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关于jvm:Java并发编程2并发原理

jiezi

摘要

咱们这一讲次要解说基于 volatile 实现并发：可见性跟有序性问题，解说 volatile 的时候，须要解说：cpu 缓存模型 -> java 内存模型 -> 并发编程 3 大个性：原子性、可见性、有序性 -> volatile 的作用 -> volatile 的底层原理 -> volatile 实战。

思维导图

内容

cpu 多级缓存模型

1.volatile 引入

咱们先看下以下例子:

public class VolatileTest {
     static int flag = 0;
    public static void main(String[] args) {
        /**
         * 1、开启一个读线程，读取 flag 的值
         */
        new Thread(){
            @Override
            public void run() {
              int localFlag = flag;
              while (true){if(localFlag != flag){System.out.println("读取到的标识位值："+flag);
                      localFlag = flag;
                  }
                  try {TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
                  } catch (Exception e) {e.printStackTrace();
                  }
              }
            }
        }.start();
        /**
         * 2、开启一个读写线程，批改 flag 值
         */
        new Thread(){
            @Override
            public void run() {
                int localFlag = flag;
                while (true){System.out.println("标识位被批改了："+ ++localFlag);
                    flag = localFlag;
                    try {TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
                    } catch (Exception e) {e.printStackTrace();
                    }
                }
            }
        }.start();}
}

后果输入为:

通过以上咱们发现:
1、下面代码实例中:flag 是动态成员变量，存在与办法区；此办法区外面的资源是线程共享的资源，线程共享资源在多线程数据读取跟批改时候，会呈现线程平安问题。而 localFlag 是办法栈外面的变量是线程公有的数据。每次是把堆外面的数据读取进去赋值给栈外面的数据。
2、共享数据在多线程读写时候，会呈现线程不一致性问题；读线程不可能精确读取到写线程批改的数值。
3、在理论的零碎运行过程中，可能会产生一个问题，就是说，Thread1 批改变量的值，他批改了这个变量的值，后果呢，发现 Thread2 在他批改变量值之后，没那么快能感知到 flag 数值的变动。Thread1，曾经将 flag 设置好了；然而 Thread2，比如说在一段时间范畴内，还是读到了旧的 flag，在一小段时间范畴内，可能 Thread2 会感知不到 Thread1 对 flag 的值批改，他读到的可能还是 flag 的这么一个旧的值。

咱们将变量加上 volatile 润饰 

 static volatile int flag = 0;

输入后果如下:

咱们发现加上 volatile 之后, 每次读线程都可能精确获取到 volatile 润饰的数据。

并发编程中：你只有开了多个线程，肯定会有一些这种问题，某个线程批改一个变量值，其余线程要立即感知到这个变量值的变动，然而如果你不必 volatile，会有问题：有线程批改了一个变量的值，后果其余的线程感知不到这个变量值的批改

volatile：并发编程中，一个线程批改了某个共享变量值，其余线程会立即感知到这个变量值的变动。volatile 只是保证数据可见性，有些人说他是一个轻量级锁，其实是打错特错的。

2.cpu 多节缓存模型

现实中的 cpu 模型:

如果咱们的 cpu 内存模型如上：第二个 cpu 进行数据的读写，第一个 cpu 进行数据读取，每次第二个 cpu 会先从主存读取数据，而后进行写操作，将不会存在数据不统一问题，因为主内存外面的数据都是最终的数据。每次 cpu1 都是读取的主内存外面数据。每次读取时候，只有主内存外面数据更改了，cpu1 就可能读取到最新的值。

古代计算机 cpu 内存模型因为: 内存的读取速度跟不上 cpu 的处理速度。所以引出了；内存的读写速度没什么冲破，cpu 如果要频繁的读写主内存的话，会导致性能较差，计算性能就会低。所以引出了:cpu 多级缓存模型：


1、当初计算机为了均衡主内存跟 cpu 处理速度协调问题，在其之间减少了多级 cpu 缓存。
2、cpu 能够间接操作本人对应的 cpu 缓存，不须要间接频繁的跟主内存通信，这个是古代计算机技术的一个提高，这样能够保障 cpu 的计算的效率十分的高。
3、这样的 cpu 多级缓存模型将会导致主内存外面的实时数据在其余 cpu 线程外面读取不到，会有一个提早。

cpu 多级缓存导致数据不统一问题的剖析。

3. 总线加锁机制和 MESI 缓存一致性原理

晚期数据不统一问题应用总线加锁机制保障。
总线加锁机制:
原理: 某个线程批改主内存外面共享数据的时候，会通过一个总线，将共享数据加锁，而后这个线程执行完相应操作之后才会开释锁。
问题： 效率低下: 总线加锁机制使得多线程串行化执行，多线程下效率低下。

目前比拟罕用的是缓存一致性原理：MESI
MESI 缓存一致性原理：
原理： 强制刷新主内存 +cpu 嗅探机制: 某一个线程批改某一个数值时候, 会将此数值强制刷新到主内存，而后应用 cpu 的嗅探机制公布一个批改数据的事件，而后其余线程嗅探到此数据被批改，而后使本地 cpu 缓存数据过期，而后把从主内存外面从新加载。
底层原理: lock 前缀指令 + 内存屏障

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