3.juc学习进程（三 volatile,线程池）

最新推荐文章于 2023-03-30 19:26:40 发布

渺小的码字员

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分类专栏： JUC 文章标签：学习

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5 篇文章

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1、线程的生命周期，什么时候会出现僵死进程；

僵死进程是指子进程退出时，父进程并未对其发出的SIGCHLD信号进行适当处理，导致子进程停留在僵死状态等待其父进程为其收尸，这个状态下的子进程就是僵死进程。

2、说说线程安全问题，什么是线程安全，如何实现线程安全；

线程安全 - 如果线程执行过程中不会产生共享资源的冲突，则线程安全。

线程不安全 - 如果有多个线程同时在操作主内存中的变量，则线程不安全

实现线程安全的三种方式

1）互斥同步

        临界区：syncronized、ReentrantLock

        信号量 semaphore

        互斥量 mutex

2）非阻塞同步

        CAS（Compare And Swap）

3）无同步方案

        可重入代码

        使用Threadlocal 类来包装共享变量，做到每个线程有自己的copy

        线程本地存储

3、Java 多线程安全机制

在开始讨论java多线程安全机制之前，首先从内存模型来了解一下什么是多线程的安全性。

我们都知道java的内存模型中有主内存和线程的工作内存之分，主内存上存放的是线程共享的变量（实例字段，静态字段和构成数组的元素），线程的工作内存是线程私有的空间，存放的是线程私有的变量（方法参数与局部变量）。线程在工作的时候如果要操作主内存上的共享变量，为了获得更好的执行性能并不是直接去修改主内存而是会在线程私有的工作内存中创建一份变量的拷贝（缓存），在工作内存上对变量的拷贝修改之后再把修改的值刷回到主内存的变量中去，JVM提供了8中原子操作来完成这一过程：lock, unlock, read, load, use, assign, store, write。深入理解java虚拟机-jvm最高特性与实践这本书中有一个图很好的表示了线程，主内存和工作内存之间的关系：

如果只有一个线程当然不会有什么问题，但是如果有多个线程同时在操作主内存中的变量，因为8种操作的非连续性和线程抢占cpu执行的机制就会带来冲突的问题，也就是多线程的安全问题。线程安全的定义就是：如果线程执行过程中不会产生共享资源的冲突就是线程安全的。

4、Java里面一般用以下几种机制保证线程安全：

1.互斥同步锁（悲观锁）

1）Synchorized

2）ReentrantLock

互斥同步锁也叫做阻塞同步锁，特征是会对没有获取锁的线程进行阻塞。

要理解互斥同步锁，首选要明白什么是互斥什么是同步。简单的说互斥就是非你即我，同步就是顺序访问。互斥同步锁就是以互斥的手段达到顺序访问的目的。操作系统提供了很多互斥机制比如信号量，互斥量，临界区资源等来控制在某一个时刻只能有一个或者一组线程访问同一个资源。

Java里面的互斥同步锁就是Synchorized和ReentrantLock，前者是由语言级别实现的互斥同步锁，理解和写法简单但是机制笨拙，在JDK6之后性能优化大幅提升，即使在竞争激烈的情况下也能保持一个和 ReentrantLock相差不多的性能，所以JDK6之后的程序选择不应该再因为性能问题而放弃synchorized。 ReentrantLock是API层面的互斥同步锁，需要程序自己打开并在finally中关闭锁，和synchorized相比更加的灵活，体现在三个方面：等待可中断，公平锁以及绑定多个条件。但是如果程序猿对 ReentrantLock理解不够深刻，或者忘记释放lock，那么不仅不会提升性能反而会带来额外的问题。另外synchorized是JVM实现的，可以通过监控工具来监控锁的状态，遇到异常JVM会自动释放掉锁。而 ReentrantLock必须由程序主动的释放锁。

互斥同步锁都是可重入锁，好处是可以保证不会死锁。但是因为涉及到核心态和用户态的切换，因此比较消耗性能。JVM开发团队在JDK5-JDK6升级过程中采用了很多锁优化机制来优化同步无竞争情况下锁的性能。比如：自旋锁和适应性自旋锁，轻量级锁，偏向锁，锁粗化和锁消除。

2.非阻塞同步锁

1) 原子类（CAS）

非阻塞同步锁也叫乐观锁，相比悲观锁来说，它会先进行资源在工作内存中的更新，然后根据与主存中旧值的对比来确定在此期间是否有其他线程对共享资源进行了更新，如果旧值与期望值相同，就认为没有更新，可以把新值写回内存，否则就一直重试直到成功。它的实现方式依赖于处理器的机器指令： CAS（Compare And Swap）

JUC中提供了几个Automic类以及每个类上的原子操作就是乐观锁机制

不激烈情况下，性能比synchronized略逊，而激烈的时候，也能维持常态。激烈的时候，Atomic的性能会优于ReentrantLock一倍左右。但是其有一个缺点，就是只能同步一个值，一段代码中只能出现一个 Atomic的变量，多于一个同步无效。因为他不能在多个Atomic之间同步。

非阻塞锁是不可重入的，否则会造成死锁。

3.无同步方案

1）可重入代码

         在执行的任何时刻都可以中断-重入执行而不会产生冲突。特点就是不会依赖堆上的共享资源

2）ThreadLocal/Volaitile

        线程本地的变量，每个线程获取一份共享变量的拷贝，单独进行处理。

3) 线程本地存储

        如果一个共享资源一定要被多线程共享，可以尽量让一个线程完成所有的处理操作，比如生产者消费者模式中，一般会让一个消费者完成对队列上资源的消费。典型的应用是基于请求-应答模式的web服务器的设计

5、创建线程池有哪几个核心参数？如何合理配置线程池的大小？

1）核心参数

 public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, // 核心线程数量大小
	 int maximumPoolSize, // 线程池最大容纳线程数
	 long keepAliveTime, // 线程空闲后的存活时长
	 TimeUnit unit,
	 //缓存异步任务的队列 //用来构造线程池里的worker线程
	 BlockingQueue<Runnable> workQueue,
	 ThreadFactory threadFactory,
	 //线程池任务满载后采取的任务拒绝策略
	 RejectedExecutionHandler handler)

2) 核心说明

1. 当线程池中线程数量小于 corePoolSize 则创建线程，并处理请求。

2. 当线程池中线程数量大于等于 corePoolSize 时，则把请求放入 workQueue 中,随着线程池中的核心线程们不断执行任务，只要线程池中有空闲的核心线程，线程池就从 workQueue 中取任务并处理。

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, // 核心线程数量大小

int maximumPoolSize, // 线程池最大容纳线程数

long keepAliveTime, // 线程空闲后的存活时长

TimeUnit unit, //缓存异步任务的队列 //用来构造线程池里的worker线程

BlockingQueue workQueue, ThreadFactory threadFactory, //线程池任务满载后采取的任务拒绝策略 RejectedExecutionHandler handler)

3. 当 workQueue 已存满，放不下新任务时则新建非核心线程入池，并处理请求直到线程数目达到 maximumPoolSize（最大线程数量设置值）。

4. 如果线程池中线程数大于 maximumPoolSize 则使用 RejectedExecutionHandler 来进行任务拒绝处理。

核心线程 5
核心线程满（进入工作队列） 5
工作队列满（进入最大线程数） 10
工作队列满（RejectedExecutionHandler 拒绝访问）

3)线程池大小分配

线程池究竟设置多大要看你的线程池执行的什么任务了，CPU密集型、IO密集型、混合型，任务类型不同，设置的方式也不一样。

任务一般分为：CPU密集型、IO密集型、混合型，对于不同类型的任务需要分配不同大小的线程池。

        3.1）CPU密集型

                        尽量使用较小的线程池，一般Cpu核心数+1

                        因为CPU密集型任务CPU的使用率很高，若开过多的线程，只能增加线程上下文的切换次数，带来额外的开销

        3.2）IO密集型：

                        方法一：可以使用较大的线程池，一般CPU核心数 *2

                                        IO密集型CPU使用率不高，可以让CPU等待IO的时候处理别的任务，充分利用cpu时间

                        方法二：（线程等待时间与线程CPU时间之比 + 1）* CPU数目

                                   比如平均每个线程CPU运行时间为0.5s，而线程等待时间（非CPU运行时间，比如IO）为1.5s，CPU核心数为8，那么根据上面这个公式估算得到：((0.5+1.5)/0.5)*8=32。这个公式进一步转化为：最佳线程数目 = （线程等待时间与线程CPU时间之比 + 1）* CPU数目

        3.3）混合型

                        可以将任务分为CPU密集型和IO密集型，然后分别使用不同的线程池去处理，按情况而定

6、关于线程池的执行原则及配置参数详解

6.1线程池的好处

降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。

提高响应速度。当任务到达时，任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。

提高线程的可管理性。线程是稀缺资源，如果无限制的创建，不仅会消耗系统资源，还会降低系统的稳定性，使用线程池可以进行统一的分配，调优和监控。

6.2创建线程池

//参数初始化
		 private static final int CPU_COUNT = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
		 //核心线程数量大小
		 private static final int corePoolSize = Math.max(2, Math.min(CPU_COUNT - 1, 4));
		 //线程池最大容纳线程数
		 private static final int maximumPoolSize = CPU_COUNT * 2 + 1;
		 //线程空闲后的存活时长
		 private static final int keepAliveTime = 30;
		 //任务过多后，存储任务的一个阻塞队列
		 BlockingQueue<Runnable> workQueue = new SynchronousQueue<>();
		//线程的创建工厂
		 ThreadFactory threadFactory = new ThreadFactory() {
		 private final AtomicInteger mCount = new AtomicInteger(1);
		 public Thread newThread(Runnable r) {
		 return new Thread(r, "AdvacnedAsyncTask #" + mCount.getAndIncrement());
		 }
		 };
		 //线程池任务满载后采取的任务拒绝策略
		 RejectedExecutionHandler rejectHandler = new
		 ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy();
		 //线程池对象，创建线程
		 ThreadPoolExecutor mExecute = new ThreadPoolExecutor(
		 corePoolSize,
		 maximumPoolSize,
		 keepAliveTime,
		 TimeUnit.SECONDS,
		 workQueue,
		 threadFactory,
		 rejectHandler
		 );

具体参数介绍

1. corePoolSize

线程池的核心线程数。在没有设置 allowCoreThreadTimeOut 为 true 的情况下，核心线程会在线程池中一直存活，即使处于闲置状态。

2.maximumPoolSize

线程池所能容纳的最大线程数。当活动线程(核心线程+非核心线程)达到这个数值后，后续任务将会根据 RejectedExecutionHandler 来进行拒绝策略处理。

3. keepAliveTime

非核心线程闲置时的超时时长。超过该时长，非核心线程就会被回收。若线程池通设置核心线程也允许 timeOut，即 allowCoreThreadTimeOut 为 true，则该时长同样会作用于核心线程，在超过 aliveTime 时，核心线程也会被回收，AsyncTask 配置的线程池就是这样设置的。

4. unit

keepAliveTime 时长对应的单位。

5. workQueue

线程池中的任务队列，通过线程池的 execute() 方法提交的 Runnable 对象会存储在该队列中。

6. ThreadFactory

线程工厂，功能很简单，就是为线程池提供创建新线程的功能。这是一个接口，可以通过自定义，做一些自定义线程名的操作。

7. RejectedExecutionHandler

当任务无法被执行时(超过线程最大容量 maximum 并且 workQueue 已经被排满了)的处理策略，这里有四种任务拒绝类型。

6.3任务队列 BlockingQueue

任务队列 workQueue 是用于存放不能被及时处理掉的任务的一个队列，它是一个 BlockingQueue 类型。

关于 BlockingQueue，虽然它是 Queue 的子接口，但是它的主要作用并不是容器，而是作为线程同步的工具，他有一个特征，当生产者试图向 BlockingQueue 放入(put)元素，如果队列已满，则该线程被阻塞；当消费者试图从 BlockingQueue 取出(take)元素，如果队列已空，则该线程被阻塞。(From 疯狂Java讲义)

6.4任务拒绝类型

1. ThreadPoolExecutor.AbortPolicy:

当线程池中的数量等于最大线程数时抛 java.util.concurrent.RejectedExecutionException 异常， 涉及到该异常的任务也不会被执行，线程池默认的拒绝策略就是该策略。

2. ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy():

当线程池中的数量等于最大线程数时,默默丢弃不能执行的新加任务，不报任何异常。

3. ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy():

当线程池中的数量等于最大线程数时，重试添加当前的任务；它会自动重复调用execute()方法。

4. ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy():

当线程池中的数量等于最大线程数时,抛弃线程池中工作队列头部的任务(即等待时间最久的任务)，并执行新传入的任务。

7、volatile、ThreadLocal的使用场景和原理；

7.1 volatile原理

volatile变量进行写操作时，JVM 会向处理器发送一条 Lock 前缀的指令，将这个变量所在缓存行的数据写会到系统内存。

Lock 前缀指令实际上相当于一个内存屏障（也成内存栅栏），它确保指令重排序时不会把其后面的指令排到内存屏障之前的位置，也不会把前面的指令排到内存屏障的后面；即在执行到内存屏障这句指令时，在它前面的操作已经全部完成。

7.2 volatile的适用场景

1）状态标志,如：初始化或请求停机

2）一次性安全发布，如：单列模式

3）独立观察，如：定期更新某个值

4）“volatile bean” 模式

5) 开销较低的“读－写锁”策略，如：计数器

7.3 ThreadLocal原理

ThreadLocal是用来维护本线程的变量的，并不能解决共享变量的并发问题。ThreadLocal是各线程将值存入该线程的map中，以ThreadLocal自身作为key，需要用时获得的是该线程之前存入的值。如果存入的是共享变量，那取出的也是共享变量，并发问题还是存在的。

ThreadLocal的适用场景

场景：数据库连接、Session管理

8、volatile的适用场景

模式 #1：状态标志

也许实现 volatile 变量的规范使用仅仅是使用一个布尔状态标志，用于指示发生了一个重要的一次性事件，例如完成初始化或请求停机。

volatile boolean shutdownRequested;
public void shutdown() {
    shutdownRequested = true;
}

public void doWork() {
    while (!shutdownRequested) {
    // do stuff
    }
}

线程1执行doWork()的过程中，可能有另外的线程2调用了shutdown，所以boolean变量必须是 volatile。

而如果使用 synchronized 块编写循环要比使用 volatile 状态标志编写麻烦很多。由于 volatile 简化了编码，并且状态标志并不依赖于程序内任何其他状态，因此此处非常适合使用 volatile。

这种类型的状态标记的一个公共特性是：通常只有一种状态转换； shutdownRequested 标志从 false 转换为 true ，然后程序停止。这种模式可以扩展到来回转换的状态标志，但是只有在转换周期不被察觉的情况下才能扩展（从 false 到 true ，再转换到 false ）。此外，还需要某些原子状态转换机制，例如原子变量。

模式 #2：一次性安全发布（one-time safe publication）？？？

在缺乏同步的情况下，可能会遇到某个对象引用的更新值（由另一个线程写入）和该对象状态的旧值同时存在。

这就是造成著名的双重检查锁定（double-checked-locking）问题的根源，其中对象引用在没有同步的情况下进行读操作，产生的问题是您可能会看到一个更新的引用，但是仍然会通过该引用看到不完全构造的对象。

//注意volatile！！！！！！！！！！！！！！！！！
 private volatile static Singleton instace;
 
 public static Singleton getInstance(){
 //第一次null检查
	 if(instance == null){
		 synchronized(Singleton.class) { //1
			 //第二次null检查
			 if(instance == null){ //2
				 instance = new Singleton();//3
			 }
		 }
	 }
 return instance;

如果不用volatile，则因为内存模型允许所谓的“无序写入”，可能导致失败。——某个线程可能会获得一个未完全初始化的实例。

考察上述代码中的 //3 行。此行代码创建了一个 Singleton 对象并初始化变量 instance 来引用此对象。这行代码的问题是：在Singleton 构造函数体执行之前，变量instance 可能成为非 null 的！什么？这一说法可能让您始料未及，但事实确实如此。

在解释这个现象如何发生前，请先暂时接受这一事实，我们先来考察一下双重检查锁定是如何被破坏的。假设上述代码执行以下事件序列：

线程 1 进入 getInstance() 方法。
由于 instance 为 null，线程 1 在 //1 处进入synchronized 块。
线程 1 前进到 //3 处，但在构造函数执行之前，使实例成为非null。
线程 1 被线程 2 预占。
线程 2 检查实例是否为 null。因为实例不为 null，线程 2 将instance 引用返回，返回一个构造完整但部分初始化了的Singleton 对象。
线程 2 被线程 1 预占。
线程 1 通过运行 Singleton 对象的构造函数并将引用返回给它，来完成对该对象的初始化。

模式 #3：独立观察（independent observation）

安全使用 volatile 的另一种简单模式是：定期 “发布” 观察结果供程序内部使用。【例如】假设有一种环境传感器能够感觉环境温度。一个后台线程可能会每隔几秒读取一次该传感器，并更新包含当前文档的 volatile 变量。然后，其他线程可以读取这个变量，从而随时能够看到最新的温度值。

使用该模式的另一种应用程序就是收集程序的统计信息。【例】如下代码展示了身份验证机制如何记忆最近一次登录的用户的名字。将反复使用 lastUser 引用来发布值，以供程序的其他部分使用。

public class UserManager {
	public volatile String lastUser; //发布的信息
	
	public boolean authenticate(String user, String password) {
		boolean valid = passwordIsValid(user, password);
		if (valid) {
			User u = new User();
			activeUsers.add(u);
			lastUser = user;
		}
		return valid;
	}
}

模式 #4：“volatile bean” 模式

volatile bean 模式的基本原理是：很多框架为易变数据的持有者（例如 HttpSession ）提供了容器，但是放入这些容器中的对象必须是线程安全的。

在 volatile bean 模式中，JavaBean 的所有数据成员都是 volatile 类型的，并且 getter 和 setter 方法必须非常普通——即不包含约束！

@ThreadSafe
public class Person {
    private volatile String firstName;
    private volatile String lastName;
    private volatile int age;

    public String getFirstName() { return firstName; }
    public String getLastName() { return lastName; }
    public int getAge() { return age; }
    
    public void setFirstName(String firstName) {
    this.firstName = firstName;
    }

    public void setLastName(String lastName) {
    this.lastName = lastName;
    }

    public void setAge(int age) {
    this.age = age;
    }
}

模式 #5：开销较低的“读－写锁”策略

如果读操作远远超过写操作，您可以结合使用内部锁和 volatile 变量来减少公共代码路径的开销。

如下显示的线程安全的计数器，使用 synchronized 确保增量操作是原子的，并使用 volatile 保证当前结果的可见性。如果更新不频繁的话，该方法可实现更好的性能，因为读路径的开销仅仅涉及 volatile 读操作，这通常要优于一个无竞争的锁获取的开销。

@ThreadSafe
public class CheesyCounter {
    // Employs the cheap read-write lock trick
    // All mutative operations MUST be done with the 'this' lock held
    @GuardedBy("this") private volatile int value;

    //读操作，没有synchronized，提高性能
    public int getValue() {
        return value;
    }

    //写操作，必须synchronized。因为x++不是原子操作
    public synchronized int increment() {
    return value++;
}

使用锁进行所有变化的操作，使用 volatile 进行只读操作。其中，锁一次只允许一个线程访问值，volatile 允许多个线程执行读操作

9、正确使用 Volatile 变量

volatile 变量使用指南

Java 语言中的 volatile 变量可以被看作是一种 “程度较轻的 synchronized ”；与 synchronized 块相比，volatile 变量所需的编码较少，并且运行时开销也较少，但是它所能实现的功能也仅是 synchronized 的一部分。本文介绍了几种有效使用 volatile 变量的模式，并强调了几种不适合使用 volatile 变量的情形。

锁提供了两种主要特性：互斥（mutual exclusion）和可见性（visibility）。

互斥即一次只允许一个线程持有某个特定的锁，因此可使用该特性实现对共享数据的协调访问协议，这样，一次就只有一个线程能够使用该共享数据。可见性要更加复杂一些，它必须确保释放锁之前对共享数据做出的更改对于随后获得该锁的另一个线程是可见的 —— 如果没有同步机制提供的这种可见性保证，线程看到的共享变量可能是修改前的值或不一致的值，这将引发许多严重问题。

9.1 Volatile 变量

Volatile 变量具有 synchronized 的可见性特性，但是不具备原子特性。这就是说线程能够自动发现 volatile 变量的最新值。Volatile 变量可用于提供线程安全，但是只能应用于非常有限的一组用例：多个变量之间或者某个变量的当前值与修改后值之间没有约束。因此，单独使用 volatile 还不足以实现计数器、互斥锁或任何具有与多个变量相关的不变式（Invariants）的类（例如 “start <=end”）。

出于简易性或可伸缩性的考虑，您可能倾向于使用 volatile 变量而不是锁。当使用 volatile 变量而非锁时，某些习惯用法（idiom）更加易于编码和阅读。此外，volatile 变量不会像锁那样造成线程阻塞，因此也很少造成可伸缩性问题。在某些情况下，如果读操作远远大于写操作，volatile 变量还可以提供优于锁的性能优势。

9.2 正确使用 volatile 变量的条件

您只能在有限的一些情形下使用 volatile 变量替代锁。要使 volatile 变量提供理想的线程安全，必须同时满足下面两个条件：

对变量的写操作不依赖于当前值。
该变量没有包含在具有其他变量的不变式中。

实际上，这些条件表明，可以被写入 volatile 变量的这些有效值独立于任何程序的状态，包括变量的当前状态。

第一个条件的限制使 volatile 变量不能用作线程安全计数器。虽然增量操作（ x++ ）看上去类似一个单独操作，实际上它是一个由读取－修改－写入操作序列组成的组合操作，必须以原子方式执行，而 volatile 不能提供必须的原子特性。实现正确的操作需要使 x 的值在操作期间保持不变，而 volatile 变量无法实现这点。（然而，如果将值调整为只从单个线程写入，那么可以忽略第一个条件。）

大多数编程情形都会与这两个条件的其中之一冲突，使得 volatile 变量不能像 synchronized 那样普遍适用于实现线程安全。清单 1 显示了一个非线程安全的数值范围类。它包含了一个不变式 —— 下界总是小于或等于上界。

 @NotThreadSafe
 public class NumberRange {
	 private int lower, upper;
	 public int getLower() { return lower; }
	 public int getUpper() { return upper; }
	 public void setLower(int value) {
		 if (value > upper)
			 throw new IllegalArgumentException(...);
			 lower = value;
		 }
		 public void setUpper(int value) {
			 if (value < lower)
			 throw new IllegalArgumentException(...);
			 upper = value;
		 }
 	}
}

这种方式限制了范围的状态变量，因此将 lower 和 upper 字段定义为 volatile 类型不能够充分实现类的线程安全；从而仍然需要使用同步。否则，如果凑巧两个线程在同一时间使用不一致的值执行 setLower 和 setUpper 的话，则会使范围处于不一致的状态。例如，如果初始状态是 (0, 5) ，同一时间内，线程 A 调用 setLower(4) 并且线程 B 调用 setUpper(3) ，显然这两个操作交叉存入的值是不符合条件的，那么两个线程都会通过用于保护不变式的检查，使得最后的范围值是 (4, 3) —— 一个无效值。至于针对范围的其他操作，我们需要使 setLower() 和 setUpper() 操作原子化 —— 而将字段定义为 volatile 类型是无法实现这一目的的。

9.3 性能考虑

volatile 读操作开销非常低 —— 几乎和非 volatile 读操作一样。而 volatile 写操作的开销要比非 volatile 写操作多很多，因为要保证可见性需要实现内存界定（Memory Fence），即便如此，volatile 的总开销仍然要比锁获取低。

volatile 操作不会像锁一样造成阻塞，因此，在能够安全使用 volatile 的情况下，volatile 可以提供一些优于锁的可伸缩特性。如果读操作的次数要远远超过写操作，与锁相比，volatile 变量通常能够减少同步的性能开销。

9.4 正确使用 volatile 的模式

很多并发性专家事实上往往引导用户远离 volatile 变量，因为使用它们要比使用锁更加容易出错。然而，如果谨慎地遵循一些良好定义的模式，就能够在很多场合内安全地使用 volatile 变量。要始终牢记使用 volatile 的限制 —— 只有在状态真正独立于程序内其他内容时才能使用 volatile —— 这条规则能够避免将这些模式扩展到不安全的用例。

模式 #1：状态标志

也许实现 volatile 变量的规范使用仅仅是使用一个布尔状态标志，用于指示发生了一个重要的一次性事件，例如完成初始化或请求停机。

很多应用程序包含了一种控制结构，形式为 “在还没有准备好停止程序时再执行一些工作”，如清单 2 所示：

清单 2. 将 volatile 变量作为状态标志使用

 volatile boolean shutdownRequested;
 ...
 public void shutdown() { shutdownRequested = true; }
 
	 public void doWork() {
	 while (!shutdownRequested) {
		 // do stuff
	 }
 }

很可能会从循环外部调用 shutdown() 方法 —— 即在另一个线程中 —— 因此，需要执行某种同步来确保正确实现 shutdownRequested 变量的可见性。（可能会从 JMX 侦听程序、GUI 事件线程中的操作侦听程序、通过 RMI 、通过一个 Web 服务等调用）。然而，使用 synchronized 块编写循环要比使用清单 2 所示的 volatile 状态标志编写麻烦很多。由于 volatile 简化了编码，并且状态标志并不依赖于程序内任何其他状态，因此此处非常适合使用 volatile。

这种类型的状态标记的一个公共特性是：通常只有一种状态转换； shutdownRequested 标志从 false 转换为 true ，然后程序停止。这种模式可以扩展到来回转换的状态标志，但是只有在转换周期不被察觉的情况下才能扩展（从 false 到 true ，再转换到 false ）。此外，还需要某些原子状态转换机制，例如原子变量。

模式 #2：一次性安全发布（one-time safe publication）

实现安全发布对象的一种技术就是将对象引用定义为 volatile 类型。清单 3 展示了一个示例，其中后台线程在启动阶段从数据库加载一些数据。其他代码在能够利用这些数据时，在使用之前将检查这些数据是否曾经发布过。

清单 3. 将 volatile 变量用于一次性安全发布

 public class BackgroundFloobleLoader {
	 public volatile Flooble theFlooble;
	 public void initInBackground() {
		 // do lots of stuff
		 theFlooble = new Flooble(); // this is the only write to theFlooble
	 }
}
 public class SomeOtherClass {
	 public void doWork() {
		 while (true) {
		 // do some stuff...
		 // use the Flooble, but only if it is ready
		 if (floobleLoader.theFlooble != null)
		 doSomething(floobleLoader.theFlooble);
	 }
 }
 }

如果 theFlooble 引用不是 volatile 类型， doWork() 中的代码在解除对 theFlooble 的引用时，将会得到一个不完全构造的 Flooble 。

该模式的一个必要条件是：被发布的对象必须是线程安全的，或者是有效的不可变对象（有效不可变意味着对象的状态在发布之后永远不会被修改）。volatile 类型的引用可以确保对象的发布形式的可见性，但是如果对象的状态在发布后将发生更改，那么就需要额外的同步。

模式 #3：独立观察（independent observation）

使用该模式的另一种应用程序就是收集程序的统计信息。清单 4 展示了身份验证机制如何记忆最近一次登录的用户的名字。将反复使用 lastUser 引用来发布值，以供程序的其他部分使用。

清单 4. 将 volatile 变量用于多个独立观察结果的发布

 public class UserManager {
	 public volatile String lastUser;
	 public boolean authenticate(String user, String password) {
		 boolean valid = passwordIsValid(user, password);
		 if (valid) {
			 User u = new User();
			 activeUsers.add(u);
			 lastUser = user;
		 }
		 return valid;
	 }
 }

该模式是前面模式的扩展；将某个值发布以在程序内的其他地方使用，但是与一次性事件的发布不同，这是一系列独立事件。这个模式要求被发布的值是有效不可变的 —— 即值的状态在发布后不会更改。使用该值的代码需要清楚该值可能随时发生变化。

模式 #4：“volatile bean” 模式

在 volatile bean 模式中，JavaBean 的所有数据成员都是 volatile 类型的，并且 getter 和 setter 方法必须非常普通 —— 除了获取或设置相应的属性外，不能包含任何逻辑。此外，对于对象引用的数据成员，引用的对象必须是有效不可变的。（这将禁止具有数组值的属性，因为当数组引用被声明为 volatile 时，只有引用而不是数组本身具有 volatile 语义）。对于任何 volatile 变量，不变式或约束都不能包含 JavaBean 属性。清单 5 中的示例展示了遵守 volatile bean 模式的 JavaBean：

清单 5. 遵守 volatile bean 模式的 Person 对象

@ThreadSafe
 public class Person {
	 private volatile String firstName;
	 private volatile String lastName;
	 private volatile int age;
	 
	 public String getFirstName() { return firstName; }
	 
	 public String getLastName() { return lastName; }
	 
	 public int getAge() { return age; }
	 
	 public void setFirstName(String firstName) {
		 this.firstName = firstName;
	 }
	 public void setLastName(String lastName) {
		 this.lastName = lastName;
	 }
	 public void setAge(int age) {
		 this.age = age;
	 }
 }

volatile 的高级模式

volatile 应用的的高级模式非常脆弱。因此，必须对假设的条件仔细证明，并且这些模式被严格地封装了起来，因为即使非常小的更改也会损坏您的代码！同样，使用更高级的 volatile 用例的原因是它能够提升性能，确保在开始应用高级模式之前，真正确定需要实现这种性能获益。需要对这些模式进行权衡，放弃可读性或可维护性来换取可能的性能收益 —— 如果您不需要提升性能（或者不能够通过一个严格的测试程序证明您需要它），那么这很可能是一次糟糕的交易，因为您很可能会得不偿失，换来的东西要比放弃的东西价值更低。

模式 #5：开销较低的读－写锁策略

目前为止，您应该了解了 volatile 的功能还不足以实现计数器。因为 ++x 实际上是三种操作（读、添加、存储）的简单组合，如果多个线程凑巧试图同时对 volatile 计数器执行增量操作，那么它的更新值有可能会丢失。

然而，如果读操作远远超过写操作，您可以结合使用内部锁和 volatile 变量来减少公共代码路径的开销。清单 6 中显示的线程安全的计数器使用 synchronized 确保增量操作是原子的，并使用 volatile 保证当前结果的可见性。如果更新不频繁的话，该方法可实现更好的性能，因为读路径的开销仅仅涉及 volatile 读操作，这通常要优于一个无竞争的锁获取的开销。

清单 6. 结合使用 volatile 和 synchronized 实现 “开销较低的读－写锁”

 @ThreadSafe
 public class CheesyCounter {
	 // Employs the cheap read-write lock trick
	 // All mutative operations MUST be done with the 'this' lock held
	 @GuardedBy("this") private volatile int value;
	 
	 public int getValue() { return value; }
	 
	 public synchronized int increment() {
		 return value++;
	 }
 }

之所以将这种技术称之为 “开销较低的读－写锁” 是因为您使用了不同的同步机制进行读写操作。因为本例中的写操作违反了使用 volatile 的第一个条件，因此不能使用 volatile 安全地实现计数器 —— 您必须使用锁。然而，您可以在读操作中使用 volatile 确保当前值的可见性，因此可以使用锁进行所有变化的操作，使用 volatile 进行只读操作。其中，锁一次只允许一个线程访问值，volatile 允许多个线程执行读操作，因此当使用 volatile 保证读代码路径时，要比使用锁执行全部代码路径获得更高的共享度 —— 就像读－写操作一样。然而，要随时牢记这种模式的弱点：如果超越了该模式的最基本应用，结合这两个竞争的同步机制将变得非常困难。