- 前言
- 第2版与第1版的区别
- 本书面向的读者
- 如何阅读本书
- 语言约定
- 内容特色
- 参考资料
- 第一部分 走近 Java
- 第1章 走近 Java
- 第二部分 自动内存管理机制
- 第2章 Java 内存区域与内存溢出异常
- 第3章 垃圾收集器与内存分配策略
- 第4章 虚拟机性能监控与故障处理工具
- 第5章 调优案例分析与实战
- 第三部分 虚拟机执行子系统
- 第6章 类文件结构
- 第7章 虚拟机类加载机制
- 第8章 虚拟机字节码执行引擎
- 第9章 类加载及执行子系统的案例与实战
- 第四部分 程序编译与代码优化
- 第10章 早期(编译期)优化
- 第11章 晚期(运行期)优化
- 第五部分 高效并发
- 第12章 Java 内存模型与线程
- 第13章 线程安全与锁优化
- 附录
- 附录A 编译 Windows 版的 OpenJDK
- 附录B 虚拟机字节码指令表
- 附录C HotSpot 虚拟机主要参数表
- 附录D 对象查询语言(OQL)简介[1]
- 附录E JDK 历史版本轨迹
12.2 硬件的效率与一致性
在正式讲解Java虚拟机并发相关的知识之前,我们先花费一点时间去了解一下物理计算机中的并发问题,物理机遇到的并发问题与虚拟机中的情况有不少相似之处,物理机对并发的处理方案对于虚拟机的实现也有相当大的参考意义。
“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),如图12-1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。在本章中将会多次提到的“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。
图 12-1 处理器、高速缓存、主内存间的交互关系
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。
如果你对这篇内容有疑问,欢迎到本站社区发帖提问 参与讨论,获取更多帮助,或者扫码二维码加入 Web 技术交流群。
绑定邮箱获取回复消息
由于您还没有绑定你的真实邮箱,如果其他用户或者作者回复了您的评论,将不能在第一时间通知您!
发布评论