本篇文章給大家?guī)砹岁P(guān)于java的相關(guān)知識，其中主要整理了volatile的相關(guān)問題，包括了volatile保證可見性、volatile不保證原子性、volatile禁止指令重排等等內(nèi)容，下面一起來看一下，希望對大家有幫助。

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問：請談?wù)勀銓olatile的理解？
答：volatile是Java虛擬機提供的輕量級的同步機制，它有３個特性：
１）保證可見性
２）不保證原子性
３）禁止指令重排

剛學完java基礎(chǔ)，如果有人問你什么是volatile？它有什么作用的話，相信一定非常懵逼…
可能看了答案，也完全不明白，什么是同步機制？什么是可見性？什么是原子性？什么是指令重排？

1、volatile保證可見性

1.1、什么是JMM模型？

要想理解什么是可見性，首先要先理解JMM。

JMM（Java內(nèi)存模型，Java Memory Model）本身是一種抽象的概念，并不真實存在。它描述的是一組規(guī)則或規(guī)范，通過這組規(guī)范，定了程序中各個變量的訪問方法。JMM關(guān)于同步的規(guī)定：
１）線程解鎖前，必須把共享變量的值刷新回主內(nèi)存；
２）線程加鎖前，必須讀取主內(nèi)存的最新值到自己的工作內(nèi)存；
３）加鎖解鎖是同一把鎖；

由于JVM運行程序的實體是線程，創(chuàng)建每個線程時，JMM會為其創(chuàng)建一個工作內(nèi)存（有些地方稱為棧空間），工作內(nèi)存是每個線程的私有數(shù)據(jù)區(qū)域。

Java內(nèi)存模型規(guī)定所有變量都存儲在主內(nèi)存，主內(nèi)存是共享內(nèi)存區(qū)域，所有線程都可以訪問。

但線程對變量的操作（讀取、賦值等）必須在工作內(nèi)存中進行。因此首先要將變量從主內(nèi)存拷貝到自己的工作內(nèi)存，然后對變量進行操作，操作完成后再將變量寫會主內(nèi)存中。

看了上面對JMM的介紹，可能還是優(yōu)點懵，接下來用一個賣票系統(tǒng)來進行舉例：

１）如下圖，此時賣票系統(tǒng)后端只剩下１張票，并已讀入主內(nèi)存中：ticketNum=1。
２）此時網(wǎng)絡(luò)上有多個用戶都在搶票，那么此時就有多個線程同時都在進行買票服務(wù)，假設(shè)此時有３個線程都讀入了目前的票數(shù)：ticketNum=1，那么接著就會買票。
３）假設(shè)線程１先搶占到cpu的資源，先買好票，并在自己的工作內(nèi)存中將ticketNum的值改為０：ticketNum=0，然后再寫回到主內(nèi)存中。

此時，線程１的用戶已經(jīng)買到票了，那么線程２，線程３此時應(yīng)該不能再繼續(xù)買票了，因此需要系統(tǒng)通知線程２，線程３，ticketNum此時已經(jīng)等于０了：ticketNum=0。如果有這樣的通知操作，你就可以理解為就具有可見性。

通過上面對JMM的介紹和舉例，可以簡單總結(jié)下。

JMM內(nèi)存模型的可見性是指，多線程訪問主內(nèi)存的某一個資源時，如果某一個線程在自己的工作內(nèi)存中修改了該資源，并寫回主內(nèi)存，那么JMM內(nèi)存模型應(yīng)該要通知其他線程來從新獲取最新的資源，來保證最新資源的可見性。

1.2、volatile保證可見性的代碼驗證

在1.1中，已經(jīng)基本理解了可見性的含義，接下來用代碼來驗證一下，volatile確實可以保證可見性。

1.2.1、無可見性代碼驗證

首先先驗證下，不使用volatile，是不是就是沒有可見性。

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();          // 啟動一個線程修改myData的number，將number的值加10         new Thread(                 () -> {                     System.out.println("線程" + Thread.currentThread().getName()+"t 正在執(zhí)行");                     try{                         TimeUnit.SECONDS.sleep(3);                     } catch (Exception e) {                         e.printStackTrace();                     }                     myData.add10();                     System.out.println("線程" + Thread.currentThread().getName()+"t 更新后，number的值為" + myData.number);                 }         ).start();          // 看一下主線程能否保持可見性         while (myData.number == 0) {             // 當上面的線程將number加10后，如果有可見性的話，那么就會跳出循環(huán)；             // 如果沒有可見性的話，就會一直在循環(huán)里執(zhí)行         }          System.out.println("具有可見性！");     }}

運行結(jié)果如下圖，可以看到雖然線程0已經(jīng)將number的值改為了10，但是主線程還是在循環(huán)中，因為此時number不具有可見性，系統(tǒng)不會主動通知。

1.2.1、volatile保證可見性驗證

在上面代碼的第7行給變量number添加volatile后再次測試，如下圖，此時主線程成功退出了循環(huán)，因為JMM主動通知了主線程更新number的值了，number已經(jīng)不為０了。

2、volatile不保證原子性

2.1 什么是原子性？

理解了上面說的可見性之后，再來理解下什么叫原子性？

原子性是指不可分隔，完整性，即某個線程正在做某個業(yè)務(wù)時，中間不能被分割。要么同時成功，要么同時失敗。

還是有點抽象，接下來舉個例子。

如下圖，創(chuàng)建了一個測試原子性的類：TestPragma。在add方法中將n加１，通過查看編譯后的代碼可以看到，n++被拆分為３個指令進行執(zhí)行。

因此可能存在線程１正在執(zhí)行第１個指令，緊接著線程２也正在執(zhí)行第１個指令，這樣當線程１和線程２都執(zhí)行完３個指令之后，很容易理解，此時n的值只加了１，而實際是有２個線程加了２次，因此這種情況就是不保證原子性。

2.2 不保證原子性的代碼驗證

在2.1中已經(jīng)進行了舉例，可能存在２個線程執(zhí)行n++的操作，但是最終n的值卻只加了１的情況，接下來對這種情況再用代碼進行演示下。

首先給MyData類添加一個add方法

package com.koping.test;class MyData {     volatile int number = 0;      public void add() {         number++;     }}

然后創(chuàng)建測試原子性的類：TestPragmaDemo。測試下20個線程給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();          // 啟動20個線程，每個線程將myData的number值加1000次，那么理論上number值最終是20000         for (int i=0; i<20; i++) {             new Thread(() -> {                 for (int j=0; j<1000; j++) {                     myData.add();                 }             }).start();         }          // 程序運行時，模型會有主線程和守護線程。如果超過２個，那就說明上面的２０個線程還有沒執(zhí)行完的，就需要等待         while (Thread.activeCount()>2){             Thread.yield();         }          System.out.println("number值加了20000次，此時number的實際值是：" + myData.number);      }}

運行結(jié)果如下圖，最終number的值僅為18410。
可以看到即使加了volatile，依然不保證有原子性。

2.3 volatile不保證原子性的解決方法

上面介紹并證明了volatile不保證原子性，那如果希望保證原子性，怎么辦呢？以下提供了２種方法

2.3.1 方法１：使用synchronized

方法1是在add方法上添加synchronized，這樣每次只有１個線程能執(zhí)行add方法。

結(jié)果如下圖，最終確實可以使number的值為20000，保證了原子性。

但是，實際業(yè)務(wù)邏輯方法中不可能只有只有number++這１行代碼，上面可能還有n行代碼邏輯。現(xiàn)在為了保證number的值是20000，就把整個方法都加鎖了（其實另外那n行代碼，完全可以由多線程同時執(zhí)行的）。所以就優(yōu)點殺雞用牛刀，高射炮打蚊子，小題大做了。

package com.koping.test;class MyData {     volatile int number = 0;      public synchronized void add() {     　　// 在n++上面可能還有n行代碼進行邏輯處理         number++;     }}

2.3.2 方法１：使用JUC包下的AtomicInteger

給MyData新曾一個原子整型類型的變量num，初始值為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++上面可能還有n行代碼進行邏輯處理         number++;         num.getAndIncrement();     }}

讓num也同步加20000次。結(jié)果如下圖，可以看到，使用原子整型的num可以保證原子性，也就是number++的時候不會被搶斷。

package com.koping.test;public class TestPragmaDemo {     public static void main(String[] args) {         MyData myData = new MyData();          // 啟動20個線程，每個線程將myData的number值加1000次，那么理論上number值最終是20000         for (int i=0; i<20; i++) {             new Thread(() -> {                 for (int j=0; j<1000; j++) {                     myData.add();                 }             }).start();         }          // 程序運行時，模型會有主線程和守護線程。如果超過２個，那就說明上面的２０個線程還有沒執(zhí)行完的，就需要等待         while (Thread.activeCount()>2){             Thread.yield();         }          System.out.println("number值加了20000次，此時number的實際值是：" + myData.number);         System.out.println("num值加了20000次，此時number的實際值是：" + myData.num);      }}

3、volatile禁止指令重排

3.1 什么是指令重排？

在第2節(jié)中理解了什么是原子性，現(xiàn)在要理解下什么是指令重排？

計算機在執(zhí)行程序時，為了提高性能，編譯器和處理器常常會對指令進行重排：
源代碼–>編譯器優(yōu)化重排–>指令并行重排–>內(nèi)存系統(tǒng)重排–>最終執(zhí)行指令

處理器在進行重排時，必須要考慮指令之間的數(shù)據(jù)依賴性。

單線程環(huán)境中，可以確保最終執(zhí)行結(jié)果和代碼順序執(zhí)行的結(jié)果一致。

但是多線程環(huán)境中，線程交替執(zhí)行，由于編譯器優(yōu)化重排的存在，兩個線程使用的變量能否保持一致性是無法確定的，結(jié)果無法預(yù)測。

看了上面的文字性表達，然后看一個很簡單的例子。
比如下面的mySort方法，在系統(tǒng)指令重排后，可能存在以下３種語句的執(zhí)行情況：
１）1234
２）2134
３）1324
以上這３種重排結(jié)果，對最后程序的結(jié)果都不會有影響，也考慮了指令之間的數(shù)據(jù)依賴性。

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

3.2 單線程單例模式

看完指令重排的簡單介紹后，然后來看下單例模式的代碼。

package com.koping.test;public class SingletonDemo {     private static SingletonDemo instance = null;      private SingletonDemo() {         System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "t 執(zhí)行構(gòu)造方法SingletonDemo()");     }      public static SingletonDemo getInstance() {         if (instance == null) {             instance = new SingletonDemo();         }         return instance;     }      public static void main(String[] args) {         // 單線程測試         System.out.println("單線程的情況測試開始");         System.out.println(SingletonDemo.getInstance() == SingletonDemo.getInstance());         System.out.println(SingletonDemo.getInstance() == SingletonDemo.getInstance());         System.out.println("單線程的情況測試結(jié)束n");     }}

首先是在單線程情況下進行測試，結(jié)果如下圖。可以看到，構(gòu)造方法只執(zhí)行了一次，是沒有問題的。

3.3 多線程單例模式

接下來在多線程情況下進行測試，代碼如下。

package com.koping.test;public class SingletonDemo {     private static SingletonDemo instance = null;      private SingletonDemo() {         System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "t 執(zhí)行構(gòu)造方法SingletonDemo()");     }      public static SingletonDemo getInstance() {         if (instance == null) {             instance = new SingletonDemo();         }          // DCL(Double Check Lock雙端檢索機制)//        if (instance == null) {//            synchronized (SingletonDemo.class) {//                if (instance == null) {//                    instance = new SingletonDemo();//                }//            }//        }         return instance;     }      public static void main(String[] args) {         // 單線程測試//        System.out.println("單線程的情況測試開始");//        System.out.println(SingletonDemo.getInstance() == SingletonDemo.getInstance());//        System.out.println(SingletonDemo.getInstance() == SingletonDemo.getInstance());//        System.out.println("單線程的情況測試結(jié)束n");          // 多線程測試         System.out.println("多線程的情況測試開始");         for (int i=1; i<=10; i++) {             new Thread(() -> {                 SingletonDemo.getInstance();             }, String.valueOf(i)).start();         }     }}

在多線程情況下的運行結(jié)果如下圖。可以看到，多線程情況下，出現(xiàn)了構(gòu)造方法執(zhí)行了２次的情況。

3.4 多線程單例模式改進：DCL

在3.3中的多線程單里模式下，構(gòu)造方法執(zhí)行了兩次，因此需要進行改進，這里使用雙端檢鎖機制：Double Check Lock, DCL。即加鎖之前和之后都進行檢查。

package com.koping.test;public class SingletonDemo {     private static SingletonDemo instance = null;      private SingletonDemo() {         System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "t 執(zhí)行構(gòu)造方法SingletonDemo()");     }      public static SingletonDemo getInstance() {//        if (instance == null) {//            instance = new SingletonDemo();//        }          // DCL(Double Check Lock雙端檢鎖機制)         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) {         // 單線程測試//        System.out.println("單線程的情況測試開始");//        System.out.println(SingletonDemo.getInstance() == SingletonDemo.getInstance());//        System.out.println(SingletonDemo.getInstance() == SingletonDemo.getInstance());//        System.out.println("單線程的情況測試結(jié)束n");          // 多線程測試         System.out.println("多線程的情況測試開始");         for (int i=1; i<=10; i++) {             new Thread(() -> {                 SingletonDemo.getInstance();             }, String.valueOf(i)).start();         }     }}

在多次運行后，可以看到，在多線程情況下，此時構(gòu)造方法也只執(zhí)行１次了。

3.5 多線程單例模式改進，DCL版存在的問題

需要注意的是3.4中的DCL版的單例模式依然不是100%準確的！！！

是不是不太明白為什么3.4DCL版單例模式不是100%準確的原因？
是不是不太明白在3.1講完指令重排的簡單理解后，為什么突然要講多線程的單例模式？

因為3.4DCL版單例模式可能會由于指令重排而導致問題，雖然該問題出現(xiàn)的可能性可能是千萬分之一，但是該代碼依然不是100%準確的。如果要保證100%準確，那么需要添加volatile關(guān)鍵字，添加volatile可以禁止指令重排。

接下來分析下，為什么3.4DCL版單例模式不是100%準確？

查看instance = new SingletonDemo();編譯后的指令，可以分為以下３步：
１）分配對象內(nèi)存空間：memory = allocate();
２）初始化對象：instance(memory);
３）設(shè)置instance指向分配的內(nèi)存地址：instance = memory;

由于步驟２和步驟３不存在數(shù)據(jù)依賴關(guān)系，因此可能出現(xiàn)執(zhí)行132步驟的情況。
比如線程1執(zhí)行了步驟13，還沒有執(zhí)行步驟2，此時instance!=null，但是對象還沒有初始化完成；
如果此時線程2搶占到cpu，然后發(fā)現(xiàn)instance!=null，然后直接返回使用，就會發(fā)現(xiàn)instance為空，就會出現(xiàn)異常。

這就是指令重排可能導致的問題，因此要想保證程序100%正確就需要加volatile禁止指令重排。

3.6 volatile保證禁止指令重排的原理

在3.1中簡單介紹了下執(zhí)行重排的含義，然后通過3.2-3.5，借助單例模式來舉例說明多線程情況下，為什么要使用volatile的原因，因為可能存在指令重排導致程序異常。

接下來就介紹下volatile能保證禁止指令重排的原理。

首先要了解一個概念：內(nèi)存屏障（Memory Barrier），又稱為內(nèi)存柵欄。它是一個CPU指令，有２個作用：
１）保證特定操作的執(zhí)行順序；
２）保證某些變量的內(nèi)存可見性；

由于編譯器和處理器都能執(zhí)行指令重排。如果在指令之間插入一條Memory Barrier則會告訴編譯器和CPU，不管什么指令都不能和這條Memory Barrier指令重排序，也就是說，通過插入內(nèi)存屏障，禁止在內(nèi)存屏障前后的指令執(zhí)行重排需優(yōu)化。

內(nèi)存屏障的另一個作用是強制刷出各種CPU的緩存數(shù)據(jù)，因此任何CPU上的線程都能讀取到這些數(shù)據(jù)的最新版本。

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