并发(二)——volatile理解

volatile关键字在并发编程中起到保证可见性和一定程度的有序性的作用,但不具备原子性。它通过内存屏障防止指令重排,避免多线程环境下出现数据错误。对比synchronized,volatile更轻量级,但使用时需谨慎,适用于变量不依赖当前值且无复杂不变式的场景。

首先,确定一点就是volatile不具备原子性,但是拥有可见性,并且在一定程度上拥有有序性。
不具备原子性的原因:
因为可以认为是三个步骤

  1. 根据jmm理解,从主内存获取变量的值,并将其放入线程工作内存
  2. 工作区中的变量副本执行加一操作
  3. 再将工作内存写入主内存

其中线程一和线程二有可能同时执行1,然后再执行2,3步骤的时候,就会重复赋同样的值。

可见性和有序性原因
volatile拥有指令重排和内存屏障这两个特点。
主要是以下四个指令

  • LoadLoad屏障:对于这样的语句Load1; LoadLoad; Load2,在Load2及后续读取操作要读取的数据被访问前,保证Load1要读取的数据被读取完毕。
  • StoreStore屏障:对于这样的语句Store1; StoreStore; Store2,在Store2及后续写入操作执行前,保证Store1的写入操作对其它处理器可见。
  • LoadStore屏障:对于这样的语句Load1; LoadStore; Store2,在Store2及后续写入操作被刷出前,保证Load1要读取的数据被读取完毕。
  • StoreLoad屏障:对于这样的语句Store1; StoreLoad; Load2,在Load2及后续所有读取操作执行前,保证Store1的写入对所有处理器可见。它的开销是四种屏障中最大的。在大多数处理器的实现中,这个屏障是个万能屏障,兼具其它三种内存屏障的功能
    其中StoreLoad保证了可见性,也就是更改后立即写入主内存;其他三个命令保证了有序性。

volatile写
volatile读
这里写图片描述

内存屏障的作用与意义:
cpu在执行class文件的时候,有可能会在不影响依赖性的情况下修改指令顺序,即指令重排
boolean contextReady = false;

在线程A中执行:

context = loadContext();

contextReady = true;

在线程B中执行:

while( ! contextReady ){

sleep(200);

}

doAfterContextReady (context);

以上程序看似没有问题。线程B循环等待上下文context的加载,一旦context加载完成,contextReady == true的时候,才执行doAfterContextReady 方法。

但是,如果线程A执行的代码发生了指令重排,初始化和contextReady的赋值交换了顺序:

boolean contextReady = false;

在线程A中执行:

contextReady = true;

context = loadContext();

在线程B中执行:

while( ! contextReady ){

sleep(200);

}

doAfterContextReady (context);

这个时候,很可能context对象还没有加载完成,变量contextReady 已经为true,线程B直接跳出了循环等待,开始执行doAfterContextReady 方法,结果自然会出现错误。

当加上volatile之后。
这里写图片描述
context = loadContext() 和屏障下方的volatile写入语句 contextReady = true 无法交换顺序,从而成功阻止了指令重排序。

volatile和synchronized区别
1、volatile不会进行加锁操作:

volatile变量是一种稍弱的同步机制在访问volatile变量时不会执行加锁操作,因此也就不会使执行线程阻塞,因此volatile变量是一种比synchronized关键字更轻量级的同步机制。

2、volatile变量作用类似于同步变量读写操作:

从内存可见性的角度看,写入volatile变量相当于退出同步代码块,而读取volatile变量相当于进入同步代码块。

3、volatile不如synchronized安全:

在代码中如果过度依赖volatile变量来控制状态的可见性,通常会比使用锁的代码更脆弱,也更难以理解。仅当volatile变量能简化代码的实现以及对同步策略的验证时,才应该使用它。一般来说,用同步机制会更安全些。

当且仅当满足以下所有条件时,才应该使用volatile变量:

1、 对变量的写入操作不依赖变量的当前值,或者你能确保只有单个线程更新变量的值。

2、该变量没有包含在具有其他变量的不变式中。

参考于http://www.sohu.com/a/211287207_684445
https://www.jianshu.com/p/ef8de88b1343
http://www.importnew.com/23535.html

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值