volatile 关键字

如何保证变量的可见性？

在 Java 中，volatile 关键字可以保证变量的可见性，如果我们将变量声明为 volatile ，这就指示 JVM，这个变量是共享且不稳定的，每次使用它都到主存中进行读取。

如何禁止指令重排序？

防止 JVM 的指令重排序，会通过插入特定的 内存屏障 的方式来禁止指令重排序。

关键词：内存屏障

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public native void loadFence();
public native void storeFence();
public native void fullFence();

应用：双重校验锁实现对象单例（线程安全）

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public class Singleton {

    private volatile static Singleton uniqueInstance;

    private Singleton() {
    }

    public  static Singleton getUniqueInstance() {
       //先判断对象是否已经实例过，没有实例化过才进入加锁代码
        if (uniqueInstance == null) {
            //类对象加锁
            synchronized (Singleton.class) {
                if (uniqueInstance == null) {
                    uniqueInstance = new Singleton();
                }
            }
        }
        return uniqueInstance;
    }
}

uniqueInstance 采用 volatile 关键字修饰也是很有必要的， uniqueInstance = new Singleton(); 这段代码其实是分为三步执行：

  1. 为 uniqueInstance 分配内存空间
  2. 初始化 uniqueInstance
  3. 将 uniqueInstance 指向分配的内存地址

但是由于 JVM 具有指令重排的特性，执行顺序有可能变成 1->3->2。指令重排在单线程环境下不会出现问题，但是在多线程环境下会导致一个线程获得还没有初始化的实例。例如，线程 T1 执行了 1 和 3，此时 T2 调用 getUniqueInstance() 后发现 uniqueInstance 不为空，因此返回 uniqueInstance，但此时 uniqueInstance 还未被初始化。

volatile 可以保证原子性么

volatile 关键字能保证变量的可见性，但不能保证对变量的操作是原子性的。

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package lock;

import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;


public class VolatoleAtomicityDemo {
    public volatile static int inc = 0;

    public void increase() {
        inc++;
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(5);
        VolatoleAtomicityDemo volatoleAtomicityDemo = new VolatoleAtomicityDemo();
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            threadPool.execute(() -> {
                for (int j = 0; j < 500; j++) {
                    volatoleAtomicityDemo.increase();
                }
            });
        }
        // 等待1.5秒，保证上面程序执行完成
        Thread.sleep(1500);
        System.out.println(inc);
        threadPool.shutdown();
    }
}

正常情况下，运行上面的代码理应输出 2500。但你真正运行了上面的代码之后，你会发现每次输出结果都小于 2500。

为什么会出现这种情况呢？不是说好了，volatile 可以保证变量的可见性嘛！

也就是说，如果 volatile 能保证 inc++ 操作的原子性的话。每个线程中对 inc 变量自增完之后，其他线程可以立即看到修改后的值。5 个线程分别进行了 500 次操作，那么最终 inc 的值应该是 5*500=2500。

很多人会误认为自增操作 inc++ 是原子性的，实际上，inc++ 其实是一个复合操作，包括三步：

  1. 读取 inc 的值。
  2. 对 inc 加 1。
  3. 将 inc 的值写回内存。

volatile 是无法保证这三个操作是具有原子性的，有可能导致下面这种情况出现：

  1. 线程 1 对 inc 进行读取操作之后，还未对其进行修改。线程 2 又读取了 inc的值并对其进行修改（+1），再将inc 的值写回内存。
  2. 线程 2 操作完毕后，线程 1 对 inc的值进行修改（+1），再将inc 的值写回内存。

这也就导致两个线程分别对 inc 进行了一次自增操作后，inc 实际上只增加了 1。

其实，如果想要保证上面的代码运行正确也非常简单，利用 synchronized、Lock或者AtomicInteger都可以。

1.使用 AtomicInteger 加锁

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package lock;

import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;


public class VolatoleAtomicityDemo {
    public volatile static int inc = 0;

    public synchronized void increase() {
        inc++;
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(5);
        VolatoleAtomicityDemo volatoleAtomicityDemo = new VolatoleAtomicityDemo();
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            threadPool.execute(() -> {
                for (int j = 0; j < 500; j++) {
                    volatoleAtomicityDemo.increase();
                }
            });
        }
        // 等待1.5秒，保证上面程序执行完成
        Thread.sleep(1500);
        System.out.println(inc);
        threadPool.shutdown();
    }
}

2.使用 AtomicInteger 改进：

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package lock;

import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;


public class VolatoleAtomicityDemo {
    public static AtomicInteger inc = new AtomicInteger();

    public void increase() {
        inc.getAndIncrement();
    }


    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(5);
        VolatoleAtomicityDemo volatoleAtomicityDemo = new VolatoleAtomicityDemo();
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            threadPool.execute(() -> {
                for (int j = 0; j < 500; j++) {
                    volatoleAtomicityDemo.increase();
                }
            });
        }
        // 等待1.5秒，保证上面程序执行完成
        Thread.sleep(1500);
        System.out.println(inc);
        threadPool.shutdown();
    }
}

  1. 使用 ReentrantLock 改进：

    lock上锁之后，必须unlock

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package lock;

import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;


public class VolatoleAtomicityDemo {
//    public static AtomicInteger inc = new AtomicInteger();
    Lock lock = new ReentrantLock();
    public volatile static int inc = 0;
    public void increase() {
        lock.lock();
        inc++;
        lock.unlock();
    }


    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(5);
        VolatoleAtomicityDemo volatoleAtomicityDemo = new VolatoleAtomicityDemo();
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            threadPool.execute(() -> {
                for (int j = 0; j < 500; j++) {
                    volatoleAtomicityDemo.increase();
                }
            });
        }
        // 等待1.5秒，保证上面程序执行完成
        Thread.sleep(1500);
        System.out.println(inc);
        threadPool.shutdown();
    }
}

线程池

#什么是线程池?

顾名思义，线程池就是管理一系列线程的资源池。当有任务要处理时，直接从线程池中获取线程来处理，处理完之后线程并不会立即被销毁，而是等待下一个任务。

为什么要用线程池？

池化技术想必大家已经屡见不鲜了，线程池、数据库连接池、Http 连接池等等都是对这个思想的应用。池化技术的思想主要是为了减少每次获取资源的消耗，提高对资源的利用率。

线程池提供了一种限制和管理资源（包括执行一个任务）的方式。 每个线程池还维护一些基本统计信息，例如已完成任务的数量。

这里借用《Java 并发编程的艺术》提到的来说一下使用线程池的好处：

  • 降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。
  • 提高响应速度。当任务到达时，任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。
  • 提高线程的可管理性。线程是稀缺资源，如果无限制的创建，不仅会消耗系统资源，还会降低系统的稳定性，使用线程池可以进行统一的分配，调优和监控

乐观锁和悲观锁

什么是悲观锁？

悲观锁总是假设最坏的情况，认为共享资源每次被访问的时候就会出现问题(比如共享数据被修改)，所以每次在获取资源操作的时候都会上锁，这样其他线程想拿到这个资源就会阻塞直到锁被上一个持有者释放。也就是说，共享资源每次只给一个线程使用，其它线程阻塞，用完后再把资源转让给其它线程。

像 Java 中synchronized和ReentrantLock等独占锁就是悲观锁思想的实现。

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public void performSynchronisedTask() {
    synchronized (this) {
        // 需要同步的操作
    }
}

private Lock lock = new ReentrantLock();
lock.lock();
try {
   // 需要同步的操作
} finally {
    lock.unlock();
}

高并发的场景下，激烈的锁竞争会造成线程阻塞，大量阻塞线程会导致系统的上下文切换，增加系统的性能开销。并且，悲观锁还可能会存在死锁问题，影响代码的正常运行。

什么是乐观锁？

乐观锁总是假设最好的情况，认为共享资源每次被访问的时候不会出现问题，线程可以不停地执行，无需加锁也无需等待，只是在提交修改的时候去验证对应的资源（也就是数据）是否被其它线程修改了（具体方法可以使用版本号机制或 CAS 算法）。

在 Java 中java.util.concurrent.atomic包下面的原子变量类（比如AtomicInteger、LongAdder）就是使用了乐观锁的一种实现方式 CAS 实现的。

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// LongAdder 在高并发场景下会比 AtomicInteger 和 AtomicLong 的性能更好
// 代价就是会消耗更多的内存空间（空间换时间）
LongAdder sum = new LongAdder();
sum.increment();

高并发的场景下，乐观锁相比悲观锁来说，不存在锁竞争造成线程阻塞，也不会有死锁的问题，在性能上往往会更胜一筹。但是，如果冲突频繁发生（写占比非常多的情况），会频繁失败和重试，这样同样会非常影响性能，导致 CPU 飙升。

不过，大量失败重试的问题也是可以解决的，像我们前面提到的 LongAdder以空间换时间的方式就解决了这个问题。

理论上来说：

  • 悲观锁通常多用于写比较多的情况下（多写场景，竞争激烈），这样可以避免频繁失败和重试影响性能，悲观锁的开销是固定的。不过，如果乐观锁解决了频繁失败和重试这个问题的话（比如LongAdder），也是可以考虑使用乐观锁的，要视实际情况而定。
  • 乐观锁通常多于写比较少的情况下（多读场景，竞争较少），这样可以避免频繁加锁影响性能。不过，乐观锁主要针对的对象是单个共享变量（参考java.util.concurrent.atomic包下面的原子变量类）。

如何实现乐观锁？

乐观锁一般会使用版本号机制或 CAS 算法实现，CAS 算法相对来说更多一些，这里需要格外注意。

版本号机制

一般是在数据表中加上一个数据版本号 version 字段，表示数据被修改的次数。当数据被修改时，version 值会加一。当线程 A 要更新数据值时，在读取数据的同时也会读取 version 值，在提交更新时，若刚才读取到的 version 值为当前数据库中的 version 值相等时才更新，否则重试更新操作，直到更新成功。

CAS 算法

CAS 是一个原子操作，底层依赖于一条 CPU 的原子指令。

原子操作 即最小不可拆分的操作，也就是说操作一旦开始，就不能被打断，直到操作完成。

CAS 涉及到三个操作数：

  • V：要更新的变量值(Var)
  • E：预期值(Expected)
  • N：拟写入的新值(New)

当且仅当 V 的值等于 E 时，CAS 通过原子方式用新值 N 来更新 V 的值。如果不等，说明已经有其它线程更新了 V，则当前线程放弃更新。

举一个简单的例子：线程 A 要修改变量 i 的值为 6，i 原值为 1（V = 1，E=1，N=6，假设不存在 ABA 问题）。

  1. i 与 1 进行比较，如果相等， 则说明没被其他线程修改，可以被设置为 6 。
  2. i 与 1 进行比较，如果不相等，则说明被其他线程修改，当前线程放弃更新，CAS 操作失败。

当多个线程同时使用 CAS 操作一个变量时，只有一个会胜出，并成功更新，其余均会失败，但失败的线程并不会被挂起，仅是被告知失败，并且允许再次尝试，当然也允许失败的线程放弃操作。

Java 语言并没有直接实现 CAS，CAS 相关的实现是通过 C++ 内联汇编的形式实现的（JNI 调用）。因此， CAS 的具体实现和操作系统以及 CPU 都有关系。

sun.misc包下的Unsafe类提供了compareAndSwapObject、compareAndSwapInt、compareAndSwapLong方法来实现的对Object、int、long类型的 CAS 操作

乐观锁存在哪些问题？

ABA 问题是乐观锁最常见的问题。

ABA 问题

如果一个变量 V 初次读取的时候是 A 值，并且在准备赋值的时候检查到它仍然是 A 值，那我们就能说明它的值没有被其他线程修改过了吗？很明显是不能的，因为在这段时间它的值可能被改为其他值，然后又改回 A，那 CAS 操作就会误认为它从来没有被修改过。这个问题被称为 CAS 操作的 “ABA”问题。

ABA 问题的解决思路是在变量前面追加上版本号或者时间戳。JDK 1.5 以后的 AtomicStampedReference 类就是用来解决 ABA 问题的，其中的 compareAndSet() 方法就是首先检查当前引用是否等于预期引用，并且当前标志是否等于预期标志，如果全部相等，则以原子方式将该引用和该标志的值设置为给定的更新值。

循环时间长开销大

CAS 经常会用到自旋操作来进行重试，也就是不成功就一直循环执行直到成功。如果长时间不成功，会给 CPU 带来非常大的执行开销。

如果 JVM 能支持处理器提供的 pause 指令那么效率会有一定的提升，pause 指令有两个作用：

  1. 可以延迟流水线执行指令，使 CPU 不会消耗过多的执行资源，延迟的时间取决于具体实现的版本，在一些处理器上延迟时间是零。
  2. 可以避免在退出循环的时候因内存顺序冲而引起 CPU 流水线被清空，从而提高 CPU 的执行效率

synchronized 关键字

#synchronized 是什么？有什么

在 Java 早期版本中，synchronized 属于 重量级锁，效率低下。这是因为监视器锁（monitor）是依赖于底层的操作系统的 Mutex Lock 来实现的，Java 的线程是映射到操作系统的原生线程之上的。如果要挂起或者唤醒一个线程，都需要操作系统帮忙完成，而操作系统实现线程之间的切换时需要从用户态转换到内核态，这个状态之间的转换需要相对比较长的时间，时间成本相对较高。

不过，在 Java 6 之后， synchronized 引入了大量的优化如自旋锁、适应性自旋锁、锁消除、锁粗化、偏向锁、轻量级锁等技术来减少锁操作的开销，这些优化让 synchronized 锁的效率提升了很多。因此， synchronized 还是可以在实际项目中使用的，像 JDK 源码、很多开源框架都大量使用了 synchronized

如何使用 synchronized？

synchronized 关键字的使用方式主要有下面 3 种：

  1. 修饰实例方法
  2. 修饰静态方法
  3. 修饰代码块

1、修饰实例方法 （锁当前对象实例）

给当前对象实例加锁，进入同步代码前要获得 当前对象实例的锁 

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synchronized void method() {
    //业务代码
}

2、修饰静态方法 （锁当前类）

给当前类加锁，会作用于类的所有对象实例 ，进入同步代码前要获得 当前 class 的锁。

这是因为静态成员不属于任何一个实例对象，归整个类所有，不依赖于类的特定实例，被类的所有实例共享。