因是單線程執(zhí)行不會(huì)有線程安全問題//?new?DecThread().run();System.out.println("Start?thread:?"?+?Thread.currentThread()?+?"?i++");for?(int?i?=?0;?i?<?times;?i++)?{count.incrementAndGet();}//?等待decThread結(jié)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?{@Overridepublic?void?run()?{System.out.println("Start?thread:?"?+?Thread.currentThread()?+?"?i--");for?(int?i?=?0;?i?<?times;?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(jié)論

volatile解決了線程間共享變量的可見性問題

使用volatile會(huì)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(shí)也會(huì)增加性能開銷

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的从volatile说到i++的线程安全问题的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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