Java并发一:Java并发编程三大核心
编写并发程序是比较困难的,因为并发程序极易出现Bug,这些Bug有都是比较诡异的,很多都是没办法追踪,而且难以复现。
要快速准确的发现并解决这些问题,首先就是要弄清并发编程的本质,并发编程要解决的是什么问题。
本文将带你深入理解并发编程要解决的三大问题:原子性、可见性、有序性。
补充知识
硬件的发展中,一直存在一个矛盾,CPU、内存、I/O设备的速度差异。
速度排序:CPU >> 内存 >> I/O设备
为了平衡这三者的速度差异,做了如下优化:
CPU 增加了缓存,以均衡内存与CPU的速度差异;
操作系统增加了进程、线程,以分时复用CPU,进而均衡I/O设备与CPU的速度差异;
编译程序优化指令执行次序,使得缓存能够得到更加合理地利用。
可见性
可见性是什么?
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。
为什么会有可见性问题?
对于如今的多核处理器,每颗CPU都有自己的缓存,而缓存仅仅对它所在的处理器可见,CPU缓存与内存的数据不容易保证一致。
为了避免处理器停顿下来等待向内存写入数据而产生的延迟,处理器使用写缓冲区来临时保存向内存写入的数据。写缓冲区合并对同一内存地址的多次写,并以批处理的方式刷新,也就是说写缓冲区不会即时将数据刷新到主内存中。
缓存不能及时刷新导致了可见性问题。
可见性问题举例
public class Test {
public int a = 0;
public void increase() {
a++;
}
public static void main(String[] args) {
final Test test = new Test();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
new Thread() {
public void run() {
for (int j = 0; j < 1000; j++)
test.increase();
};
}.start();
}
while (Thread.activeCount() > 1) {
// 保证前面的线程都执行完
Thread.yield();
}
System.out.println(test.a);
}
}
目的:10个线程将inc加到10000。
结果:每次运行,得到的结果都小于10000。
原因分析:
img
假设线程1和线程2同时开始执行,那么第一次都会将a=0 读到各自的CPU缓存里,线程1执行a++之后a=1,但是此时线程2是看不到线程1中a的值的,所以线程2里a=0,执行a++后a=1。
线程1和线程2各自CPU缓存里的值都是1,之后线程1和线程2都会将自己缓存中的a=1写入内存,导致内存中a=1,而不是我们期望的2。所以导致最终 a 的值都是小于 10000 的。这就是缓存的可见性问题。
原子性
原子性是什么?
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。
在并发编程中,原子性的定义不应该和事务中的原子性(一旦代码运行异常可以回滚)一样。应该理解为:一段代码,或者一个变量的操作,在一个线程没有执行完之前,不能被其他线程执行。
为什么会有原子性问题?
线程是CPU调度的基本单位。CPU会根据不同的调度算法进行线程调度,将时间片分派给线程。当一个线程获得时间片之后开始执行,在时间片耗尽之后,就会失去CPU使用权。多线程场景下,由于时间片在线程间轮换,就会发生原子性问题。
如:对于一段代码,一个线程还没执行完这段代码但是时间片耗尽,在等待CPU分配时间片,此时其他线程可以获取执行这段代码的时间片来执行这段代码,导致多个线程同时执行同一段代码,也就是原子性问题。
线程切换带来原子性问题。
在Java中,对基本数据类型的变量的读取和赋值操作是原子性操作,即这些操作是不可被中断的,要么执行,要么不执行。
i = 0; // 原子性操作
j = i; // 不是原子性操作,包含了两个操作:读取i,将i值赋值给j
i++; // 不是原子性操作,包含了三个操作:读取i值、i + 1 、将+1结果赋值给i
i = j + 1; // 不是原子性操作,包含了三个操作:读取j值、j + 1 、将+1结果赋值给i
原子性问题举例
还是上文中的代码,10个线程将inc加到10000。假设在保证可见性的情况下,仍然会因为原子性问题导致执行结果达不到预期。为方便看,把代码贴到这里:
public class Test {
public int a = 0;
public void increase() {
a++;
}
public static void main(String[] args) {
final Test test = new Test();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
new Thread() {
public void run() {
for (int j = 0; j < 1000; j++)
test.increase();
};
}.start();
}
while (Thread.activeCount() > 1) {
// 保证前面的线程都执行完
Thread.yield();
}
System.out.println(test.a);
}
}
目的:10个线程将inc加到10000。
结果:每次运行,得到的结果都小于10000。
原因分析:
首先来看a++操作,其实包括三个操作:
①读取a=0;
②计算0+1=1;
③将1赋值给a;
保证a++的原子性,就是保证这三个操作在一个线程没有执行完之前,不能被其他线程执行。
实际执行时序图如下:
img
关键一步:线程2在读取a的值时,线程1还没有完成a=1的赋值操作,导致线程2的计算结果也是a=1。
问题在于没有保证a++操作的原子性。如果保证a++的原子性,线程1在执行完三个操作之前,线程2不能执行a++,那么就可以保证在线程2执行a++时,读取到a=1,从而得到正确的结果。
有序性
有序性:程序执行的顺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。
有序性问题举例
Java中的一个经典的案例:利用双重检查创建单例对象
public class Singleton {
static Singleton instance;
static Singleton getInstance(){
if (instance == null) {
synchronized(Singleton.class) {
if (instance == null)
instance = new Singleton();
}
}
return instance;
}
}
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。
看似很完美,既保证了线程完全的初始化单例,又经过判断instance为null时再用synchronized同步加锁。但是还有问题!
instance = new Singleton(); 创建对象的代码,分为三步:
①分配内存空间
②初始化对象Singleton
③将内存空间的地址赋值给instance
但是这三步经过重排之后:
①分配内存空间
②将内存空间的地址赋值给instance
③初始化对象Singleton
会导致什么结果呢?
线程A先执行getInstance()方法,当执行完指令②时恰好发生了线程切换,切换到了线程B上;如果此时线程B也执行getInstance()方法,那么线程B在执行第一个判断时会发现instance!=null,所以直接返回instance,而此时的instance是没有初始化过的,如果我们这个时候访问instance的成员变量就可能触发空指针异常。
执行时序图:
img
总结
并发编程的本质就是解决三大问题:原子性、可见性、有序性。
原子性:一个或者多个操作在 CPU 执行的过程中不被中断的特性。由于线程的切换,导致多个线程同时执行同一段代码,带来的原子性问题。
可见性:一个线程对共享变量的修改,另外一个线程能够立刻看到。缓存不能及时刷新导致了可见性问题。
有序性:程序执行的顺序按照代码的先后顺序执行。编译器为了优化性能而改变程序中语句的先后顺序,导致有序性问题。
启发:线程的切换、缓存及编译优化都是为了提高性能,但是引发了并发编程的问题。这也告诉我们技术在解决一个问题时,必然会带来另一个问题,需要我们提前考虑新技术带来的问题以规避风险。
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