1.JUC线程高级-volatile关键字与内存可见性

简介: 1. 多线程操作共享变量引发问题我们通过下面代码来分析下内存可见性问题: package com.pyy.juc; public class TestVolatile { public static...

1. 多线程操作共享变量引发问题

我们通过下面代码来分析下内存可见性问题:

    package com.pyy.juc;
    
    public class TestVolatile {
    
        public static void main(String[] args) {
    
            // 这个线程为flag 修改值
            ThreadDemo td = new ThreadDemo();
            new Thread(td).start();
    
    
            // 主线程无线循环判断这个flag值
            while(true) {
                if(td.isFlag()) {
                    System.out.println("============");
                    break;
                }
            }
        }
    }
    
    class ThreadDemo implements Runnable {
        private boolean flag = false;
    
        @Override
        public void run() {
            try {
                Thread.sleep(200);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
    
            flag = true;
    
            System.out.println("flag=" + isFlag());
        }
    
        public boolean isFlag() {
            return flag;
        }
    }

运行代码,会发现控制台输出:flag=true,但程序(主线程)并没有结束。这里就涉及到多线程的内存可见性问题:

img_102b9f201966ee25812f608b87a68ca9.png

出现上述问题的原因,主要是因为多个线程操作共享数据彼此不可见

解决内存可见性问题可以使用同步锁(synchronized)

        while(true) {
            synchronized(td) {
                if(td.isFlag()) {
                    System.out.println("============");
                    break;
                }
            }
        }

通过同步锁方式(可以保证每次都刷新主存,保证共享数据的同步性),但只要用到锁就会引发线程等待,影响代码效率。

2. volatile关键字

这里就引出了一个新的关键字volatile,它就可以保证多个线程操作共享数据内存中的数据是彼此可见的。底层是通过内存屏障,我们可以理解volatile修饰的变量是在主存中的数据直接操作。

读写变量都在 主存中直接操作,进而保证多线程可见性。而且效率上要比同步锁高的多。

img_15f4a90abe8fe6504f9697a474eca37d.png

其实有说volatile效率底,是因为jvm底层有个指令排序,但使用volatile修饰的变量会有一个禁止指令重排限制

3. 代码重构后

    ...
    // 使用volatile修饰变量
    private volatile boolean flag = false;
    ...

就可以解决多个线程操作共享数据彼此不可见问题

4. volatile和synchronized区别

volatile只是一个相比synchronized来说较为轻量级的同步策略

  1. volatile 不具备互斥性
  2. volatile 不能保证修饰变量的原子性

后面我们在谈论下有关变量原子性和CAS算法问题

目录
相关文章
|
1月前
|
监控 Java 数据库连接
线程池在高并发下如何防止内存泄漏?
线程池在高并发下如何防止内存泄漏?
|
2月前
|
监控 Java 数据库连接
使用线程池时,如何避免内存泄漏的问题?
使用线程池时,如何避免内存泄漏的问题?
|
2月前
|
缓存 安全 Java
使用 Java 内存模型解决多线程中的数据竞争问题
【10月更文挑战第11天】在 Java 多线程编程中,数据竞争是一个常见问题。通过使用 `synchronized` 关键字、`volatile` 关键字、原子类、显式锁、避免共享可变数据、合理设计数据结构、遵循线程安全原则和使用线程池等方法,可以有效解决数据竞争问题,确保程序的正确性和稳定性。
61 2
|
2月前
|
Java C++
【多线程】JUC的常见类,Callable接口,ReentranLock,Semaphore,CountDownLatch
【多线程】JUC的常见类,Callable接口,ReentranLock,Semaphore,CountDownLatch
37 0
|
2月前
|
监控 数据可视化 Java
如何使用JDK自带的监控工具JConsole来监控线程池的内存使用情况?
如何使用JDK自带的监控工具JConsole来监控线程池的内存使用情况?
|
2月前
|
缓存 Java 编译器
【多线程-从零开始-伍】volatile关键字和内存可见性问题
【多线程-从零开始-伍】volatile关键字和内存可见性问题
44 0
|
28天前
|
缓存 Prometheus 监控
Elasticsearch集群JVM调优设置合适的堆内存大小
Elasticsearch集群JVM调优设置合适的堆内存大小
232 1
|
18天前
|
存储 监控 算法
深入探索Java虚拟机(JVM)的内存管理机制
本文旨在为读者提供对Java虚拟机(JVM)内存管理机制的深入理解。通过详细解析JVM的内存结构、垃圾回收算法以及性能优化策略,本文不仅揭示了Java程序高效运行背后的原理,还为开发者提供了优化应用程序性能的实用技巧。不同于常规摘要仅概述文章大意,本文摘要将简要介绍JVM内存管理的关键点,为读者提供一个清晰的学习路线图。
|
27天前
|
Java
JVM内存参数
-Xmx[]:堆空间最大内存 -Xms[]:堆空间最小内存,一般设置成跟堆空间最大内存一样的 -Xmn[]:新生代的最大内存 -xx[use 垃圾回收器名称]:指定垃圾回收器 -xss:设置单个线程栈大小 一般设堆空间为最大可用物理地址的百分之80
|
28天前
|
Java
JVM运行时数据区(内存结构)
1)虚拟机栈:每次调用方法都会在虚拟机栈中产生一个栈帧,每个栈帧中都有方法的参数、局部变量、方法出口等信息,方法执行完毕后释放栈帧 (2)本地方法栈:为native修饰的本地方法提供的空间,在HotSpot中与虚拟机合二为一 (3)程序计数器:保存指令执行的地址,方便线程切回后能继续执行代码
21 3