内容简介:这篇文章最开始再我的群里面有讨论过,当时想写的这篇文章的,但是因为一些时间的关系所以便没有写。最近阅读微信文章的时候发现了一篇零度写的一篇文章《分享一道阿里Java并发面试题》,对于有关Java并发性技术的文章我一般还是挺感兴趣的,于是阅读了一下,整体来说还是挺不错的,但是其中犯了一个验证可见性的问题。由于微信文章回复不方便讨论,于是我便把之前一些和群友的讨论在这里写出来。因为在群里面我们习惯的有每周一问,也就由我或者群友发现一些由意思的问题然后提问给大家,让大家参与讨论,当时我提出了一个如何测试vlola
背景
这篇文章最开始再我的群里面有讨论过,当时想写的这篇文章的,但是因为一些时间的关系所以便没有写。最近阅读微信文章的时候发现了一篇零度写的一篇文章《分享一道阿里 Java 并发面试题》,对于有关Java并发性技术的文章我一般还是挺感兴趣的,于是阅读了一下,整体来说还是挺不错的,但是其中犯了一个验证可见性的问题。由于微信文章回复不方便讨论,于是我便把之前一些和群友的讨论在这里写出来。
如何测试可见性问题
因为在群里面我们习惯的有每周一问,也就由我或者群友发现一些由意思的问题然后提问给大家,让大家参与讨论,当时我提出了一个如何测试vlolatile可见性的问题,首先在Effective Java给出了一个测试volatile可见性的例子:
import java.util.concurrent.*; public class Test { private static /*volatile*/ boolean stop = false; public static void main(String[] args) throws Exception { Thread t = new Thread(new Runnable() { public void run() { int i = 0; while (!stop) { i++; // System.out.println("hello"); } } }); t.start(); Thread.sleep(1000); TimeUnit.SECONDS.sleep(1); System.out.println("Stop Thread"); stop = true; } }
这里大家可以复制上面的代码,你会发现这里程序永远不会结束,在零度的那篇文章中也给出了一个测试可见性的例子:
public class ThreadSafeCache { int result; public int getResult() { return result; } public synchronized void setResult(int result) { this.result = result; } public static void main(String[] args) { ThreadSafeCache threadSafeCache = new ThreadSafeCache(); for (int i = 0; i < 8; i++) { new Thread(() -> { int x = 0; while (threadSafeCache.getResult() < 100) { x++; } System.out.println(x); }).start(); } try { Thread.sleep(1000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } threadSafeCache.setResult(200); } }
这里大家也可以运行一下这里是不会结束的。
然而这两个例子真的是测试可见性的?我们先不着急下定论,首先我们来看看何为可见性,这里为了防止自己的一些片面之词,查阅了一些资料可以发现可见性的定义总体来说可以定义为:
当一个线程修改了共享变量后,其他线程能够立即得知这个修改。
可见性的定义比较简单,那怎么去实现呢?一般来说可见性会通过缓存一致性协议来完成,这里有篇文章讲CPU缓存一致性协议讲得不错:https://www.cnblogs.com/yanlong300/p/8986041.html,我这里直接借用他的图片,
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CPU A 计算完成后发指令需要修改x.
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CPU A 将x设置为M状态(修改状态)并通知缓存了x的CPU B, CPU B将本地cache b中的x设置为I状态(无效状态)
-
CPU A 对x进行赋值
-
CPU B 发现x是失效的这个时候会进行回刷操作
可以看见我们的一致性协议会有一定的时间延迟,但是我们的可见性的目的是立即读到最新的,所以我们这里会将无效状态通知到其他拥有该缓存数据的CPU缓存中,并且等待确认,我们vlolatile也是采用这种方式达到可见性的,当然更多的细节你可以直接阅读上面推荐的文章。
我们又回到我们的测试用例,可以发现我们的while循环是一个死循环,但是我们的缓存一致性协议是一定时间延迟,虽然这个一定时间并不保证,但是在现代的电脑系统上尤其是你自己的机器上,刷新一个缓存这点小时间还是有的吧。
并且我们验证可见性的时候似乎违背了我们初衷,可见性的定义是立即读到最新的,但是我们却在强调我们的测试程序会出现死循环,那我们不就是验证的是永远都读不到最新的吗?
通过上面的种种论述我们发现我们可见性的验证似乎出了一点问题。
推翻验证程序
我们这里只需要一行代码就可以推翻我们上面的验证程序,我们用第二个验证程序:
只添加了一句打印我们的结果值,我们的程序却停止了:
这个结果证明我们的其他线程是能获取到我们的更新后的结果值的,所以这里一定是有其他原因。
真相大白
我们上面添加了一句话,并没有影响我们的逻辑,但是却产生了截然不同的结果,这个到底是怎么回事呢?首先我们能想到的是编译器优化,看看添加代码前和添加代码后,编译器编译之后的代码是什么,由于我们用的是idea直接打开idea的class文件会帮助我们做反编译。
添加代码前:
添加代码后:
这里可以看见编译器已经将我们的while循环优化成for循环,在循环内部添加了一个输出语句,这里可以看见逻辑并没有太大的变化,可以看见不是我们的编译器作怪的问题,这种优化代码的问题还有一个元凶那就是JIT,由于我们的循环有很多次肯定会触发JIT编译优化。
由于JIT编译优化有多个层级,这里我们只看最终的C2优化后的汇编代码,看JIT的汇编代码可以利用hsdis+JITWatch查看,这里我只用了hsdis打印在控制台上查看即可。这里需要添加一下JVM启动参数-XX:+UnlockDiagnosticVMOptions -XX:+PrintAssembly,
启动之后一大堆汇编代码,为了看这个查询了好多汇编指令终于是把它理顺了。
0x0000000112f81ce8: cmp $0x64,%r10d 0x0000000112f81cec: jge 0x0000000112f81cfc ;*goto ; - ThreadSafeCache::lambda$main$0@14 (line 29) 0x0000000112f81cee: inc %ebx ; OopMap{rbp=Oop off=80} ;*goto ; - ThreadSafeCache::lambda$main$0@14 (line 29) 0x0000000112f81cf0: test %eax,-0xb001cf6(%rip) # 0x0000000107f80000 ;*goto ; - ThreadSafeCache::lambda$main$0@14 (line 29) ; {poll} 0x0000000112f81cf6: jmp 0x0000000112f81cee
上面的这么多行代码都是我们下面:这段代码的翻译:
while (threadSafeCache.getResult() < 100) { x++; }
解释一下汇编的代码:
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Step 1:比较threadSafeCache.getResult() 和100的大小
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Step 2: threadSafeCache.getResult()如果大于等于100,跳转至0x0000000112f81cfc,也就是循环外的代码。
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Step 3: 如果小于,那么执行x++操作。
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Step 4: 检查安全点checkpoint,这里不是逻辑代码不需要太关注。
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Step 5: 跳转至我们的Step3处。
可以看见我们上面的代码Step3-5之间形成了死循环,其实我们的代码翻译过来可以看作下面的代码:
if(threadSafeCache.getResult() < 100){ while(true){ x++; } }
可以看见我们的整段代码只执行了这一次get逻辑,有可能get的时候我们主线程还没有执行set。
为什么里面加了一段打印之后就不会有这样的效果呢?我的猜测是如果在我们print中有sync加锁操作,jit会取消这种激进的优化,当然我们的变量如果是 volatile
也会有这样的效果,我们添加 volatile
的jit的汇编代码如下:
可以发现这里没有做激进的优化而是每次都会获取新的值,来进行比较。
总结
到最后,我也没有提及,如何去测试可见性,因为这个东西理论上来说无法去测试,因为有一个很重要的一点我们没法确定线程的执行顺序,当然也有确定的方式,那就是加一个同步器,可以是锁,可以是信号量,让我们的读取操作,在我们写操作之后,还有读操作一定是一次,不能使用循环,我尝试着按照这个思路去写:
public class Test { private static /*volatile*/ boolean stop = false; public static void main(String[] args) throws Exception { CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1); Thread t = new Thread(new Runnable() { public void run() { try { countDownLatch.await(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } System.out.println(stop); } }); t.start(); Thread.sleep(1000); TimeUnit.SECONDS.sleep(1); System.out.println("Stop Thread"); stop = true; countDownLatch.countDown(); } }
上面这个程序没有加 volatile
,那么输出结果是有一定可能是false的但是发现,所有结果是true,其实这种方式没法去测试,因为我们外加了同步器而我们的同步器会带来读写屏障的加入,如果是读屏障那么会告诉处理器在执行任何的加载前,先应用所有已经在失效队列中的失效操作的指令,也就是会执行失效,回刷缓存。
所以验证可见性的确没有一个很好的例子,我们只需要知道如果没有其他保障(读写屏障等),有可能不能获取到最新的数据,但是其最终会获取到更新的数据,这个也很像我们分布式一致性中的最终一致性。
最后大家也可以看看零度的这篇文章:https://mp.weixin.qq.com/s/i9ES7u5MPWCv1n8jYU_q_w,其中的对内存屏障和happens-before也有一定的讲解。
如果大家觉得这篇文章对你有帮助,你的关注和转发是对我最大的支持,O(∩_∩)O:
以上所述就是小编给大家介绍的《你了解的可见性可能是错的!》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!
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