相信在座各位都中过编译器施的”迷魂药”,表面你以为你写的程序按你的意志在顺序执行着,看了看程序执行结果,没错确实是自己期望的结果。
偷偷告诉你,这都是编译器给你造成的幻觉。编译器可不会告诉你,他为了提高你写的程序性能,下了多少功夫。编译器:下点迷魂药不过分吧?
本文收录在我开源的《Java学习面试指南》中,一份覆盖Java程序员所需掌握的Java核心知识、面试重点。希望收到大家的 ⭐ Star ⭐支持。GitHub地址:https://github.com/hdgaadd/JavaGetOffer,相信你看了一定不会后悔。
面试官:重排序知道吧?
指令重排序字面上听起来很高级,但只要理解了并不难掌握。我们先来看看指令重排序究竟有什么作用。
指令重排序的主要作用是可以优化编译器和处理器的执行效率,提高程序性能。例如多条执行顺序不同的指令,可以重排序让轻耗时的指令先执行,从而让出CPU流水线资源供其他指令使用。
但如果指令之间存在着数据依赖关系,则编译器和处理器不会对相关操作进行指令重排序,避免程序执行结果改变。这个规则也称为as-if-serial语义
。例如以下代码。
String book = "JavaGetOffer"; // A
String avator = "思考的陈"; // B
String msg = book + abator; // C
对于A、B,它们之间并没有依赖关系,谁先执行对程序的结果没有任何影响。但C却依赖于A、B,不能出现类似C -> A -> B或C -> B -> A或A -> C -> B或B -> C -> A之类的指令重排,否则程序执行结果将改变。
面试官:那重排序不会有什么问题吗?
在单线程环境下,有as-if-serial语义
的保护,我们无需担心程序执行结果被改变。但在多线程环境下,指令重排序会出现数据不一致的问题。举个多线程的例子方便大家理解。
int number = 0;
boolean flag = false;
public void method1() {
number = 6; // A
flag = true; // B
}
public void method2() {
if (flag) { // C
int i = number * 6; // D
}
}
假如现在有两个线程,线程1执行method1
、线程2执行method2
。因为method1
其中的A、B之间没有数据依赖关系,可能出现B -> A的指令重排序,大家注意这个指令重排序会影响到线程2执行的结果。
当B指令执行后A指令还没有执行number = 6
,此时如果线程2执行method2
同时给i赋值为0 * 6
。很明显程序运行结果和我们预期的并不一致。
面试官:有什么办法可以解决?
关于上文的重排序问题,可以使用volatile关键字来解决。volatile一共有以下特性:
int number = 0;
volatile boolean flag = false;
public void method1() {
number = 6; // A
flag = true; // B
}
public void method2() {
if (flag) { // C
int i = number * 6; // D
}
}
由于volatile具有禁止代码重排序的特性,所以不会出现上文的B -> A的指令重排序。另外volatile具有可见性,falg的修改对线程2来说是可见的,线程会立刻感知到flag = ture
从而执行对i的赋值。以上问题可以通过volatile解决,和使用synchronized加锁是一样的效果。
另外大家注意一点,volatile的原子性指的是对volatile的读、写操作的原子性,但类似于volatile++
这种复合操作是没有原子性的。
面试官:那volatile可见性的原理是什么?
内存一共分为两种,线程的本地内存和线程外的主内存。对于一个volatile修饰的变量,任何线程对该变量的修改都会同步到主内存。而当读一个volatile修饰的变量时,JMM(Java Memory Model)会把该线程对应的本地内存置为无效,从而线程读取变量时读取的是主内存。
线程每次读操作都是读取主内存中最新的数据,所以volatile能够实现可见性的特性。
面试官:volatile有什么缺点吗?
企业生产上还是比较少用到volatile的,对于加锁操作会使用的更多些。
volatile++
这种复合操作,volatile不能确保原子性。volatile的使用具有一定的局限性。如果大家要了解synchronized加锁相关的核心知识、面试重点,可以翻阅我GitHub开源的JavaGetOffer项目:https://github.com/hdgaadd/JavaGetOffer,里面有往期的synchronized文章。
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原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
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