java 内存模型
是计算机的运算速度与它的存储和通信子系统的速度差距太大,大量的时间都花费在磁盘I/O、网络通信或者数据库访问上。
加入缓存带来的好处:
由于计算机的存储设备与处理器的运算速度有着几个数量级的差距,所以现代计算机系统都不得不加入一层或多层读写速度尽可能接近处理器运算速度的高速缓存(Cache)来作为内存与处理器之间的缓冲:将运算需要使用的数据复制到缓存中,让运算能快速进行,当运算结束后再从缓存同步回内存之中,这样处理器就无须等待缓慢的内存读写了。
坏处:
它引入了一个新的问题:缓存一致性(Cache Coherence)。在多路处理器系统中,每个处理器都有自己的高速缓存,而它们又共享同一主内存(Main Memory),这种系统称为共享内存多核系统(Shared Memory Multiprocessors System),如图12-1所示。当多个处理器的运算任务都涉及同一块主内存区域时,将可能导致各自的缓存数据不一致
增加高速缓存之外,为了使处理器内部的运算单元能尽量被充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out-Of-Order Execution)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果重组,保证该结果与顺序执行的结果是一致的,但并不保证程序中各个语句计算的先后顺序与输入代码中的顺序一致,因此如果存在一个计算任务依赖另外一个计算任务的中间结果,那么其顺序性并不能靠代码的先后顺序来保证。与处理器的乱序执行优化类似,Java虚拟机的即时编译器中也有指令重排序(Instruction Reorder)优化。
安全示例
如果多个线程对同一个共享数据进行访问而不采取同步操作的话,那么操作的结果是不一致的。
以下代码演示了 1000 个线程同时对 cnt 执行自增操作,操作结束之后它的值有可能小于 1000。
public class ThreadUnsafeExample {
private int cnt = 0;
public void add() {
cnt++;
}
public int get() {
return cnt;
}
}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
final int threadSize = 1000;
ThreadUnsafeExample example = new ThreadUnsafeExample();
final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadSize);
ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
for (int i = 0; i < threadSize; i++) {
executorService.execute(() -> {
example.add();
countDownLatch.countDown();
});
}
countDownLatch.await();
executorService.shutdown();
System.out.println(example.get());
}
原因:
可见性: CPU缓存引起
可见性:一个线程对共享变量的修改,另外一个线程能够立刻看到。
//线程1执行的代码
int i = 0;
i = 10;
//线程2执行的代码
j = i;
原子性: 分时复用引起
原子性:即一个操作或者多个操作 要么全部执行并且执行的过程不会被任何因素打断,要么就都不执行。
有序性: 重排序引起
有序性:即程序执行的顺序按照代码的先后顺序执行。举个简单的例子,看下面这段代码:
int i = 0;
boolean flag = false;
i = 1; //语句1
flag = true; //语句2