从计算机的角度理解 volatile 关键字

极简计算机发展史

我们知道，计算机CPU和内存的交互是最频繁的，内存是我们的高速缓存区。而刚开始用户磁盘和CPU进行交互，CPU运转速度越来越快，磁盘远远跟不上CPU的读写速度，才设计了内存，但是随着CPU的发展，内存的读写速度也远远跟不上CPU的读写速度，因此，为了解决这一矛盾，CPU厂商在每颗CPU上加入了高速缓存，用来缓解这种症状，因此，现在CPU同内存交互就变成了下面的样子。

单核CPU的性能不可能无限制的增长，要想很多的提升新能，需要多个处理器协同工作。 基于高速缓存的存储交互很好的解决了处理器与内存之间的矛盾，也引入了新的问题：缓存一致性问题。在多处理器系统中，每个处理器有自己的高速缓存，而他们又共享同一块内存（下文成主存，main memory 主要内存），当多个处理器运算都涉及到同一块内存区域的时候，就有可能发生缓存不一致的现象。为了解决这一问题，需要各个处理器运行时都遵循一些协议，在运行时需要用这些协议保证数据的一致性。

缓存一致性协议中最出名的就是Intel 的MESI协议，MESI协议保证了每个缓存中使用的共享变量的副本是一致的。它核心的思想是：当CPU写数据时，如果发现操作的变量是共享变量，即在其他CPU中也存在该变量的副本，会发出信号通知其他CPU将该变量的缓存设置为无效状态，因此当其他CPU需要读取这个变量时，发现自己缓存中该变量是无效状态，那么它就会从内存重新读取

Java内存模型

Java的内存模型和上面的结构还是挺相似的，此时在看工作内存和主内存关系，从逻辑上，高速缓存对应工作内存，每个线程分配到CPU时间片时，独自享有高速缓存的使用能力。主内存对应存储的物理内存。特别注意，这只是逻辑上的对等关系，物理的上具体对应关系十分复杂，这里不讨论。

volatile的作用是什么

volatile可以保证可见性，有序性，但不能保证原子性

可见性

可见性是指当多个线程访问同一个变量时，一个线程修改了这个变量的值，其他线程能够立即看得到修改的值

假如说有2个线程对一个变量data进行操作，线程先会把主内存中的值缓存到工作内存，这样做的原因和上面提到的高速缓存类似，提高效率

但是这样会引入新的问题，假如说线程A把data修改为1，线程A的工作内存data值为1，但是主内存和线程B的工作内存data值为0，此时就有可能出现Java并发编程中的可见性问题

举个例子，如下面代码，线程A已经将flag的值改变，但是线程B并没有及时的感知到，导致一直进行死循环

public class Test {

    public static boolean flag = false;

    public static void main(String[] args) {

        new Thread(()->{
            while(!flag) {
            }
            System.out.println("threadB end");
        }).start();

        try {
            TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        new Thread(()->{
            flag = true;
            System.out.println("threadA end");
        }).start();
    }

}

输出为，线程B一直没有结束

threadA end

但是如果将data定义为如下形式，线程A对data的变更，线程B立马能感知到

public static volatile boolean flag = false;

输出为

threadA end
threadB end

那么是如何实现的呢？其实volatile保证可见性的方式和上面提到的缓存一致性协议的原理很类似

1. 线程A将工作内存的data更改后，强制将data值刷回主内存

2. 如果线程B的工作内存中有data变量的缓存时，会强制让这个data变量缓存失效

3. 当线程B需要读取data变量的值时，先从工作内存中读，发现已经过期，就会从主内存中加载data变量的最新值了

放个图理解的更清楚

有序性

有序性即程序执行的顺序按照代码的先后顺序执行

int i = 0;              
boolean flag = false;
i = 1;                //语句1  
flag = true;          //语句2

上面代码定义了一个int型变量，定义了一个boolean类型变量，然后分别对两个变量进行赋值操作。从代码顺序上看，语句1是在语句2前面的，那么JVM在真正执行这段代码的时候会保证语句1一定会在语句2前面执行吗？不一定，为什么呢？这里可能会发生指令重排序（Instruction Reorder）。

下面解释一下什么是指令重排序，一般来说，处理器为了提高程序运行效率，可能会对输入代码进行优化，它不保证程序中各个语句的执行先后顺序同代码中的顺序一致，但是它会保证程序最终执行结果和代码顺序执行的结果是一致的。

比如上面的代码中，语句1和语句2谁先执行对最终的程序结果并没有影响，那么就有可能在执行过程中，语句2先执行而语句1后执行。

但是有依赖关系的语句不会进行重排序，如下面求圆面积的代码

double pi = 4.14   //A
double r = 1.0     //B
double area = pi * r * r   //c 

程序的执行顺序只有下面这2个形式
A->B->C和B->A->C，因为A和C之间存在依赖关系，同时B和C之间也存在依赖关系。因此最终执行的指令序列中C不能被重排序到A和B前面。

虽然重排序不会影响单个线程内程序执行的结果，但是多线程呢？下面看一个例子

//线程1:
context = loadContext();   //语句1
inited = true;             //语句2

//线程2:
while(!inited ){
  sleep()
}
doSomethingwithconfig(context);

上面代码中，由于语句1和语句2没有数据依赖性，因此可能会被重排序。假如发生了重排序，在线程1执行过程中先执行语句2，而此是线程2会以为初始化工作已经完成，那么就会跳出while循环，去执行doSomethingwithconfig(context)方法，而此时context并没有被初始化，就会导致程序出错。

从上面可以看出，指令重排序不会影响单个线程的执行，但是会影响到线程并发执行的正确性

当写双重检测锁定版本的单例模式时，就要用到volatile来保证可见性

public class Singleton {

   private volatile static Singleton uniqueInstance;

   private Singleton() {}

   public static Singleton getInstance() {
       if (uniqueInstance == null) {
           synchronized (Singleton.class) {
               if (uniqueInstance == null) {
                   uniqueInstance = new Singleton();
               }
           }
       }
       return uniqueInstance;
   }
}

至于为什么要用volatile，看推荐阅读。

原子性

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。

public class Test {

    public static volatile int inc = 0;

    public static void main(String[] args) {

        //新建一个线程池
        ExecutorService service = Executors.newCachedThreadPool();
        //Java8 lambda表达式执行runnable接口
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            service.execute(() -> {
                for (int j = 0; j < 1000; j++) {
                    inc++;
                }
            });
        }

        //关闭线程池
        service.shutdown();
        try {
            TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println("inc = " + inc);
    }

}

执行上述代码结果并不是每次都是5000，表明volatile并不能保证 原子性

可能有的朋友就会有疑问，不对啊，上面是对变量inc进行自增操作，由于volatile保证了可见性，那么在每个线程中对inc自增完之后，在其他线程中都能看到修改后的值啊，所以有5个线程分别进行了1000次操作，那么最终inc的值应该是1000*5=5000。

这里面就有一个误区了，volatile关键字能保证可见性没有错，但是上面的程序错在没能保证原子性。可见性只能保证每次读取的是最新的值，但是volatile没办法保证对变量的操作的原子性。

在前面已经提到过，自增操作是不具备原子性的，它包括读取变量的原始值、进行加1操作、写入工作内存。那么就是说自增操作的三个子操作可能会分割开执行，就有可能导致下面这种情况出现：

假如某个时刻变量inc的值为10， 线程1对变量进行自增操作，线程1先读取了变量inc的原始值，然后线程1被阻塞了；然后线程2对变量进行自增操作，线程2也去读取变量inc的原始值，由于线程1只是对变量inc进行读取操作，而没有对变量进行修改操作，所以不会导致线程2的工作内存中缓存变量inc的缓存行无效，也不会导致主存中的值刷新，所以线程2会直接去主存读取inc的值（ 这个部分小编感觉是海子大佬的笔误，应该是线程2会直接去工作内存读取inc的值，因为工作内存中inc并没有失效 ），发现inc的值时10，然后进行加1操作，并把11写入工作内存，最后写入主存。

然后线程1接着进行加1操作，由于已经读取了inc的值（inc++，包括3个操作，1.读取inc的值，2.进行加1操作，3.写入新的值），注意此时在线程1的工作内存中inc的值仍然为10，所以线程1对inc进行加1操作后inc的值为11，然后将11写入工作内存，最后写入主存。

那么两个线程分别进行了一次自增操作后，inc只增加了1。

根源就在这里，自增操作不是原子性操作，而且volatile也无法保证对变量的任何操作都是原子性的。

解决方案：可以通过synchronized或lock，进行加锁，来保证操作的原子性。也可以通过使用AtomicInteger

应用

前面已经演示过了

1.状态标记量

2. 单例模式中的double check，看推荐阅读