一起来看看JAVA并发中VOLATILE关键字的神奇之处
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2021-05-14 12:27
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作者 | statics
来源 | urlify.cn/YNrY7n
并发编程中的三个概念:
1.原子性
在Java中，对基本数据类型的变量的读取和赋值操作是原子性操作，即这些操作是不可被中断的，要么执行，要么不执行。
2.可见性
对于可见性，Java提供了volatile关键字来保证可见性。
当一个共享变量被volatile修饰时，它会保证修改的值会立即被更新到主存，当有其他线程需要读取时，它会去内存中读取新值。
而普通的共享变量不能保证可见性，因为普通共享变量被修改之后，什么时候被写入主存是不确定的，当其他线程去读取时，此时内存中可能还是原来的旧值，因此无法保证可见性。
另外，通过synchronized和Lock也能够保证可见性，synchronized和Lock能保证同一时刻只有一个线程获取锁然后执行同步代码，并且在释放锁之前会将对变量的修改刷新到主存当中。因此可以保证可见性。
3.有序性
在Java内存模型中，允许编译器和处理器对指令进行重排序，但是重排序过程不会影响到单线程程序的执行，却会影响到多线程并发执行的正确性。
在Java里面，可以通过volatile关键字来保证一定的“有序性”（具体原理在下一节讲述）。另外可以通过synchronized和Lock来保证有序性，很显然，synchronized和Lock保证每个时刻是有一个线程执行同步代码，相当于是让线程顺序执行同步代码，自然就保证了有序性。
另外，Java内存模型具备一些先天的“有序性”，即不需要通过任何手段就能够得到保证的有序性，这个通常也称为 happens-before 原则。如果两个操作的执行次序无法从happens-before原则推导出来，那么它们就不能保证它们的有序性，虚拟机可以随意地对它们进行重排序。
volatile关键字的两层语义
一旦一个共享变量（类的成员变量、类的静态成员变量）被volatile修饰之后，那么就具备了两层语义：
1）保证了不同线程对这个变量进行操作时的可见性，即一个线程修改了某个变量的值，这新值对其他线程来说是立即可见的。
2）禁止进行指令重排序。
先看一段代码，假如线程1先执行，线程2后执行：
//线程1
boolean stop = false;
while(!stop){
doSomething();
}
//线程2
stop = true;这段代码是很典型的一段代码，很多人在中断线程时可能都会采用这种标记办法。但是事实上，这段代码会完全运行正确么？即一定会将线程中断么？不一定，也许在大多数时候，这个代码能够把线程中断，但是也有可能会导致无法中断线程（虽然这个可能性很小，但是只要一旦发生这种情况就会造成死循环了）。
下面解释一下这段代码为何有可能导致无法中断线程。在前面已经解释过，每个线程在运行过程中都有自己的工作内存，那么线程1在运行的时候，会将stop变量的值拷贝一份放在自己的工作内存当中。
那么当线程2更改了stop变量的值之后，但是还没来得及写入主存当中，线程2转去做其他事情了，那么线程1由于不知道线程2对stop变量的更改，因此还会一直循环下去。
但是用volatile修饰之后就变得不一样了：
第一：使用volatile关键字会强制将修改的值立即写入主存；
第二：使用volatile关键字的话，当线程2进行修改时，会导致线程1的工作内存中缓存变量stop的缓存行无效（反映到硬件层的话，就是CPU的L1或者L2缓存中对应的缓存行无效）；
第三：由于线程1的工作内存中缓存变量stop的缓存行无效，所以线程1再次读取变量stop的值时会去主存读取。
那么在线程2修改stop值时（当然这里包括2个操作，修改线程2工作内存中的值，然后将修改后的值写入内存），会使得线程1的工作内存中缓存变量stop的缓存行无效，然后线程1读取时，发现自己的缓存行无效，它会等待缓存行对应的主存地址被更新之后，然后去对应的主存读取最新的值。
那么线程1读取到的就是最新的正确的值。
2.volatile保证原子性吗？
从上面知道volatile关键字保证了操作的可见性，但是volatile能保证对变量的操作是原子性吗？
下面看一个例子：
public class Test {
public volatile int inc = 0;
public void increase() {
inc++;
}
public static void main(String[] args) {
final Test test = new Test();
for(int i=0;i<10;i++){
new Thread(){
public void run() {
for(int j=0;j<1000;j++)
test.increase();
};
}.start();
}
while(Thread.activeCount()>1) //保证前面的线程都执行完
Thread.yield();
System.out.println(test.inc);
}
}大家想一下这段程序的输出结果是多少？也许有些朋友认为是10000。但是事实上运行它会发现每次运行结果都不一致，都是一个小于10000的数字。
可能有的朋友就会有疑问，不对啊，上面是对变量inc进行自增操作，由于volatile保证了可见性，那么在每个线程中对inc自增完之后，在其他线程中都能看到修改后的值啊，所以有10个线程分别进行了1000次操作，那么最终inc的值应该是1000*10=10000。
这里面就有一个误区了，volatile关键字能保证可见性没有错，但是上面的程序错在没能保证原子性。可见性只能保证每次读取的是最新的值，但是volatile没办法保证对变量的操作的原子性。
在前面已经提到过，自增操作是不具备原子性的，它包括读取变量的原始值、进行加1操作、写入工作内存。那么就是说自增操作的三个子操作可能会分割开执行，就有可能导致下面这种情况出现：
假如某个时刻变量inc的值为10，
线程1对变量进行自增操作，线程1先读取了变量inc的原始值，然后线程1被阻塞了；
然后线程2对变量进行自增操作，线程2也去读取变量inc的原始值，由于线程1只是对变量inc进行读取操作，而没有对变量进行修改操作，所以不会导致线程2的工作内存中缓存变量inc的缓存行无效，所以线程2会直接去主存读取inc的值，发现inc的值时10，然后进行加1操作，并把11写入工作内存，最后写入主存。
然后线程1接着进行加1操作，由于已经读取了inc的值，注意此时在线程1的工作内存中inc的值仍然为10，所以线程1对inc进行加1操作后inc的值为11，然后将11写入工作内存，最后写入主存。
那么两个线程分别进行了一次自增操作后，inc只增加了1。
解释到这里，可能有朋友会有疑问，不对啊，前面不是保证一个变量在修改volatile变量时，会让缓存行无效吗？然后其他线程去读就会读到新的值，对，这个没错。这个就是上面的happens-before规则中的volatile变量规则，但是要注意，线程1对变量进行读取操作之后，被阻塞了的话，并没有对inc值进行修改。然后虽然volatile能保证线程2对变量inc的值读取是从内存中读取的，但是线程1没有进行修改，所以线程2根本就不会看到修改的值。
根源就在这里，自增操作不是原子性操作，而且volatile也无法保证对变量的任何操作都是原子性的。
在java 1.5的java.util.concurrent.atomic包下提供了一些原子操作类，即对基本数据类型的 自增（加1操作），自减（减1操作）、以及加法操作（加一个数），减法操作（减一个数）进行了封装，保证这些操作是原子性操作。atomic是利用CAS来实现原子性操作的（Compare And Swap），CAS实际上是利用处理器提供的CMPXCHG指令实现的，而处理器执行CMPXCHG指令是一个原子性操作。
3.volatile能保证有序性吗？
在前面提到volatile关键字能禁止指令重排序，所以volatile能在一定程度上保证有序性。
volatile关键字禁止指令重排序有两层意思：
1）当程序执行到volatile变量的读操作或者写操作时，在其前面的操作的更改肯定全部已经进行，且结果已经对后面的操作可
最后一点
CAS原理
由于 volatile 关键字不具有原子性，所以一般在使用 volatile 关键字的地方，常常出现 CAS。
CAS是 Compare And Swap，它和 volatile 关键字都是实现 JUC 的基础，其中 java.util.concurrent.atomic 核心都是 CAS 。
使用 CAS 有两个核心参数，第一个是旧值，第二个是期望值。根据当前类（this）和 内存偏移（valueOffset）计算出内存中的值，当内存中的值和旧值相等时，更新为新值并返回 true ，否则返回 false。
比如 AtomicInteger 类中的 CompareAndSet() 方法：
public final boolean compareAndSet(int expect, int update) {
return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update);
}根据 this 和 valueOffset 计算出的值与 expect 是否相等，相等把内存中的值更新为 update 并返回 true ，否则返回 false 。
说明了这些线程安全的包装类的底层都是用到了volatile关键字做线程安全的保证
至于后面说的cas的缺点,后面再做总结
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