JAVA内存模型和Happens-Before规则知识点讲解
我们在本篇内容里聊一聊JAVA的内存模型和Happens-Before规则。
JAVA内存模型
这里的JAVA内存模型指的不是我们JVM专栏中提到的内存分布模型，而是针对并发编程的，小伙伴们不要混淆概念了。
我们已经知道，导致可见性问题的是缓存，导致有序性问题的是指令重排，那么禁用缓存和禁用指令重排不就可以避免出现这两种问题了吗。
但想想也知道，如果直接禁用掉，性能会大打折扣，所以正确的方式应该是按需禁用。
只有程序员才能分析出什么时候应该禁用，所以为了解决可见性和有序性，其实只要提供给程序员按需禁用的API接口就可以了。
JAVA的内存模型是一个很复杂的规范，可以从不同的角度来解释，本质上我们可以理解成JAVA内存模型规范了JVM如何按需禁用缓存和禁用指令重排。
具体来说这些方法包括 volatile、synchronized 和 final 等关键字，以及六项 Happens-Before 规则。
volatile不是JAVA独有的关键字，它最开始的含义就是禁用CPU缓存，JAVA1.5之后对它进行了语义加强，就是引入了一套Happens-Before 规则。
例如下面的代码：
class VolatileExample {
int x = 0;
volatile boolean v = false;
public void writer() {
x = 42;
v = true;
}
public void reader() {
if (v == true) {
// 这里 x 会是多少呢？
}
}
}
假如线程A执行了writer方法，线程B执行reader方法，如果线程B发现了v=true，那么同时也会发现x=42。
Happens-Before 规则
接下来我们就来看看今天的主角，Happens-Before是什么？
Happens-Before要表达的是：前面一个操作的结果对后续操作是可见的，它约束了编译器的优化行为，虽允许编译器优化导致的指令重排，但是要求编译器优化后一定遵守 Happens-Before 规则。
都说Happens-Before对于JAVA内存模型来讲是一个比较晦涩难懂的部分，但我们一点一点来剖析，其实没那么难理解。
程序的顺序性规则
这条规则是指在一个线程中，按照程序顺序，前面的操作 Happens-Before 于后续的任意操作。
这条规则还是比较容易理解的，就是保证了单线程中程序的顺序性。
volatile变量规则
这条规则是指对一个 volatile 变量的写操作， Happens-Before 于后续对这个 volatile 变量的读操作。
这么看的话，是不是发现其实它就是禁用CPU缓存的意思，多线程下保证变量的可见性。
传递性
这条规则是指如果 A Happens-Before B，且 B Happens-Before C，那么 A Happens-Before C。
这个传递性也很好理解，那么假如把传递性和volatile变量规则放在一起会发生什么呢？
就比如我们上文中的代码，x=42 Happens-Before v=true，写变量v=true Happens-Before 读变量v，那么根据传递性规则，x=42 Happens-Before 读变量v。
所以我们之前分析，如果线程B读变量v=true，那么x=42对于线程B也是可见的。
并发工具包（java.util.concurrent）就是靠 volatile 语义来搞定可见性的，同时传递性也是对volatile关键字的增强，保证了可见性的同时也保证了有序性。
管程中锁的规则
这条规则是指对一个锁的解锁 Happens-Before 于后续对这个锁的加锁。
这条规则其实也很容易理解，不加锁何来解锁一说。
线程start()规则
这条是关于线程启动的。它是指主线程 A 启动子线程 B 后，子线程 B 能够看到主线程在启动子线程 B 前的操作。
这条规则也没什么好解释的，就是字面意思。
线程join()规则
这条是关于线程等待的。它是指主线程 A 等待子线程 B 完成（主线程 A 通过调用子线程 B 的 join() 方法实现），当子线程 B 完成后（主线程 A 中 join() 方法返回），主线程能够看到子线程的操作。当然所谓的“看到”，指的是对共享变量的操作。
总结
Java 的内存模型是并发编程领域的一次重要创新，它主要分为两部分，一部分面向编写并发程序的应用开发人员，另一部分是面向 JVM 的实现人员的。
我们在并发专栏中理解前者就可以了。
到此这篇关于JAVA内存模型和Happens-Before规则知识点讲解的文章就介绍到这了,更多相关浅谈JAVA内存模型和Happens-Before规则内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！
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