原創聲明：本文轉載自公眾號【胖滾豬學編程】​

某日，胖滾豬寫的代碼導致了一個生產bug，奮戰到凌晨三點依舊沒有解決問題。胖滾熊一看，只用了一個volatile就解決了。並告知胖滾豬，這是併發編程導致的坑。這讓胖滾豬堅定了要學好併發編程的決心。。於是，開始了我們併發編程的第一課。

序幕

BUG源頭之一：可見性

剛剛我們說到，CPU緩存可以提高程式性能，但緩存也是造成BUG源頭之一，因為緩存可以導致可見性問題。我們先來看一段代碼：

private static int count = 0;
public static void main(String[] args) throws Exception {
    Thread th1 = new Thread(() -> {
        count = 10;
    });
    Thread th2 = new Thread(() -> {
        //極小概率會出現等於0的情況
        System.out.println("count=" + count);
    });
    th1.start();
    th2.start();
}

按理來說，應該正確返回10，但結果卻有可能是0。

一個線程對變數的改變另一個線程沒有get到，這就是可見性導致的bug。一個線程對共用變數的修改，另外一個線程能夠立刻看到，我們稱為可見性。

那麼在談論可見性問題之前，你必須瞭解下JAVA的記憶體模型，我繪製了一張圖來描述：

主記憶體（Main Memory）

主記憶體可以簡單理解為電腦當中的記憶體，但又不完全等同。主記憶體被所有的線程所共用，對於一個共用變數（比如靜態變數，或是堆記憶體中的實例）來說，主記憶體當中存儲了它的“本尊”。

工作記憶體（Working Memory）

工作記憶體可以簡單理解為電腦當中的CPU高速緩存，但準確的說它是涵蓋了緩存、寫緩衝區、寄存器以及其他的硬體和編譯器優化。每一個線程擁有自己的工作記憶體，對於一個共用變數來說，工作記憶體當中存儲了它的“副本”。

線程對變數的所有操作都必須在工作記憶體中進行，而不能直接讀寫主記憶體中的變數。
線程之間無法直接訪問對方的工作記憶體中的變數，線程間變數的傳遞均需要通過主記憶體來完成

現在再回到剛剛的問題，為什麼那段代碼會導致可見性問題呢，根據記憶體模型來分析，我相信你會有答案了。當多個線程在不同的 CPU 上執行時，這些線程操作的是不同的 CPU 緩存。比如下圖中，線程 A 操作的是 CPU-1 上的緩存，而線程 B 操作的是 CPU-2 上的緩存

由於線程對變數的所有操作都必須在工作記憶體中進行，而不能直接讀寫主記憶體中的變數，那麼對於共用變數V，它們首先是在自己的工作記憶體，之後再同步到主記憶體。可是並不會及時的刷到主存中，而是會有一定時間差。很明顯，這個時候線程 A 對變數 V 的操作對於線程 B 而言就不具備可見性了 。

private volatile long count = 0;
​
private void add10K() {
    int idx = 0;
    while (idx++ < 10000) {
        count++;
    }
}
​
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    TestVolatile2 test = new TestVolatile2();
    // 創建兩個線程，執行 add() 操作
    Thread th1 = new Thread(()->{
        test.add10K();
    });
    Thread th2 = new Thread(()->{
        test.add10K();
    });
    // 啟動兩個線程
    th1.start();
    th2.start();
    // 等待兩個線程執行結束
    th1.join();
    th2.join();
    // 介於1w-2w,即使加了volatile也達不到2w
    System.out.println(test.count);
}
​

原創聲明：本文轉載自公眾號【胖滾豬學編程】​

原子性問題

一個不可分割的操作叫做原子性操作，它不會被線程調度機制打斷的，這種操作一旦開始，就一直運行到結束，中間不會有任何線程切換。註意線程切換是重點！

我們都知道CPU資源的分配都是以線程為單位的,並且是分時調用,操作系統允許某個進程執行一小段時間，例如 50 毫秒，過了 50 毫秒操作系統就會重新選擇一個進程來執行（我們稱為“任務切換”），這個 50 毫秒稱為“時間片”。而任務的切換大多數是在時間片段結束以後,

那麼線程切換為什麼會帶來bug呢？因為操作系統做任務切換，可以發生在任何一條CPU 指令執行完！註意，是 CPU 指令，CPU 指令，CPU 指令，而不是高級語言里的一條語句。比如count++，在java里就是一句話，但高級語言里一條語句往往需要多條 CPU 指令完成。其實count++包含了三個CPU指令！

• 指令 1：首先，需要把變數 count 從記憶體載入到 CPU 的寄存器；
• 指令 2：之後，在寄存器中執行 +1 操作；
• 指令 3：最後，將結果寫入記憶體（緩存機制導致可能寫入的是 CPU 緩存而不是記憶體）。

小技巧:可以寫一個簡單的count++程式，依次執行javac TestCount.java，javap -c -s TestCount.class得到彙編指令，驗證下count++確實是分成了多條指令的。

volatile雖然能保證執行完及時把變數刷到主記憶體中，但對於count++這種非原子性、多指令的情況，由於線程切換，線程A剛把count=0載入到工作記憶體，線程B就可以開始工作了，這樣就會導致線程A和B執行完的結果都是1，都寫到主記憶體中，主記憶體的值還是1不是2，下麵這張圖形象表示了該歷程:

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有序性問題

JAVA為了優化性能，允許編譯器和處理器對指令進行重排序，即有時候會改變程式中語句的先後順序：

例如程式中：“a=6；b=7；”編譯器優化後可能變成“b=7；a=6；”只是在這個程式中不影響程式的最終結果。

有序性指的是程式按照代碼的先後順序執行。但是不要望文生義，這裡的順序不是按照代碼位置的依次順序執行指令,指的是最終結果在我們看起來就像是有序的。

重排序的過程不會影響單線程程式的執行，卻會影響到多線程併發執行的正確性。有時候編譯器及解釋器的優化可能導致意想不到的 Bug。比如非常經典的雙重檢查創建單例對象。

public class Singleton { 
 static Singleton instance; 
 static Singleton getInstance(){ 
 if (instance == null) { 
 synchronized(Singleton.class) { 
 if (instance == null) 
 instance = new Singleton(); 
 } 
 } 
 return instance; 
 } 
 }

你可能會覺得這個程式天衣無縫，我兩次判斷是否為空，還用了synchronized，剛剛也說了，synchronized 是獨占鎖/排他鎖。按照常理來說，應該是這麼一個邏輯:
線程A和B同時進來，判斷instance == null，線程A先獲取了鎖，B等待，然後線程 A 會創建一個 Singleton 實例，之後釋放鎖，鎖釋放後，線程 B 被喚醒，線程 B 再次嘗試加鎖，此時加鎖會成功，然後線程 B 檢查 instance == null 時會發現，已經創建過 Singleton 實例了，所以線程 B 不會再創建一個 Singleton 實例。

但多線程往往要有非常理性的思維，我們先分析一下 instance = new Singleton()這句話，根據剛剛原子性說到的，一句高級語言在cpu層面其實是多條指令，這也不例外，我們也很熟悉new了，它會分為以下幾條指令:
1、分配一塊記憶體 M；
2、在記憶體 M 上初始化 Singleton 對象；
3、然後 M 的地址賦值給 instance 變數。

如果真按照上述三條指令執行是沒問題的，但經過編譯優化後的執行路徑卻是這樣的：
1、分配一塊記憶體 M；
2、將 M 的地址賦值給 instance 變數；
3、最後在記憶體 M 上初始化 Singleton 對象

假如當執行完指令 2 時恰好發生了線程切換，切換到了線程 B 上；而此時線程 B 也執行 getInstance() 方法，那麼線程 B 在執行第一個判斷時會發現 instance != null ，所以直接返回 instance，而此時的 instance 是沒有初始化過的，如果我們這個時候訪問 instance 的成員變數就可能觸發空指針異常，如圖所示：

總結

併發程式是一把雙刃劍，一方面大幅度提升了程式性能，另一方面帶來了很多隱藏的無形的難以發現的bug。我們首先要知道併發程式的問題在哪裡，只有確定了“靶子”，才有可能把問題解決，畢竟所有的解決方案都是針對問題的。併發程式經常出現的詭異問題看上去非常無釐頭，但是只要我們能夠深刻理解可見性、原子性、有序性在併發場景下的原理，很多併發 Bug 都是可以理解、可以診斷的。
總結一句話：可見性是緩存導致的，而線程切換會帶來的原子性問題，編譯優化會帶來有序性問題。至於怎麼解決呢！欲知後事如何，且聽下回分解。

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