JMM 与 JVM的区别?很多人不清楚 ,一文带你了解得透透的

风斗
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本篇文章我们主要分析一个大厂面试题:不要搞混 JMM 与 JVM。

在面试的时候,有一个问题经常被问到,那就是 Java 的内存模型,它已经成为了面试中的标配,是非常具有原理性的一个知识点。但是,有不少人把它和 JVM 的内存布局搞混了,以至于答非所问。这个现象在一些工作多年的程序员中非常普遍,主要是因为 JMM 与多线程有关,而且相对于底层而言,很多人平常的工作就是 CRUD,很难接触到这方面的知识。

JMM 概念

在前几篇文章,就已经了解了 JVM 的内存布局,你可以认为这是 JVM 的数据存储模型;但对于 JVM 的运行时模型,还有一个和多线程相关的,且非常容易搞混的概念——Java 的内存模型(JMM,Java Memory Model)。

我们在 Java 的内存布局文章中,还了解了 Java 的虚拟机栈,它和线程相关,也就是我们的字节码指令其实是靠操作栈来完成的。现在,用一小段代码,来看一下这个执行引擎的一些特点。

import java.util.stream.IntStream;
public class JMMDemo {
    int value = 0;
    void add() {
        value++;
    }
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final int count = 100000;
        final JMMDemo demo = new JMMDemo();
        Thread t1 = new Thread(() -> IntStream.range(0, count).forEach((i) -> demo.add()));
        Thread t2 = new Thread(() -> IntStream.range(0, count).forEach((i) -> demo.add()));
        t1.start();
        t2.start();
        t1.join();
        t2.join();
        System.out.println(demo.value); 

上面的代码没有任何同步块,每个线程单独运行后,都会对 value 加 10 万,但执行之后,大概率不会输出 20 万。深层次的原因,我们将使用 javap 命令从字节码层面找一下。

void add();
    descriptor: ()V
    flags:
    Code:
      stack=3, locals=1, args_size=1
         0: aload_0
         1: dup
         2: getfield      #2                  // Field value:I
         5: iconst_1
         6: iadd
         7: putfield      #2                  // Field value:I
        10: return
      LineNumberTable:
        line 7: 0
        line 8: 10
      LocalVariableTable:
        Start  Length  Slot  Name   Signature
            0      11     0  this   LJMMDemo; 

着重看一下 add 方法,可以看到一个简单的 i++ 操作,竟然有这么多的字节码,而它们都是傻乎乎按照“顺序执行”的。当它自己执行的时候不会有什么问题,但是如果放在多线程环境中,执行顺序就变得不可预料了。

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上图展示了这个乱序的过程。线程 A 和线程 B“并发”执行相同的代码块 add,执行的顺序如图中的标号,它们在线程中是有序的(1、2、5 或者 3、4、6),但整体顺序是不可预测的。

线程 A 和 B 各自执行了一次加 1 操作,但在这种场景中,线程 B 的 putfield 指令直接覆盖了线程 A 的值,最终 value 的结果是 101。

上面的示例仅仅是字节码层面上的,更加复杂的是,CPU 和内存之间同样存在一致性问题。很多人认为 CPU 是一个计算组件,并没有数据一致性的问题。但事实上,由于内存的发展速度跟不上 CPU 的更新,在 CPU 和内存之间,存在着多层的高速缓存。

原因就是由于多核所引起的,这些高速缓存,往往会有多层。如果一个线程的时间片跨越了多个 CPU,那么同样存在同步的问题。

另外,在执行过程中,CPU 可能也会对输入的代码进行乱序执行优化,Java 虚拟机的即时编译器也有类似的指令重排序优化。整个函数的执行步骤就分的更加细致,看起来非常的碎片化(比字节码指令要细很多)。

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不管是字节码的原因,还是硬件的原因,在粗粒度上简化来看,比较浅显且明显的因素,那就是线程 add 方法的操作并不是原子性的。

为了解决这个问题,我们可以在 add 方法上添加 synchronized 关键字,它不仅保证了内存上的同步,而且还保证了 CPU 的同步。这个时候,各个线程只能排队进入 add 方法,我们也能够得到期望的结果 102。

synchronized void add() {
    value++;
} 

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讲到这里,Java 的内存模型就呼之欲出了。JMM 是一个抽象的概念,它描述了一系列的规则或者规范,用来解决多线程的共享变量问题,比如 volatile、synchronized 等关键字就是围绕 JMM 的语法。这里所说的变量,包括实例字段、静态字段,但不包括局部变量和方法参数,因为后者是线程私有的,不存在竞争问题。

JVM 试图定义一种统一的内存模型,能将各种底层硬件,以及操作系统的内存访问差异进行封装,使 Java 程序在不同硬件及操作系统上都能达到相同的并发效果。

JMM 的结构

JMM 分为主存储器(Main Memory)和工作存储器(Working Memory)两种。

  • 主存储器是实例位置所在的区域,所有的实例都存在于主存储器内。比如,实例所拥有的字段即位于主存储器内,主存储器是所有的线程所共享的。
  • 工作存储器是线程所拥有的作业区,每个线程都有其专用的工作存储器。工作存储器存有主存储器中必要部分的拷贝,称之为工作拷贝(Working Copy)。

在这个模型中,线程无法对主存储器直接进行操作。如下图,线程 A 想要和线程 B 通信,只能通过主存进行交换。

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那这些内存区域都是在哪存储的呢?如果非要有个对应的话,你可以认为主存中的内容是 Java 堆中的对象,而工作内存对应的是虚拟机栈中的内容。但实际上,主内存也可能存在于高速缓存,或者 CPU 的寄存器上;工作内存也可能存在于硬件内存中,我们不用太纠结具体的存储位置。

8 个 Action

操作类型

为了支持 JMM,Java 定义了 8 种原子操作(Action),用来控制主存与工作内存之间的交互。

(1)read(读取)作用于主内存,它把变量从主内存传动到线程的工作内存中,供后面的 load 动作使用。

(2)load(载入)作用于工作内存,它把 read 操作的值放入到工作内存中的变量副本中。

(3)store(存储)作用于工作内存,它把工作内存中的一个变量传送给主内存中,以备随后的 write 操作使用。

(4)**write **(写入)作用于主内存,它把 store 传送值放到主内存中的变量中。

(5)use(使用)作用于工作内存,它把工作内存中的值传递给执行引擎,每当虚拟机遇到一个需要使用这个变量的指令时,将会执行这个动作。

(6)assign(赋值)作用于工作内存,它把从执行引擎获取的值赋值给工作内存中的变量,每当虚拟机遇到一个给变量赋值的指令时,执行该操作。

(7)lock(锁定)作用于主内存,把变量标记为线程独占状态。

(8)unlock(解锁)作用于主内存,它将释放独占状态。

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image.png

如上图所示,把一个变量从主内存复制到工作内存,就要顺序执行 read 和 load;而把变量从工作内存同步回主内存,就要顺序执行 store 和 write 操作。

三大特征

(1)原子性

JMM 保证了 read、load、assign、use、store 和 write 六个操作具有原子性,可以认为除了 long 和 double 类型以外,对其他基本数据类型所对应的内存单元的访问读写都是原子的。

如果想要一个颗粒度更大的原子性保证,就可以使用 lock 和 unlock 这两个操作。

(2)可见性

可见性是指当一个线程修改了共享变量的值,其他线程也能立即感知到这种变化。

我们从前面的图中可以看到,要保证这种效果,需要经历多次操作。一个线程对变量的修改,需要先同步给主内存,赶在另外一个线程的读取之前刷新变量值。

volatile、synchronized、final 和锁,都是保证可见性的方式。

这里要着重提一下 volatile,因为它的特点最显著。使用了 volatile 关键字的变量,每当变量的值有变动时,都会把更改立即同步到主内存中;而如果某个线程想要使用这个变量,则先要从主存中刷新到工作内存上,这样就确保了变量的可见性。

而锁和同步关键字就比较好理解一些,它是把更多个操作强制转化为原子化的过程。由于只有一把锁,变量的可见性就更容易保证。

(3)有序性

Java 程序很有意思,从上面的 add 操作可以看出,如果在线程中观察,则所有的操作都是有序的;而如果在另一个线程中观察,则所有的操作都是无序的。

除了多线程这种无序性的观测,无序的产生还来源于指令重排

指令重排序是 JVM 为了优化指令,来提高程序运行效率的,在不影响单线程程序执行结果的前提下,按照一定的规则进行指令优化。在某些情况下,这种优化会带来一些执行的逻辑问题,在并发执行的情况下,按照不同的逻辑会得到不同的结果。

我们可以看一下 Java 语言中默认的一些“有序”行为,也就是先行发生(happens-before)原则,这些可能在写代码的时候没有感知,因为它是一种默认行为。

先行发生是一个非常重要的概念,如果操作 A 先行发生于操作 B,那么操作 A 产生的影响能够被操作 B 感知到。

下面的原则是《Java 并发编程实践》这本书中对一些法则的描述。

  • 程序次序:一个线程内,按照代码顺序,写在前面的操作先行发生于写在后面的操作。
  • 监视器锁定:unLock 操作先行发生于后面对同一个锁的 lock 操作。
  • volatile:对一个变量的写操作先行发生于后面对这个变量的读操作。
  • 传递规则:如果操作 A 先行发生于操作 B,而操作 B 又先行发生于操作 C,则可以得出操作 A 先行发生于操作 C。
  • 线程启动:对线程 start() 的操作先行发生于线程内的任何操作。
  • 线程中断:对线程 interrupt() 的调用先行发生于线程代码中检测到中断事件的发生,可以通过 Thread.interrupted() 方法检测是否发生中断。
  • 线程终结规则:线程中的所有操作先行发生于检测到线程终止,可以通过 Thread.join()、Thread.isAlive() 的返回值检测线程是否已经终止。
  • 对象终结规则:一个对象的初始化完成先行发生于它的 finalize() 方法的开始。

内存屏障

那我们上面提到这么多规则和特性,是靠什么保证的呢?

内存屏障(Memory Barrier)用于控制在特定条件下的重排序和内存可见性问题。JMM 内存屏障可分为读屏障和写屏障,Java 的内存屏障实际上也是上述两种的组合,完成一系列的屏障和数据同步功能。Java 编译器在生成字节码时,会在执行指令序列的适当位置插入内存屏障来限制处理器的重排序。

下面介绍一下这些组合。

Load-Load Barriers

保证 load1 数据的装载优先于 load2 以及所有后续装载指令的装载。对于 Load Barrier 来说,在指令前插入 Load Barrier,可以让高速缓存中的数据失效,强制重新从主内存加载数据。

load1
LoadLoad
load2 

Load-Store Barriers

保证 load1 数据装载优先于 store2 以及后续的存储指令刷新到内存。

load1
LoadStore
store2 

Store-Store Barriers

保证 store1 数据对其他处理器可见,优先于 store2 以及所有后续存储指令的存储。对于 Store Barrier 来说,在指令后插入 Store Barrier,能让写入缓存中的最新数据更新写入主内存,让其他线程可见。

store1
StoreStore
store 

Store-Load Barriers

在 Load2 及后续所有读取操作执行前,保证 Store1 的写入对所有处理器可见。这条内存屏障指令是一个全能型的屏障,它同时具有其他 3 条屏障的效果,而且它的开销也是四种屏障中最大的一个。

store1
StoreLoad
load2 

小结

好了,到这里我们已经简要地介绍完了 JMM 相关的知识点。前面提到过,“请谈一下 Java 的内存模型”这个面试题非常容易被误解,甚至很多面试官自己也不清楚这个概念。其实,如果我们把 JMM 叫作“Java 的并发内存模型”,会更容易理解。

JMM 可以说是 Java 并发的基础,它的定义将直接影响多线程实现的机制,如果你想要深入了解多线程并发中的相关问题现象,对 JMM 的深入研究是必不可少的。

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