JVM---Java内存屏障和JMM
Java内存屏障-JMM
- Java内存屏障和JMM
- 硬件层数据一致性
- 伪共享
- 乱序问题
- 如何保证特定情况下不乱序
- volatile的实现细节
- synchronized实现细节
Java内存屏障和JMM
硬件层数据一致性
协议很多
intel 用MESI
https://www.cnblogs.com/z00377750/p/9180644.html
现代CPU的数据一致性实现 = 缓存锁(MESI …) + 总线锁
伪共享
读取缓存以cache line为基本单位,目前64bytes
位于同一缓存行的两个不同数据,被两个不同CPU锁定,产生互相影响的伪共享问题
代码演示
package com.cyc.juc.c_028_FalseSharing;import java.util.Random;/*** 模拟位于同一缓存行的两个不同数据,被两个不同CPU锁定,产生互相影响的伪共享问题* arr数组中有T对象,长度为2, 开启两个线程, 循环的同时给a0和a1赋值,t1线程只给a0赋值, 但是却要拿到整个* arr数组,t2给a1赋值, 同样, 拿到的也是arr数组, 也就是说他们操作的是同一个对象, t1操作之后, t2拿到的arr要同步t1* 修改过的a0,同理, t1拿到arr之后也要同步t2修改过的a1, 两者在操作之前都要去同步数据,此时效率就降低了很多。*/
public class T01_CacheLinePadding {private static class T {public volatile long x = 0L;}public static T[] arr = new T[2];static {arr[0] = new T();arr[1] = new T();}public static void main(String[] args) throws Exception {Thread t1 = new Thread(()->{for (long i = 0; i < 1000_0000L; i++) {arr[0].x = i;}});Thread t2 = new Thread(()->{for (long i = 0; i < 1000_0000L; i++) {arr[1].x = i;}});final long start = System.nanoTime();t1.start();t2.start();t1.join();t2.join();System.out.println((System.nanoTime() - start)/100_0000);}
}
连续三次的输出结果为: 238, 214, 273
使用缓存行的对齐能够提高效率
代码演示
package com.mashibing.juc.c_028_FalseSharing;/*** 由于一个缓存行占64个字节, 因此Padding中预设7个基本数据类型,每个数据类型占8个字节,共计56个字节,* 这些数据不做任何操作,只是为了占位和保持行对齐* 新建的T对象继承Padding, 此时每个T对象保证可以是在不同的缓存行中,从而避免相互影响*/
public class T02_CacheLinePadding {private static class Padding {public volatile long p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7;}private static class T extends Padding {public volatile long x = 0L;}public static T[] arr = new T[2];static {arr[0] = new T();arr[1] = new T();}public static void main(String[] args) throws Exception {Thread t1 = new Thread(()->{for (long i = 0; i < 1000_0000L; i++) {arr[0].x = i;}});Thread t2 = new Thread(()->{for (long i = 0; i < 1000_0000L; i++) {arr[1].x = i;}});final long start = System.nanoTime();t1.start();t2.start();t1.join();t2.join();System.out.println((System.nanoTime() - start)/100_0000);}
}
连续三次执行的结果耗时: 69, 69, 70
可以看到, 执行速度有了很大的提升, 虽然多占据了一些空间, 但是比起节省的时间, 还是值得的。
乱序问题
CPU为了提高指令执行效率,会在一条指令执行过程中(比如去内存读数据(慢100倍)),去同时执行另一条指令,前提是,两条指令没有依赖关系
https://www.cnblogs.com/liushaodong/p/4777308.html
写操作也可以进行合并
https://www.cnblogs.com/liushaodong/p/4777308.html
JUC/029_WriteCombining
乱序执行的证明:JVM/jmm/Disorder.java
原始参考:https://preshing.com/20120515/memory-reordering-caught-in-the-act/
如何保证特定情况下不乱序
硬件内存屏障 X86
sfence: store| 在sfence指令前的写操作当必须在sfence指令后的写操作前完成。
lfence:load | 在lfence指令前的读操作当必须在lfence指令后的读操作前完成。
mfence:modify/mix | 在mfence指令前的读写操作当必须在mfence指令后的读写操作前完成。
原子指令,如x86上的”lock …” 指令是一个Full Barrier,执行时会锁住内存子系统来确保执行顺序,甚至跨多个CPU。Software Locks通常使用了内存屏障或原子指令来实现变量可见性和保持程序顺序
JVM级别如何规范(JSR133)
LoadLoad屏障:
对于这样的语句Load1; LoadLoad; Load2,在Load2及后续读取操作要读取的数据被访问前,保证Load1要读取的数据被读取完毕。
StoreStore屏障:
对于这样的语句Store1; StoreStore; Store2,在Store2及后续写入操作执行前,保证Store1的写入操作对其它处理器可见。
LoadStore屏障:
对于这样的语句Load1; LoadStore; Store2,在Store2及后续写入操作被刷出前,保证Load1要读取的数据被读取完毕。
StoreLoad屏障:
对于这样的语句Store1; StoreLoad; Load2,在Load2及后续所有读取操作执行前,保证Store1的写入对所有处理器可见。
volatile的实现细节
- 字节码层面
ACC_VOLATILE
查看其字节码文件, 通过对比,可以看到 volatile修改的变量在字节码层面添加了个volatile标识。
JVM层面
volatile内存区的读写 都加屏障StoreStoreBarrier
volatile 写操作
StoreLoadBarrier
LoadLoadBarrier
volatile 读操作
LoadStoreBarrier
OS和硬件层面
https://blog.csdn.net/qq_26222859/article/details/52235930
hsdis - HotSpot Dis Assembler
windows lock 指令实现 | MESI实现
synchronized实现细节
- 字节码层面
ACC_SYNCHRONIZED
monitorenter monitorexit
- JVM层面
C C++ 调用了操作系统提供的同步机制 - OS和硬件层面
X86 : lock cmpxchg / xxx
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