Java内存模型与线程深入理解Java虚拟机总结-Java开发

在许多情况下，让计算机同时去做几件事情，不仅是因为计算机的运算能力强大了，还有一个很重要的原因是计算机的运算速度与它的存储和通信子系统速度的差距太大，大量的时间都花费在磁盘I/O、网络通信或者数据库访问...

        在许多情况下，让计算机同时去做几件事情，不仅是因为计算机的运算能力强大了，还有一个很重要的原因是计算机的运算速度与它的存储和通信子系统速度的差距太大， 大量的时间都花费在磁盘I/O、网络通信或者数据库访问上。 如果不希望处理器在大部分时间里都处于等待其他资源的状态，就必须使用一些手段去把处理器的运算能力 ” 压榨 ” 出来， 否则就会造成很大的浪费，而计算机同时处理几项任务则是最容易想到、也被证明是非常有效的 “ 压榨 ” 手段。

        除了充分利用计算机处理器的能力外，一个服务端同时对多个客户端提供服务则是另一个更具体的并发应用场景。衡量一个服务性能的高低好坏，每秒事务处理数（Transactions Per Second，TPS）是最重要的指标之一，它代表着一秒内服务端平均能响应的请求总数，而 TPS 值与程序的并发能力又有非常密切的关系。对于计算量相同的任务，程序线程并发协调得越有条不紊，效率自然就会越高；反之，线程之间频繁阻塞甚至死锁，将会大大降低程序的并发能力。

        服务端是 Java 语言最擅长的领域之一，这个领域的应用占了 Java 应用中最大的一块份额，不过如何写好并发应用程序却又是服务端程序开发的难点之一，处理好并发方面的问题通常需要更多的编码经验来支持。幸好 Java 语言和虚拟机提供了许多工具，把并发编程的门槛降低了不少。并且各种中间件服务器、各类框架都努力地替程序员处理尽可能多的线程并发细节，使得程序员在编码时能更关注业务逻辑，而不是花费大部分时间去关注此服务会同时被多少人调用、如何协调硬件资源。无论语言、中间件和框架如何先进，开发人员都不能期望它们能独立完成所有并发处理的事情，了解并发的内幕也是成为一个高级程序员不可缺少的课程。

硬件的效率与一致性
在正式讲解 Java 虚拟机并发相关的知识之前，我们先花费一点时间去了解一下物理计算机中的并发问题，物理机遇到的并发问题与虚拟机中的情况有不少相似之处，物理机对并发的处理方案对于虚拟机的实现也有相当大的参考意义。

“让计算机并发执行若干个运算任务” 与 “更充分地利用计算机处理器的效能” 之间的因果关系，看起来顺理成章，实际上它们之间的关系并没有想象中的那么简单，其中一个重要的复杂性来源是绝大多数的运算任务都不可能只靠处理器 “计算” 就能完成，处理器至少要与内存交互，如读取运算数据、存储运算结果等，这个 I/O 操作是很难消除的（无法仅靠寄存器来完成所有运算任务）。由于计算机的存储设备与处理器的运算速度有几个数量级的差距，所以现代计算机系统都不得不加入一层读写速度尽可能接近处理器运算速度的高速缓存（Cache）来作为内存与处理器之间的缓冲：将运算需要使用到的数据复制到缓存中，让运算能快速进行，当运算结束后再从缓存同步回内存之中，这样处理器就无须等待缓慢的内存读写了。

基于高速缓存的存储交互很好地理解了处理器与内存的速度矛盾，但是也为计算机系统带来了更高的复杂度，因为它引入了一个新的问题：缓存一致性（Cache Coherence）。在多处理器系统中，每个处理器都有自己的高速缓存，而它们又共享同一主内存（Main Memory），如图 12-1 所示。当多个处理器的运算任务都涉及同一块主内存区域时，将可能导致各自的缓存数据不一致，如果真的发生这种情况，那同步回到主内存时以谁的缓存数据为准呢？为了解决一致性的问题，需要各个处理器访问缓存时都遵循一些协议，在读写时要根据协议来进行操作，这类协议有 MSI、MESI（Illinois Protocol）、MOSI、Synapse、Firefly 及 Dragon Protocol 等。在本章中将会多次提到的 “内存模型” 一词，可以理解为在特定的操作协议下，对特定的内存或高速缓存进行读写访问的过程抽象。不同架构的物理机器可以拥有不一样的内存模型，而 Java 虚拟机也有自己的内存模型，并且这里介绍的内存访问操作与硬件的缓存访问操作具有很高的可比性。

除了增加高速缓存之外，为了使得处理器内部的运算单元能尽量被充分利用，处理器可能会对输入代码进行乱序执行（Out-Of-Order Execution）优化，处理器会在计算之后将乱序执行的结果充足，保证该结果与顺序执行的结果是一致的，但并不保证程序中各个语句计算的先后顺序与输入代码中的顺序一致，因此，如果存在一个计算任务依赖另外一个计算任务的中间结果，那么其顺序并不能靠代码的先后顺序来保证。与处理器的乱序执行优化类型，Java 虚拟机的即时编译器中有有类似的指令重排序（Instruction Reorder）优化。

Java 内存模型
Java 虚拟机规范中试图定义一种 Java 内存模型（Java Memory Model，JMM）来屏蔽掉各种硬件和操作系统的内存访问差异，以实现让 Java 程序在各种平台下都能达到一致的内存访问效果。在此之前，主流程序语言（如 C/C++ 等）直接使用物理硬件和操作系统的内存模型，因此，会由于不同平台上内存模型的差异，有可能导致程序在一套平台上并发完全正常，而在另外一套平台上并发访问却经常出错，因此在某些场景就必须针对不同的平台来编写程序。

定义 Java 内存模型并非一件容易的事情，这个模型必须定义得足够严谨，才能让 Java 的并发内存访问操作不会产生歧义；但是，也必须定义得足够宽松，使得虚拟机的实现有足够的自由空间去利用硬件的各种特性（寄存器、高速缓存和指令集中某些特有的指令）来获取更好的执行速度。经过长时间的验证和修补，在 JDK 1.5（实现了 JSR-133）发布后，Java 内存模型已经成熟和完善起来了。

主内存与工作内存
Java 内存模型的主要目标是定义程序中各个变量的访问规则，即在虚拟机中将变量存储到内存和从内存中取出变量这样的底层细节。此处的变量（Variables）与 Java 编程中所说的变量有所区别，它包括了实例字段、静态字段和构成数组对象的元素，但不包括局部变量与方法参数，因为后者是线程私有的，不会被共享，自然就不会存在竞争问题。为了获得较好的执行效能，Java 内存模型并没有限制执行引擎使用处理器的特定寄存器或缓存和主内存进行交互，也没有限制即时编译器进行调整代码执行顺序这类优化措施。

Java 内存模型规定了所有的变量都存储在主内存（Main Memory）中（此处的主内存与介绍物理硬件时的主内存名字一样，两者也可以互相类比，但此处仅是虚拟机内存的一部分）。每条线程还有自己的工作内存（Working Memory，可与前面讲的处理器高速缓存类比），线程的工作内存中保存了被该线程使用到的变量的主内存副本拷贝，线程对变量的所有操作（读取、赋值等）都必须在工作内存中进行，而不能直接读写主内存中的变量。不同的线程之间也无法直接访问对方工作内存中的变量，线程间变量值的传递均需要通过主内存来完成，线程、主内存、工作内存三者的交互关系如图 12-2 所示。

这里所讲的主内存、工作内存与前面所讲的 Java 内存区域的 Java 堆、栈、方法区等并不是同一个层次的内存划分，这两者基本上是没有关系的，如果两者一定要勉强对应起来，那从变量、主内存、工作内存的定义来看，主内存主要对应于 Java 堆中的对象实例数据部分，而工作内存则对应于虚拟机栈中的部分区域。从更低层次上说，主内存就直接对应于物理硬件的内存，而为了获取更高的运行速度，虚拟机（甚至是硬件系统本身的优化措施）可能会让工作内存优先存储于寄存器和高速缓存中，因为程序运行时主要访问读写的是工作内存。

内存间交互操作
关于主内存与工作内存之间具体的交互协议，即一个变量如何从主内存拷贝到工作内存、如何从工作内存同步会主内存之类的实现细节，Java 内存模型中定义了以下 8 种操作来完成，虚拟机实现时必须保证下面提及的每一种操作都是原子的、不可再分的（对于 double 和 long 类型的变量来说，load、store、read 和 write 操作在某些平台上允许有例外）。

lock（锁定）：作用于主内存的变量，它把一个变量标识为一条线程独占的状态。

unlock（解锁）：作用于主内存的变量，它把一个处于锁定状态的变量释放出来，释放后的变量才可以被其他线程锁定。

read（读取）：作用于主内存的变量，它把一个变量的值从主内存传输到线程的工作内存中，以便随后的 load 动作使用。

load（载入）：作用于工作内存的变量，它把 read 操作从主内存中得到的变量值放入工作内存的变量副本中。

use（使用）：作用于工作内存的变量，它把工作内存中一个变量的值传递给执行引擎，每当虚拟机遇到一个需要使用到变量的值的字节码指令时将会执行这个操作。

assign（赋值）：作用于工作内存的变量，它把一个从执行引擎接收到的值赋给工作内存的变量，每当虚拟机遇到一个给变量赋值的字节码指令时执行这个操作。

store（存储）：作用于工作内存的变量，它把工作内存中一个变量的值传送到主内存中，以便随后的 write 操作使用。

write（写入）：作用于主内存的变量，它把 store 操作从工作内存中得到的变量的值放入主内存的变量中。

如果要把一个变量从主内存复制到工作内存，那就要顺序地执行 read 和 load 操作，如果要把变量从工作内存同步回主内存，就要顺序地执行 store 和 write 操作。注意，Java 内存模型只要求上述两个操作必须按顺序执行，而没有保证是连续执行。也就是说，read 与 load 之间、store 与 write 之间是可插入其他指令的，如对主内存中的变量 a、b 进行访问时，一种可能出现顺序是 read a、read b、load b、load a。除此之外，Java 内存模型还规定了在执行上述 8 种基本操作时必须满足如下规则：

a.不允许 read 和 load、store 和 write 操作之一单独出现，即不允许一个变量从主内存读取了但工作内存不接受，或者从工作内存发起回写了但主内存不接受的情况出现。

b.不允许一个线程丢弃它的最近的 assign 操作，即变量在工作内存中改变了之后必须把该变化同步会主内存。

c.不允许一个线程无原因地（没有发生过任何 assign 操作）把数据从线程的工作内存同步回主内存中。

d.一个新的变量只能在主内存中 “诞生”，不允许在工作内存中直接使用一个未被初始化（load 或 assign）的变量，换句话说，就是对一个变量实施 use、store 操作之前，必须先执行过了 assign 和 load 操作。

e.一个变量在同一个时刻只允许一条线程对其进行 lock 操作，但 lock 操作可以被同一条线程重复执行多次，多次执行 lock 后，只有执行相同次数的 unlock 操作，变量才会被解锁。

f.如果对一个变量执行 lock 操作，那将会清空工作内存中此变量的值，在执行引擎使用这个变量前，需要重新执行 load 或 assign 操纵初始化变量的值。

g.如果一个变量事先没有被 lock 操作锁定，那就不允许对它执行 unlock 操作，也不允许去 unlock 一个被其他线程锁定住的变量。

h.对一个变量执行 unlock 操作之前，必须先把此变量同步回主内存中（执行 store、write 操作）。

这 8 种内存访问操作以及上述规则限定，再加上稍后介绍的对 volatile 的一些特殊规定，就已经完全确定了 Java 程序中哪些内存访问操作在并发下是安全的。由于这种定义相当严谨但又十分烦琐，实践起来很麻烦，所以在后面笔者将介绍这种定义的一个等效判断原则——先行发生原则，用来确定一个访问在并发环境下是否安全。

对于volatile 型变量的特殊规则
关键字 volatile 可以说是 Java 虚拟机提供的最轻量级的同步机制。

当一个变量定义为 volatile 之后，它将具备两种特性，第一是保证此变量对所有线程的可见性，这里的 “可见性” 是指当一条线程修改了这个变量的值，新值对于其他线程来说是可以立即得知的。而普通变量不能做到这一点，普通变量的值在线程间传递均需要通过主内存来完成，例如，线程 A 修改一个普通变量的值，然后向主内存进行回写，另外一条线程 B 在线程 A 回写完成了之后再从主内存进行读取操作，新变量值才会对线程 B 可见。

关于 volatile 变量的可见性，经常会被开发人员误解，认为以下描述成立：“volatile 变量对所有线程是立即可见的，对 volatile 变量所有的写操作都能立刻反应到其他线程之中，换句话说，volatile 变量在各个线程中是一致的，所以基于 volatile 变量的运算在并发下是安全的”。这句话的论据部分并没有错，但是其论据并不能得出 “基于 volatile 变量的运算在并发下是安全的” 这个结论。volatile 变量在各个线程的工作内存中不存在一致性问题（在各个线程的工作内存中，volatile 变量也可以存在不一致的情况，但由于每次使用之前都要先刷新，执行引擎看不到不一致的情况，因此可以认为不存在不一致性问题），但是 Java 里面的运算并非原子操作，导致 volatile 变量的运算在并发下一样是不安全的。

由于 volatile 变量只能保证可见性，在不符合以下两条规则的运算场景中，我们仍然需要通过加锁（使用 synchronized 或 java.util.concurrent 中的原子类）来保证原子性。

a.运算结果并不依赖变量的当前值，或者能够确保只有单一的线程修改变量的值。

b.变量不需要与其他状态变量共同参与不变约束。

使用 volatile 变量的第二个语义是禁止指令重排序优化，普通的变量仅仅会保证在该方法的执行过程中所有依赖赋值结果的地方都能获取到正确的结果，而不能保证变量赋值操作的顺序与程序代码中的执行顺序一致。因为在一个线程的方法执行过程中无法感知到这点，这也就是 Java 内存模型中描述的所谓的 “线程内表现为串行的语义”（Within-Thread As-If-Serial Semantics）。

volatile的内存屏障策略非常严格保守，非常悲观且毫无安全感的心态：在每个volatile写操作前插入StoreStore屏障，在写操作后插入StoreLoad屏障；在每个volatile读操作前插入LoadLoad屏障，在读操作后插入LoadStore屏障；由于内存屏障的作用，避免了volatile变量和其它指令重排序、线程之间实现了通信，使得volatile表现出了锁的特性。

那为何说它禁止指令重排序呢？从硬件架构上讲，指令重排序是指 CPU 采用了允许将多条指令不按程序规定的顺序分开发送给各相应电路单元处理。但并不是说指令任意重排，CPU 需要能正确处理指令依赖情况以保障程序能得出正确的执行结果。譬如指令 1 把地址 A 中的值加 10，指令 2 把地址 A 中的值乘以 2，指令 3 把地址 B 中的值减去 3，这时指令 1 和指令 2 是有依赖的，它们之间的顺序不能重排——（A + 10） 2 与 A 2 + 10 显然不相等，但指令 3 可以重排到指令 1、2 之前或者中间，只要保证 CPU 执行后面依赖到 A、B 值的操作是能获取到正确的 A 和 B 值即可。所以在本内 CPU 中，重排序看起来依然是有序的。因此 lock addl $0x0, (%esp) 指令把修改同步到内存时，意味着所有之前的操作都已经执行完成，这样便形成了“指令重排序无法越过内存屏障” 的效果。

在本节的最后，我们回头看一下 Java 内存模型中对 volatile 变量定义的特殊规则。假定 T 表示一个线程，V 和 W 分别表示两个 volatile 型变量，那么在进行 read、load、use、assign、store 和 write 操作时需要满足如下规则：

a.只有当线程 T 对变量 V 执行的前一个动作是 load 的时候，线程 T 才能对变量 V 执行 use 动作；并且，只有当线程 T 对变量 V 执行的后一个动作是 use 的时候，线程 T 才能对变量 V 执行 load 动作。线程 T 对变量 V 的 use 动作可以认为是和线程 T 对变量 V 的 load、read 动作相关联，必须连续一起出现（这套规则要求在工作内存中，每次使用 V 前都必须先从主内存刷新最新的值，用于保证能看见其他线程对变量 V 所做的修改后的值）。

b只有当线程 T 对变量的前一个动作是 assign 的时候，线程 T 才能对变量 V 执行 store 动作；并且，只有当线程 T 对变量 V 执行的后一个动作是 store 的时候，线程 T 才能对变量 V 执行 assign 动作。线程 T 对变量 V 的 assign 动作可以认为是和线程 T 对变量 V 的 store、write 动作相关联，必须连续一起出现（这条规则要求在工作内存中，每次修改 V 后都必须立刻同步回主内存中，用于保证其他线程可以看到自己对变量 V 所做的修改）。

c.假定动作 A 是线程 T 对变量 V 实施的 use 或 assign 动作，假定动作 F 是和动作 A 相关联的 load 或 store 动作，假定动作 P 是和动作 F 相应的对变量 V 的 read 或 write 动作；类似的，假定动作 B 是线程 T 对变量 W 实施的 use 或 assign 动作，假定动作 G 是和动作 B 相关联的 load 或 store 动作，假定动作 Q 是和动作 G 相应的对变量 W 的 read 或 write 动作。如果 A 先于 B，那么 P 先于 Q（这条规则要求 volatile 修饰的变量不会被指令重排序优化，保证代码的执行顺序与程序的顺序相同）。

对于 long 和 double 型变量的特殊规则
Java 内存模型要求 lock、unlock、read、assign、use、store、write 这 8 个操作都具有原子性，但是对于 64 位的数据类型（long 和 double），在模型中特别定义了一条相对宽松的规定：允许虚拟机将没有被 volatile 修饰的 64 位数据的读写操作划分为两次 32 位的操作来进行，即允许虚拟机实现选择可以不保证 64 位数据类型的 load、store、read 和 write 这 4 个操作的原子性，这点就是所谓的 long 和 double 的非原子性协定（Nonatomic Treatment of double and long Variables）。

        如果有多个线程共享一个并未声明为 volatile 的 long 或 double 类型的变量，并且同时对它们进行读取和修改操作，那么某些线程可能会读取到一个既非原值，也不是其他线程修改的值的代表了 “半个变量” 的数值。

    不过这种读取到 “半个变量” 的情况非常罕见（在目前商用 Java 虚拟机中不会出现），因为 Java 内存模型虽然允许虚拟机不把 long 和 double 变量的读写实现成原子操作，但允许虚拟机选择把这些操作实现为具有原子性的操作，而且还 “强烈建议” 虚拟机这样实现。在实际开发中，目前各种平台下的商用虚拟机几乎都选择把 64 位的数据的读写操作作为原子操作来对待，因此我们在编写代码时一般不需要把用到的 long 和 double 变量专门声明为 volatile。

原子性、可见性与有序性

介绍完 Java 内存模型的相关操作和规则，我们再整体回顾一下这个模型的特征。Java 内存模型是围绕着在并发过程中如何处理原子性、可见性和有序性这 3 个特征来建立的，我们逐个来看一下哪些操作实现了这 3 个特性。

原子性（Atomicity）：由 Java 内存模型来直接保证的原子性变量操作包括 read、load、assign、use、store 和 write，我们大致可以认为基本数据类型的访问读写是具备原子性的（例外就是 long 和 double 的非原子性协定，读者只要知道这件事就可以了，无须太过在意这些几乎不会发生的例外情况）。

如果应用场景需要一个更大范围的原子性保证（经常会遇到），Java 内存模型还提供了 lock 和 unlock 操作来满足这种需求，尽管虚拟机未把 lock 和 unlock 操作直接开放给用户使用，但是却提供了更高层次的字节码指令 monitorenter 和 monitorexit 来隐式地使用这两个操作，这两个字节码指令反映到 Java 代码中就是同步块——synchronized 关键字，因此在 synchronized 块之间的操作也具备原子性。

可见性（Visibility）：可见性是指当一个线程修改了共享变量的值，其他线程能够立即得知这个修改。上文在讲解 volatile 变量的时候我们已详细讨论过这一点。Java 内存模型是通过在变量修改后将新值同步回主内存，在变量读取前从主内存刷新变量值这种依赖主内存作为传递媒介的方式来实现可见性的，无论是普通变量还是 volatile 变量都是如此，普通变量与 volatile 变量的区别是，volatile 的特殊规则保证了新值能立即同步到主内存，以及每次使用前立即从主内存刷新。因此，可以说 volatile 保证了多线程操作时变量的可见性，而普通变量则不能保证这一点。

除了 volatile 之外，Java 还有两个关键字能实现可见性，即 synchronized 和 final。同步块的可见性是由 “对一个变量执行 unlock 操作之前，必须先把此变量同步会主内存中（执行 store、write 操作）” 这条规则获得的，而 final 关键字的可见性是指：被 final 修饰的字段在构造器中一旦初始化完成，并且构造器没有把 “this” 的引用传递出去（this 引用逃逸是一件很危险的事情，其他线程有可能通过这个引用访问到 “初始化了一半” 的对象），那在其他线程中就能看见 final 字段的值。

有序性（Ordering）：Java 内存模型的有序性在前面讲解 volatile 时也详细地讨论过了，Java 程序中天然的有序性可以总结为一句话：如果在本线程内观察，所有的操作都是有序的；如果在一个线程中观察另一个线程，所有的操作都是无序的。前半句是指 “线程内表现为串行的语义” （Within-Thread As-If-Serial Semantics），后半句是指 “指令重排序” 现象和 “工作内存与主内存同步延迟” 现象。

Java 语言提供了 volatile 和 synchronized 两个关键字来保证线程之间操作的有序性，volatile 关键字本身就包含了禁止指令重排序的语义，而 synchronized 则是由 “一个变量在同一个时刻只允许一条线程对其进行 lock 操作” 这条规则获得的，这条规则决定了持有同一个锁的两个同步块只能串行地进入。

先行发生原则
如果 Java 内存模型中所有的有序性都仅仅靠 volatile 和 synchronized 来完成，那么有一些操作将会变得很烦琐，但是我们在编写 Java 并发代码的时候并没有感觉到这一点，这是因为 Java 语言中有一个 “先行发生”（happens-before）的原则。这个原则非常重要，它是判断数据是否存在竞争、线程是否安全的主要依据，依靠这个原则，我们可以通过几条规则一揽子地解决并发环境下两个操作之间是否可能存在冲突的所有问题。

现在就来看看 “先行发生” 原则指的是什么。先行发生是 Java 内存模型中定义的两项操作之间的偏序关系，如果说操作 A 先行发生与操作 B，其实就是说在发生操作 B 之前，操作 A 产生的影响能被操作 B 观察到，“影响” 包括了修改了内存中共享变量的值、发送了消息、调用了方法等。

下面是 Java 内存模型下一些 “天然的” 先行发生关系，这些先行发生关系无须任何同步器协助就已经存在，可以在编码中直接使用。如果两个操作之间的关系不在此列，并且无法从下列规则推导出来的话，它们就没有顺序性保障，虚拟机可以对它们随意地进行重排序。