不同平台间的处理器架构将直接影响内存模型的结构.
在C或C++中, 可以利用不同操作平台下的内存模型来编写并发程序. 但是, 这带给开发人员的是, 更高的学习成本.
相比之下, java利用了自身虚拟机的优势, 使内存模型不束缚于具体的处理器架构, 真正实现了跨平台.
(针对hotspot jvm, jrockit等不同的jvm, 内存模型也会不相同)
内存模型的特征:
a, Visibility 可视性 (多核,多线程间数据的共享)
b, Ordering 有序性 (对内存进行的操作应该是有序的)
java 内存模型 ( java memory model )
根据Java Language Specification中的说明, jvm系统中存在一个主内存(Main Memory或Java Heap Memory),Java中所有变量都储存在主存中,对于所有线程都是共享的。
每条线程都有自己的工作内存(Working Memory),工作内存中保存的是主存中某些变量的拷贝,线程对所有变量的操作都是在工作内存中进行,线程之间无法相互直接访问,变量传递均需要通过主存完成。
其中, 工作内存里的变量, 在多核处理器下, 将大部分储存于处理器高速缓存中, 高速缓存在不经过内存时, 也是不可见的.
jmm怎么体现 可视性(Visibility) ?
在jmm中, 通过并发线程修改变量值, 必须将线程变量同步回主存后, 其他线程才能访问到.
jmm怎么体现 有序性(Ordering) ?
通过java提供的同步机制或volatile关键字, 来保证内存的访问顺序.
缓存一致性(cache coherency)
什么是缓存一致性?
它是一种管理多处理器系统的高速缓存区结构,其可以保证数据在高速缓存区到内存的传输中不会丢失或重复。(来自wikipedia)
举例理解:
假如有一个处理器有一个更新了的变量值位于其缓存中,但还没有被写入主内存,这样别的处理器就可能会看不到这个更新的值.
解决缓存一致性的方法?
a, 顺序一致性模型:
要求某处理器对所改变的变量值立即进行传播, 并确保该值被所有处理器接受后, 才能继续执行其他指令.
b, 释放一致性模型: (类似jmm cache coherency)
允许处理器将改变的变量值延迟到释放锁时才进行传播.
jmm缓存一致性模型 – “happens-before ordering(先行发生排序)”
一般情况下的示例程序:
x = 0;
y = 0;
i = 0;
j = 0;
// thread A
y = 1;
x = 1;
// thread B
i = x;
j = y;
在如上程序中, 如果线程A,B在无保障情况下运行, 那么i,j各会是什么值呢?
答案是, 不确定. (00,01,10,11都有可能出现)
这里没有使用java同步机制, 所以 jmm 有序性和可视性 都无法得到保障.
happens-before ordering( 先行发生排序) 如何避免这种情况?
排序原则已经做到:
a, 在程序顺序中, 线程中的每一个操作, 发生在当前操作后面将要出现的每一个操作之前.
b, 对象监视器的解锁发生在等待获取对象锁的线程之前.
c, 对volitile关键字修饰的变量写入操作, 发生在对该变量的读取之前.
d, 对一个线程的 Thread.start() 调用 发生在启动的线程中的所有操作之前.
e, 线程中的所有操作 发生在从这个线程的 Thread.join()成功返回的所有其他线程之前.
为了实现 happends-before ordering原则, java及jdk提供的工具:
a, synchronized关键字
b, volatile关键字
c, final变量
d, java.util.concurrent.locks包(since jdk 1.5)
e, java.util.concurrent.atmoic包(since jdk 1.5)
…
使用了happens-before ordering的例子:
(1) 获取对象监视器的锁(lock)
(2) 清空工作内存数据, 从主存复制变量到当前工作内存, 即同步数据 (read and load)
(3) 执行代码,改变共享变量值 (use and assign)
(4) 将工作内存数据刷回主存 (store and write)
(5) 释放对象监视器的锁 (unlock)
注意: 其中4,5两步是同时进行的.
这边最核心的就是第二步, 他同步了主内存,即前一个线程对变量改动的结果,可以被当前线程获知!(利用了happens-before ordering原则)
对比之前的例子
如果多个线程同时执行一段未经锁保护的代码段,很有可能某条线程已经改动了变量的值,但是其他线程却无法看到这个改动,依然在旧的变量值上进行运算,最终导致不可预料的运算结果。
经典j2ee设计模式Double-Checked Locking失效问题
双重检查锁定失效问题,一直是JMM无法避免的缺陷之一.了解DCL失效问题, 可以帮助我们深入JMM运行原理.
要展示DCL失效问题, 首先要理解一个重要概念- 延迟加载(lazy loading).
非单例的单线程延迟加载示例:
class Foo
{
private Resource res = null;
public Resource getResource()
{
// 普通的延迟加载
if (res == null)
res = new Resource();
return res;
}
}
非单例的 多线程延迟加载示例:
Class Foo
{
Private Resource res = null;
Public synchronized Resource getResource()
{
// 获取实例操作使用同步方式, 性能不高
If (res == null) res = new Resource();
return res;
}
}
非单例的 DCL多线程延迟加载示例:
Class Foo
{
Private Resource res = null;
Public Resource getResource()
{
If (res == null)
{
//只有在第一次初始化时,才使用同步方式.
synchronized(this)
{
if(res == null)
{
res = new Resource();
}
return res;
}
}
Double-Checked Locking看起来是非常完美的。但是很遗憾,根据Java的语言规范,上面的代码是不可靠的。
出现上述问题, 最重要的2个原因如下:
1, 编译器优化了程序指令, 以加快cpu处理速度.
2, 多核cpu动态调整指令顺序, 以加快并行运算能力.
问题出现的顺序:
1, 线程A, 发现对象未实例化, 准备开始实例化
2, 由于编译器优化了程序指令, 允许对象在构造函数未调用完前, 将 共享变量的引用指向 部分构造的对象, 虽然对象未完全实例化, 但已经不为null了.
3, 线程B, 发现部分构造的对象已不是null, 则直接返回了该对象.
不过, 一些著名的开源框架, 包括jive,lenya等也都在使用DCL模式, 且未见一些极端异常.
说明, DCL失效问题的出现率还是比较低的.
接下来就是性能与稳定之间的选择了?
DCL的替代 Initialize-On-Demand :
public class Foo {
// 似有静态内部类, 只有当有引用时, 该类才会被装载
private static class LazyFoo {
public static Foo foo = new Foo();
}
public static Foo getInstance() {
return LazyFoo.foo;
}
}
维基百科的DCL解释:
http://en.wikipedia.org/wiki/Double-checked_locking
DCL的完美解决方案:
http://www.theserverside.com/patterns/thread.tss?thread_id=39606
总结:
多线程编程, 针对有写操作的变量, 必须 保证其所有引用点与主存中数据一致(考虑采用同步或volatile) .
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