为了更好的了解底层原理,写出更加高效的代码,今天我们 详细的分析一下JAVA内存模型(JMM),JAVA内存模型是我们深入了解java并发变成的先决条件。对于后续多线程 中的线程安全,同步异步处理等更是大有裨益。
在学习java内存模型之前,先了解一下计算机硬件模型,我们都知道处理器与计算机存储设备运算速度有几个数量级的差别。总不能让处理器一直等待计算机存储设备,这样就没有办法显现处理器的优势。
因处为了能让处理器的性能发挥到极致,在处理器和存储设备之间加入了高速缓存(cache)来作为缓冲。将运算需要使用到的数据复制到缓存中,让运算可以快速进行。当运算完成以后,再将高速缓存中的结果写入到主内存中,这样处理器 就不用等待主存的读写操作了。
每个 处理器都有自己的高速缓存,同时又共同操作同一块主存,当多个处理器同时操作主存时,可能导致数据不一致,因此需要
“缓存一致性协议”来保障,比如,MSI,MESI等。
java内存模型即java memory model,简称JMM。 用来屏蔽掉各种硬件和操作系统的内存访问差异,以实现java程序在各平台下都能达到一致性的内存访问效果。
JMM定义了线程和主内存之间的抽象关系;线程之间共享变量存储在主内存(main memory)中,每个线程都有一个私有的本地内存(local memory),本地内存中存储了该线程以读/写共享变量的副本。本地内存是JMM的一个抽象概念,并不真实存在。他涵盖了缓存,寄存器以及其他的硬件和编译器优化。
MM与Java内存结构并不是同一个层次的内存划分,两者基本没有关系。如果一定要勉强对应,那从变量、主内存、工作内存的定义看,主内存主要对应Java堆中的对象实例数据部分,工作内存则对应虚拟机栈的部分区域。
主内存:主要存储的是Java实例对象,所有线程创建的实例对象都存放在主内存中,不管该实例对象是成员变量还是方法中的本地变量(也称局部变量),当然也包括了共享的类信息、常量、静态变量。共享数据区域,多条线程对同一个变量进行访问可能会发现线程安全问题。
工作内存:主要存储当前方法的所有本地变量信息(工作内存中存储着主内存中的变量副本拷贝),每个线程只能访问自己的工作内存,即线程中的本地变量对其它线程是不可见的,就算是两个线程执行的是同一段代码,它们也会各自在自己的工作内存中创建属于当前线程的本地变量,当然也包括了字节码行号指示器、相关Native方法的信息。由于工作内存是每个线程的私有数据,线程间无法相互访问工作内存,因此存储在工作内存的数据不存在线程安全问题。
JMM模型与硬件模型直接的对照关系可简化为上图:
线程的工作内存中保存了被该线程使用到的变量的主内存副本拷贝,线程对变量的所有操作都必须在工作内存中进行,而不能直接读写主内存中的变量。不同的线程之间也无法直接访问对方工作内存中的变量,线程间变量值的传递均需要通过主内存来完成。
如上图,本地内存A和B有主内存中共享变量x的副本,初始值都为0。线程A执行之后把x更新为1,存放在本地内存A中。当线程A和线程B需要通信时,线程A首先会把本地内存中x=1值刷新到主内存中,主内存中的x值变为1。随后,线程B到主内存中去读取更新后的x值,线程B的本地内存的x值也变为了1。
在此交互过程中,Java内存模型定义了8种操作来完成,虚拟机实现必须保证每一种操作都是原子的、不可再拆分的(double和long类型例外)。
如果需要把一个变量从主内存复制到工作内存,那就要顺序地执行read和load操作,如果要把变量从工作内存同步回主内存,就要顺序地执行store和write操作。注意,Java内存模型只要求上述两个操作必须按顺序执行,而没有保证是连续执行。也就是说read与load之间、store与write之间是可插入其他指令的,如对主内存中的变量a、b进行访问时,一种可能出现顺序是read a、read b、load b、load a。除此之外,Java内存模型还规定了在执行上述8中基本操作时必须满足如下规则。
Java内存模型要求lock,unlock,read,load,assign,use,store,write这8个操作都具有原子性,但对于64位的数据类型(long或double),在模型中定义了一条相对宽松的规定,允许虚拟机将没有被volatile修饰的64位数据的读写操作划分为两次32位的操作来进行,即允许虚拟机实现选择可以不保证64位数据类型的load,store,read,write这4个操作的原子性,即long和double的非原子性协定。
如果多线程的情况下double或long类型并未声明为volatile,可能会出现“半个变量”的数值,也就是既非原值,也非修改后的值。
虽然Java规范允许上面的实现,但商用虚拟机中基本都采用了原子性的操作,因此在日常使用中几乎不会出现读取到“半个变量”的情况。
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