JAVA虚拟机JVM之内存模型
内存模型
- java 内存模型
很多人将【java 内存结构】与【java 内存模型】傻傻分不清,【java 内存模型】是 Java Memory Model(JMM)的意思。
关于它的权威解释,请参考 https://download.oracle.com/otn-pub/jcp/memory_model-1.0-pfd- spec-oth-JSpec/memory_model-1_0-pfd-spec.pdf?
AuthParam=1562811549_4d4994cbd5b59d964cd2907ea22ca08b
简单的说,JMM 定义了一套在多线程读写共享数据时(成员变量、数组)时,对数据的可见性、有序性、和原子性的规则和保障
原子性
原子性在学习线程时讲过,下面来个例子简单回顾一下:
问题提出,两个线程对初始值为 0 的静态变量一个做自增,一个做自减,各做 5000 次,结果是 0 吗?
问题分析
以上的结果可能是正数、负数、零。为什么呢?因为 Java 中对静态变量的自增,自减并不是原子操作。
例如对于 i++ 而言(i 为静态变量),实际会产生如下的 JVM 字节码指令:
而对应 i-- 也是类似:
而 Java 的内存模型如下,完成静态变量的自增,自减需要在主存和线程内存中进行数据交换:
如果是单线程以上 8 行代码是顺序执行(不会交错)没有问题:
但多线程下这 8 行代码可能交错运行(为什么会交错?思考一下): 出现负数的情况:
出现正数的情况:
解决方法
synchronized (同步关键字) 语法
synchronized( 对象 ) {
要作为原子操作代码
}
用 解决并发问题:
synchronized
static int i = 0;
static Object obj = new Object();public static void main(String[] args) throws InterruptedException { Thread t1 = new Thread(() -> {for (int j = 0; j < 5000; j++) { synchronized (obj) {i++;}}
});Thread t2 = new Thread(() -> {for (int j = 0; j < 5000; j++) { synchronized (obj) {i--;}}});t1.start();t2.start();t1.join();t2.join(); System.out.println(i);
}
如何理解呢:你可以把 obj 想象成一个房间,线程 t1,t2 想象成两个人。
当线程 t1 执行到 synchronized(obj) 时就好比 t1 进入了这个房间,并反手锁住了门,在门内执行
count++ 代码。
这时候如果 t2 也运行到了 synchronized(obj) 时,它发现门被锁住了,只能在门外等待。
当 t1 执行完 synchronized{} 块内的代码,这时候才会解开门上的锁,从 obj 房间出来。t2 线程这时才可以进入 obj 房间,反锁住门,执行它的 count-- 代码。
注意:上例中 t1 和 t2 线程必须用 synchronized 锁住同一个 obj 对象,如果 t1 锁住的是 m1 对象,t2 锁住的是 m2 对象,就好比两个人分别进入了两个不同的房间,没法起到同步的效果。
可见性
退不出的循环
先来看一个现象,main 线程对 run 变量的修改对于 t 线程不可见,导致了 t 线程无法停止:
static boolean run = true;public static void main(String[] args) throws InterruptedException { Thread t = new Thread(()->{while(run){
// ....}});t.start();Thread.sleep(1000);run = false; // 线程t不会如预想的停下来}
为什么呢?分析一下:
- 初始状态, t 线程刚开始从主内存读取了 run 的值到工作内存。
- 因为 t 线程要频繁从主内存中读取 run 的值,JIT 编译器会将 run 的值缓存至自己工作内存中的高速缓存中,减少对主存中 run 的访问,提高效率
- 1 秒之后,main 线程修改了 run 的值,并同步至主存,而 t 是从自己工作内存中的高速缓存中读取这个变量的值,结果永远是旧值
解决方法
volatile(易变关键字)
它可以用来修饰成员变量和静态成员变量,他可以避免线程从自己的工作缓存中查找变量的值,必须到 主存中获取它的值,线程操作 volatile 变量都是直接操作主存
可见性
前面例子体现的实际就是可见性,它保证的是在多个线程之间,一个线程对 volatile 变量的修改对另一个线程可见, 不能保证原子性,仅用在一个写线程,多个读线程的情况:
上例从字节码理解是这样的:
getstatic getstatic getstatic getstatic putstatic
getstatic
run // 线 程 t 获 取 run true
run // 线 程 t 获 取 run true run // 线 程 t 获 取 run true run // 线 程 t 获 取 run true
run // 线程 main 修改 run 为 false, 仅此一次
run // 线 程 t 获 取 run false
比较一下之前我们将线程安全时举的例子:两个线程一个 i++ 一个 i-- ,只能保证看到最新值,不能解决指令交错
注意
synchronized 语句块既可以保证代码块的原子性,也同时保证代码块内变量的可见性。但缺点是
synchronized是属于重量级操作,性能相对更低
如果在前面示例的死循环中加入 System.out.println() 会发现即使不加 volatile 修饰符,线程 t 也能正确看到对 run 变量的修改了,想一想为什么?
有序性
诡异的结果
int num = 0;boolean ready = false;// 线程1 执行此方法public void actor1(I_Result r) { if(ready) {r.r1 = num + num;} else {r.r1 = 1;}}// 线程2 执行此方法public void actor2(I_Result r) { num = 2;ready = true;}
I_Result 是一个对象,有一个属性 r1 用来保存结果,问,可能的结果有几种? 有同学这么分析
情况1:线程1 先执行,这时 ready = false,所以进入 else 分支结果为 1
情况2:线程2 先执行 num = 2,但没来得及执行 ready = true,线程1 执行,还是进入 else 分支,结果为1
情况3:线程2 执行到 ready = true,线程1 执行,这回进入 if 分支,结果为 4(因为 num 已经执行过了)
但我告诉你,结果还有可能是 0 😁😁😁,信不信吧!
这种情况下是:线程2 执行 ready = true,切换到线程1,进入 if 分支,相加为 0,再切回线程2 执行
num = 2
相信很多人已经晕了 😵😵😵
这种现象叫做指令重排,是 JIT 编译器在运行时的一些优化,这个现象需要通过大量测试才能复现: 借助 java 并发压测工具 jcstress https://wiki.openjdk.java.net/display/CodeTools/jcstress
mvn archetype:generate -DinteractiveMode=false - DarchetypeGroupId=org.openjdk.jcstress -DarchetypeArtifactId=jcstress-java-test- archetype -DgroupId=org.sample -DartifactId=test -Dversion=1.0
@JCStressTest
@Outcome(id = {"1", "4"}, expect = Expect.ACCEPTABLE, desc = "ok") @Outcome(id = "0", expect = Expect.ACCEPTABLE_INTERESTING, desc = "!!!!") @State
public class ConcurrencyTest {int num = 0;boolean ready = false; @Actorpublic void actor1(I_Result r) { if(ready) {r.r1 = num + num;} else {r.r1 = 1;}}@Actorpublic void actor2(I_Result r) { num = 2;ready = true;}}
执行
mvn clean install
java -jar target/jcstress.jar
会输出我们感兴趣的结果,摘录其中一次结果:
*** INTERESTING tests
Some interesting behaviors observed. This is for the plain curiosity.
2 matching test results.
[OK] test.ConcurrencyTest
(JVM args: [-XX:-TieredCompilation])
Observed state Occurrences Expectation Interpretation
0 | 1,729 | ACCEPTABLE_INTERESTING | !!! |
---|---|---|---|
1 | 42,617,915 | ACCEPTABLE | ok |
4 | 5,146,627 | ACCEPTABLE | ok |
Observed state | Occurrences | Expectation | Interpretation |
---|---|---|---|
0 | 1,652 | ACCEPTABLE_INTERESTING | !!! |
1 | 46,460,657 | ACCEPTABLE | ok |
4 | 4,571,072 | ACCEPTABLE | ok |
可以看到,出现结果为 0 的情况有 638 次,虽然次数相对很少,但毕竟是出现了。
[OK] test.ConcurrencyTest
(JVM args: [])
解决方法
volatile 修饰的变量,可以禁用指令重排
@JCStressTest
@Outcome(id = {"1", "4"}, expect = Expect.ACCEPTABLE, desc = "ok") @Outcome(id = "0", expect = Expect.ACCEPTABLE_INTERESTING, desc = "!!!!") @State
public class ConcurrencyTest {int num = 0;volatile boolean ready = false; @Actorpublic void actor1(I_Result r) { if(ready) {r.r1 = num + num;} else {r.r1 = 1;}}@Actorpublic void actor2(I_Result r) { num = 2;ready = true;}}
结果为:
*** INTERESTING tests
Some interesting behaviors observed. This is for the plain curiosity.
0 matching test results.
有序性理解
JVM 会在不影响正确性的前提下,可以调整语句的执行顺序,思考下面一段代码
static int i; static int j;
// 在某个线程内执行如下赋值操作
i = …; // 较为耗时的操作
j = …;
可以看到,至于是先执行 i 还是 先执行 j ,对最终的结果不会产生影响。所以,上面代码真正执行时,既可以是
i = …; // 较为耗时的操作
j = …;
也可以是
j = …;
i = …; // 较为耗时的操作
这种特性称之为『指令重排』,多线程下『指令重排』会影响正确性,例如著名的 double-checked locking 模式实现单例
public final class Singleton { private Singleton() { }private static Singleton INSTANCE = null; public static Singleton getInstance() {
// 实例没创建,才会进入内部的 synchronized代码块if (INSTANCE == null) {synchronized (Singleton.class) {
// 也许有其它线程已经创建实例,所以再判断一次if (INSTANCE == null) { INSTANCE = new Singleton();}}}return INSTANCE;}
}
以上的实现特点是:
懒惰实例化
首次使用 getInstance() 才使用 synchronized 加锁,后续使用时无需加锁
但在多线程环境下,上面的代码是有问题的, INSTANCE = new Singleton() 对应的字节码为:
4: invokespecial #3 // Method “”😦)V
7: putstatic #4 // Field INSTANCE:Lcn/itcast/jvm/t4/Singleton;
// class cn/itcast/jvm/t4/Singleton
#2
0: new
3: dup
其中 4 7 两步的顺序不是固定的,也许 jvm 会优化为:先将引用地址赋值给 INSTANCE 变量后,再执行构造方法,如果两个线程 t1,t2 按如下时间序列执行:
时间1 t1 线程执行到 INSTANCE = new Singleton();
时间2 t1 线程分配空间,为Singleton对象生成了引用地址(0 处)
时间3 t1 线程将引用地址赋值给 INSTANCE,这时 INSTANCE != null(7 处)
时间4 t2 线程进入getInstance() 方法,发现 INSTANCE != null(synchronized块外),直接返回 INSTANCE
时间5 t1 线程执行Singleton的构造方法(4 处)
这时 t1 还未完全将构造方法执行完毕,如果在构造方法中要执行很多初始化操作,那么 t2 拿到的是将是一个未初始化完毕的单例
对 INSTANCE 使用 volatile 修饰即可,可以禁用指令重排,但要注意在 JDK 5 以上的版本的 volatile 才会真正有效
happens-before
happens-before 规定了哪些写操作对其它线程的读操作可见,它是可见性与有序性的一套规则总结, 抛开以下 happens-before 规则,JMM 并不能保证一个线程对共享变量的写,对于其它线程对该共享变量的读可见
线程解锁 m 之前对变量的写,对于接下来对 m 加锁的其它线程对该变量的读可见
static int x;static Object m = new Object();new Thread(()->{ synchronized(m) {x = 10;}},"t1").start();new Thread(()->{ synchronized(m) {System.out.println(x);}},"t2").start();
线程对 volatile 变量的写,对接下来其它线程对该变量的读可见
volatile static int x;new Thread(()->{ x = 10;},"t1").start();new Thread(()->{ System.out.println(x);},"t2").start();
线程 start 前对变量的写,对该线程开始后对该变量的读可见
static int x;x = 10;new Thread(()->{ System.out.println(x);},"t2").start();
线程结束前对变量的写,对其它线程得知它结束后的读可见(比如其它线程调用 t1.isAlive() 或
t1.join()等待它结束)
static int x;Thread t1 = new Thread(()->{ x = 10;},"t1");
t1.start();t1.join(); System.out.println(x);
线程 t1 打断 t2(interrupt)前对变量的写,对于其他线程得知 t2 被打断后对变量的读可见(通过t2.interrupted 或 t2.isInterrupted)
static int x;public static void main(String[] args) { Thread t2 = new Thread(()->{while(true) {if(Thread.currentThread().isInterrupted()) { System.out.println(x);break;}}},"t2");t2.start();new Thread(()->{ try {Thread.sleep(1000);} catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace();}x = 10;t2.interrupt();},"t1").start();while(!t2.isInterrupted()) { Thread.yield();}System.out.println(x);
}
对变量默认值(0,false,null)的写,对其它线程对该变量的读可见具有传递性,如果 x hb-> y 并且 y hb-> z 那么有 x hb-> z
变量都是指成员变量或静态成员变量参考: 第17页
- CAS 与 原子类
CAS
CAS 即 Compare and Swap ,它体现的一种乐观锁的思想,比如多个线程要对一个共享的整型变量执行 +1 操作:
// 需要不断尝试
while(true) {int 旧值 = 共享变量 ; // 比如拿到了当前值 0int 结果 = 旧值 + 1; // 在旧值 0 的基础上增加 1 ,正确结果是 1/*
这时候如果别的线程把共享变量改成了 5,本线程的正确结果 1 就作废了,这时候
compareAndSwap 返回 false,重新尝试,直到:
compareAndSwap 返回 true,表示我本线程做修改的同时,别的线程没有干扰
*/if( compareAndSwap ( 旧值, 结果 )) {
// 成功,退出循环}}
获取共享变量时,为了保证该变量的可见性,需要使用 volatile 修饰。结合 CAS 和 volatile 可以实现无锁并发,适用于竞争不激烈、多核 CPU 的场景下。
因为没有使用 synchronized,所以线程不会陷入阻塞,这是效率提升的因素之一但如果竞争激烈,可以想到重试必然频繁发生,反而效率会受影响
CAS 底层依赖于一个 Unsafe 类来直接调用操作系统底层的 CAS 指令,下面是直接使用 Unsafe 对象进行线程安全保护的一个例子
import sun.misc.Unsafe;
import java.lang.reflect.Field;
public class TestCAS {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {DataContainer dc = new DataContainer();int count = 5;Thread t1 = new Thread(() -> {for (int i = 0; i < count; i++) { dc.increase();}});t1.start();t1.join(); System.out.println(dc.getData());}
}class DataContainer {private volatile int data; static final Unsafe unsafe; static final long DATA_OFFSET;static {try {
// Unsafe 对象不能直接调用,只能通过反射获得Field theUnsafe = Unsafe.class.getDeclaredField("theUnsafe"); theUnsafe.setAccessible(true);unsafe = (Unsafe) theUnsafe.get(null);} catch (NoSuchFieldException | IllegalAccessException e) { throw new Error(e);}try {
// data 属性在 DataContainer 对象中的偏移量,用于 Unsafe 直接访问该属性DATA_OFFSET =unsafe.objectFieldOffset(DataContainer.class.getDeclaredField("data"));} catch (NoSuchFieldException e) { throw new Error(e);}}public void increase() { int oldValue; while(true) {
// 获取共享变量旧值,可以在这一行加入断点,修改 data 调试来加深理解oldValue = data;
// cas 尝试修改 data 为 旧值 + 1,如果期间旧值被别的线程改了,返回 falseif (unsafe.compareAndSwapInt(this, DATA_OFFSET, oldValue, oldValue +1)) {}}return;}public void decrease() { int oldValue; while(true) {oldValue = data;if (unsafe.compareAndSwapInt(this, DATA_OFFSET, oldValue, oldValue -1)) {return;}}public int getData() {return data;}
}
乐观锁与悲观锁
CAS 是基于乐观锁的思想:最乐观的估计,不怕别的线程来修改共享变量,就算改了也没关系, 我吃亏点再重试呗。
synchronized 是基于悲观锁的思想:最悲观的估计,得防着其它线程来修改共享变量,我上了锁你们都别想改,我改完了解开锁,你们才有机会。
原子操作类
juc(java.util.concurrent)中提供了原子操作类,可以提供线程安全的操作,例如:AtomicInteger、AtomicBoolean等,它们底层就是采用 CAS 技术 + volatile 来实现的。
可以使用 AtomicInteger 改写之前的例子:
// 创建原子整数对象
private static AtomicInteger i = new AtomicInteger(0);public static void main(String[] args) throws InterruptedException {Thread t1 = new Thread(() -> {for (int j = 0; j < 5000; j++) {i.getAndIncrement(); // 获取并且自增 i++
// i.incrementAndGet(); // 自增并且获取 ++i}});Thread t2 = new Thread(() -> {for (int j = 0; j < 5000; j++) {i.getAndDecrement(); // 获取并且自减 i--}});t1.start();t2.start();t1.join();t2.join();}
}
- synchronized 优化
Java HotSpot 虚拟机中,每个对象都有对象头(包括 class 指针和 Mark Word)。Mark Word 平时存储这个对象的 哈希码 、 分代年龄 ,当加锁时,这些信息就根据情况被替换为 标记位 、 线程锁记录指针 、 重量级锁指针 、 线程ID 等内容
轻量级锁
如果一个对象虽然有多线程访问,但多线程访问的时间是错开的(也就是没有竞争),那么可以使用轻 量级锁来优化。这就好比:
学生(线程 A)用课本占座,上了半节课,出门了(CPU时间到),回来一看,发现课本没变,说明没有竞争,继续上他的课。
如果这期间有其它学生(线程 B)来了,会告知(线程A)有并发访问,线程 A 随即升级为重量级锁, 进入重量级锁的流程。
而重量级锁就不是那么用课本占座那么简单了,可以想象线程 A 走之前,把座位用一个铁栅栏围起来假设有两个方法同步块,利用同一个对象加锁
static Object obj = new Object();
public static void method1() {synchronized( obj ) {// 同步块 A method2();}
}public static void method2() { synchronized( obj ) {
// 同步块 B}
}
每个线程都的栈帧都会包含一个锁记录的结构,内部可以存储锁定对象的 Mark Word
线程 1 | 对象 Mark Word | 线程 2 |
---|---|---|
访问同步块 A,把 Mark 复制到线程 1 的锁记录 | 01(无锁) | - |
CAS 修改 Mark 为线程 1 锁记录地址 | 01(无锁) | - |
成功(加锁) | 00(轻量锁)线程 1锁记录地址 | - |
执行同步块 A | 00(轻量锁)线程 1锁记录地址 | - |
访问同步块 B,把 Mark 复制到线程 1 的锁记录 | 00(轻量锁)线程 1锁记录地址 | - |
CAS 修改 Mark 为线程 1 锁记录地址 | 00(轻量锁)线程 1锁记录地址 | - |
失败(发现是自己的锁) | 00(轻量锁)线程 1锁记录地址 | - |
锁重入 | 00(轻量锁)线程 1锁记录地址 | - |
执行同步块 B | 00(轻量锁)线程 1锁记录地址 | - |
同步块 B 执行完毕 | 00(轻量锁)线程 1锁记录地址 | - |
同步块 A 执行完毕 | 00(轻量锁)线程 1锁记录地址 | - |
成功(解锁) | 01(无锁) | - |
- | 01(无锁) | 访问同步块 A,把 Mark 复制到线程 2 的锁记录 |
- | 01(无锁) | CAS 修改 Mark 为线程 2 锁记录地址 |
- | 00(轻量锁)线程 2锁记录地址 | 成功(加锁) |
- | … | … |
锁膨胀
如果在尝试加轻量级锁的过程中,CAS 操作无法成功,这时一种情况就是有其它线程为此对象加上了轻量级锁(有竞争),这时需要进行锁膨胀,将轻量级锁变为重量级锁。
static Object obj = new Object();
public static void method1() {
synchronized( obj ) {
// 同步块
}
}
线程 1 | 对象 Mark | 线程 2 |
---|---|---|
访问同步块,把 Mark 复制到线程1 的锁记录 | 01(无锁) | - |
CAS 修改 Mark 为线程 1 锁记录地址 | 01(无锁) | - |
成功(加锁) | 00(轻量锁)线程 1 锁记录地址 | - |
执行同步块 | 00(轻量锁)线程 1 锁记录地址 | - |
执行同步块 | 00(轻量锁)线程 1 锁记录地址 | 访问同步块,把 Mark 复制到线程 2 |
执行同步块 | 00(轻量锁)线程 1 锁记录地址 | CAS 修改 Mark 为线程 2 锁记录地址 |
执行同步块 | 00(轻量锁)线程 1 锁记录地址 | 失败(发现别人已经占了锁) |
执行同步块 | 00(轻量锁)线程 1 锁记录地址 | CAS 修改 Mark 为重量锁 |
执行同步块 | 10(重量锁)重量锁指针 | 阻塞中 |
执行完毕 | 10(重量锁)重量锁指针 | 阻塞中 |
失败(解锁) | 10(重量锁)重量锁指针 | 阻塞中 |
释放重量锁,唤起阻塞线程竞争 | 01(无锁) | 阻塞中 |
- | 10(重量锁) | 竞争重量锁 |
- | 10(重量锁) | 成功(加锁) |
- | … | … |
重量锁
重量级锁竞争的时候,还可以使用自旋来进行优化,如果当前线程自旋成功(即这时候持锁线程已经退 出了同步块,释放了锁),这时当前线程就可以避免阻塞。
在 Java 6 之后自旋锁是自适应的,比如对象刚刚的一次自旋操作成功过,那么认为这次自旋成功的可能性会高,就多自旋几次;反之,就少自旋甚至不自旋,总之,比较智能。
自旋会占用 CPU 时间,单核 CPU 自旋就是浪费,多核 CPU 自旋才能发挥优势。
好比等红灯时汽车是不是熄火,不熄火相当于自旋(等待时间短了划算),熄火了相当于阻塞(等 待时间长了划算)
Java 7 之后不能控制是否开启自旋功能
自旋重试成功的情况
线程 1 (cpu 1 上) | 对象 Mark | 线程 2 (cpu 2 上) |
---|---|---|
- | 10(重量锁) | - |
访问同步块,获取 monitor | 10(重量锁)重量锁指针 | - |
成功(加锁) | 10(重量锁)重量锁指针 | - |
执行同步块 | 10(重量锁)重量锁指针 | - |
执行同步块 | 10(重量锁)重量锁指针 | 访问同步块,获取 monitor |
执行同步块 | 10(重量锁)重量锁指针 | 自旋重试 |
执行完毕 | 10(重量锁)重量锁指针 | 自旋重试 |
成功(解锁) | 01(无锁) | 自旋重试 |
- | 10(重量锁)重量锁指针 | 成功(加锁) |
- | 10(重量锁)重量锁指针 | 执行同步块 |
- | … | … |
自旋重试失败的情况
线程 1(cpu 1 上) | 对象 Mark | 线程 2(cpu 2 上) |
---|---|---|
- | 10(重量锁) | - |
访问同步块,获取 monitor | 10(重量锁)重量锁指针 | - |
成功(加锁) | 10(重量锁)重量锁指针 | - |
执行同步块 | 10(重量锁)重量锁指针 | - |
执行同步块 | 10(重量锁)重量锁指针 | 访问同步块,获取 monitor |
执行同步块 | 10(重量锁)重量锁指针 | 自旋重试 |
执行同步块 | 10(重量锁)重量锁指针 | 自旋重试 |
执行同步块 | 10(重量锁)重量锁指针 | 自旋重试 |
执行同步块 | 10(重量锁)重量锁指针 | 阻塞 |
- | … | … |
偏向锁
轻量级锁在没有竞争时(就自己这个线程),每次重入仍然需要执行 CAS 操作。Java 6 中引入了偏向锁来做进一步优化:只有第一次使用 CAS 将线程 ID 设置到对象的 Mark Word 头,之后发现这个线程 ID 是自己的就表示没有竞争,不用重新 CAS.
撤销偏向需要将持锁线程升级为轻量级锁,这个过程中所有线程需要暂停(STW) 访问对象的 hashCode 也会撤销偏向锁
如果对象虽然被多个线程访问,但没有竞争,这时偏向了线程 T1 的对象仍有机会重新偏向 T2, 重偏向会重置对象的 Thread ID
撤销偏向和重偏向都是批量进行的,以类为单位
如果撤销偏向到达某个阈值,整个类的所有对象都会变为不可偏向的可以主动使用 -XX:-UseBiasedLocking 禁用偏向锁
可以参考这篇论文:https://www.oracle.com/technetwork/java/biasedlocking-oopsla2006-wp- 149958.pdf
假设有两个方法同步块,利用同一个对象加锁
static Object obj = new Object(); public static void method1() {
synchronized( obj ) {
// 同步块 A method2();
}
}
public static void method2() { synchronized( obj ) {
// 同步块 B
}
}
线程 1 | 对象 Mark |
---|---|
访问同步块 A,检查 Mark 中是否有线程 ID | 101(无锁可偏向) |
尝试加偏向锁 | 101(无锁可偏向)对象 hashCode |
成功 | 101(无锁可偏向)线程ID |
执行同步块 A | 101(无锁可偏向)线程ID |
访问同步块 B,检查 Mark 中是否有线程 ID | 101(无锁可偏向)线程ID |
是自己的线程 ID,锁是自己的,无需做更多操作 | 101(无锁可偏向)线程ID |
执行同步块 B | 101(无锁可偏向)线程ID |
执行完毕 | 101(无锁可偏向)对象 hashCode |
其它优化
减少上锁时间
同步代码块中尽量短
减少锁的粒度
将一个锁拆分为多个锁提高并发度,例如:
ConcurrentHashMap
LongAdder 分为 base 和 cells 两部分。没有并发争用的时候或者是 cells 数组正在初始化的时候,会使用 CAS 来累加值到 base,有并发争用,会初始化 cells 数组,数组有多少个 cell,就允许有多少线程并行修改,最后将数组中每个 cell 累加,再加上 base 就是最终的值
LinkedBlockingQueue 入队和出队使用不同的锁,相对于LinkedBlockingArray只有一个锁效率要高
锁粗化
多次循环进入同步块不如同步块内多次循环
另外 JVM 可能会做如下优化,把多次 append 的加锁操作粗化为一次(因为都是对同一个对象加锁, 没必要重入多次)
new StringBuffer().append(“a”).append(“b”).append(“c”);
锁消除
JVM 会进行代码的逃逸分析,例如某个加锁对象是方法内局部变量,不会被其它线程所访问到,这时候就会被即时编译器忽略掉所有同步操作。
读写分离
CopyOnWriteArrayList ConyOnWriteSet
参 考 : https://wiki.openjdk.java.net/display/HotSpot/Synchronization http://luojinping.com/2015/07/09/java 锁 优 化 / https://www.infoq.cn/article/java-se-16-synchronized
https://www.jianshu.com/p/9932047a89be https://www.cnblogs.com/sheeva/p/6366782.html https://stackoverflow.com/questions/46312817/does-java-ever-rebias-an-individual-lock
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Android Gradle脚本打包
1、背景资料 1.1 Android-Gradle-Groovy-Java-JVM 之间的关系 1.2 Android Gradle Plugin Version版本 与 Gradle Version版本的对应关系 Android Gradle Plugin Version版本Gradle Version版本1.0.0 - 1.1.32.2.1 - 2.31.2.0 - 1.3.12.2.1 - 2.91.5.02.2.1 - 2.132.0.0 -…...

平滑KDJ指标公式,减少无效金叉死叉
软件自带的KDJ指标比较敏感,在震荡上涨或者震荡下跌时会反复出现金叉死叉信号,不利于指标的使用以及进一步开发。为了减少无效金叉死叉,本文对KDJ指标公式进行平滑处理。 一、KDJ指标对比 以下为软件自带的KDJ指标,加上了图标。本…...

大势前瞻!文旅还是短视频,你弯道超车风口在这了
三年前,新冠疫情的影响波及整个各行各业行业,互联网寒冬,房地产崩盘,教培团灭,在这样的背景下,行业都进入了发展“冰雪期”。老话说大疫后必有大变,如今风雪融化,万物复苏࿰…...

JAVA基础常见面试题
1.Java接口和抽象类的区别? 接口 接口中不能定义构造器 方法全部都是抽象方法,JDK8提供方法默认实现 接口中的成员都是public的 接口中定义的成员变量实际上都是常量 一个类可以实现多个接口 抽象类 抽象类中可以定义构造器 可以有抽象方法和具体…...

通过一张照片来定位拍摄地点和网站的域名 LA CTF 2023
简介 这次打ctf遇到了一个比较经典的osint类题目,在这里分享一下如何做此类题目 题目链接: https://platform.lac.tf/challs题目简介: 你能猜出这个猫天堂的名字吗?答案是此位置的网站域。例如,如果答案是 ucla&…...

SpringBoot(powernode)(内含教学视频+源代码)
SpringBoot(powernode)(内含教学视频源代码) 教学视频源代码下载链接地址:https://download.csdn.net/download/weixin_46411355/87484637 目录SpringBoot(powernode)(内含教学视频…...

TEMU联盟计划用意何在?做推广达人真的能收入满满吗?
据东哥近期了解,Temu在北美市场表现十分火爆,甚至冲上了AppStore下载榜第一名。Temu在美国市场上采用了类似PDD的病毒式传播策略,以实惠的产品和折扣吸引消费者并动员普通人大量传播链接和App下载,所以有了TEMU联盟计划࿰…...

【概念辨析】二维数组传参的集中可能性
一、二维数组传参竟然不是用二级指针进行接收? 今天进行再一次的二级指针学习时,发现了一条以前没怎么注意过的知识点:二维数组进行传参只能用二维数组(不能省略列)进行接收或者是数组指针。 问题复现代码如下…...

Photon Vectorized Engine 学习记录
Photon Hash Aggregation Vectorization Photon Hash Join 的向量化的要点是:使用开放地址法。步骤: 向量化计算 hash 值基于 hash 向量化计算 bucket 下标,得到 bucket index 向量基于 bucket index 向量中记录的下标找到 bucketÿ…...

webRTC学习-基础知识
webRTC学习1、webRTC简介1.1什么是webRTC?1.2、作用2、webRTC通信原理2.1、媒体协商(SDP)2.2、网络协商(candidate)2.2.1、STUN2.2.2、TURN2.3、媒体协商网络协商数据的交换通道webRTC官网1、webRTC简介 1.1什么是web…...

MySQL数据库——JDBC编程
文章目录一、什么是Java的JDBC二、JDBC编程三、代码整体展示一、什么是Java的JDBC JDBC,即Java Database Connectivity。意思是java数据库连接。是一种用来执行 SQL 语句的 JavaAPI,是Java中数据库的连接规范。这个 API 由 java.sql* 和 javax.sql* 包中…...

【面向小白】你见过这样讲解队列的吗?(阅此文可学会用纯C手撕一个队列)
目录 0.前言 1.什么是队列 2.选择什么结构实现队列 3.用C语言实现队列 3.1用什么可以封装代表一个队列 3.2队列接口的设计 3.3 队列的初始化 3.4 队列的销毁 3.5* 队列的状态分析 3.6 队列的插入 3.7 队列的删除 3.8 队列的大小(有效元素的数目ÿ…...

[element plus] 对话框组件再封装使用 - vue
学习关键语句: 饿了么组件dialog组件使用 dialog组件二次封装 vue3中封住的组件使用update触发更新 vue3中封装组件使用v-model:属性值来传值 写在前面 这是我遇到的一个页面需求 , 其中一个对话框的内容是很常用的 , 所以我将它封装出来才写的一篇文章 现在给出如下需求: 封…...

Markdown基本语法简介
前言:当你在git平台创建一个仓库时,平台会自动创建一个README.md文件,并将它的内容展现在web端页面,方面其他读者查阅。README.md实则是一个适用Markdown语法的文本文件,从他的后缀md即可看出它是Markdown的缩写。在gi…...

分布式服务的接口幂等性如何设计
1.1 概述 所谓幂等: 多次调用方法或者接口不会改变业务状态,可以保证重复调用的结果和单次调用的结果一致。 基于RESTful API的角度对部分常见类型请求的幂等性特点进行分析 举个例子: 假如你有个某多多 有个服务 服务提供一个接口,结果这个服务部署在…...

视频流截取保存到本地路径(打包jar包CMD运行)
需求:现在有一批https的监控视频流URL,需要对视频流进行每三秒截屏一次,并保存到本地路径,png格式,以当前时间命名。代码:import org.bytedeco.javacv.FFmpegFrameGrabber; import org.bytedeco.javacv.Fra…...

mysql索引失效的几种情况
失效的几种情况 1、select * from xxx 2、索引列上有计算 3、索引列上有函数 4、like左边包含‘%’ 5、使用or关键字 6、not in和not exists 7、order by 8、不满足最左匹配原则 给code、age和name这3个字段建好联合索引:idx_code_age_name。 该索引字段的顺…...

Windows下载安装Redis的详细步骤
目录 一、概述 1.redis的版本维护介绍 2.msi安装包和压缩包的优点和缺点 二、操作步骤 三、测试是否安装成功(查看版本) 四、获取资源 一、概述 1.redis的版本维护介绍 Redis的官网只提供Linux系统的下载。但是微软的技术团队长期开发和维护着这…...

【蓝桥杯每日一题】差分算法
🍎 博客主页:🌙披星戴月的贾维斯 🍎 欢迎关注:👍点赞🍃收藏🔥留言 🍇系列专栏:🌙 蓝桥杯 🌙我与杀戮之中绽放,亦如黎明的花…...

MyBatis Plus 数据库字段加密处理
目录1.场景介绍2.Maven依赖2.AESUtil.java 加解密工具类3.字段处理类4.修改 MyBatis Plus 查询4.1 修改表对应实体类4.2 修改加密字段对应属性4.3 修改 xml 使用 ResultMap4.4 修改 xml 中 el 表达式5.测试结果6.MyBatis Plus 缺陷补充:测试实例1 查询测试1.1 查询信…...

openpose在win下环境配置
1.下载OpenPose库 以下二选一进行下载源码 (1)git进行下载 打开GitHub Desktop或者Powershell git clone https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose cd openpose/ git submodule update --init --recursive --remote(2)在github上手动下载 由于下载环境问…...

【剑指offer-C++】JZ16:数值的整数次方
【剑指offer】JZ16:数值的整数次方题目描述解题思路题目描述 描述:实现函数 double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方。 注意: 1.保证base和exponent不同时为0。 2.不得使用库函数,同时不需要…...

了解Axios及其运用方式
Axios简介 axios框架全称(ajax – I/O – system): 基于promise用于浏览器和node.js的http客户端,因此可以使用Promise API 一、axios是干啥的 说到axios我们就不得不说下Ajax。在旧浏览器页面在向服务器请求数据时,…...