这是java多线程系列第三篇:
上一篇《java多线程—内存模型》已经讲解了java线程中三特征以及happens-before 原则，这一篇主要讲解一下volatile的原理以及应用。
本篇主要内容：
volatile 读写同步原理
volatile重排序原则
volatile应用
关键字volatile是jvm提供的轻量级的同步机制，但它并不容易理解，而且多数开发者会抛弃它直接采用synchronized来代替。
synchronized属于重度锁，如果你对性能有高的要求，那么同等情况下，变量声明volatile会减小更少的同步开销。
在介绍之前，我们先抛出2个问题：
1、volatile究竟是如何保证共享变量的同步的？
2、i++操作为何对虚拟机来说不是原子操作？
对变量进行volatile声明以后，会有以下特征:
1、可见性。 保证此变量对所有线程是可见的。
2、原子性 。只对任意单个volatile变量的读/写具有原子性（注意不是所有）。
3、有序性。被volatile声明过的变量会禁止指令重排序优化
volatile变量的写-读可以实现线程之间的通信。happens-before是java内存模型向我们提供的内存可见性保证，这也就是我们第一个问题的解答，volatiel如何保证对共享变量同步的。
我们先回忆一下happens-before原则（我们只说和其相关的）：
程序次序法则：如果在程序中，所有动作 A 出现在动作 B 之前，则线程中的每动作 A 都 happens-before 于该线程中的每一个动作 B。
Volatile 变量法则：对 Volatile 域的写入操作 happens-before 于每个后续对同一 Volatile 的读操作。
传递性：如果 A happens-before 于 B，且 B happens-before C，则 A happens-before C。
我们通过一个示例来说明这些规则的应用:
public class VolatileTest {
private int a =0 ;
private volatile int b=0 ;
public void write(){
a = 1; //1
b = 2 ; //2
}
public void read(){
int i = a; //3
int j = b; //4
}
}
比如现在有线程A和B,分别调取write和read方法。
第一种情况:
线程A先执行write方法之后，线程B执行read方法。那么:
基于程序次序法则。1 happens-before 2; 3 happens-before 4；
基于volatile原则。2 happens-before 3；
基于传递性原则。因为 1 happens-before 2，2 happens-before 3，3 happens-before 4。那么可以推断出 1 happens-before 4,2 happens-before 4。
此种情况下，我们可以认定此时线程B中可以读取到 线程A中写入的 a和b的值的。（a值没用声明volatile依然可以读取到，这个为何我们后面讲）
第二种情况:
线程B先执行read方法，之后线程A执行write方法。
基于程序次序法则。3 happens-before 4; 1 happens-before 2
基于volatile原则。无；
基于传递性原则。无传递；
此种情况下，我们可以此时认定线程B中没有读取到线程A中写入的a和b的值。
通过上面的分析我们可以对volatiel变量如此定义:
当write一个volatile变量时，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。
当read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。
对于第一种情况，我们看上述示例如何write和read的：
那么读到这里，有一个困惑：上述变量a并没有声明为volatile ，为何能被刷新到主内存中，难道不会被处理器重排序么？
上述中我们讲到volatile 中有一个特性，有序性，防止jvm对其重排序，那么究竟是如何做的，我们看一下。
重排序分为编译器重排序和处理器重排序。为了实现volatile内存语义，jvm会分别限制这两种类型的重排序类型。
针对编译器制定的volatile重排序规则:
| 第一个操作 | 第二个操作 | ||
| 普通读/写 | volatile读 | volatile写 | |
| 普通读/写 | NO | ||
| volatile读 | NO | NO | NO |
| volatile写 | NO | NO |
注意:上述表中，NO表示jvm不可以重排序，保持当前顺序。
比如第一行第三列中表示：第一个操作是变量的普通读写，第二个操作是volatile声明的变量写操作，那么此时对于操作1和操作2是不可以重排序的，保持当前顺序。
就好比上述代码中a 和b变量，满足此种情况，a和b的操作顺序不变。
上述规则用文字描述:
当第二个操作是volatile写时，不管第一个操作是什么，都不能重排序。这个规则确保volatile写之前的操作不会被编译器重排序到volatile写之后。
当第一个操作是volatile读时，不管第二个操作是什么，都不能重排序。这个规则确保volatile读之后的操作不会被编译器重排序到volatile读之前。
当第一个操作是volatile写，第二个操作是volatile读时，不能重排序。
注意：jvm只保证2个操作保持如此规则，不能延伸到2个以上的操作上。
为了实现上述规则，jvm编译器在生成字节码的时候，会在指令序列中插入内存屏障来禁止特定类型的处理器重排序。
在每个volatile写操作的前面插入一个StoreStore屏障。
在每个volatile写操作的后面插入一个StoreLoad屏障。
在每个volatile读操作的后面插入一个LoadLoad屏障。
在每个volatile读操作的后面插入一个LoadStore屏障。
如此可以保证在任意处理器平台，任意的程序中都能得到正确的volatile重排序规则实现。
volatile防止重排序，有什么作用？
happens-before是java内存模型向我们提供的内存可见性保证；而volatile的禁止重排序规则，包括volatile的编译器重排序规则和volatile的内存屏障插入策略，是jvm用来实现happens-before的方式。
比如上述程序中，根据happens-before的程序顺序规则：1 happens-before 2 ；3 happens-before 4.
而后根据volatile规则：2 happens-before 3. 如此操作 1、2、3、4的顺序得以延续。
也就是说volatile的禁止重排序规则，确保上述happens-before顺序。
上述原理介绍中，我们有说volatile只对只对任意单个volatile变量的读/写具有原子性，比如变量a的赋值操作，可以为原子的，但变量a++不为原子的，我们看个示例:
public class Test {
private volatile int count; public void increCount(){
count++; }
public void setCount(int count ){
this.count=count ; }
}
我们用javap 看下increCount的编译指令：
我看红色圈中的部分，increCount被分解了4个指令来操作，而 setCount只有1个指令来处理（原子的）。我们用代码的方式，increCount方法可以等价于以下：
public void increCount(){
// count++; int tmp =getCount(); tmp=tmp+1; setCount(tmp); }
所以说volatile只对只对任意单个volatile变量的读/写具有原子性,而i++实际上它是一个由读取－修改－写入操作序列组成的组合操作，属于多个操作，所以不具备原子性。
要使 volatile 变量提供理想的线程安全，必须同时满足下面两个条件：
对变量的写操作不依赖于当前值。
该变量没有包含在具有其他变量的不变式中。
也就是说被写入 volatile 变量的这些有效值独立于任何程序的状态，包括变量的当前状态。
因此只有在状态真正独立于程序内其他内容时才能使用 volatile —— 这条规则能够避免将这些模式扩展到不安全的用例。
上述 increCount中属于依赖当前count值的应用了，而setCount属于没有依赖当前值。所以后者属于线程安全。
对一个线程取消或者中断的时候，有人会采用interrupted方法来中断，如果维护一个volatile变量来为何，无论外部线程如何调用，总能保证对当前线程的立即可见性。
public class CancleThread implements Runnable{
private volatile boolean cancle = false; public void shutdown(){
this.cancle= true; }
public void run() {
while (!cancle){
//…..doSomeThing }
}
}
当想终止这个线程的操作的时候，调用shutdown方法就是安全的方式。
通过以上原理和应用介绍，想必对于volatile不会那么陌生了，我们如果严格遵循 volatile 的使用条件 —— 即变量真正独立于其他变量和自己以前的值 ，那么在某些情况下volatile 可以代替 synchronized 来简化代码，并节省性能开销。
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