图解JVM--(四)内存模型
内存模型
java 内存模型
很多人将【java 内存结构】与【java 内存模型】傻傻分不清，【java 内存模型】是 Java Memory Model（JMM）的意思。
简单的说，JMM 定义了一套在多线程读写共享数据时（成员变量、数组）时，对数据的可见性、有序性、和原子性的规则和保障
1.原子性
问题提出，两个线程对初始值为 0 的静态变量一个做自增，一个做自减，各做 5000 次，结果是 0 吗？
1.1 问题分析
以上的结果可能是正数、负数、零。为什么呢？因为 Java 中对静态变量的自增，自减并不是原子操作。
例如对于 i++ 而言（i 为静态变量），实际会产生如下的 JVM 字节码指令：
0: getstatic #2 i // 获取静态变量1的值3: iconst_1 //准备常量14: iadd //加法5: putstatic #2 i //将修改后的值存入静态变量i8: return
而相应 i-- 也是类似
0: getstatic #2 i // 获取静态变量1的值3: iconst_1 //准备常量14: isub //减法5: putstatic #2 i //将修改后的值存入静态变量i8: return
而 Java 的内存模型如下，完成静态变量的自增，自减需要在主存和线程内存中进行数据交换：
如果出现多个线程的情况下，会由于指令的非原则性，导致，数据跟实际不一样
如果是单线程以上 8 行代码是顺序执行（不会交错）没有问题：
// 假设i的初始值为0
getstatic i // 线程1-获取静态变量i的值 线程内i=0
iconst_1 // 线程1-准备常量1
iadd // 线程1-自增 线程内i=1
putstatic i // 线程1-将修改后的值存入静态变量i 静态变量i=1
getstatic i // 线程1-获取静态变量i的值 线程内i=1
iconst_1 // 线程1-准备常量1
isub // 线程1-自减 线程内i=0
putstatic i // 线程1-将修改后的值存入静态变量i 静态变量i=0
但多线程下这 8 行代码可能交错运行（为什么会交错？思考一下）： 出现负数的情况：
// 假设i的初始值为0 getstatic i // 线程1-获取静态变量i的值 线程内i=0getstatic i // 线程2-获取静态变量i的值 线程内i=0iconst_1 // 线程1-准备常量1 iadd // 线程1-自增 线程内i=1 putstatic i // 线程1-将修改后的值存入静态变量i 静态变量i=1 iconst_1 // 线程2-准备常量1 isub // 线程2-自减 线程内i=-1putstatic i // 线程2-将修改后的值存入静态变量i 静态变量i=-1
出现正数的情况：
// 假设i的初始值为0getstatic i // 线程1-获取静态变量i的值 线程内i=0 getstatic i // 线程2-获取静态变量i的值 线程内i=0iconst_1 // 线程1-准备常量1 iadd // 线程1-自增 线程内i=1iconst_1 // 线程2-准备常量1isub // 线程2-自减 线程内i=-1putstatic i // 线程2-将修改后的值存入静态变量i 静态变量i=-1putstatic i // 线程1-将修改后的值存入静态变量i 静态变量i=1
1.2 解决方法
synchronized （同步关键字）
语法
synchronized( 对象 ) { 要作为原子操作代码
}
用 synchronized 解决并发问题：
static int i = 0;
static Object obj = new Object();
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {Thread t1 = new Thread(() -> {for (int j = 0; j < 5000; j++) {synchronized (obj) {i++; }}});Thread t2 = new Thread(() -> {for (int j = 0; j < 5000; j++) {synchronized (obj) { i--;} }});t1.start();t2.start();t1.join();//让mian线程，等待t1执行完后，才继续执行t2.join();//让mian线程，等待t2执行完后，才继续执行System.out.println(i);
}
如何理解呢：你可以把 obj 想象成一个房间，线程 t1，t2 想象成两个人。
当线程 t1 执行到 synchronized(obj) 时就好比 t1 进入了这个房间，并反手锁住了门，在门内执行count++ 代码。
这时候如果 t2 也运行到了 synchronized(obj) 时，它发现门被锁住了，只能在门外等待。当 t1 执行完 synchronized{} 块内的代码，这时候才会解开门上的锁，从 obj 房间出来。t2 线程这时才可以进入 obj 房间，反锁住门，执行它的 count-- 代码。
注意：上例中 t1 和 t2 线程必须用 synchronized 锁住同一个 obj 对象，如果 t1 锁住的是 m1 对
象，t2 锁住的是 m2 对象，就好比两个人分别进入了两个不同的房间，没法起到同步的效果。
2.可见性
2.1 退不出的循环
先来看一个现象，main 线程对 run 变量的修改对于 t 线程不可见，导致了 t 线程无法停止：
static boolean run = true;
public static void main(String[] args) throws InterruptedException { Thread t = new Thread(()->{ while(run){ // ....} }); t.start();Thread.sleep(1000); run = false; // 线程t不会如预想的停下来
}
为什么呢？分析一下：
- 初始状态， t 线程刚开始从主内存读取了 run 的值到工作内存。
- 因为 t 线程要频繁从主内存中读取 run 的值，JIT 编译器会将 run 的值缓存至自己工作内存中的高
速缓存中，减少对主存中 run 的访问，提高效率
- 1 秒之后，main 线程修改了 run 的值，并同步至主存，而 t 是从自己工作内存中的高速缓存中读
取这个变量的值，结果永远是旧值
2.2 解决方法
volatile（易变关键字）
它可以用来修饰成员变量和静态成员变量，他可以避免线程从自己的工作缓存中查找变量的值，必须到主存中获取它的值，线程操作 volatile 变量都是直接操作主存
volatile 保证可见性，但不能保证原子性
2.3 可见性
前面例子体现的实际就是可见性，它保证的是在多个线程之间，一个线程对 volatile 变量的修改对另一个线程可见， 不能保证原子性，仅用在一个写线程，多个读线程的情况： 上例从字节码理解是这样的：
getstatic run // 线程 t 获取 run truegetstatic run // 线程 t 获取 run truegetstatic run // 线程 t 获取 run truegetstatic run // 线程 t 获取 run trueputstatic run // 线程 main 修改 run 为 false， 仅此一次 getstatic run // 线程 t 获取 run false
比较一下之前我们将线程安全时举的例子：两个线程一个 i++ 一个 i-- ，只能保证看到最新值，不能解决指令交错
// 假设i的初始值为0
getstatic i // 线程1-获取静态变量i的值 线程内i=0
getstatic i // 线程2-获取静态变量i的值 线程内i=0
iconst_1 // 线程1-准备常量1
iadd // 线程1-自增 线程内i=1
putstatic i // 线程1-将修改后的值存入静态变量i 静态变量i=1
iconst_1 // 线程2-准备常量1
isub // 线程2-自减 线程内i=-1
putstatic i // 线程2-将修改后的值存入静态变量i 静态变量i=-1
注意 :
synchronized 语句块既可以保证代码块的原子性，也同时保证代码块内变量的可见性。但缺点是synchronized是属于重量级操作，性能相对更低
如果在前面示例的死循环中加入 System.out.println() 会发现即使不加 volatile 修饰符，线程 t 也能正确看到对 run 变量的修改了，想一想为什么？
public void println(int x) {synchronized (this) {print(x);newLine();}}
原来，println()方法,里面有加入了synchronized 对打印输出流做同步，同步也可以防止，对象从高速缓存区中取出内容，强制当前线程去主存中取值
3. 有序性
3.1 诡异的结果
int num = 0;boolean ready = false;public void actor1(I_Result r) {if(ready) {r.r1 = num + num;} else {r.r1 = 1;}}public void actor2(I_Result r) {num = 2;ready = true;}
I_Result 是一个对象，有一个属性 r1 用来保存结果，问，可能的结果有几种？
情况1：线程1 先执行，这时 ready = false，所以进入 else 分支结果为 1
情况2：线程2 先执行 num = 2，但没来得及执行 ready = true，线程1 执行，还是进入 else 分支，结果为1
情况3：线程2 执行到 ready = true，线程1 执行，这会进入 if 分支，结果为 4（因为 num 已经执行过了）
情况4: 0, 这种情况下是：线程2 执行 ready = true，切换到线程1，进入 if 分支，相加为 0，再切回线程2 执行
num = 2
这种现象叫做指令重排
3.2 解决方法
volatile 修饰的变量，可以禁用指令重排
/@JCStressTest
@Outcome(id = {"1", "4"}, expect = Expect.ACCEPTABLE, desc = "ok")
@Outcome(id = "0", expect = Expect.ACCEPTABLE_INTERESTING, desc = "!!!!")
@State
public class ConcurrencyTest {int num = 0;volatile boolean ready = false;@Actorpublic void actor1(I_Result r) {if(ready) {r.r1 = num + num;} else {r.r1 = 1;}}@Actorpublic void actor2(I_Result r) {num = 2;ready = true;}}3.3 有序性的理解
JVM 会在不影响正确性的前提下，可以调整语句的执行顺序，思考下面一段代码
static int i;
static int j; // 在某个线程内执行如下赋值操作
i = ...; // 较为耗时的操作
j = ...;
可以看到，至于是先执行 i 还是 先执行 j ，对最终的结果不会产生影响。所以，上面代码真正执行时，既可以是
i=...;//较为耗时的操作
j=...;
也可以是
j=...;
i=...;//较为耗时的操作
这种特性称之为『指令重排』，多线程下『指令重排』会影响正确性，例如著名的 double-checked locking 模式实现单例
public final class Singleton { private Singleton() { } private static Singleton INSTANCE = null; public static Singleton getInstance() {// 实例没创建，才会进入内部的 synchronized代码块 if (INSTANCE == null) { synchronized (Singleton.class) { // 也许有其它线程已经创建实例，所以再判断一次if (INSTANCE == null) {INSTANCE = new Singleton(); }} }return INSTANCE; }
}
以上的实现特点是：
懒惰实例化
首次使用 getInstance() 才使用 synchronized 加锁，后续使用时无需加锁
但在多线程环境下，上面的代码是有问题的， INSTANCE = new Singleton() 对应的字节码为：
0: new #2 // class cn/itcast/jvm/t4/Singleton
3: dup
4: invokespecial #3 // Method "<init>":()V
7: putstatic #4 // Field
INSTANCE:Lcn/itcast/jvm/t4/Singleton;
其中 4 7 两步的顺序不是固定的，也许 jvm 会优化为：先将引用地址赋值给 INSTANCE 变量后，再执行构造方法，如果两个线程 t1，t2 按如下时间序列执行：
时间1 t1 线程执行到 INSTANCE = new Singleton();
时间2 t1 线程分配空间，为Singleton对象生成了引用地址（0 处）
时间3 t1 线程将引用地址赋值给 INSTANCE，这时 INSTANCE != null（7 处）
时间4 t2 线程进入getInstance() 方法，发现 INSTANCE != null（synchronized块外），直接 返回 INSTANCE
时间5 t1 线程执行Singleton的构造方法（4 处）
这时 t1 还未完全将构造方法执行完毕，如果在构造方法中要执行很多初始化操作，那么 t2 拿到的是将是一个未初始化完毕的单例
对 INSTANCE 使用 volatile 修饰即可，可以禁用指令重排，但要注意在 JDK 5 以上的版本的 volatile 才会真正有效
3.4 happens-before
happens-before 规定了哪些写操作对其它线程的读操作可见，它是可见性与有序性的一套规则总结，
抛开以下 happens-before 规则，JMM 并不能保证一个线程对共享变量的写，对于其它线程对该共享变
量的读可见
- 线程解锁 m 之前对变量的写，对于接下来对 m 加锁的其它线程对该变量的读可见
static int x;
static Object m = new Object();
new Thread(()->{ synchronized(m) {x = 10; }
},"t1").start();new Thread(()->{ synchronized(m) {System.out.println(x); }
},"t2").start();
- 线程对 volatile 变量的写，对接下来其它线程对该变量的读可见
volatile static int x;
new Thread(()->{ x = 10;
},"t1").start(); new Thread(()->{ System.out.println(x);
},"t2").start();
- 线程 start 前对变量的写，对该线程开始后对该变量的读可见
static int x;
x = 10; new Thread(()->{ System.out.println(x);
},"t2").start();
- 线程结束前对变量的写，对其它线程得知它结束后的读可见（比如其它线程调用 t1.isAlive() 或 t1.join()等待它结束）
static int x;
Thread t1 = new Thread(()->{ x = 10;
},"t1");
t1.start();
t1.join();
System.out.println(x);
- 线程 t1 打断 t2（interrupt）前对变量的写，对于其他线程得知 t2 被打断后对变量的读可见（通 过t2.interrupted 或 t2.isInterrupted）
static int x;
public static void main(String[] args) {Thread t2 = new Thread(()->{while(true) { if(Thread.currentThread().isInterrupted()) {System.out.println(x); break;} } },"t2");t2.start();new Thread(()->{try {Thread.sleep(1000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace(); }x = 10;t2.interrupt(); },"t1").start(); while(!t2.isInterrupted()) { Thread.yield(); }System.out.println(x);
对变量默认值（0，false，null）的写，对其它线程对该变量的读可见
具有传递性，如果 x hb-> y 并且 y hb-> z 那么有 x hb-> z
变量都是指成员变量或静态成员变量
4. CAS 与 原子类
4.1 CAS
CAS 即 Compare and Swap ，它体现的一种乐观锁的思想，比如多个线程要对一个共享的整型变量执行 +1 操作：
// 需要不断尝试
while(true) {int 旧值 = 共享变量 ; // 比如拿到了当前值 0 int 结果 = 旧值 + 1; // 在旧值 0 的基础上增加 1 ，正确结果是 1/*这时候如果别的线程把共享变量改成了 5，本线程的正确结果 1 就作废了，这时候compareAndSwap 返回 false，重新尝试，直到：compareAndSwap 返回 true，表示我本线程做修改的同时，别的线程没有干扰 */if( compareAndSwap ( 旧值, 结果 )) { //将结果写会共享内存，并比较旧值与共享变量旧值是否一致，不一致返回false// 成功，退出循环 }
}
获取共享变量时，为了保证该变量的可见性，需要使用 volatile 修饰。结合 CAS 和 volatile 可以实现无锁并发，适用于竞争不激烈、多核 CPU 的场景下。
因为没有使用 synchronized，所以线程不会陷入阻塞，这是效率提升的因素之一
但如果竞争激烈，可以想到重试必然频繁发生，反而效率会受影响
CAS 底层依赖于一个 Unsafe 类来直接调用操作系统底层的 CAS 指令，下面是直接使用 Unsafe 对象进
行线程安全保护的一个例子
4.2 乐观锁与悲观锁
CAS 是基于乐观锁的思想：最乐观的估计，不怕别的线程来修改共享变量，就算改了也没关系，我吃亏点再重试呗。
synchronized 是基于悲观锁的思想：最悲观的估计，得防着其它线程来修改共享变量，我上了锁你们都别想改，我改完了解开锁，你们才有机会。
4.3 原子操作类
juc（java.util.concurrent）中提供了原子操作类，可以提供线程安全的操作，例如：AtomicInteger、
AtomicBoolean等，它们底层就是采用 CAS 技术 + volatile 来实现的。
可以使用 AtomicInteger 改写之前的例子：
// 创建原子整数对象
private static AtomicInteger i = new AtomicInteger(0);
public static void main(String[] args) throws InterruptedException { Thread t1 = new Thread(() -> {for (int j = 0; j < 5000; j++) {i.getAndIncrement(); // 获取并且自增 i++ // i.incrementAndGet(); // 自增并且获取 ++i} });Thread t2 = new Thread(() -> { for (int j = 0; j < 5000; j++) {i.getAndDecrement(); // 获取并且自减 i-- } }); t1.start(); t2.start(); t1.join();t2.join(); System.out.println(i);
}
5. synchronized 优化
Java HotSpot 虚拟机中，每个对象都有对象头（包括 class 指针和 Mark Word）。Mark Word 平时存储这个对象的 哈希码 、 分代年龄 ，当加锁时，这些信息就根据情况被替换为 标记位 、 线程锁记录指针 、 重量级锁指针 、 线程ID 等内容
5.1 轻量级锁
如果一个对象虽然有多线程访问，但多线程访问的时间是错开的（也就是没有竞争），那么可以使用轻量级锁来优化。这就好比：
学生（线程 A）用课本占座，上了半节课，出门了（CPU时间到），回来一看，发现课本没变，说明没有竞争，继续上他的课。
如果这期间有其它学生（线程 B）来了，会告知（线程A）有并发访问，线程A 随即升级为重量级锁，进入重量级锁的流程。
而重量级锁就不是那么用课本占座那么简单了，可以想象线程 A 走之前，把座位用一个铁栅栏围起来
假设有两个方法同步块，利用同一个对象加锁
static Object obj = new Object();
public static void method1() {synchronized( obj ) { // 同步块A method2(); }
}
public static void method2() {synchronized( obj ) {// 同步块 B }
}
每个线程的栈帧都会包含一个锁记录的结构，内部可以存储锁定对象的 Mark Word (8个字节 )
| 线程 1 | 对象 Mark Word | 线程 2 |
|---|---|---|
| 访问同步块 A，把 Mark 复制到线程 1 的锁记录 | 01（无锁） | - |
| CAS 修改 Mark 为线程 1 锁记录地址 | 01（无锁） | - |
| 成功（加锁） | 00（轻量锁）线程 1 锁记录地址 | - |
| 执行同步块 A | 00（轻量锁）线程 1 锁记录地址 | - |
| 访问同步块 B，把 Mark 复制到 线程 1 的锁记录 | 00（轻量锁）线程 1 锁记录地址 | - |
| CAS 修改 Mark 为线程 1 锁记录地址 | 00（轻量锁）线程 1 锁记录地址 | - |
| 失败（发现是自己的锁） | 00（轻量锁）线程 1 锁记录地址 | - |
| 锁重入 | 00（轻量锁）线程 1 锁记录地址 | - |
| 执行同步块 B | 00（轻量锁）线程 1 锁记录地址 | - |
| 同步块 B 执行完毕 | 00（轻量锁）线程 1 锁记录地址 | - |
| 同步块 A 执行完毕 | 00（轻量锁）线程 1 锁记录地址 | - |
| 成功（解锁） | 01（无锁） | - |
| - | 01（无锁） | 访问同步块 A，把 Mark 复制到线程 2 的锁记录 |
| - | 01（无锁） | CAS 修改 Mark 为线程 2 锁记录地址 |
| - | 00（轻量锁）线程 2 锁记录地址 | 成功（加锁） |
| - | … | … |
5.2 锁膨胀
如果在尝试加轻量级锁的过程中，CAS 操作无法成功，这时一种情况就是有其它线程为此对象加上了轻量级锁（有竞争），这时需要进行锁膨胀，将轻量级锁变为重量级锁
static Object obj = new Object();
public static void method1() {synchronized( obj ) { // 同步块}
}
| 线程1 | 对象 Mark | 线程 2 |
|---|---|---|
| 访问同步块，把 Mark 复制到线程 1 的锁记录 | 01（无锁） | - |
| CAS 修改 Mark 为线程 1 锁记录地址 | 01（无锁） | - |
| 成功（加锁） | 00（轻量锁）线程 1 锁记录地址 | - |
| 执行同步块 | 00（轻量锁）线程 1 锁记录地址 | - |
| 执行同步块 | 00（轻量锁）线程 1 锁记录地址 | 访问同步块，把 Mark 复制到线程 2 |
| 执行同步块 | 00（轻量锁）线程 1 锁记录地址 | CAS 修改 Mark 为线程 2 锁记录地址 |
| 执行同步块 | 00（轻量锁）线程 1 锁记录地址 | 失败（发现别人已经占了锁） |
| 执行同步块 | 00（轻量锁）线程 1 锁记录地址 | CAS 修改 Mark 为重量锁 |
| 执行同步块 | 10（重量锁）重量锁指针 | 阻塞中 |
| 执行完毕 | 10（重量锁）重量锁指针 | 阻塞中 |
| 失败（解锁） | 10（重量锁）重量锁指针 | 阻塞中 |
| 释放重量锁，唤起阻塞线程竞争 | 01（无锁） | 阻塞中 |
| - | 10（重量锁） | 竞争重量锁 |
| - | 10（重量锁） | 成功（加锁） |
| - | … | … |
5.3 重量锁
重量级锁竞争的时候，还可以使用自旋来进行优化，如果当前线程自旋成功（即这时候持锁线程已经退出了同步块，释放了锁），这时当前线程就可以避免阻塞。
在 Java 6 之后自旋锁是自适应的，比如对象刚刚的一次自旋操作成功过，那么认为这次自旋成功的可能性会高，就多自旋几次；反之，就少自旋甚至不自旋，总之，比较智能。
自旋会占用 CPU 时间，单核 CPU 自旋就是浪费，多核 CPU 自旋才能发挥优势。
好比等红灯时汽车是不是熄火，不熄火相当于自旋（等待时间短了划算），熄火了相当于阻塞（等待时间长了划算）
Java 7 之后不能控制是否开启自旋功能自旋重试成功的情况
自旋重试成功的情况
| 线程 1 （cpu 1上) | 对象 Mark | 线程 2 **（**cpu 2 上） |
|---|---|---|
| - | 10（重量锁） | - |
| 访问同步块，获取 monitor | 10（重量锁）重量锁指针 | - |
| 成功（加锁） | 10（重量锁）重量锁指针 | - |
| 执行同步块 | 10（重量锁）重量锁指针 | - |
| 执行同步块 | 10（重量锁）重量锁指针 | 访问同步块，获取 monitor |
| 执行同步块 | 10（重量锁）重量锁指针 | 自旋重试 |
| 执行完毕 | 10（重量锁）重量锁指针 | 自旋重试 |
| 成功（解锁） | 01（无锁） | 自旋重试 |
| - | 10（重量锁）重量锁指针 | 成功（加锁） |
| - | 10（重量锁）重量锁指针 | 执行同步块 |
| - | … | … |
自旋重试失败的情况
| 线程 1 （cpu 1上) | 对象 Mark | 线程 2 **（**cpu 2 上） |
|---|---|---|
| - | 10（重量锁） | - |
| 访问同步块，获取 monitor | 10（重量锁）重量锁指针 | - |
| 成功（加锁） | 10（重量锁）重量锁指针 | - |
| 执行同步块 | 10（重量锁）重量锁指针 | - |
| 执行同步块 | 10（重量锁）重量锁指针 | 访问同步块，获取 monitor |
| 执行同步块 | 10（重量锁）重量锁指针 | 自旋重试 |
| 执行完毕 | 10（重量锁）重量锁指针 | 自旋重试 |
| 成功（解锁） | 10（重量锁）重量锁指针 | 自旋重试 |
| - | 10（重量锁）重量锁指针 | 阻塞 |
| - | 10（重量锁）重量锁指针 | 执行同步块 |
| - | … | … |
5.4 偏向锁
轻量级锁在没有竞争时（就自己这个线程），每次重入仍然需要执行 CAS 操作。Java 6 中引入了偏向锁来做进一步优化：只有第一次使用 CAS 将线程 ID 设置到对象的 Mark Word 头，之后发现这个线程 ID是自己的就表示没有竞争，不用重新 CAS.
撤销偏向需要将持锁线程升级为轻量级锁，这个过程中所有线程需要暂停（STW）
访问对象的 hashCode 也会撤销偏向锁 (对象头无锁状态存的是对象hashcode ,但是加入偏向锁以后，对象头存的是线程id, hashcode 被加入线程里面，所以在访问对象hashcode 时，需要撤销偏向锁，把hashcode 设置回对象头才能访问到)
如果对象虽然被多个线程访问，但没有竞争，这时偏向了线程 T1 的对象仍有机会重新偏向 T2，重偏向会重置对象的 Thread ID
撤销偏向和重偏向都是批量进行的，以类为单位
如果撤销偏向到达某个阈值，整个类的所有对象都会变为不可偏向的
可以主动使用 -XX:-UseBiasedLocking 禁用偏向锁
假设有两个方法同步块，利用同一个对象加锁
static Object obj = new Object();
public static void method1() {synchronized( obj ) { // 同步块A method2(); }
}
public static void method2() {synchronized( obj ) {// 同步块 B }
}
| 线程 1 | 对象 Mark |
|---|---|
| 访问同步块 A，检查 Mark 中是否有线程 ID | 101（无锁可偏向） |
| 尝试加偏向锁 | 101（无锁可偏向）对象 hashCode |
| 成功（加锁） | 101（无锁可偏向）线程ID |
| 执行同步块 | 101（无锁可偏向）线程ID |
| 访问同步块 B，检查 Mark 中是否有线程 ID | 101（无锁可偏向）线程ID |
| 是自己的线程 ID，锁是自己的，无需做更多操作 | 1101（无锁可偏向）线程ID |
| 执行同步块 B | 101（无锁可偏向）线程ID |
| 执行完毕 | 101（无锁可偏向）对象 hashCode |
5.3 其他优化
1. 减少上锁时间
同步代码块中尽量短
2. 减少锁的粒度
将一个锁拆分为多个锁提高并发度，例如：
ConcurrentHashMap
LongAdder 分为 base 和 cells 两部分。没有并发争用的时候或者是 cells 数组正在初始化的时候，会使用 CAS 来累加值到 base，有并发争用，会初始化 cells 数组，数组有多少个 cell，就允许有多少线程并行修改，最后将数组中每个 cell 累加，再加上 base 就是最终的值
LinkedBlockingQueue 入队和出队使用不同的锁，相对于LinkedBlockingArray只有一个锁效率要高
3. 锁粗化
多次循环进入同步块不如同步块内多次循环 另外 JVM 可能会做如下优化，把多次 append 的加锁操作粗化为一次（因为都是对同一个对象加锁，没必要重入多次）
new StringBuffer().append("a").append("b").append("c");
4. 锁消除
JVM 会进行代码的逃逸分析，例如某个加锁对象是方法内局部变量，不会被其它线程所访问到，这时候
就会被即时编译器忽略掉所有同步操作。
5. 读写分离
CopyOnWriteArrayList
CopyOnWriteSet
| 101（无锁可偏向）线程ID |
| 执行完毕 | 101（无锁可偏向）对象 hashCode |
5.3 其他优化
1. 减少上锁时间
同步代码块中尽量短
2. 减少锁的粒度
将一个锁拆分为多个锁提高并发度，例如：
ConcurrentHashMap
LongAdder 分为 base 和 cells 两部分。没有并发争用的时候或者是 cells 数组正在初始化的时候，会使用 CAS 来累加值到 base，有并发争用，会初始化 cells 数组，数组有多少个 cell，就允许有多少线程并行修改，最后将数组中每个 cell 累加，再加上 base 就是最终的值
LinkedBlockingQueue 入队和出队使用不同的锁，相对于LinkedBlockingArray只有一个锁效率要高
3. 锁粗化
多次循环进入同步块不如同步块内多次循环 另外 JVM 可能会做如下优化，把多次 append 的加锁操作粗化为一次（因为都是对同一个对象加锁，没必要重入多次）
new StringBuffer().append("a").append("b").append("c");
4. 锁消除
JVM 会进行代码的逃逸分析，例如某个加锁对象是方法内局部变量，不会被其它线程所访问到，这时候
就会被即时编译器忽略掉所有同步操作。
5. 读写分离
CopyOnWriteArrayList
CopyOnWriteSet
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JVM内存模型 概述 Java内存模型(Java Memory Model ,JMM)就是一种符合内存模型规范的,屏蔽了各种硬件和操作系统的访问差异的,保证了Java程序在各种平台下对内存的访问都能保 ...
- JVM——Java内存模型(JMM)
关注微信公众号:CodingTechWork,一起学习进步. 软硬件发展概述 Amdahl定律和摩尔定律 1)Amdahl定律:通过系统中并行化和串行化的比重来描述多处理器系统能获得的运算加速能力. ...
- jvm优化——内存模型
这篇主要来介绍jvm中的内存模型 一.jvm 内存模型划分 根据JVM规范,JVM 内存共分为:方法区,虚拟机栈,本地方法栈,堆,程序计数器五个部分 方法区(线程共享) 被所有方法线程共享的一块内存区 ...
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