面试官:volatile能不能不保证原子性?如何解决呢?

程序员大白

共 2533字,需浏览 6分钟

 ·

2021-11-29 23:28

点击上方“程序员大白”,选择“星标”公众号

重磅干货,第一时间送达


volatile不保证原子性

大厂面试题:

  • 请你谈谈对volatile的理解?
  • CAS你知道吗?
  • 原子类AtomicInteger的ABA问题谈谈?原子更新引用知道吗?
  • 我们都知道ArrayList是线程不安全的,请编码写一个不安全的案例并给出解决方案?
  • 公平锁/非公平锁/可重入锁/递归锁/自旋锁谈谈你的理解?请手写一个自旋锁。
  • CountDownLatch、CyclicBarrier、Semaphore使用过吗?
  • 阻塞队列知道吗?
  • 线程池用过吗?ThreadPoolExecutor谈谈你的理解?
  • 线程池用过吗?生产上你是如何设置合理参数?
  • 死锁编码及定位分析?

解析:

  • volatile为什么不保证原子性?
  • 请你使用代码验证volatile不保证原子性?
  • 有什么办法让volatile保证原子性?

1、volatile不保证原子性代码验证

public class VolatileAtomDemo {undefined
    // volatile不保证原子性
    // 原子性:保证数据一致性、完整性
    volatile int number = 0;

    public void addPlusPlus() {undefined
        number++;
    }

    public static void main(String[] args) {undefined
        VolatileAtomDemo volatileAtomDemo = new VolatileAtomDemo();
        for (int j = 0; j < 20; j++) {
            new Thread(() -> {
                for (int i = 0; i < 1000; i++) {
                    volatileAtomDemo.addPlusPlus();
                }
            }, String.valueOf(j)).start();
        }

        // 后台默认两个线程:一个是main线程,一个是gc线程
        while (Thread.activeCount() > 2) {undefined
            Thread.yield();
        }
        
        // 如果volatile保证原子性的话,最终的结果应该是20000
        // 但是每次程序执行结果都不等于20000
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\tfinal number result = " + volatileAtomDemo.number);
    }
}

代码执行结果如下:多次执行结果证明volatile不保证原子性

2、volatile不保证原子性原理分析

number++操作对应的字节码:

number++被拆分成3个指令

  • 执行GETFIELD拿到主内存中的原始值number
  • 执行IADD进行加1操作
  • 执行PUTFIELD把工作内存中的值写回主内存中

当多个线程并发执行PUTFIELD指令的时候,会出现写回主内存覆盖问题,所以才会导致最终结果不为20000,volatile不能保证原子性。

3、解决volatile不保证原子性问题

(1)方法前加synchronized解决

public synchronized void  addPlusPlus() {
  number++;
}

(2)加锁解决

// 使用锁保证数据原子性
Lock lock = new ReentrantLock();
public void addPlusPlus() {undefined
   lock.lock();
   number++;
   lock.unlock();
}

(3)原子类解决

// 使用原子类保证数据原子性
public class VolatileSolveAtomDemo {

    // 原子Integer类型,保证原子性
    private AtomicInteger atomicNumber = new AtomicInteger();

    // 底层通过CAS保证原子性
    public void addPlusPlus() {undefined
        atomicNumber.getAndIncrement();
    }

    public static void main(String[] args) {
        VolatileSolveAtomDemo volatileSolveAtomDemo = new VolatileSolveAtomDemo();
        for (int j = 0; j < 20; j++) {undefined
            new Thread(() -> 
{undefined
                for (int i = 0; i < 1000; i++) 
{undefined
                    volatileSolveAtomDemo.addPlusPlus();
                }
            }, String.valueOf(j)).start();
        }

     // 后台默认两个线程:一个是main线程,一个是gc线程
     while (Thread.activeCount() > 2) {
          Thread.yield();
     }
     // 因为volatile不保证原子性,所以选择原子类AtomicInteger来解决volatile不保证原子性问题
     // 最终每次程序执行结果都等于20000
     System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\tfinal number result = " + volatileSolveAtomDemo.atomicNumber.get());

    }
}

代码执行结果如下:多次执行结果证明原子类是可以解决volatile不保证原子性问题

来源:blog.csdn.net/longgeqiaojie304/

article/details/89819093


13个你一定要知道的PyTorch特性

解读:为什么要做特征归一化/标准化?

一文搞懂 PyTorch 内部机制

张一鸣:每个逆袭的年轻人,都具备的底层能力




西[]


浏览 29
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报
评论
图片
表情
推荐
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报