第3章 Java内存模型
本节分为4部分：
Java内存模型基础：介绍内存模型相关的基本概念
Java内存模型中的顺序一致性：介绍重排序与顺序一致性内存模型
同步原语：介绍synchronized、volatile、final的内存语义以及重排序规则在处理器中的实现
Java内存模型的设计：介绍Java内存模型的设计原理以及其与处理器内存模型和顺序一致性内存模型的关系。
3.1 Java内存模型的基础
3.1.1 并发编程模型的两个关键问题
先发编程中需要处理两个关键问题：线程之间如何通信；线程之间如何同步
通信：指线程之间以何种机制来交换信息。线程之间的通信机制：共享内存、消息传递
同步:指程序中用于控制不同线程间操作发生相对顺序的机制。
3.1.2 Java内存模型的抽象结构
Java线程间的通信由JMM控制，JMM决定一个线程对共享变量的写入何时对另一个线程可见。从抽象的角度来看,JMM定义了线程和主内存之间的抽象关系:线程之间的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。它涵盖了缓存、写缓冲区、寄存器以及其他的硬件和编译器优化。
如果线程A与线程B之间要通信的话,必须要经历下面2个步骤。
1)线程A把本地内存A中更新过的共享变量刷新到主内存中去。
2)线程B到主内存中去读取线程A之前已更新过的共享变量。
3.1.3 从源代码到指令序列的重排序
在执行程序时,为了提高性能,编译器和处理器常常会对指令做重排序。重排序分3种类型：
1)编译器优化的重排序。编译器在不改变单线程程序语义的前提下,可以重新安排语句的执行顺序。
2)指令级并行的重排序。现代处理器采用了指令级并行技术(Instruction-LevelParallelism,ILP)来将多条指令重叠执行。如果不存在数据依赖性,处理器可以改变语句对应机器指令的执行顺序。
3)内存系统的重排序。由于处理器使用缓存和读/写缓冲区,这使得加载和存储操作看上去可能是在乱序执行。
上图的1属于编译器重排序,2和3属于处理器重排序。这些重排序可能会导致多线程程序出现内存可见性问题。对于编译器,JMM的编译器重排序规则会禁止特定类型的编译器重排序(不是所有的编译器重排序都要禁止)。对于处理器重排序,JMM的处理器重排序规则会要求Java编译器在生成指令序列时,插入特定类型的内存屏障(Memory Barriers,Intel称之为Memory Fence)指令,通过内存屏障指令来禁止特定类型的处理器重排序。
JMM属于语言级的内存模型，它确保在不同的编译器和处理器上，通过禁止特定类型的重排序，为程序员提供一致的内存可见性保证。
3.1.4 并发编程模型的分类
为了保证内存可见性，Java编译器在生成指令序列的适当位置插入内存屏障指令来禁止特定类型的处理器重排序。JMM内存屏障有4类：
| 屏障类型 | 说明 |
| LoadLoad Barriers | 确保Load1数据的装载先于Load2及所有后序装置指令的装载 |
| StoreStore Barriers | 确保Store1数据对其他处理器可见(刷新到内存)先于Store2及所有后序存储指令的存储 |
| LoadStore Barriers | 确保Load1数据装载先于Store2及所有后序的存储指令刷新到内存 |
| StoreLoad Barriers |
确保Store1数据对其他处理器变得可见(指刷新到内存)先于Load2及所有后序装载指令的装载。StoreLoad Barriers会使改屏障之前的所有内存访问指令(存储和装载指令)完成之后，才执行该屏障之后的内存访问指令 |
StoreLoad Barriers 具有其他3中屏障效果。
3.1.5 happens-before简介
JDK 5开始，Java使用新的JSR-133内存模型，该模型使用happens-before来阐述操作之间的内存可见性。在JMM中，一个操作执行的结果需要对另外一个操作可见，那么这两个操作之间必须存在happens-before关系。
1)程序顺序规则:一个线程中的每个操作,happens-before于该线程中的任意后续操作。
2)监视器锁规则:对一个锁的解锁,happens-before于随后对这个锁的加锁。
3)volatile变量规则:对一个volatile域的写,happens-before于任意后续对这个volatile域的读。
4)传递性:如果A happens-before B,且B happens-before C,那么A happens-before C。
5)start()规则:如果线程A执行操作ThreadB.start()(启动线程B),那么A线程的ThreadB.start()操作happens-before于线程B中的任意操作。
6)join()规则:如果线程A执行操作ThreadB.join()并成功返回,那么线程B中的任意操作happens-before于线程A从ThreadB.join()操作成功返回。
7)线程终止规则
8)对象终结规则
3.2 重排序
重排序：指编译器和处理器为了优化程序性能而对指令序列进行重新排序的一种手段。
3.2.1 数据依赖
如果两个操作访问同一个变量，且这两个操作中有一个为写操作，此时这两个操作之间就存在数据依赖性。数据依赖分下列三种类型：
上面三种情况，只要重排序两个操作的执行顺序，程序的执行结果将会被改变。编译器和处理器在重排序时，会遵守数据依赖性，编译器和处理器不会改变存在数据依赖关系的两个操作的执行顺序。
注意，这里所说的数据依赖性仅针对单个处理器中执行的指令序列和单个线程中执行的操作，不同处理器之间和不同线程之间的数据依赖性不被编译器和处理器考虑。
3.2.2 as-if-serial语义
as-if-serial语义的意思指：不管怎么重排序（编译器和处理器为了提高并行度），（单线程）程序的执行结果不能被改变。编译器，runtime 和处理器都必须遵守as-if-serial语义。
为了遵守as-if-serial语义，编译器和处理器不会对存在数据依赖关系的操作做重排序，因为这种重排序会改变执行结果。但是，如果操作之间不存在数据依赖关系，这些操作可能被编译器和处理器重排序。
3.2.3 程序顺序规则
在计算机中，软件技术和硬件技术有一个共同的目标：在不改变程序执行结果的前提下，尽可能提高并行度。编译器和处理器遵从这一目标，从happens-before的定义我们可以看出，JMM同样遵从这一目标。
3.2.4 重排序对多线程的影响
在单线程程序中，对存在控制依赖的操作重排序，不会改变执行结果（这也是as-if-serial语义允许对存在控制依赖的操作做重排序的原因）；但在多线程程序中，对存在控制依赖的操作重排序，可能会改变程序的执行结果。
3.3 顺序一致性
3.3.1 数据竞争与顺序一致性
当程序未正确同步时，就会存在数据竞争。java内存模型规范对数据竞争的定义如下：在一个线程中写一个变量，在另一个线程读同一个变量，而且写和读没有通过同步来排序。
JMM对正确同步的多线程程序的内存一致性做了如下保证：如果程序是正确同步的，程序的执行将具有顺序一致性（sequentially consistent）–即程序的执行结果与该程序在顺序一致性内存模型中的执行结果相同。这里的同步是指广义上的同步，包括对常用同步原语（synchronized，volatile和final）的正确使用。
3.3.2顺序一致性内存模型
顺序一致性内存模型有两大特性：一个线程中的所有操作必须按照程序的顺序来执行；（不管程序是否同步）所有线程都只能看到一个单一的操作执行顺序。在顺序一致性内存模型中，每个操作都必须原子执行且立刻对所有线程可见。
在概念上，顺序一致性模型有一个单一的全局内存，这个内存通过一个左右摆动的开关可以连接到任意一个线程。同时，每一个线程必须按程序的顺序来执行内存读/写操作。在任意时间点最多只能有一个线程可以连接到内存。当多个线程并发执行时，图中的开关装置能把所有线程的所有内存读/写操作串行化。
3.3.3同步程序的顺序一致性效果
在顺序一致性模型中，所有操作完全按程序的顺序串行执行。而在JMM中，临界区内的代码可以重排序（但JMM不允许临界区内的代码“逸出”到临界区之外，那样会破坏监视器的语义）。JMM会在退出监视器和进入监视器这两个关键时间点做一些特别处理，使得线程在这两个时间点具有与顺序一致性模型相同的内存视图（具体细节后文会说明）。虽然线程A在临界区内做了重排序，但由于监视器的互斥执行的特性，这里的线程B根本无法“观察”到线程A在临界区内的重排序。这种重排序既提高了执行效率，又没有改变程序的执行结果。从这里我们可以看到JMM在具体实现上的基本方针：在不改变（正确同步的）程序执行结果的前提下，尽可能的为编译器和处理器的优化打开方便之门。
3.3.4未同步程序的执行特性
JMM不保证未同步程序的执行结果与该程序在顺序一致性模型中的执行结果一致。因为未同步程序在顺序一致性模型中执行时，整体上是无序的，其执行结果无法预知。保证未同步程序在两个模型中的执行结果一致毫无意义。
JMM不保证对64位的long型和double型变量的读/写操作具有原子性，而顺序一致性模型保证对所有的内存读/写操作都具有原子性。
在计算机中，数据通过总线在处理器和内存之间传递。每次处理器和内存之间的数据传递都是通过一系列步骤来完成的，这一系列步骤称之为总线事务（bus transaction）。总线事务包括读事务（read transaction）和写事务（write transaction）。读事务从内存传送数据到处理器，写事务从处理器传送数据到内存，每个事务会读/写内存中一个或多个物理上连续的字。这里的关键是，总线会同步试图并发使用总线的事务。在一个处理器执行总线事务期间，总线会禁止其它所有的处理器和I/O设备执行内存的读/写。下面让我们通过一个示意图来说明总线的工作机制：
总线的这些工作机制可以把所有处理器对内存的访问以串行化的方式来执行；在任意时间点，最多只能有一个处理器能访问内存。这个特性确保了单个总线事务之中的内存读/写操作具有原子性。
在一些32位的处理器上，如果要求对64位数据的写操作具有原子性，会有比较大的开销。为了照顾这种处理器，java语言规范鼓励但不强求JVM对64位的long型变量和double型变量的写具有原子性。当JVM在这种处理器上运行时，会把一个64位long/ double型变量的写操作拆分为两个32位的写操作来执行。这两个32位的写操作可能会被分配到不同的总线事务中执行，此时对这个64位变量的写将不具有原子性。从JSR -133内存模型开始（即从JDK5开始），仅仅只允许把一个64位long/ double型变量的写操作拆分为两个32位的写操作来执行，任意的读操作在JSR -133中都必须具有原子性（即任意读操作必须要在单个读事务中执行）。
3.4 volatile的内存语义
3.4.1 volatile的特性
可见性。对一个volatile变量的读，总是能看到（任意线程）对这个volatile变量最后的写入。
原子性：对任意单个volatile变量的读/写具有原子性，但类似于volatile++这种复合操作不具有原子性。
3.4.2 volatile写-读建立的happens-before关系
从内存语义的角度来说，volatile写和锁的释放有相同的内存语义，相当于退出同步块；volatile读与锁的获取有相同的内存语义，相当于进入同步代码块。
3.4.3 volatile 写-读的内存语义
volatile写的内存语义如下：
当写一个volatile变量时，JMM会把该线程对应的本地内存中的共享变量刷新到主内存。
volatile读的内存语义如下：
当读一个volatile变量时，JMM会把该线程对应的本地内存置为无效。线程接下来将从主内存中读取共享变量。
下面对volatile写和volatile读的内存语义做个总结：
线程A写一个volatile变量，实质上是线程A向接下来将要读这个volatile变量的某个线程发出了（其对共享变量所在修改的）消息。
线程B读一个volatile变量，实质上是线程B接收了之前某个线程发出的（在写这个volatile变量之前对共享变量所做修改的）消息。
线程A写一个volatile变量，随后线程B读这个volatile变量，这个过程实质上是线程A通过主内存向线程B发送消息。
3.4.4 volatile内存语义的实现
前文我们提到过重排序分为编译器重排序和处理器重排序。为了实现volatile内存语义，JMM会分别限制这两种类型的重排序类型。下面是JMM针对编译器制定的volatile重排序规则表：
3.4.5 JSR-133为什么要增强volatile的内存语义
JSR-133专家组决定增强volatile的内存语义：严格限制编译器和处理器对volatile变量与普通变量的重排序，确保volatile的写-读和锁的释放-获取一样，具有相同的内存语义。从编译器重排序规则和处理器内存屏障插入策略来看，只要volatile变量与普通变量之间的重排序可能会破坏volatile的内存语意，这种重排序就会被编译器重排序规则和处理器内存屏障插入策略禁止。
由于volatile仅仅保证对单个volatile变量的读/写具有原子性，而锁的互斥执行的特性可以确保对整个临界区代码的执行具有原子性。在功能上，锁比volatile更强大；在可伸缩性和执行性能上，volatile更有优势。这里说下使用volatile的条件：
对变量的写不依赖于变量的当前值，访问变量是不需要加锁。
3.5 锁的内存语义
3.5.1 锁的释放-获取建立的happens-before关系
锁除了可以让临界区互斥执行外，还可让释放锁的线程向获取同一个锁的线程发送消息。
3.5.2 锁的释放-获取的内存语义
当线程获取锁时，JMM会把该线程对应的本地内存置为无效。
当线程释放锁时，JMM会把该线程对应的本地内存中的共享变量刷新到主内存中。
对比锁的释放-获取的内存语义与volatile写-读的内存语义可以看出：锁的释放与volatile的写具有相同的内存语义；锁的获取与volatile的读具有相同的内存语义。
下面对锁的释放和锁的获取的内存语义做个总结：
线程A释放一个锁，实质上是线程A向接下来将要获得这个锁的某个线程发出了（线程A对共享变量所在修改的）消息。
线程B获取一个锁，实质上是线程B接收了之前某个线程发出的（在释放这个锁之前对共享变量所做修改的）消息。
线程A释放锁，随后线程B获取这个锁，这个过程实质上是线程A通过主内存向线程B发送消息。
3.5.3 锁内存语义的实现
借助ReentrantLock源代码，来分析锁内存语义的集体实现机制。ReentrantLock
3.5.4 cncurrent包的实现
Java的CAS会使用现代处理器上提供的高效机器级别原子指令，这些原子指令以原子方式对内存执行读-改-写操作，这是在多处理器中实现同步的关键。同时，volatile变量的读/写和CAS可以实现线程之间的通信。把这些特性整合在一起，就形成了整个concurrent包得以实现的基石。
如果我们仔细分析concurrent包的源代码实现，会发现一个通用化的实现模式：
首先，声明共享变量为volatile；
然后，使用CAS的原子条件更新来实现线程之间的同步；
同时，配合以volatile的读/写和CAS所具有的volatile读和写的内存语义来实现线程之间的通信。
AQS，非阻塞数据结构和原子变量类（java.util.concurrent.atomic包中的类），这些concurrent包中的基础类都是使用这种模式来实现的，而concurrent包中的高层类又是依赖于这些基础类来实现的。从整体来看，concurrent包的实现示意图如下：
3.6 final域的内存语义
3.6.1 final域的重排序规则
对于final域，编译器和处理器要遵守两个重排序规则：
1）在构造函数内对一个final域的写入，与随后把这个被构造对象的引用赋值给一个引用变量，这两个操作之间不能重排序。
2） 初次读一个包含final域的对象的引用，与随后初次读这个final域，这两个操作之间不能重排序。
3.6.2 写final域的重排序规则
写final域的重排序规则禁止把final域的写重排序到构造函数之外。这个规则的实现包含下面2个方面：
1）JMM禁止编译器把final域的写重排序到构造函数之外。
2）编译器会在final域的写之后，构造函数返回之前，插入一个StoreStore屏障。这个屏障禁止处理器把final域的写重排序到构造函数之外。
写final域的重排序规则可以确保：在对象引用为任意线程可见之前，对象的final域已经被正确初始化过了，而普通域不具有这个保障。
3.6.3 读final域的重排序规则
读final域的重排序规则如下：
在一个线程中，初次读对象引用与初次读该对象包含的final域，JMM禁止处理器重排序这两个操作（注意，这个规则仅仅针对处理器）。编译器会在读final域操作的前面插入一个LoadLoad屏障。
读final域的重排序规则可以确保：在读一个对象的final域之前，一定会先读包含这个final域的对象的引用。
3.6.4 final域是引用类型
对于引用类型，写final域的重排序规则对编译器和处理器增加了如下约束：在构造函数内对一个final引用的对象的成员域的写入，与随后在构造函数外把这个被构造对象的引用赋值给一个引用变量，这两个操作之间不能重排序。
3.6.5 为什么final引用不能从构造函数内“溢出”
前面我们提到过，写final域的重排序规则可以确保：在引用变量为任意线程可见之前，该引用变量指向的对象的final域已经在构造函数中被正确初始化过了。其实要得到这个效果，还需要一个保证：在构造函数内部，不能让这个被构造对象的引用为其他线程可见，也就是对象引用不能在构造函数中“逸出”。
3.6.6 final语义在处理器中的实现
现在我们以x86处理器为例，说明final语义在处理器中的具体实现。
上面我们提到，写final域的重排序规则会要求译编器在final域的写之后，构造函数return之前，插入一个StoreStore障屏。读final域的重排序规则要求编译器在读final域的操作前面插入一个LoadLoad屏障。
由于x86处理器不会对写-写操作做重排序，所以在x86处理器中，写final域需要的StoreStore障屏会被省略掉。同样，由于x86处理器不会对存在间接依赖关系的操作做重排序，所以在x86处理器中，读final域需要的LoadLoad屏障也会被省略掉。也就是说在x86处理器中，final域的读/写不会插入任何内存屏障！
3.7 happens-before
3.7.1 JMM的设计
为了一方面要为程序员提供足够强的内存可见性保证；另一方面对编译器和处理器的限制要尽可能的放松，设计JMM时需要进行平衡。JMM把happens- before要求禁止的重排序分为了下面两类：
1)会改变程序执行结果的重排序。
2)不会改变程序执行结果的重排序。
JMM对这两种不同性质的重排序，采取了不同的策略：
1)对于会改变程序执行结果的重排序，JMM要求编译器和处理器必须禁止这种重排序。
2)对于不会改变程序执行结果的重排序，JMM对编译器和处理器不作要求（JMM允许这种重排序）。
下面是JMM的设计示意图：
从上图可以看出两点：
JMM向程序员提供的happens- before规则能满足程序员的需求。JMM的happens- before规则不但简单易懂，而且也向程序员提供了足够强的内存可见性保证（有些内存可见性保证其实并不一定真实存在，比如上面的A happens- before B）。
JMM对编译器和处理器的束缚已经尽可能的少。从上面的分析我们可以看出，JMM其实是在遵循一个基本原则：只要不改变程序的执行结果（指的是单线程程序和正确同步的多线程程序），编译器和处理器怎么优化都行。比如，如果编译器经过细致的分析后，认定一个锁只会被单个线程访问，那么这个锁可以被消除。再比如，如果编译器经过细致的分析后，认定一个volatile变量仅仅只会被单个线程访问，那么编译器可以把这个volatile变量当作一个普通变量来对待。这些优化既不会改变程序的执行结果，又能提高程序的执行效率。
3.7.2 happens-before的定义
happens-before的定义：
1）如果一个操作 happens-before另一个操作，那么第一个操作的执行结果将对第二个操作可见，而且第一个操作的执行顺序排在第二个操作之前。
2）两个操作之间存在 happens-before关系，并不意味着Java平台的具体实现必须要按照 happens-before关系指定的顺序执行。只要重排序的执行结果与按照 happens-before执行的一致，是可以的。
3.7.3 happens-before 规则
8个规则，不再重复
3.8 双重检查锁定与优化
在Java多线程程序中，有时候需要延迟初始化来降低初始化类或创建对象的开销。双重检查锁定是常见的延迟初始化的技术，但它是一个错误的用法。
错误根源：例如使用双重检查锁定实现单例模式，当第一次判断实例不为null时，很可能instance引用的对象还没初始化完成。因为instance=new Singleton()创建一个对象，可以分解为如下3行伪代码：
1、 memory=allocate(); //分配对象的内存空间
2、 ctorInstance(memory); //初始化对象
3、 instance=memory;//设置instance指向刚刚分配的内存地址
上述伪代码2 、3 之间很可能重排序。
解决办法：基于volatile的解决方案；基于静态内部类初始化解决方案
3.9 Java内存模型综述
3.9.1 处理器内存模型
顺序一致性内存模型是一个理论参考模型，JMM和处理器内存模型在设计时通常会把顺序一致性内存模型作为参照。JMM和处理器内存模型在设计时会对顺序一致性模型做一些放松，因为如果完全按照顺序一致性模型来实现处理器和JMM，那么很多的处理器和编译器优化都要被禁止，这对执行性能将会有很大的影响。
由于常见的处理器内存模型比JMM要弱，java编译器在生成字节码时，会在执行指令序列的适当位置插入内存屏障来限制处理器的重排序。JMM屏蔽了不同处理器内存模型的差异，它在不同的处理器平台之上为java程序员呈现了一个一致的内存模型。
3.9.2 JMM的设计
3.9.3JMM的内存可见性保证
Java程序的内存可见性保证按程序类型可以分为下列三类：
单线程程序。单线程程序不会出现内存可见性问题。编译器，runtime和处理器会共同确保单线程程序的执行结果与该程序在顺序一致性模型中的执行结果相同。
正确同步的多线程程序。正确同步的多线程程序的执行将具有顺序一致性（程序的执行结果与该程序在顺序一致性内存模型中的执行结果相同）。这是JMM关注的重点，JMM通过限制编译器和处理器的重排序来为程序员提供内存可见性保证。
未同步/未正确同步的多线程程序。JMM为它们提供了最小安全性保障：线程执行时读取到的值，要么是之前某个线程写入的值，要么是默认值（0，null，false）。
只要多线程程序是正确同步的，JMM保证该程序在任意的处理器平台上的执行结果，与该程序在顺序一致性内存模型中的执行结果一致。
3.9.4 JSR-133对旧内存模型的修补
JSR-133对JDK5之前的旧内存模型的修补主要有两个：
增强volatile的内存语义。旧内存模型允许volatile变量与普通变量重排序。JSR-133严格限制volatile变量与普通变量的重排序，使volatile的写-读和锁的释放-获取具有相同的内存语义。
增强final的内存语义。在旧内存模型中，多次读取同一个final变量的值可能会不相同。为此，JSR-133为final增加了两个重排序规则。现在，final具有了初始化安全性。
下图为3类程序的执行结果的对比图：
