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Java内存模型(JMM)

2018-06-17  本文已影响48人  西华子
Java内存模型(JMM)总结

Java内存模型(JMM)

我们常说的JVM内存模式指的是JVM的内存分区;而Java内存模式是一种虚拟机规范。

Java虚拟机规范中定义了Java内存模型(Java Memory Model,JMM),用于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,JMM规范了Java虚拟机与计算机内存是如何协同工作的:规定了一个线程如何和何时可以看到由其他线程修改过后的共享变量的值,以及在必须时如何同步的访问共享变量。

原始的Java内存模型存在一些不足,因此Java内存模型在Java1.5时被重新修订。这个版本的Java内存模型在Java8中仍然在使用。

Java内存模型(不仅仅是JVM内存分区):调用栈和本地变量存放在线程栈上,对象存放在堆上。

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硬件内存架构

现代硬件内存模型与Java内存模型有一些不同,理解内存模型架构以及Java内存模型如何与它协同工作也是非常重要的。

现代计算机硬件架构的简单图示:

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一些问题:(多线程环境下尤其)

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Java内存模型和硬件内存架构之间的桥接

Java内存模型与硬件内存架构之间存在差异。硬件内存架构没有区分线程栈和堆。对于硬件,所有的线程栈和堆都分布在主内存中。部分线程栈和堆可能有时候会出现在CPU缓存中和CPU内部的寄存器中。如下图所示:

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从抽象的角度来看,JMM定义了线程和主内存之间的抽象关系:

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JMM模型下的线程间通信:

线程间通信必须要经过主内存。

如下,如果线程A与线程B之间要通信的话,必须要经历下面2个步骤:

1)线程A把本地内存A中更新过的共享变量刷新到主内存中去。

2)线程B到主内存中去读取线程A之前已更新过的共享变量。

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关于主内存与工作内存之间的具体交互协议,即一个变量如何从主内存拷贝到工作内存、如何从工作内存同步到主内存之间的实现细节,Java内存模型定义了以下八种操作来完成:

Java内存模型还规定了在执行上述八种基本操作时,必须满足如下规则:

Java内存模型解决的问题

当对象和变量被存放在计算机中各种不同的内存区域中时,就可能会出现一些具体的问题。Java内存模型建立所围绕的问题:在多线程并发过程中,如何处理多线程读同步问题与可见性(多线程缓存与指令重排序)、多线程写同步问题与原子性(多线程竞争race condition)。

1、多线程读同步与可见性

可见性(共享对象可见性):线程对共享变量修改的可见性。当一个线程修改了共享变量的值,其他线程能够立刻得知这个修改

线程缓存导致的可见性问题:

如果两个或者更多的线程在没有正确的使用volatile声明或者同步的情况下共享一个对象,一个线程更新这个共享对象可能对其它线程来说是不可见的:共享对象被初始化在主存中。跑在CPU上的一个线程将这个共享对象读到CPU缓存中,然后修改了这个对象。只要CPU缓存没有被刷新会主存,对象修改后的版本对跑在其它CPU上的线程都是不可见的。这种方式可能导致每个线程拥有这个共享对象的私有拷贝,每个拷贝停留在不同的CPU缓存中。

下图示意了这种情形。跑在左边CPU的线程拷贝这个共享对象到它的CPU缓存中,然后将count变量的值修改为2。这个修改对跑在右边CPU上的其它线程是不可见的,因为修改后的count的值还没有被刷新回主存中去。

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解决这个内存可见性问题你可以使用:

重排序导致的可见性问题:

Java程序中天然的有序性可以总结为一句话:如果在本地线程内观察,所有操作都是有序的(“线程内表现为串行”(Within-Thread As-If-Serial Semantics));如果在一个线程中观察另一个线程,所有操作都是无序的(“指令重排序”现象和“线程工作内存与主内存同步延迟”现象)。

Java语言提供了volatile和synchronized两个关键字来保证线程之间操作的有序性:

指令序列的重排序:

1)编译器优化的重排序。编译器在不改变单线程程序语义的前提下,可以重新安排语句的执行顺序。

2)指令级并行的重排序。现代处理器采用了指令级并行技术(Instruction-LevelParallelism,ILP)来将多条指令重叠执行。如果不存在数据依赖性,处理器可以改变语句对应机器指令的执行顺序。

3)内存系统的重排序。由于处理器使用缓存和读/写缓冲区,这使得加载和存储操作看上去可能是在乱序执行。

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每个处理器上的写缓冲区,仅仅对它所在的处理器可见。这会导致处理器执行内存操作的顺序可能会与内存实际的操作执行顺序不一致。由于现代的处理器都会使用写缓冲区,因此现代的处理器都会允许对写-读操作进行重排序:

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数据依赖:

编译器和处理器在重排序时,会遵守数据依赖性,编译器和处理器不会改变存在数据依赖关系的两个操作的执行顺序。(这里所说的数据依赖性仅针对单个处理器中执行的指令序列和单个线程中执行的操作,不同处理器之间和不同线程之间的数据依赖性不被编译器和处理器考虑)

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指令重排序对内存可见性的影响:

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当1和2之间没有数据依赖关系时,1和2之间就可能被重排序(3和4类似)。这样的结果就是:读线程B执行4时,不一定能看到写线程A在执行1时对共享变量的修改。

指令重排序改变多线程程序的执行结果例子:

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flag变量是个标记,用来标识变量a是否已被写入。这里假设有两个线程A和B,A首先执行writer()方法,随后B线程接着执行reader()方法。线程B在执行操作4时,能否看到线程A在操作1对共享变量a的写入呢?

答案是:不一定能看到。

由于操作1和操作2没有数据依赖关系,编译器和处理器可以对这两个操作重排序;同样,操作3和操作4没有数据依赖关系,编译器和处理器也可以对这两个操作重排序。

as-if-serial语义:

不管怎么重排序(编译器和处理器为了提高并行度),(单线程)程序的执行结果不能被改变。(编译器、runtime和处理器都必须遵守as-if-serial语义)

happens before:

从JDK 5开始,Java使用新的JSR-133内存模型,JSR-133使用happens-before的概念来阐述操作之间的内存可见性:在JMM中,如果一个操作执行的结果需要对另一个操作可见(两个操作既可以是在一个线程之内,也可以是在不同线程之间),那么这两个操作之间必须要存在happens-before关系:

一个happens-before规则对应于一个或多个编译器和处理器重排序规则

内存屏障禁止特定类型的处理器重排序:

重排序可能会导致多线程程序出现内存可见性问题。对于处理器重排序,JMM的处理器重排序规则会要求Java编译器在生成指令序列时,插入特定类型的内存屏障(Memory Barriers,Intel称之为Memory Fence)指令,通过内存屏障指令来禁止特定类型的处理器重排序。通过禁止特定类型的编译器重排序和处理器重排序,为程序员提供一致的内存可见性保证。

为了保证内存可见性,Java编译器在生成指令序列的适当位置会插入内存屏障指令来禁止特定类型的处理器重排序。

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StoreLoad Barriers是一个“全能型”的屏障,它同时具有其他3个屏障的效果。现代的多处理器大多支持该屏障(其他类型的屏障不一定被所有处理器支持)。执行该屏障开销会很昂贵,因为当前处理器通常要把写缓冲区中的数据全部刷新到内存中(Buffer Fully Flush)。

2、多线程写同步与原子性

多线程竞争(Race Conditions)问题:当读,写和检查共享变量时出现race conditions。

如果两个或者更多的线程共享一个对象,多个线程在这个共享对象上更新变量,就有可能发生race conditions。

想象一下,如果线程A读一个共享对象的变量count到它的CPU缓存中。再想象一下,线程B也做了同样的事情,但是往一个不同的CPU缓存中。现在线程A将count加1,线程B也做了同样的事情。现在count已经被增加了两次,每个CPU缓存中一次。如果这些增加操作被顺序的执行,变量count应该被增加两次,然后原值+2被写回到主存中去。然而,两次增加都是在没有适当的同步下并发执行的。无论是线程A还是线程B将count修改后的版本写回到主存中取,修改后的值仅会被原值大1,尽管增加了两次:

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解决这个问题可以使用Java同步块。一个同步块可以保证在同一时刻仅有一个线程可以进入代码的临界区。同步块还可以保证代码块中所有被访问的变量将会从主存中读入,当线程退出同步代码块时,所有被更新的变量都会被刷新回主存中去,不管这个变量是否被声明为volatile。

使用原子性保证多线程写同步问题:

原子性:指一个操作是按原子的方式执行的。要么该操作不被执行;要么以原子方式执行,即执行过程中不会被其它线程中断。

https://docs.oracle.com/javase/tutorial/essential/concurrency/atomic.html

实现原子性:

JMM对特殊Java语义的特殊规则支持

volatile总结 (保证内存可见性:Lock前缀的指令、内存屏障禁止重排序)

synchronized总结 (保证内存可见性和操作原子性:互斥锁;锁优化)

参考来源:
《Java并发编程的艺术》
《深入理解Java内存模型》
《深入理解Java虚拟机》
http://ifeve.com/java-memory-model-6/
http://tutorials.jenkov.com/java-concurrency/java-memory-model.html

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