【多线程与高并发】- 浅谈volatile
moboyou 2025-06-08 18:48 21 浏览
简介
volatile是Java语言中的一种轻量级的同步机制,它可以确保共享变量的内存可见性,也就是当一个线程修改了共享变量的值时,其他线程能够立即知道这个修改。跟synchronized一样都是同步机制,但是相比之下,synchronized属于重量级锁,volatile属于轻量级锁。
JMM概述
JMM就是Java内存模型(Java Memory Model),是Java虚拟机规范的一种内存模型,屏蔽掉各种硬件和操作系统的内存访问差异,以实现让Java程序在各种平台下都能达到一致的并发效果。
Java内存模型规定了Java程序的变量(包括实例变量,静态变量,但是不包括局部变量和方法参数)全部存储在主内存中,定义了各种变量(线程的共享变量)的访问规则,以及在JVM中将变量存储到主内存与从主内存读取变量的底层细节。
JMM的规定
- 所有共享变量都存在于主内存(包括实例变量,静态变量,但是不包括局部变量和方法参数),因为局部变量是线程私有,不存在竞争问题。
- 每个线程都有自己的工作内存,所需要的变量是主内存中的副本。
- 线程对变量的读、写操作都只能在工作内存中完成,不能直接参与读写主内存的变量。
- 不同的线程也不能去直接访问不同线程的工作内存的变量,线程间的变量传递需要通过主内存来中转完成。
volatile的特性
1、可见性
volatile可以保证线程的可见性,即当多个线程访问同一个变量的时候,此变量发生改变,其他线程也能实时获得到这个修改的值。
在java中,变量都会被放在推内存(所有线程共享的内存)中,多个线程对共享内存是不可见的,当每个线程去获取这个变量的值时,实际上是copy一份副本在线程自身的工作内存中。
举个例子
我们将main作为主线程,MyThread为子线程。在子线程中定义一个共享变量flag,主线程会去访问这个共享变量。在不加volatile的时候,flag在主线程读到的永远是为false,因为两个线程是不可见的。
public class T2_Volatile01 {
public static void main(String[] args) { // 主线程
MyThread my = new MyThread();
my.start();
while (true) {
if (my.isFlag()) System.out.println("进入等待...");
}
}
}
class MyThread extends Thread { // 子线程
private volatile boolean flag = false;
@Override
public void run() {
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
flag = true;
System.out.println("flag 修改完毕!");
}
public boolean isFlag() {
return flag;
}
public void setFlag(boolean flag) {
this.flag = flag;
}
}实际上是已经修改了的,只是线程读的都是自己的工作内存中的数据,然而,要解决这个问题,可以使用synchronized加锁和volatile修饰共享变量来解决,这两种都能让主线程拿到子线程修改的变量的值。
synchronized (my) {
if (my.isFlag()) System.out.println("进入等待...");
}加了synchronized锁,首先该线程会获得锁对象,接着会去清空工作内存,再从主内存中copy一份最新的值到工作变量中,接着执行代码, 打印输出,最后释放锁。
当然还能使用volatile关键字去修饰共享变量。一开始子线程从主内存中获取变量的副本到自己的工作内存,进行改值,此时还未写回主内存,主线程从主内存获取的变量的值也是一开始的初始值,等到子线程写回到主内存时,接下来其他线程的工作内存中此变量的副本将会失效,也就是类似于监听。在需要对此变量进行操作的时候,将会到主内存获取新的值保存到线程自身的工作内存中,从而确保了数据的一致。
总结
volatile能够保证不同线程对共享变量的可见性,也就是修改过的volatile修饰的共享变量只要被写回到主内存中,其他线程就能够马上看到最新的数据。
当一个线程对volatile修饰的变量进行写的操作时候,JMM会立即把该线程自身的工作内存的共享变量刷新到主内存中。
当对线程进行读操作的时候,JMM会立即把当前线程自身的工作内存设置无效,从而从主内存中去获取共享变量的数据。
2、无法保证原子性
原子性指的是一项操作要么都执行,要么都不执行,中途不允许中断也不受其他线程干扰。
举个例子
我们看以下案例代码,简单描述一下,AutoAccretion是一个线程类,里面定义了一个共享变量count,并去执行1万次的自增,在main线程中调用多线程去执行自增。我们所期望的结果是最终count的值是1000000,因为每个线程自增1万次,一共100个线程。
public class T3_Volatile01 {
public static void main(String[] args) {
Runnable thread = new AutoAccretion();
for (int i = 1; i <= 100; i++) {
new Thread(thread, "线程" + i).start();
}
}
}
class AutoAccretion implements Runnable {
private int count = 0;
@Override
public void run() {
for (int i = 1; i <= 10000; i++) {
count++;
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "count ==> " + count);
}
}
}分析
count++操作首先会从主内存中拷贝变量副本到工作内存中,在工作内存中进行自增操作,最后将工作内存的数据写回主内存中。运行之后会发现,count的值是没办法到达1百万的。主要原因是count++自增操作并不是原子性的,也就是说在进行count++的时候可能被其他线程打断。
当线程1拿到count=0,进行自增后count=1,但是还没写到主内存,线程2获取的数据可能也是count=0,经过自增count=1,两者在写回内存,就会导致数据的错误。
使用volatile对原子性测试
现在通过volatile去修饰共享变量,运行之后,发现任然没办法达到一百万。
使用锁的机制
通过使用synchronized锁对代码快进行加锁,从而确保原子性,确保某个线程对count进行操作不受其他线程的干扰。
class AutoAccretion implements Runnable {
private volatile int count = 0; // 并发下可见性
@Override
public void run() {
synchronized (this) {
for (int i = 1; i <= 10000; i++) {
count++;
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "count ==> " + count);
}
}
}
}通过验证可以知道能够实现原子性。
总结
在多线程下,volatile关键字可以保证共享变量的可见性,但是不能保证对变量操作的原子性,因此,在多线程下即使加了volatile修饰的变量也是线程不安全的。要保证原子性就得通过加锁的机制。
除了这个方法,Java还能用过原子类(
java.util.concurrent.atomic包) 来保证原子性。
3、禁止指令重排
什么是指令重排序
指令重排序:为了提高程序性能,编译器和处理器会对代码指令的执行顺序进行重排序。
良好的内存模型实际上会通过软件和硬件一同尽可能提高执行效率。JMM对底层约束尽量减少,在执行程序时,为了提高性能,编译器和处理器会对指令进行重排序。
一般重排序有以下三种:
- 编译器优化的重排序:编译器在不改变单线程程序语义可以对执行顺序进行排序。
- 指令集并行的重排序:如果指令不存在相互依赖,那么指令可以改变执行的顺序,从而能够减少load/store操作。
- 内存系统的重排序:处理器使用缓存和读/写缓存区,使得加载和存储操作是乱序执行的。
重排序怎么提高执行速度
在不改变结果的时候,对执行进行重排序,可以提高处理速度。重排序后能够使处理指令执行的更少,减少指令操作。
重排序的问题所在
由于重排序,直接可能带来的问题就是导致最终的数据不对,通过以下例子来看,如果执行的顺序不同,最终得到的结果是不一样的。
public class T4_Reordering {
public static int a = 0, b = 0;
public static int i = 0, j = 0;
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
int count = 0;
while (true) {
count++;
// 初始化
a = 0;
b = 0;
i = 0;
j = 0;
Thread one = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
a = 1;
i = b;
}
});
Thread two = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
b = 1;
j = a;
}
});
one.start();
two.start();
one.join(); // 确保线程都执行完毕
two.join();
System.out.println("第" + count + "次线程执行:i = " + i + ", j = " + j );
if (i == 0 && j == 0) return;
}
}
}正常当线程都执行结束之后,最后得到的值应该是i=1, j=1。通过不断的循环执行可以看到,出现的结果会出错,当先执行了j=a(此时a=0)在执行了a=1,i=b(此时b=0),b=1,最后就会导致i=0,j=0
volatile禁止指令重排序
使用volatile可以实现禁止指令重排序,从而确保并发安全,那么volatile是如何实现禁止指令重排序呢?就是通过使用内存屏障(Memory Barrier)。
内存屏障(Memory Barrier) 作用
- 内存屏障****能够阻止屏障两侧的指令重排序,能够让cpu或者编译器在内存上的访问是有序的。
- 强制把写缓冲区/高速缓存中的脏数据写回主内存,或让缓存相应的数据失效。他是一种cpu指令,用来控制特定情况下的重排序和内存可见性问题。
volatile内存屏障的插入策略
硬件层的内存屏障(Memory Barrier)有Load Barrier 和 Store Barrier即读屏障和写屏障。
Java内存屏障
- StoreStore屏障:确保在该屏障之后的第一个写操作之前,屏障前的写操作对其他处理器可见(刷新到内存)。
- StoreLoad屏障:确保写操作对其他处理器可见(刷新到内存)之后才能读取屏障后读操作的数据到缓存。
- LoadLoad屏障:确保在该屏障之后的第一个读操作之前,一定能先加载屏障前的读操作对应的数据。
- LoadStore屏障:确保屏障后的第一个写操作写出的数据对其他处理器可见之前,屏障前的读操作读取的数据一定先读入缓存。
在volatile修饰的变量进行写操作时候,会使用StoreStore屏障和StoreLoad屏障,进行对volatile变量读操作会在之后使用LoadLoad屏障和LoadStore屏障。
相关推荐
- Excel技巧:SHEETSNA函数一键提取所有工作表名称批量生产目录
-
首先介绍一下此函数:SHEETSNAME函数用于获取工作表的名称,有三个可选参数。语法:=SHEETSNAME([参照区域],[结果方向],[工作表范围])(参照区域,可选。给出参照,只返回参照单元格...
- Excel HOUR函数:“小时”提取器_excel+hour函数提取器怎么用
-
一、函数概述HOUR函数是Excel中用于提取时间值小时部分的日期时间函数,返回0(12:00AM)到23(11:00PM)之间的整数。该函数在时间数据分析、考勤统计、日程安排等场景中应用广泛。语...
- Filter+Search信息管理不再难|多条件|模糊查找|Excel函数应用
-
原创版权所有介绍一个信息管理系统,要求可以实现:多条件、模糊查找,手动输入的内容能去空格。先看效果,如下图动画演示这样的一个效果要怎样实现呢?本文所用函数有Filter和Search。先用filter...
- FILTER函数介绍及经典用法12:FILTER+切片器的应用
-
EXCEL函数技巧:FILTER经典用法12。FILTER+切片器制作筛选按钮。FILTER的函数的经典用法12是用FILTER的函数和切片器制作一个筛选按钮。像左边的原始数据,右边想要制作一...
- office办公应用网站推荐_office办公软件大全
-
以下是针对Office办公应用(Word/Excel/PPT等)的免费学习网站推荐,涵盖官方教程、综合平台及垂直领域资源,适合不同学习需求:一、官方权威资源1.微软Office官方培训...
- WPS/Excel职场办公最常用的60个函数大全(含卡片),效率翻倍!
-
办公最常用的60个函数大全:从入门到精通,效率翻倍!在职场中,WPS/Excel几乎是每个人都离不开的工具,而函数则是其灵魂。掌握常用的函数,不仅能大幅提升工作效率,还能让你在数据处理、报表分析、自动...
- 收藏|查找神器Xlookup全集|一篇就够|Excel函数|图解教程
-
原创版权所有全程图解,方便阅读,内容比较多,请先收藏!Xlookup是Vlookup的升级函数,解决了Vlookup的所有缺点,可以完全取代Vlookup,学完本文后你将可以应对所有的查找难题,内容...
- 批量查询快递总耗时?用Excel这个公式,自动计算揽收到签收天数
-
批量查询快递总耗时?用Excel这个公式,自动计算揽收到签收天数在电商运营、物流对账等工作中,经常需要统计快递“揽收到签收”的耗时——比如判断某快递公司是否符合“3天内送达”的服务承...
- Excel函数公式教程(490个实例详解)
-
Excel函数公式教程(490个实例详解)管理层的财务人员为什么那么厉害?就是因为他们精通excel技能!财务人员在日常工作中,经常会用到Excel财务函数公式,比如财务报表分析、工资核算、库存管理等...
- Excel(WPS表格)Tocol函数应用技巧案例解读,建议收藏备用!
-
工作中,经常需要从多个单元格区域中提取唯一值,如体育赛事报名信息中提取唯一的参赛者信息等,此时如果复制粘贴然后去重,效率就会很低。如果能合理利用Tocol函数,将会极大地提高工作效率。一、功能及语法结...
- Excel中的SCAN函数公式,把计算过程理清,你就会了
-
Excel新版本里面,除了出现非常好用的xlookup,Filter公式之外,还更新一批自定义函数,可以像写代码一样写公式其中SCAN函数公式,也非常强大,它是一个循环函数,今天来了解这个函数公式的计...
- Excel(WPS表格)中多列去重就用Tocol+Unique组合函数,简单高效
-
在数据的分析和处理中,“去重”一直是绕不开的话题,如果单列去重,可以使用Unique函数完成,如果多列去重,如下图:从数据信息中可以看到,每位参赛者参加了多项运动,如果想知道去重后的参赛者有多少人,该...
- Excel(WPS表格)函数Groupby,聚合统计,快速提高效率!
-
在前期的内容中,我们讲了很多的统计函数,如Sum系列、Average系列、Count系列、Rank系列等等……但如果用一个函数实现类似数据透视表的功能,就必须用Groupby函数,按指定字段进行聚合汇...
- Excel新版本,IFS函数公式,太强大了!
-
我们举一个工作实例,现在需要计算业务员的奖励数据,右边是公司的奖励标准:在新版本的函数公式出来之前,我们需要使用IF函数公式来解决1、IF函数公式IF函数公式由三个参数组成,IF(判断条件,对的时候返...
- Excel不用函数公式数据透视表,1秒完成多列项目汇总统计
-
如何将这里的多组数据进行汇总统计?每组数据当中一列是不同菜品,另一列就是该菜品的销售数量。如何进行汇总统计得到所有的菜品销售数量的求和、技术、平均、最大、最小值等数据?不用函数公式和数据透视表,一秒就...
- 一周热门
- 最近发表
-
- Excel技巧:SHEETSNA函数一键提取所有工作表名称批量生产目录
- Excel HOUR函数:“小时”提取器_excel+hour函数提取器怎么用
- Filter+Search信息管理不再难|多条件|模糊查找|Excel函数应用
- FILTER函数介绍及经典用法12:FILTER+切片器的应用
- office办公应用网站推荐_office办公软件大全
- WPS/Excel职场办公最常用的60个函数大全(含卡片),效率翻倍!
- 收藏|查找神器Xlookup全集|一篇就够|Excel函数|图解教程
- 批量查询快递总耗时?用Excel这个公式,自动计算揽收到签收天数
- Excel函数公式教程(490个实例详解)
- Excel(WPS表格)Tocol函数应用技巧案例解读,建议收藏备用!
- 标签列表
-
- 外键约束 oracle (36)
- oracle的row number (32)
- 唯一索引 oracle (34)
- oracle in 表变量 (28)
- oracle导出dmp导出 (28)
- 多线程的创建方式 (29)
- 多线程 python (30)
- java多线程并发处理 (32)
- 宏程序代码一览表 (35)
- c++需要学多久 (25)
- css class选择器用法 (25)
- css样式引入 (30)
- css教程文字移动 (33)
- php简单源码 (36)
- php个人中心源码 (25)
- php小说爬取源码 (23)
- 云电脑app源码 (22)
- html画折线图 (24)
- docker好玩的应用 (28)
- linux有没有pe工具 (34)
- 可以上传视频的网站源码 (25)
- 随机函数如何生成小数点数字 (31)
- 随机函数excel公式总和不变30个数据随机 (33)
- 所有excel函数公式大全讲解 (22)
- 有动图演示excel函数公式大全讲解 (32)
