JMM的前世今生
最近在研究JMM的时候，看了一些书籍，找了一些资料，发现都只是定义式的讲解JMM是什么，JMM有哪些规则，很多知识点相对零散，没有把JMM的来龙去脉说清楚。鉴于此，本文采用矛盾发展观来进行阐述，力争做到通俗易懂。本文先把JMM的来龙去脉讲清楚（哲学上的“为什么”），然后再讲一下JMM的定义（哲学上的“是什么”），最后就是怎么使用JMM的规则（哲学上的“怎么做”）
一、为什么要有JMM
（1）可见性问题：计算机的出现，是为了加快对任务的处理能力，计算的过程不仅仅需要CPU的参与，还需要和内存、硬盘、IO外设进行交互，至少CPU和内存的交互是少不了的。由于CPU和内存等其他设备之间，速度存在几个数量级的差距，所以引入了"缓存"(Cache)，CPU和内存之间有缓存，内存和硬盘之间有缓存，其中CPU和内存之间有一级缓存、二级缓存、三级缓存（速度介于内存和CPU之间），这些缓存大多数安装在CPU芯片内。为了提高CPU的利用率（下文详细描述），cache和CPU之间又增加了StoreBuffer，进而让CPU利用率提高了不少。但是，由于StoreBuffer没有及时的写入到cache里面，造成cache短暂的可见性问题，进而导致内存的可见性问题。
（2）重排序问题：为了更有效的压榨CPU（根据Amdahl定律），使得每个处理器内部的运算都达到最大限度的利用，处理器可能会对执行的任务（代码）进行重排序优化，使得排序后执行的结果和代码执行的结果保持一致。但是，对多线程的重排序，可能会改变程序的执行结果（比如：控制依赖的重排序）。
解决重排序带问题：通过插入特定类型的内存屏障指令来禁止指令的重排序。但是，不同物理机架构支持的内存屏障指令类型不尽相同。常见的处理器允许的重排序类型如下图所示。
由（1）（2）可以知道，在不同架构的计算机下，会有不同类型的内存屏障，也就有不同的内存模型（内存模型：对内存或者高速缓存进行读写的抽象过程）。程序员写代码需要考虑不同计算机架构的内存模型，大大的增加了开发成本，由此，JAVA虚拟机对不同的内存模型进行再次封装，该层次叫做JAVA MEMORY MODEL，也就是JMM。JMM提供给程序员统一的接口（happens-before规则），JMM内部实现了不同架构物理机的禁止重排序规则，对于程序员来说是透明的。因此，JMM的出现，是为了统一解决可见性问题和统一解决禁止重排序问题（统一方式插入内存屏障），并且还解决了编译器重排序的问题。
二、引申思考
【为什么会重排序】
重排序发生的情况，分为以下几个层次，分别为：CPU对指令的重排序、CPU缓存的写入和读取导致的重排序、编译器对指令的重排序，下面分别进行探讨。
（1）CPU对指令的重排序
【背景】现代CPU的并行技术大多是采用流水线技术。指令的一次重叠执行方式是一种简单的指令流水线。一般的流水线，一条指令的执行过程分解为取指令IF、译码ID、执行EX、写回WB这四个阶段。现在有代码示例如下所示。（为了清楚的了解到CPU对指令的重排序，使用汇编语言来进行讲解，且涉及CPU原理性的问题。）
ADD AX,10 （1）
ADD AX,3 （2）
MOV BX,DX （3）// DX原值为1，BX赋值之前是0
假设在理想条件下，每个阶段需要一个时钟周期，上述汇编代码对应的四个阶段如图3所示。
横坐标为时钟周期，总共需要7个时钟周期。从指令（2）的执行依赖指令（1）可以看出，会等待一个时钟周期的时间。指令（3）是因为同一时间同一个CPU原件只能处理一个指令流，所以也出现了一个时钟周期的等待。由于指令（3）不依赖于任何指令，所以可以进行CPU指令重排序，重排序的结果如下所示。
由图4可知，CPU指令进行了重排序，执行三条指令只需要6个时钟周期，比原来更快。此时，假如另外一个线程，有这样一个伪代码如下：
While（BX==1）
print（AX）
return
其中，AX和BX分别指汇编的寄存器（伪代码），当MOV BX,DX执行完，下一时刻，线程2执行上述伪代码（ADD AX,3 没有执行），则AX输出的值为10，并不是13，这是由于重排序导致可见性的问题。如果在“MOV BX,DX”语句前面加上内存屏障，则不会进行重排序。
（2）CPU内存的重排序
该层次的重排序，准确的说是写入缓存造成的重排序,下面以x86为例子，参考书籍《Is Parallel Programming Hard, And, If So,What Can You Do About It?》。
【背景】假设有两个CPU的计算机，分别是CPU0和CPU1，CPU的缓存分别为cache0和cache1， 计算机的缓存架构如图5所示。
问题：当每次从CPU0写数据到cache0的之前，本地cache0都会发送修改指令给其他CPU的cache，比如cache1（由缓存一致性决定的，比如MESI协议），由于其他cpu1的cache1有可能很忙，没办法马上恢复ack给本地CPU0的cache0，本地CPU0可能一直在等待。
解决方案：需要CPU0和cache0之间加上了store Buffer。每当CPU0把写入的数据放在了StoreBuffer里面，CPU0继续做其他的事情，由StoreBuffer来把数据写入到cache0里面（如果cache有命中的数据，则不经过StoreBuffer，直接写入cache），架构如图6所示。
// CPU0 执行以下代码，a在CPU1上，初始值为0
a=1;
b=a+1;
assert(b==2);
问题：假设在StoreBuffer的数据，一直没有写入到cache0里面，然后CPU0先执行其他指令，则相当于把后面的步骤
解决方案：每次读取的时候，都从storeBuffer里面读取最新值，可以看见最新的a为1的值，则assert(b==2)成立，改进的架构如图7所示。
// CPU 0 执行 foo(), 拥有 b 的 Cache Line，初始值是 0
void foo()
{
a = 1;
b = 1;
}
// CPU 1 执行 bar()，拥有 a 的 Cache Line，初始值是 0
void bar()
{
while (b == 0) continue;
assert(a == 1);
}
问题：本地cache只能看见内存或者其他CPU的cache，不能看见其他CPU的storeBuffer，如上面代码所示。（1）CPU0上初始状态cache0有b=0，执行结束之后，storeBuffer有a=1的数据，cache0直接赋值b=1，由于缓存一致性原理，cache0通知cache1，cache1的b=1；（2）CPU1上跳出while循环（b找到CPU1的chache1为b=1），于是找到本地cache1 中a=0（错误的，由于没有响应到CPU0的最新值a=1），所以导致assert(a == 1)失败，相当于把assert(a= = 1)提前执行，造成foo函数执行的结果对bar
// CPU 0 执行 foo(), 拥有 b 的 Cache Line，初始值是 0
void foo()
{
a = 1;
smp_wmb();
b = 1;
}
// CPU 1 执行 bar()，拥有 a 的 Cache Line，初始值是 0
void bar()
{
while (b == 0) continue;
assert(a == 1);
}
解决方案：如上面代码所示，在代码里面插入smp_wmb()，smp_wmb()的作用是强制把smp_wmb()（写屏障）语句后面所有的赋值语句有放入storeBuffer，不管有没有在cache上（没有smp_wmb()：cache上有缓存，直接赋值，不经过StoreBuffer），当CPU1看见b！=0的时候，说明CPu0的storeBuffer已经把a和b写入cache0，使得CPU1的chche1同步更新。
架构调整：如果StoreBuffer（有限大小）写满了（StoreBuffer没有及时收到其他cache的Invalidated ack），CPU还是会出现等待的状态，所以就会先向其他CPU发送Invalidate指令到其他CPU的Invalidate Queue队列里面，其他队列的CPU会消费Invalidate Queue里面的值。如果自己的缓存设置了Invalidated状态，等需要用到数据了再请求其他CPU的cache或者内存，模型如图8所示。
// CPU 0 执行 foo(), a 处于 Shared，b 处于 Exclusive
void foo()
{
a = 1;
smp_wmb();
b = 1;
}
// CPU 1 执行 bar()，a 处于 Shared 状态
void bar()
{
while (b == 0) continue;
assert(a == 1);
}
问题：如上面代码例子所示，（1）CPU0执行完之后，假设storeBuffer被执行完，则a=1，b=1（cache0里面），并发送invalidated信号给cache1的a和b，说明缓存无效。（2）当CPU1执行的时候，发现b在cache1里是无效的，则读取CPU0的cache0的值（b为1），则跳出循环，此时CPU1的Invalidate Queue没有被执行完成（还剩a是invalidate的元素），则还是使用CPU1的cache1的a的值（此时在CPU1中，a=0），则不符合程序期望。相当于assert（a==1）重排序到了最前面。造成foo函数修改a的值对bar函数
// CPU 0 执行 foo(), 拥有 b 的 Cache Line
void foo()
{
a = 1;
smp_wmb();
b = 1;
}
// CPU 1 执行 bar()，拥有 a 的 Cache Line
void bar()
{
while (b == 0) continue;
smp_rmb();
assert(a == 1);
}
解决方案：如上面代码所示，增加smp_rmb()方法（读屏障），强制使得本地CPU的InvalidateQueue被清理完成，处理cache的数据，使得CPU1的cache1的InvalidatedQueue全部被处理完，也就是cache1的a和b的值都变成invalidated状态。当需要cache1的a和b的值的时候，读取CPU0的cache0，即可以读取到最新值。
（3）编译器重排序
对于没有先后依赖关系的语句，编译器可以重新调整语句的执行顺序。这种重排序应该很好理解，目的和CPU指令重排序类似，都是为了缩短执行时间，但是在多线程的条件下，就会产生可见性问题。比如：JMM针对编译器制定的关于volatile重排序如图9所示。
三 、JMM是什么
JMM（java Memory Model）屏蔽掉各种操作系统和硬件的内存访问差异，使得java程序在各种操作系统和硬件环境下，达到一致的内存访问效果。JMM是一种在多样环境下对内存统一访问的模型。
四、怎样用JMM
JSR-133使用happens- before的概念来阐述操作之间的内存可见性。在JMM中，如果一个操作执行的结果需要对另一个操作可见，那么这两个操作之间必须要存在happens-before关系。这里提到的两个操作既可以是在一个线程之内，也可以是在不同线程之间。与程序员密切相关的happens-before规则如下。
1）程序顺序规则：一个线程中的每个操作，happens-before于该线程中的任意后续操作。
2）监视器锁规则：对一个锁的解锁，happens-before于随后对这个锁的加锁。
3）volatile变量规则：对一个volatile域的写，happens-before于任意后续对这个volatile域的读。
4）传递性：如果A happens-before B，且B happens-before C，那么A happens-beforeC。
5）start()规则：如果线程A执行操作ThreadB.start()（启动线程B），那么A线程的ThreadB.start()操 作happens-before于线程B中的任意操作。
6）join()规则：如果线程A执行操作ThreadB. join()并成功返回，那么线程B中的任意操作happens-before于线程A从ThreadB. join()操作成功返回。
五、常见问题
（1）x86架构下，为什么只有StoreBuffer屏障有用？
下面举个例子来补充说明不同的CPU模型使用不同的内存屏障，比如x86的架构，强制CPU必须先写入StoreBuffer，再写入cache（这就不需要StoreStore屏障来保证），没有InvalidateQueue（这就不需要LoadLoad和LoadStore屏障来保证），所以x86只有StoreLoad屏障有起到禁止重排序的作用。
（2）x86架构下，为什么StoreLoad屏障是使用Lock前缀？
在C语言层面，内存屏障分为StoreStore屏障、StoreLoad屏障、LoadLoad屏障和LoadStore屏障。这四种屏障在Openjdk里面，根据不同的CPU架构翻译成不同的语句。比如“hotspot/os_cpu/linux_x86/orderAccess_linux_x86.hpp”路径下的源码如下所示，使用Lock前缀的性能比直接使用StoreLoad屏障更有效率，也可以实现StoreLoad的语义。其他三种屏障都译成编译器屏障。
#ifndef OS_CPU_LINUX_X86_ORDERACCESS_LINUX_X86_HPP
#define OS_CPU_LINUX_X86_ORDERACCESS_LINUX_X86_HPP
// Included in orderAccess.hpp header file.
// Compiler version last used for testing: gcc 4.8.2
// Please update this information when this file changes
// Implementation of class OrderAccess.
// A compiler barrier, forcing the C++ compiler to invalidate all memory assumptions
static inline void compiler_barrier() {
__asm__ volatile ("" : : : "memory");
}
inline void OrderAccess::loadload() { compiler_barrier(); }
inline void OrderAccess::storestore() { compiler_barrier(); }
inline void OrderAccess::loadstore() { compiler_barrier(); }
inline void OrderAccess::storeload() { fence(); }
inline void OrderAccess::acquire() { compiler_barrier(); }
inline void OrderAccess::release() { compiler_barrier(); }
inline void OrderAccess::fence() {
// always use locked addl since mfence is sometimes expensive
#ifdef AMD64
__asm__ volatile ("lock; addl $0,0(%%rsp)" : : : "cc", "memory");
#else
__asm__ volatile ("lock; addl $0,0(%%esp)" : : : "cc", "memory");
#endif
compiler_barrier();
}
inline void OrderAccess::cross_modify_fence() {
int idx = 0;
#ifdef AMD64
__asm__ volatile ("cpuid " : "+a" (idx) : : "ebx", "ecx", "edx", "memory");
#else
// On some x86 systems EBX is a reserved register that cannot be
// clobbered, so we must protect it around the CPUID.
__asm__ volatile ("xchg %%esi, %%ebx; cpuid; xchg %%esi, %%ebx " : "+a" (idx) : : "esi", "ecx", "edx", "memory");
#endif
}
#endif // OS_CPU_LINUX_X86_ORDERACCESS_LINUX_X86_HPP
（3）在x86处理器（Linux）中，哪些汇编指令有内存屏障的语义：
1）对 I/O 端口进行操作的所有指令。
2）有Lock前缀的所有指令。
3）写控制寄存器、系统寄存器或者调试寄存器的所有指令（例如：cli和sti，用于修改eflags寄存器的IF标志的状态）。
4）在Pentium 4微处理器中引入的汇编语言指令lfence、sfence和mfence，他们分别有效地实现读内存屏障、写内存屏障和读写内粗屏障。
5）少数专门的汇编语言指令，种植中断处理程序或者异常处理程序的iret指令就是其中的一个。
（4）在x86架构下，写入数据之后加一个写 Barrier 去刷缓存到主存，读数据之
前加入 Barrier 去强制从主存读？
上述说法错误。由上文描述可知，写入数据之后加一个写 Barrier 去把StoreBuffer强制刷新到cache，读数据之前加入 Barrier 去强制把InvalidatedQueue消费掉。
【参考资料】
（3）《JAVA并发编程的艺术》
（4）《深入理解Java虚拟机》
（5）《Understanding the Linux Kernel》
（7）《计算机系统结构》