上面一篇文章简单介绍了一下,由于各种原因会导致多线程场景下可能存在原子性、一致性和有序性问题。但是并没有深入,这篇文章就来在之前的基础上,再来看一下,并发编程中,这些问题都是哪来的?
首先,我们还是从操作系统开始,先来了解一些基础知识。
CPU时间片
很多人都知道,现在我们用到操作系统,无论是Windows、Linux还是MacOS等其实都是多用户多任务分时操作系统。使用这些操作系统的“用户”是可以“同时”干多件事的,这已经是日常习惯了,并没觉得有什么特别。
但是实际上,对于单CPU的计算机来说,在CPU中,同一时间是只能干一件事儿的。
为了看起来像是“同时干多件事”,分时操作系统是把CPU的时间划分成长短基本相同的时间区间,即”时间片”,通过操作系统的管理,把这些时间片依次轮流地分配给各个“用户”使用。
如果某个“用户”在时间片结束之前,整个任务还没有完成,“用户”就必须进入到就绪状态,放弃CPU,等待下一轮循环。此时CPU又分配给另一个“用户”去使用。
不同的操作系统,在选择“用户”分配时间片的调度算法是不一样的,常用的有FCFS、轮转、SPN、SRT、HRRN、反馈等,由于不是本文重点,就不展开了。
进程与线程
前面介绍CPU时间片的时候提到了CPU会根据不同的调度算法把时间片分配给“用户”,这里的“用户”在以前指的是进程,随着操作系统的不断发展,现在一般指线程。
在过去没有线程的操作系统中,资源的分配和执行都是由进程完成的。随着技术的发展,为了减少由于进程切换带来的开销,提升并发能力,操作系统中引入线程。把原本属于进程的工作一分为二,进程还是负责资源的分配,而线程负责执行。
也就是说,进程是资源分配的基本单位,而线程是调度的基本单位。
多线程中的并发问题
了解了以上的和硬件及操作系统有关的基础知识以后,我们再来看下,在多线程场景中有哪些并发问题。
关于并发编程中的原子性、可见性和有序性问题我在《内存模型》一文介绍过。
文中提到:缓存一致性问题其实就是可见性问题。而处理器优化是可以导致原子性问题的。指令重排即会导致有序性问题。有部分读者对这部分不是很理解。由于上一篇文章主要介绍内存模型,并没有展开分析,只是给了个结论,这里再针对这部分深入分析一下。
由于缓存一致性问题导致可见性问题,在《内存模型》中介绍的很清晰了,这里就不赘述了,主要结合本文来分析下原子性问题和有序性问题。
原子性问题
我们说原子性问题,其实指的是多线程场景中操作如果不能保证原子性,会导致处理结果和预期不一致。
前面我们提到过,线程是CPU调度的基本单位。CPU有时间片的概念,会根据不同的调度算法进行线程调度。所以在多线程场景下,就会发生原子性问题。因为线程在执行一个读改写操作时,在执行完读改之后,时间片耗完,就会被要求放弃CPU,并等待重新调度。这种情况下,读改写就不是一个原子操作。
在单线程中,一个读改写就算不是原子操作也没关系,因为只要这个线程再次被调度,这个操作总是可以执行完的。但是在多线程场景中可能就有问题了。因为多个线程可能会对同一个共享资源进行操作。
比如经典的 i++ 操作,对于一个简单的i++操作,一共有三个步骤:load , add,save 。共享变量就会被多个线程同时进行操作,这样读改写操作就不是原子的,操作完之后共享变量的值会和期望的不一致,举个例子:如果i=1,我们进行两次i++操作,我们期望的结果是3,但是有可能结果是2。
有序性问题
而且,我们知道,除了引入了时间片以外,由于处理器优化和指令重排等,CPU还可能对输入代码进行乱序执行,比如load->add->save 有可能被优化成load->save->add 。这就是有序性问题。
还是刚刚的i++操作,在满足了原子性的情况下,如果没有满足有序性,那么得到的结果可能也不是我们想要的。
作者:Java填坑之路
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