Java内存模型的基础

并发编程模型的两个关键问题

在并发编程中，需要处理两个关键问题：线程之间如何通信及线程之间如何同步（这里的线程是指并发执行的活动实体）。通信是指线程之间以何种机制来交换信息。在命令式编程中，线程之间的通信机制有两种：共享内存和消息传递。

在共享内存的并发模型里，线程之间共享程序的公共状态，通过写-读内存中的公共状态进行隐式通信。在消息传递的并发模型里，线程之间没有公共状态，线程之间必须通过发送消息来显式进行通信。

同步是指程序中用于控制不同线程间操作发生相对顺序的机制。在共享内存并发模型里，同步是显式进行的。程序员必须显式指定某个方法或某段代码需要在线程之间互斥执行。在消息传递的并发模型里，由于消息的发送必须在消息的接收之前，因此同步是隐式进行的。

Java的并发采用的是共享内存模型，Java线程之间的通信总是隐式进行，整个通信过程对程序员完全透明。如果编写多线程程序的Java程序员不理解隐式进行的线程之间通信的工作机制，很可能会遇到各种奇怪的内存可见性问题。

Java内存模型的抽象结构

Java线程之间的通信由Java内存模型（本文简称为JMM）控制，JMM决定一个线程对共享变量的写入何时对另一个线程可见。从抽象的角度来看，JMM定义了线程和主内存之间的抽象关系：线程之间的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），本地内存中存储了该线程以读/写共享变量的副本。本地内存是JMM的一个抽象概念，并不真实存在。它涵盖了缓存、写缓冲区、寄存器以及其他的硬件和编译器优化

如果线程A与线程B之间要通信的话，必须要经历下面2个步骤。

1）线程A把本地内存A中更新过的共享变量刷新到主内存中去。
2）线程B到主内存中去读取线程A之前已更新过的共享变量。

从源代码到指令序列的重排序

在执行程序时，为了提高性能，编译器和处理器常常会对指令做重排序。重排序分3种类
型。

1）编译器优化的重排序。编译器在不改变单线程程序语义的前提下，可以重新安排语句的执行顺序。
2）指令级并行的重排序。现代处理器采用了指令级并行技术（Instruction-LevelParallelism，ILP）来将多条指令重叠执行。如果不存在数据依赖性，处理器可以改变语句对应机器指令的执行顺序。
3）内存系统的重排序。由于处理器使用缓存和读/写缓冲区，这使得加载和存储操作看上去可能是在乱序执行。

上述的1属于编译器重排序，2和3属于处理器重排序。这些重排序可能会导致多线程程序出现内存可见性问题。对于编译器，JMM的编译器重排序规则会禁止特定类型的编译器重排序（不是所有的编译器重排序都要禁止）。对于处理器重排序，JMM的处理器重排序规则会要求Java编译器在生成指令序列时，插入特定类型的内存屏障（Memory Barriers，Intel称之为Memory Fence）指令，通过内存屏障指令来禁止特定类型的处理器重排序。

JMM属于语言级的内存模型，它确保在不同的编译器和不同的处理器平台之上，通过禁止特定类型的编译器重排序和处理器重排序，为程序员提供一致的内存可见性保证。

happens-before简介

从JDK 5开始，Java使用新的JSR-133内存模型（除非特别说明，本文针对的都是JSR-133内存模型）。JSR-133使用happens-before的概念来阐述操作之间的内存可见性。在JMM中，如果一个操作执行的结果需要对另一个操作可见，那么这两个操作之间必须要存在happens-before关系。这里提到的两个操作既可以是在一个线程之内，也可以是在不同线程之间。

与程序员密切相关的happens-before规则如下。
·程序顺序规则：一个线程中的每个操作，happens-before于该线程中的任意后续操作。
·监视器锁规则：对一个锁的解锁，happens-before于随后对这个锁的加锁。
·volatile变量规则：对一个volatile域的写，happens-before于任意后续对这个volatile域的
读。
·传递性：如果A happens-before B，且B happens-before C，那么A happens-before C。

两个操作之间具有happens-before关系，并不意味着前一个操作必须要在后一个操作之前执行！happens-before仅仅要求前一个操作（执行的结果）对后一个操作可见，且前一个操作按顺序排在第二个操作之前（the first is visible to and ordered before the second）。happens-before的定义很微妙，后文会具体说明happens-before为什么要这么定义。

重排序

重排序是指编译器和处理器为了优化程序性能而对指令序列进行重新排序的一种手段。

as-if-serial语义

as-if-serial语义的意思是：不管怎么重排序（编译器和处理器为了提高并行度），（单线程）程序的执行结果不能被改变。编译器、runtime和处理器都必须遵守as-if-serial语义。

为了遵守as-if-serial语义，编译器和处理器不会对存在数据依赖关系的操作做重排序，因为这种重排序会改变执行结果。但是，如果操作之间不存在数据依赖关系，这些操作就可能被编译器和处理器重排序。

程序顺序规则

根据happens-before的程序顺序规则，上面计算圆的面积的示例代码存在3个happens-before
关系。
1）A　happens-before B。
2）B　happens-before C。
3）A　happens-before C。
这里的第3个happens-before关系，是根据happens-before的传递性推导出来的。

重排序对多线程的影响

现在让我们来看看，重排序是否会改变多线程程序的执行结果。请看下面的示例代码。

public class ReorderExample {
    
    int a = 0;
    boolean flag = false;
    public void writer(){
        a = 1;              //1
        flag = true;        //2
    }
    
    public void reader(){
        if(flag){           //3
            int i = a * a;  //4
            //.......
        }
    }
}

flag变量是个标记，用来标识变量a是否已被写入。这里假设有两个线程A和B，A首先执行writer()方法，随后B线程接着执行reader()方法。线程B在执行操作4时，能否看到线程A在操作1对共享变量a的写入呢？

答案是：不一定能看到。

由于操作1和操作2没有数据依赖关系，编译器和处理器可以对这两个操作重排序；同样，操作3和操作4没有数据依赖关系，编译器和处理器也可以对这两个操作重排序。

在单线程程序中，对存在控制依赖的操作重排序，不会改变执行结果（这也是as-if-serial语义允许对存在控制依赖的操作做重排序的原因）；但在多线程程序中，对存在控制依赖的操作重排序，可能会改变程序的执行结果。

顺序一致性

顺序一致性内存模型是一个理论参考模型，在设计的时候，处理器的内存模型和编程语言的内存模型都会以顺序一致性内存模型作为参照。

数据竞争与顺序一致性

当程序未正确同步时，就可能会存在数据竞争。Java内存模型规范对数据竞争的定义如下。
在一个线程中写一个变量，
在另一个线程读同一个变量，
而且写和读没有通过同步来排序。

当代码中包含数据竞争时，程序的执行往往产生违反直觉的结果（前一章的示例正是如此）。如果一个多线程程序能正确同步，这个程序将是一个没有数据竞争的程序。JMM对正确同步的多线程程序的内存一致性做了如下保证。
如果程序是正确同步的，程序的执行将具有顺序一致性（Sequentially Consistent）——即程序的执行结果与该程序在顺序一致性内存模型中的执行结果相同。马上我们就会看到，这对于程序员来说是一个极强的保证。这里的同步是指广义上的同步，包括对常用同步原语（synchronized、volatile和final）的正确使用。

顺序一致性内存模型

顺序一致性内存模型是一个被计算机科学家理想化了的理论参考模型，它为程序员提供了极强的内存可见性保证。顺序一致性内存模型有两大特性。

1）一个线程中的所有操作必须按照程序的顺序来执行。
2）（不管程序是否同步）所有线程都只能看到一个单一的操作执行顺序。在顺序一致性内存模型中，每个操作都必须原子执行且立刻对所有线程可见。

在概念上，顺序一致性模型有一个单一的全局内存，这个内存通过一个左右摆动的开关可以连接到任意一个线程，同时每一个线程必须按照程序的顺序来执行内存读/写操作。从上面的示意图可以看出，在任意时间点最多只能有一个线程可以连接到内存。当多个线程并发执行时，图中的开关装置能把所有线程的所有内存读/写操作串行化（即在顺序一致性模型中，所有操作之间具有全序关系）。

但是，在JMM中就没有这个保证。未同步程序在JMM中不但整体的执行顺序是无序的，而且所有线程看到的操作执行顺序也可能不一致。比如，在当前线程把写过的数据缓存在本地内存中，在没有刷新到主内存之前，这个写操作仅对当前线程可见；从其他线程的角度来观察，会认为这个写操作根本没有被当前线程执行。只有当前线程把本地内存中写过的数据刷新到主内存之后，这个写操作才能对其他线程可见。在这种情况下，当前线程和其他线程看到的操作执行顺序将不一致。

同步程序的顺序一致性效果

下面，对前面的示例程序ReorderExample用锁来同步，看看正确同步的程序如何具有顺序一致性。

public class SynchronizedExample {
    
    int a = 0;
    boolean flag = false;
    public synchronized void writer(){//获取锁
        a = 1;
        flag = true;
    }                                   //释放锁
    
    public synchronized void reader(){//获取锁
        if(flag){
            int i = a;
            //....
        }                               //释放锁
    }
}

顺序一致性模型中，所有操作完全按程序的顺序串行执行。而在JMM中，临界区内的代码可以重排序（但JMM不允许临界区内的代码“逸出”到临界区之外，那样会破坏监视器的语义）。JMM会在退出临界区和进入临界区这两个关键时间点做一些特别处理，使得线程在这两个时间点具有与顺序一致性模型相同的内存视图（具体细节后文会说明）。虽然线程A在临界区内做了重排序，但由于监视器互斥执行的特性，这里的线程B根本无法“观察”到线程A在临界区内的重排序。这种重排序既提高了执行效率，又没有改变程序的执行结果。

从这里我们可以看到，JMM在具体实现上的基本方针为：在不改变（正确同步的）程序执行结果的前提下，尽可能地为编译器和处理器的优化打开方便之门。

未同步程序的执行特性

对于未同步或未正确同步的多线程程序，JMM只提供最小安全性：线程执行时读取到的值，要么是之前某个线程写入的值，要么是默认值（0，Null，False），JMM保证线程读操作读取到的值不会无中生有（Out Of Thin Air）的冒出来。为了实现最小安全性，JVM在堆上分配对象时，首先会对内存空间进行清零，然后才会在上面分配对象（JVM内部会同步这两个操作）。因此，在已清零的内存空间（Pre-zeroed Memory）分配对象时，域的默认初始化已经完成了。

未同步程序在JMM中的执行时，整体上是无序的，其执行结果无法预知。未同步程序在两个模型中的执行特性有如下几个差异。

1）顺序一致性模型保证单线程内的操作会按程序的顺序执行，而JMM不保证单线程内的操作会按程序的顺序执行（比如上面正确同步的多线程程序在临界区内的重排序）。这一点前面已经讲过了，这里就不再赘述。

2）顺序一致性模型保证所有线程只能看到一致的操作执行顺序，而JMM不保证所有线程能看到一致的操作执行顺序。这一点前面也已经讲过，这里就不再赘述。

3）JMM不保证对64位的long型和double型变量的写操作具有原子性，而顺序一致性模型保证对所有的内存读/写操作都具有原子性。

第3个差异与处理器总线的工作机制密切相关。在计算机中，数据通过总线在处理器和内存之间传递。每次处理器和内存之间的数据传递都是通过一系列步骤来完成的，这一系列步骤称之为总线事务（Bus Transaction）。总线事务包括读事务（Read Transaction）和写事务（WriteTransaction）。读事务从内存传送数据到处理器，写事务从处理器传送数据到内存，每个事务会读/写内存中一个或多个物理上连续的字。这里的关键是，总线会同步试图并发使用总线的事务。在一个处理器执行总线事务期间，总线会禁止其他的处理器和I/O设备执行内存的读/写。

总线的这些工作机制可以把所有处理器对内存的访问以串行化的方式来执行。在任意时间点，最多只能有一个处理器可以访问内存。这个特性确保了单个总线事务之中的内存读/写操作具有原子性。

在一些32位的处理器上，如果要求对64位数据的写操作具有原子性，会有比较大的开销。为了照顾这种处理器，Java语言规范鼓励但不强求JVM对64位的long型变量和double型变量的写操作具有原子性。当JVM在这种处理器上运行时，可能会把一个64位long/double型变量的写操作拆分为两个32位的写操作来执行。这两个32位的写操作可能会被分配到不同的总线事务中执行，此时对这个64位变量的写操作将不具有原子性。

注意，在JSR-133之前的旧内存模型中，一个64位long/double型变量的读/写操作可以被拆分为两个32位的读/写操作来执行。从JSR-133内存模型开始（即从JDK5开始），仅仅只允许把一个64位long/double型变量的写操作拆分为两个32位的写操作来执行，任意的读操作在JSR-133中都必须具有原子性（即任意读操作必须要在单个读事务中执行）。

volatile的内存语义

volatile的特性

理解volatile特性的一个好方法是把对volatile变量的单个读/写，看成是使用同一个锁对这些单个读/写操作做了同步。下面通过具体的示例来说明，示例代码如下。

public class VolatileFeaturesExample {
    
    volatile long v1 = 0L;      //使用volatile声明64位的long型变量
    public void set(long l){
        v1 = 1;                 // 单个volatile变量的写
    }
    
    public void getAndIncrement(){
        v1++;                   //复合(多个)volatitle变量的读/写
    }
    
    public long get(){
        return v1;              //单个volatile变量的的读
    }
}

假设有多个线程分别调用上面程序的3个方法，这个程序在语义上和下面程序等价。

public class VolatileFeaturesExample {
    
    long v1 = 0L;       //64位的long型普通变量
    public synchronized void set(long l){
        v1 = 1;                 // 对单个的普通变量的写用同一个锁同步
    }
    
    public void getAndIncrement(){//普通方法调用
        long temp = get();      //调用已同步的读方法;
        temp +=1L;              //普通写操作
        set(temp);              //调用已同步的写方法
    }
    
    public synchronized long get(){
        return v1;              //对单个的普通变量的读用同一个锁同步
    }
}

如上面示例程序所示，一个volatile变量的单个读/写操作，与一个普通变量的读/写操作都是使用同一个锁来同步，它们之间的执行效果相同。

锁的happens-before规则保证释放锁和获取锁的两个线程之间的内存可见性，这意味着对一个volatile变量的读，总是能看到（任意线程）对这个volatile变量最后的写入。

锁的语义决定了临界区代码的执行具有原子性。这意味着，即使是64位的long型和double型变量，只要它是volatile变量，对该变量的读/写就具有原子性。如果是多个volatile操作或类似于volatile++这种复合操作，这些操作整体上不具有原子性。

简而言之，volatile变量自身具有下列特性。
·可见性。对一个volatile变量的读，总是能看到（任意线程）对这个volatile变量最后的写入。
·原子性：对任意单个volatile变量的读/写具有原子性，但类似于volatile++这种复合操作不具有原子性。

volatile写-读建立的happens-before关系

从JSR-133开始（即从JDK5开始），volatile变量的写-读可以实现线程之间的通信。
从内存语义的角度来说，volatile的写-读与锁的释放-获取有相同的内存效果：volatile写和锁的释放有相同的内存语义；volatile读与锁的获取有相同的内存语义。

public class VolatileExample {
    int a = 0;
    volatile boolean flag = false;
    public  void writer(){
        a = 1;              //1
        flag = true;        //2
    }
    
    public void reader(){
        if(flag) {          //3
            int i =a;       //4
            //......
        }
    }
}

假设线程A执行writer()方法之后，线程B执行reader()方法。根据happens-before规则，这个过程建立的happens-before关系可以分为3类：
1）根据程序次序规则，1 happens-before 2;3 happens-before 4。
2）根据volatile规则，2 happens-before 3。
3）根据happens-before的传递性规则，1 happens-before 4。

这里A线程写一个volatile变量后，B线程读同一个volatile变量。A线程在写volatile变量之前所有可见的共享变量，在B线程读同一个volatile变量后，将立即变得对B线程可见。

volatile写-读的内存语义

以上面示例程序VolatileExample为例，假设线程A首先执行writer()方法，随后线程B执行reader()方法，初始时两个线程的本地内存中的flag和a都是初始状态。

线程A在写flag变量后，本地内存A中被线程A更新过的两个共享变量的值被刷新到主内存中。此时，本地内存A和主内存中的共享变量的值是一致的。
volatile读的内存语义如下。

当读一个volatile变量时，JMM会把该线程对应的本地内存置为无效。线程接下来将从主内存中读取共享变量。

在读flag变量后，本地内存B包含的值已经被置为无效。此时，线程B必须从主内存中读取共享变量。线程B的读取操作将导致本地内存B与主内存中的共享变量的值变成一致。

如果我们把volatile写和volatile读两个步骤综合起来看的话，在读线程B读一个volatile变量后，写线程A在写这个volatile变量之前所有可见的共享变量的值都将立即变得对读线程B可见。

下面对volatile写和volatile读的内存语义做个总结。
·线程A写一个volatile变量，实质上是线程A向接下来将要读这个volatile变量的某个线程发出了（其对共享变量所做修改的）消息。
·线程B读一个volatile变量，实质上是线程B接收了之前某个线程发出的（在写这个volatile变量之前对共享变量所做修改的）消息。
·线程A写一个volatile变量，随后线程B读这个volatile变量，这个过程实质上是线程A通过主内存向线程B发送消息。

锁的内存语义

锁的释放-获取建立的happens-before关系

锁是Java并发编程中最重要的同步机制。锁除了让临界区互斥执行外，还可以让释放锁的线程向获取同一个锁的线程发送消息。

class MonitorExample{
    int a = 0;
    public synchronized void writer(){//1
        a++;                        //2
    }                               //3
    public synchronized void reader(){//4
        int i =a ;                  //5
        //.....                     
    }                               //6
}

假设线程A执行writer()方法，随后线程B执行reader()方法。根据happens-before规则，这个过程包含的happens-before关系可以分为3类。

1）根据程序次序规则，1 happens-before 2,2 happens-before 3;4 happens-before 5,5 happens-before6。
2）根据监视器锁规则，3 happens-before 4。
3）根据happens-before的传递性，2 happens-before 5。

锁的释放和获取的内存语义

当线程释放锁时，JMM会把该线程对应的本地内存中的共享变量刷新到主内存中。以上面的MonitorExample程序为例.

当线程获取锁时，JMM会把该线程对应的本地内存置为无效。从而使得被监视器保护的临界区代码必须从主内存中读取共享变量.

对比锁释放-获取的内存语义与volatile写-读的内存语义可以看出：锁释放与volatile写有相同的内存语义；锁获取与volatile读有相同的内存语义。

下面对锁释放和锁获取的内存语义做个总结。
·线程A释放一个锁，实质上是线程A向接下来将要获取这个锁的某个线程发出了（线程A对共享变量所做修改的）消息。
·线程B获取一个锁，实质上是线程B接收了之前某个线程发出的（在释放这个锁之前对共享变量所做修改的）消息。

·线程A释放锁，随后线程B获取这个锁，这个过程实质上是线程A通过主内存向线程B发送消息。

锁内存语义的实现

本文将借助ReentrantLock的源代码，来分析锁内存语义的具体实现机制。

public class ReentrantLockExample {
    
    int a = 0;
    ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
    public void writer(){
        lock.lock();
        try{
            a++;
        }finally{
            lock.unlock();
        }
    }
    
    public void reader(){
        lock.lock();
        try{
            int i = a;
        }finally{
            lock.unlock();
        }
    }
}

ReentrantLock的实现依赖于Java同步器框架AbstractQueuedSynchronizer（本文简称之为AQS）。AQS使用一个整型的volatile变量（命名为state）来维护同步状态，马上我们会看到，这个volatile变量是ReentrantLock内存语义实现的关键。

ReentrantLock分为公平锁和非公平锁，我们首先分析公平锁。

1）ReentrantLock:lock()。
2）FairSync:lock()。
3）AbstractQueuedSynchronizer:acquire(int arg)。

4）ReentrantLock:tryAcquire(int acquires)。

在第4步真正开始加锁，下面是该方法的源代码。

protected final boolean tryAcquire(int acquires){
    final Thread current = Thread.currentThread();
    int c = getState();     //获取锁的开始,首先读volatile变量state
    if(c == 0){
        if(isFirst(current) && compareAndSetState(0,acquires)){
            setExclusiveOwnerThread(current);
            return true;
        }
    }else if(current == getExclusiveOwnerThread()){
        int nextc = c + acquires;
        if(nextc < 0){
            throw new Error("Maximum lock count exceeded");
        }
      setState(nextc);
      return true;
    }
    return false;
}

在使用公平锁时，解锁方法unlock()调用轨迹如下。
1）ReentrantLock:unlock()。
2）AbstractQueuedSynchronizer:release(int arg)。
3）Sync:tryRelease(int releases)。
在第3步真正开始释放锁，下面是该方法的源代码。

protected final boolean tryRelease(int releases){
    int c = getState() - releases;
    if(Thread.currentThread() != getExclusiveOwnerThread()){
        throw new IllegalMonitorStateException();
    }
    boolean free = false;
    if( c== 0){
        free = true;
        setExclusiveOwnerThread(null;)
    }
    setState(c);    //释放锁的最后,写volatile变量state
    return free;
}

从上面的源代码可以看出，在释放锁的最后写volatile变量state。
公平锁在释放锁的最后写volatile变量state，在获取锁时首先读这个volatile变量。根据volatile的happens-before规则，释放锁的线程在写volatile变量之前可见的共享变量，在获取锁的线程读取同一个volatile变量后将立即变得对获取锁的线程可见。

现在我们来分析非公平锁的内存语义的实现。非公平锁的释放和公平锁完全一样，所以这里仅仅分析非公平锁的获取。使用非公平锁时，加锁方法lock()调用轨迹如下。
1）ReentrantLock:lock()。
2）NonfairSync:lock()。
3）AbstractQueuedSynchronizer:compareAndSetState(int expect,int update)。
在第3步真正开始加锁，下面是该方法的源代码

protected final boolean compareAndSetState(int expect,int update){
    return unsafe.compareAndSwapInt(this,stateOffset,expect,update);
}

该方法以原子操作的方式更新state变量，本文把Java的compareAndSet()方法调用简称为CAS。JDK文档对该方法的说明如下：如果当前状态值等于预期值，则以原子方式将同步状态设置为给定的更新值。此操作具有volatile读和写的内存语义。

前文我们提到过，编译器不会对volatile读与volatile读后面的任意内存操作重排序；编译器不会对volatile写与volatile写前面的任意内存操作重排序。组合这两个条件，意味着为了同时实现volatile读和volatile写的内存语义，编译器不能对CAS与CAS前面和后面的任意内存操作重排序。

现在对公平锁和非公平锁的内存语义做个总结。
·公平锁和非公平锁释放时，最后都要写一个volatile变量state。
·公平锁获取时，首先会去读volatile变量。
·非公平锁获取时，首先会用CAS更新volatile变量，这个操作同时具有volatile读和volatile写的内存语义。

从本文对ReentrantLock的分析可以看出，锁释放-获取的内存语义的实现至少有下面两种方式。
1）利用volatile变量的写-读所具有的内存语义。
2）利用CAS所附带的volatile读和volatile写的内存语义。

concurrent包的实现

由于Java的CAS同时具有volatile读和volatile写的内存语义，因此Java线程之间的通信现在有了下面4种方式。
1）A线程写volatile变量，随后B线程读这个volatile变量。
2）A线程写volatile变量，随后B线程用CAS更新这个volatile变量。
3）A线程用CAS更新一个volatile变量，随后B线程用CAS更新这个volatile变量。
4）A线程用CAS更新一个volatile变量，随后B线程读这个volatile变量。

Java的CAS会使用现代处理器上提供的高效机器级别的原子指令，这些原子指令以原子方式对内存执行读-改-写操作，这是在多处理器中实现同步的关键（从本质上来说，能够支持原子性读-改-写指令的计算机，是顺序计算图灵机的异步等价机器，因此任何现代的多处理器都会去支持某种能对内存执行原子性读-改-写操作的原子指令）。同时，volatile变量的读/写和CAS可以实现线程之间的通信。把这些特性整合在一起，就形成了整个concurrent包得以实现的基石。如果我们仔细分析concurrent包的源代码实现，会发现一个通用化的实现模式。

首先，声明共享变量为volatile。
然后，使用CAS的原子条件更新来实现线程之间的同步。
同时，配合以volatile的读/写和CAS所具有的volatile读和写的内存语义来实现线程之间的通信。

final域的内存语义

final域的重排序规则

对于final域，编译器和处理器要遵守两个重排序规则。
1）在构造函数内对一个final域的写入，与随后把这个被构造对象的引用赋值给一个引用变量，这两个操作之间不能重排序。
2）初次读一个包含final域的对象的引用，与随后初次读这个final域，这两个操作之间不能重排序。
下面通过一些示例性的代码来分别说明这两个规则。

public class FinalExample{
    int i ;         //普通变量
    final int j;    //final变量
    static FinalExample obj;
    public FinalExample (){ //构造函数
         i =1;      //写普通域
         j =2;      //写final域
    }
    public static void writer(){ // 写线程A执行
        obj = new FinalExample();
    }
    public static void reader(){ //读线程B执行
        FinalExample object = obj; //读对象引用
        int a = object.i;       //读普通域
        int b = object.j;       //读final域
    }
}

这里假设一个线程A执行writer()方法，随后另一个线程B执行reader()方法。下面我们通过这两个线程的交互来说明这两个规则。

写final域的重排序规则

写final域的重排序规则禁止把final域的写重排序到构造函数之外。这个规则的实现包含下面2个方面。

1）JMM禁止编译器把final域的写重排序到构造函数之外。
2）编译器会在final域的写之后，构造函数return之前，插入一个StoreStore屏障。这个屏障禁止处理器把final域的写重排序到构造函数之外。

现在让我们分析writer()方法。writer()方法只包含一行代码：finalExample=newFinalExample()。这行代码包含两个步骤，如下。
1）构造一个FinalExample类型的对象。
2）把这个对象的引用赋值给引用变量obj。

假设线程B读对象引用与读对象的成员域之间没有重排序（马上会说明为什么需要这个假
设）
写普通域的操作被编译器重排序到了构造函数之外，读线程B错误地读取了普通变量i初始化之前的值。而写final域的操作，被写final域的重排序规则“限定”在了构造函数之内，读线程B正确地读取了final变量初始化之后的值。

写final域的重排序规则可以确保：在对象引用为任意线程可见之前，对象的final域已经被正确初始化过了，而普通域不具有这个保障。以上图为例，在读线程B“看到”对象引用obj时，很可能obj对象还没有构造完成（对普通域i的写操作被重排序到构造函数外，此时初始值1还没有写入普通域i）。

读final域的重排序规则

读final域的重排序规则是，在一个线程中，初次读对象引用与初次读该对象包含的final域，JMM禁止处理器重排序这两个操作（注意，这个规则仅仅针对处理器）。编译器会在读final域操作的前面插入一个LoadLoad屏障。

初次读对象引用与初次读该对象包含的final域，这两个操作之间存在间接依赖关系。由于编译器遵守间接依赖关系，因此编译器不会重排序这两个操作。大多数处理器也会遵守间接依赖，也不会重排序这两个操作。但有少数处理器允许对存在间接依赖关系的操作做重排序（比如alpha处理器），这个规则就是专门用来针对这种处理器的。
reader()方法包含3个操作。
·初次读引用变量obj。
·初次读引用变量obj指向对象的普通域j。
·初次读引用变量obj指向对象的final域i。

读对象的普通域的操作被处理器重排序到读对象引用之前。读普通域时，该域还没有被写线程A写入，这是一个错误的读取操作。而读final域的重排序规则会把读对象final域的操作“限定”在读对象引用之后，此时该final域已经被A线程初始化过了，这是一个正确的读取操作。

读final域的重排序规则可以确保：在读一个对象的final域之前，一定会先读包含这个final域的对象的引用。在这个示例程序中，如果该引用不为null，那么引用对象的final域一定已经被A线程初始化过了。

final域为引用类型

上面我们看到的final域是基础数据类型，如果final域是引用类型，将会有什么效果？请看下列示例代码。

public class FinalReferenceExample {
    final int[] intArray;       //final是引用类型
    static FinalReferenceExample obj;
    public FinalReferenceExample() {//构造函数
        intArray = new int[1];//1
        intArray[0] = 1;//2
    }
    
    public static void writerOne(){//写线程A执行
        obj = new FinalReferenceExample();//3
    }
    
    public static void writerTwo(){//写线程B执行
        obj.intArray[0] =2;//3
    }
    public static void reader(){//读线程C执行
        if(obj !=null){//5
            int temp1 = obj.intArray[0];//6
        }
    }
}

本例final域为一个引用类型，它引用一个int型的数组对象。对于引用类型，写final域的重排序规则对编译器和处理器增加了如下约束：在构造函数内对一个final引用的对象的成员域的写入，与随后在构造函数外把这个被构造对象的引用赋值给一个引用变量，这两个操作之间不能重排序。

对上面的示例程序，假设首先线程A执行writerOne()方法，执行完后线程B执行writerTwo()方法，执行完后线程C执行reader()方法。

1是对final域的写入，2是对这个final域引用的对象的成员域的写入，3是把被构造的对象的引用赋值给某个引用变量。这里除了前面提到的1不能和3重排序外，2和3也不能重排序。

JMM可以确保读线程C至少能看到写线程A在构造函数中对final引用对象的成员域的写入。即C至少能看到数组下标0的值为1。而写线程B对数组元素的写入，读线程C可能看得到，也可能看不到。JMM不保证线程B的写入对读线程C可见，因为写线程B和读线程C之间存在数据竞争，此时的执行结果不可预知。

如果想要确保读线程C看到写线程B对数组元素的写入，写线程B和读线程C之间需要使用同步原语（lock或volatile）来确保内存可见性。

happens-before

JMM的设计

首先，让我们来看JMM的设计意图。从JMM设计者的角度，在设计JMM时，需要考虑两个关键因素。
·程序员对内存模型的使用。程序员希望内存模型易于理解、易于编程。程序员希望基于一个强内存模型来编写代码。
·编译器和处理器对内存模型的实现。编译器和处理器希望内存模型对它们的束缚越少越好，这样它们就可以做尽可能多的优化来提高性能。编译器和处理器希望实现一个弱内存模型。

由于这两个因素互相矛盾，所以JSR-133专家组在设计JMM时的核心目标就是找到一个好的平衡点：一方面，要为程序员提供足够强的内存可见性保证；另一方面，对编译器和处理器的限制要尽可能地放松。下面让我们来看JSR-133是如何实现这一目标的。

double pi = 3.14;//A
double r = 1.0;//B
double area = pi * r * r;//C

上面计算圆的面积的示例代码存在3个happens-before关系，如下。
·A happens-before B。
·B happens-before C。
·A happens-before C。
在3个happens-before关系中，2和3是必需的，但1是不必要的。因此，JMM把happens-before要求禁止的重排序分为了下面两类。

·会改变程序执行结果的重排序。
·不会改变程序执行结果的重排序。
JMM对这两种不同性质的重排序，采取了不同的策略，如下。
·对于会改变程序执行结果的重排序，JMM要求编译器和处理器必须禁止这种重排序。
·对于不会改变程序执行结果的重排序，JMM对编译器和处理器不做要求（JMM允许这种重排序）。

JMM向程序员提供的happens-before规则能满足程序员的需求。JMM的happens-before规则不但简单易懂，而且也向程序员提供了足够强的内存可见性保证（有些内存可见性保证其实并不一定真实存在，比如上面的A happens-before B）。

JMM对编译器和处理器的束缚已经尽可能少。从上面的分析可以看出，JMM其实是在遵循一个基本原则：只要不改变程序的执行结果（指的是单线程程序和正确同步的多线程程序），编译器和处理器怎么优化都行。例如，如果编译器经过细致的分析后，认定一个锁只会被单个线程访问，那么这个锁可以被消除。再如，如果编译器经过细致的分析后，认定一个volatile变量只会被单个线程访问，那么编译器可以把这个volatile变量当作一个普通变量来对待。这些优化既不会改变程序的执行结果，又能提高程序的执行效率。

happens-before的定义

JSR-133使用happens-before的概念来指定两个操作之间的执行顺序。由于这两个操作可以在一个线程之内，也可以是在不同线程之间。因此，JMM可以通过happens-before关系向程序员提供跨线程的内存可见性保证（如果A线程的写操作a与B线程的读操作b之间存在happensbefore关系，尽管a操作和b操作在不同的线程中执行，但JMM向程序员保证a操作将对b操作可见）。

《JSR-133:Java Memory Model and Thread Specification》对happens-before关系的定义如下。
1）如果一个操作happens-before另一个操作，那么第一个操作的执行结果将对第二个操作可见，而且第一个操作的执行顺序排在第二个操作之前。
2）两个操作之间存在happens-before关系，并不意味着Java平台的具体实现必须要按照happens-before关系指定的顺序来执行。如果重排序之后的执行结果，与按happens-before关系来执行的结果一致，那么这种重排序并不非法（也就是说，JMM允许这种重排序）。

上面的1）是JMM对程序员的承诺。从程序员的角度来说，可以这样理解happens-before关系：如果A happens-before B，那么Java内存模型将向程序员保证——A操作的结果将对B可见，且A的执行顺序排在B之前。注意，这只是Java内存模型向程序员做出的保证！

上面的2）是JMM对编译器和处理器重排序的约束原则。正如前面所言，JMM其实是在遵循一个基本原则：只要不改变程序的执行结果（指的是单线程程序和正确同步的多线程程序），编译器和处理器怎么优化都行。JMM这么做的原因是：程序员对于这两个操作是否真的被重排序并不关心，程序员关心的是程序执行时的语义不能被改变（即执行结果不能被改变）。因此，happens-before关系本质上和as-if-serial语义是一回事。

as-if-serial语义保证单线程内程序的执行结果不被改变，happens-before关系保证正确同步的多线程程序的执行结果不被改变。

as-if-serial语义给编写单线程程序的程序员创造了一个幻境：单线程程序是按程序的顺序来执行的。happens-before关系给编写正确同步的多线程程序的程序员创造了一个幻境：正确同步的多线程程序是按happens-before指定的顺序来执行的。

as-if-serial语义和happens-before这么做的目的，都是为了在不改变程序执行结果的前提下，尽可能地提高程序执行的并行度。

happens-before规则

《JSR-133:Java Memory Model and Thread Specification》定义了如下happens-before规则。
1）程序顺序规则：一个线程中的每个操作，happens-before于该线程中的任意后续操作。
2）监视器锁规则：对一个锁的解锁，happens-before于随后对这个锁的加锁。
3）volatile变量规则：对一个volatile域的写，happens-before于任意后续对这个volatile域的读。
4）传递性：如果A happens-before B，且B happens-before C，那么A happens-before C。
5）start()规则：如果线程A执行操作ThreadB.start()（启动线程B），那么A线程的ThreadB.start()操作happens-before于线程B中的任意操作。
6）join()规则：如果线程A执行操作ThreadB.join()并成功返回，那么线程B中的任意操作happens-before于线程A从ThreadB.join()操作成功返回。

双重检查锁定与延迟初始化

双重检查锁定的由来

在Java程序中，有时候可能需要推迟一些高开销的对象初始化操作，并且只有在使用这些对象时才进行初始化。此时，程序员可能会采用延迟初始化。但要正确实现线程安全的延迟初始化需要一些技巧，否则很容易出现问题。比如，下面是非线程安全的延迟初始化对象的示例代码。

public class UnsafeLazyInitialization{
    private static Instance instance;
    public static Instance getInstance(){
        if(instance == null){       //1.A线程执行
            instance = new Instance();//2.B线程执行
        }
        return instance;
    }
}

在UnsafeLazyInitialization类中，假设A线程执行代码1的同时，B线程执行代码2。此时，线程A可能会看到instance引用的对象还没有完成初始化

对于UnsafeLazyInitialization类，我们可以对getInstance()方法做同步处理来实现线程安全的延迟初始化。示例代码如下。

public class UnsafeLazyInitialization{
    private static Instance instance;
    public synchronized static Instance getInstance(){
        if(instance == null){       //1.A线程执行
            instance = new Instance();//2.B线程执行
        }
        return instance;
    }
}

由于对getInstance()方法做了同步处理，synchronized将导致性能开销。如果getInstance()方法被多个线程频繁的调用，将会导致程序执行性能的下降。反之，如果getInstance()方法不会被多个线程频繁的调用，那么这个延迟初始化方案将能提供令人满意的性能。

在早期的JVM中，synchronized（甚至是无竞争的synchronized）存在巨大的性能开销。因此，人们想出了一个“聪明”的技巧：双重检查锁定（Double-Checked Locking）。人们想通过双重检查锁定来降低同步的开销。下面是使用双重检查锁定来实现延迟初始化的示例代码。

public class DoubleCheckedLocking {                     // 1
    private static Instance instance;                   // 2
    public static Instance getInstance() {              // 3
        if (instance == null) {                         // 4:第一次检查
            synchronized (DoubleCheckedLocking.class) { // 5:加锁
                if (instance == null)                   // 6:第二次检查
                    instance = new Instance();          // 7:问题的根源出在这里
            }                                           // 8
        }                                               // 9
        return instance;                                // 10
    }                                                   // 11
}

如上面代码所示，如果第一次检查instance不为null，那么就不需要执行下面的加锁和初始化操作。因此，可以大幅降低synchronized带来的性能开销。上面代码表面上看起来，似乎两全其美。

·多个线程试图在同一时间创建对象时，会通过加锁来保证只有一个线程能创建对象。

·在对象创建好之后，执行getInstance()方法将不需要获取锁，直接返回已创建好的对象。双重检查锁定看起来似乎很完美，但这是一个错误的优化！在线程执行到第4行，代码读取到instance不为null时，instance引用的对象有可能还没有完成初始化。

问题的根源

前面的双重检查锁定示例代码的第7行（instance=new Singleton();）创建了一个对象。这一行代码可以分解为如下的3行伪代码。

memory = allocate();　　// 1：分配对象的内存空间
ctorInstance(memory);　 // 2：初始化对象
instance = memory;　　 // 3：设置instance指向刚分配的内存地址

上面3行伪代码中的2和3之间，可能会被重排序（在一些JIT编译器上，这种重排序是真实发生的，详情见参考文献1的“Out-of-order writes”部分）。2和3之间重排序之后的执行时序如下。

memory = allocate();　　// 1：分配对象的内存空间
instance = memory;　　 // 3：设置instance指向刚分配的内存地址
                        // 注意，此时对象还没有被初始化！
ctorInstance(memory);　 // 2：初始化对象

回到本文的主题，DoubleCheckedLocking示例代码的第7行（instance=new Singleton();）如果发生重排序，另一个并发执行的线程B就有可能在第4行判断instance不为null。线程B接下来将访问instance所引用的对象，但此时这个对象可能还没有被A线程初始化！

基于volatile的解决方案

对于前面的基于双重检查锁定来实现延迟初始化的方案（指DoubleCheckedLocking示例代码），只需要做一点小的修改（把instance声明为volatile型），就可以实现线程安全的延迟初始化。请看下面的示例代码。

public class SafeDoubleCheckedLocking{
    private volatile static Instance instance;
    public static Instance getInstance(){
        if(instance == null){
            synchronized (SafeDoubleCheckedLocking.class){
                if(instance == null){
                    instance = new Instance();
                }
            }
        }
        return instance;
    }
}

基于类初始化的解决方案

JVM在类的初始化阶段（即在Class被加载后，且被线程使用之前），会执行类的初始化。在执行类的初始化期间，JVM会去获取一个锁。这个锁可以同步多个线程对同一个类的初始化。

基于这个特性，可以实现另一种线程安全的延迟初始化方案（这个方案被称之为Initialization On Demand Holder idiom）。

public class InstanceFactory{
    private static class Instanceholder{
        public static Instance instance = new Instance();
    }
    public static Instance getInstance()[
        return InstanceHolder.instance;  //这里将导致InstanceHolder类被初始化
    ]
}

通过对比基于volatile的双重检查锁定的方案和基于类初始化的方案，我们会发现基于类初始化的方案的实现代码更简洁。但基于volatile的双重检查锁定的方案有一个额外的优势：除了可以对静态字段实现延迟初始化外，还可以对实例字段实现延迟初始化。

字段延迟初始化降低了初始化类或创建实例的开销，但增加了访问被延迟初始化的字段的开销。在大多数时候，正常的初始化要优于延迟初始化。如果确实需要对实例字段使用线程安全的延迟初始化，请使用上面介绍的基于volatile的延迟初始化的方案；如果确实需要对静态字段使用线程安全的延迟初始化，请使用上面介绍的基于类初始化的方案。