volatile 核心原理-优快云博客

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保证可见性原理

volatile 能够保证共享变量的可见性。
如果一个共享变量使用 volatile 修饰，则该共享变量所在的缓存行会被会被要求进行缓存一致性校验。当一个线程修改了 volatile 修饰的共享变量之后，修改后的共享变量的值会立刻刷新到主内存，其他线程每次都从主内存中读取 volatile 修饰的共享变量，这就保证了使用 volatile 修饰的共享变量对线程的可见性。
例如：在程序中使用 volatile 修饰了一个共享变量 count，如下所示：

volatile long count = 0;

此时，线程对这个变量的读写都必须经过主内存。volatile 保证可见性的原理如图：

保证有序性核心原理

volatile 能够禁止指令重排，从而能够避免在高并发的环境下多个线程之间出现乱序执行的情况。volatile 禁止指令重排是通过内存屏障实现的，内存屏障本质上就是一条 CPU 指令，这个 CPU 指令有两个作用，一个是保证共享变量的可见性，另一个是保证指令的执行顺序。volatile 禁止指令重排的规则如表：

是否可以重排序	第二个操作
第一个操作	普通读或写	volatile 读	volatile 写
普通写或读	可以重排序	可以重排序	不能重排序
volatile 读	不能重排序	不能重排序	不能重排序
volatile 写	可以重排序	不能重排序	不能重排序

为了实现上图的禁止指令重排的规则，JVM 编译器可以通过在程序编译生成的指令序列中插入「内存屏障」来禁止在内存屏障前后的指令发生重排。Java 内存模型建议 JVM 采用保守的策略严格禁止指令重排，volatile 读策略如图（1）所示：

在每个 volatile 读操作的后面都加入一个 LoadLoad 屏障，禁止后面的普通读与前面的 volatile 读发生指令重排。
在每个 volatile 读操作的后面都加入一个 LoadStore 屏障，禁止后面的普通写与前面的 volatile 读发生指令重排。

volatile 写策略如图（2）所示：

在每个 volatile 写操作的前面都加入一个 StoreStore 屏障，禁止前面的普通写与后面的 volatile 写发生指令重排。
在每个 volatile 写操作的后面都加入一个 StoreLoad 屏障，禁止前面的 volatile 写与后面的 volatile 读发生指令重排。

这种保守的内存屏障可以保证在任意 CPU 中都能够得到正确的执行结果。

Volatile 的局限性

volatile 虽然能够保证数据的可见性和有序性，但是无法保证数据的原子性。例如，下列代码中同时有两个线程对 volatile 修饰的 Long 类型的 count 值进行累加操作，count 的初始值为 0 ，每个线程都对 count 的值累加 1000 次，代码如下。

public class VolatileAtomicityTest {

    private volatile Long count = 0L;

    public void  incrementCount(){
        count++;
    }

    public Long execute() throws InterruptedException {
        Thread thread1 = new Thread(()->{
            IntStream.range(0, 1000).forEach((i) -> incrementCount());
        });

        Thread thread2 = new Thread(()->{
            IntStream.range(0, 1000).forEach((i) -> incrementCount());
        });

        //启动线程1和线程2
        thread1.start();
        thread2.start();

        //等待线程1和线程2执行完毕
        thread1.join();
        thread2.join();

        //返回count的值
        return count;
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        VolatileAtomicityTest multiThreadAtomicity = new VolatileAtomicityTest();
        Long count = multiThreadAtomicity.execute();
        System.out.println(count);
    }
}

运行结果参考如下：
1448