首页 > 程序人生 > 程序员面试技艺 > 面试必问的 volatile，你了解多少？
2018
01-29

面试必问的 volatile，你了解多少？

前言

Java中volatile这个热门的关键字，在面试中经常会被提及，在各种技术交流群中也经常被讨论，但似乎讨论不出一个完美的结果，带着种种疑惑，准备从JVM、C++、汇编的角度重新梳理一遍。

volatile的两大特性：禁止重排序、内存可见性，这两个概念，不太清楚的同学可以看这篇文章 -> java volatile关键字解惑

概念是知道了，但还是很迷糊， 它们到底是如何实现的？

本文会涉及到一些汇编方面的内容，如果多看几遍，应该能看懂。

重排序

为了理解重排序，先看一段简单的代码

public class VolatileTest {

    int a = 0;
    int b = 0;

    public void set() {
        a = 1;
        b = 1;
    }

    public void loop() {
        while (b == 0) continue;
        if (a == 1) {
            System.out.println("i'm here");
        } else {
            System.out.println("what's wrong");
        }
    }
}

VolatileTest类有两个方法，分别是set()和loop()，假设线程B执行loop方法，线程A执行set方法，会得到什么结果？

答案是不确定，因为这里涉及到了编译器的重排序和CPU指令的重排序。

编译器重排序

编译器在不改变单线程语义的前提下，为了提高程序的运行速度，可以对字节码指令进行重新排序，所以代码中a、b的赋值顺序，被编译之后可能就变成了先设置b，再设置a。

因为对于线程A来说，先设置哪个，都不影响自身的结果。

CPU指令重排序

CPU指令重排序又是怎么回事？

在深入理解之前，先看看x86的cpu缓存结构。

1、各种寄存器，用来存储本地变量和函数参数，访问一次需要1cycle，耗时小于1ns；

2、L1 Cache，一级缓存，本地core的缓存，分成32K的数据缓存L1d和32k指令缓存L1i，访问L1需要3cycles，耗时大约1ns；

3、L2 Cache，二级缓存，本地core的缓存，被设计为L1缓存与共享的L3缓存之间的缓冲，大小为256K，访问L2需要12cycles，耗时大约3ns；

4、L3 Cache，三级缓存，在同插槽的所有core共享L3缓存，分为多个2M的段，访问L3需要38cycles，耗时大约12ns；

当然了，还有平时熟知的DRAM，访问内存一般需要65ns，所以CPU访问一次内存和缓存比较起来显得很慢。

对于不同插槽的CPU，L1和L2的数据并不共享，一般通过MESI协议保证Cache的一致性，但需要付出代价。

在MESI协议中，每个Cache line有4种状态，分别是：

1、M(Modified)

这行数据有效，但是被修改了，和内存中的数据不一致，数据只存在于本Cache中

2、E(Exclusive)

这行数据有效，和内存中的数据一致，数据只存在于本Cache中

3、S(Shared)

这行数据有效，和内存中的数据一致，数据分布在很多Cache中

4、I(Invalid)

这行数据无效

每个Core的Cache控制器不仅知道自己的读写操作，也监听其它Cache的读写操作，假如有4个Core：

1、Core1从内存中加载了变量X，值为10，这时Core1中缓存变量X的cache line的状态是E；

2、Core2也从内存中加载了变量X，这时Core1和Core2缓存变量X的cache line状态转化成S；

3、Core3也从内存中加载了变量X，然后把X设置成了20，这时Core3中缓存变量X的cache line状态转化成M，其它Core对应的cache line变成I（无效）

当然了，不同的处理器内部细节也是不一样的，比如Intel的core i7处理器使用从MESI中演化出的MESIF协议，F(Forward)从Share中演化而来，一个cache line如果是F状态，可以把数据直接传给其它内核，这里就不纠结了。

CPU在cache line状态的转化期间是阻塞的，经过长时间的优化，在寄存器和L1缓存之间添加了LoadBuffer、StoreBuffer来降低阻塞时间，LoadBuffer、StoreBuffer，合称排序缓冲(Memoryordering Buffers (MOB))，Load缓冲64长度，store缓冲36长度，Buffer与L1进行数据传输时，CPU无须等待。

1、CPU执行load读数据时，把读请求放到LoadBuffer，这样就不用等待其它CPU响应，先进行下面操作，稍后再处理这个读请求的结果。

2、CPU执行store写数据时，把数据写到StoreBuffer中，待到某个适合的时间点，把StoreBuffer的数据刷到主存中。

因为StoreBuffer的存在，CPU在写数据时，真实数据并不会立即表现到内存中，所以对于其它CPU是不可见的；同样的道理，LoadBuffer中的请求也无法拿到其它CPU设置的最新数据；

由于StoreBuffer和LoadBuffer是异步执行的，所以在外面看来，先写后读，还是先读后写，没有严格的固定顺序。

内存可见性如何实现

从上面的分析可以看出，其实是CPU执行load、store数据时的异步性，造成了不同CPU之间的内存不可见，那么如何做到CPU在load的时候可以拿到最新数据呢？

设置volatile变量

写一段简单的java代码，声明一个volatile变量，并赋值

public class VolatileTest {

    static volatile int i;

    public static void main(String[] args){
        i = 10;
    }
}

这段代码本身没什么意义，只是想看看加了volatile之后，编译出来的字节码有什么不同，执行 javap -verbose VolatileTest 之后，结果如下：

让人很失望，没有找类似关键字synchronize编译之后的字节码指令（monitorenter、monitorexit），volatile编译之后的赋值指令putstatic没有什么不同，唯一不同是变量i的修饰flags多了一个 ACC_VOLATILE 标识。

不过，我觉得可以从这个标识入手，先全局搜下 ACC_VOLATILE ，无从下手的时候，先看看关键字在哪里被使用了，果然在accessFlags.hpp文件中找到类似的名字。

通过 is_volatile() 可以判断一个变量是否被volatile修饰，然后再全局搜”is_volatile”被使用的地方，最后在 bytecodeInterpreter.cpp 文件中，找到putstatic字节码指令的解释器实现，里面有 is_volatile() 方法。

当然了，在正常执行时，并不会走这段逻辑，都是直接执行字节码对应的机器码指令，这段代码可以在debug的时候使用，不过最终逻辑是一样的。

其中cache变量是java代码中变量i在常量池缓存中的一个实例，因为变量i被volatile修饰，所以 cache->is_volatile() 为真，给变量i的赋值操作由 release_int_field_put 方法实现。

再来看看 release_int_field_put 方法

内部的赋值动作被包了一层， OrderAccess::release_store 究竟做了魔法，可以让其它线程读到变量i的最新值。

奇怪，在OrderAccess::release_store的实现中，第一个参数强制加了一个volatile，很明显，这是c/c++的关键字。

c/c++中的volatile关键字，用来修饰变量，通常用于语言级别的 memory barrier ，在” The C++ Programming Language ”中，对volatile的描述如下：

A volatile specifier is a hint to a compiler that an object may change its value in ways not specified by the language so that aggressive optimizations must be avoided.

volatile是一种类型修饰符，被volatile声明的变量表示随时可能发生变化，每次使用时，都必须从变量i对应的内存地址读取，编译器对操作该变量的代码不再进行优化，下面写两段简单的c/c++代码验证一下

#include <iostream>

int foo = 10;
int a = 1;
int main(int argc, const char * argv[]) {
    // insert code here...
    a = 2;
    a = foo + 10;
    int b = a + 20;
    return b;
}

代码中的变量i其实是无效的，执行 g++ -S -O2 main.cpp 得到编译之后的汇编代码如下：

可以发现，在生成的汇编代码中，对变量a的一些无效负责操作果然都被优化掉了，如果在声明变量a时加上volatile

#include <iostream>

int foo = 10;
volatile int a = 1;
int main(int argc, const char * argv[]) {
    // insert code here...
    a = 2;
    a = foo + 10;
    int b = a + 20;
    return b;
}

再次生成汇编代码如下：

和第一次比较，有以下不同：

1、对变量a赋值2的语句，也保留了下来，虽然是无效的动作，所以volatile关键字可以禁止指令优化，其实这里发挥了编译器屏障的作用；

编译器屏障可以避免编译器优化带来的内存乱序访问的问题，也可以手动在代码中插入编译器屏障，比如下面的代码和加volatile关键字之后的效果是一样

#include <iostream>

int foo = 10;
int a = 1;
int main(int argc, const char * argv[]) {
    // insert code here...
    a = 2;
    __asm__ volatile ("" : : : "memory"); //编译器屏障
    a = foo + 10;
    __asm__ volatile ("" : : : "memory");
    int b = a + 20;
    return b;
}

编译之后，和上面类似

2、其中 _a(%rip) 是变量a的每次地址，通过 movl $2, _a(%rip) 可以把变量a所在的内存设置成2，关于RIP，可以查看 x64下PIC的新寻址方式：RIP相对寻址

所以，每次对变量a的赋值，都会写入到内存中；每次对变量的读取，都会从内存中重新加载。

感觉有点跑偏了，让我们回到JVM的代码中来。

执行完赋值操作后，紧接着执行 OrderAccess::storeload() ，这又是啥？

其实这就是经常会念叨的内存屏障，之前只知道念，却不知道是如何实现的。从CPU缓存结构分析中已经知道：一个load操作需要进入LoadBuffer，然后再去内存加载；一个store操作需要进入StoreBuffer，然后再写入缓存，这两个操作都是异步的，会导致不正确的指令重排序，所以在JVM中定义了一系列的内存屏障来指定指令的执行顺序。

JVM中定义的内存屏障如下，JDK1.7的实现

1、loadload屏障（load1，loadload， load2）

2、loadstore屏障（load，loadstore， store）

这两个屏障都通过 acquire() 方法实现

其中 __asm__ ，表示汇编代码的开始。

volatile，之前分析过了，禁止编译器对代码进行优化。

把这段指令编译之后，发现没有看懂….最后的”memory”是编译器屏障的作用。

在LoadBuffer中插入该屏障，清空屏障之前的load操作，然后才能执行屏障之后的操作，可以保证load操作的数据在下个store指令之前准备好

3、storestore屏障（store1，storestore， store2）

通过”release()”方法实现：

在StoreBuffer中插入该屏障，清空屏障之前的store操作，然后才能执行屏障之后的store操作，保证store1写入的数据在执行store2时对其它CPU可见。

4、storeload屏障（store，storeload， load）

对java中的volatile变量进行赋值之后，插入的就是这个屏障，通过”fence()”方法实现：

看到这个有没有很兴奋？

通过 os::is_MP() 先判断是不是多核，如果只有一个CPU的话，就不存在这些问题了。

storeload屏障，完全由下面这些指令实现

__asm__ volatile ("lock; addl $0,0(%%rsp)" : : : "cc", "memory");

为了试验这些指令到底有什么用，我们再写点c++代码编译一下

#include <iostream>

int foo = 10;

int main(int argc, const char * argv[]) {
    // insert code here...
    volatile int a = foo + 10;
    // __asm__ volatile ("lock; addl $0,0(%%rsp)" : : : "cc", "memory");
    volatile int b = foo + 20;

    return 0;
}

为了变量a和b不被编译器优化掉，这里使用了volatile进行修饰，编译后的汇编指令如下：

从编译后的代码可以发现，第二次使用foo变量时，没有从内存重新加载，使用了寄存器的值。

把 __asm__ volatile *** 指令加上之后重新编译

相比之前，这里多了两个指令，一个lock，一个addl。

lock指令的作用是：在执行lock后面指令时，会设置处理器的LOCK#信号（这个信号会锁定总线，阻止其它CPU通过总线访问内存，直到这些指令执行结束），这条指令的执行变成原子操作，之前的读写请求都不能越过lock指令进行重排，相当于一个内存屏障。

还有一个：第二次使用foo变量时，从内存中重新加载，保证可以拿到foo变量的最新值，这是由如下指令实现

__asm__ volatile ( : : : "cc", "memory");

同样是编译器屏障，通知编译器重新生成加载指令(不可以从缓存寄存器中取)。

读取volatile变量

同样在 bytecodeInterpreter.cpp 文件中，找到getstatic字节码指令的解释器实现。

通过 obj->obj_field_acquire(field_offset) 获取变量值

最终通过 OrderAccess::load_acquire 实现

inline jint OrderAccess::load_acquire(volatile jint* p) { return *p; }

底层基于C++的volatile实现，因为volatile自带了编译器屏障的功能，总能拿到内存中的最新值。

 

来自：https://www.jianshu.com/p/506c1e38a922

 

编程技巧