Java中Volatile 修饰符

上次我们说到为什么会多卖一张票出去，其实是因为在多线程的情况下
如果不同步那么线程与线程之间不是不具有可见性的。

下面是摘自 http://www.cnblogs.com/zhengbin/p/5654805.html
郑州文武对可见性和原子性的理解

可见性：

　　可见性是一种复杂的属性，因为可见性中的错误总是会违背我们的直觉。通常，我们无法确保执行读操作的线程能适时地看到其他线程写入的值，有时甚至是根本不可能的事情。为了确保多个线程之间对内存写入操作的可见性，必须使用同步机制。

　　可见性，是指线程之间的可见性，一个线程修改的状态对另一个线程是可见的。也就是一个线程修改的结果。另一个线程马上就能看到。比如：用volatile修饰的变量，就会具有可见性。volatile修饰的变量不允许线程内部缓存和重排序，即直接修改内存。所以对其他线程是可见的。但是这里需要注意一个问题，volatile只能让被他修饰内容具有可见性，但不能保证它具有原子性。比如 volatile int a = 0；之后有一个操作 a++；这个变量a具有可见性，但是a++ 依然是一个非原子操作，也就这这个操作同样存在线程安全问题。

原子性：

　　1.原子性
　　原子性：即一个操作或者多个操作要么全部执行并且执行的过程不会被任何因素打断，要么就都不执行。也就是说在一个线程执行到某个
　　地方也就是某个操作这种操作不能被其他线程打断也就是
　　线程A 做 int x=1 的操作首先线程A会去读取主内存中
　　变量 x的值在存在自己的线程本地栈区在做赋值为1的操作
　　这连续的操作不能被打断。比如在读到X的时候还没有赋值
　　为1 其他的线程抢占了CPU的执行权力导致没有成功赋值为1
　　这就不是原子性操作

重排序：什么是重排序其实我们写的代码并不是顺序执行的
因为 java内存模型会对其我们写的代码进行优化

int x = 1 ;
boolean b=false;

这两句代码并不是顺序执行的可能会被优化成
　　“`
　

boolean b=false;
int x = 1 ;

所有的优化都是为了我们的CPU能并发执行意思就是一个CPU同时运行几个线程尽量节省运行时间不让CPU闲着。

但是这种重排序也要满足appens-before原则
在什么之前执行下面我们看

int x=1;  A
int y =x;  B 
boolean b = true; C

这种情况下java内存模型简称 JMM 就不会对 A 和 B 进行重排序
因为有一个数据依赖关系原则如果对他们重新排序那么执行结果
会发生改变所以不符合 jmm的 as-if-serial 原则

as-if-serial 原则是指不管你为了提高运算速度不管怎么样排序你都必须要保证最后的执行结果不能改变。

int x=1;  A
int y =x;  B 
int i  = y; C

appens-before 原则：如果代码 A依赖 B 那么 B又依赖C
A-C A间接依赖C 传递依赖，所以C的代码也不能放到A的前面
执行也就是说不会执行重排序。

　大家都知道，计算机在执行程序时，每条指令都是在CPU中执行的，而执行指令过程中，势必涉及到数据的读取和写入。由于程序运行过程中的临时数据是存放在主存（物理内存）当中的，这时就存在一个问题，由于CPU执行速度很快，而从内存读取数据和向内存写入数据的过程跟CPU执行指令的速度比起来要慢的多，因此如果任何时候对数据的操作都要通过和内存的交互来进行，会大大降低指令执行的速度。因此在CPU里面就有了高速缓存。

　　也就是，当程序在运行过程中，会将运算需要的数据从主存复制一份到CPU的高速缓存当中，那么CPU进行计算时就可以直接从它的高速缓存读取数据和向其中写入数据，当运算结束之后，再将高速缓存中的数据刷新到主存当中。举个简单的例子，比如下面的这段代码：

int i = i+1;

当线程执行这个语句时，会先从主存当中读取i的值，然后复制一份到高速缓存当中，然后CPU执行指令对i进行加1操作，然后将数据写入高速缓存，最后将高速缓存中i最新的值刷新到主存当中。

　　这个代码在单线程中运行是没有任何问题的，但是在多线程中运行就会有问题了。在多核CPU中，每条线程可能运行于不同的CPU中，因此每个线程运行时有自己的高速缓存（对单核CPU来说，其实也会出现这种问题，只不过是以线程调度的形式来分别执行的）。本文我们以多核CPU为例。

　　比如同时有2个线程执行这段代码，假如初始时i的值为0，那么我们希望两个线程执行完之后i的值变为2。但是事实会是这样吗？

　　可能存在下面一种情况：初始时，两个线程分别读取i的值存入各自所在的CPU的高速缓存当中，然后线程1进行加1操作，然后把i的最新值1写入到内存。此时线程2的高速缓存当中i的值还是0，进行加1操作之后，i的值为1，然后线程2把i的值写入内存。

　　最终结果i的值是1，而不是2。这就是著名的缓存一致性问题。通常称这种被多个线程访问的变量为共享变量。

　　也就是说，如果一个变量在多个CPU中都存在缓存（一般在多线程编程时才会出现），那么就可能存在缓存不一致的问题。

　　为了解决缓存不一致性问题，通常来说有以下2种解决方法：

　　1）通过在总线加LOCK#锁的方式

　　2）通过缓存一致性协议

　　这2种方式都是硬件层面上提供的方式。

　　在早期的CPU当中，是通过在总线上加LOCK#锁的形式来解决缓存不一致的问题。因为CPU和其他部件进行通信都是通过总线来进行的，如果对总线加LOCK#锁的话，也就是说阻塞了其他CPU对其他部件访问（如内存），从而使得只能有一个CPU能使用这个变量的内存。比如上面例子中如果一个线程在执行 i = i +1，如果在执行这段代码的过程中，在总线上发出了LCOK#锁的信号，那么只有等待这段代码完全执行完毕之后，其他CPU才能从变量i所在的内存读取变量，然后进行相应的操作。这样就解决了缓存不一致的问题。

　　但是上面的方式会有一个问题，由于在锁住总线期间，其他CPU无法访问内存，导致效率低下。

　　所以就出现了缓存一致性协议。最出名的就是Intel 的MESI协议，MESI协议保证了每个缓存中使用的共享变量的副本是一致的。它核心的思想是：当CPU写数据时，如果发现操作的变量是共享变量，即在其他CPU中也存在该变量的副本，会发出信号通知其他CPU将该变量的缓存行置为无效状态，因此当其他CPU需要读取这个变量时，发现自己缓存中缓存该变量的缓存行是无效的，那么它就会从内存重新读取。

在多线程如果一个线程执行的代码进行重排序对其他线程都是不可见
的

int i= 10;
boolean  b= true;  //线程1



public get(){ //线程2
if(b){
int y = i;
 }
}

如果这里线程 1 进行重排序 b=true;先执行接着线程2抢到CPU的
执行权力进入判断 y的值就是 0 而不是我们的10(int类型初始化都为0)
因为一个线程执行对另外一个线程来说是不可见的，他们之间也没有数据依赖所以也有可能不会顺序执行这不是我们想要看到的,

int x =0;
x++;

我们再这里必须明白线程都有自己的一个线程本地栈区他们会从主内存中读取变量值并存储在CPU的高速缓存中 (为什么出现CPU高速缓存
因为cpu执行过快不停的从主内存中读写并不能满足CPU的执行速度所以出现CPU缓存,每一个CPU都有一个高速缓存意思4核的应该有4个)，当同事启动两个线程执行他们会首先将X的值读入到所执行的CPU高速缓存中，在读取到本地栈去进行操作在写到主内存中
这里假如 A线程读到x的值为 0 并做了 +1的操作那么B线程获取
执行权力 B也读到了 x=0 那么并做+1 操作写到内存中那么x=1
A线程获取执行权力开始写 x=1 那么最后开启两个线程结果还是x=1
就是因为这种缓存不一致的原因，因为x++不是原子性操作可以被其他线程打断如何避免这种情况呢。

volatile 能满足可见性和有序性意思被 volatile 修饰的变量 x 两个线程
去读取如果A线程改变了值那么其他线程必须从主内存中重新读取 x变量的值不能冲高速缓存中读取了，保证了所有线程对共享变量X
是可见的。

volatile 有序性：

//x、y为非volatile变量
//flag为volatile变量

x = 2;        //语句1
y = 0;        //语句2
flag = true;  //语句3
x = 4;         //语句4
y = -1;       //语句5

由于flag变量为volatile变量，那么在进行指令重排序的过程的时候，不会将语句3放到语句1、语句2前面，也不会讲语句3放到语句4、语句5后面。但是要注意语句1和语句2的顺序、语句4和语句5的顺序是不作任何保证的。

　　并且volatile关键字能保证，执行到语句3时，语句1和语句2必定是执行完毕了的，且语句1和语句2的执行结果对语句3、语句4、语句5是可见的。

volatile保证原子性吗？

public class Test {
public volatile int inc = 0;

public void increase() {
        inc++;
    }

public static void main(String[] args) {
        final Test test = new Test();
for(int i=0;i<10;i++){
new Thread(){
public void run() {
for(int j=0;j<1000;j++)
                        test.increase();
                };
            }.start();
        }

while(Thread.activeCount()>1)  //保证前面的线程都执行完
            Thread.yield();
        System.out.println(test.inc);
    }
}

大家想一下这段程序的输出结果是多少？也许有些朋友认为是10000。但是事实上运行它会发现每次运行结果都不一致，都是一个小于10000的数字。

　　可能有的朋友就会有疑问，不对啊，上面是对变量inc进行自增操作，由于volatile保证了可见性，那么在每个线程中对inc自增完之后，在其他线程中都能看到修改后的值啊，所以有10个线程分别进行了1000次操作，那么最终inc的值应该是1000*10=10000。

　　这里面就有一个误区了，volatile关键字能保证可见性没有错，但是上面的程序错在没能保证原子性。可见性只能保证每次读取的是最新的值，但是volatile没办法保证对变量的操作的原子性。

　　在前面已经提到过，自增操作是不具备原子性的，它包括读取变量的原始值、进行加1操作、写入工作内存。那么就是说自增操作的三个子操作可能会分割开执行，就有可能导致下面这种情况出现：

　　假如某个时刻变量inc的值为10，

　　线程1对变量进行自增操作，线程1先读取了变量inc的原始值，然后线程1被阻塞了；

　　然后线程2对变量进行自增操作，线程2也去读取变量inc的原始值，由于线程1只是对变量inc进行读取操作，而没有对变量进行修改操作，所以不会导致线程2的工作内存中缓存变量inc的缓存行无效，所以线程2会直接去主存读取inc的值，发现inc的值时10，然后进行加1操作，并把11写入工作内存，最后写入主存。

　　然后线程1接着进行加1操作，由于已经读取了inc的值，注意此时在线程1的工作内存中inc的值仍然为10，所以线程1对inc进行加1操作后inc的值为11，然后将11写入工作内存，最后写入主存。

　　那么两个线程分别进行了一次自增操作后，inc只增加了1。

　　解释到这里，可能有朋友会有疑问，不对啊，前面不是保证一个变量在修改volatile变量时，会让缓存行无效吗？然后其他线程去读就会读到新的值，对，这个没错。这个就是上面的happens-before规则中的volatile变量规则，但是要注意，线程1从主内存中读取inc的值 x++ 实际就是 x+1的操作
　　执行过程应该是线程1读取inc的值并且+1 刷新回主内存中让其他线程发现主内存中inc值发生改变

 但是因为不是原子性的操作所以  线程1 读取了inc的值后 可能线程又执行了  
 线程2读取 inc的值也是10  并且+1  刷回主内存中让 线程1发现 inc的值发生了改变
 使线程1放弃本地区域的inc值 重新从主内存中读取
 但是 可能线程2在做完+1的操作后 要刷回主内存中时  
 线程1又执行了  此时  线程2虽然做了+1操作 但是可能并没有刷回主内存中
 所以线程1发现的是主内存中的inc还是10 线程1做了+1 操作  线程2 把本地保存的 2刷入到主内存
 线程1把本地保存的2刷入到 主内存  这就导致了 两个线程做+1操作最后值还是11  而这种情况是可能发生的
 并不是一定发生 但是这个代码 还是线程不安全的

　　根源就在这里，自增操作不是原子性操作，而且volatile也无法保证对变量的任何操作都是原子性的。

采用synchronized

public class Test {
public  int inc = 0;

public synchronized void increase() {
        inc++;
    }

public static void main(String[] args) {
        final Test test = new Test();
for(int i=0;i<10;i++){
new Thread(){
public void run() {
for(int j=0;j<1000;j++)
                        test.increase();
                };
            }.start();
        }

while(Thread.activeCount()>1)  //保证前面的线程都执行完
            Thread.yield();
        System.out.println(test.inc);
    }
}

这个样子就OK了

synchronized Lock 都会保证原子性有序性和可见性

volatile 只能满足可见性和有序性 Volatile 变量是一种非常简单但同时又非常脆弱的同步机制，它在某些情况下将提供优于锁的性能和伸缩性。如果严格遵循 volatile 的使用条件 —— 即变量真正独立于其他变量和自己以前的值 —— 在某些情况下可以使用 volatile 代替 synchronized 来简化代码。然而，使用 volatile 的代码往往比使用锁的代码更加容易出错

volatile 使用场景

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。

volatile的原理和实现机制：
　　“观察加入volatile关键字和没有加入volatile关键字时所生成的汇编代码发现，加入volatile关键字时，会多出一个lock前缀指令”

　　lock前缀指令实际上相当于一个内存屏障（也成内存栅栏），内存屏障会提供3个功能：

　　1）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；

　　2）它会强制将对缓存的修改操作立即写入主存；

　　3）如果是写操作，它会导致其他CPU中对应的缓存行无效。

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