Java内存模型即Java Memory Model，简称JMM。JMM定义了Java 虚拟机(JVM)在计算机内存(RAM)中的工作方式。JVM是整个计算机虚拟模型，所以JMM是隶属于JVM的。
如果我们要想深入了解Java并发编程，就要先理解好Java内存模型。Java内存模型定义了多线程之间共享变量的可见性以及如何在需要的时候对共享变量进行同步。原始的Java内存模型效率并不是很理想，因此Java1.5版本对其进行了重构，现在的Java8仍沿用了Java1.5的版本。
关于并发编程
在并发编程领域，有两个关键问题：线程之间的通信和同步。
线程之间的通信
线程的通信是指线程之间以何种机制来交换信息。在命令式编程中，线程之间的通信机制有两种共享内存和消息传递。
在共享内存的并发模型里，线程之间共享程序的公共状态，线程之间通过写-读内存中的公共状态来隐式进行通信，典型的共享内存通信方式就是通过共享对象进行通信。
在消息传递的并发模型里，线程之间没有公共状态，线程之间必须通过明确的发送消息来显式进行通信，在java中典型的消息传递方式就是wait()和notify()。
关于Java线程之间的通信，可以参考线程之间的通信（thread signal）。
线程之间的同步
同步是指程序用于控制不同线程之间操作发生相对顺序的机制。
在共享内存并发模型里，同步是显式进行的。程序员必须显式指定某个方法或某段代码需要在线程之间互斥执行。
在消息传递的并发模型里，由于消息的发送必须在消息的接收之前，因此同步是隐式进行的。
Java的并发采用的是共享内存模型
Java线程之间的通信总是隐式进行，整个通信过程对程序员完全透明。如果编写多线程程序的Java程序员不理解隐式进行的线程之间通信的工作机制，很可能会遇到各种奇怪的内存可见性问题。
Java内存模型
上面讲到了Java线程之间的通信采用的是过共享内存模型，这里提到的共享内存模型指的就是Java内存模型(简称JMM)，JMM决定一个线程对共享变量的写入何时对另一个线程可见。从抽象的角度来看，JMM定义了线程和主内存之间的抽象关系：线程之间的共享变量存储在主内存（main memory）中，每个线程都有一个私有的本地内存（local memory），本地内存中存储了该线程以读/写共享变量的副本。本地内存是JMM的一个抽象概念，并不真实存在。它涵盖了缓存，写缓冲区，寄存器以及其他的硬件和编译器优化。

从上图来看，线程A与线程B之间如要通信的话，必须要经历下面2个步骤：
1. 首先，线程A把本地内存A中更新过的共享变量刷新到主内存中去。
2. 然后，线程B到主内存中去读取线程A之前已更新过的共享变量。 

下面通过示意图来说明这两个步骤：

如上图所示，本地内存A和B有主内存中共享变量x的副本。假设初始时，这三个内存中的x值都为0。线程A在执行时，把更新后的x值（假设值为1）临时存放在自己的本地内存A中。当线程A和线程B需要通信时，线程A首先会把自己本地内存中修改后的x值刷新到主内存中，此时主内存中的x值变为了1。随后，线程B到主内存中去读取线程A更新后的x值，此时线程B的本地内存的x值也变为了1。
从整体来看，这两个步骤实质上是线程A在向线程B发送消息，而且这个通信过程必须要经过主内存。JMM通过控制主内存与每个线程的本地内存之间的交互，来为java程序员提供内存可见性保证。
上面也说到了，Java内存模型只是一个抽象概念，那么它在Java中具体是怎么工作的呢？为了更好的理解上Java内存模型工作方式，下面就JVM对Java内存模型的实现、硬件内存模型及它们之间的桥接做详细介绍。
JVM对Java内存模型的实现
在JVM内部，Java内存模型把内存分成了两部分：线程栈区和堆区，下图展示了Java内存模型在JVM中的逻辑视图：


JVM中运行的每个线程都拥有自己的线程栈，线程栈包含了当前线程执行的方法调用相关信息，我们也把它称作调用栈。随着代码的不断执行，调用栈会不断变化。
线程栈还包含了当前方法的所有本地变量信息。一个线程只能读取自己的线程栈，也就是说，线程中的本地变量对其它线程是不可见的。即使两个线程执行的是同一段代码，它们也会各自在自己的线程栈中创建本地变量，因此，每个线程中的本地变量都会有自己的版本。
所有原始类型(boolean,byte,short,char,int,long,float,double)的本地变量都直接保存在线程栈当中，对于它们的值各个线程之间都是独立的。对于原始类型的本地变量，一个线程可以传递一个副本给另一个线程，当它们之间是无法共享的。
堆区包含了Java应用创建的所有对象信息，不管对象是哪个线程创建的，其中的对象包括原始类型的封装类（如Byte、Integer、Long等等）。不管对象是属于一个成员变量还是方法中的本地变量，它都会被存储在堆区。
下图展示了调用栈和本地变量都存储在栈区，对象都存储在堆区：


一个本地变量如果是原始类型，那么它会被完全存储到栈区。

一个本地变量也有可能是一个对象的引用，这种情况下，这个本地引用会被存储到栈中，但是对象本身仍然存储在堆区。
对于一个对象的成员方法，这些方法中包含本地变量，仍需要存储在栈区，即使它们所属的对象在堆区。

对于一个对象的成员变量，不管它是原始类型还是包装类型，都会被存储到堆区。
Static类型的变量以及类本身相关信息都会随着类本身存储在堆区。
堆中的对象可以被多线程共享。如果一个线程获得一个对象的应用，它便可访问这个对象的成员变量。如果两个线程同时调用了同一个对象的同一个方法，那么这两个线程便可同时访问这个对象的成员变量，但是对于本地变量，每个线程都会拷贝一份到自己的线程栈中。
下图展示了上面描述的过程:

硬件内存架构
不管是什么内存模型，最终还是运行在计算机硬件上的，所以我们有必要了解计算机硬件内存架构，下图就简单描述了当代计算机硬件内存架构：

现代计算机一般都有2个以上CPU，而且每个CPU还有可能包含多个核心。因此，如果我们的应用是多线程的话，这些线程可能会在各个CPU核心中并行运行。
在CPU内部有一组CPU寄存器，也就是CPU的储存器。CPU操作寄存器的速度要比操作计算机主存快的多。在主存和CPU寄存器之间还存在一个CPU缓存，CPU操作CPU缓存的速度快于主存但慢于CPU寄存器。某些CPU可能有多个缓存层（一级缓存和二级缓存）。计算机的主存也称作RAM，所有的CPU都能够访问主存，而且主存比上面提到的缓存和寄存器大很多。
当一个CPU需要访问主存时，会先读取一部分主存数据到CPU缓存，进而在读取CPU缓存到寄存器。当CPU需要写数据到主存时，同样会先flush寄存器到CPU缓存，然后再在某些节点把缓存数据flush到主存。
Java内存模型和硬件架构之间的桥接
正如上面讲到的，Java内存模型和硬件内存架构并不一致。硬件内存架构中并没有区分栈和堆，从硬件上看，不管是栈还是堆，大部分数据都会存到主存中，当然一部分栈和堆的数据也有可能会存到CPU寄存器中，如下图所示，Java内存模型和计算机硬件内存架构是一个交叉关系：


当对象和变量存储到计算机的各个内存区域时，必然会面临一些问题，其中最主要的两个问题是：
1. 共享对象对各个线程的可见性
2. 共享对象的竞争现象

共享对象的可见性
当多个线程同时操作同一个共享对象时，如果没有合理的使用volatile和synchronization关键字，一个线程对共享对象的更新有可能导致其它线程不可见。
想象一下我们的共享对象存储在主存，一个CPU中的线程读取主存数据到CPU缓存，然后对共享对象做了更改，但CPU缓存中的更改后的对象还没有flush到主存，此时线程对共享对象的更改对其它CPU中的线程是不可见的。最终就是每个线程最终都会拷贝共享对象，而且拷贝的对象位于不同的CPU缓存中。
下图展示了上面描述的过程。左边CPU中运行的线程从主存中拷贝共享对象obj到它的CPU缓存，把对象obj的count变量改为2。但这个变更对运行在右边CPU中的线程不可见，因为这个更改还没有flush到主存中：


要解决共享对象可见性这个问题，我们可以使用java volatile关键字。 Java’s volatile keyword. volatile 关键字可以保证变量会直接从主存读取，而对变量的更新也会直接写到主存。volatile原理是基于CPU内存屏障指令实现的，后面会讲到。
竞争现象
如果多个线程共享一个对象，如果它们同时修改这个共享对象，这就产生了竞争现象。
如下图所示，线程A和线程B共享一个对象obj。假设线程A从主存读取Obj.count变量到自己的CPU缓存，同时，线程B也读取了Obj.count变量到它的CPU缓存，并且这两个线程都对Obj.count做了加1操作。此时，Obj.count加1操作被执行了两次，不过都在不同的CPU缓存中。
如果这两个加1操作是串行执行的，那么Obj.count变量便会在原始值上加2，最终主存中的Obj.count的值会是3。然而下图中两个加1操作是并行的，不管是线程A还是线程B先flush计算结果到主存，最终主存中的Obj.count只会增加1次变成2，尽管一共有两次加1操作。

要解决上面的问题我们可以使用java synchronized代码块。synchronized代码块可以保证同一个时刻只能有一个线程进入代码竞争区，synchronized代码块也能保证代码块中所有变量都将会从主存中读，当线程退出代码块时，对所有变量的更新将会flush到主存，不管这些变量是不是volatile类型的。
volatile和 synchronized区别
详细请见 volatile和synchronized的区别
支撑Java内存模型的基础原理
指令重排序
在执行程序时，为了提高性能，编译器和处理器会对指令做重排序。但是，JMM确保在不同的编译器和不同的处理器平台之上，通过插入特定类型的Memory Barrier来禁止特定类型的编译器重排序和处理器重排序，为上层提供一致的内存可见性保证。
编译器优化重排序：编译器在不改变单线程程序语义的前提下，可以重新安排语句的执行顺序。
指令级并行的重排序：如果不存l在数据依赖性，处理器可以改变语句对应机器指令的执行顺序。
内存系统的重排序：处理器使用缓存和读写缓冲区，这使得加载和存储操作看上去可能是在乱序执行。
数据依赖性
如果两个操作访问同一个变量，其中一个为写操作，此时这两个操作之间存在数据依赖性。

编译器和处理器不会改变存在数据依赖性关系的两个操作的执行顺序，即不会重排序。
as-if-serial
不管怎么重排序，单线程下的执行结果不能被改变，编译器、runtime和处理器都必须遵守as-if-serial语义。
内存屏障（Memory Barrier ）
上面讲到了，通过内存屏障可以禁止特定类型处理器的重排序，从而让程序按我们预想的流程去执行。内存屏障，又称内存栅栏，是一个CPU指令，基本上它是一条这样的指令：
保证特定操作的执行顺序。
影响某些数据（或则是某条指令的执行结果）的内存可见性。
编译器和CPU能够重排序指令，保证最终相同的结果，尝试优化性能。插入一条Memory Barrier会告诉编译器和CPU：不管什么指令都不能和这条Memory Barrier指令重排序。
Memory Barrier所做的另外一件事是强制刷出各种CPU cache，如一个Write-Barrier（写入屏障）将刷出所有在Barrier之前写入 cache 的数据，因此，任何CPU上的线程都能读取到这些数据的最新版本。
这和java有什么关系？上面java内存模型中讲到的volatile是基于Memory Barrier实现的。
如果一个变量是volatile修饰的，JMM会在写入这个字段之后插进一个Write-Barrier指令，并在读这个字段之前插入一个Read-Barrier指令。这意味着，如果写入一个volatile变量，就可以保证：
一个线程写入变量a后，任何线程访问该变量都会拿到最新值。
在写入变量a之前的写入操作，其更新的数据对于其他线程也是可见的。因为Memory Barrier会刷出cache中的所有先前的写入。
happens-before
从jdk5开始，java使用新的JSR-133内存模型，基于happens-before的概念来阐述操作之间的内存可见性。
在JMM中，如果一个操作的执行结果需要对另一个操作可见，那么这两个操作之间必须要存在happens-before关系，这个的两个操作既可以在同一个线程，也可以在不同的两个线程中。
与程序员密切相关的happens-before规则如下：
程序顺序规则：一个线程中的每个操作，happens-before于该线程中任意的后续操作。
监视器锁规则：对一个锁的解锁操作，happens-before于随后对这个锁的加锁操作。
volatile域规则：对一个volatile域的写操作，happens-before于任意线程后续对这个volatile域的读。
传递性规则：如果 A happens-before B，且 B happens-before C，那么A happens-before C。
注意：两个操作之间具有happens-before关系，并不意味前一个操作必须要在后一个操作之前执行！仅仅要求前一个操作的执行结果，对于后一个操作是可见的，且前一个操作按顺序排在后一个操作之前。
参考文档 :

1. http://www.infoq.com/cn/articles/java-memory-model-1

2. http://www.jianshu.com/p/d3fda02d4cae

二. jvm 内存模型划分
根据JVM规范，JVM 内存共分为虚拟机栈，堆，方法区，程序计数器，本地方法栈五个部分。


程序计数器(线程私有)：

是当前线程锁执行字节码的行号治时期，每条线程都有一个独立的程序计数器，这类内存也称为“线程私有”的内存。正在执行java方法的话，计数器记录的是虚拟机字节码指令的地址(当前指令的地址)。如果是Natice方法，则为空。
java 虚拟机栈

也是线程私有的。

每个方法在执行的时候也会创建一个栈帧，存储了局部变量，操作数，动态链接，方法返回地址。

每个方法从调用到执行完毕，对应一个栈帧在虚拟机栈中的入栈和出栈。

通常所说的栈，一般是指在虚拟机栈中的局部变量部分。

局部变量所需内存在编译期间完成分配，

如果线程请求的栈深度大于虚拟机所允许的深度，则StackOverflowError。

如果虚拟机栈可以动态扩展，扩展到无法申请足够的内存，则OutOfMemoryError。

本地方法栈（线程私有）

和虚拟机栈类似，主要为虚拟机使用到的Native方法服务。也会抛出StackOverflowError 和OutOfMemoryError。
Java堆（线程共享）

被所有线程共享的一块内存区域，在虚拟机启动的时候创建，用于存放对象实例。

对可以按照可扩展来实现（通过-Xmx 和-Xms 来控制）

当队中没有内存可分配给实例，也无法再扩展时，则抛出OutOfMemoryError异常。

方法区（线程共享）

被所有方法线程共享的一块内存区域。

用于存储已经被虚拟机加载的类信息，常量，静态变量等。

这个区域的内存回收目标主要针对常量池的回收和堆类型的卸载。
3.jvm 1.8 内存区域划分


程序计数器

每个线程一块内存，指向当前正在执行的字节码的行号。如果当前线程是native方法，则其值为null。
ps(程序计数器内存划分)

因为处理器在一个确定是时刻只会执行一个线程中的指令，线程切换后，是通过计数器来记录执行痕迹的，因而可以看出，程序计数器是每个线程私有的。

如果执行的是java方法，那么记录的是正在执行的虚拟机字节码指令的地址的地址，如果是native方法，计数器的值为空（undefined）。
Java虚拟机栈

ps: 虚拟机栈中的名词解释
局部变量表：

存放编译期可知的各种基本数据类型、对象引用类型和returnAddress类型（指向一条字节码指令的地址：函数返回地址）。

long、double占用两个局部变量控件Slot。

局部变量表所需的内存空间在编译期确定，当进入一个方法时，方法在栈帧中所需要分配的局部变量控件是完全确定的，不可动态改变大小。

异常：线程请求的栈帧深度大于虚拟机所允许的深度—StackOverFlowError，如果虚拟机栈可以动态扩展（大部分虚拟机允许动态扩展，也可以设置固定大小的虚拟机栈），但是无法申请到足够的内存—OutOfMemorError。
操作数栈：

后进先出LIFO，最大深度由编译期确定。栈帧刚建立使，操作数栈为空，执行方法操作时，操作数栈用于存放JVM从局部变量表复制的常量或者变量，提供提取，及结果入栈，也用于存放调用方法需要的参数及接受方法返回的结果。

操作数栈可以存放一个jvm中定义的任意数据类型的值。

在任意时刻，操作数栈都一个固定的栈深度，基本类型除了long、double占用两个深度，其它占用一个深度

动态连接：

每个栈帧都包含一个指向运行时常量池中该栈帧所属方法的引用，持有这个引用是为了支持方法调用过程中的动态连接。Class文件的常量池中存在有大量的符号引用，字节码中的方法调用指令就以常量池中指向方法的符号引用为参数。这些符号引用，一部分会在类加载阶段或第一次使用的时候转化为直接引用（如final、static域等），称为静态解析，另一部分将在每一次的运行期间转化为直接引用，这部分称为动态连接。
方法返回地址：

当一个方法被执行后，有两种方式退出该方法：执行引擎遇到了任意一个方法返回的字节码指令或遇到了异常，并且该异常没有在方法体内得到处理。无论采用何种退出方式，在方法退出之后，都需要返回到方法被调用的位置，程序才能继续执行。方法返回时可能需要在栈帧中保存一些信息，用来帮助恢复它的上层方法的执行状态。一般来说，方法正常退出时，调用者的PC计数器的值就可以作为返回地址，栈帧中很可能保存了这个计数器值，而方法异常退出时，返回地址是要通过异常处理器来确定的，栈帧中一般不会保存这部分信息。

方法退出的过程实际上等同于把当前栈帧出栈，因此退出时可能执行的操作有：恢复上层方法的局部变量表和操作数栈，如果有返回值，则把它压入调用者栈帧的操作数栈中，调整PC计数器的值以指向方法调用指令后面的一条指令。
堆

堆时JVM内存占用最大，管理最复杂的一个区域。唯一的途径就是存放对象实例：所有的对象实例以及数组都在堆上进行分配。jdk1.7以后，字符串常量从永久代中剥离出来，存放在堆中。堆具有进一步的内存划分。按照GC分代手机角度划分



老年代：2/3的堆空间

年轻代：1/3的堆空间

eden区：8/10 的年轻代

survivor0: 1/10 的年轻代

survivor1:1/10的年轻代
元数据区域

元数据区域取代了1.7版本及以前的永久代。元数据和永久代本质上都时方法区的实现。方法区皴法虚拟机加载的类型西，静态变量，常量数据。

参数设置：-XX:MetaspaceSize=18m

-XX:MaxMetaspaceSize=60m

直接内存

java.nio 中使用DirectBuffer相关使用（此处未完待续。。。。。。。。。）

 
Linux的内存模型，一般为：

地址


作用


说明


>=0xc000 0000


内核虚拟存储器


用户代码不可见区域


<0xc000 0000


Stack（用户栈）


ESP指向栈顶


 


↓
 
↑


 
空闲内存


>=0x4000 0000


文件映射区


 


<0x4000 0000


 
 
↑


 
空闲内存
 


 


Heap(运行时堆)


通过brk/sbrk系统调用扩大堆，向上增长。


 


.data、.bss(读写段)


从可执行文件中加载


>=0x0804 8000


.init、.text、.rodata(只读段)


从可执行文件中加载


<0x0804 8000


保留区域


 

 在glibc实现的内存管理算法中，Malloc小块内存是在小于0x4000 0000的内存中分配的，通过brk/sbrk不断向上扩展，而分配大块内存，malloc直接通过系统调用mmap实现，分配得到的地址在文件映射区，所以其地址大于0x4000 0000。


全局内存的说明，bss、data和rodata：
bss是指那些没有初始化的和初始化为0的全局变量：bss类型的全局变量只占运行时的内存空间，而不占文件空间。
data里面存放着数据。当然，如果数据全是零，为了优化考虑，编译器把它当作bss处理:data类型的全局变量是即占文件空间，又占用运行时内存空间的。
rodataro代表read only，即只读数据(const)
 

目录

 

知识点1：Java内存模型

知识点2：Volatile

1、什么是Volatile

2、Volatile特性

3、Volatile与Synchronized区别

知识点3：重排序

1、数据依赖性

2、as-if-serial语义

3、程序顺序规则

4、重排序对多线程的影响

知识点1：Java内存模型

共享内存模型指的就是Java内存模型(简称JMM)，JMM决定一个线程对共享变量的写入时,能对另一个线程可见。从抽象的角度来看，JMM定义了线程和主内存之间的抽象关系：线程之间的共享变量存储在主内存（main memory）中，每个线程都有一个私有的本地内存（local memory），本地内存中存储了该线程以读/写共享变量的副本。本地内存是JMM的一个抽象概念，并不真实存在。它涵盖了缓存，写缓冲区，寄存器以及其他的硬件和编译器优化。

                                                            

从上图来看，线程A与线程B之间如要通信的话，必须要经历下面2个步骤：

1. 首先，线程A把本地内存A中更新过的共享变量刷新到主内存中去。

2. 然后，线程B到主内存中去读取线程A之前已更新过的共享变量。 

下面通过示意图来说明这两个步骤：     

                                                             

如上图所示，本地内存A和B有主内存中共享变量x的副本。假设初始时，这三个内存中的x值都为0。线程A在执行时，把更新后的x值（假设值为1）临时存放在自己的本地内存A中。当线程A和线程B需要通信时，线程A首先会把自己本地内存中修改后的x值刷新到主内存中，此时主内存中的x值变为了1。随后，线程B到主内存中去读取线程A更新后的x值，此时线程B的本地内存的x值也变为了1。

从整体来看，这两个步骤实质上是线程A在向线程B发送消息，而且这个通信过程必须要经过主内存。JMM通过控制主内存与每个线程的本地内存之间的交互，来为java程序员提供内存可见性保证。

总结：什么是Java内存模型：java内存模型简称jmm，定义了一个线程对另一个线程可见。共享变量存放在主内存中，每个线程都有自己的本地内存，当多个线程同时访问一个数据的时候，可能本地内存没有及时刷新到主内存，所以就会发生线程安全问题。

知识点2：Volatile

1、什么是Volatile

可见性也就是说一旦某个线程修改了该被volatile修饰的变量，它会保证修改的值会立即被更新到主存，当有其他线程需要读取时，可以立即获取修改之后的值。

在Java中为了加快程序的运行效率，对一些变量的操作通常是在该线程的寄存器或是CPU缓存上进行的，之后才会同步到主存中，而加了volatile修饰符的变量则是直接读写主存。

 

Volatile 保证了线程间共享变量的及时可见性，但不能保证原子性

class ThreadVolatileDemo extends Thread {
	public    boolean flag = true;
	@Override
	public void run() {
		System.out.println("开始执行子线程....");
		while (flag) {
		}
		System.out.println("线程停止");
	}
	public void setRuning(boolean flag) {
		this.flag = flag;
	}

}

public class ThreadVolatile {
	public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
		ThreadVolatileDemo threadVolatileDemo = new ThreadVolatileDemo();
		threadVolatileDemo.start();
		Thread.sleep(3000);
		threadVolatileDemo.setRuning(false);
		System.out.println("flag 已经设置成false");
		Thread.sleep(1000);
		System.out.println(threadVolatileDemo.flag);

	}
}


  运行结果:

  

已经将结果设置为fasle为什么？还一直在运行呢。

原因:线程之间是不可见的，读取的是副本，没有及时读取到主内存结果。

解决办法使用Volatile关键字将解决线程之间可见性, 强制线程每次读取该值的时候都去“主内存”中取值

2、Volatile特性

1.保证此变量对所有的线程的可见性，这里的“可见性”，如本文开头所述，当一个线程修改了这个变量的值，volatile 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。但普通变量做不到这点，普通变量的值在线程间传递均需要通过主内存（详见：Java内存模型）来完成。

2.禁止指令重排序优化。有volatile修饰的变量，赋值后多执行了一个“load addl $0x0, (%esp)”操作，这个操作相当于一个内存屏障（指令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；（什么是指令重排序：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）。

 

volatile 性能：

　　volatile 的读性能消耗与普通变量几乎相同，但是写操作稍慢，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。

3、Volatile与Synchronized区别

（1）从而我们可以看出volatile虽然具有可见性但是并不能保证原子性。

（2）性能方面，synchronized关键字是防止多个线程同时执行一段代码，就会影响程序执行效率，而volatile关键字在某些情况下性能要优于synchronized。

但是要注意volatile关键字是无法替代synchronized关键字的，因为volatile关键字无法保证操作的原子性。

知识点3：重排序

1、数据依赖性

如果两个操作访问同一个变量，且这两个操作中有一个为写操作，此时这两个操作之间就存在数据依赖性。数据依赖分下列三种类型：


			
名称
			
			

			
代码示例
			
			

			
说明
			
		

			
写后读
			
			

			
a = 1;b = a;
			
			

			
写一个变量之后，再读这个位置。
			
		

			
写后写
			
			

			
a = 1;a = 2;
			
			

			
写一个变量之后，再写这个变量。
			
		

			
读后写
			
			

			
a = b;b = 1;
			
			

			
读一个变量之后，再写这个变量。
			
		
 

上面三种情况，只要重排序两个操作的执行顺序，程序的执行结果将会被改变。

前面提到过，编译器和处理器可能会对操作做重排序。编译器和处理器在重排序时，会遵守数据依赖性，编译器和处理器不会改变存在数据依赖关系的两个操作的执行顺序。

注意，这里所说的数据依赖性仅针对单个处理器中执行的指令序列和单个线程中执行的操作，不同处理器之间和不同线程之间的数据依赖性不被编译器和处理器考虑。

2、as-if-serial语义

s-if-serial语义的意思指：不管怎么重排序（编译器和处理器为了提高并行度），（单线程）程序的执行结果不能被改变。编译器，runtime 和处理器都必须遵守as-if-serial语义。

为了遵守as-if-serial语义，编译器和处理器不会对存在数据依赖关系的操作做重排序，因为这种重排序会改变执行结果。但是，如果操作之间不存在数据依赖关系，这些操作可能被编译器和处理器重排序。为了具体说明，请看下面计算圆面积的代码示例：


			
double pi  = 3.14;    //A

			
double r   = 1.0;     //B

			
double area = pi * r * r; //C
			
		
上面三个操作的数据依赖关系如下图所示：

                                                             

如上图所示，A和C之间存在数据依赖关系，同时B和C之间也存在数据依赖关系。因此在最终执行的指令序列中，C不能被重排序到A和B的前面（C排到A和B的前面，程序的结果将会被改变）。但A和B之间没有数据依赖关系，编译器和处理器可以重排序A和B之间的执行顺序。下图是该程序的两种执行顺序：

                                                             

as-if-serial语义把单线程程序保护了起来，遵守as-if-serial语义的编译器，runtime 和处理器共同为编写单线程程序的程序员创建了一个幻觉：单线程程序是按程序的顺序来执行的。as-if-serial语义使单线程程序员无需担心重排序会干扰他们，也无需担心内存可见性问题。

3、程序顺序规则

根据happens- before的程序顺序规则，上面计算圆的面积的示例代码存在三个happens- before关系：

1.     A happens- before B；

2.     B happens- before C；

3.     A happens- before C；

这里的第3个happens- before关系，是根据happens- before的传递性推导出来的。

这里A happens- before B，但实际执行时B却可以排在A之前执行（看上面的重排序后的执行顺序）。在第一章提到过，如果A happens- before B，JMM并不要求A一定要在B之前执行。JMM仅仅要求前一个操作（执行的结果）对后一个操作可见，且前一个操作按顺序排在第二个操作之前。这里操作A的执行结果不需要对操作B可见；而且重排序操作A和操作B后的执行结果，与操作A和操作B按happens- before顺序执行的结果一致。在这种情况下，JMM会认为这种重排序并不非法（not illegal），JMM允许这种重排序。

在计算机中，软件技术和硬件技术有一个共同的目标：在不改变程序执行结果的前提下，尽可能的开发并行度。编译器和处理器遵从这一目标，从happens- before的定义我们可以看出，JMM同样遵从这一目标。

4、重排序对多线程的影响

现在让我们来看看，重排序是否会改变多线程程序的执行结果。请看下面的示例代码：

class ReorderExample {
int a = 0;
boolean flag = false;

public void writer() {
    a = 1;                   //1
    flag = true;             //2
}

Public void reader() {
    if (flag) {                //3
        int i =  a * a;        //4
        ……
    }
}
}


flag变量是个标记，用来标识变量a是否已被写入。这里假设有两个线程A和B，A首先执行writer()方法，随后B线程接着执行reader()方法。线程B在执行操作4时，能否看到线程A在操作1对共享变量a的写入？

答案是：不一定能看到。

由于操作1和操作2没有数据依赖关系，编译器和处理器可以对这两个操作重排序；同样，操作3和操作4没有数据依赖关系，编译器和处理器也可以对这两个操作重排序。让我们先来看看，当操作1和操作2重排序时，可能会产生什么效果？请看下面的程序执行时序图：

                                                             

如上图所示，操作1和操作2做了重排序。程序执行时，线程A首先写标记变量flag，随后线程B读这个变量。由于条件判断为真，线程B将读取变量a。此时，变量a还根本没有被线程A写入，在这里多线程程序的语义被重排序破坏了！

※注：本文统一用红色的虚箭线表示错误的读操作，用绿色的虚箭线表示正确的读操作。

下面再让我们看看，当操作3和操作4重排序时会产生什么效果（借助这个重排序，可以顺便说明控制依赖性）。下面是操作3和操作4重排序后，程序的执行时序图：

                                                            

在程序中，操作3和操作4存在控制依赖关系。当代码中存在控制依赖性时，会影响指令序列执行的并行度。为此，编译器和处理器会采用猜测（Speculation）执行来克服控制相关性对并行度的影响。以处理器的猜测执行为例，执行线程B的处理器可以提前读取并计算a*a，然后把计算结果临时保存到一个名为重排序缓冲（reorder buffer ROB）的硬件缓存中。当接下来操作3的条件判断为真时，就把该计算结果写入变量i中。

从图中我们可以看出，猜测执行实质上对操作3和4做了重排序。重排序在这里破坏了多线程程序的语义！

在单线程程序中，对存在控制依赖的操作重排序，不会改变执行结果（这也是as-if-serial语义允许对存在控制依赖的操作做重排序的原因）；但在多线程程序中，对存在控制依赖的操作重排序，可能会改变程序的执行结果。