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Java并发:Java内存模型(JMM)与线程

发布时间:2019-06-27 02:44 来源:未知 编辑:admin

  多任务处理在现代计算机操作系统中几乎已是一项必备的功能了。在许多情况下,让计算机同时去做几件事情,不仅是因为计算机的运算能力强大了,还有一个很重要的原因是计算机的运算速度与它的存储和通信子系统速度的差距太大,大量的时间都花费在磁盘I/O、网络通信或者数据库访问上。如果不希望处理器在大部分时间里都处于等待其他资源的状态,就必须使用一些手段去把处理器的运算能力“压榨”出来,否则就会造成很大的浪费,而让计算机同时处理几项任务则是最容易想到、也被证明是非常有效的“压榨”手段。

  除了充分利用计算机处理器的能力外,一个服务端同时对多个客户端提供服务则是另一个更具体的并发应用场景。衡量一个服务性能的高低好坏,每秒事务处理数(Transactions Per Second,TPS)是最重要的指标之一,它代表着一秒内服务端平均能响应的请求总数,而TPS值与程序的并发能力又有非常密切的关系。对于计算量相同的任务,程序线程并发协调得越有条不紊,效率自然就会越高;反之,线程之间频繁阻塞甚至死锁,将会大大降低程序的并发能力。

  “让计算机并发执行若干个运算任务”与“更充分地利用计算机处理器的效能”之间的因果关系,看起来顺理成章,实际上它们之间的关系并没有想象中的那么简单,其中一个重要的复杂性来源是绝大多数的运算任务都不可能只靠处理器“计算”就能完成,处理器至少要与内存交互,如读取运算数据、存储运算结果等,这个I/O操作是很难消除的(无法仅靠寄存器来完成所有运算任务)。由于计算机的存储设备与处理器的运算速度有几个数量级的差距,所以现代计算机系统都不得不加入一层读写速度尽可能接近处理器运算速度的高速缓存(Cache)来作为内存与处理器之间的缓冲:将运算需要使用到的数据复制到缓存中,让运算能快速进行,当运算结束后再从缓存同步回内存之中,这样处理器就无须等待缓慢的内存读写了。

  基于高速缓存的存储交互很好地解决了处理器与内存的速度矛盾,但是也为计算机系统带来更高的复杂度,因为它引入了一个新的问题:缓存一致性(Cache Coherence)。在多处理器系统中,每个处理器都有自己的高速缓存,而它们又共享同一主内存(Main Memory),如下图所示。当多个处理器的运算任务都涉及同一块主内存区域时,将可能导致各自的缓存数据不一致,如果真的发生这种情况,那同步回到主内存时以谁的缓存数据为准呢?为了解决一致性的问题,需要各个处理器访问缓存时都遵循一些协议,在读写时要根据协议来进行操作,这类协议有MSI、MESI(Illinois Protocol)、MOSI、Synapse、Firefly及 Dragon Protocol等。在本文中将会多次提到的“内存模型”一词,可以理解为在特定的操作协议下,对特定的内存或高速缓存进行读写访问的过程抽象。不同架构的物理机器可以拥有不一样的内存模型,而Java虚拟机也有自己的内存模型,并且这里介绍的内存访问操作与硬件的缓存访问操作具有很高的可比性。

  除了增加高速缓存之外,为了使得处理器内部的运算单元能尽量被充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out-Of-Order Execution)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果重组,保证该结果与顺序执行的结果是一致的,但并不保证程序中各个语句计算的先后顺序与输入代码中的顺序一致,因此,如果存在一个计算任务依赖另外一个计算任务的中间结果,那么其顺序性并不能靠代码的先后顺序来保证。与处理器的乱序执行优化类似,Java虚拟机的即时编译器中也有类似的指令重排序(Instruction Reorder)优化。

  Java虚拟机规范中试图定义一种Java内存模型(Java Memory Model,JMM)来屏蔽掉各种硬件和操作系统的内存访问差异,以实现让Java程序在各种平台下都能达到一致的内存访问效果。在此之前,主流程序语言(如C/C++等)直接使用物理硬件和操作系统的内存模型,因此,会由于不同平台上内存模型的差异,有可能导致程序在一套平台上并发完全正常,而在另外一套平台上并发访问却经常出错,因此在某些场景就必须针对不同的平台来编写程序。

  定义Java内存模型并非一件容易的事情,这个模型必须定义得足够严谨,才能让Java的并发内存访问操作不会产生歧义;但是,也必须定义得足够宽松,使得虚拟机的实现有足够的自由空间去利用硬件的各种特性(寄存器、高速缓存和指令集中某些特有的指令)来获取更好的执行速度。经过长时间的验证和修补,在JDK 1.5(实现了JSR-133)发布后,Java内存模型已经成熟和完善起来了。

  Java内存模型的主要目标是定义程序中各个变量的访问规则,即在虚拟机中将变量存储到内存和从内存中取出变量这样的底层细节。此处的变量(Variables)与Java编程中所说的变量有所区别,它包括了实例字段、静态字段和构成数组对象的元素,但不包括局部变量与方法参数,因为后者是线程私有的,不会被共享,自然就不会存在竞争问题。为了获得较好的执行效能,Java内存模型并没有限制执行引擎使用处理器的特定寄存器或缓存来和主内存进行交互,也没有限制即时编译器进行调整代码执行顺序这类优化措施。

  Java内存模型规定了所有的变量都存储在主内存(Main Memory)中(此处的主内存与介绍物理硬件时的主内存名字一样,两者也可以互相类比,但此处仅是虚拟机内存的一部分)。每条线程还有自己的工作内存(Working Memory,可与前面讲的处理器高速缓存类比),线程的工作内存中保存了被该线程使用到的变量的主内存副本拷贝,线程对变量的所有操作(读取、赋值等)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。不同的线程之间也无法直接访问对方工作内存中的变量,线程间变量值的传递均需要通过主内存来完成,线程、主内存、工作内存三者的交互关系如图所示。

  主内存就直接对应于物理硬件的内存,而为了获取更好的运行速度,虚拟机(甚至是硬件系统本身的优化措施)可能会让工作内存优先存储于寄存器和高速缓存中,因为程序运行时主要访问读写的是工作内存。

  关于主内存与工作内存之间具体的交互协议,即一个变量如何从主内存拷贝到工作内存、如何从工作内存同步回主内存之类的实现细节,Java内存模型中定义了以下8种操作来完成,虚拟机实现时必须保证下面提及的每一种操作都是原子的、不可再分的(对于double和long类型的变量来说,load、store、read和write操作在某些平台上允许有例外)。

  lock(锁定):作用于主内存的变量,它把一个变量标识为一条线程独占的状态。

  unlock(解锁):作用于主内存的变量,它把一个处于锁定状态的变量释放出来,释放后的变量才可以被其他线程锁定。

  read(读取):作用于主内存的变量,它把一个变量的值从主内存传输到线程的工作内存中,以便随后的load动作使用。

  load(载入):作用于工作内存的变量,它把read操作从主内存中得到的变量值放入工作内存的变量副本中。

  use(使用):作用于工作内存的变量,它把工作内存中一个变量的值传递给执行引擎,每当虚拟机遇到一个需要使用到变量的值的字节码指令时将会执行这个操作。

  assign(赋值):作用于工作内存的变量,它把一个从执行引擎接收到的值赋给工作内存的变量,每当虚拟机遇到一个给变量赋值的字节码指令时执行这个操作。

  store(存储):作用于工作内存的变量,它把工作内存中一个变量的值传送到主内存中,以便随后的write操作使用。

  write(写入):作用于主内存的变量,它把store操作从工作内存中得到的变量的值放入主内存的变量中。

  如果要把一个变量从主内存复制到工作内存,那就要顺序地执行read和load操作,如果要把变量从工作内存同步回主内存,就要顺序地执行store和write操作。注意,Java内存模型只要求上述两个操作必须按顺序执行,而没有保证是连续执行。也就是说,read与load之间、store与write之间是可插入其他指令的,如对主内存中的变量a、b进行访问时,一种可能出现顺序是read a、read b、load b、load a。除此之外,Java内存模型还规定了在执行上述8种基本操作时必须满足如下规则:

  不允许read和load、store和write操作之一单独出现,即不允许一个变量从主内存读取了但工作内存不接受,或者从工作内存发起回写了但主内存不接受的情况出现。

  不允许一个线程丢弃它的最近的assign操作,即变量在工作内存中改变了之后必须把该变化同步回主内存。

  不允许一个线程无原因地(没有发生过任何assign操作)把数据从线程的工作内存同步回主内存中。

  一个新的变量只能在主内存中“诞生”,不允许在工作内存中直接使用一个未被初始化(load或assign)的变量,换句话说,就是对一个变量实施use、store操作之前,必须先执行过了assign和load操作。

  一个变量在同一个时刻只允许一条线程对其进行lock操作,但lock操作可以被同一条线程重复执行多次,多次执行lock后,只有执行相同次数的unlock操作,变量才会被解锁。

  如果对一个变量执行lock操作,那将会清空工作内存中此变量的值,在执行引擎使用这个变量前,需要重新执行load或assign操作初始化变量的值。

  如果一个变量事先没有被lock操作锁定,那就不允许对它执行unlock操作,也不允许去unlock一个被其他线程锁定住的变量。

  对一个变量执行unlock操作之前,必须先把此变量同步回主内存中(执行store、write操作)。

  这8种内存访问操作以及上述规则限定,再加上稍后介绍的对volatile的一些特殊规定,就已经完全确定了Java程序中哪些内存访问操作在并发下是安全的。由于这种定义相当严谨但又十分烦琐,实践起来很麻烦,所以在下文将介绍这种定义的一个等效判断原则——先行发生原则,用来确定一个访问在并发环境下是否安全。

  关键字volatile可以说是Java虚拟机提供的最轻量级的同步机制,但是它并不容易完全被正确、完整地理解,以至于许多程序员都习惯不去使用它,遇到需要处理多线程数据竞争问题的时候一律使用synchronized来进行同步。了解volatile变量的语义对后面了解多线程操作的其他特性很有意义,在本节中我们将多花费一些时间去弄清楚volatile的语义到底是什么。

  Java内存模型对volatile专门定义了一些特殊的访问规则,当一个变量定义为volatile之后,它将具备两种特性,第一是保证此变量对所有线程的可见性,这里的“可见性”是指当一条线程修改了这个变量的值,新值对于其他线程来说是可以立即得知的。而普通变量不能做到这一点,普通变量的值在线程间传递均需要通过主内存来完成,例如,线程A修改一个普通变量的值,然后向主内存进行回写,另外一条线程B在线程A回写完成了之后再从主内存进行读取操作,新变量值才会对线程B可见。

  ,经常会被开发人员误解,认为以下描述成立:“volatile变量对所有线程是立即可见的,对volatile变量所有的写操作都能立刻反应到其他线程之中,换句话说,volatile变量在各个线程中是一致的,所以基于volatile变量的运算在并发下是安全的”。这句话的论据部分并没有错,但是其论据并不能得出“基于volatile变量的运算在并发下是安全的”这个结论。volatile变量在各个线程的工作内存中不存在一致性问题(在各个线程的工作内存中,volatile变量也可以存在不一致的情况,但由于每次使用之前都要先刷新,执行引擎看不到不一致的情况,因此可以认为不存在一致性问题),但是Java里面的运算并非原子操作,导致volatile变量的运算在并发下一样是不安全的,我们可以通过一段简单的演示来说明原因,请看下面的例子。

  问题就出现在自增运算“race++”之中,我们用Javap反编译这段代码后会得到下面代码清单,发现只有一行代码的increase()方法在Class文件中是由4条字节码指令构成的(return指令不是由race++产生的,这条指令可以不计算),从字节码层面上很容易就分析出并发失败的原因了:当getstatic指令把race的值取到操作栈顶时,volatile关键字保证了race的值在此时是正确的,但是在执行iconst_1、iadd这些指令的时候,其他线程可能已经把race的值加大了,而在操作栈顶的值就变成了过期的数据,所以putstatic指令执行后就可能把较小的race值同步回主内存之中。

  由于volatile变量只能保证可见性,在不符合以下两条规则的运算场景中,我们仍然要通过加锁(使用synchronized或current中的原子类)来保证原子性。

  ,普通的变量仅仅会保证在该方法的执行过程中所有依赖赋值结果的地方都能获取到正确的结果,而不能保证变量赋值操作的顺序与程序代码中的执行顺序一致。因为在一个线程的方法执行过程中无法感知到这点,这也就是Java内存模型中描述的所谓的“线程内表现为串行的语义”(Within-Thread As-If-Serial Semantics)。我们通过一个常见的例子来看看为何指令重排序会干扰程序的并发执行。

  假设有两个线程同时访问这段代码,此时线行开始初始化对象,线行进行第一次检测。这时要介绍下18行初始化这行代码,这行代码虽然只有一句话,但是被编译后会变成以下3条指令:

  通过对比加入volatile和未加入volatile关键字所生成的汇编代码就会发现,关键变化在于有volatile修饰的变量,赋值后(前面mov%eax,0x150(%esi)这句便是赋值操作)多执行了一个“lock addl $0x0,(%esp)”操作,这个操作相当于一个内存屏障(Memory Barrier或Memory Fence,指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;但如果有两个或更多CPU访问同一块内存,且其中有一个在观测另一个,就需要内存屏障来保证一致性了。这句指令中的“addl $0x0,(%esp)”(把ESP寄存器的值加0)显然是一个空操作(采用这个空操作而不是空操作指令nop是因为IA32手册规定lock前缀不允许配合nop指令使用),关键在于lock前缀,查询IA32手册,它的作用是使得本CPU的Cache写入了内存,该写入动作也会引起别的CPU或者别的内核无效化(Invalidate)其Cache,这种操作相当于对Cache中的变量做了一次前面介绍Java内存模式中所说的“store和write”操作。所以通过这样一个空操作,可让前面volatile变量的修改对其他CPU立即可见。

  在最后,我们回头看一下Java内存模型中对volatile变量定义的特殊规则。假定T表示一个线程,V和W分别表示两个volatile型变量,那么在进行read、load、use、assign、store和write操作时需要满足如下规则:

  只有当线程T对变量V执行的前一个动作是load的时候,线程T才能对变量V执行use动作;并且,只有当线程T对变量V执行的后一个动作是use的时候,线程T才能对变量V执行load动作。线程T对变量V的use动作可以认为是和线程T对变量V的load、read动作相关联,必须连续一起出现(这条规则要求在工作内存中,每次使用V前都必须先从主内存刷新最新的值,用于保证能看见其他线程对变量V所做的修改后的值)。

  只有当线程T对变量V执行的前一个动作是assign的时候,线程T才能对变量V执行store动作;并且,只有当线程T对变量V执行的后一个动作是store的时候,线程T才能对变量V执行assign动作。线程T对变量V的assign动作可以认为是和线程T对变量V的store、write动作相关联,必须连续一起出现(这条规则要求在工作内存中,每次修改V后都必须立刻同步回主内存中,用于保证其他线程可以看到自己对变量V所做的修改)。

  假定动作A是线程T对变量V实施的use或assign动作,假定动作F是和动作A相关联的load或store动作,假定动作P是和动作F相应的对变量V的read或write动作;类似的,假定动作B是线程T对变量W实施的use或assign动作,假定动作G是和动作B相关联的load或store动作,假定动作Q是和动作G相应的对变量W的read或write动作。如果A先于B,那么P先于Q(这条规则要求volatile修饰的变量不会被指令重排序优化,保证代码的执行顺序与程序的顺序相同)。

  (Atomicity):由Java内存模型来直接保证的原子性变量操作包括read、load、assign、use、store和write,我们大致可以认为基本数据类型的访问读写是具备原子性的(例外就是long和double的非原子性协定,读者只要知道这件事情就可以了,无须太过在意这些几乎不会发生的例外情况)。

  如果应用场景需要一个更大范围的原子性保证(经常会遇到),Java内存模型还提供了lock和unlock操作来满足这种需求,尽管虚拟机未把lock和unlock操作直接开放给用户使用,但是却提供了更高层次的字节码指令monitorenter和monitorexit来隐式地使用这两个操作,这两个字节码指令反映到Java代码中就是同步块——synchronized关键字,因此在synchronized块之间的操作也具备原子性。

  (Visibility):可见性是指当一个线程修改了共享变量的值,其他线程能够立即得知这个修改。上文在讲解volatile变量的时候我们已详细讨论过这一点。Java内存模型是通过在变量修改后将新值同步回主内存,在变量读取前从主内存刷新变量值这种依赖主内存作为传递媒介的方式来实现可见性的,无论是普通变量还是volatile变量都是如此,普通变量与volatile变量的区别是,volatile的特殊规则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。因此,可以说volatile保证了多线程操作时变量的可见性,而普通变量则不能保证这一点。

  除了volatile之外,Java还有两个关键字能实现可见性,即synchronized和final。同步块的可见性是由“对一个变量执行unlock操作之前,必须先把此变量同步回主内存中(执行store、write操作)”这条规则获得的,而final关键字的可见性是指:被final修饰的字段在构造器中一旦初始化完成,并且构造器没有把“this”的引用传递出去(this引用逃逸是一件很危险的事情,其他线程有可能通过这个引用访问到“初始化了一半”的对象),那在其他线程中就能看见final字段的值。如代码清单12-7所示,变量i与j都具备可见性,它们无须同步就能被其他线程正确访问。

  (Ordering):Java内存模型的有序性在前面讲解volatile时也详细地讨论过了,Java程序中天然的有序性可以总结为一句话:如果在本线程内观察,所有的操作都是有序的;如果在一个线程中观察另一个线程,所有的操作都是无序的。前半句是指“线程内表现为串行的语义”(Within-Thread As-If-Serial Semantics),后半句是指“指令重排序”现象和“工作内存与主内存同步延迟”现象。

  Java语言提供了volatile和synchronized两个关键字来保证线程之间操作的有序性,volatile关键字本身就包含了禁止指令重排序的语义,而synchronized则是由“一个变量在同一个时刻只允许一条线程对其进行lock操作”这条规则获得的,这条规则决定了持有同一个锁的两个同步块只能串行地进入。

  介绍完并发中3种重要的特性后,读者有没有发现synchronized关键字在需要这3种特性的时候都可以作为其中一种的解决方案?看起来很“万能”吧。的确,大部分的并发控制操作都能使用synchronized来完成。synchronized的“万能”也间接造就了它被程序员滥用的局面,越“万能”的并发控制,通常会伴随着越大的性能影响。

  如果Java内存模型中所有的有序性都仅仅靠volatile和synchronized来完成,那么有一些操作将会变得很烦琐,但是我们在编写Java并发代码的时候并没有感觉到这一点,这是因为Java语言中有一个“先行发生”(happens-before)的原则。这个原则非常重要,它是判断数据是否存在竞争、线程是否安全的主要依据,依靠这个原则,我们可以通过几条规则一揽子地解决并发环境下两个操作之间是否可能存在冲突的所有问题。

  现在就来看看“先行发生”原则指的是什么。先行发生是Java内存模型中定义的两项操作之间的偏序关系,如果说操作A先行发生于操作B,其实就是说在发生操作B之前,操作A产生的影响能被操作B观察到,“影响”包括修改了内存中共享变量的值、发送了消息、调用了方法等。这句话不难理解,但它意味着什么呢?我们可以举个例子来说明一下,如代码清单12-8中所示的这3句伪代码。

  //以下操作在线; //以下操作在线程B中执行 j=i; //以下操作在线;

  假设线”先行发生于线程B的操作“j=i”,那么可以确定在线程B的操作执行后,变量j的值一定等于1,得出这个结论的依据有两个:一是根据先行发生原则,“i=1”的结果可以被观察到;二是线程C还没“登场”,线程A操作结束之后没有其他线程会修改变量i的值。现在再来考虑线程C,我们依然保持线程A和线程B之间的先行发生关系,而线程C出现在线程A和线程B的操作之间,但是线程C与线程B没有先行发生关系,那j的值会是多少呢?答案是不确定!1和2都有可能,因为线程C对变量i的影响可能会被线程B观察到,也可能不会,这时候线程B就存在读取到过期数据的风险,不具备多线程安全性。

  下面是Java内存模型下一些“天然的”先行发生关系,这些先行发生关系无须任何同步器协助就已经存在,可以在编码中直接使用。如果两个操作之间的关系不在此列,并且无法从下列规则推导出来的话,它们就没有顺序性保障,虚拟机可以对它们随意地进行重排序。

  程序次序规则(Program Order Rule):在一个线程内,按照程序代码顺序,书写在前面的操作先行发生于书写在后面的操作。准确地说,应该是控制流顺序而不是程序代码顺序,因为要考虑分支、循环等结构。

  管程锁定规则(Monitor Lock Rule):一个unlock操作先行发生于后面对同一个锁的lock操作。这里必须强调的是同一个锁,而“后面”是指时间上的先后顺序。

  volatile变量规则(Volatile Variable Rule):对一个volatile变量的写操作先行发生于后面对这个变量的读操作,这里的“后面”同样是指时间上的先后顺序。

  线程启动规则(Thread Start Rule):Thread对象的start()方法先行发生于此线程的每一个动作。

  线程终止规则(Thread Termination Rule):线程中的所有操作都先行发生于对此线程的

  终止检测,我们可以通过Thread.join()方法结束、Thread.isAlive()的返回值等手段检测到线程已经终止执行。

  线程中断规则(Thread Interruption Rule):对线程interrupt()方法的调用先行发生于被中断线程的代码检测到中断事件的发生,可以通过errupted()方法检测到是否有中断发生。

  对象终结规则(Finalizer Rule):一个对象的初始化完成(构造函数执行结束)先行发生于它的finalize()方法的开始。

  传递性(Transitivity):如果操作A先行发生于操作B,操作B先行发生于操作C,那就可以得出操作A先行发生于操作C的结论。

  Java语言无须任何同步手段保障就能成立的先行发生规则就只有上面这些了,下面演示一下如何使用这些规则去判定操作间是否具备顺序性,对于读写共享变量的操作来说,就是线程是否安全,读者还可以从下面这个例子中感受一下“时间上的先后顺序”与“先行发生”之间有什么不同。

  我们依次分析一下先行发生原则中的各项规则,由于两个方法分别由线程A和线程B调用,不在一个线程中,所以程序次序规则在这里不适用;由于没有同步块,自然就不会发生lock和unlock操作,所以管程锁定规则不适用;由于value变量没有被volatile关键字修饰,所以volatile变量规则不适用;后面的线程启动、终止、中断规则和对象终结规则也和这里完全没有关系。因为没有一个适用的先行发生规则,所以最后一条传递性也无从谈起,因此我们可以判定尽管线程A在操作时间上先于线程B,但是无法确定线程B中“getValue()”方法的返回结果,换句话说,这里面的操作不是线程安全的。

  那怎么修复这个问题呢?我们至少有两种比较简单的方案可以选择:要么把getter/setter方法都定义为synchronized方法,这样就可以套用管程锁定规则;要么把value定义为volatile变量,由于setter方法对value的修改不依赖value的原值,满足volatile关键字使用场景,这样就可以套用volatile变量规则来实现先行发生关系。

  通过上面的例子,我们可以得出结论:一个操作“时间上的先发生”不代表这个操作会是“先行发生”,那如果一个操作“先行发生”是否就能推导出这个操作必定是“时间上的先发生”呢?很遗憾,这个推论也是不成立的,一个典型的例子就是多次提到的“指令重排序”,演示例子如下代码所示。

  上面两个例子综合起来证明了一个结论:时间先后顺序与先行发生原则之间基本没有太大的关系,所以我们衡量并发安全问题的时候不要受到时间顺序的干扰,一切必须以先行发生原则为准。

  主流的操作系统都提供了线程实现,Java语言则提供了在不同硬件和操作系统平台下对线程操作的统一处理,每个已经执行start()且还未结束的g.Thread类的实例就代表了一个线程。我们注意到Thread类与大部分的Java API有显著的差别,它的所有关键方法都是声明为Native的。在Java API中,一个Native方法往往意味着这个方法没有使用或无法使用平台无关的手段来实现(当然也可能是为了执行效率而使用Native方法,不过,通常最高效率的手段也就是平台相关的手段)。

  实现线种方式:使用内核线程实现、使用用户线程实现和使用用户线程加轻量级进程混合实现。

  内核线程(Kernel-Level Thread,KLT)就是直接由操作系统内核(Kernel,下称内核)支持的线程,这种线程由内核来完成线程切换,内核通过操纵调度器(Scheduler)对线程进行调度,并负责将线程的任务映射到各个处理器上。每个内核线程可以视为内核的一个分身,这样操作系统就有能力同时处理多件事情,支持多线程的内核就叫做多线程内核(Multi-Threads Kernel)。

  程序一般不会直接去使用内核线程,而是去使用内核线程的一种高级接口——轻量级进程(Light Weight Process,LWP),轻量级进程就是我们通常意义上所讲的线程,由于每个轻量级进程都由一个内核线程支持,因此只有先支持内核线程,才能有轻量级进程。这种轻量级进程与内核线的关系称为一对一的线程模型,如图所示。

  由于内核线程的支持,每个轻量级进程都成为一个独立的调度单元,即使有一个轻量级进程在系统调用中阻塞了,也不会影响整个进程继续工作,但是轻量级进程具有它的局限性:首先,由于是基于内核线程实现的,所以各种线程操作,如创建、析构及同步,都需要进行系统调用。而系统调用的代价相对较高,需要在用户态(User Mode)和内核态(Kernel Mode)中来回切换。其次,每个轻量级进程都需要有一个内核线程的支持,因此轻量级进程要消耗一定的内核资源(如内核线程的栈空间),因此一个系统支持轻量级进程的数量是有限的。

  而狭义上的用户线程指的是完全建立在用户空间的线程库上,系统内核不能感知线程存在的实现。用户线程的建立、同步、销毁和调度完全在用户态中完成,不需要内核的帮助。如果程序实现得当,这种线程不需要切换到内核态,因此操作可以是非常快速且低消耗的,也可以支持规模更大的线程数量,部分高性能数据库中的多线程就是由用户线程实现的。这种进程与用户线:N的关系称为一对多的线程模型,如图所示。

  使用用户线程的优势在于不需要系统内核支援,劣势也在于没有系统内核的支援,所有的线程操作都需要用户程序自己处理。线程的创建、切换和调度都是需要考虑的问题,而且由于操作系统只把处理器资源分配到进程,那诸如“阻塞如何处理”、“多处理器系统中如何将线程映射到其他处理器上”这类问题解决起来将会异常困难,甚至不可能完成。因而使用用户线程实现的程序一般都比较复杂,除了以前在不支持多线程的操作系统中(如DOS)的多线程程序与少数有特殊需求的程序外,现在使用用户线程的程序越来越少了,Java、Ruby等语言都曾经使用过用户线程,最终又都放弃使用它。

  线程除了依赖内核线程实现和完全由用户程序自己实现之外,还有一种将内核线程与用户线程一起使用的实现方式。在这种混合实现下,既存在用户线程,也存在轻量级进程。用户线程还是完全建立在用户空间中,因此用户线程的创建、切换、析构等操作依然廉价,并且可以支持大规模的用户线程并发。而操作系统提供支持的轻量级进程则作为用户线程和内核线程之间的桥梁,这样可以使用内核提供的线程调度功能及处理器映射,并且用户线程的系统调用要通过轻量级线程来完成,大大降低了整个进程被完全阻塞的风险。在这种混合模式中,用户线程与轻量级进程的数量比是不定的,即为N:M的关系,如图所示,这种就是多对多的线程模型。

  许多UNIX系列的操作系统,如Solaris、HP-UX等都提供了N:M的线程模型实现。

  Java线之前,是基于称为“绿色线程”(Green Threads)的用户线程实现的,而在JDK 1.2中,线程模型替换为基于操作系统原生线程模型来实现。因此,在目前的JDK版本中,操作系统支持怎样的线程模型,在很大程度上决定了Java虚拟机的线程是怎样映射的,这点在不同的平台上没有办法达成一致,虚拟机规范中也并未限定Java线程需要使用哪种线程模型来实现。线程模型只对线程的并发规模和操作成本产生影响,对Java程序的编码和运行过程来说,这些差异都是透明的。

  对于Sun JDK来说,它的Windows版与Linux版都是使用一对一的线程模型实现的,一条Java线程就映射到一条轻量级进程之中,因为Windows和Linux系统提供的线程模型就是一对一的。

  如果使用协同式调度的多线程系统,线程的执行时间由线程本身来控制,线程把自己的工作执行完了之后,要主动通知系统切换到另外一个线程上。协同式多线程的最大好处是实现简单,而且由于线程要把自己的事情干完后才会进行线程切换,切换操作对线程自己是可知的,所以没有什么线程同步的问题。Lua语言中的“协同例程”就是这类实现。它的坏处也很明显:线程执行时间不可控制,甚至如果一个线程编写有问题,一直不告知系统进行线程切换,那么程序就会一直阻塞在那里。很久以前的Windows 3.x系统就是使用协同式来实现多进程多任务的,相当不稳定,一个进程坚持不让出CPU执行时间就可能会导致整个系统崩溃。

  如果使用抢占式调度的多线程系统,那么每个线程将由系统来分配执行时间,线程的切换不由线程本身来决定(在Java中,Thread.yield()可以让出执行时间,但是要获取执行时间的话,线程本身是没有什么办法的)。在这种实现线程调度的方式下,线程的执行时间是系统可控的,也不会有一个线程导致整个进程阻塞的问题,Java使用的线程调度方式就是抢占式调度。与前面所说的Windows 3.x的例子相对,在Windows 9x/NT内核中就是使用抢占式来实现多进程的,当一个进程出了问题,我们还可以使用任务管理器把这个进程“杀掉”,而不至于导致系统崩溃。

  虽然Java线程调度是系统自动完成的,但是我们还是可以“建议”系统给某些线程多分配一点执行时间,另外的一些线程则可以少分配一点——这项操作可以通过设置线程优先级来完成。Java语言一共设置了10个级别的线程优先级(Thread.MIN_PRIORITY至Thread.MAX_PRIORITY),在两个线程同时处于Ready状态时,优先级越高的线程越容易被系统选择执行。

  不过,线程优先级并不是太靠谱,原因是Java的线程是通过映射到系统的原生线程上来实现的,所以线程调度最终还是取决于操作系统。

  状态转换Java语言定义了5种线程状态,在任意一个时间点,一个线程只能有且只有其中的一种状态,这5种状态分别如下。

  上述5种状态在遇到特定事件发生的时候将会互相转换,它们的转换关系如图示。

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  博文来自:u013268685的专栏(有一种幸福叫AC,有一种期待叫AK)

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