目录 概述 硬件的效率与一致性 Java内存模型 主内存与工作内存 内存间交互操作 对于volatile型变量的特殊规则 对于long和double型变量的特殊规则 原子性、可见性与有序性 先行发生原则 Java与线程 线程的实现 1.使用内核线程实现 2.使用用户线程实现 3.使用用户线程加轻量级进程混合实现 4.Java线程的实现 Java线程调度 状态转换 正文 回到顶部 概述 多任务处理在现代计算机操作系统中几乎已是一项必备的功能了。在许多情况下，让计算机同时去做几件事情，不仅是因为计算机的运算能力强大了，还有一个很重要的原因是计算机的运算速度与它的存储和通信子系统速度的差距太大，大量的时间都花费在磁盘I/O、网络通信或者数据库访问上。如果不希望处理器在大部分时间里都处于等待其他资源的状态，就必须使用一些手段去把处理器的运算能力“压榨”出来，否则就会造成很大的浪费，而让计算机同时处理几项任务则是最容易想到、也被证明是非常有效的“压榨”手段。 除了充分利用计算机处理器的能力外，一个服务端同时对多个客户端提供服务则是另一个更具体的并发应用场景。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。 服务端是Java语言最擅长的领域之一，这个领域的应用占了Java应用中最大的一块份额，不过如何写好并发应用程序却又是服务端程序开发的难点之一，处理好并发方面的问题通常需要更多的编码经验来支持。幸好Java语言和虚拟机提供了许多工具，把并发编程的门槛降低了不少。并且各种中间件服务器、各类框架都努力地替程序员处理尽可能多的线程并发细节，使得程序员在编码时能更关注业务逻辑，而不是花费大部分时间去关注此服务会同时被多少人调用、如何协调硬件资源。无论语言、中间件和框架如何先进，开发人员都不能期望它们能独立完成所有并发处理的事情，了解并发的内幕也是成为一个高级程序员不可缺少的课程。 Amdahl定律通过系统中并行化与串行化的比重来描述多处理器系统能获得的运算加速能力，摩尔定律则用于描述处理器晶体管数量与运行效率之间的发展关系。这两个定律的更替代表了近年来硬件发展从追求处理器频率到追求多核心并行处理的发展过程。 回到顶部 硬件的效率与一致性 在正式讲解Java虚拟机并发相关的知识之前，我们先花费一点时间去了解一下物理计算机中的并发问题，物理机遇到的并发问题与虚拟机中的情况有不少相似之处，物理机对并发的处理方案对于虚拟机的实现也有相当大的参考意义。 “让计算机并发执行若干个运算任务”与“更充分地利用计算机处理器的效能”之间的因果关系，看起来顺理成章，实际上它们之间的关系并没有想象中的那么简单，其中一个重要的复杂性来源是绝大多数的运算任务都不可能只靠处理器“计算”就能完成，处理器至少要与内存交互，如读取运算数据、存储运算结果等，这个I/O操作是很难消除的（无法仅靠寄存器来完成所有运算任务）。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），如图12-1所示。当多个处理器的运算任务都涉及同一块主内存区域时，将可能导致各自的缓存数据不一致，如果真的发生这种情况，那同步回到主内存时以谁的缓存数据为准呢？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。在本章中将会多次提到的“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。不同架构的物理机器可以拥有不一样的内存模型，而Java虚拟机也有自己的内存模型，并且这里介绍的内存访问操作与硬件的缓存访问操作具有很高的可比性。 图　12-1　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。 回到顶部 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。在此之前，主流程序语言（如C/C++等）直接使用物理硬件和操作系统的内存模型，因此，会由于不同平台上内存模型的差异，有可能导致程序在一套平台上并发完全正常，而在另外一套平台上并发访问却经常出错，因此在某些场景就必须针对不同的平台来编写程序。 定义Java内存模型并非一件容易的事情，这个模型必须定义得足够严谨，才能让Java的并发内存访问操作不会产生歧义；但是，也必须定义得足够宽松，使得虚拟机的实现有足够的自由空间去利用硬件的各种特性（寄存器、高速缓存和指令集中某些特有的指令）来获取更好的执行速度。经过长时间的验证和修补，在JDK 1.5（实现了JSR-133[2]）发布后，Java内存模型已经成熟和完善起来了。 回到顶部 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。为了获得较好的执行效能，Java内存模型并没有限制执行引擎使用处理器的特定寄存器或缓存来和主内存进行交互，也没有限制即时编译器进行调整代码执行顺序这类优化措施。 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图12-2所示。 图　12-2　线程、主内存、工作内存三者的交互关系（请与图12-1对比） 注： 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。 “拷贝副本”，如“假设线程中访问一个10MB的对象，也会把这10MB的内存复制一份拷贝出来吗？”，事实上并不会如此，这个对象的引用、对象中某个在线程访问到的字段是有可能存在拷贝的，但不会有虚拟机实现成把整个对象拷贝A一次。 volatile变量依然有工作内存的拷贝，但是由于它特殊的操作顺序性规定，所以看起来如同直接在主内存中读写访问一般，因此这里的描述对于volatile也并不存在例外。 除了实例数据，Java堆还保存了对象的其他信息，对于HotSpot虚拟机来讲，有Mark Word（存储对象哈希码、GC标志、GC年龄、同步锁等信息）、Klass Point（指向存储类型元数据的指针）及一些用于字节对齐补白的填充数据（如果实例数据刚好满足8字节对齐的话，则可以不存在补白）。 回到顶部 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。由于这种定义相当严谨但又十分烦琐，实践起来很麻烦，所以在后文将介绍这种定义的一个等效判断原则——先行发生原则，用来确定一个访问在并发环境下是否安全。 注： 基于理解难度和严谨性考虑，最新的JSR-133文档中，已经放弃采用这8种操作去定义Java内存模型的访问协议了（仅是描述方式改变了，Java内存模型并没有改变）。 回到顶部 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。了解volatile变量的语义对后面了解多线程操作的其他特性很有意义，在本节中我们将多花费一些时间去弄清楚volatile的语义到底是什么。 Java内存模型对volatile专门定义了一些特殊的访问规则，在介绍这些比较拗口的规则定义之前，先用不那么正式但通俗易懂的语言来介绍一下这个关键字的作用。 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，例如，线程A修改一个普通变量的值，然后向主内存进行回写，另外一条线程B在线程A回写完成了之后再从主内存进行读取操作，新变量值才会对线程B可见。 关于volatile变量的可见性，经常会被开发人员误解，认为以下描述成立：“volatile变量对所有线程是立即可见的，对volatile变量所有的写操作都能立刻反应到其他线程之中，换句话说，volatile变量在各个线程中是一致的，所以基于volatile变量的运算在并发下是安全的”。这句话的论据部分并没有错，但是其论据并不能得出“基于volatile变量的运算在并发下是安全的”这个结论。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，请看代码清单12-1中演示的例子。 代码清单12-1　volatile的运算 复制代码 /** * 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); } } 复制代码 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，这是为什么呢？ 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代码清单12-2，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。 代码清单12-2　VolatileTest的字节码 复制代码 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 复制代码 客观地说，笔者在此使用字节码来分析并发问题，仍然是不严谨的，因为即使编译出来只有一条字节码指令，也并不意味执行这条指令就是一个原子操作。一条字节码指令在解释执行时，解释器将要运行许多行代码才能实现它的语义，如果是编译执行，一条字节码指令也可能转化成若干条本地机器码指令，此处使用-XX：+PrintAssembly参数输出反汇编来分析会更加严谨一些，但考虑到读者阅读的方便，并且字节码已经能说明问题，所以此处使用字节码来分析。 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12-3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。 代码清单12-3　volatile的使用场景 复制代码 volatile boolean shutdownRequested； public void shutdown（）{ shutdownRequested=true； } public void doWork（）{ while（！shutdownRequested）{ //do stuff } } 复制代码 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）。 上面的描述仍然不太容易理解，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，演示程序如代码清单12-4所示。 代码清单12-4　指令重排序 复制代码 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（）； 复制代码 代码清单12-4中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。 指令重排序是并发编程中最容易让开发人员产生疑惑的地方，除了上面伪代码的例子之外，笔者再举一个可以实际操作运行的例子来分析volatile关键字是如何禁止指令重排序优化的。代码清单12-5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（如何获得JIT的汇编代码，请参考4.2.7节）。 代码清单12-5　DCL单例模式 复制代码 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(); } } 复制代码 编译后，这段代码对instance变量赋值部分如代码清单12-6所示。 代码清单12-6 复制代码 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 复制代码 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A*2+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）。 注： volatile屏蔽指令重排序的语义在JDK 1.5中才被完全修复，此前的JDK中即使将变量声明为volatile也仍然不能完全避免重排序所导致的问题（主要是volatile变量前后的代码仍然存在重排序问题），这点也是在JDK 1.5之前的Java中无法安全地使用DCL（双锁检测）来实现单例模式的原因。 Doug Lea列出了各种处理器架构下的内存屏障指令：http://g.oswego.edu/dl/jmm/cookbook.html。 回到顶部 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。 回到顶部 原子性、可见性与有序性 介绍完Java内存模型的相关操作和规则，我们再整体回顾一下这个模型的特征。Java内存模型是围绕着在并发过程中如何处理原子性、可见性和有序性这3个特征来建立的，我们逐个来看一下哪些操作实现了这3个特性。 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l