源码解惑-Picasso:在 synchronized 保证可见性的情况下为什么要加 volatile ?

有这样一些知识,它们在日常的工作中很少派上用场,但是又频繁出现在面试题中,这些知识被称为基础知识。为了提高自身水平或者通过面试,我们就会搜索一些阐明基础知识的文章来学习这些知识。看完后你可能也可以说得头头世道,但如果不在实践中把这些知识纳入思考,如果不写出货真价实心知肚明的代码,很难说真的学会了。

阐明基础知识的文章由于篇幅限制和为了阐述简单,通常只能举一些简单的例子,看完后会让人觉得似懂非懂。我认为在阐明基础知识的文章之外,还需要一种文章。这种文章不仅可以提供一个真实的应用场景让我们思考,还可以让我们看到这些知识如何在思考后变成实实在在的代码。我想到的是分析开源框架,不是分析框架的整体架构,而是基于框架的某个应用场景,分析代码细节。

基础知识

这篇文章涉及的是 Java 多线程的基础知识:synchronizedvolatile 。多线程涉及到对 Java 运行机制的了解,还和人类习惯的过程式思维冲突,所以比较难。如果对 synchronized 和 volatile 还没有一个基础了解,可以先去搜索相关的介绍文章,再回来看下文。

下面直接开始本文的应用场景。

应用场景

这段代码位于 Picasso 1.0.0 的 UrlConnectionLoader。Picasso 是 android 的一个图片加载框架。

源码解惑-Picasso:在 synchronized 保证可见性的情况下为什么要加 volatile ?

UrlConnectionLoader 的功能主要是根据图片的网络链接下载图片资源,所使用的网络库是 android 自带的 HttpURLConnection。

和 Glide 一样,一开始 Picasso 也是利用 DiskLruCache 来做图片的硬盘缓存的,后来它可能觉得利用网络库的 http 响应缓存做硬盘缓存更加简单方便,就把 DiskLruCache 去掉了。要给 HttpURLConnection 设置响应缓存需要调用 HttpResponseCache.intall 。

static Object install(Context context) throws IOException {
    File cacheDir = new File(context.getCacheDir(), PICASSO_CACHE);
    HttpResponseCache cache = HttpResponseCache.getInstalled();
    if (cache == null) {
        cache = HttpResponseCache.install(cacheDir, MAX_SIZE);
    }
    return cache;
}
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这步操作涉及到磁盘 I/O ,所以最好把这步操作放到后台线程进行。Picasso 把这一步操作放到每个网络请求之前。

源码解惑-Picasso:在 synchronized 保证可见性的情况下为什么要加 volatile ?

这样一来可以实现懒加载,在第一次请求的时候,才安装 HttpResponseCache ;二来可以利用网络请求的后台线程,不需要单独创建一个后台线程。每个网络请求都是不同的线程,而 HttpResponseCache 是一个单例对象,这样就涉及到如何在多线程下创建单例对象了。

如何在多线程下创建单例对象

为了保证 HttpResponseCache 只有一个,所以当 cache 为空的才创建。

if (cache == null) {
    cache = ResponseCacheHoneycombMR2.install(context);
}
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为了避免多线程同时创建多个 HttpResponseCache 对象,所以利用 synchronized 来住这个代码块,让这个代码块一次只能由一个线程进入。

synchronized (lock) {
    if (cache == null) {
        cache = ResponseCacheHoneycombMR2.install(context);
    }
}
复制代码

为了不让每个线程遇到 synchronized 都阻塞等待获取锁,这样会让程序变慢,所以在 synchronized 之前增加一个判断,如果 cache 不为空,就不进入同步代码块。

if(cache == null)
    synchronized (lock) {
        if (cache == null) {
            cache = ResponseCacheHoneycombMR2.install(context);
        }
    }
}
复制代码

这样的写法就叫 DCL(double checked locking) 。

惑从何来

上面所说的还是比较容易理解的,但是在上图的代码中,我还注意到一句注释

// DCL + volatile should be safe after Java 5.
复制代码

这句注释表明单单 DCL 是不能保证 cache 的创建在多线程下是安全的,还需要给 cache 加 volatile。

static volatile Object cache;
复制代码

如果不是有这句注释,如果不是对 volatile 很熟悉的话(例如我)是很容易把 cache 变量声明前的 volatile 关键字给忽略掉的。

在我之前的学习中,我知道 volatile 是一种轻量多线程数据同步机制:可以让某个变量的值在操作前从系统内存读取到线程缓存中,在操作后马上从线程缓存写回系统内存,这样就保证了数据在多线程的可见性。一开始我以为加 volatile 就是保证 cache 的可见性,保证 cache 在一个线程创建赋值后,写回内存,这样其他线程就可以看到 cache 已经被创建了。本来以为这部分代码就这样过去了,但是后来我又想起了 synchronized 除了保证线程互斥访问,也保证了数据的可见性(这个知识点本文不涉及)。

那么 synchronized 不就是和 volatile 的作用重复了吗?为什么还要加 volatile ?可见 volatile 在这里不是为了数据的可见性,volatile 还有什么作用呢?答案是避免指令重排。

指令重排

什么是指令重排?简单来说是为了优化代码运行效率,在实际运行中的代码顺序和我们写的代码顺序不一样。

在这里可能会发生什么指令重排?在 new 一个对象的时候可以简单分成三个步骤

  1. 申请内存空间
  2. 对象初始化
  3. 引用变量指向内存空间地址

由于步骤 2 可能比较耗时,经过指令重排后可能变成 1,3,2。

回到我们的场景,如果经过这样的重排,那么考虑这样的一种情况:一开始 cache 为空,此时线程 A 发起网络请求,拿到锁后,对 cache 进行了步骤 1 和 3 ,此时 cache 已经被赋值,而且假设被更新回内存。又假设这时候线程 B 也发起网络请求,那么它在 DCL 的第一个判断看到 cache 不为空,就会执行下面的网络请求,直接使用 cache 。而这时候假设线程 A 还没执行完步骤 2,那么线程 B 就会由于使用一个未初始化完成的 cache 而发生错误。

如果加了 volatile ,就可以保证指令不会被重排,这样就不会发生上面的情况。

原文 

https://juejin.im/post/5dddd3f16fb9a071a639e84e

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