多任務和高併發是衡量一臺計算機處理器的能力重要指標之一。通常衡量一個服務器性能的高低好壞,使用每秒事務處理數(Transactions Per Second,TPS)這個指標比較能說明問題,它表明着一秒內服務器平均能響應的請求數,而TPS值與程序的併發能力有着很是密切的關係。在討論Java內存模型和線程以前,先簡單介紹一下硬件的效率與一致性。編程
因爲計算機的存儲設備與處理器的運算能力之間有幾個數量級的差距,因此現代計算機系統都不得不加入一層讀寫速度儘量接近處理器運算速度的高速緩存(cache)來做爲內存與處理器之間的緩衝:將運算須要使用到的數據複製到緩存中,讓運算能快速進行,當運算結束後再從緩存同步回內存之中沒這樣處理器就無需等待緩慢的內存讀寫了。
基於高速緩存的存儲交互很好地解決了處理器與內存的速度矛盾,可是引入了一個新的問題:緩存一致性(Cache Coherence)。在多處理器系統中,每一個處理器都有本身的高速緩存,而他們又共享同一主存,以下圖所示:多個處理器運算任務都涉及同一塊主存,須要一種協議能夠保障數據的一致性,這類協議有MSI、MESI、MOSI及Dragon Protocol等。Java虛擬機內存模型中定義的內存訪問操做與硬件的緩存訪問操做是具備可比性的,後續將介紹Java內存模型。數組
除此以外,爲了使得處理器內部的運算單元能竟可能被充分利用,處理器可能會對輸入代碼進行亂起執行(Out-Of-Order Execution)優化,處理器會在計算以後將對亂序執行的代碼進行結果重組,保證結果準確性。與處理器的亂序執行優化相似,Java虛擬機的即時編譯器中也有相似的指令重排序(Instruction Recorder)優化。緩存
定義Java內存模型並非一件容易的事情,這個模型必須定義得足夠嚴謹,才能讓Java的併發操做不會產生歧義;可是,也必須得足夠寬鬆,使得虛擬機的實現能有足夠的自由空間去利用硬件的各類特性(寄存器、高速緩存等)來獲取更好的執行速度。通過長時間的驗證和修補,在JDK1.5發佈後,Java內存模型就已經成熟和完善起來了。服務器
Java內存模型的主要目標是定義程序中各個變量的訪問規則,即在虛擬機中將變量存儲到內存和從內存中取出變量這樣底層細節。此處的變量與Java編程時所說的變量不同,指包括了實例字段、靜態字段和構成數組對象的元素,可是不包括局部變量與方法參數,後者是線程私有的,不會被共享。併發
Java內存模型中規定了全部的變量都存儲在主內存中,每條線程還有本身的工做內存(能夠與前面將的處理器的高速緩存類比),線程的工做內存中保存了該線程使用到的變量到主內存副本拷貝,線程對變量的全部操做(讀取、賦值)都必須在工做內存中進行,而不能直接讀寫主內存中的變量。不一樣線程之間沒法直接訪問對方工做內存中的變量,線程間變量值的傳遞均須要在主內存來完成,線程、主內存和工做內存的交互關係以下圖所示,和上圖很相似。高併發
這裏的主內存、工做內存與Java內存區域的Java堆、棧、方法區不是同一層次內存劃分。性能
關於主內存與工做內存之間的具體交互協議,即一個變量如何從主內存拷貝到工做內存、如何從工做內存同步到主內存之間的實現細節,Java內存模型定義瞭如下八種操做來完成:優化
若是要把一個變量從主內存中複製到工做內存,就須要按順尋地執行read和load操做,若是把變量從工做內存中同步回主內存中,就要按順序地執行store和write操做。Java內存模型只要求上述操做必須按順序執行,而沒有保證必須是連續執行。也就是read和load之間,store和write之間是能夠插入其餘指令的,如對主內存中的變量a、b進行訪問時,可能的順序是read a,read b,load b, load a。Java內存模型還規定了在執行上述八種基本操做時,必須知足以下規則:線程
在執行程序時爲了提升性能,編譯器和處理器常常會對指令進行重排序。重排序分紅三種類型:對象
從Java源代碼到最終實際執行的指令序列,會通過下面三種重排序:
爲了保證內存的可見性,Java編譯器在生成指令序列的適當位置會插入內存屏障指令來禁止特定類型的處理器重排序。Java內存模型把內存屏障分爲LoadLoad、LoadStore、StoreLoad和StoreStore四種:
介紹volatile、synchronized和final
介紹三個特性