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ip对网站作用,wordpress theme one-column,网站运营设计,网站降权处理目标只有一句话#xff1a;解释清楚#xff1a;为什么“加了锁 / CAS / volatile”#xff0c;另一个线程才能“看见”你的写入。四个核心问题#xff1a;为什么多线程下“写了 ≠ 别人能立刻看到”#xff1f;什么是 happens-before#xff1f;它解决的是什么问题#…目标只有一句话解释清楚为什么“加了锁 / CAS / volatile”另一个线程才能“看见”你的写入。四个核心问题为什么多线程下“写了 ≠ 别人能立刻看到”什么是 happens-before它解决的是什么问题volatile 到底保证了什么不保证什么为什么锁一定要配合内存屏障否则会发生什么为什么“写了”≠“别人能看到”这是 今天的起点 的起点。在 锁、互斥、阻塞、自旋、CAS、可见性 篇已经知道锁能保证“同一时刻只有一个线程进入临界区”CAS 能保证“某一步操作是原子的”但你还没有保证一件事写入什么时候对其他线程可见直觉模型Thread A: x 1Thread B: if (x 1) ...“既然 A 写了B 就一定能看到”。这是错的。在现代系统中CPU 有寄存器CPU 有多级缓存编译器会重排序指令CPU 会乱序执行结果是Thread A 的写入可能只存在于 A 的寄存器 / cache / store buffer 中Thread B 完全看不到。这不是 Bug是为了性能而必须存在的行为。happens-before并发世界里的“因果关系”因为“时间顺序”在多线程下不可靠所以 OS / JVM / 内存模型引入了一个更强的概念happens-before定义如果 A happens-before B那么 A 的所有写入在 B 执行时一定是可见的。不是“先执行”而是“先可见”。happens-before 不是自然存在的下面这些默认都不成立线程启动顺序代码书写顺序CPU 执行顺序时间戳happens-before只能通过规则建立。三条必须记住的 happens-before 规则最小集① 程序顺序规则单线程内A; B;A happens-before B仅限同一线程。② 锁规则最重要对同一把锁的 unlock happens-before 后续的 lock。这句话非常关键A 解锁前的所有写入对 B 来说在加锁后一定可见③ volatile 规则对 volatile 变量的写 happens-before 后续对它的读。这是 volatile 存在的全部意义。volatile它到底保证了什么这是最容易被神话、也最容易被误用的关键字。volatile 保证的只有两件事① 可见性一个线程写 volatile 变量其他线程读它一定能看到最新值。② 禁止部分重排序volatile 写之前的普通写不会被重排到 volatile 写之后volatile 读之后的普通读不会被重排到 volatile 读之前这是为了支撑 happens-before。volatile不保证的事非常重要不保证原子性volatile int x;x依然是竞态。不保证互斥多个线程可以同时读写 volatile。一句话总结 volatilevolatile 只解决“看不看得见”不解决“能不能一起改”。为什么锁一定要配合内存屏障在 锁、互斥、阻塞、自旋、CAS、可见性 学到锁保证同一时刻只有一个线程进入临界区。但如果锁只限制进入不限制内存行为会发生什么如果锁没有内存语义假设Thread A: lock() x 1 unlock() Thread B: lock() if (x 1) ... unlock()如果x1 被缓存unlock 没有 flushlock 没有 refresh那么Thread B 进入了临界区却依然读到 x0这在没有内存屏障的机器上是完全可能的。正确的锁语义所有现代 OS / JVM 都保证锁的 unlockRelease 屏障把当前线程的写入刷新到共享内存锁的 lockAcquire 屏障使后续读一定能看到之前释放的写入因果关系unlock happens-before 后续对同一把锁的 lock。这就是锁既解决“互斥”又解决“可见性”的原因。一句话总纲并发错误的根因不是“线程多”而是“没有建立 happens-before 关系”。训练题Q1为什么线程 A 写了变量线程 B 可能看不到因为编译器重排序、CPU 缓存和乱序执行写入可能未对其他线程可见。Q2happens-before 的核心含义是什么如果 A happens-before B则 A 的所有写入在 B 执行时必然可见。Q3volatile 保证了什么不保证什么volatile 保证可见性和禁止部分重排序但不保证原子性和互斥。Q4为什么“unlock happens-before lock”这么关键因为 unlock 前的写入在后续 lock 后必然对其他线程可见从而建立可见性和有序性。Q5为什么只用 CAS 还不够仍然需要内存语义因为 CAS 只保证单次原子更新不自动建立完整的内存可见性与 happens-before 关系。最终收束① 多线程下写入不一定可见因为编译器与 CPU 会进行重排序和缓存优化。② happens-before 定义了并发中的因果关系先发生的写入必须对后续执行可见。③ volatile 用于建立可见性与有序性但不提供原子性和互斥。④ 锁通过 unlock→lock 建立 happens-before同时解决互斥与可见性问题。⑤ CAS 只能保证原子更新复杂并发仍需要明确的内存语义保障。原思路1因为可能还在某个核心的sb里或者b读到了旧的缓存直接跳到了CPU 实现细节而 Day6 要的是抽象层结论在 OS / 内存模型层正确原因是最小正确答案因为编译器重排序、CPU 缓存和乱序执行写入可能未对其他线程可见。说的 SB / cache 是why这句是what。2保证所有写入对于其他执行一定可见接近但不够精确有歧义“其他执行”太泛容易被理解成“全局可见”。最小正确答案如果 A happens-before B则 A 的所有写入在 B 执行时必然可见。这是严格定义不能缩。3保证可见性和部分执行顺序不重排但是不保证原子性和互斥4因为unlock 前的写入在后续 lock 后对其他线程必然可见5只用CAS只能保证单个变量的原子性操作无法保护复杂临界区✔方向对但这是 Day4 的答案不是这篇的关键不是“临界区大小”而是内存语义。最小正确答案因为 CAS 只保证原子更新不自动建立完整的 happens-before 关系和内存可见性。疑惑现代cpu几乎没有不存在storeload屏障的吧那q1不就是storeload屏障解决的问题吗不对Q1 不是被“CPU 默认就有 StoreLoad 屏障”解决的问题。恰恰相反Q1 之所以存在是因为 CPU 默认没有全局 StoreLoad 屏障。现代 CPU当然“支持” StoreLoad 屏障指令但默认执行路径里并不存在“隐式的全局 StoreLoad 屏障”。混在一起的两件事实际情况CPU支持屏障✅ 是的CPU默认执行屏障❌ 完全不是区分“存在” vs “自动发生”现代 CPU 的事实是有StoreLoad / StoreStore / LoadLoad / LoadStore这些屏障能力也有fence / mfence / dmb / sync等指令但默认执行路径是没有任何全局内存屏障。否则会发生什么CPU 会慢到不可接受。为什么 CPU 不可能“默认就有 StoreLoad 屏障”事实1StoreLoad 是最“重”的屏障StoreLoad 屏障意味着什么在这条指令之前的所有写入在这条指令之后的所有读取之前必须对所有核心可见。这会强制清空 Store Buffer同步 cache coherence阻止乱序执行阻止编译器重排如果 CPU每次写完都隐式插一个 StoreLoad多核扩展性直接崩pipeline 深度失效乱序执行收益消失现代 CPU 绝对不可能这么做。事实2CPU 的默认策略尽量不保证 Store→Load 顺序这就是为什么Store Buffer 存在Load 可以越过 Store写入可以“暂存”在本核这些设计不是 bug是性能核心来源。那 StoreLoad 屏障到底什么时候出现只有在三种情况下CPU 才会真的执行 StoreLoad 屏障语义① 显式内存屏障指令比如x86mfenceARMdmb ishRISC-Vfence rw, rw这是程序员 / 编译器主动要求的。② 同步原语的实现中锁 / CAS / 原子操作这是最重要的一点。例如mutex.unlock()→release 屏障mutex.lock()→acquire 屏障atomic.compare_exchange→带内存序语义也就是说你只有在用“同步原语”时CPU 才会执行必要的屏障。③ 架构“偶然”比规范更强如 x86 TSOx86 的确比 ARM 强StoreStore、LoadLoad 多数是天然保证的但StoreLoad 仍然不保证所以即使在 x86A 写了B 依然可能读不到跨核只是概率和窗口更小。现在重新回答 Q1但用“屏障视角”因为在 A 的写入和 B 的读取之间没有任何同步原语插入 StoreLoad / Release-Acquire 屏障。换句话说不是“缺少屏障能力”而是“你没有要求 CPU 执行屏障”。Q1 的根因不是“CPU 不懂可见性”而是“CPU 默认不会为你建立 happens-before除非你显式使用带内存语义的同步原语”。最后总结现代 CPU 并不是“默认就有 StoreLoad 屏障”而是“只在你通过同步原语请求时才付出 StoreLoad 的代价”。