并发Bug之源有三，请睁大眼睛看清它们

写在前面

• 生活中你一定听说过——能者多劳
• 作为 Java 程序员，你一定听过——这个功能请求慢，能加一层缓存或优化一下 SQL 吗？
• 看过中国古代神话故事的也一定听过——天上一天，地上一年

一切设计来源于生活，上一章 学并发编程，透彻理解这三个核心是关键 中有讲过，作为"资本家"，你要尽可能的榨取 CPU，内存与 IO 的剩余价值，但三者完成任务的速度相差很大，CPU > 内存 > IO分，CPU 是天，那内存就是地，内存是天，那 IO 就是地，那怎样平衡三者，提升整体速度呢？

1. CPU 增加缓存，还不止一层缓存，平衡内存的慢
2. CPU 能者多劳，通过分时复用，平衡 IO 的速度差异
3. 优化编译指令

上面的方式貌似解决了木桶短板问题，但同时这种解决方案也伴随着产生新的可见性，原子性，和有序性的问题，且看

三大问题

可见性

一个线程对共享变量的修改，另外一个线程能够立刻看到，我们称为可见性

谈到可见性，要先引出 JMM (Java Memory Model) 概念, 即 Java 内存模型，Java 内存模型规定，将所有的变量都存放在 主内存 中，当线程使用变量时，会把主内存里面的变量 复制 到自己的工作空间或者叫作 私有内存 ，线程读写变量时操作的是自己工作内存中的变量。

用 Git 的工作流程理解上面的描述就很简单了，Git 远程仓库就是主内存，Git 本地仓库就是自己的工作内存

文字描述有些抽象，我们来图解说明:

看这个场景:

1. 主内存中有变量 x，初始值为 0
2. 线程 A 要将 x 加 1，先将 x=0 拷贝到自己的私有内存中，然后更新 x 的值
3. 线程 A 将更新后的 x 值回刷到主内存的时间是不固定的
4. 刚好在线程 A 没有回刷 x 到主内存时，线程 B 同样从主内存中读取 x，此时为 0，和线程 A 一样的操作，最后期盼的 x=2 就会编程 x=1

这就是线程可见性的问题

JMM 是一个抽象的概念，在实际实现中，线程的工作内存是这样的:

为了平衡内存/IO 短板，会在 CPU 上增加缓存，每个核都只有自己的一级缓存，甚至有一个所有 CPU 都共享的二级缓存，就是上图的样子了，都说这么设计是硬件同学留给软件同学的一个坑，但能否跳过去这个坑也是衡量软件同学是否走向 Java 进阶的关键指标吧......

小提示

从上图中你也可以看出，在 Java 中，所有的实例域，静态域和数组元素都存储在堆内存中，堆内存在线程之间共享，这些在后续文章中都称之为「共享变量」，局部变量，方法定义参数和异常处理器参数不会在线程之间共享，所以他们不会有内存可见性的问题，也就不受内存模型的影响

一句话，要想解决多线程可见性问题，所有线程都必须要刷取主内存中的变量
怎么解决可见性问题呢？Java 关键字 volatile 帮你搞定，后续章节会分析......

原子性

原子（atom）指化学反应不可再分的基本微粒，原子性操作你应该能感受到其含义:

所谓原子操作是指不会被线程调度机制打断的操作；这种操作一旦开始，就一直运行到结束，中间不会有任何 context switch

小品「钟点工」有一句非常经典的台词，要把大象装冰箱，总共分几步？

来看一小段程序:

多线程情况下能得到我们期盼的 count = 20000 的值吗？ 也许有同学会认为，线程调用的 counter 方法只有一个 count++ 操作，是单一操作，所以是原子性的，非也。在线程第一讲中说过我们不能用高级语言思维来理解 CPU 的处理方式，count++ 转换成 CPU 指令则需要三步，通过下面命令解析出汇编指令等信息:

javap -c UnsafeCounter 

截取 counter 方法的汇编指令来看:

解释一下上面的指令，
16 : 获取当前 count 值，并且放入栈顶
19 : 将常量 1 放入栈顶
20 : 将当前栈顶中两个值相加，并把结果放入栈顶
21 : 把栈顶的结果再赋值给 count

由此可见，简单的 count++ 不是一步操作，被转换为汇编后就不具备原子性了，就好比大象装冰箱，其实要分三步:

第一步，把冰箱门打开；第二步，把大象放进去；第三步，把冰箱门带上

结合 JMM 结构图理解，说明一下为什么很难得到 count=20000 的结果:

多线程计数器，如何保证多个操作的原子性呢？最粗暴的方式是在方法上加 synchronized 关键字，比如这样:

问题是解决了，如果 synchronized 是万能良方，那么也许并发就没那么多事了，可以靠一个 synchronized 走天下了，事实并不是这样，synchronized 是独占锁 (同一时间只能有一个线程可以调用)，没有获取锁的线程会被阻塞；另外也会带来很多线程切换的上下文开销

所以 JDK 中就有了非阻塞 CAS (Compare and Swap) 算法实现的原子操作类 AtomicLong 等工具类，看过源码的同学也许会发现一个共同特点，所有原子类中都有下面这样一段代码:

private static final Unsafe unsafe = Unsafe.getUnsafe();

这个类是 JDK 的 rt.jar 包中的 Unsafe 类提供了 硬件级别 的原子性操作，类中的方法都是 native 修饰的，后面介绍原子类之前也会先说明这个类中的几个方法，这里先简单介绍有个印象即可。

有同学不理解我刚刚提到的线程上下文切换开销很大是什么意思，举 2个例子你就懂了:

• 你(CPU)在看两本书(两个线程)，看第一本书很短时间后要去看第二本书，看第二本书很短时间后又回看第一本书，并要精确的记得看到第几行，当初看到了什么(CPU 记住线程级别的信息)，当让你 "同时" 看 10 本甚至更多，切换的开销就很大了吧
• 综艺节目中有很多游戏，让你一边数钱，又要一边做其他的事，最终保证多样事情都做正确，大脑开销大不大，你试试就知道了??

有序性

生活中你问候他人「吃了吗你？」和「你吃了吗？」是一个意思，你写的是下面程序:

a = 1；
b =  2;
System.out.println(a);
System.out.println(b);

编译器优化后可能就变成了这样:

b =  2;
a = 1；
System.out.println(a);
System.out.println(b);

这个情况，编译器调整了语句顺序没什么影响，但编译器 擅自 优化顺序，就给我们埋下了雷，比如应用双重检查方式实现的单例

一切又很完美是不是，非也，问题出现在 instance = new Singleton();，这 1 行代码转换成了 CPU 指令后又变成了 3 个，我们理解 new 对象应该是这样的:

1. 分配一块内存 M
2. 在内存 M 上初始化 Singleton 对象
3. 然后 M 的地址赋值给 instance 变量

但编译器擅自优化后可能就变成了这样:

1. 分配一块内存 M
2. 然后将 M 的地址赋值给 instance 变量
3. 在内存 M 上初始化 Singleton 对象

首先 new 对象分了三步，给 CPU 留下了切换线程的机会；另外，编译器优化后的顺序可能导致问题的发生，来看:

1. 线程 A 先执行 getInstance 方法，当执行到指令 2 时，恰好发生了线程切换
2. 线程 B 刚进入到 getInstance 方法，判断 if 语句 instance 是否为空
3. 线程 A 已经将 M 的地址赋值给了 instance 变量，所以线程 B 认为 instance 不为空
4. 线程 B 直接 return instance 变量
5. CPU 切换回线程 A，线程 A 完成后续初始化内容

我们还是画个图说明一下:

如果线程 A 执行到第 2 步，线程切换，由于线程 A 没有把红色箭头执行完全，线程 B 就会得到一个未初始化完全的对象，访问 instance 成员变量的时候就可能发生 NPE，如果将变量 instance 用 volatile 或者 final 修饰(涉及到类的加载机制，可看我之前写的文章: 双亲委派模型：大厂高频面试题，轻松搞定)，问题就解决了.

总结

你所看到的程序并不一定是编译器优化/编译后的 CPU 指令，大象装冰箱是是个程序，但其隐含三个步骤，学习并发编程，你要按照 CPU 的思维考虑问题，所以你需要深刻理解 可见性/原子性/有序性 ，这是产生并发 Bug 的源头

本节说明了三个问题，下面的文章也会逐个分析解决以上问题的办法，以及相对优的方案，请持续关注，另外关于并发的测试代码我都会按例上传到 github，公众号回复「demo」——> concurrency 获取更多内容

灵魂追问

1. 为什么用 final 修饰的变量就是线程安全的了呢？
2. 你会经常查看 CPU 汇编指令吗？
3. 如果让你写单例，你通常会采用哪种实现？

提高效率工具

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这是一款 IDEA 的主题插件，安装后，选择 Material Palenight 主题，同时作出如下设置

设置完后，你的 IDEA 就是下面这样，引起极度舒适

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