并发编程之Java内存模型锁的内存语义
目录
- 1、锁的释放-获取建立的happens-before关系
- 2、锁释放和获取的内存语义
- 3、锁内存的语义实现
- 4、concurrent包的实现
简介:
锁的作用是让临界区互斥执行。本文阐述所得另一个重要知识点——锁的内存语义。
1、锁的释放-获取建立的happens-before关系
锁是Java并发编程中最重要的同步机制。锁除了让临界区互斥执行外,还可以让释放锁的线程向获取同一个锁的线程发送消息。
锁释放-获取的示例代码:
package com.lizba.p1; /** * <p> * 锁示例代码 * </p> * * @Author: Liziba * @Date: 2021/6/10 21:43 */ public class MonitorExample { int a = 0; public synchronized void writer() { // 1; a++; // 2; } // 3; public synchronized void reader() { // 4; int i = a; // 5; System.out.println(i); } // 6; }
假设线程A执行writer()
方法,随后线程B执行reader()
方法。根据happens-before
规范,这个过程包含的happens-before
关系可以分为3类。
- 根据程序次序规则:1 happens-before 2,2 happens-before 3, 4 happens-before 5,5 happens-before 6
- 根据监视器锁规则:3 happens-before 4
- 根据happens-before的传递性,2 happens-before 5
上述happens-before关系的图形化表现形式如图:
总结:
线程A在释放锁之前所有可见的共享变量,在线程B获取同一个锁之后,将立即变得对B线程可见。
2、锁释放和获取的内存语义
当线程释放锁时,JMM会把该线程对应的本地内存中的共享变量刷新到主内存中。以上述MonitorExample程序为例,A线程释放锁后共享数据的状态
共享数据的状态示意图如下所示:
当线程获取锁时,JMM会把该线程对应的本地内存置为无效。从而使得被监视器锁保护的临界区代码必须从主内存中读取共享变量。
锁获取的状态示意图:
对比锁释放-获取锁的内存语义与volatile写-读的内存语义可以看出:锁释放与volatile写有相同的内存语义;锁获取与volatile读有相同的内存语义。
总结:
- 线程A释放锁,实质上是线程A向接下来要获取这个锁的某个线程发出了(线程A对共享变量所做修改的)消息。
- 线程B获取锁,实质上是线程B接受了之前某个线程发出的(在释放这个锁对共享变量锁做的修改的)消息。
- 线程A是否锁,随后线程B获取这个锁,这个过程实质上是线程A通过主内存向线程B发送消息。
3、锁内存的语义实现
分析ReentrantLock
的源代码,来分析锁内存语义的具体实现机制。
示例代码:
package com.lizba.p1; import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock; /** * <p> * ReentrantLock示例代码 * </p> * * @Author: Liziba * @Date: 2021/6/10 22:17 */ public class ReentrantLockExample { int a = 0; ReentrantLock lock = new ReentrantLock(); public void writer() { lock.lock(); // 获取锁 try { a++; } finally { lock.unlock(); // 释放锁 } } public void reader() { lock.lock(); // 获取锁 try { int i = a; System.out.println(i); } finally { lock.unlock(); // 释放锁 } } }
在ReentrantLock
中,调用lock()
方法获取锁;调用unlock()
方法释放锁。
ReentrantLock
的实现依赖于Java同步器框架AbstractQueuedSynchronized(AQS)
。AQS使用一个整型的volatile变量(state)来维护同步状态,这个volatile
变量是ReentrantLock
内存语义实现的关键。
ReetrantLock的类图:
ReentrantLock
分为公平锁和非公平锁,首先分析公平锁。
使用公平锁时,加锁方法lock()的调用轨迹如下:
ReentrantLock: lock(
FairSync: lock()
AbstractQueuedSynchronizer: acquire(int arg)
ReentrantLock: tryAcquire(int acquires)
第4步开始真的加锁,下面是该方法的源代码:
protected final boolean tryAcquire(int acquires) { final Thread current = Thread.currentThread(); // 获取锁开始,首先读取volatile变量state int c = getState(); if (c == 0) { if (!hasQueuedPredecessors() && compareAndSetState(0, acquires)) { setExclusiveOwnerThread(current); return true; } } else if (current == getExclusiveOwnerThread()) { int nextc = c + acquires; if (nextc < 0) throw new Error("Maximum lock count exceeded"); setState(nextc); return true; } return false; }
从上面的代码中可以看出,加锁方法首先读取volatile
变量state
。
在使用公平锁时,解锁方法unlock()调用轨迹如下:
ReentrantLock: unlock()
AbstractQueuedSynchronizer: release(int arg)
Sync: tryRelease(int release)
第3步开始真的释放锁,下面是该方法的源代码:
protected final boolean tryRelease(int releases) { int c = getState() - releases; if (Thread.currentThread() != getExclusiveOwnerThread()) throw new IllegalMonitorStateException(); boolean free = false; if (c == 0) { free = true; setExclusiveOwnerThread(null); } // 释放锁的最后,写volatile变量state setState(c); return free; }
从上面的代码中可以看出,释放锁的最后写volatile
变量state
。
总结公平锁:
根据volatile的happens-before规则,释放锁的线程在写volatile变量之前可见的共享变量,在获取锁的线程读取到同一个volatile变量后将立即变得对获取锁的线程可见。
现在分析非公平锁:
注意:非公平锁的释放和公平锁的释放完全一致,都是上面的源代码。所以下面只分析非公平锁的获取过程。
使用非公平锁,加锁方法lock()的调用轨迹如下:
ReentrantLock: lock()
NonfairSync: lock()
AbstractQueuedSynchronizer: compareAndSetState(int expect, int update)
第3步开始真的加锁,下面是该方法的源代码:
// 方法1 final boolean nonfairTryAcquire(int acquires) { final Thread current = Thread.currentThread(); int c = getState(); if (c == 0) { // 此方法中开始加锁 if (compareAndSetState(0, acquires)) { setExclusiveOwnerThread(current); return true; } } else if (current == getExclusiveOwnerThread()) { int nextc = c + acquires; if (nextc < 0) // overflow throw new Error("Maximum lock count exceeded"); setState(nextc); return true; } return false; } // 方法2 protected final boolean compareAndSetState(int expect, int update) { // See below for intrinsics setup to support this // 该方法是native方法,在JVM中实现 return unsafe.compareAndSwapInt(this, stateOffset, expect, update); }
该方法以原子操作的方式更新state
变量,也就是compareAndSet()
(CAS)操作。JDK文档对该方法说明如下:如果当前状态值等于预期值,则以原子方式同步状态设置为给定更新的值。此操作具有volatile
读和写的内存语义。
接下来分别从编译器和处理器的角度来分析,CAS如何同时具有volatile
读和volatile
写的内存语义。
编译器的角度:
前文已经讲过,编译器不会对volatile读与volatile读后面的任意内存操作重排序;编译器不会对volatile写和volatile写后前面的任意内存操作重排序。组合这两个条件,意味着同时实现volatile读和volatile写的内存语义,编译器不能对CAS与CAS前面和后面任意内存操作重排序。
处理器的角度:
(本人不太懂C++)这一块总结需要看JVM源码,可能会总结错误,如需要深入理解这一块请查看《Java并发编程艺术》53页。
sun.misc.Unsafe中的compareAndSwapInt源码如下:(不懂Unsafe请看往期文章)
public final native boolean compareAndSwapInt(Object var1, long var2, int var4, int var5);
这是一个本地方法。这个本地方法会在openJDK中调用C++代码,假设当前是X86处理器,程序会根据当前处理器的类型来决定是非cmpxchg指令添加lock前缀。
- 程序运行在多处理器上,就为
cmpxchg
指令加上lock前缀(Lock Cmpxchg
) - 程序运行在单处理器上,就省略lock前缀(单处理器自身会维护单处理器内的顺序一致性,不需要lock前缀提供的内存屏障效果)
intel手册对lock前缀的说明:
- 对内存的读-改-写操作原子执行。(总线锁定/缓存锁定)
- 禁止该指令,与之前的读和写指令重排序
- 把写缓冲区的所有数据刷新到内存中
上面的2、3两点所具有的内存屏障的效果,足以同时实现volatile
读和volatile
写的内存语义。所以JDK文档说CAS 具有volatile读和volatile写的内存语义对于处理器也是符合的。
公平锁和非公平锁的总结:
- 公平锁和非公平锁的释放,最后都需要写一个
volatile
变量state
- 公平锁获取时,首先会去读
volatile
变量 - 非公平锁获取锁时,首先会用
CAS
更新volatile
变量,这个操作同时具有volatile
读和volatile
写的内存语义
释放锁-获取锁的内存语义的实现方式总结 :
- 利用
volatile
变量的写-读所具有的内存语义 - 利用CAS所附带的
volatile
读和volatile
写的内存语义
4、concurrent包的实现
由于Java的CAS同时具有volatile
读和volatile
写的内存语义,因此Java线程之间的通信方式有以下4种方式
- A线程写volatile变量,随后B线程读这个
volatile
变量 - A线程写volatile变量,随后B线程用CAS更新这个
volatile
变量 - A线程利用CAS更新一个volatile变量,随后B线程用CAS更新这个
volatile
变量 - A线程利用CAS更新一个volatile变量,随后B线程读这个
volatile
变量
Java的CAS会使用现代处理器上提供的高效机器级别的原子指令,这些原子指令以原子方式对内存执行读-改-写操作,这是在多处理器实现同步的关键。同时volatile变量的读/写和CAS可以实现线程之间的通信。这些特性就是Java整个concurrent包的基石。
concurrent包的通用化实现模式:
- 声明共享变量
volatile
- 使用CAS的原子条件更新来实现线程之间的同步
- 配合
volatile
的读/写和CAS具有的volatile
读和写的内存语义来实现线程之间的通信。
AQS
(java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer)、非阻塞数据结构和原子变量类(java.util.concurrent.atomic包中的类),这些concurrent包中基础类都是使用这个模式来实现的,而concurrent
包中的高层类又是依赖于这些基础类。
图示concurrent包的实现示意图:
到此这篇关于并发编程之Java内存模型锁的内存语义的文章就介绍到这了,更多相关Java内存模型锁的内存语义内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!