java并发问题_并发理论基础：并发问题产生的三大根源
并發(fā)問題變幻莫測，一談到并發(fā)就顯得非常高深，一般的程序員對于并發(fā)問題也是頭疼不已，但是隨著網(wǎng)絡互聯(lián)越來越普遍，大規(guī)模用戶訪問網(wǎng)站程序也越來越頻繁，并發(fā)問題又無法避免。
在我們解決并發(fā)問題前首先要理解產(chǎn)生并發(fā)問題的根源是什么，所有并發(fā)處理的工具只是針對這些根源問題的其中一種解決方案，如果只去了解解決方案而不理解問題的根源是什么，那么我們就很難正確的定位問題并對癥下藥。所以要寫好并發(fā)程序我們首先就要深入理解并發(fā)問題產(chǎn)生根源是什么？
起因：如何最大化的利用CPU
CPU運算速度和IO速度的不平衡一直是計算機優(yōu)化的一個課題，我們都知道CPU運算速度要以百倍千倍程度快于IO的速度，而在進行任務的執(zhí)行的時候往往都會需要進行數(shù)據(jù)的IO，正因為這種速度上的差異，所以當CPU和IO一起協(xié)作的時候就產(chǎn)生問題了，CPU執(zhí)行速度非常快，一個任務執(zhí)行時候大部分時間都是在等待IO工作完成，在等待IO的過程中CPU是無法進行其它工作的，所以這樣就使得CPU的資源根本無法合理的運用起來。
CPU就相當于我們計算機的大腦，如何把CPU資源合理的利用起來就直接關系到我們計算機的效率和性能，所以為了這個課題計算機分別從緩存、任務切換、指令排序優(yōu)化這幾個方向進行了優(yōu)化 。
一、進程和線程的產(chǎn)生
在最原始的系統(tǒng)里計算機內(nèi)存中只能允許運行一個程序，這個時候的CPU的能力完全是過剩的，因為CPU在接收到一個任務之后絕大部分時間都是處在IO等待中，CPU根本就利用不起來，所以這個時候就需要一種同時運行多個程序的方法，這樣的話當CPU執(zhí)行一個任務IO等待的時候可以切換到另外一個任務上去執(zhí)行指令，不必在IO上浪費時間，那么CPU就能很大程度的利用起來，所以基于這種思路就產(chǎn)生了進程和線程。
有了進程后，一個內(nèi)存可以劃分出不同的內(nèi)存區(qū)域分別由多個進程管理，當一個進程IO阻塞的時候可以切換到另外一個進程執(zhí)行指令，為了合理公平的把CPU分配到各個進程，CPU把自己的時間分為若干個單位的片段，每在一個進程上執(zhí)行完一個單位的時間就切換到另外一個進程上去執(zhí)行指令，這就是CPU的時間片概念。有了進程后我們的電腦就可以同時運行多個程序了，我們可以一邊看著電影一邊聊天，在CPU的利用率又進一步提升了CPU的利用率。
因為進程做任務切換需要切換內(nèi)存映射地址，而一個進程創(chuàng)建的所有線程，都是共享一個內(nèi)存空間的，所以線程做任務切換成本就很低了，現(xiàn)代的操作系統(tǒng)都基于更輕量的線程來調(diào)度，現(xiàn)在我們提到的“任務切換”都是指“線程切換”。
并發(fā)問題根源之一：CPU切換線程執(zhí)導致的原子性問題
首先我們先理解什么叫原子性，原子性就指是把一個操作或者多個操作視為一個整體，在執(zhí)行的過程不能被中斷的特性叫原子性。
因為IO、內(nèi)存、CPU緩存他們的操作速度有著巨大的差距，假如CPU需要把CPU緩存里的一個變量寫入到磁盤里面，CPU可以馬上發(fā)出一條對應的指令，但是指令發(fā)出后的很長時間CPU都在等待IO的結束，而在這個等待的過程中CPU是空閑的。
所以為了提升CPU的利用率，操作系統(tǒng)就有了進程和時間片的概念，同一個進程里的所有線程都共享一個內(nèi)存空間，CPU每執(zhí)行一個時間段就會切換到另外一個進程處理指令，而這執(zhí)行的時間長度是是以時間片(比如每個時間片為1毫秒)為單位的，通過這種方式讓CPU切換著不同的進程執(zhí)行，讓CPU更好的利用起來，同時也讓我們不同的進程可以同時運行，我們可以一邊操作word文檔，一邊用QQ聊天。
后來操作系統(tǒng)又在CPU切換進程執(zhí)行的基礎上做了進一步的優(yōu)化，以更細的維度“線程”來切換任務執(zhí)行，更加提高了CPU的利用率。但正是這種CPU可以在不同線程中切換執(zhí)行的方式會使得我們程序執(zhí)行的過程中產(chǎn)生原行性問題。
比如說我們以一個變量賦值為例：
語句1：Int number=0;
語句2：number=number+1;
在執(zhí)行語句2的時候，我們的直覺number=number+1 是一個不可分割的整體，但是實際CPU操作過程中并非如此，我們的編譯器會把number=number+1 拆分成多個指令交給CPU執(zhí)行。
number=number+1的指令可能如下：
指令1：CPU把number從內(nèi)存拷貝到CPU緩存。
指令2：把number進行+1的操作。
指令3：把number回寫到內(nèi)存。
在這個時候如果有多線程同時去操作number變量，就很有可能出現(xiàn)問題，因為CPU會在執(zhí)行上面任何一個指令的時候切換線程執(zhí)行指令，這個時候就可能出現(xiàn)執(zhí)行結果與我們預期結果不符合的情況。
比如如果現(xiàn)在有兩個線程都在執(zhí)行number=number+1，結果CPU執(zhí)行流程可能會如下：
執(zhí)行細節(jié)：
1、CPU先執(zhí)行線程A的執(zhí)行，把number=0拷貝到CUP寄存器。
2、然后CPU切換到線程B執(zhí)行指令。
3、線程B 把number=0拷貝到CUP寄存器。
4、線程B 執(zhí)行number=number+1 操作得到number=1。
5、線程B把number執(zhí)行結果回寫到緩存里面。
6、然后CPU切換到線程A執(zhí)行指令。
7、線程A執(zhí)行number=number+1 操作得到numbe=1。
8、線程A把number執(zhí)行結果回寫到緩存里面。
9、最后內(nèi)存里面number的值為1。
二、高速緩存的產(chǎn)生
為了減少CPU等待IO的時間，讓CPU有更多的時間是花在運算上，最簡單的思路就是減少IO等待的時間，基于這個思路所以就有了高速緩存增加了高速緩存(L1,L2,L3,主存)。
在計算機系統(tǒng)中，CPU高速緩存是用于減少處理器訪問內(nèi)存所需的時間，其容量遠小于內(nèi)存，但其訪問速度卻是內(nèi)存IO的幾十上百倍。當處理器發(fā)出內(nèi)存訪問請求時，會先查看高速緩存內(nèi)是否有請求數(shù)據(jù)。如果存在(命中)，則不需要訪問內(nèi)存直接返回該數(shù)據(jù)；如果不存在(失效)，則要先把內(nèi)存中的相應數(shù)據(jù)載入緩存，再將其返回處理器。
并發(fā)問題根源之二：緩存導致的可見性問題
在有了高速緩存之后，CPU的執(zhí)行操作數(shù)據(jù)的過程會是這樣的，CPU首先會從內(nèi)存把數(shù)據(jù)拷貝到CPU緩存區(qū)。
然后CPU再對緩存里面的數(shù)據(jù)進行更新等操作，最后CPU把緩存區(qū)里面的數(shù)據(jù)更新到內(nèi)存。
磁盤、內(nèi)存、CPU緩存會按如下形式協(xié)作。
緩存導致的可見性問題就是指我們在操作CPU緩存過程中，由于多個CPU緩存之間獨立不可見的特性，導致共享變量的操作結果無法預期。
在單核CPU時代，因為只有一個核心控制器，所以只會有一個CPU緩存區(qū)，這時各個線程訪問的CPU緩存也都是同一個，在這種情況一個線程把共享變量更新到CPU緩存后另外一個線程是可以馬上看見的，因為他們操作的是同一個緩存，所以他們操作后的結果不存在可見性問題。
而隨著CPU的發(fā)展，CPU逐漸發(fā)展成了多核，CPU可以同時使用多個核心控制器執(zhí)行線程任務，當然CPU處理同時處理線程任務的速度也越來越快了，但隨之也產(chǎn)生了一個問題，多核CPU每個核心控制器工作的時候都會有自己獨立的CPU緩存，每個核心控制器都執(zhí)行任務的時候都是操作的自己的CPU緩存，CPU1與CPU2它們之間的緩存是相互不可見的。
這種情況下多個線程操作共享變量就因為緩存不可見而帶來問題，多線程的情況下線程并不一定是在同一個CUP上執(zhí)行，它們?nèi)绻瑫r操作一個共享變量，但因為在不同的CPU執(zhí)行所以他們只能查看和更新自己CPU緩存里的變量值，線程各自的執(zhí)行結果對于別的線程來說是不可見的，所以在并發(fā)的情況下會因為這種緩存不可見的情況會導致問題出現(xiàn)。
比如下面的程序：
兩個線程同時調(diào)用addNumber() 方法對number屬性進行+1 ，循環(huán)10W次，等兩個線程執(zhí)行結束后，我們的預期結果number的值應該是20000，可是我們在多核CPU的環(huán)境下執(zhí)行結果并非我們預期的值。
public class TestCase {
?
private int number=0;
?
public void addNumber(){
for (int i=0;i<100000;i++){
number=number+1;
}
?
}
?
public static void main(String[] args) throws Exception {
TestCase testCase=new TestCase();
Thread threadA=new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
testCase.addNumber();
}
});
?
Thread threadB=new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
testCase.addNumber();
}
});
threadA.start();
threadB.start();
threadA.join();
threadB.join();
System.out.println("number="+testCase.number);
}
}
打印結果：
三、指令優(yōu)化
進程和線程本質(zhì)上是增加并行的任務數(shù)量來提升CPU的利用率，緩存是通過把IO時間減少來提升CPU的利用率，而指令順序優(yōu)化的初衷的初衷就是想通過調(diào)整CPU指令的執(zhí)行順序和異步化的操作來提升CPU執(zhí)行指令任務的效率。
指令順序優(yōu)化可能發(fā)生在編譯、CPU指令執(zhí)行、緩存優(yōu)化幾個階，其優(yōu)化原則就是只要能保證重排序后不影響單線程的運行結果，那么就允許指令重排序的發(fā)生。其重排序的大體邏輯就是優(yōu)先把CPU比較耗時的指令放到最先執(zhí)行，然后在這些指令執(zhí)行的空余時間來執(zhí)行其他指令，就像我們做菜的時候會把熟的最慢的菜最先開始煮，然后在這個菜熟的時間段去做其它的菜，通過這種方式減少CPU的等待，更好的利用CPU的資源。
并發(fā)問題根源之三：指令優(yōu)化導致的重排序問題
下面的程序代碼如果init()方法的代碼經(jīng)過了指令重排序后，兩個方法在兩個不同的線程里面調(diào)用就可能出現(xiàn)問題。
private static int value;
private static boolean flag;
?
public static void init(){
value=8; //語句1 flag=true; //語句2 }
?
public static void getValue(){
if(flag){
System.out.println(value);
}
}
根據(jù)上面代碼，如果程序代碼運行都是按順序的，那么getValue() 中打印的value值必定是等于8的，不過如果init()方法經(jīng)過了指令重排序，那么結果就不一定了。根據(jù)重排序原則，init()方法進行指令重排序重排序后并不會影響其運行結果，因為語句1和語句2之間沒有依賴關系。 所以進行重排序后代碼執(zhí)行順序可能如下。
flag=true; //語句2 value=8; //語句1
如果init()方法經(jīng)過了指令重排序后，這個時候兩個線程分別調(diào)用 init()和getValue()方法，那么就有可能出現(xiàn)下圖的情況，導致最終打印出來的value數(shù)據(jù)等于0。
總結
以上是生活随笔為你收集整理的java并发问题_并发理论基础：并发问题产生的三大根源的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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