剑指JUC原理-8.Java内存模型（上）:https://developer.aliyun.com/article/1413626
CPU 执行时间
程序的 CPU 执行时间，即我们前面提到的 user + system 时间，可以用下面的公式来表示
程序 CPU 执行时间 = 指令数 * CPI * Clock Cycle Time
鱼罐头的故事
加工一条鱼需要 50 分钟，只能一条鱼、一条鱼顺序加工…
可以将每个鱼罐头的加工流程细分为 5 个步骤：
- 去鳞清洗 10分钟
- 蒸煮沥水 10分钟
- 加注汤料 10分钟
- 杀菌出锅 10分钟
- 真空封罐 10分钟
即使只有一个工人，最理想的情况是：他能够在 10 分钟内同时做好这 5 件事，因为对第一条鱼的真空装罐，不会影响对第二条鱼的杀菌出锅…
指令重排序优化
事实上，现代处理器会设计为一个时钟周期完成一条执行时间最长的 CPU 指令。为什么这么做呢？可以想到指令
还可以再划分成一个个更小的阶段，例如，每条指令都可以分为： 取指令 - 指令译码 - 执行指令 - 内存访问 - 数据写回 这 5 个阶段
在不改变程序结果的前提下，这些指令的各个阶段可以通过重排序和组合来实现指令级并行，这一技术在 80’s 中叶到 90’s 中叶占据了计算架构的重要地位。（分阶段，分工是提升效率的关键！）
指令重排的前提是，重排指令不能影响结果，例如
// 可以重排的例子 int a = 10; // 指令1 int b = 20; // 指令2 System.out.println( a + b ); // 不能重排的例子 int a = 10; // 指令1 int b = a - 5; // 指令2
支持流水线的处理器
现代 CPU 支持多级指令流水线，例如支持同时执行 取指令 - 指令译码 - 执行指令 - 内存访问 - 数据写回 的处理器，就可以称之为五级指令流水线。这时 CPU 可以在一个时钟周期内，同时运行五条指令的不同阶段（相当于一条执行时间最长的复杂指令），IPC = 1，本质上，流水线技术并不能缩短单条指令的执行时间，但它变相地提高了指令地吞吐率。（奔腾四（Pentium 4）支持高达 35 级流水线，但由于功耗太高被废弃）
SuperScalar 处理器
大多数处理器包含多个执行单元，并不是所有计算功能都集中在一起，可以再细分为整数运算单元、浮点数运算单元等，这样可以把多条指令也可以做到并行获取、译码等，CPU 可以在一个时钟周期内，执行多于一条指令，IPC>1
诡异的结果
int num = 0; boolean ready = false; // 线程1 执行此方法 public void actor1(I_Result r) { if(ready) { r.r1 = num + num; } else { r.r1 = 1; } } // 线程2 执行此方法 public void actor2(I_Result r) { num = 2; ready = true; }
有一个属性 r1 用来保存结果，问，可能的结果有几种？
有同学这么分析
- 情况1：线程1 先执行，这时 ready = false，所以进入 else 分支结果为 1
- 情况2：线程2 先执行 num = 2，但没来得及执行 ready = true，线程1 执行，还是进入 else 分支，结果为1
- 情况3：线程2 执行到 ready = true，线程1 执行，这回进入 if 分支，结果为 4（因为 num 已经执行过了）
但我告诉你，结果还有可能是 0 😁😁😁，信不信吧！
这种情况下是：线程2 执行 ready = true，切换到线程1，进入 if 分支，相加为 0，再切回线程2 执行 num = 2
相信很多人已经晕了 😵😵(原因就是jvm对这 num 和 ready进行了指令重排序，那么结果可能是0)
这种现象叫做指令重排，是 JIT 编译器在运行时的一些优化，这个现象需要通过大量测试才能复现：
借助 java 并发压测工具 jcstress https://wiki.openjdk.java.net/display/CodeTools/jcstress
mvn archetype:generate -DinteractiveMode=false -DarchetypeGroupId=org.openjdk.jcstress - DarchetypeArtifactId=jcstress-java-test-archetype -DarchetypeVersion=0.5 -DgroupId=cn.itcast -DartifactId=ordering -Dversion=1.0
创建 maven 项目，提供如下测试类
@JCStressTest @Outcome(id = {"1", "4"}, expect = Expect.ACCEPTABLE, desc = "ok") @Outcome(id = "0", expect = Expect.ACCEPTABLE_INTERESTING, desc = "!!!!") @State public class ConcurrencyTest { int num = 0; boolean ready = false; @Actor public void actor1(I_Result r) { if(ready) { r.r1 = num + num; } else { r.r1 = 1; } } @Actor public void actor2(I_Result r) { num = 2; ready = true; } }
执行
mvn clean install java -jar target/jcstress.jar
会输出我们感兴趣的结果，摘录其中一次结果：
*** INTERESTING tests Some interesting behaviors observed. This is for the plain curiosity. 2 matching test results. [OK] test.ConcurrencyTest (JVM args: [-XX:-TieredCompilation]) Observed state Occurrences Expectation Interpretation 0 1,729 ACCEPTABLE_INTERESTING !!!! 1 42,617,915 ACCEPTABLE ok 4 5,146,627 ACCEPTABLE ok [OK] test.ConcurrencyTest (JVM args: []) Observed state Occurrences Expectation Interpretation 0 1,652 ACCEPTABLE_INTERESTING !!!! 1 46,460,657 ACCEPTABLE ok 4 4,571,072 ACCEPTABLE ok
可以看到，出现结果为 0 的情况有 一千多次，虽然次数相对很少，但毕竟是出现了。
解决方法
volatile 修饰的变量，可以禁用指令重排
@JCStressTest @Outcome(id = {"1", "4"}, expect = Expect.ACCEPTABLE, desc = "ok") @Outcome(id = "0", expect = Expect.ACCEPTABLE_INTERESTING, desc = "!!!!") @State public class ConcurrencyTest { int num = 0; volatile boolean ready = false; @Actor public void actor1(I_Result r) { if(ready) { r.r1 = num + num; } else { r.r1 = 1; } } @Actor public void actor2(I_Result r) { num = 2; ready = true;// 在这上面加 volatile 能够防止 之前的代码被重排序 } }
结果为：
*** INTERESTING tests Some interesting behaviors observed. This is for the plain curiosity. 0 matching test results.
volatile 原理
volatile 的底层实现原理是内存屏障，Memory Barrier（Memory Fence）
- 对 volatile 变量的写指令后会加入写屏障
- 对 volatile 变量的读指令前会加入读屏障
如何保证可见性
写屏障（sfence）保证在该屏障之前的，对共享变量的改动，都同步到主存当中
public void actor2(I_Result r) { num = 2; ready = true; // ready 是 volatile 赋值带写屏障 // 写屏障 }
而读屏障（lfence）保证在该屏障之后，对共享变量的读取，加载的是主存中最新数据
public void actor1(I_Result r) { // 读屏障 // ready 是 volatile 读取值带读屏障 if(ready) { r.r1 = num + num; } else { r.r1 = 1; } }
如何保证有序性
- 写屏障会确保指令重排序时，不会将写屏障之前的代码排在写屏障之后
- 读屏障会确保指令重排序时，不会将读屏障之后的代码排在读屏障之前
还是那句话，不能解决指令交错：
- 写屏障仅仅是保证之后的读能够读到最新的结果，但不能保证读跑到它前面去
- 而有序性的保证也只是保证了本线程内相关代码不被重排序
volatile底层的读写屏障只是 保证了可见性 和 有序性，还是不能解决指令交错
而synchronized都可以做到，有序 可见 原子
double-checked locking 问题
以著名的 double-checked locking 单例模式为例
public final class Singleton { private Singleton() { } private static Singleton INSTANCE = null; public static Singleton getInstance() { if(INSTANCE == null) { // t2 // 首次访问会同步，而之后的使用没有 synchronized synchronized(Singleton.class) { if (INSTANCE == null) { // t1 INSTANCE = new Singleton(); } } } return INSTANCE; } }
以上的实现特点是：
- 懒惰实例化
- 首次使用 getInstance() 才使用 synchronized 加锁，后续使用时无需加锁
- 有隐含的，但很关键的一点：第一个 if 使用了 INSTANCE 变量，是在同步块之外
但在多线程环境下，上面的代码是有问题的，getInstance 方法对应的字节码为：
0: getstatic #2 // Field INSTANCE:Lcn/itcast/n5/Singleton; 3: ifnonnull 37 6: ldc #3 // class cn/itcast/n5/Singleton 8: dup 9: astore_0 10: monitorenter 11: getstatic #2 // Field INSTANCE:Lcn/itcast/n5/Singleton; 14: ifnonnull 27 17: new #3 // class cn/itcast/n5/Singleton 20: dup 21: invokespecial #4 // Method "<init>":()V 24: putstatic #2 // Field INSTANCE:Lcn/itcast/n5/Singleton; 27: aload_0 28: monitorexit 29: goto 37 32: astore_1 33: aload_0 34: monitorexit 35: aload_1 36: athrow 37: getstatic #2 // Field INSTANCE:Lcn/itcast/n5/Singleton; 40: areturn
其中
- 17 表示创建对象，将对象引用入栈 // new Singleton
- 20 表示复制一份对象引用 // 引用地址
- 21 表示利用一个对象引用，调用构造方法
- 24 表示利用一个对象引用，赋值给 static INSTANCE
也许 jvm 会优化为：先执行 24，再执行 21。如果两个线程 t1，t2 按如下时间序列执行：
剑指JUC原理-8.Java内存模型（下）:https://developer.aliyun.com/article/1413629
