[学习笔记-Java并发源码-2] volatile的实现原理

df007df

 
volatile这个关键字可能很多朋友都听说过,或许也都用过。在Java 5之前,它是一个备受争议的关键字,因为在程序中使用它往往会导致出人意料的结果。在Java 5之后,volatile关键字才得以重获生机。

volatile关键字虽然从字面上理解起来比较简单,但是要用好不是一件容易的事情。由于volatile关键字是与Java的内存模型有关的,因此在讲述volatile关键之前,我们先来了解一下与内存模型相关的概念和知识,然后分析了volatile关键字的实现原理,最后给出了几个使用volatile关键字的场景。

目录大纲:

  1. 内存模型的相关概念
  2. 并发编程中的三个概念
  3. Java内存模型
  4. 深入剖析volatile关键字
  5. 使用volatile关键字的场景

内存模型的相关概念

大家都知道,计算机在执行程序时,每条指令都是在CPU中执行的,而执行指令过程中,势必涉及到数据的读取和写入。由于程序运行过程中的临时数据是存放在主存(物理内存)当中的,这时就存在一个问题,由于CPU执行速度很快,而从内存读取数据和向内存写入数据的过程跟CPU执行指令的速度比起来要慢的多,因此如果任何时候对数据的操作都要通过和内存的交互来进行,会大大降低指令执行的速度。因此在CPU里面就有了高速缓存

也就是,当程序在运行过程中,会将运算需要的数据从主存复制一份到CPU的高速缓存当中,那么CPU进行计算时就可以直接从它的高速缓存读取数据和向其中写入数据,当运算结束之后,再将高速缓存中的数据刷新到主存当中。举个简单的例子,比如下面的这段代码:

i = i + 1;

当线程执行这个语句时,会先从主存当中读取i的值,然后复制一份到高速缓存当中,然后CPU执行指令对i进行加1操作,然后将数据写入高速缓存,最后将高速缓存中i最新的值刷新到主存当中。

这个代码在单线程中运行是没有任何问题的,但是在多线程中运行就会有问题了。在多核CPU中,每条线程可能运行于不同的CPU中,因此每个线程运行时有自己的高速缓存(对单核CPU来说,其实也会出现这种问题,只不过是以线程调度的形式来分别执行的)。本文我们以多核CPU为例。

  比如同时有2个线程执行这段代码,假如初始时i的值为0,那么我们希望两个线程执行完之后i的值变为2。但是可能存在下面一种情况:初始时,两个线程分别读取i的值存入各自所在的CPU的高速缓存当中,然后线程1进行加1操作,然后把i的最新值1写入到内存。此时线程2的高速缓存当中i的值还是0,进行加1操作之后,i的值为1,然后线程2把i的值写入内存。

最终结果i的值是1,而不是2。
这就是著名的缓存一致性问题。通常称这种被多个线程访问的变量为共享变量

也就是说,如果一个变量在多个CPU中都存在缓存(一般在多线程编程时才会出现),那么就可能存在缓存不一致的问题。

为了解决缓存不一致性问题,通常来说有以下2种解决方法:

  1. 通过在总线加LOCK#锁的方式
  2. 通过缓存一致性协议

这2种方式都是硬件层面上提供的方式。

在早期的CPU当中,是通过在总线上加LOCK#锁的形式来解决缓存不一致的问题。因为CPU和其他部件进行通信都是通过总线来进行的,如果对总线加LOCK#锁的话,也就是说阻塞了其他CPU对其他部件访问(如内存),从而使得只能有一个CPU能使用这个变量的内存。比如上面例子中 如果一个线程在执行 i = i +1,如果在执行这段代码的过程中,在总线上发出了LCOK#锁的信号,那么只有等待这段代码完全执行完毕之后,其他CPU才能从变量i所在的内存读取变量,然后进行相应的操作。这样就解决了缓存不一致的问题。

很明显,由于在锁住总线期间,其他CPU无法访问内存,导致效率低下。

所以就出现了缓存一致性协议。

最出名的就是Intel的MESI协议,MESI协议保证了每个缓存中使用的共享变量的副本是一致的。它核心的思想是:当CPU写数据时,如果发现操作的变量是共享变量,即在其他CPU中也存在该变量的副本,会发出信号通知其他CPU将该变量的缓存行置为无效状态,因此当其他CPU需要读取这个变量时,发现自己缓存中缓存该变量的缓存行是无效的,那么它就会从内存重新读取。

图片描述

并发编程中的三个概念

在并发编程中,我们通常会遇到以下三个问题:

原子性问题,可见性问题,有序性问题

我们先看具体看一下这三个概念:

原子性

即一个操作或者多个操作 要么全部执行并且执行的过程不会被任何因素打断,要么就都不执行。

一个很经典的例子就是银行账户转账问题:转账的2个操作必须要具备原子性才能保证不出现一些意外的问题。

可见性

可见性是指当多个线程访问同一个变量时,一个线程修改了这个变量的值,其他线程能够立即看得到修改的值。

举个简单的例子,看下面这段代码:

//线程1执行的代码
int i = 0;
i = 10;
 
//线程2执行的代码
j = i;

假若执行线程1的是CPU1,执行线程2的是CPU2。由上面的分析可知,当线程1执行 i =10这句时,会先把i的初始值加载到CPU1的高速缓存中,然后赋值为10,那么在CPU1的高速缓存当中i的值变为10了,却没有立即写入到主存当中。

此时线程2执行 j = i,它会先去主存读取i的值并加载到CPU2的缓存当中,注意此时内存当中i的值还是0,那么就会使得j的值为0,而不是10.

这就是可见性问题,线程1对变量i修改了之后,线程2没有立即看到线程1修改的值。

有序性

即程序执行的顺序按照代码的先后顺序执行。举个简单的例子,看下面这段代码:

int i = 0;              
boolean flag = false;
i = 1;                //语句1  
flag = true;          //语句2

上面代码定义了一个int型变量,定义了一个boolean类型变量,然后分别对两个变量进行赋值操作。从代码顺序上看,语句1是在语句2前面的,那么JVM在真正执行这段代码的时候会保证语句1一定会在语句2前面执行吗?不一定,为什么呢?这里可能会发生指令重排序(Instruction Reorder)。

指令重排序: 一般来说,处理器为了提高程序运行效率,可能会对输入代码进行优化,它不保证程序中各个语句的执行先后顺序同代码中的顺序一致,但是它会保证程序最终执行结果和代码顺序执行的结果是一致的。

比如上面的代码中,语句1和语句2谁先执行对最终的程序结果并没有影响,那么就有可能在执行过程中,语句2先执行而语句1后执行。

但是要注意,虽然处理器会对指令进行重排序,但是它会保证程序最终结果会和代码顺序执行结果相同,那么它靠什么保证的呢?再看下面一个例子:

int a = 10;    //语句1
int r = 2;    //语句2
a = a + 3;    //语句3
r = a*a;     //语句4

这段代码有4个语句,那么可能的一个执行顺序是:

语句2 -> 语句1 -> 语句3 -> 语句4

那么可不可能是这个执行顺序呢: 语句2 -> 语句1 -> 语句4 -> 语句3

不可能,因为处理器在进行重排序时是会考虑指令之间的数据依赖性,如果一个指令Instruction 2必须用到Instruction 1的结果,那么处理器会保证Instruction 1会在Instruction 2之前执行。

上面其实就是单线程考虑的问题了,如果把指令重排序放到多线程的情况下来看没有这么简单了。
下面看一个例子:

//线程1:
context = loadContext();   //语句1
inited = true;             //语句2
 
//线程2:
while(!inited ){
  sleep()
}
doSomethingwithconfig(context);

上面代码中,由于语句1和语句2没有数据依赖性,因此可能会被重排序。

假如发生了重排序,在线程1执行过程中先执行语句2,而此是线程2会以为初始化工作已经完成,那么就会跳出while循环,去执行doSomethingwithconfig(context)方法,而此时context并没有被初始化,就会导致程序出错。

从上面的分析中可以看出,指令重排序不会影响单个线程的执行,但是会影响到线程并发执行的正确性。

小结

也就是说,要想并发程序正确地执行,必须要保证原子性、可见性以及有序性。只要有一个没有被保证,就有可能会导致程序运行不正确。

Java内存模型

在前面谈到了一些关于内存模型以及并发编程中可能会出现的一些问题。下面我们来看一下Java是如何解决上面分析的三大并发问题的。Java为了保证我们在并发编程时保证程序的执行准确性,约定了Java内存模型

在Java虚拟机规范中试图定义一种Java内存模型(Java Memory Model,JMM)来屏蔽各个硬件平台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。

Java内存模型规定了哪些东西呢,它定义了程序中变量的访问规则,往大一点说是定义了程序执行的次序。注意,为了获得较好的执行性能,Java内存模型并没有限制执行引擎使用处理器的寄存器或者高速缓存来提升指令执行速度,也没有限制编译器对指令进行重排序。也就是说,在java内存模型中,也会存在缓存一致性问题和指令重排序的问题。

Java内存模型规定所有的变量都是存在主存当中(类似于前面说的物理内存),每个线程都有自己的工作内存(类似于前面的高速缓存)。线程对变量的所有操作都必须在工作内存中进行,而不能直接对主存进行操作。并且每个线程不能访问其他线程的工作内存。

举个简单的例子:在java中,执行下面这个语句:

i  = 10;

执行线程必须先在自己的工作线程中对变量i所在的缓存行进行赋值操作,然后再写入主存当中。而不是直接将数值10写入主存当中。

那么Java语言 本身对 原子性、可见性以及有序性提供了哪些保证呢?

原子性

在Java中,对基本数据类型的变量的读取和赋值操作是原子性操作,即这些操作是不可被中断的,要么执行,要么不执行。

请分析以下哪些操作是原子性操作:

x = 10;         //语句1
y = x;         //语句2
x++;           //语句3
x = x + 1;     //语句4

其实只有语句1是原子性操作,其他三个语句都不是原子性操作。

语句1是直接将数值10赋值给x,也就是说线程执行这个语句的会直接将数值10写入到工作内存中。

语句2实际上包含2个操作,它先要去读取x的值,再将x的值写入工作内存,虽然读取x的值以及 将x的值写入工作内存 这2个操作都是原子性操作,但是合起来就不是原子性操作了。

同样的,x++和 x = x+1包括3个操作:读取x的值,进行加1操作,写入新的值。

也就是说,只有简单的读取、赋值(而且必须是将数字赋值给某个变量,变量之间的相互赋值不是原子操作)才是原子操作。

从上面可以看出,Java内存模型只保证了基本读取和赋值是原子性操作,如果要实现更大范围操作的原子性,可以通过synchronizedLock来实现。由于synchronized和Lock能够保证任一时刻只有一个线程执行该代码块,那么自然就不存在原子性问题了,从而保证了原子性。

可见性

对于可见性,Java提供了volatile关键字来保证可见性。

当一个共享变量被volatile修饰时,它会保证修改的值会立即被更新到主存,当有其他线程需要读取时,它会去内存中读取新值。

而普通的共享变量不能保证可见性,因为普通共享变量被修改之后,什么时候被写入主存是不确定的,当其他线程去读取时,此时内存中可能还是原来的旧值,因此无法保证可见性。

另外,通过synchronizedLock也能够保证可见性,synchronized和Lock能保证同一时刻只有一个线程获取锁然后执行同步代码,并且在释放锁之前会将对变量的修改刷新到主存当中。因此可以保证可见性。

有序性

在Java内存模型中,允许编译器和处理器对指令进行重排序,但是重排序过程不会影响到单线程程序的执行,却会影响到多线程并发执行的正确性。

在Java里面,可以通过volatile关键字来保证一定的“有序性”。另外可以通过synchronized和Lock来保证有序性,很显然,synchronized和Lock保证每个时刻是有一个线程执行同步代码,相当于是让线程顺序执行同步代码,自然就保证了有序性。

另外,Java内存模型具备一些先天的“有序性”,即不需要通过任何手段就能够得到保证的有序性,这个通常也称为happens-before 原则在JVM中默默实现保证的。如果两个操作的执行次序无法从happens-before原则推导出来,那么它们就不能保证它们的有序性,虚拟机可以随意地对它们进行重排序。
(具体happens-before原则请自行查询)

深入剖析volatile关键字

volatile关键字的两层语义

一旦一个共享变量(类的成员变量、类的静态成员变量)被volatile修饰之后,那么就具备了两层语义:

  1. 保证了不同线程对这个变量进行操作时的可见性,即一个线程修改了某个变量的值,这新值对其他线程来说是立即可见的。
  2. 禁止进行指令重排序。

先看一段代码,假如线程1先执行,线程2后执行:

//线程1
boolean stop = false;
while(!stop){
    doSomething();
}
 
//线程2
stop = true;

这段代码是很典型的一段代码,很多人在中断线程时可能都会采用这种标记办法。但是事实上,这段代码会完全运行正确么?不一定会将线程中断。

在前面已经解释过,每个线程在运行过程中都有自己的工作内存,那么线程1在运行的时候,会将stop变量的值拷贝一份放在自己的工作内存当中。那么当线程2更改了stop变量的值之后,但是还没来得及写入主存当中,线程2转去做其他事情了,那么线程1由于不知道线程2对stop变量的更改,因此还会一直循环下去。

但是用volatile修饰之后就变得不一样了:

  1. 使用volatile关键字会强制将修改的值立即写入主存;
  2. 使用volatile关键字的话,当线程2进行修改时,会导致线程1的工作内存中缓存变量stop的缓存行无效(反映到硬件层的话,就是CPU的L1或者L2缓存中对应的缓存行无效);
  3. 由于线程1的工作内存中缓存变量stop的缓存行无效,所以线程1再次读取变量stop的值时会去主存读取。

那么在线程2修改stop值时(当然这里包括2个操作,修改线程2工作内存中的值,然后将修改后的值写入内存),会使得线程1的工作内存中缓存变量stop的缓存行无效,然后线程1读取时,发现自己的缓存行无效,它会等待缓存行对应的主存地址被更新之后,然后去对应的主存读取最新的值。

那么线程1读取到的就是最新的正确的值。

volatile的原子性

从上面知道volatile关键字保证了操作的可见性,但是volatile能保证对变量的操作是原子性吗?

下面看一个例子:

public class Test {
    public volatile int inc = 0;
     
    public void increase() {
        inc++;
    }
     
    public static void main(String[] args) {
        final Test test = new Test();
        for(int i=0;i<10;i++){
            new Thread(){
                public void run() {
                    for(int j=0;j<1000;j++)
                        test.increase();
                };
            }.start();
        }
         
        while(Thread.activeCount()>1)  //保证前面的线程都执行完
            Thread.yield();
        System.out.println(test.inc);
    }
}

也许有些朋友认为是10000。但是事实上运行它会发现每次运行结果都不一致,都是一个小于10000的数字。

或许有人会认为上面是对变量inc进行自增操作,由于volatile保证了可见性,那么在每个线程中对inc自增完之后,在其他线程中都能看到修改后的值啊,所以有10个线程分别进行了1000次操作,那么最终inc的值应该是1000*10=10000。

这里面就有一个误区了,volatile关键字能保证可见性没有错,但是上面的程序错在没能保证原子性。可见性只能保证每次读取的是最新的值,但是volatile没办法保证对变量的操作的原子性。

在前面已经提到过,自增操作是不具备原子性的,它包括读取变量的原始值、进行加1操作、写入工作内存。那么就是说自增操作的三个子操作可能会分割开执行,就有可能导致下面这种情况出现:

假如某个时刻变量inc的值为10,
线程1对变量进行自增操作,线程1先读取了变量inc的原始值,然后线程1被阻塞了;
然后线程2对变量进行自增操作,线程2也去读取变量inc的原始值,由于线程1只是对变量inc进行读取操作,而没有对变量进行修改操作,所以不会导致线程2的工作内存中缓存变量inc的缓存行无效,所以线程2会直接去主存读取inc的值,发现inc的值时10,然后进行加1操作,并把11写入工作内存,最后写入主存。
然后线程1接着进行加1操作,由于已经读取了inc的值,注意此时在线程1的工作内存中inc的值仍然为10,所以线程1对inc进行加1操作后inc的值为11,然后将11写入工作内存,最后写入主存。
那么两个线程分别进行了一次自增操作后,inc只增加了1。

根源就在这里,自增操作不是原子性操作,而且volatile也无法保证对变量的任何操作都是原子性的。

把上面的代码改成以下任何一种都可以达到效果:

public class Test {
    public  int inc = 0;
    
    public synchronized void increase() {
        inc++;
    }
    
    public static void main(String[] args) {
        final Test test = new Test();
        for(int i=0;i<10;i++){
            new Thread(){
                public void run() {
                    for(int j=0;j<1000;j++)
                        test.increase();
                };
            }.start();
        }
        
        while(Thread.activeCount()>1)  //保证前面的线程都执行完
            Thread.yield();
        System.out.println(test.inc);
    }
}

采用AtomicInteger:

public class Test {
    public  AtomicInteger inc = new AtomicInteger();
     
    public  void increase() {
        inc.getAndIncrement();
    }
    
    public static void main(String[] args) {
        final Test test = new Test();
        for(int i=0;i<10;i++){
            new Thread(){
                public void run() {
                    for(int j=0;j<1000;j++)
                        test.increase();
                };
            }.start();
        }
        
        while(Thread.activeCount()>1)  //保证前面的线程都执行完
            Thread.yield();
        System.out.println(test.inc);
    }
}

在java 1.5的java.util.concurrent.atomic包下提供了一些原子操作类,即对基本数据类型的 自增(加1操作),自减(减1操作)、以及加法操作(加一个数),减法操作(减一个数)进行了封装,保证这些操作是原子性操作。atomic是利用CAS来实现原子性操作的(Compare And Swap),CAS实际上是利用处理器提供的CMPXCHG指令实现的,而处理器执行CMPXCHG指令是一个原子性操作。

volatile的有序性

在前面提到volatile关键字能禁止指令重排序,所以volatile能在一定程度上保证有序性。

volatile关键字禁止指令重排序有两层意思:

  1. 当程序执行到volatile变量的读操作或者写操作时,在其前面的操作的更改肯定全部已经进行,且结果已经对后面的操作可见;在其后面的操作肯定还没有进行;
  2. 在进行指令优化时,不能将在对volatile变量访问的语句放在其后面执行,也不能把volatile变量后面的语句放到其前面执行。
//x、y为非volatile变量
//flag为volatile变量
 
x = 2;        //语句1
y = 0;        //语句2
flag = true;  //语句3
x = 4;         //语句4
y = -1;       //语句5

由于flag变量为volatile变量,那么在进行指令重排序的过程的时候,不会将语句3放到语句1、语句2前面,也不会讲语句3放到语句4、语句5后面。但是要注意语句1和语句2的顺序、语句4和语句5的顺序是不作任何保证的。

并且volatile关键字能保证,执行到语句3时,语句1和语句2必定是执行完毕了的,且语句1和语句2的执行结果对语句3、语句4、语句5是可见的。

那么我们回到前面举的一个例子:

//线程1:
context = loadContext();   //语句1
inited = true;             //语句2
 
//线程2:
while(!inited ){
  sleep()
}
doSomethingwithconfig(context);

这里如果用volatile关键字对inited变量进行修饰,就不会再出现问题了,因为当执行到语句2时,必定能保证context已经初始化完毕。

volatile 内存语义的实现

前面讲述了源于volatile关键字的一些使用,下面我们来探讨一下volatile到底如何保证可见性和禁止指令重排序的。

volatile 重排序规则表

大家要知道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,JMM 会分别限制这两种类型的重排序类型。下面是 JMM 针对编译器制定的 volatile 重排序规则表:

是否能重排序 第二个操作
第一个操作 普通读 / 写 volatile 读 volatile 写
普通读 / 写 NO
volatile 读 NO NO NO
volatile 写 NO NO

举例来说,第三行最后一个单元格的意思是:在程序顺序中,当第一个操作为普通变量的读或写时,如果第二个操作为 volatile 写,则编译器不能重排序这两个操作。

从上表我们可以看出:

  • 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。

JMM 内存屏障指令

下面这段话摘自《深入理解Java虚拟机》:

观察加入volatile关键字和没有加入volatile关键字时所生成的汇编代码发现,加入volatile关键字时,会多出一个lock前缀指令

lock前缀指令实际上相当于一个内存屏障(也成内存栅栏),内存屏障会提供3个功能:

  1. 它确保指令重排序时不会把其后面的指令排到内存屏障之前的位置,也不会把前面的指令排到内存屏障的后面;即在执行到内存屏障这句指令时,在它前面的操作已经全部完成;
  2. 它会强制将对缓存的修改操作立即写入主存;
  3. 如果是写操作,它会导致其他CPU中对应的缓存行无效。

继续往下看,这里对内存屏障对解释:

为了实现volatile的内存语义,编译器在生成字节码时,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。JMM 把内存屏障指令分为下列四类:

屏障类型 指令示例 说明
LoadLoad Barriers Load1; LoadLoad; Load2 确保 Load1 数据的装载,之前于 Load2 及所有后续装载指令的装载。
StoreStore Barriers Store1; StoreStore; Store2 确保 Store1 数据对其他处理器可见(刷新到内存),之前于 Store2 及所有后续存储指令的存储。
LoadStore Barriers Load1; LoadStore; Store2 确保 Load1 数据装载,之前于 Store2 及所有后续的存储指令刷新到内存。
StoreLoad Barriers Store1; StoreLoad; Load2 确保 Store1 数据对其他处理器变得可见(指刷新到内存),之前于 Load2 及所有后续装载指令的装载。StoreLoad Barriers 会使该屏障之前的所有内存访问指令(存储和装载指令)完成之后,才执行该屏障之后的内存访问指令。

StoreLoad Barriers 是一个“全能型”的屏障,它同时具有其他三个屏障的效果。现代的多处理器大都支持该屏障(其他类型的屏障不一定被所有处理器支持)。执行该屏障开销会很昂贵,因为当前处理器通常要把写缓冲区中的数据全部刷新到内存中(buffer fully flush)。

对于编译器来说,发现一个最优布置来最小化插入屏障的总数几乎不可能,为此,JMM 采取保守策略。下面是基于保守策略的 JMM 内存屏障插入策略:

  • 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。

上述内存屏障插入策略非常保守,但它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 内存语义。

下面是保守策略下,volatile 写插入内存屏障后生成的指令序列示意图:

图片描述

上图中的 StoreStore 屏障可以保证在 volatile 写之前,其前面的所有普通写操作已经对任意处理器可见了。这是因为 StoreStore 屏障将保障上面所有的普通写在 volatile 写之前刷新到主内存。

下面是在保守策略下,volatile 读插入内存屏障后生成的指令序列示意图:

图片描述

上图中的 LoadLoad 屏障用来禁止处理器把上面的 volatile 读与下面的普通读重排序。LoadStore 屏障用来禁止处理器把上面的 volatile 读与下面的普通写重排序。

上面两个例子中volatile写volatile读的内存屏障插入策略非常保守。在实际执行时,只要不改变 volatile写–读的内存语义,编译器可以根据具体情况省略不必要的屏障(重复性的)。

使用volatile关键字的场景 

synchronized关键字是防止多个线程同时执行一段代码,那么就会很影响程序执行效率,而volatile关键字在某些情况下性能要优于synchronized,但是要注意volatile关键字是无法替代synchronized关键字的,因为volatile关键字无法保证操作的原子性。通常来说,使用volatile必须具备以下2个条件:

  1. 对变量的写操作不依赖于当前值
  2. 该变量没有包含在具有其他变量的不变式中

实际上,这些条件表明,可以被写入 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。
事实上,我的理解就是上面的2个条件需要保证操作是原子性操作,才能保证使用volatile关键字的程序在并发时能够正确执行。

下面列举几个Java中使用volatile的几个场景。

状态标记量

volatile boolean flag = false;
 
while(!flag){
    doSomething();
}
 
public void setFlag() {
    flag = true;
}


volatile boolean inited = false;
//线程1:
context = loadContext();  
inited = true;            
 
//线程2:
while(!inited ){
sleep()
}
doSomethingwithconfig(context);

double check

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

参考资料:
《Java编程思想》
《深入理解Java虚拟机》

阅读 1.5k

成长之路
围绕php, java相关程序设计与开发。

Java,源码分析,敏捷开发, PM

311 声望
56 粉丝
0 条评论

Java,源码分析,敏捷开发, PM

311 声望
56 粉丝
文章目录
宣传栏