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Java 并发编程:volatile 关键字介绍与使用

2024-08-06 16:00:07基础资料围观204

这篇文章介绍了Java 并发编程:volatile 关键字介绍与使用,分享给大家做个参考,收藏Java资料网收获更多编程知识

大家好,我是栗筝i,这篇文章是我的 “栗筝i 的 Java 技术栈” 专栏的第 026 篇文章,在 “栗筝i 的 Java 技术栈” 这个专栏中我会持续为大家更新 Java 技术相关全套技术栈内容。专栏的主要目标是已经有一定 Java 开发经验,并希望进一步完善自己对整个 Java 技术体系来充实自己的技术栈的同学。与此同时,本专栏的所有文章,也都会准备充足的代码示例和完善的知识点梳理,因此也十分适合零基础的小白和要准备工作面试的同学学习。当然,我也会在必要的时候进行相关技术深度的技术解读,相信即使是拥有多年 Java 开发经验的从业者和大佬们也会有所收获并找到乐趣。

在现代多线程编程中,确保数据的一致性和正确性是至关重要的。Java 作为一种广泛使用的编程语言,为多线程编程提供了丰富的工具和机制,其中 volatile 关键字是一个关键的概念。volatile 关键字在 Java 中被用来修饰变量,以确保它们在多线程环境下的可见性和有序性,但它并不保证操作的原子性。

理解 volatile 的工作原理及其应用场景,对于编写高效和可靠的多线程程序至关重要。在本文中,我们将深入探讨 volatile 关键字的核心特性,解释它如何确保变量的可见性和有序性,以及它在解决多线程问题中的局限性。我们还将通过示例展示如何在实际编程中使用 volatile,以及如何通过其他同步机制来弥补 volatile 的不足。

通过对 volatile 的详细分析,我们希望读者能够更好地理解在多线程环境中变量访问的复杂性,并掌握在实际开发中如何正确使用 volatile 关键字,以编写出更加健壮和高效的并发程序。



1、volatile 关键字简介

volatile 关键字在 Java 中用于修饰变量,使其具有可见性和有序性。

  • 可见性:在多线程环境下,当一个线程修改了 volatile 变量的值,新值对于其他线程是立即可见的。通常情况下,线程之间对变量的读写操作是不可见的,这意味着一个线程修改了变量的值,另一个线程可能看不到这个修改,仍然使用旧值。使用 volatile 关键字可以确保所有线程看到的是变量的最新值;
  • 有序性:volatile 关键字还可以防止指令重排序优化。编译器和处理器通常会对指令进行重排序,以提高性能,但这种重排序可能会破坏多线程程序的正确性。volatile 变量的读写操作不会被重排序,也不会与前后的读写操作发生重排序。

需要注意的是 volatile 仅能保证可见性和有序性,不能保证原子性。例如,volatile int count 的递增操作 count++ 仍然不是线程安全的,因为它包含了读和写两个操作,可能会被其他线程打断。

在复杂的同步场景中,可能需要使用 synchronized 或其他并发工具来确保线程安全。


2、volatile 保证可见性

在多线程编程中,线程之间共享变量的访问可能会出现可见性问题,即一个线程对变量的修改可能不会被其他线程立即看到。Java 提供了 volatile 关键字来解决这种可见性问题。

2.1、什么是可见性问题

当一个线程修改了某个变量的值,如果这个修改对其他线程是不可见的,可能会导致程序出现非预期的行为。例如,一个线程修改了变量 flag 的值,但其他线程仍然读取的是旧值:

public class VisibilityProblem {
    private boolean flag = true;

    public void stop() {
        flag = false;
    }

    public void run() {
        while (flag) {
            // 执行任务
        }
    }
}

在这个例子中,如果 flag 变量没有被声明为 volatile,当一个线程调用 stop 方法将 flag 设置为 false 后,另一个正在运行 run 方法的线程可能无法立即看到这个变化,仍然会在 while (flag) 循环中继续执行。

2.2、volatile 如何保证可见性

volatile 关键字通过以下机制确保变量的可见性:

  1. 内存可见性协议:

    • 每个线程都有自己的本地缓存,当一个线程对变量进行读写操作时,实际上是从本地缓存中读取或写入的,而不是直接操作主内存中的变量。
    • 当一个变量被声明为 volatile 时,所有线程对该变量的读写操作都将直接操作主内存,而不是使用本地缓存。
    • 当一个线程修改了 volatile 变量的值,这个新值会立即刷新到主内存中。
    • 任何线程在读取 volatile 变量时,都会从主内存中读取最新的值,而不是从本地缓存中读取旧值。
  2. 内存屏障:

    • volatile 关键字在底层实现中,会在变量的读写操作前后插入内存屏障(Memory Barrier)。
    • 内存屏障确保了指令的执行顺序,防止编译器和处理器对 volatile 变量的读写操作进行重排序。
    • 写内存屏障:确保在写 volatile 变量之前的所有写操作都已经完成,并且结果对其他线程可见。
    • 读内存屏障:确保在读 volatile 变量之后的所有读操作都能读取到最新的值。

示例代码:

public class VolatileExample {
    private volatile boolean running = true;

    public void stop() {
        running = false;
    }

    public void run() {
        while (running) {
            // 执行任务
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        VolatileExample example = new VolatileExample();
        Thread thread = new Thread(example::run);
        thread.start();

        try {
            Thread.sleep(1000); // 让线程运行一段时间
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        example.stop(); // 停止线程
    }
}

在这个例子中,running 变量被声明为 volatile,确保 stop 方法对 running 的修改能够立即被 run 方法中的循环检测到。


3、volatile 保证有序性

在多线程编程中,指令重排序(Instruction Reordering)可能会导致程序的执行顺序与代码的书写顺序不一致,从而引发不可预测的问题。volatile 关键字通过内存屏障(Memory Barrier)机制,防止指令重排序,确保代码执行的有序性。

3.1、什么是指令重排序

为了优化程序的执行速度,编译器和处理器会对指令进行重排序。重排序包括以下三种类型:

  1. 编译器重排序:编译器在生成机器指令时,可以重新安排代码的执行顺序。
  2. 处理器重排序:处理器可以在运行时对指令进行重排序,以充分利用处理器流水线。
  3. 内存系统重排序:由于缓存、写缓冲区等原因,内存操作的顺序可能与程序代码的顺序不同。

尽管重排序不会改变单线程程序的语义,但在多线程环境下,重排序可能会导致线程间的操作顺序不一致,从而引发数据竞争和线程安全问题。

3.2、volatile 如何保证有序性

volatile 关键字通过插入内存屏障,确保指令的执行顺序。内存屏障是一种同步机制,防止特定类型的指令在重排序时被移动到屏障的另一侧。volatile 变量的读写操作前后会插入内存屏障,确保有序性:

  1. 写内存屏障(Store Barrier):在写 volatile 变量之前插入,确保在此屏障之前的所有写操作都已完成,并且结果对其他线程可见;
  2. 读内存屏障(Load Barrier):在读 volatile 变量之后插入,确保在此屏障之后的所有读操作能读取到最新的值。

具体而言,volatile 保证了以下两点:

  1. volatile 变量之前的所有写操作不会被重排序到 volatile 写之后;
  2. volatile 变量之后的所有读操作不会被重排序到 volatile 读之前。

示例代码:

public class VolatileOrderingExample {
    private volatile boolean flag = false;
    private int a = 0;

    public void writer() {
        a = 1;         // 写普通变量
        flag = true;   // 写volatile变量
    }

    public void reader() {
        if (flag) {    // 读volatile变量
            int i = a; // 读普通变量
            // `i` 将是 1,因为 `flag` 为 true 时,`a` 必定已经被写为 1
        }
    }
}

在这个例子中,writer 方法中对 a 的写操作不会被重排序到 flag 之后,因此在 reader 方法中,一旦检测到 flagtrue,就能确保读取到的 a 的值是最新的 1


4、volatile 不保证原子性的详细介绍

在多线程编程中,volatile 关键字可以保证变量的可见性和有序性,但不能保证操作的原子性。原子性(Atomicity)指的是操作在执行过程中不可分割,要么全部执行,要么全部不执行。

4.1、什么是原子性问题

在多线程环境下,非原子操作可能会导致数据不一致。例如,自增操作 i++ 看似简单,但它实际上由三步组成:

  1. 读取变量 i 的当前值;
  2. i 的值加 1;
  3. 将新值写回 i

这三步操作在多线程环境下可能会被打断,从而导致数据竞争问题。假设两个线程同时执行 i++ 操作:

  1. 线程 A 读取 i 的值为 5。
  2. 线程 B 读取 i 的值为 5。
  3. 线程 A 将 i 的值加 1 并写回,i 的值变为 6。
  4. 线程 B 将 i 的值加 1 并写回,i 的值变为 6。

最终结果是,虽然两个线程都执行了 i++ 操作,但 i 的值只增加了 1。这就是因为 i++ 操作不是原子的。

4.2、volatile 的局限性

volatile 仅能确保变量的可见性和有序性,但不能确保操作的原子性。换句话说,使用 volatile 修饰的变量虽然可以在多个线程之间及时同步,但多个线程对该变量的复合操作(如自增、自减)仍然会存在数据竞争问题。

以下是一个例子,说明了 volatile 不保证原子性的问题:

public class VolatileNonAtomic {
    private volatile int count = 0;

    public void increment() {
        count++;
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        VolatileNonAtomic example = new VolatileNonAtomic();

        Runnable task = () -> {
            for (int i = 0; i < 1000; i++) {
                example.increment();
            }
        };

        Thread t1 = new Thread(task);
        Thread t2 = new Thread(task);

        t1.start();
        t2.start();

        t1.join();
        t2.join();

        System.out.println("Final count: " + example.count);
    }
}

在这个例子中,尽管 count 变量被声明为 volatile,但由于 increment 方法中的 count++ 操作不是原子的,最终的 count 值可能小于 2000。

4.3、解决方法

为了确保操作的原子性,可以使用以下方法:

  1. 使用 synchronized 关键字:将操作包装在同步块中,确保操作的原子性。

    public class SynchronizedExample {
        private int count = 0;
    
        public synchronized void increment() {
            count++;
        }
    }
    
  2. 使用原子类:Java 提供了 java.util.concurrent.atomic 包中的原子类(如 AtomicIntegerAtomicLong)来确保操作的原子性。

    import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
    
    public class AtomicExample {
        private AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);
    
        public void increment() {
            count.incrementAndGet();
        }
    }
    

文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_45187434/article/details/140912206
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