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Java基础面试题之volatile详解

2024-04-02 19:04:59 806人浏览八月长安

Python 官方文档：入门教程 => 点击学习

摘要

目录1、volatile保证可见性1.1、什么是JMM模型？1.2、volatile保证可见性的代码验证1.2.1、无可见性代码验证1.2.1、volatile保证可见性验证2、vo

1、volatile保证可见性

1.1、什么是JMM模型？

要想理解什么是可见性，首先要先理解JMM。

JMM（Java内存模型，Java Memory Model）本身是一种抽象的概念，并不真实存在。它描述的是一组规则或规范，通过这组规范，定了程序中各个变量的访问方法。JMM关于同步的规定：

１）线程解锁前，必须把共享变量的值刷新回主内存；

２）线程加锁前，必须读取主内存的最新值到自己的工作内存；

３）加锁解锁是同一把锁；

由于JVM运行程序的实体是线程，创建每个线程时，JMM会为其创建一个工作内存（有些地方称为栈空间），工作内存是每个线程的私有数据区域。

Java内存模型规定所有变量都存储在主内存，主内存是共享内存区域，所有线程都可以访问。

但线程对变量的操作（读取、赋值等）必须在工作内存中进行。因此首先要将变量从主内存拷贝到自己的工作内存，然后对变量进行操作，操作完成后再将变量写会主内存中。

看了上面对JMM的介绍，可能还是优点懵，接下来用一个卖票系统来进行举例：

１）如下图，此时卖票系统后端只剩下１张票，并已读入主内存中：ticketNum=1。

２）此时网络上有多个用户都在抢票，那么此时就有多个线程同时都在进行买票服务，假设此时有３个线程都读入了目前的票数：ticketNum=1，那么接着就会买票。

３）假设线程１先抢占到cpu的资源，先买好票，并在自己的工作内存中将ticketNum的值改为０：ticketNum=0，然后再写回到主内存中。

此时，线程１的用户已经买到票了，那么线程２，线程３此时应该不能再继续买票了，因此需要系统通知线程２，线程３，ticketNum此时已经等于０了：ticketNum=0。如果有这样的通知操作，你就可以理解为就具有可见性。

通过上面对JMM的介绍和举例，可以简单总结下。

JMM内存模型的可见性是指，多线程访问主内存的某一个资源时，如果某一个线程在自己的工作内存中修改了该资源，并写回主内存，那么JMM内存模型应该要通知其他线程来从新获取最新的资源，来保证最新资源的可见性。

1.2、volatile保证可见性的代码验证

在1.1中，已经基本理解了可见性的含义，接下来用代码来验证一下，volatile确实可以保证可见性。

1.2.1、无可见性代码验证

首先先验证下，不使用volatile，是不是就是没有可见性。

package com.koping.test;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

class MyData
{
    int number = 0;

    public void add10() {
        this.number += 10;
    }
}

public class VolatileVisibilityDemo {
    public static void main(String[] args) {
        MyData myData = new MyData();

        // 启动一个线程修改myData的number，将number的值加10
        new Thread(
                () -> {
                    System.out.println("线程" + Thread.currentThread().getName()+"\t 正在执行");
                    try{
                        TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
                    } catch (Exception e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                    myData.add10();
                    System.out.println("线程" + Thread.currentThread().getName()+"\t 更新后，number的值为" + myData.number);
                }
        ).start();

        // 看一下主线程能否保持可见性
        while (myData.number == 0) {
            // 当上面的线程将number加10后，如果有可见性的话，那么就会跳出循环；
            // 如果没有可见性的话，就会一直在循环里执行
        }
        System.out.println("具有可见性！");
    }
}

运行结果如下图，可以看到虽然线程0已经将number的值改为了10，但是主线程还是在循环中，因为此时number不具有可见性，系统不会主动通知。

1.2.1、volatile保证可见性验证

在上面代码的第7行给变量number添加volatile后再次测试，如下图，此时主线程成功退出了循环，因为JMM主动通知了主线程更新number的值了，number已经不为０了。

2、volatile不保证原子性

2.1 什么是原子性？

理解了上面说的可见性之后，再来理解下什么叫原子性？

原子性是指不可分隔，完整性，即某个线程正在做某个业务时，中间不能被分割。要么同时成功，要么同时失败。

还是有点抽象，接下来举个例子。

如下图，创建了一个测试原子性的类：TestPragma。在add方法中将n加１，通过查看编译后的代码可以看到，n++被拆分为３个指令进行执行。

因此可能存在线程１正在执行第１个指令，紧接着线程２也正在执行第１个指令，这样当线程１和线程２都执行完３个指令之后，很容易理解，此时n的值只加了１，而实际是有２个线程加了２次，因此这种情况就是不保证原子性。

2.2 不保证原子性的代码验证

在2.1中已经进行了举例，可能存在２个线程执行n++的操作，但是最终n的值却只加了１的情况，接下来对这种情况再用代码进行演示下。

首先给MyData类添加一个add方法

package com.koping.test;

class MyData {
    volatile int number = 0;

    public void add() {
        number++;
    }
}

然后创建测试原子性的类：TestPragmaDemo。测试下20个线程给number各加1000次之后，number的值是否是20000。

package com.koping.test;

public class TestPragmaDemo {
    public static void main(String[] args) {
        MyData myData = new MyData();

        // 启动20个线程，每个线程将myData的number值加1000次，那么理论上number值最终是20000
        for (int i=0; i<20; i++) {
            new Thread(() -> {
                for (int j=0; j<1000; j++) {
                    myData.add();
                }
            }).start();
        }

        // 程序运行时，模型会有主线程和守护线程。如果超过２个，那就说明上面的２０个线程还有没执行完的，就需要等待
        while (Thread.activeCount()>2){
            Thread.yield();
        }
        System.out.println("number值加了20000次，此时number的实际值是：" + myData.number);
    }
}

运行结果如下图，最终number的值仅为18410。

可以看到即使加了volatile，依然不保证有原子性。

2.3 volatile不保证原子性的解决方法

上面介绍并证明了volatile不保证原子性，那如果希望保证原子性，怎么办呢？以下提供了２种方法

2.3.1 方法１：使用synchronized

方法1是在add方法上添加synchronized，这样每次只有１个线程能执行add方法。

结果如下图，最终确实可以使number的值为20000，保证了原子性。

但是，实际业务逻辑方法中不可能只有只有number++这１行代码，上面可能还有n行代码逻辑。现在为了保证number的值是20000，就把整个方法都加锁了（其实另外那n行代码，完全可以由多线程同时执行的）。所以就优点杀鸡用牛刀，高射炮打蚊子，小题大做了。

package com.koping.test;

class MyData {
    volatile int number = 0;

    public synchronized void add() {
    　　// 在n++上面可能还有n行代码进行逻辑处理
        number++;
    }
}

2.3.2 方法１：使用JUC包下的AtomicInteger

给MyData新曾一个原子整型类型的变量num，初始值为0。

package com.koping.test;

import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

class MyData {
    volatile int number = 0;

    volatile AtomicInteger num = new AtomicInteger();

    public void add() {
        // 在n++上面可能还有n行代码进行逻辑处理
        number++;
        num.getAndIncrement();
    }
}

让num也同步加20000次。结果如下图，可以看到，使用原子整型的num可以保证原子性，也就是number++的时候不会被抢断。

package com.koping.test;

public class TestPragmaDemo {
    public static void main(String[] args) {
        MyData myData = new MyData();

        // 启动20个线程，每个线程将myData的number值加1000次，那么理论上number值最终是20000
        for (int i=0; i<20; i++) {
            new Thread(() -> {
                for (int j=0; j<1000; j++) {
                    myData.add();
                }
            }).start();
        }

        // 程序运行时，模型会有主线程和守护线程。如果超过２个，那就说明上面的２０个线程还有没执行完的，就需要等待
        while (Thread.activeCount()>2){
            Thread.yield();
        }

        System.out.println("number值加了20000次，此时number的实际值是：" + myData.number);
        System.out.println("num值加了20000次，此时number的实际值是：" + myData.num);
    }
}

3、volatile禁止指令重排

3.1 什么是指令重排？

在第2节中理解了什么是原子性，现在要理解下什么是指令重排？

计算机在执行程序时，为了提高性能，编译器和处理器常常会对指令进行重排：
源代码–>编译器优化重排–>指令并行重排–>内存系统重排–>最终执行指令

处理器在进行重排时，必须要考虑指令之间的数据依赖性。

单线程环境中，可以确保最终执行结果和代码顺序执行的结果一致。

但是多线程环境中，线程交替执行，由于编译器优化重排的存在，两个线程使用的变量能否保持一致性是无法确定的，结果无法预测。

看了上面的文字性表达，然后看一个很简单的例子。

比如下面的mySort方法，在系统指令重排后，可能存在以下３种语句的执行情况：

１）1234

２）2134

３）1324

以上这３种重排结果，对最后程序的结果都不会有影响，也考虑了指令之间的数据依赖性。

public void mySort() {
    int x = 1;  // 语句1
    int y = 2;  // 语句2
    x = x + 3;  // 语句3
    y = x * x;  // 语句4
}

3.2 单线程单例模式

看完指令重排的简单介绍后，然后来看下单例模式的代码。

package com.koping.test;
public class SingletonDemo {
    private static SingletonDemo instance = null;

    private SingletonDemo() {
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 执行构造方法SingletonDemo()");
    }

    public static SingletonDemo getInstance() {
        if (instance == null) {
            instance = new SingletonDemo();
        }
        return instance;
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 单线程测试
        System.out.println("单线程的情况测试开始");
        System.out.println(SingletonDemo.getInstance() == SingletonDemo.getInstance());
        System.out.println(SingletonDemo.getInstance() == SingletonDemo.getInstance());
        System.out.println("单线程的情况测试结束\n");
    }
}

首先是在单线程情况下进行测试，结果如下图。可以看到，构造方法只执行了一次，是没有问题的。

3.3 多线程单例模式

接下来在多线程情况下进行测试，代码如下。

package com.koping.test;

public class SingletonDemo {
    private static SingletonDemo instance = null;

    private SingletonDemo() {
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 执行构造方法SingletonDemo()");
    }

    public static SingletonDemo getInstance() {
        if (instance == null) {
            instance = new SingletonDemo();
        }

        // DCL(Double Check Lock双端检索机制)
//        if (instance == null) {
//            synchronized (SingletonDemo.class) {
//                if (instance == null) {
//                    instance = new SingletonDemo();
//                }
//            }
//        }
        return instance;
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 单线程测试
//        System.out.println("单线程的情况测试开始");
//        System.out.println(SingletonDemo.getInstance() == SingletonDemo.getInstance());
//        System.out.println(SingletonDemo.getInstance() == SingletonDemo.getInstance());
//        System.out.println("单线程的情况测试结束\n");

        // 多线程测试
        System.out.println("多线程的情况测试开始");
        for (int i=1; i<=10; i++) {
            new Thread(() -> {
                SingletonDemo.getInstance();
            }, String.valueOf(i)).start();
        }
    }
}

在多线程情况下的运行结果如下图。可以看到，多线程情况下，出现了构造方法执行了２次的情况。

3.4 多线程单例模式改进：DCL

在3.3中的多线程单里模式下，构造方法执行了两次，因此需要进行改进，这里使用双端检锁机制：Double Check Lock, DCL。即加锁之前和之后都进行检查。

package com.koping.test;

public class SingletonDemo {
    private static SingletonDemo instance = null;

    private SingletonDemo() {
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 执行构造方法SingletonDemo()");
    }

    public static SingletonDemo getInstance() {
//        if (instance == null) {
//            instance = new SingletonDemo();
//        }

        // DCL(Double Check Lock双端检锁机制)
        if (instance == null) {  // a行
            synchronized (SingletonDemo.class) {
                if (instance == null) {  // b行
                    instance = new SingletonDemo();  // c行
                }
            }
        }
        return instance;
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 单线程测试
//        System.out.println("单线程的情况测试开始");
//        System.out.println(SingletonDemo.getInstance() == SingletonDemo.getInstance());
//        System.out.println(SingletonDemo.getInstance() == SingletonDemo.getInstance());
//        System.out.println("单线程的情况测试结束\n");

        // 多线程测试
        System.out.println("多线程的情况测试开始");
        for (int i=1; i<=10; i++) {
            new Thread(() -> {
                SingletonDemo.getInstance();
            }, String.valueOf(i)).start();
        }
    }
}

在多次运行后，可以看到，在多线程情况下，此时构造方法也只执行１次了。