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Java多线程 volatile关键字详解

volatile

volatile是一种轻量同步机制。请看例子

MyThread25类

public class MyThread25 extends Thread{
  private boolean isRunning = true;

  public boolean isRunning()
  {
    return isRunning;
  }

  public void setRunning(boolean isRunning)
  {
    this.isRunning = isRunning;
  }

  public void run()
  {
    System.out.println("进入run了");
    while (isRunning == true){}
    System.out.println("线程被停止了");
  }
  public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

    MyThread25 mt = new MyThread25();
    mt.start();
    Thread.sleep(1000);
    mt.setRunning(false);
    System.out.println("已设置为false");
  }
}

输出结果如下

进入run了
已设置为false

为什么程序始终不结束？说明mt.setRunning(false);没有起作用。

这里我们说下Java内存模型（JMM）

java虚拟机有自己的内存模型（Java Memory Model，JMM），JMM可以屏蔽掉各种硬件和操作系统的内存访问差异，以实现让java程序在各种平台下都能达到一致的内存访问效果。

JMM定义了线程和主内存之间的抽象关系：共享变量存储在主内存(Main Memory)中，每个线程都有一个私有的本地内存（Local Memory），本地内存保存了被该线程使用到的主内存的副本，线程对变量的所有操作都必须在本地内存中进行，而不能直接读写主内存中的变量。这三者之间的交互关系如下

出现上述运行结果的原因是，主内存isRunning = true， mt.setRunning(false)设置主内存isRunning = false，本地内存中isRunning仍然是true，线程用的是本地内存，所以进入了死循环。

在isRunning前加上volatile

private volatile boolean isRunning = true;

输出结果如下

进入run了
已设置为false
线程被停止了

volatile不能保证原子类线程安全

先看例子

MyThread26_0类，用volatile修饰num

public class MyThread26_0 extends Thread {
  public static volatile int num = 0;
  //使用CountDownLatch来等待计算线程执行完
  static CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(30);
  @Override
  public void run() {
    for(int j=0;j<1000;j++){
      num++;//自加操作
    }
    countDownLatch.countDown();
  }
  public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    MyThread26_0[] mt = new MyThread26_0[30];
    //开启30个线程进行累加操作
    for(int i=0;i<mt.length;i++){
      mt[i] = new MyThread26_0();
    }
    for(int i=0;i<mt.length;i++){
      mt[i].start();
    }
    //等待计算线程执行完
    countDownLatch.await();
    System.out.println(num);
  }
}

输出结果如下

25886

理论上，应该输出30000。原子操作表示一段操作是不可分割的，因为num++不是原子操作，这样会出现线程对过期的num进行自增，此时其他线程已经对num进行了自增。

num++分三步：读取、加一、赋值。

结论：

volatile只会对单个的的变量读写具有原子性，像num++这种复合操作volatile是无法保证其原子性的

解决方法：

用原子类AtomicInteger的incrementAndGet方法自增

public class MyThread26_1 extends Thread {
  //使用原子操作类
  public static AtomicInteger num = new AtomicInteger(0);
  //使用CountDownLatch来等待计算线程执行完
  static CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(30);

  @Override
  public void run() {
    for(int j=0;j<1000;j++){
      num.incrementAndGet();//原子性的num++,通过循环CAS方式
    }
    countDownLatch.countDown();
  }

  public static void main(String []args) throws InterruptedException {
    MyThread26_1[] mt = new MyThread26_1[30];
    //开启30个线程进行累加操作
    for(int i=0;i<mt.length;i++){
      mt[i] = new MyThread26_1();
    }
    for(int i=0;i<mt.length;i++){
      mt[i].start();
    }
    //等待计算线程执行完
    countDownLatch.await();
    System.out.println(num);
  }
}

输出结果如下

30000

原子类方法组合使用线程不安全

例子如下

ThreadDomain27类

public class ThreadDomain27 {
  public static AtomicInteger aiRef = new AtomicInteger();
  public void addNum()
  {
    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "加了100之后的结果：" + aiRef.addAndGet(100));
    aiRef.getAndAdd(1);
  }
}

MyThread27类

public class MyThread27 extends Thread{
  private ThreadDomain27 td;

  public MyThread27(ThreadDomain27 td)
  {
    this.td = td;
  }

  public void run()
  {
    td.addNum();
  }

  public static void main(String[] args)
  {
    try
    {
      ThreadDomain27 td = new ThreadDomain27();
      MyThread27[] mt = new MyThread27[5];
      for (int i = 0; i < mt.length; i++)
      {
        mt[i] = new MyThread27(td);
      }
      for (int i = 0; i < mt.length; i++)
      {
        mt[i].start();
      }
      Thread.sleep(1000);
      System.out.println(ThreadDomain27.aiRef.get());
    }
    catch (InterruptedException e)
    {
      e.printStackTrace();
    }
  }
}

输出结果如下

Thread-2加了100之后的结果：100
Thread-3加了100之后的结果：200
Thread-0加了100之后的结果：302
Thread-1加了100之后的结果：403
Thread-4加了100之后的结果：504
505

理想的输出结果是100，201，302...，因为addAndGet方法和getAndAdd方法构成的addNum不是原子操作。
解决该问题只需要在addNum加上synchronized关键字。

输出结果如下

Thread-1加了100之后的结果：100
Thread-0加了100之后的结果：201
Thread-2加了100之后的结果：302
Thread-3加了100之后的结果：403
Thread-4加了100之后的结果：504
505

结论：

volatile解决的是变量在多个线程之间的可见性，但是无法保证原子性。
synchronized不仅保障了原子性外，也保障了可见性。

volatile和synchronized比较

先看实例，使用volatile是什么效果

CountDownLatch保证10个线程都能执行完成，当然你也可以在System.out.println(test.inc);之前使用Thread.sleep(xxx)

public class MyThread28 {
  //使用CountDownLatch来等待计算线程执行完
  static CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(10);
  public volatile int inc = 0;
  public void increase() {
    inc++;
  }
  public static synchronized void main(String[] args) throws InterruptedException {
    final MyThread28 test = new MyThread28();
    for(int i=0;i<10;i++){
      new Thread(){
        public void run() {
          for(int j=0;j<1000;j++)
            test.increase();
          countDownLatch.countDown();
        }
      }.start();
    }
    countDownLatch.await();
    System.out.println(test.inc);
  }
}

运行结果如下

9677

每次运行结果都不一致。刚才我已经解释过，这里我再解释一遍。

使用volatile修饰int型变量i，多个线程同时进行i++操作。比如有两个线程A和B对volatile修饰的i进行i++操作，i的初始值是0，A线程执行i++时从本地内存刚读取了i的值0（i++不是原子操作），就切换到B线程了，B线程从本地内存中读取i的值也为0，然后就切换到A线程继续执行i++操作，完成后i就为1了，接着切换到B线程，因为之前已经读取过了，所以继续执行i++操作，最后的结果i就为1了。同理可以解释为什么每次运行结果都是小于10000的数字。

解决方法：

使用synchronized关键字

public class MyThread28 {
  //使用CountDownLatch来等待计算线程执行完
  static CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(10);
  public int inc = 0;
  public synchronized void increase() {
    inc++;
  }
  public static synchronized void main(String[] args) throws InterruptedException {
    final MyThread28 test = new MyThread28();
    for(int i=0;i<10;i++){
      new Thread(){
        public void run() {
          for(int j=0;j<1000;j++)
            test.increase();
          countDownLatch.countDown();
        }
      }.start();
    }
    countDownLatch.await();
    System.out.println(test.inc);
  }
}

输出结果如下

10000

synchronized不管是否是原子操作，它能保证同一时刻只有一个线程获取锁执行同步代码，会阻塞其他线程。

结论：

  • volatile只能用在变量，synchronized可以在变量、方法上使用。
  • volatile不会造成线程阻塞，synchronized会造成线程阻塞。
  • volatile效率比synchronized高。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持呐喊教程。

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