Java 线程安全问题的本质
原创声明：作者：陈咬金、 博客地址：https://www.cnblogs.com/zh94/
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线程安全问题的本质
出现线程安全的问题本质是因为：
主内存和工作内存数据不一致性以及编译器重排序导致。
所以理解上述两个问题的核心，对认知多线程的问题则具有很高的意义；
简单理解CPU
CPU除了控制器、运算器等器件还有一个重要的部件就是寄存器。其中寄存器的作用就是进行数据的临时存储。寄存器是cpu直接访问和处理的数据，是一个临时放数据的空间。
CPU读取指令是通过内存去读取的，读一条指令放到CPU 寄存器中，然后CPU去执行处理；所以从内存中去读取指令的速度快慢就决定了这个CPU的执行速度快慢。
无论我们的CPU怎么去升级，如果从内存读取数据的速率问题不解决的话，其CPU的执行性能也不会得到多大的提升。
为了弥补这个问题，在CPU中添加了高速缓存的机制，如ARM A11的处理器，它的1级缓存中的容量是64KB，2级缓存中的容量是8M。
通过增加CPU高速缓存的机制，如果寄存器要取内存中同一内存位置中的数据，则直接从高速缓存中读取即可，无需直接从主内存中进行读取，以此弥补服务器内存读写速度的效率问题，提高CPU的执行速率；
经过简化后的CPU与内存操作的简易图，如下图所示：
JVM虚拟机类比于操作系统（可见性）
JVM虚拟计算机平台就类似于一个操作系统的角色，所以在具体实现上JVM虚拟机也的确是借鉴了很多操作系统的特点；
CPU在计算的时候，并不总是从内存读取数据，它的数据读取顺序优先级 是：寄存器－高速缓存－内存； JAVA中线程的工作空间（working memory）就是CPU的寄存器和高速缓存的抽象描述，
Java内存模型中规定了所有的类变量都存储在主内存中，每条线程还有自己的工作内存（类比于CPU的高速缓存），线程的工作内存中保存了该线程使用到的变量到主内存副本拷贝，
线程对变量的所有操作（读取、赋值）都必须在工作内存中进行，而不能直接读写主内存中的变量，操作完成后再将变量写回主内存。不同线程之间无法直接访问对方工作内存中的变量，
线程间变量值的传递均需要在主内存来完成。基本关系如下图：
注意：这里的Java内存模型，主内存、工作内存是一个抽象的概念与Java内存区域模型的Java堆、栈、方法区本质上不是同一层次的内存划分。
尽管Java内存模型和Java内存区域模型的划分不是一个层次的划分。“但是如果将Java内存模型中的工作内存和主内存一定要落实到对应的Java内存区域模型中时”，
Java工作内存又可以被称作为栈，而主内存则对应的是Java内存区域模型中的堆；所以后续提到的线程工作内存的概念时，读者也可以直接理解为线程的栈空间即可，而主内存则直接对应到堆空间上即可；
Java 内存模型对应英文为（Java Memory Model 简称为 JMM）之所以说JMM和Java内存区域模型并非一个层次的划分的原因是：JMM 本身是一个抽象的概念，并不具体存在，它所描述的是一组规范或者说规则，通过这种规则定义了
Java程序中各个变量的访问方式。 请仔细理解一下这句话“JMM的规则定义了 Java程序中各个变量的访问方式”；
那么在JAVA程序中，各个变量的访问方式是什么样的？ 在JAVA中我们常知的变量定义有：类的实例变量，静态变量；那么这几种变量的访问规则是什么样的？
在JMM的规范中定义如下：在Java中所有的变量都是存储在主内存堆中，主内存是共享内存的区域，所有的线程都可以访问。
但线程对变量的操作(读取，赋值）则必须在线程的工作空间(栈)中执行；所以在线程的执行过程中，首先需要将变量从主内存中拷贝到自己的工作空间中，然后对变量进行操作，
操作完成后，再将变量写回主内存中。所以线程的工作空间中是不能直接操作主内存中的变量，而是操作的是主内存中的变量副本的拷贝。
因此各个线程之间是无法访问对方的工作内存的，线程的通信传值则必须通过主内存来进行完成；JMM的简要访问过程如下图：
Question：看到这里，应该会有一个疑问，上面所提到的JAVA中我们常知的变量有：“类的实例变量，静态变量”；难道方法内所定义的本地变量就不属于变量吗？就不受JMM的规范要求吗？
Answer：方法内所定义的本地变量当然也属于JAVA中变量的一种，但是，方法内所定义的本地变量如果是基本数据类型则是不存储在Java的主内存堆中的，而是直接存储在Java的线程栈中；所以在线程执行对应方法时，
直接从栈帧的局部变量表中直接使用当前该线程栈中的变量即可。由于本身栈就是线程的私有内存空间，所以不存在方法内本地变量共享内存区域的问题。自然也就无需受到JMM的变量访问规则的要求。
注意，严谨起见还是再说明一下：
根据JAVA虚拟机的规范，方法内的本地变量定义如果是基本数据类型(byte,short,int,long,double,boolean)则是直接存储在线程栈帧的，所以无需收到JMM的变量访问规范要求。
但是，如果方法内的本地变量定义是对象的引用类型，那么该变量的引用会存储在栈帧中，而对象的实例则还是存储在主内存中的。
关于Java栈中的生命周期及栈帧中所存储局部变量表所对应的内容，可以参考之前的这个文章：java虚拟机的内存区域分配
通过如上的介绍，应该对JMM的规范有了一定的了解，下面举一个小的例子：
public class JavaBasicTest {
private Integer num = 0;
public static void main(String[] args) {
JavaBasicTest javaBasicTest = new JavaBasicTest();
new Thread(() -> javaBasicTest.numPlus()).start();
new Thread(() -> javaBasicTest.numPlus()).start();
}
public void numPlus() {
num = num + 1;
System.out.println(num);
}
}
想把一个简单的东西用语言说明清楚还真不是很容易。
此处详细说明一下：
1、我们上述测试类中所定义的类变量： private Integer num = 0; 就是存在于我们的主内存(堆)中；
2、线程在执行到numPlus()方法的时候，由于方法内 存在对实例变量num的引用，所以此处方法内num的值实际是主内存的值的拷贝；
3、所以当第一个线程执行到：num = num+1 时，此时的num结果为2；操作完成后，重新写入主内存中；
4、然后第二个线程开始执行numPlus()方法，此时方法内num的值是主内存的拷贝，也就是 num = 2；然后 num=num+1；此时第二个线程执行完毕后，num结果为3；
OK，以上是正常执行的情况下；实际执行过程中，由于线程1和线程2是并行执行的，那么可能存在线程1在执行完以后，num的结果还未实时写到主内存时，线程2开始执行num = num+1;
此时由于线程1的执行结果num=1，并未实时写到主内存中，所以此时线程2所拿到的主内存的拷贝num还是为0，然后执行num =num+1；线程2执行完毕；此时num值仍然为1；
这就是一个很典型的！线程并发所引起的数据异常问题；我们通常把这种问题，称作为：数据的不可见性所导致的并发问题；
那么想要解决上述的问题，其实也很简单：
1、线程在执行num =num+1时，此时线程不进行num变量的主内存拷贝，而是直接读取并修改主内存的值；（可以想象，由于没有使用到线程的工作空间，而是直接操作的主内存进行的操作，所以性能上会有细微的影响，而这个影响的范围就是和主内存的读写速率直接挂钩）
2、在执行numPlus()方法时，加一把锁就可以；如：线程1执行numPlus()时加锁，而此时线程2由于没有获取到锁，所以只能等待线程1执行完毕后，才能获取锁，并执行numPlus()的方法，所以，此处不存在并发修改的问题，也就自然不会出现数据可见性而引起的并发问题；
所以！看！单纯的一个数据可见性的问题解决，就引申出了JAVA中多线程的两种玩法，一种是不加锁的案例，另外一种是加锁的案例；
不加锁的案例在JAVA中的对应玩法则是：volatile，而加锁的案例在JAVA中对应关键词则是：Synchronize 以及 Lock；
而Lock则又引申出了一系列的Java并发包下的线程玩法，分别是：ReentrantLock,AQS，CountDownLatch,ReadWriteLock 以及 共享锁 Semaphore 等一系列针对锁的优化在不同场景下的玩法；
这些具体的Jdk自身所提供的的各种线程的操作，我们后续再聊，然后接着向下看。
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重排序（有序性）
在执行程序时，为了提高性能，编译器和处理器常常会对指令进行重排序。一般重排序可以分为如下三种：
指令并行重排的定义：现代处理器采用了指令级并行技术来将多条指令重叠执行。如果不存在数据依赖性(即后一个执行的语句无需依赖前面执行的语句的结果)，
处理器可以改变语句对应的机器指令的执行顺序；指令重排只会保证单线程中串行语义的执行的一致性，但并不会关心多线程间的语义一致性；
举例如下：
public class Singleton {
public static Singleton singleton;
/**
* 构造函数私有，禁止外部实例化
*/
private Singleton() {};
public static Singleton getInstance() {
if (singleton == null) {
singleton = new Singleton();
}
return singleton;
}
}
如上，一个简单的单例模式，按照对象的构造过程，实例化一个对象可以分为三个步骤(指令)：
1、 分配内存空间。
2、 初始化对象。
3、 将内存空间的地址赋值给对应的引用。
但是由于操作系统可以对指令进行重排序，所以上面的过程也可能变为如下的过程：
1、 分配内存空间。
2、 将内存空间的地址赋值给对应的引用。
3、 初始化对象 。
指令重排后，在单线程串行执行的情况下，不会有任何问题；但是
如果出现并发访问getInstance()方法时，则可能会出现，线程二判断singleton是否为空，此时由于当前该singleton已经分配了内存地址，但其实并没有初始化对象，
则会导致return 一个未初始化的对象引用暴露出来，以此可能会出现一些不可预料的代码异常；
代码优化后的结果如下：
public static Singleton getInstance() {
if (singleton == null) {
synchronized (Singleton.class) {
if (singleton == null) {
singleton = new Singleton();
}
}
}
return singleton;
}
JMM并非在任何情况下都会进行重排序，比如Java编译器在生成指令序列的时候会禁止特定类型的处理器&编译器进行重排序的处理，
并且JMM的重排序优化需遵循数据的依赖性（如果两个操作同时访问一个变量，构成数据上下文依赖，则不会改变数据依赖关系的两个操作的执行顺序），
以及happens-before的原则，并非随意的进行指令重排序；具体的重排序时需遵循的排序规则，后续给出对应的参考链接，感兴趣的可以直接参考下；
不过，需要明确的一个重排序原则是：无论重排序如果优化，都是会保证单线程中串行语义执行的一致性的，但是并不会保证多线程的语义一致性；
从上述的举例也可以看出，由于涉及到指令重排的情况下，是可以保证串行语义的一致性的，所以如果涉及到多线程的语义一致性问题，而导致的并发异常的问题，
那么大概率，此时多线程并发的问题是和变量的共享有关。所以也就和数据的可见性息息相关；所以在处理这类问题的情况下，直接站在
数据可见性的角度来处理这类并发问题，一般情况下没有任何问题；目前还没有遇到过解决了并发的数据可见性问题后，
还由于排序性问题所引起的并发问题的案例，当然这只是站在我个人的经验角度给出的评估，如果有类似案例的话，欢迎交流下。
OK接着向下。
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总结
多线程安全的三个核心原则分别是：可见性，有序性 和原子性；
上面已经分别针对“可见性”和“有序性”分别做了详细说明和举例，对于原子性，简单说一下：
其实原子性是一个很简单的规则，比如： a = 2; 这是一个原子性的操作，直接把对应的2进行赋值给到 a这个变量；但是如果是 a = a + 2;
那么这就不是一个原子性的操作，因为 a = a + 2 涉及到两个步骤，a + 2 ，然后得到结果再赋值给 对应的 a 变量；因为这个操作涉及到两个步骤所以并非原子化的操作；
那么对于这种非原子化的操作，在写代码coding的时候就需要注意下，是否会引起多线程异常的问题；
但是，注意的是，类似于上述 a = a + 2 的操作，一般情况下我们是在一个方法中直接定义并操作，那么此时是没有线程安全问题的，这个也就是栈的作用，这个不多说了；
另外一个就是，如果 a 是直接定义的类实例变量，然后在方法中操作的时候，此时的原子性问题所引起的风险，这个则是在实际开发中需要考虑的问题。
不过对于像上述的 a = a + 2 的这种非原子化操作所引起的线程异常的情况，在JAVA中也有提供对应的一系列的(非加锁)方案(针对上述的场景直接加锁是大可不必的，浪费性能)；
所以JDK中也提供了Unsafe类下的一系列 CAS 操作，如JDK Atomic包下的一系列现成类：AtomicInteger，AtomicBoolean，AtomicReference，AtomicIntegerArray，AtomicStampedReference 等，都可以以无锁的方式直接解决上述的原子化所引起的
线程安全问题；关于Atomic包下的各种类的使用方式及实现原理，其实也比较简单，后续再详细写文章细聊。
OK，然后关于Java线程安全的问题，聊到这里，基本，也就结束了。陆陆续续写了也好多。
参考链接
一篇博客不可能说明所有问题，毕竟要紧扣主题，所以看到这里，如果对JMM的重排序的具体规则还想了解下对应的细节，则可以参考下如下链接：
关于Java栈中的生命周期及栈帧中所存储局部变量表所对应的内容，可以参考之前的这个文章：
最后的最后！如果想要更清楚的了解JVM及并发的相关知识，建议直接查看如下书籍，寻求答案：
《深入理解JVM虚拟机》
《Java高并发程序设计》
《Java并发编程的艺术》
