本文基于周志明的《深入理解java虚拟机 JVM高级特性与最佳实践》所写。特此推荐。

衡量一个服务性能的高低好坏，每秒事务处理数（Transactions Per Second,TPS）是最重要的指标之一，它代表着一秒内服务端平均能响应的请求总数，而TPS值与程序的并发能力又有非常密切的关系。对于计算量相同的任务，程序线程并发协调得越有条不紊，效率自然就会越高；反之，线程之间频繁阻塞甚至死锁，将会大大降低程序的并发能力。

硬件的效率与一致性

由于计算机的存储设备与处理器的运算速度有几个数量级的差距，所以现代计算机系统都不得不加入一层读写速度尽可能接近处理器运算速度的高速缓存（Cache）来作为内存与处理器之间的缓冲：将运算需要使用到的数据复制到缓存中，让运算能快速进行，当运算结束后再从缓存同步回内存之中，这样处理器就无须等待缓慢的内存读写了。

基于高速缓存的存储交互很好地解决了处理器与内存的速度矛盾，但是也为计算机系统带来更高的复杂度，因为它引入了一个新的问题：缓存一致性（Cache Coherence）。在多处理器系统中，每个处理器都有自己的高速缓存，而它们又共享同一主内存（Main Memory）。为了解决一致性的问题，需要各个处理器访问缓存时都遵循一些协议，在读写时要根据协议来进行操作，这类协议有MSI、MESI（Illinois Protocol）、MOSI、Synapse、Firefly及Dragon Protocol等。

“内存模型”一词，可以理解为在特定的操作协议下，对特定的内存或高速缓存进行读写访问的过程抽象。硬件的内存模型如下图所示。

处理器、高速缓存、主内存间的交互关系

除了增加高速缓存之外，为了使得处理器内部的运算单元能尽量被充分利用，处理器可能会对输入代码进行乱序执行（Out-Of-Order Execution）优化，处理器会在计算之后将乱序执行的结果重组，保证该结果与顺序执行的结果是一致的，但并不保证程序中各个语句计算的先后顺序与输入代码中的顺序一致，因此，如果存在一个计算任务依赖另外一个计算任务的中间结果，那么其顺序性并不能靠代码的先后顺序来保证。与处理器的乱序执行优化类似，Java虚拟机的即时编译器中也有类似的指令重排序（Instruction Reorder）优化。

Java内存模型

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。

主内存与工作内存

Java内存模型的主要目标是定义程序中各个变量的访问规则，即在虚拟机中将变量存储到内存和从内存中取出变量这样的底层细节。此处的变量（Variables）与Java编程中所说的变量有所区别，它包括了实例字段、静态字段和构成数组对象的元素，但不包括局部变量与方法参数，因为后者是线程私有的，不会被共享，自然就不会存在竞争问题。如果局部变量是一个reference类型，它引用的对象在Java堆中可被各个线程共享，但是reference本身在Java栈的局部变量表中，它是线程私有的。

Java内存模型规定了所有的变量都存储在主内存（Main Memory）中（此处的主内存与介绍物理硬件时的主内存名字一样，两者也可以互相类比，但此处仅是虚拟机内存的一部分）。每条线程还有自己的工作内存（Working Memory，可与前面讲的处理器高速缓存类比），线程的工作内存中保存了被该线程使用到的变量的主内存副本拷贝，线程对变量的所有操作（读取、赋值等）都必须在工作内存中进行，而不能直接读写主内存中的变量。不同的线程之间也无法直接访问对方工作内存中的变量，线程间变量值的传递均需要通过主内存来完成，线程、主内存、工作内存三者的交互关系如下图所示。

线程、主内存、工作内存三者的交互关系

内存间交互操作

关于主内存与工作内存之间具体的交互协议，即一个变量如何从主内存拷贝到工作内存、如何从工作内存同步回主内存之类的实现细节，Java内存模型中定义了以下8种操作来完成，虚拟机实现时必须保证下面提及的每一种操作都是原子的、不可再分的（对于double和long类型的变量来说，load、store、read和write操作在某些平台上允许有例外，这个问题后文会讲）。

• lock（锁定）：作用于主内存的变量，它把一个变量标识为一条线程独占的状态。
• unlock（解锁）：作用于主内存的变量，它把一个处于锁定状态的变量释放出来，释放后的变量才可以被其他线程锁定。
• read（读取）：作用于主内存的变量，它把一个变量的值从主内存传输到线程的工作内存中，以便随后的load动作使用。
• load（载入）：作用于工作内存的变量，它把read操作从主内存中得到的变量值放入工作内存的变量副本中。
• use（使用）：作用于工作内存的变量，它把工作内存中一个变量的值传递给执行引擎，每当虚拟机遇到一个需要使用到变量的值的字节码指令时将会执行这个操作。
• assign（赋值）：作用于工作内存的变量，它把一个从执行引擎接收到的值赋给工作内存的变量，每当虚拟机遇到一个给变量赋值的字节码指令时执行这个操作。
• store（存储）：作用于工作内存的变量，它把工作内存中一个变量的值传送到主内存中，以便随后的write操作使用。
• write（写入）：作用于主内存的变量，它把store操作从工作内存中得到的变量的值放入主内存的变量中。

如果要把一个变量从主内存复制到工作内存，那就要顺序地执行read和load操作，如果要把变量从工作内存同步回主内存，就要顺序地执行store和write操作。注意，Java内存模型只要求上述两个操作必须按顺序执行，而没有保证是连续执行。也就是说，read与load之间、store与write之间是可插入其他指令的，如对主内存中的变量a、b进行访问时，一种可能出现顺序是read a、read b、load b、load a。除此之外，Java内存模型还规定了在执行上述8种基本操作时必须满足如下规则：

• 不允许read和load、store和write操作之一单独出现，即不允许一个变量从主内存读取了但工作内存不接受，或者从工作内存发起回写了但主内存不接受的情况出现。
• 不允许一个线程丢弃它的最近的assign操作，即变量在工作内存中改变了之后必须把该变化同步回主内存。
• 不允许一个线程无原因地（没有发生过任何assign操作）把数据从线程的工作内存同步回主内存中。
• 一个新的变量只能在主内存中“诞生”，不允许在工作内存中直接使用一个未被初始化（load或assign）的变量，换句话说，就是对一个变量实施use、store操作之前，必须先执行过了assign和load操作。
• 一个变量在同一个时刻只允许一条线程对其进行lock操作，但lock操作可以被同一条线程重复执行多次，多次执行lock后，只有执行相同次数的unlock操作，变量才会被解锁。
• 如果对一个变量执行lock操作，那将会清空工作内存中此变量的值，在执行引擎使用这个变量前，需要重新执行load或assign操作初始化变量的值。
• 如果一个变量事先没有被lock操作锁定，那就不允许对它执行unlock操作，也不允许去unlock一个被其他线程锁定住的变量。
• 对一个变量执行unlock操作之前，必须先把此变量同步回主内存中（执行store、write操作）。

这8种内存访问操作以及上述规则限定，再加上稍后介绍的对volatile的一些特殊规定，就已经完全确定了Java程序中哪些内存访问操作在并发下是安全的。

对于volatile型变量的特殊规则

关键字volatile可以说是Java虚拟机提供的最轻量级的同步机制，但是它并不容易完全被正确、完整地理解，以至于许多程序员都习惯不去使用它，遇到需要处理多线程数据竞争问题的时候一律使用synchronized来进行同步。

当一个变量定义为volatile之后，它将具备两种特性，第一是保证此变量对所有线程的可见性，这里的“可见性”是指当一条线程修改了这个变量的值，新值对于其他线程来说是可以立即得知的。而普通变量不能做到这一点，普通变量的值在线程间传递均需要通过主内存来完成。

volatile变量在各个线程的工作内存中不存在一致性问题（在各个线程的工作内存中，volatile变量也可以存在不一致的情况，但由于每次使用之前都要先刷新，执行引擎看不到不一致的情况，因此可以认为不存在一致性问题），但是Java里面的运算并非原子操作，导致volatile变量的运算在并发下一样是不安全的，我们可以通过一段简单的演示来说明原因，请看以下代码清单中演示的例子。

/**
 * volatile变量自增运算测试
 * 
 * @author zzm
 */
public class VolatileTest {

    public static volatile int race = 0;

    public static void increase() {
        race++;
    }

    private static final int THREADS_COUNT = 20;

    public static void main(String[] args) {
        Thread[] threads = new Thread[THREADS_COUNT];
        for (int i = 0; i < THREADS_COUNT; i++) {
            threads[i] = new Thread(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    for (int i = 0; i < 10000; i++) {
                        increase();
                    }
                }
            });
            threads[i].start();
        }

        // 等待所有累加线程都结束
        while (Thread.activeCount() > 1)
            Thread.yield();

        System.out.println(race);
    }
}

这段代码发起了20个线程，每个线程对race变量进行10000次自增操作，如果这段代码能够正确并发的话，最后输出的结果应该是200000。读者运行完这段代码之后，并不会获得期望的结果，而且会发现每次运行程序，输出的结果都不一样，都是一个小于200000的数字。

问题就出现在自增运算“race++”之中，我们用Javap反编译这段代码后会得到以下代码清单，发现只有一行代码的increase（）方法在Class文件中是由4条字节码指令构成的（return指令不是由race++产生的，这条指令可以不计算），从字节码层面上很容易就分析出并发失败的原因了：当getstatic指令把race的值取到操作栈顶时，volatile关键字保证了race的值在此时是正确的，但是在执行iconst_1、iadd这些指令的时候，其他线程可能已经把race的值加大了，而在操作栈顶的值就变成了过期的数据，所以putstatic指令执行后就可能把较小的race值同步回主内存之中。

public static void increase();
Code：
Stack=2，Locals=0，Args_size=0
0：getstatic#13；//Field race：I
3：iconst_1
4：iadd
5：putstatic#13；//Field race：I
8：return
LineNumberTable：
line 14：0
line 15：8

由于volatile变量只能保证可见性，在不符合以下两条规则的运算场景中，我们仍然要通过加锁（使用synchronized或java.util.concurrent中的原子类）来保证原子性。

• 运算结果并不依赖变量的当前值，或者能够确保只有单一的线程修改变量的值。
• 变量不需要与其他的状态变量共同参与不变约束。

而在像如下的代码清单所示的这类场景就很适合使用volatile变量来控制并发，当shutdown（）方法被调用时，能保证所有线程中执行的doWork（）方法都立即停下来。

volatile boolean shutdownRequested；
public void shutdown（）{
    shutdownRequested=true；
}
public void doWork（）{
    while（！shutdownRequested）{
        //do stuff
    }
}

使用volatile变量的第二个语义是禁止指令重排序优化，普通的变量仅仅会保证在该方法的执行过程中所有依赖赋值结果的地方都能获取到正确的结果，而不能保证变量赋值操作的顺序与程序代码中的执行顺序一致。因为在一个线程的方法执行过程中无法感知到这点，这也就是Java内存模型中描述的所谓的“线程内表现为串行的语义”（Within-Thread As-If-Serial Semantics）。

我们还是继续通过一个例子来看看为何指令重排序会干扰程序的并发执行，演示程序如下代码清单所示。

Map configOptions；
char[]configText；
//此变量必须定义为volatile
volatile boolean initialized=false；
//假设以下代码在线程A中执行
//模拟读取配置信息，当读取完成后将initialized设置为true以通知其他线程配置可用
configOptions=new HashMap（）；
configText=readConfigFile（fileName）；
processConfigOptions（configText,configOptions）；
initialized=true；
//假设以下代码在线程B中执行
//等待initialized为true，代表线程A已经把配置信息初始化完成
while（！initialized）{
    sleep（）；
}
//使用线程A中初始化好的配置信息
doSomethingWithConfig（）；

代码的程序是一段伪代码，其中描述的场景十分常见，只是我们在处理配置文件时一般不会出现并发而已。如果定义initialized变量时没有使用volatile修饰，就可能会由于指令重排序的优化，导致位于线程A中最后一句的代码“initialized=true”被提前执行（这里虽然使用Java作为伪代码，但所指的重排序优化是机器级的优化操作，提前执行是指这句话对应的汇编代码被提前执行），这样在线程B中使用配置信息的代码就可能出现错误，而volatile关键字则可以避免此类情况的发生。

如下代码清单是一段标准的DCL单例代码，可以观察加入volatile和未加入volatile关键字时所生成汇编代码的差别。

public class Singleton {

    private volatile static Singleton instance;

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

    public static void main(String[] args) {
            Singleton.getInstance();
    }
}

编译后，这段代码对instance变量赋值部分如下代码清单所示

0x01a3de0f：mov$0x3375cdb0，%esi         ；……beb0cd75 33
                                        ；{oop（'Singleton'）}
0x01a3de14：mov%eax，0x150（%esi）      ；……89865001 0000
0x01a3de1a：shr$0x9，%esi                ；……c1ee09
0x01a3de1d：movb$0x0，0x1104800（%esi）    ；……c6860048 100100
0x01a3de24：lock addl$0x0，（%esp）        ；……f0830424 00
                                        ；*putstatic instance
                                        ；-
Singleton：getInstance@24

通过对比就会发现，关键变化在于有volatile修饰的变量，赋值后（前面mov%eax，0x150（%esi）这句便是赋值操作）多执行了一个“lock addl ＄0x0，（%esp）”操作，这个操作相当于一个内存屏障（Memory Barrier或Memory Fence，指重排序时不能把后面的指令重排序到内存屏障之前的位置），只有一个CPU访问内存时，并不需要内存屏障；但如果有两个或更多CPU访问同一块内存，且其中有一个在观测另一个，就需要内存屏障来保证一致性了。这句指令中的“addl ＄0x0，（%esp）”（把ESP寄存器的值加0）显然是一个空操作（采用这个空操作而不是空操作指令nop是因为IA32手册规定lock前缀不允许配合nop指令使用），关键在于lock前缀，查询IA32手册，它的作用是使得本CPU的Cache写入了内存，该写入动作也会引起别的CPU或者别的内核无效化（Invalidate）其Cache，这种操作相当于对Cache中的变量做了一次前面介绍Java内存模式中所说的“store和write”操作。所以通过这样一个空操作，可让前面volatile变量的修改对其他CPU立即可见。

那为何说它禁止指令重排序呢？从硬件架构上讲，指令重排序是指CPU采用了允许将多条指令不按程序规定的顺序分开发送给各相应电路单元处理。但并不是说指令任意重排，CPU需要能正确处理指令依赖情况以保障程序能得出正确的执行结果。譬如指令1把地址A中的值加10，指令2把地址A中的值乘以2，指令3把地址B中的值减去3，这时指令1和指令2是有依赖的，它们之间的顺序不能重排——（A+10）2与A2+10显然不相等，但指令3可以重排到指令1、2之前或者中间，只要保证CPU执行后面依赖到A、B值的操作时能获取到正确的A和B值即可。所以在本内CPU中，重排序看起来依然是有序的。因此，lock addl＄0x0，（%esp）指令把修改同步到内存时，意味着所有之前的操作都已经执行完成，这样便形成了“指令重排序无法越过内存屏障”的效果。

解决了volatile的语义问题，再来看看在众多保障并发安全的工具中选用volatile的意义——它能让我们的代码比使用其他的同步工具更快吗？在某些情况下，volatile的同步机制的性能确实要优于锁（使用synchronized关键字或java.util.concurrent包里面的锁），但是由于虚拟机对锁实行的许多消除和优化，使得我们很难量化地认为volatile就会比synchronized快多少。如果让volatile自己与自己比较，那可以确定一个原则：volatile变量读操作的性能消耗与普通变量几乎没有什么差别，但是写操作则可能会慢一些，因为它需要在本地代码中插入许多内存屏障指令来保证处理器不发生乱序执行。不过即便如此，大多数场景下volatile的总开销仍然要比锁低，我们在volatile与锁之中选择的唯一依据仅仅是volatile的语义能否满足使用场景的需求。

最后，我们回头看一下Java内存模型中对volatile变量定义的特殊规则。假定T表示一个线程，V和W分别表示两个volatile型变量，那么在进行read、load、use、assign、store和write操作时需要满足如下规则：

• 只有当线程T对变量V执行的前一个动作是load的时候，线程T才能对变量V执行use动作；并且，只有当线程T对变量V执行的后一个动作是use的时候，线程T才能对变量V执行load动作。线程T对变量V的use动作可以认为是和线程T对变量V的load、read动作相关联，必须连续一起出现（这条规则要求在工作内存中，每次使用V前都必须先从主内存刷新最新的值，用于保证能看见其他线程对变量V所做的修改后的值）。
• 只有当线程T对变量V执行的前一个动作是assign的时候，线程T才能对变量V执行store动作；并且，只有当线程T对变量V执行的后一个动作是store的时候，线程T才能对变量V执行assign动作。线程T对变量V的assign动作可以认为是和线程T对变量V的store、write动作相关联，必须连续一起出现（这条规则要求在工作内存中，每次修改V后都必须立刻同步回主内存中，用于保证其他线程可以看到自己对变量V所做的修改）。
• 假定动作A是线程T对变量V实施的use或assign动作，假定动作F是和动作A相关联的load或store动作，假定动作P是和动作F相应的对变量V的read或write动作是类似的，假定动作B是线程T对变量W实施的use或assign动作，假定动作G是和动作B相关联的load或store动作，假定动作Q是和动作G相应的对变量W的read或write动作。如果A先于B，那么P先于Q（这条规则要求volatile修饰的变量不会被指令重排序优化，保证代码的执行顺序与程序的顺序相同）。

对于long和double型变量的特殊规则

Java内存模型要求lock、unlock、read、load、assign、use、store、write这8个操作都具有原子性，但是对于64位的数据类型（long和double），在模型中特别定义了一条相对宽松的规定：允许虚拟机将没有被volatile修饰的64位数据的读写操作划分为两次32位的操作来进行，即允许虚拟机实现选择可以不保证64位数据类型的load、store、read和write这4个操作的原子性，这点就是所谓的long和double的非原子性协定（Nonatomic Treatment of double and long Variables）。

如果有多个线程共享一个并未声明为volatile的long或double类型的变量，并且同时对它们进行读取和修改操作，那么某些线程可能会读取到一个既非原值，也不是其他线程修改值的代表了“半个变量”的数值。

不过这种读取到“半个变量”的情况非常罕见（在目前商用Java虚拟机中不会出现），因为Java内存模型虽然允许虚拟机不把long和double变量的读写实现成原子操作，但允许虚拟机选择把这些操作实现为具有原子性的操作，而且还“强烈建议”虚拟机这样实现。在实际开发中，目前各种平台下的商用虚拟机几乎都选择把64位数据的读写操作作为原子操作来对待，因此我们在编写代码时一般不需要把用到的long和double变量专门声明为volatile。

原子性、可见性与有序性

原子性（Atomicity）：由Java内存模型来直接保证的原子性变量操作包括read、load、assign、use、store和write，我们大致可以认为基本数据类型的访问读写是具备原子性的（例外就是long和double的非原子性协定，读者只要知道这件事情就可以了，无须太过在意这些几乎不会发生的例外情况）。

如果应用场景需要一个更大范围的原子性保证（经常会遇到），Java内存模型还提供了lock和unlock操作来满足这种需求，尽管虚拟机未把lock和unlock操作直接开放给用户使用，但是却提供了更高层次的字节码指令monitorenter和monitorexit来隐式地使用这两个操作，这两个字节码指令反映到Java代码中就是同步块——synchronized关键字，因此在synchronized块之间的操作也具备原子性。

可见性（Visibility）：可见性是指当一个线程修改了共享变量的值，其他线程能够立即得知这个修改。上文在讲解volatile变量的时候我们已详细讨论过这一点。Java内存模型是通过在变量修改后将新值同步回主内存，在变量读取前从主内存刷新变量值这种依赖主内存作为传递媒介的方式来实现可见性的，无论是普通变量还是volatile变量都是如此，普通变量与volatile变量的区别是，volatile的特殊规则保证了新值能立即同步到主内存，以及每次使用前立即从主内存刷新。因此，可以说volatile保证了多线程操作时变量的可见性，而普通变量则不能保证这一点。

除了volatile之外，Java还有两个关键字能实现可见性，即synchronized和final。同步块的可见性是由“对一个变量执行unlock操作之前，必须先把此变量同步回主内存中（执行store、write操作）”这条规则获得的，而final关键字的可见性是指：被final修饰的字段在构造器中一旦初始化完成，并且构造器没有把“this”的引用传递出去（this引用逃逸是一件很危险的事情，其他线程有可能通过这个引用访问到“初始化了一半”的对象），那在其他线程中就能看见final字段的值。

有序性（Ordering）：Java内存模型的有序性在前面讲解volatile时也详细地讨论过了，Java程序中天然的有序性可以总结为一句话：如果在本线程内观察，所有的操作都是有序的；如果在一个线程中观察另一个线程，所有的操作都是无序的。前半句是指“线程内表现为串行的语义”（Within-Thread As-If-Serial Semantics），后半句是指“指令重排序”现象和“工作内存与主内存同步延迟”现象。

Java语言提供了volatile和synchronized两个关键字来保证线程之间操作的有序性，volatile关键字本身就包含了禁止指令重排序的语义，而synchronized则是由“一个变量在同一个时刻只允许一条线程对其进行lock操作”这条规则获得的，这条规则决定了持有同一个锁的两个同步块只能串行地进入。

先行发生原则

这个原则非常重要，它是判断数据是否存在竞争、线程是否安全的主要依据，依靠这个原则，我们可以通过几条规则一揽子地解决并发环境下两个操作之间是否可能存在冲突的所有问题。

先行发生是Java内存模型中定义的两项操作之间的偏序关系，如果说操作A先行发生于操作B，其实就是说在发生操作B之前，操作A产生的影响能被操作B观察到，“影响”包括修改了内存中共享变量的值、发送了消息、调用了方法等。这句话不难理解，但它意味着什么呢？我们可以举个例子来说明一下，如下代码清单中所示的这3句伪代码。

//以下操作在线程A中执行
i=1；
//以下操作在线程B中执行
j=i；
//以下操作在线程C中执行
i=2；

假设线程A中的操作“i=1”先行发生于线程B的操作“j=i”，那么可以确定在线程B的操作执行后，变量j的值一定等于1，得出这个结论的依据有两个：一是根据先行发生原则，“i=1”的结果可以被观察到；二是线程C还没“登场”，线程A操作结束之后没有其他线程会修改变量i的值。现在再来考虑线程C，我们依然保持线程A和线程B之间的先行发生关系，而线程C出现在线程A和线程B的操作之间，但是线程C与线程B没有先行发生关系，那j的值会是多少呢？答案是不确定！1和2都有可能，因为线程C对变量i的影响可能会被线程B观察到，也可能不会，这时候线程B就存在读取到过期数据的风险，不具备多线程安全性。

下面是Java内存模型下一些“天然的”先行发生关系，这些先行发生关系无须任何同步器协助就已经存在，可以在编码中直接使用。如果两个操作之间的关系不在此列，并且无法从下列规则推导出来的话，它们就没有顺序性保障，虚拟机可以对它们随意地进行重排序。

• 程序次序规则（Program Order Rule）：在一个线程内，按照程序代码顺序，书写在前面的操作先行发生于书写在后面的操作。准确地说，应该是控制流顺序而不是程序代码顺序，因为要考虑分支、循环等结构。
• 管程锁定规则（Monitor Lock Rule）：一个unlock操作先行发生于后面对同一个锁的lock操作。这里必须强调的是同一个锁，而“后面”是指时间上的先后顺序。
• volatile变量规则（Volatile Variable Rule）：对一个volatile变量的写操作先行发生于后面对这个变量的读操作，这里的“后面”同样是指时间上的先后顺序。
• 线程启动规则（Thread Start Rule）：Thread对象的start（）方法先行发生于此线程的每一个动作。
• 线程终止规则（Thread Termination Rule）：线程中的所有操作都先行发生于对此线程的终止检测，我们可以通过Thread.join（）方法结束、Thread.isAlive（）的返回值等手段检测到线程已经终止执行。
• 线程中断规则（Thread Interruption Rule）：对线程interrupt（）方法的调用先行发生于被中断线程的代码检测到中断事件的发生，可以通过Thread.interrupted（）方法检测到是否有中断发生。
• 对象终结规则（Finalizer Rule）：一个对象的初始化完成（构造函数执行结束）先行发生于它的finalize（）方法的开始。
• 传递性（Transitivity）：如果操作A先行发生于操作B，操作B先行发生于操作C，那就可以得出操作A先行发生于操作C的结论。

时间先后顺序与先行发生原则之间基本没有太大的关系，所以我们衡量并发安全问题的时候不要受到时间顺序的干扰，一切必须以先行发生原则为准。

Java与线程

并发不一定要依赖多线程（如PHP中很常见的多进程并发），但是在Java里面谈论并发，大多数都与线程脱不开关系。

线程的实现

我们知道，线程是比进程更轻量级的调度执行单位，线程的引入，可以把一个进程的资源分配和执行调度分开，各个线程既可以共享进程资源（内存地址、文件I/O等），又可以独立调度（线程是CPU调度的基本单位）。

实现线程主要有3种方式：使用内核线程实现、使用用户线程实现和使用用户线程加轻量级进程混合实现。

1. 使用内核线程实现

内核线程（Kernel-Level Thread,KLT）就是直接由操作系统内核（Kernel，下称内核）支持的线程，这种线程由内核来完成线程切换，内核通过操纵调度器（Scheduler）对线程进行调度，并负责将线程的任务映射到各个处理器上。每个内核线程可以视为内核的一个分身，这样操作系统就有能力同时处理多件事情，支持多线程的内核就叫做多线程内核（Multi-Threads Kernel）。

程序一般不会直接去使用内核线程，而是去使用内核线程的一种高级接口——轻量级进程（Light Weight Process,LWP），轻量级进程就是我们通常意义上所讲的线程，由于每个轻量级进程都由一个内核线程支持，因此只有先支持内核线程，才能有轻量级进程。这种轻量级进程与内核线程之间1:1的关系称为一对一的线程模型，如下图所示

轻量级进程与内核线程之间1-1的关系

由于内核线程的支持，每个轻量级进程都成为一个独立的调度单元，即使有一个轻量级进程在系统调用中阻塞了，也不会影响整个进程继续工作，但是轻量级进程具有它的局限性：首先，由于是基于内核线程实现的，所以各种线程操作，如创建、析构及同步，都需要进行系统调用。而系统调用的代价相对较高，需要在用户态（User Mode）和内核态（Kernel Mode）中来回切换。其次，每个轻量级进程都需要有一个内核线程的支持，因此轻量级进程要消耗一定的内核资源（如内核线程的栈空间），因此一个系统支持轻量级进程的数量是有限的。

2. 使用用户线程实现

从广义上来讲，一个线程只要不是内核线程，就可以认为是用户线程（User Thread,UT），因此，从这个定义上来讲，轻量级进程也属于用户线程，但轻量级进程的实现始终是建立在内核之上的，许多操作都要进行系统调用，效率会受到限制。

而狭义上的用户线程指的是完全建立在用户空间的线程库上，系统内核不能感知线程存在的实现。用户线程的建立、同步、销毁和调度完全在用户态中完成，不需要内核的帮助。如果程序实现得当，这种线程不需要切换到内核态，因此操作可以是非常快速且低消耗的，也可以支持规模更大的线程数量，部分高性能数据库中的多线程就是由用户线程实现的。这种进程与用户线程之间1：N的关系称为一对多的线程模型，如下图所示。

进程与用户线程之间1：N的关系

使用用户线程的优势在于不需要系统内核支援，劣势也在于没有系统内核的支援，所有的线程操作都需要用户程序自己处理。线程的创建、切换和调度都是需要考虑的问题，而且由于操作系统只把处理器资源分配到进程，那诸如“阻塞如何处理”、“多处理器系统中如何将线程映射到其他处理器上”这类问题解决起来将会异常困难，甚至不可能完成。因而使用用户线程实现的程序一般都比较复杂，除了以前在不支持多线程的操作系统中（如DOS）的多线程程序与少数有特殊需求的程序外，现在使用用户线程的程序越来越少了，Java、Ruby等语言都曾经使用过用户线程，最终又都放弃使用它。

3. 使用用户线程加轻量级进程混合实现

线程除了依赖内核线程实现和完全由用户程序自己实现之外，还有一种将内核线程与用户线程一起使用的实现方式。在这种混合实现下，既存在用户线程，也存在轻量级进程。用户线程还是完全建立在用户空间中，因此用户线程的创建、切换、析构等操作依然廉价，并且可以支持大规模的用户线程并发。而操作系统提供支持的轻量级进程则作为用户线程和内核线程之间的桥梁，这样可以使用内核提供的线程调度功能及处理器映射，并且用户线程的系统调用要通过轻量级线程来完成，大大降低了整个进程被完全阻塞的风险。在这种混合模式中，用户线程与轻量级进程的数量比是不定的，即为N：M的关系，如下图所示，这种就是多对多的线程模型。

许多UNIX系列的操作系统，如Solaris、HP-UX等都提供了N：M的线程模型实现。

用户线程与轻量级进程之间N：M的关系

4. Java线程的实现

Java线程在JDK 1.2之前，是基于称为“绿色线程”（Green Threads）的用户线程实现的，而在JDK 1.2中，线程模型替换为基于操作系统原生线程模型来实现。因此，在目前的JDK版本中，操作系统支持怎样的线程模型，在很大程度上决定了Java虚拟机的线程是怎样映射的，这点在不同的平台上没有办法达成一致，虚拟机规范中也并未限定Java线程需要使用哪种线程模型来实现。线程模型只对线程的并发规模和操作成本产生影响，对Java程序的编码和运行过程来说，这些差异都是透明的。

对于Sun JDK来说，它的Windows版与Linux版都是使用一对一的线程模型实现的，一条Java线程就映射到一条轻量级进程之中，因为Windows和Linux系统提供的线程模型就是一对一的。

而在Solaris平台中，由于操作系统的线程特性可以同时支持一对一（通过Bound Threads或Alternate Libthread实现）及多对多（通过LWP/Thread Based Synchronization实现）的线程模型，因此在Solaris版的JDK中也对应提供了两个平台专有的虚拟机参数：-XX：+UseLWPSynchronization（默认值）和-XX：+UseBoundThreads来明确指定虚拟机使用哪种线程模型。

Java线程调度

线程调度是指系统为线程分配处理器使用权的过程，主要调度方式有两种，分别是协同式线程调度（Cooperative Threads-Scheduling）和抢占式线程调度（Preemptive Threads-Scheduling）。

如果使用协同式调度的多线程系统，线程的执行时间由线程本身来控制，线程把自己的工作执行完了之后，要主动通知系统切换到另外一个线程上。协同式多线程的最大好处是实现简单，而且由于线程要把自己的事情干完后才会进行线程切换，切换操作对线程自己是可知的，所以没有什么线程同步的问题。Lua语言中的“协同例程”就是这类实现。它的坏处也很明显：线程执行时间不可控制，甚至如果一个线程编写有问题，一直不告知系统进行线程切换，那么程序就会一直阻塞在那里。

如果使用抢占式调度的多线程系统，那么每个线程将由系统来分配执行时间，线程的切换不由线程本身来决定（在Java中，Thread.yield（）可以让出执行时间，但是要获取执行时间的话，线程本身是没有什么办法的）。在这种实现线程调度的方式下，线程的执行时间是系统可控的，也不会有一个线程导致整个进程阻塞的问题，Java使用的线程调度方式就是抢占式调度。

虽然Java线程调度是系统自动完成的，但是我们还是可以“建议”系统给某些线程多分配一点执行时间，另外的一些线程则可以少分配一点——这项操作可以通过设置线程优先级来完成。Java语言一共设置了10个级别的线程优先级（Thread.MIN_PRIORITY至Thread.MAX_PRIORITY），在两个线程同时处于Ready状态时，优先级越高的线程越容易被系统选择执行。

不过，线程优先级并不是太靠谱，原因是Java的线程是通过映射到系统的原生线程上来实现的，所以线程调度最终还是取决于操作系统，虽然现在很多操作系统都提供线程优先级的概念，但是并不见得能与Java线程的优先级一一对应。

“线程优先级并不是太靠谱”，不仅仅是说在一些平台上不同的优先级实际会变得相同这一点，还有其他情况让我们不能太依赖优先级：优先级可能会被系统自行改变。

状态转换

Java语言定义了5种线程状态，在任意一个时间点，一个线程只能有且只有其中的一种状态，这5种状态分别如下。

• 新建（New）：创建后尚未启动的线程处于这种状态。
• 运行（Runable）：Runable包括了操作系统线程状态中的Running和Ready，也就是处于此状态的线程有可能正在执行，也有可能正在等待着CPU为它分配执行时间。
• 无限期等待（Waiting）：处于这种状态的线程不会被分配CPU执行时间，它们要等待被其他线程显式地唤醒。以下方法会让线程陷入无限期的等待状态：
  没有设置Timeout参数的Object.wait（）方法。
  没有设置Timeout参数的Thread.join（）方法。
  LockSupport.park（）方法。
• 限期等待（Timed Waiting）：处于这种状态的线程也不会被分配CPU执行时间，不过无须等待被其他线程显式地唤醒，在一定时间之后它们会由系统自动唤醒。以下方法会让线程进入限期等待状态：
  Thread.sleep（）方法。
  设置了Timeout参数的Object.wait（）方法。
  设置了Timeout参数的Thread.join（）方法。
  LockSupport.parkNanos（）方法。
  LockSupport.parkUntil（）方法。
• 阻塞（Blocked）：线程被阻塞了，“阻塞状态”与“等待状态”的区别是：“阻塞状态”在等待着获取到一个排他锁，这个事件将在另外一个线程放弃这个锁的时候发生；而“等待状态”则是在等待一段时间，或者唤醒动作的发生。在程序等待进入同步区域的时候，线程将进入这种状态。
• 结束（Terminated）：已终止线程的线程状态，线程已经结束执行。

上述5种状态在遇到特定事件发生的时候将会互相转换，它们的转换关系如下图所示。

线程状态转换关系