【多线程】volatile 关键字

1. 保证内存可见性

内存可见性问题: 一个线程针对一个变量进行读取操作，另一个线程针对这个变量进行修改操作，
此时读到的值，不一定是修改后的值，即这个读线程没有感知到变量的变化。

volatile 修饰的变量, 能够保证 “内存可见性”.
代码在写入 volatile 修饰的变量的时候,

• 改变线程工作内存（寄存器）中volatile变量副本的值
• 将改变后的副本的值从工作内存刷新到主内存（内存）

代码在读取 volatile 修饰的变量的时候

• 从主内存（内存）中读取volatile变量的最新值到线程的工作内存（寄存器）中
• 从工作内存（寄存器）中读取volatile变量的副本

加上 volatile , 强制读写内存. 速度是慢了, 但是数据变的更准确了.

代码示例：

class SynchronizedBlockExample {static class Counter {
//        public volatile int flag = 0;public int flag = 0;}public static void main(String[] args) {Counter counter = new Counter();Thread t1 = new Thread(() -> {while (counter.flag == 0) {// do nothing}System.out.println("循环结束!");});Thread t2 = new Thread(() -> {Scanner scanner = new Scanner(System.in);System.out.println("输入一个整数:");counter.flag = scanner.nextInt();});t1.start();t2.start();}
}

while 循环里面 counter.flag == 0, 里面有 两步操作，并且线程启动之后一直在快速循环判断：

• load，把内存中 flag 的值读到寄存器里面
• cmp，把寄存器里面的值和 0 比较大小

上述循环执行非常快，1s 执行百万次以上。
但是循环这么多次，在 t2 修改之前， load 很多次，发现值都一样
而 load 相对于 cmp 慢很多，load 是从内存中读取数据，cmp 是在寄存器里面进行比较，再加上多次 load 的结果都一样，
所以编译器就做了一个大胆的想法，不再真正的 load 了，既然都一样，好像没人改，那就不从 内存中读取了，直接从 寄存器里面读取。
所以当我们输入一个非零值时，由于编译器还是从寄存器里面读取，而不是读内存，所以线程 t1 无法立即感知到。

当你输入一个 非 0 值时，如果不加上 volatile , 线程 t1 无法及时感知到；
加上 volatile，线程 t1 被强制读取内存，能立马感知到 flag 被赋予 非 0 值，会立即退出循环。
归根结底：还是编译器进行优化是发生了误判，但是这个什么时候优化又比较 “玄学”， 可能多加上一行代码可能就不优化了，所以稳妥的方法还是该加 volatile 的地方都加上。

2. 禁止指令重排序

什么是代码重排序？
举个栗子：
一段代码是这样的：

1. 去前台取下 U 盘
2. 去教室写 10 分钟作业
3. 去前台取下快递

为了提高效率, JVM、CPU指令集会对其进行优化，比如，按 1->3->2的方式执行，也是没问题，可以少跑一次前台，提高效率。这种就叫做指令重排序。

编译器对于指令重排序的前提是 “保持逻辑不发生变化”.
这一点在单线程环境下比较容易判断, 但是在多线程环境下就没那么容易了,
多线程的代码执行复杂程度更高, 编译器很难在编译阶段对代码的执行效果进行预测,
因此激进的重排序很容易导致优化后的逻辑和之前不等价.

代码举例: 线程安全的单例模式:

class Singleton {// 使用 volatile 防止指令重排序private static volatile Singleton instance = null; // 使用 static, 该实例就是该类的唯一实例// 私有化构造方法, 防止在类外创造实例private Singleton(){}public static Singleton getSingleton() {// 判断是否需要加锁if (instance == null) {synchronized (Singleton.class) { // 针对类对象加锁, 保证所有线程都是针对同一个对象加锁// 判断是否需要创建实例if (instance == null) {instance = new Singleton();}}}return instance;}
}

对于上面这个代码, 就是一个单例模式, 只有一个 Singleton 实例, 并且只能通过 getSingleton 方法获得。

获得实例的步骤是：

1. 判断实例是否为空，以此来决定是否要加锁。
2. 因为 代码块里面是 先判断是否为空，再创建对象，这是两个步骤，所以要加锁。
3. 实例为 null, 就创建实例。
4. 返回实例。

其中创建实例 new Singleton() 又分为 三个步骤：

1. 分配内存空间
2. 对内存空间进行初始化
3. 把内存空间的地址赋给引用

假如没有使用 volatile 关键字，编译器可能对此进行了优化，进行了指令重排序，那么有可能优化为 1 -> 3 -> 2 。

这样的话，当第一个线程 t1 要获取实例时，因为实例为null, 所以肯定会创建实例，但是可能编译器进行了优化，那么可能顺序就变成了 1 -> 3 -> 2

• 先开辟了一块空间
• 将空间地址赋值给引用
• 对空间初始化

当进行完第二步，把空间地址赋值给引用后，还没来得及初始化，此时另外一个线程 t2 来获取实例了， 进行判断时，发现 instance 不为空，那么就直接返回实例了

t2 拿到实例后，直接进行使用，那么就会报错了，因为虽然开辟了空间，但是 t1 还没来得及对空间进行初始化，所以访问的是非法的地址。

解决：
对 instance 对象加上 volatile 关键字，禁止指令重排序。

3. 不保证原子性

volatile 和 synchronized 有着本质的区别. synchronized 能够保证原子性和内存可见性； volatile 保证的是内存可见性以及禁止指令重排序。

class SynchronizedBlockExample {static class Counter {volatile public int count = 0;void increase() {count++;}}public static void main(String[] args) throws InterruptedException {final Counter counter = new Counter();Thread t1 = new Thread(() -> {for (int i = 0; i < 50000; i++) {counter.increase();}});Thread t2 = new Thread(() -> {for (int i = 0; i < 50000; i++) {counter.increase();}});t1.start();t2.start();t1.join();t2.join();System.out.println(counter.count);}
}

给 count 加上 volatile 关键字，最终 count 的值仍然无法保证是 100000。

但是使用 synchronized 的话就能保证原子性。使得代码执行结果符合预期。

class SynchronizedBlockExample {static class Counter {public int count = 0;synchronized void increase() {count++;}}public static void main(String[] args) throws InterruptedException {final Counter counter = new Counter();Thread t1 = new Thread(() -> {for (int i = 0; i < 50000; i++) {counter.increase();}});Thread t2 = new Thread(() -> {for (int i = 0; i < 50000; i++) {counter.increase();}});t1.start();t2.start();t1.join();t2.join();System.out.println(counter.count);}
}

好啦！ 以上就是对 volatile 的讲解，希望能帮到你 ！
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