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内存模型与高效并发
一、java 内存模型
【java 内存模型】是 Java Memory Model（JMM）
简单的说，JMM 定义了一套在多线程读写共享数据时（成员变量、数组）时，对数据的可见性、有序
性、和原子性的规则和保障
1）原子性
原子性在学习线程时讲过，下面来个例子简单回顾一下：
问题提出，两个线程对初始值为 0 的静态变量一个做自增，一个做自减，各做 5000 次，结果是 0 吗?
2）问题分析
以上的结果可能是正数、负数、零。为什么呢？因为 Java 中对静态变量的自增，自减并不是原子操作。
3）解决方法
使用 synchronized（同步关键字）
synchronized( 对象 ) {要作为原子操作代码
}
注意：上例中 t1 和 t2 线程必须用 synchronized 锁住同一个 obj 对象，如果 t1 锁住的是 m1 对
象，t2 锁住的是 m2 对象，就好比两个人分别进入了两个不同的房间，没法起到同步的效果。
二、可见性
1）退不出的循环
一种现象，main 线程对另一个线程 t 中的变量的修改不可见。
由于t 线程需要反复调用 run 变量，JIT 会把 run 变量放在 工作内存中的高速缓存中，不需要从总内存中读取。
所以即使更改主内存中的 run 变量，也无法改变高速缓存中的 run 变量， t 线程会一直运行。
2）解决方法
volatile（易变关键字）。一般避免使用 volatile，因为不能保证线程的安全。而使用 synchronized 关键字既可以保证线程的可见性又可以保证线程的原子性。
它可以用来修饰成员变量和静态成员变量，他可以避免线程从自己的工作缓存中查找变量的值，必须到
主存中获取它的值，线程操作 volatile 变量都是直接操作主存
3）可见性
volatile 只是保证多线程之间的可见性，不保证原子性，即不保证多线程安全性。仅用在一个写线程，多个读线程的情况
synchronized 语句块既可以保证代码块的原子性，也同时保证代码块内变量的可见性。但缺点是 synchronized 是属于重量级操作，性能相对更低。
如果在前面示例的死循环中加入 System.out.println() 会发现即使不加 volatile 修饰符，线程 t 也能正确看到对 run 变量的修改了，因为 println() 方法底层 使用了 synchronized 关键字，使用 synchronized 关键字会清理缓存。
三、有序性
1）诡异的结果
int num = 0;
boolean ready = false;
// 线程1 执行此方法
public void actor1(I_Result r) {if(ready) {r.r1 = num + num;} else {r.r1 = 1;}
}
// 线程2 执行此方法
public void actor2(I_Result r) {num = 2;ready = true;
}
情况1：线程1 先执行，这时 ready = false，所以进入 else 分支结果为 1
情况2：线程2 先执行 num = 2，但没来得及执行 ready = true，线程1 执行，还是进入 else 分支，结果为1
情况3：线程2 执行到 ready = true，线程1 执行，这回进入 if 分支，结果为 4（因为 num 已经执行过了）
结果还有可能是 0。
这种情况下是：线程2 执行 ready = true，切换到线程1，进入 if 分支，相加为 0，再切回线程2 执行num = 2。
这种现象叫做指令重排，是 JIT 编译器在运行时的一些优化，这个现象需要通过大量测试才能复现
2）解决方法
volatile 修饰的变量，可以禁用指令重排
3）有序性理解
JVM 在不影响正确性的前提下，可以调整语句的执行顺序。这种特性称之为【指令重排】，多线程下【指令重排】会影响正确性，例如著名的 double-checked locking 模式实现单例。
public final class Singleton {private Singleton() { }private static Singleton INSTANCE = null;public static Singleton getInstance() {// 实例没创建，才会进入内部的 synchronized代码块if (INSTANCE == null) {synchronized (Singleton.class) {// 也许有其它线程已经创建实例，所以再判断一次if (INSTANCE == null) {INSTANCE = new Singleton();}}}return INSTANCE;}
}
以上的实现特点是：
懒惰实例化
首次使用 getInstance() 才使用 synchronized 加锁，后续使用时无需加锁
但在多线程环境下，上面的代码是有问题的， 如果有两个线程，一个线程为 INSTANCE 分配了空间，INSTANCE != null，但还未进行初始化操作，另一个线程在 INSTANCE != null时，直接返回了未初始化完成的单例。
对 INSTANCE 使用 volatile 修饰即可，可以禁用指令重排，但要注意在 JDK 5 以上的版本的 volatile 才
会真正有效
4）happens-before
happens-before 规定了哪些写操作对其它线程的读操作可见，它是可见性与有序性的一套规则总结，
抛开以下 happens-before 规则，JMM 并不能保证一个线程对共享变量的写，对于其它线程对该共享变
量的读可见
- 线程解锁 m 之前对变量的写，对于接下来对 m 加锁的其它线程对该变量的读可见
- 线程对 volatile 变量的写，对接下来其它线程对该变量的读可见
- 线程 start 前对变量的写，对该线程开始后对该变量的读可见
- 线程结束前对变量的写，对其它线程得知它结束后的读可见（比如其它线程调用 t1.isAlive() 或 t1.join()等待它结束）
- 线程 t1 打断 t2（interrupt）前对变量的写，对于其他线程得知 t2 被打断后对变量的读可见（通过t2.interrupted 或 t2.isInterrupted）
- 对变量默认值（0，false，null）的写，对其它线程对该变量的读可见
- 具有传递性，如果 x hb-> y 并且 y hb-> z 那么有 x hb-> z
四、CAS 与 原子类
1）CAS
CAS 即 Compare and Swap, 它体现的是一种乐观锁的思想，比如多个线程要对一个共享的整型变量执行 +1 操作：
// 需要不断尝试
while(true) {int 旧值 = 共享变量 ; // 比如拿到了当前值 0int 结果 = 旧值 + 1; // 在旧值 0 的基础上增加 1 ，正确结果是 1/*这时候如果别的线程把共享变量改成了 5，本线程的正确结果 1 就作废了，这时候compareAndSwap 返回 false，重新尝试，直到：compareAndSwap 返回 true，表示我本线程做修改的同时，别的线程没有干扰*/if( compareAndSwap ( 旧值, 结果 )) {// 成功，退出循环}
}
获取共享变量时，为了保证该变量的可见性，需要使用 volatile 修饰。结合 CAS 和 volatile 可以实现无
锁并发，适用于竞争不激烈、多核 CPU 的场景下。
- 因为没有使用 synchronized，所以线程不会陷入阻塞，这是效率提升的因素之一
- 但如果竞争激烈，可以想到重试必然频繁发生，反而效率会受影响
CAS 底层依赖于一个 Unsafe 类来直接调用操作系统底层的 CAS 指令。
2）乐观锁与悲观锁
- CAS 是基于乐观锁的思想：最乐观的估计，不怕别的线程来修改共享变量，就算改了也没关系，我吃亏点再重试呗。
- synchronized 是基于悲观锁的思想：最悲观的估计，得防着其它线程来修改共享变量，我上了锁
你们都别想改，我改完了解开锁，你们才有机会。
3）原子操作类
juc（java.util.concurrent）中提供了原子操作类，可以提供线程安全的操作，例如：AtomicInteger、
AtomicBoolean等，它们底层就是采用 CAS 技术 + volatile 来实现的。
五、synchronized 优化
synchronized 是一个重量级锁，如果要阻塞或唤醒一条线程，则需要操作系统来帮忙完成，这就不可避免的陷入用户态到内核态的转换中，进行这种转换需要耗费很多的处理器时间，状态转换消耗的时间甚至会比用户代码本身执行的时间还要长。
但 synchronized有非常大的优化余地，JDK 6 之后synchronized synchronized与ReentrantLock的性能基本上能够持平。
Java HotSpot 虚拟机中，每个对象都有对象头（包括 class 指针和 Mark Word）。Mark Word 平时存
储这个对象的 哈希码 、 分代年龄 ，当加锁时，这些信息就根据情况被替换为 标记位 、 线程锁记录指
针 、 重量级锁指针 、 线程ID 等内容
1）轻量级锁
如果一个对象虽然有多线程访问，但多线程访问的时间是错开的（也就是没有竞争），那么可以使用轻量级锁来优化。
每个线程都的栈帧都会包含一个锁记录的结构，内部可以存储锁定对象的 Mark Word
轻量级锁的解锁过程是通过CAS操作来进行的。
如果出现两条以上的线程争用同一个锁的情况，那轻量级锁就不再有效，必须要膨胀为重量级锁，锁标志
的状态值变为“10”，此时Mark Word中存储的就是指向重量级锁（互斥量）的指针，后面等待锁的线程也必须进入阻塞状态。
2）锁膨胀
如果在尝试加轻量级锁的过程中，CAS 操作无法成功，这时一种情况就是有其它线程为此对象加上了轻
量级锁（有竞争），这时需要进行锁膨胀，将轻量级锁变为重量级锁。
3）重量级锁
重量级锁竞争的时候，还可以使用自旋来进行优化，如果当前线程自旋成功（即这时候持锁线程已经退
出了同步块，释放了锁），这时当前线程就可以避免阻塞。
在 Java 6 之后自旋锁是自适应的，比如对象刚刚的一次自旋操作成功过，那么认为这次自旋成功的可能
性会高，就多自旋几次；反之，就少自旋甚至不自旋，总之，比较智能。
- 自旋会占用 CPU 时间，单核 CPU 自旋就是浪费，多核 CPU 自旋才能发挥优势。
- 好比等红灯时汽车是不是熄火，不熄火相当于自旋（等待时间短了划算），熄火了相当于阻塞（等
待时间长了划算） - Java 7 之后不能控制是否开启自旋功能
4）偏向锁
轻量级锁在没有竞争时（就自己这个线程），每次重入仍然需要执行 CAS 操作。
Java 6 中引入了偏向锁来做进一步优化：只有第一次使用 CAS 将线程 ID 设置到对象的 Mark Word 头，之后发现这个线程 ID是自己的就表示没有竞争，不用重新 CAS。
偏向锁中的“偏”，就是偏心的“偏”、偏袒的“偏”。它的意思是这个锁会偏向于第一个获得它的线
程，如果在接下来的执行过程中，该锁一直没有被其他的线程获取，则持有偏向锁的线程将永远不需
要再进行同步。
偏向锁可以提高带有同步但无竞争的程序性能，但它同样是一个带有效益权衡（Trade Off）性质的优化，也就是说它并非总是对程序运行有利。如果程序中大多数的锁都总是被多个不同的线程访问，那偏向模式就是多余的。在具体问题具体分析的前提下，有时候使用参数-XX：-UseBiasedLocking来禁止偏向锁优化反而可以提升性能。
5）其他优化
1.减少上锁时间
同步代码块中尽量短
2.减少锁的粒度
将一个锁拆分为多个锁提高并发度，例如：
- ConcurrentHashMap
- LongAdder 分为 base 和 cells 两部分。没有并发争用的时候或者是 cells 数组正在初始化的时候，会使用 CAS 来累加值到 base，有并发争用，会初始化 cells 数组，数组有多少个 cell，就允许有多少线程并行修改，最后将数组中每个 cell 累加，再加上 base 就是最终的值
- LinkedBlockingQueue 入队和出队使用不同的锁，相对于LinkedBlockingArray只有一个锁效率要高
3. 锁粗化
多次循环进入同步代码块不如同步块内多次循环
另外 JVM 可能会做如下优化，把多次 append 的加锁操作粗化为一次，（因为都是对同一个对象加锁，
没必要重入多次）
new StringBuffer().append("a").append("b").append("c");
4. 锁消除
JVM 会进行代码的逃逸分析，例如某个加锁对象是方法内局部变量，不会被其它线程所访问到，这时候
就会被即时编译器忽略掉所有同步操作。
5. 读写分离
CopyOnWriteArrayList
ConyOnWriteSet
参考：
https://wiki.openjdk.java.net/display/HotSpot/Synchronization
http://luojinping.com/2015/07/09/java锁优化/
https://www.infoq.cn/article/java-se-16-synchronized
https://www.jianshu.com/p/9932047a89be
https://www.cnblogs.com/sheeva/p/6366782.html
https://stackoverflow.com/questions/46312817/does-java-ever-rebias-an-individual-lock