如何理解Java内存模型

本篇内容主要讲解"如何理解Java内存模型"，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习"如何理解Java内存模型"吧!

（一）概述

很多人会把Java内存区域（运行时数据区）和Java内存模型（JMM）搞混，这两者是完全不一样的东西。

Java内存区域是指JVM运行时数据分区域存储，而Java内存模型是定义了线程和主内存之间的抽象关系，了解Java内存模型是学好Java并发编程的基础。

（二）Java内存模型

Java内存模型中规定了所有的变量都存储在主内存中，每条线程还有自己的工作内存，线程对变量的所有操作都必须在工作内存中进行，而不能直接读写主内存中的变量。我们来看一张图：

每个线程拥有一个自己的私有工作内存，需要变量时从主内存中拷贝一份到工作内存，如果更新过变量之后再将共享变量刷新到主内存。

但是两个线程之间，是没有办法读取对方工作内存中的变量值的。看一个例子：

public class Test {    private static boolean flag=false;    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {        new Thread(new Runnable() {            @Override            public void run() {                System.out.println("waiting");                while (!flag){}                System.out.println("in");            }        }).start();        Thread.sleep(2000);        new Thread(new Runnable() {            @Override            public void run() {                System.out.println("change flag");                flag=true;                System.out.println("change success");            }        }).start();    }}

首先定义了一个静态变量flag为false，A线程等待flag等于true后输出in，于是我们新开一个线程将flag修改为true。结果是A线程依旧无法输出in。

原理看Java内存模型的图就理解了，不同的线程修改变量，对本地线程是不可见的。

（三）JMM数据的原子操作

通过上面这段代码，我们已经知道了Java内存模型的结构，那么工作内存和主内存之间是如何读取变量又是如何修改变量的呢？JMM提供了对变量的一系列原子操作。我们先不讲理论，看个图，这个图描述了上面一段代码的执行过程：

整个过程一共十步，重复几个步骤不讲了，我把不重复的六个操作列一下：

read：从主内存读取数据

load：将主内存读取到的数据写入工作内存

use ：从工作内存中读取数据来使用

assign：把计算好的值重新赋值到工作内存中

store：将工作内存数据写入主内存

write：将store过去的变量赋值给主内存中的变量

通过上面的图，对下面六个原子操作的理解应该可以更加深刻了。JMM的原子操作一共有八个，下面列出剩下的两个

lock：将主内存变量加锁，标识为线程独占状态

unlock：将主内存变量解锁，解锁后其他线程可以锁定该变量

（四）JMM缓存不一致问题

从前面的例子我们已经看到了，一个线程修改完数据，另外一个线程无法立即可见，这就是JMM缓存不一致的问题，有两种解决办法：

加锁：

还记得我们没有用到过的JMM原操作的最后两个吗，lock和unlock，使用这两个操作就可以实现缓存一致性，一个线程想要获取某个主内存变量时，先使用lock将主内存变量加锁，只有他才能使用，等用完后再unlock，其他线程才能竞争。但是加锁意味着性能低。

MESI缓存一致性协议：

这个协议涉及到cpu的总线嗅探机制，从上面的JMM执行的流程图中我们可以看到当某个线程修改了共享变量后，他会回写到主内存，MESI缓存一致性协议就是通过cpu的总线嗅探机制，将其他也正在使用该变量的线程的数据失效掉，使得这些线程要重新读取主内存中的值，从而保证缓存最终一致性。

到此，相信大家对"如何理解Java内存模型"有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！