這篇文章主要介紹了如何解決volatile和happens-before的關系與內存一致性錯誤，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

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volatile變量

volatile是Java的關鍵詞，我們可以用它來修飾變量或者方法。

為什么要使用volatile
volatile的典型用法是，當多個線程共享變量，且我們要避免由于內存緩沖變量導致的內存一致性（Memory Consistency Errors）錯誤時。

考慮以下的生產者消費者例子，在一個時刻我們生產或消費一個單位。

public class ProducerConsumer {
 private String value = "";
 private boolean hasValue = false;
 public void produce(String value) {
 while (hasValue) {
 try {
 Thread.sleep(500);
 } catch (InterruptedException e) {
 e.printStackTrace();
 }
 }
 System.out.println("Producing " + value + " as the next consumable");
 this.value = value;
 hasValue = true;
 }
 public String consume() {
 while (!hasValue) {
 try {
 Thread.sleep(500);
 } catch (InterruptedException e) {
 e.printStackTrace();
 }
 }
 String value = this.value;
 hasValue = false;
 System.out.println("Consumed " + value);
 return value;
 }
}

在這個例子中，produce方法產生一個新的值，并保存在value變量中，并且將hasValue標志位置為true。while循環(huán)檢查hasValue是否為true，為true則標志產生的數(shù)據(jù)還沒有被消費，如果為true，則休眠當前線程。當hasValue置為false的時候，休眠循環(huán)才會停止，也就是將數(shù)據(jù)被consume方法消費后。如果沒有可用的數(shù)據(jù)，cosume方法會休眠。當produce方法產生一個新的數(shù)據(jù)后，consume會結束休眠，消費該數(shù)據(jù)，并清除hasValue標志位。

現(xiàn)在設想兩個線程使用該類的同一個對象——一個用來產生數(shù)據(jù)（write線程），另一個用來消耗數(shù)據(jù)（read線程）。實例代碼如下，

public class ProducerConsumerTest {
 @Test
 public void testProduceConsume() throws InterruptedException {
 ProducerConsumer producerConsumer = new ProducerConsumer();
 List<String> values = Arrays.asList("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8",
 "9", "10", "11", "12", "13");
 Thread writerThread = new Thread(() -> values.stream()
 .forEach(producerConsumer::produce));
 Thread readerThread = new Thread(() -> {
 for (int i = 0; i > values.size(); i++) {
 producerConsumer.consume();
 }
 });
 writerThread.start();
 readerThread.start();
 writerThread.join();
 readerThread.join();
 }
}

在大多數(shù)情況下，該例子會輸出預期的結果，但是也有很大的可能進入死鎖狀態(tài)！

為什么會發(fā)生該現(xiàn)象？

首先我們介紹一點計算機架構的知識。

我們知道計算機包括了CPU和內存單元（還有其他組件）。程序指令和變量處在的內存成為主內存；在程序執(zhí)行期間，為了更好的性能，CPU可能會在其內部內存（也就是CPU緩沖）中存放變量的拷貝。由于現(xiàn)在計算機包括了不止一個CPU，所以同時也包括了多個CPU緩沖。

在多線程環(huán)境中，多個線程有可能在同一個時間運行，每個在不同的CPU（由底層OS決定），并且他們可能從主內存中復制變量到對應的CPU緩沖中。當線程訪問這些變量時，其訪問的是這些緩沖的變量，并不是位于主內存的實際變量。

現(xiàn)在我們假設上個例子中的兩個線程運行在兩個不同的CPU上，并且hasValue變量被緩沖在其中一個CPU上（或者兩個）?？紤]以下的執(zhí)行序列：

1.writer線程產生一個數(shù)據(jù)，并將hasValue設置為true。然而，這個改變只是體現(xiàn)在CPU緩沖上，而不是主內存。
2.reader線程準備消耗一個數(shù)據(jù)，但是其CPU緩沖的hasValue為false。所以即使writer線程產生了一個數(shù)據(jù)，reader線程也不能消耗該數(shù)據(jù)。
3.由于reader線程無法消費新產生的數(shù)據(jù)，writer線程也不能繼續(xù)產生新的數(shù)據(jù)（由于hasValue為true），因此writer會休眠。
4.然后就出現(xiàn)了死鎖！

當hasValue值在所有的緩沖中都同步（基于底層OS），該情形就會改變。

解決方案？volatile如何適用該例子？

如果我們將hasValue設置為volatile，那么我們可以保證這種類型的死鎖不會出現(xiàn)。

private volatile boolean hasValue = false;
將一個變量設置為volatile后，線程就會直接從主內存中讀取該變量的值，并且該變量的寫入會立即刷新到主內存中。如果一個線程緩沖了該變量，那么每次讀和寫操作都會和主內存同步。

這個修改后，考慮上面那個可能會導致死鎖的步驟：

1.writer產生了一個新的數(shù)據(jù)，并將hasValue設置為true。該更新會直接反映在主內存中（即使該線程使用了緩存）。
2.reader線程嘗試消費一個變量，并檢查hasValue的值。該變量的每次讀都會直接從主內存獲得，所以它能獲得到writer線程導致的改變。
3.reader線程消費該變量并清楚hasValue標志位。該變量會刷新到主內存中（如果被緩存，則緩存的變量也會刷新）。
4.由于reader線程每次都操作的主內存，所以writer線程能看到reader導致的改變。其會繼續(xù)產生新的數(shù)據(jù)。

volatile與happens-before關系

訪問volatile變量在語句間建立了happens-before關系。當寫入一個volatile變量時，它與之后的該變量的讀操作建立了happens-before關系。那么什么是happens-before關系呢？可以參考筆者之前的博客[Java并發(fā)編程番外篇（二）happens-before關系]，簡單來說，就是保證一個語句的影響會被另一個語句看到(https://www.jb51.net/article/161649.htm)。

考慮以下的例子，

// Definition: Some variables
private int first = 1;
private int second = 2;
private int third = 3;
private volatile boolean hasValue = false;
// First Snippet: A sequence of write operations being executed by Thread 1
first = 5;
second = 6;
third = 7;
hasValue = true;
// Second Snippet: A sequence of read operations being executed by Thread 2
System.out.println("Flag is set to : " + hasValue);
System.out.println("First: " + first); // will print 5
System.out.println("Second: " + second); // will print 6
System.out.println("Third: " + third); // will print 7

我們假設兩面的兩個片段運行在兩個線程——線程1和線程2. 當線程1修改hasValue值后，不僅僅hasValue的值會直接寫入到主內存，前面的三個寫操作也會寫入主內存（和之前的其他寫操作）。因此，當線程2訪問這三個變量時，它會看到線程1對這些變量進行的修改，即使他們會緩存（這些緩存也會被更新）。

這也正是在第一個例子中，我們沒有將value變量設置為volatile的原因。這是由于訪問hasValue之前其他變量的寫操作，和讀hashValue之后其他變量的讀操作，會自動和主內存同步。

這是另外一個有趣的序列。JVM以它的程序優(yōu)化著名。有時候，在不影響輸出的情況下，JVM會對指令進行重排序來獲得更好的性能。作為例子，它可能將該序列的代碼，

first = 5;
second = 6;
third = 7;

重排序為，

first = 5;
second = 6;
third = 7;

然而，當一個語句涉及到訪問volatile變量，那么JVM就不會將一個volatile寫操作之前的語句放到volatile寫操作之后。也就是說，它不會將以下的代碼序列，

first = 5; // write before volatile write
second = 6; // write before volatile write
third = 7; // write before volatile write
hasValue = true;

修改成，

first = 5;
second = 6;
hasValue = true;
third = 7; // Order changed to appear after volatile write! This will never happen!

即使從代碼正確性的角度來看，這兩者是相同的。注意到JVM仍然允許重排序前三條語句，只要他們位于volatile寫之前。

類似，JVM不會將位于volatile讀之后的代碼重排序到volatile讀之前。也就是說該代碼，

System.out.println("Flag is set to : " + hasValue); // volatile read
System.out.println("First: " + first); // Read after volatile read
System.out.println("Second: " + second); // Read after volatile read
System.out.println("Third: " + third); // Read after volatile read

并不會修改為，

http://System.out.println("First: " + first); // Read before volatile read! Will never happen!
System.out.println("Fiag is set to : " + hasValue); // volatile read
System.out.println("Second: " + second); 
System.out.println("Third: " + third);

然而，JVM可以將后三條語句重排序，只要他們在volatile讀之后。

volatile帶來的性能開銷

volatile強制進行主內存訪問，而主內存訪問通常比CPU緩存訪問慢。同時也阻止了JVM進行的一些程序優(yōu)化，更進一步降低了性能。

能否使用volatile來保證多線程的數(shù)據(jù)一致性？

答案是不能。當多個線程訪問同一個變量時，將該變量標志為volatile并不足以保證一致性，考慮下面的UnsafeCounter類，

public class UnsafeCounter {
 private volatile int counter;
 public void inc() {
 counter++;
 }
 public void dec() {
 counter--;
 }
 public int get() {
 return counter;
 }
}

測試代碼，

public class UnsafeCounter {
 private volatile int counter;
 public void inc() {
 counter++;
 }
 public void dec() {
 counter--;
 }
 public int get() {
 return counter;
 }
}

代碼很容易讀懂。我們在一個線程中增加計數(shù)器的值，然后在另一個線程中減少計數(shù)器的值。運行這個測試，我們預期的計數(shù)器的結果是0，但是這并不能保證。大多數(shù)情況下都是0，然而，一些情況下，可能是-2，-1，1，2，甚至[-5，5]的任何數(shù)字。

為什么會發(fā)生這種情況呢？這是由于counter變量的增加和減少操作都不是原子操作——他們不是一次執(zhí)行完畢的。他們都包括了多個步驟，而且兩個步驟序列有交疊。你可以認為自增這樣操作：

1.讀取counter數(shù)值
2.增加1
3.將數(shù)值寫入到counter中

同樣的，自減操作：

1.讀取counter數(shù)值
2.減少1
3.將數(shù)值寫入到counter中

現(xiàn)在，我們考慮以下的執(zhí)行序列：

1.第一個線程從內存中讀取counter的值。其被初始化為0. 然后該線程將其自增.
2.第二個線程同時也從內存中讀取counter的值，并且該值也為0. 然后該線程對其執(zhí)行自減操作。
3.第一個進程將數(shù)值寫入到內存中，即，counter的值為1.
4.第二個線程將數(shù)值寫入到內存中，即，counter的值為-1.
5.第一個線程的更新被丟失。

怎么阻止該現(xiàn)象呢？

1. 使用同步：

public class SynchronizedCounter {
 private int counter;
 public synchronized void inc() {
 counter++;
 }
 public synchronized void dec() {
 counter--;
 }
 public synchronized int get() {
 return counter;
 }
}

2. 或者使用AtomicInteger：

public class AtomicCounter {
 private AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger();
 public void inc() {
 atomicInteger.incrementAndGet();
 }
 public void dec() {
 atomicInteger.decrementAndGet();
 }
 public int get() {
 return atomicInteger.intValue();
 }

我的選擇是使用AtomicInteger，因為同步方法只允許一個線程訪問inc/dec/get方法，這帶來了額外的性能開銷。

使用同步方法時，我們并沒有將counter設置為volatile變量。這是因為，使用synchronized關鍵詞就建立了happens-before關系。進入一個同步方法（代碼塊），在該語句之前的代碼和方法（代碼塊）中的代碼建立了happens-before關系。

感謝你能夠認真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“如何解決volatile和happens-before的關系與內存一致性錯誤”這篇文章對大家有幫助，同時也希望大家多多支持創(chuàng)新互聯(lián)，關注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，更多相關知識等著你來學習!

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