-volatile应用1 – 内存可见性 – JMM内存模型
-volatile应用2 – 原子性
-volatile应用3 – 构造函数逸出/DCL问题(Double Checking Locking)
-final应用1 – 避免构造函数重排序
-final应用2 – CopyOnWrite
-atomic数组/volatile数组/final数组/
-指令重排序，happen before语义

volatile应用1 – 内存可见性

在讲述抽象的理论之前，先看2个案例：
案例1：

public class Example1
{
private int a = 0;

public void set(int a)     //线程A调用set(100)
  {
this.a = a;
  }

public int get()         //线程B调用get()，返回值是不是一定是100？
  {
return this.a;
  }
}

案例2：

public class Example2
{
private boolean flag = true;

public void stop()          //线程A调用stop()
  {
     flag = false;
  }

public void run()         //线程B调用stop()之后，线程2是否一定会停止？
  {
while(flag)
     {
//do something
     }
  }
  ...
}

答案：在上面的例子里面，线程B未必能读到线程A写入的值。案例2有可能死循环。

这要从现代多CPU说起：在现代的CPU架构中，每个CPU都会有自己的缓存（L1缓存，L2缓存。关于CPU缓存，后续会详细阐述，此处只是提及）。如图所示：
Java多线程 -- JUC包源码分析3-- volatile/final语义

其对应的JVM的抽象内存模型JMM，如下图所示：
Java多线程 -- JUC包源码分析3-- volatile/final语义

线程A，线程B有各自的local内存。在把变量从主内存读到自己的工作内存，修改之后，不一定会立即写入主存，因此另一个线程不可见。

要保证上述案例可以完全正确执行，需要在变量前加volatile。

volatile变量可以保证：每次对该变量的写，必定刷回到主存；每次对该变量的读，必定从主存读取。从而可以保证，一个线程对共享变量的写，对其他线程可见。

volatile应用2 – 原子性

案例3：

public class Example1
{
private long a = 0;

public void set(long a)     //线程A调用set(100)
  {
this.a = a;
  }

public long get()         //线程B调用get()，返回值是不是一定是100？
  {
return this.a;
  }
}

案例3和案例1相比，只是int换成了long。

由于JMM并不要求对一个64位的long/double型的变量写入具有原子性，在32位的机器上，对一个long型变量的写入，可能会分成高32位，低32位2次写入。此时，另一个线程去读取时，可能读到“写了一半”的无效值！

要解决上述问题，可以加锁，也可以加volatile关键字。

可见，在对单个变量的读写中，volatile变量起到了锁同样的作用。

也正因为如此，在AtomicInteger/AtomicLong中，其get()/set()函数，都未加锁，却是线程安全的！！

volatile应用3 – 避免构造函数逸出/DCL问题

线程安全的单例模式中，有一种经典写法，即DCL(Doule Checking Locking)，如下所示：

public class Sington
{
private static Sington instance;

public static Sington getInstance()
{
if(instance == null)                //DCL
  {
    synchronized(Sington.class)       
    {
if(instance == null)
         instance = new Instance();   //有问题的代码！！！
    }
  }

return instance;
}

上述的new Instance()，底层可以分为3个操作: 分配内存，在内存上初始化成员变量，把instance指向内存。

这3个操作，可能重排序，即先把instance指向内存，再初始化成员变量。

此时，另外一个线程就会拿到一个未完全初始化的对象。这时直接访问里面的成员变量，就可能出错。而这就是典型的“构造函数溢出”问题。

要解决此问题，只要在instance前加volatile就可以了！

当然，还有另外1种经典的线程安全的单例模式 – 基于类加载器的方案

public class Instance
{
private static class InstanceHolder
  {
public static Instance instance = new Instance();
  }

public static Instance getInstance()
  {
return InstanceHolder.instance;
  }
}

final应用1 – 避免构造函数重排序

案例4

public class Example4
{
private int i;
private int j;
private static Example4 obj;
public Example4()
   {
      i=1;
      j=2;
   }

public static void write()   //线程A先执行write()
   {
     obj = new Example4()
   }

public static void read()   //线程B再执行read()
   {
if(obj!=null)
     {
int a = obj.i;
int b = obj.j;     //请问，a, b是否一定等于1，2？
     }
   }
}

答案是：a, b 未必一定等于1，2。因为这里的i, j都是非volatile变量，线程A的重排序，可能使得i, j的赋值，在构造函数之后执行！！也就是说，线程B拿到obj的时候，obj的i, j变量可能赋值还未完成！

解决办法是：给i, j 加上final

final的语义：保证final变量的初始化，一定在构造函数返回之前完成！

final应用2 – CopyOnWrite

在上1篇 NumberRange例子中，我们看到lower, power都是final类型，这也确保了lower, power只可能被赋值1次。后续要想再改变值，只能拷贝一份出来改！

所以，通常应用CopyOnWrite的地方，也会相应的使用final!

atomic数组/volatile数组/final数组

关于atomic,volatile, final的数组类型，很容易存在着如下误解：

AtomicIntegerArray, AtomicLongArray

只是说里面的每个元素是原子的，而不是整个数组是原子的！比如说，你一个for循环，set每1个值，这整个for循环，并不是原子的。

volatile数组

private volatile Object[] a;

a = new Object[100];    //a是原子的，对a的修改，立即对其他线程可见。在ConcurrentHashMap里面，rehash的时候，会用到这个特性，后面会详细阐述。
a = new Object[200];    

a[0] = new Object();   //但a[x]并不是原子的，对a[x]的修改，并不会对其他线程可见。此问题，在后续ConcurrentHashMap的剖析中，会详细阐述

final 数组

private final Object[] a = new Object[100];  //a是final的，只能一次赋值。意味着a数组是固定长度

a[0] = new Object();  //但a[x]并不是final的，可以多次赋值
a[0] = b

指令重排序/happen before

从上述各种案例可以看出，问题主要出在“指令重排序”上。

为什么要指令重排序呢？

从程序员角度来讲，最好是不要有任何的指令重排，这样程序最容易理解；但从CPU和编译器角度，希望在不改变单线程程序语义的情况下，尽可能的重排序，最大程度的提高执行效率。

而对于多线程程序，因为重排序导致的线程之间的不同步，则由程序员自己处理！

volatile和final的底层原理，就是一定程度上禁止重排序，从而实现多线程程序的同步。

关于重排序和happen before的深入阐释，且看下回分解。

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Java多线程 -- JUC包源码分析3-- volatile/final语义