解密诡异并发问题的幕后黑手:可见性问题

摘要:可见性问题还是由CPU的缓存导致的,而缓存导致的可见性问题是导致诸多诡异的并发编程问题的“幕后黑手”之一。

本文分享自华为云社区《【高并发】一文解密诡异并发问题的第一个幕后黑手——可见性问题》,作者:冰 河。

并发编程一直是很让人头疼的问题,因为多线程环境下不太好定位问题,它不像一般的业务代码那样打个断点,debug一下基本就能够定位问题所在。并发编程中,出现的问题往往都是很诡异的,而且大多数情况下,问题也不是每次都会重现的。那么,我们如何才能够更好的解决并发问题呢?这就需要我们了解造成这些问题的“幕后黑手”究竟是什么!

可见性

对于什么是可见性,比较官方的解释就是:一个线程对共享变量的修改,另一个线程能够立刻看到。

说的直白些,就是两个线程共享一个变量,无论哪一个线程修改了这个变量,则另外的一个线程都能够看到上一个线程对这个变量的修改。这里的共享变量,指的是多个线程都能够访问和修改这个变量的值,那么,这个变量就是共享变量。

例如,线程A和线程B,它们都是直接修改主内存中的共享变量,无论是线程A修改了共享变量,还是线程B修改了共享变量,则另一个线程从主内存中读取出来的变量值,一定是修改过的值,这就是线程的可见性。

可见性问题

可见性问题,可以这样理解:一个线程修改了共享变量,另一个线程不能立刻看到,这是由CPU添加了缓存导致的问题。

理解了什么是可见性,再来看可见性问题就比较好理解了。既然可见性是一个线程修改了共享变量后,另一个线程能够立刻看到对共享变量的修改,如果不能立刻看到,这就会产生可见性的问题。

单核CPU不存在可见性问题

理解可见性问题我们还需要注意一点,那就是 在单核CPU上不存在可见性问题。 这是为什么呢?

因为在单核CPU上,无论创建了多少个线程,同一时刻只会有一个线程能够获取到CPU的资源来执行任务,即使这个单核的CPU已经添加了缓存。这些线程都是运行在同一个CPU上,操作的是同一个CPU的缓存,只要其中一个线程修改了共享变量的值,那另外的线程就一定能够访问到修改后的变量值。

多核CPU存在可见性问题

单核CPU由于同一时刻只会有一个线程执行,而每个线程执行的时候操作的都是同一个CPU的缓存,所以,单核CPU不存在可见性问题。但是到了多核CPU上,就会出现可见性问题了。

这是因为在多核CPU上,每个CPU的内核都有自己的缓存。当多个不同的线程运行在不同的CPU内核上时,这些线程操作的是不同的CPU缓存。一个线程对其绑定的CPU的缓存的写操作,对于另外一个线程来说,不一定是可见的,这就造成了线程的可见性问题。

例如,上面的图中,由于CPU是多核的,线程A操作的是CPU-01上的缓存,线程B操作的是CPU-02上的缓存,此时,线程A对变量V的修改对线程B是不可见的,反之亦然。

Java中的可见性问题

使用Java语言编写并发程序时,如果线程使用变量时,会把主内存中的数据复制到线程的私有内存,也就是工作内存中,每个线程读写数据时,都是操作自己的工作内存中的数据。

此时,Java中线程读写共享变量的模型与多核CPU类似,原因是Java并发程序运行在多核CPU上时,线程的私有内存,也就是工作内存就相当于多核CPU中每个CPU内核的缓存了。

由上图,同样可以看出,线程A对共享变量的修改,线程B不一定能够立刻看到,这也就会造成可见性的问题。

代码示例

我们使用一个Java程序来验证多线程的可见性问题,在这个程序中,定义了一个long类型的成员变量count,有一个名称为addCount的方法,这个方法中对count的值进行加1操作。同时,在execute方法中,分别启动两个线程,每个线程调用addCount方法1000次,等待两个线程执行完毕后,返回count的值,代码如下所示。

package io.mykit.concurrent.lab01;

/**
 * @author binghe
 * @version 1.0.0
 * @description 测试可见性
 */
public class ThreadTest {

    private long count = 0;

    private void addCount(){
        count ++;
    }

    public long execute() throws InterruptedException {
        Thread threadA = new Thread(() -> {
            for(int i = 0; i < 1000; i++){
                addCount();
            }
        });

        Thread threadB = new Thread(() -> {
            for(int i = 0; i < 1000; i++){
                addCount();
            }
        });

        //启动线程
        threadA.start();
        threadB.start();

        //等待线程执行完成
        threadA.join();
        threadB.join();
        return count;
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        ThreadTest threadTest = new ThreadTest();
        long count = threadTest.execute();
        System.out.println(count);
    }
}

我们运行下这个程序,结果如下图所示。

可以看到这个程序的结果是1509,而不是我们期望的2000。这是为什么呢?让我们一起来分析下这个程序。

首先,变量count属于ThreadTest类的成员变量,这个成员变量对于线程A和线程B来说,是一个共享变量。假设线程A和线程B同时执行,它们同时将count=0读取到各自的工作内存中,每个线程第一次执行完count++操作后,同时将count的值写入内存,此时,内存中count的值为1,而不是我们想象的2。而在整个计算的过程中,线程A和线程B都是基于各自工作内存中的count值进行计算。这就导致了最终的count值小于2000。

归根结底:可见性的问题是CPU的缓存导致的。

总结

可见性是一个线程对共享变量的修改,另一个线程能够立刻看到,如果不能立刻看到,就可能会产生可见性问题。在单核CPU上是不存在可见性问题的,可见性问题主要存在于运行在多核CPU上的并发程序。归根结底,可见性问题还是由CPU的缓存导致的,而缓存导致的可见性问题是导致诸多诡异的并发编程问题的“幕后黑手”之一。我们只有深入理解了缓存导致的可见性问题,并在实际工作中时刻注意避免可见性问题,才能更好的编写出高并发程序。

 

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posted @ 2021-10-22 10:17  华为云开发者社区  阅读(207)  评论(2编辑  收藏  举报