java中volatile关键字的含义 原子类型变量使用

在java线程并发处理中，有一个关键字volatile的使用目前存在很大的混淆，以为使用这个关键字，在进行多线程并发处理的时候就可以万事大吉。

Java语言是支持多线程的，为了解决线程并发的问题，在语言内部引入了 同步块 和 volatile 关键字机制。

synchronized

同步块大家都比较熟悉，通过 synchronized 关键字来实现，所有加上synchronized 和 块语句，在多线程访问的时候，同一时刻只能有一个线程能够用

synchronized 修饰的方法 或者 代码块。

volatile

用volatile修饰的变量，线程在每次使用变量的时候，都会读取变量修改后的最的值。volatile很容易被误用，用来进行原子性操作。

下面看一个例子，我们实现一个计数器，每次线程启动的时候，会调用计数器inc方法，对计数器进行加一

执行环境——jdk版本：jdk1.6.0_31 ，内存 ：3G cpu：x86 2.4G

运行结果:Counter.count=992

运行结果还是没有我们期望的1000，下面我们分析一下原因

在 java 垃圾回收整理一文中，描述了jvm运行时刻内存的分配。其中有一个内存区域是jvm虚拟机栈，每一个线程运行时都有一个线程栈，

线程栈保存了线程运行时候变量值信息。当线程访问某一个对象时候值的时候，首先通过对象的引用找到对应在堆内存的变量的值，然后把堆内存

变量的具体值load到线程本地内存中，建立一个变量副本，之后线程就不再和对象在堆内存变量值有任何关系，而是直接修改副本变量的值，

在修改完之后的某一个时刻（线程退出之前），自动把线程变量副本的值回写到对象在堆中变量。这样在堆中的对象的值就产生变化了。下面一幅图

描述这写交互





read and load 从主存复制变量到当前工作内存

use and assign 执行代码，改变共享变量值

store and write 用工作内存数据刷新主存相关内容

其中use and assign 可以多次出现

但是这一些操作并不是原子性，也就是 在read load之后，如果主内存count变量发生修改之后，线程工作内存中的值由于已经加载，不会产生对应的变化，所以计算出来的结果会和预期不一样

对于volatile修饰的变量，jvm虚拟机只是保证从主内存加载到线程工作内存的值是最新的

例如假如线程1，线程2 在进行read,load 操作中，发现主内存中count的值都是5，那么都会加载这个最新的值

在线程1堆count进行修改之后，会write到主内存中，主内存中的count变量就会变为6

线程2由于已经进行read,load操作，在进行运算之后，也会更新主内存count的变量值为6

导致两个线程及时用volatile关键字修改之后，还是会存在并发的情况。

最终版代码

public class VolatileCache {

private static final int threadQuantity = 1000;

public static CountDownLatch startLatch = new CountDownLatch(threadQuantity);

public volatile static int count = 0;

public volatile static AtomicInteger ato = new AtomicInteger(0);

public static void inc() {

try {

Thread.sleep(200);

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

}

ato.getAndAdd(1);

// count++;

}

public static void main(String[] args) {

//同时启动1000个线程，去进行i++计算，看看实际结果

for (int i = 0; i < threadQuantity; i++) {

new Thread(new Runnable() {

public void run() {

String name = Thread.currentThread().getName();

inc();

endLatch.countDown();

}, "Thread-" + i).start();

}

try {

System.out.println("Waiting Work Done");

endLatch.await();

System.out.println("运行结果:Counter.count=" +ato.get());

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

}

}

}