并发编程学习(2) —— 并发编程Bug源头

た入场券 2022-03-12 02:56 231阅读 0赞

## 前言 ##

因为最近在极客时间中学习并发编程，由于内容比较多，涉及范围比较多，因此写下这些文章，一来方便自己日后回顾，同时能够根据自己的理解稳固知识内容，二来能够让更多朋友了解并发的知识，因为我也是刚刚开始接触，可能在某方面会有一些错误的见解，望大家能够提出不同的看法。

## 并发Bug源头 ##

在之前文章提过，CPU、内存、I/O读写的速度存在非常大的差距，用通俗的语言说就是CPU一天就能干完的事，内存就要十天，I/O就要一百天。那么要等I/O和内存完全执行完，CPU得等100天，这样就非常浪费时间了。因此为了平衡这三者的速度差异，就出现了以下三种改变：  
**1. CPU增加了缓存，以均衡与内存的速度差异。  
2. 操作系统增加了线程、进程，分时调用CPU（就是分时调度就是不同时间干不同的事），以均衡CPU与I/O的速度差异。  
3. 编译程序实现优化指令执行次序，例如int a = 0; int b = 1，有时候在不影响结果的情况下编译器会对执行次序进行重排，就可能会变成int b = 1, int a = 0。**

那么既然三者的速度都得到优化，那为什么还会出现很多奇怪的bug？明明代码没问题，优化都自动做好了。任何事都有利有弊，既然有了优化，就一定会存在他的缺点。

## CPU缓存 ##

以前在单核的时代，所有的线程都是在同一个CPU上执行，CPU的缓存和内存的数据一致性问题比较容易解决。一个线程在CPU缓存的写，对于其他线程来说都是可以见到。就好比**两个人去雕塑同一件艺术品，A先雕塑，雕到一段时间交给B雕，B雕到一定时间给回A雕，如此反复。无论交给谁，都有一点可以确定，A或B接手的雕塑品一定是最新的，而不会存在A雕塑后交给B，B拿到的是雕塑前的情况，因为从头到尾，A、B的操作都是可见性的，A能看B雕塑后的结果，B能看到A的雕塑结果。**，就如下图所示：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODE2ODk0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
线程A和B操作的都是同一个CPU缓存，因此线程A更新了V的值，那么线程B之后访问的变量V的值一定是最新的。**一个线程对共享变量的修改，另一个线程能够立刻看到，这就是可见性。**

可惜的是，在多核时代，这个想法就不一样了。在多核时代里，每个CPU都有自己独立的缓存，线程A操作CPU-1上的缓存，线程B操作CPU-2，这时候线程A对变量V的操作线程B是不可见的，如下图：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODE2ODk0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
每个CPU缓存中都有一个变量V，因此线程A，线程B对变量V的操作是不可见的，以下用一段代码解释：

public class Test { 
        private long count = 0;
        public void write10(){ 
            int idx = 0;
            while (idx++ < 10000){ 
                count += 1;
            }
        }
    
        public static void main(String[] args) throws InterruptedException { 
            final Test test = new Test();
            Thread thread1 = new Thread(()->{ 
                test.write10();
            });
            Thread thread2 = new Thread(()->{ 
                test.write10();
            });
    
            // 启动线程
            thread1.start();
            thread2.start();
    
            // 等待线程结束，否则test.count输出为0
            thread1.join();
            thread2.join();
    
            System.out.println(test.count);
        }
    }
    // 输出结果为10645

如果是单核的CPU，那么结果就应该为20000，但是由于多核的原因，线程在各自的CPU缓存区执行，因此步骤如下： 首先A,B两个线程在内存中读取到各自的CPU缓存中，进行count += 1后，内存中的结果为1而不是2，是因为线程A、B是根据CPU缓存中的count来进行计算的。因此最终结果只会在10000到20000之间。

## 原子性 ##

**原子性指的是当多个操作在CPU执行的过程中不被中断的特性**。倘若每个线程都有它自己的时间片（时间片指的是线程执行多少时间后就休眠），而任务切换（又叫线程切换）发生的时机大数又在时间片结束后。问题来了，我们现在使用的是高级编程，那么我们一句普通的语句在CPU中可能要好几条，这里用count += 1举例（count初始值为0）：

1.  首先，需要把变量 count =0从内存加载到 CPU 的寄存器.
2.  将变量count 进行+1操作。
3.  将结果存入到内存。

那么问题来了，任务切换可发生在CPU指令的任何一个时刻，就是说当线程A执行完指令2的时候就进行休眠，线程B执行同样的三个指令，当线程B将结果写入内存后并唤醒线程A，这时候内存中的count = 1，最需要注意的来了，线程A这时候的结果也是1，那么唤醒后执行指令3的时候，内存中的count会被覆盖，最后结果是1而不是2。如果觉得不明白可以看下图：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODE2ODk0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
因此，在高级语言的层次上保持操作的原子性是很有必要的。

## 编译优化的有序性 ##

啥是有序性，就是字面上的意思按顺序执行。例如 a = 0; b = 1;编译器有时候会因为优化的问题而调换一下次序，变成b = 1; a = 0。当然，这都是不影响结果的情况下。不过，有时候的优化调整就会造成一些想不到的结果，如下面这个双重检查单例对象:

public class Singleton { 
      static Singleton instance;
      static Singleton getInstance(){ 
        if (instance == null) { 
          synchronized(Singleton.class) { 
            if (instance == null)
              instance = new Singleton();
            }
        }
        return instance;
      }
    }

假设线程A,B同时调用getInstance(),首先会判断instance是否为空，若为空，则用synchronized进行加锁，每次只能由一个线程访问，假设线程A加锁成功，线程B则是等待状态，线程A会new一个Singleton。完毕后线程A就会释放锁，线程B就会加锁，发现instance已经不为空了，则返回。

但是因为有了解释器和编译器的指令次序优化，就不一样了。new的操作顺序一般是这样：

1.  分配内存M
2.  在M中初始化Singleton对象。
3.  然后把M的地址赋给instance。

但优化后的顺序是：

1.  分配内存M
2.  先把M的地址赋给instance。
3.  最后在M中初始化Singleton对象。

这会造成什么问题呢？当线程A加锁并执行到指令2时，发生任务切换，但是这时候M中还没有初始化Singleton对象，而线程B会发现instance！= null，这就造成nullpoint异常了。

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