Я провел в изучении JMM много часов и теперь делюсь с вами знаниями в простой и понятной форме. В этой статье мы подробно разберем Java Memory Model (JMM) и применим полученные знания на практике. Да, в интернете накопилось достаточно много информации про JMM/happens-before, и, кажется, что очередную статью про такую заезженную тему можно пропускать мимо. Однако я постараюсь дать вам намного большее и глубокое понимание JMM, чем большинство информации в интернете. После прочтения этой статьи вы будете уверенно рассуждать о таких вещах как memory ordering, data race и happens-before. JMM — сложная тема и не стоит верить мне на слово, поэтому большинство моих утверждений подтверждается цитатами из спеки, дизассемблером и jcstress тестами. В современном мире код часто выполняется не в том порядке, в котором он был написан в программе. Он часто переупорядочивается на уровне: Также в современных процессорах каждое ядро имеет собственный локальный кэш, который не видим другим ядрам. Более того, записи могут удерживаться в регистрах процессора, а не сбрасываться в память. Это ведет к тому, что поток может не видеть изменений, сделанных из других потоков. Все эти оптимизации делаются с целью повысить производительность программ: Хорошо, но как в таком хаосе мы вообще можем написать корректную программу? Есть хорошие новости, и плохие. Начнем с хорошей: Рассмотрим на примере — этот однопоточный код может быть переупорядочен как угодно под капотом, но в итоге мы гарантированно увидим результат обеих записей при чтении: Какой порядок инструкций мог быть под капотом?
Например, такой: Или такой: Но здесь важно лишь то, что выполняемые под капотом действия в итоге приводят к ожидаемому результату. Такие переупорядочивания легальны потому, что эти 2 набора из записи/чтения никак не связаны друг с другом. Теперь плохие новости: Обо всем этом мы еще поговорим далее. А теперь давайте перейдем к примеру из заголовка к статье (кстати, эта программа отражает идиому Dekker lock): Проанализируем программу: Таким образом, кажется, что мы никогда не можем получить такой результат выполнения программы, когда увидим 0 на обоих чтениях. Иначе это означало бы, что выполнение программы началось с чтений, что не соответствует порядку программы.
Однако, хоть это и может показаться странным, в данной программе мы вполне можем наблюдать результат чтения (r1, r2) = (0, 0). А причины следующие: Совсем не нужно верить мне на слово, поэтому давайте напишем тест при помощи инструмента jcstress, который позволяет писать concurrency тесты для Java: Вот как нужно интерпретировать результат теста: Запускаем тест на Intel Core i7-11700 (x86), Windows 10 x64, OpenJDK 17 с помощью команды java -jar jcstress.jar -t JmmReorderingDekkerTest -v -f 10 (подробную инструкцию по сборке и запуску тестов вы сможете найти в моем репозитории, который я приведу в конце статьи): Как видите, в 18,91% случаев от общего количества прогонов мы не увидели ни одной записи.  Все еще не убедительно? А давайте заглянем на самый нижний уровень — уровень JIT-сгенированного кода. Напишем такую тестовую программу: Теперь возьмем дизассемблер hsdis и посмотрим на сгенерированный JIT-компилятором нативный код (подробная инструкция по самостоятельному запуску также будет в моем репозитории). Запускаем дизассемблер на Intel Core i7-11700 (x86), Windows 10 x64, OpenJDK 17 с помощью команды java -server -XX:+UnlockDiagnosticVMOptions -XX:+StressLCM -XX:+StressGCM -XX:-TieredCompilation -XX:+PrintAssembly -XX:PrintAssemblyOptions=intel JmmDekkerInstructionsReorderingJIT. Вот сгенерированный ASM код для обоих методов: Как видите, запись и чтение были переупорядочены друг с другом. Стало страшно? Читайте далее, чтобы не попасть в такую ситуацию. Теперь, получив контекст и поняв проблемы, можно начать говорить о JMM. Мы поняли, что as-if-serial семантики недостаточно для многопоточных программ. Почему же не распространить as-if-serial гарантию на всю программу и ядра процессора? Ответ простой — это сильно ударило бы по производительности программ или процессора. Одно из решений описанных проблем — это начать полагаться на строгие гарантии определенной микро-архитектуры процессора или имплементации компилятора/JVM. Но это очень хрупкое решение, которое заставляет думать о среде запуска программы, что препятствует кросс-платформенности. Например, ARM архитектура обладает гораздо более слабыми гарантиями по сравнению с x86: мы можем обнаружить намного больше багов в программе, если однажды стабильно работавшую на x86 программу запустим на ARM. Более того, обычно компиляторы не дают никаких гарантий, а вольны делать любые оптимизации. В общем, нам нужна поддержа со стороны спецификации языка. Поэтому более надежное решение — это создание так называемой модели памяти (memory model), которая строго описывает какое выполнение программы является валидным. Модель памяти делает легальными многие оптимизации компилятора, JVM и процессора, но в то же время закрепляет условия, при которых программа будет вести себя корректно в многопоточной среде даже в присутствие оптимизаций. Таким образом, модель памяти: Так вот, Java имеет свою модель памяти под названием Java Memory Model (JMM). По умолчанию JMM разрешает любые переупорядочивания и не гарантирует видимости изменений. Однако при выполнении определенных условий нам гарантируется порядок действий, консистентный с порядком в коде, а также видимость всех изменений. Таким образом, JMM позволяет нам писать программы, которые будут полностью корректно работать среди множества различных имплементаций JDK и микро-архитектур процессоров, в то же время сохраняя преимущества оптимизаций. Для полного понимания модели памяти нам необходимо разобрать такое понятие как "memory ordering". Memory Ordering описывает наблюдаемый программой порядок, в котором происходят действия с памятью. Смотрите: со стороны программы есть только действия записи/чтения и их порядок в коде. Также со стороны программы кажется, что мы имеем единую общую память, записи в которую становятся сразу видны другим тредам. Программа не подозревает ни о каких instruction scheduling reordering/out-of-order execution/caching/register allocation и прочих оптимизациях под капотом. Если по какой-то причине мы наблюдаем результат, не консистентный с порядком в программе, то со стороны программы (высокоуровнево) это выглядит так, что действия c памятью просто были переупорядочены. Другими словами, порядок взаимодействия с памятью (memory order) может отличаться от порядка действий в коде (program order). Для большего понимания давайте взглянем на уже знакомую нам программу с точки зрения Memory Ordering: В случае результата выполнения (r1, r2) = (0, 0) мы можем просто сказать, что произошел StoreLoad memory reordering, то есть запись произошла после чтения. Не важно, по какой низкоуровневой причине это случилось, а важно лишь то, что в итоге со стороны программы действия с памятью были выполнены в неконсистентном порядке. Таким образом, в многопоточной программе нам важно знать ответы на следующие вопросы: Дать ответ на каждый из вопросов — это и есть задача модели памяти. Java Memory Model разрешает все возможные переупорядочивания в отсутствие синхронизации, поэтому ответ на эти вопросы такой: Ваша программа отрабатывает в одном из порядков, валидных с точки зрения JMM. Таким образом, если программа не правильно синхронизирована, не стоит удивляться некорретному результату выполнения. Ведь важно то, валиден ли результат выполнения с точки зрения модели памяти, а не то, валиден он или нет для вас как пользователя. Однако то, что какой-то неконсистентный порядок валиден, еще не значит, что вы всегда получите некорректный результат, ведь и консистентный порядок возможен в отсутствие синхронизации — это вы могли видеть по jcstress тесту, который является вероятностным. Понятно, что вы не хотите надеяться на волю случая, поэтому необходимо ограничить возможный сет порядков выполнения до только консистентных. А для этого необходимо использовать предоставляемые моделью примитивы синхронизации, которые мы рассмотрим позднее. В свою очередь, Memory Reordering — это высокоуровневое понятие, которое абстрагирует и обобщает низкоуровневые проблемы, которые мы рассматривали выше. Всего существует 4 типа memory reordering: В дальнейшем, когда я буду говорить "переупорядочивание" или "reordering", я буду иметь в виду именно Memory Reordering, если не сказано обратное. Memory Model описывает, какие переупорядочивания возможны. В зависимости от строгости модели памяти подразделяются на следующие типы: Модель памяти существует как на уровне языка, так и на уровне процессора, но они не связаны напрямую. Модель языка может предоставлять как более слабые, так и более строгие гарантии, чем модель процессора. В частности, как уже было сказано выше, Java Memory Model не дает никаких гарантий, пока не использованы необходимые примитивы синхронизации. И напротив, посмотрите на главу Memory Ordering из Intel Software Developer’s Manual: Как видите, Intel разрешает только StoreLoad переупорядочивания, а все остальные запрещены. Да, модель памяти x86 достаточно строга, но есть и намного более слабые модели памяти процессоров — например, ARM разрешает все переупорядочивания. Однако даже если вы пишите программу под x86, вам все равно необходимо считаться с более слабой Java Memory Model, так как последняя разрешает все переупорядочивания на уровне компилятора. Модель памяти языка — прежде всего. Еще раз закрепим: Memory Ordering и Instructions Ordering — это не одно и то же. Инструкции могут переупорядочиваться под капотом как угодно, но их memory effect должен подчиняться некоторым Memory Ordering правилам, которые гарантируются (или не гарантируются) Memory Model. Наконец, memory ordering — это высокоуровневое понятие, созданное для простоты понимания работы с памятью. Например, Intel запрещает LoadLoad переупорядочивания, но под капотом все равно делает спекулятивные чтения. Как это возможно? Дело в том, что процессор следит за тем, чтобы результат выполнения инструкций не нарушал memory ordering правил. Если какое-то правило нарушается, то процессор возвращается к более раннему состоянию: результат чтения отбрасывается, а записи не коммитятся в память. Например, из того же Intel Software Developer’s Manual: Sequential Consistency Model (SC) — это очень строгая модель памяти, которая гарантирует отсутствие переупорядочиваний. Интуитивно SC можно понять очень просто: возьмите действия тредов, как они идут в порядке программы, и просто выполните их последовательно, возможно переключаясь между тредами. Формальное определение SC также достаточно простое: Давайте разберем SC на примере. Возьмем все тот же Dekker lock, который мы рассматривали выше: В SC модели могут быть следующие memory order и никакие больше: Назовем такие порядки "sequentially consistent memory orders". А вот такой memory order, где присутствуют StoreLoad переупорядочивания и которые дают нам результат (r1, r2) = (0, 0), запрещен в SC: Отлично, все это звучит здорово, но как же нам получить такую модель памяти? Ведь как мы уже поняли, JMM — это слабая модель памяти, которая не гарантирует консистентного порядка памяти. Однако я уже упоминал выше, что при соблюдении некоторых условий наша программа будет считаться правильно синхронизированной и всегда работать корректно. Так вот, Java Memory Model — это Sequential Consistency-Data Race Free (SC-DRF) модель: нам предоставляется sequential consistency, но только в том случае, если мы избавимся от всех data race в программе — про это мы еще поговорим далее. Вы наверное сейчас сидите и думаете: абстракция над абстракцией и абстракцией погоняет… Memory model, memory order, sequential consistency… Ну зачем, зачем же все эти абстракции? Давайте вместе разбираться. Посмотрим на определение Sequential Consistency еще раз: Обратите внимание на выделенное в определении "is the same as if" — это очень важная деталь. Это означает, что инструкции под капотом не должны выполняться именно в sequential порядке. Важно лишь то, чтобы результат выполнения был не отличим от одного из таких порядков. Хорошо, а нам то что с этого? А нам ничего. Зато разработчикам JMM такое определение позволяет делать любые оптимизации под капотом, пока они не приводят к результату, который не возможен в SC выполнении. Давайте разберем подробнее. Снова возвращаемся к нашей программе: Снова перечисляем все возможные sequentially consistent порядки, где каждому выполнению запишем конечный результат: В итоге мы получаем следующий сет возможных результатов: (0, 1), (1, 0), (1, 1). Назовем такие результаты "sequentially consistent results". Так вот, любая имплементация нашей программы, которая гарантированно приводит к одному из sequentially consistent результатов, является валидной вне зависимости от того, какие оптимизации были сделаны. Главное то, чтобы эти оптимизации не могли привести к sequentially inconsistent результату. Например, в SC модели памяти компилятор не может вот так переставить чтение с записью в нашей программе: Ведь такая имплементация может привести к результату (r1, r2)=(0, 0): А поэтому компилятору запрещается делать такую оптимизацию, ведь такой результат не входит в набор sequentially consistent результатов, который мы определили выше. А вот, например, какую оптимизацию компилятор может сделать: Компилятор полностью убрал записи и просто заинлайнил значения в чтения. Нарушает ли это Sequential Consistency? Совсем нет, ведь эта имплементация всегда приводит нас к результату (r1, r2)=(1, 1), который является sequentially consistent результатом. То есть, если существует как минимум один sequentially consistent порядок, который дает такой результат, то такая оптимизация валидна. Конечно, это очень простой и наивный пример. Но расширьте обзор до всей программы и всех умных оптимизаций компилятора и JVM, и вы получите высоко-производительную программу, которая все равно выполняется полностью корректно. Таким образом, представить себе работу SC модели памяти можно следующим образом: Что получается в итоге? А в итоге модель памяти, memory order, sequential consistency — это все абстракция между нами, пользователями JMM, и собственно самой имплементацией JMM. Нам данные абстракции позволяют нам рассуждать о корректности нашей программы без вдавания в низкоуровневые подробности, а разработчикам JMM делать любые оптимизации под капотом, пока они не нарушают этих абстракций. Однако в рамках данной статьи я все-таки покрою уровни ниже, чтобы иметь полную картину. В конце концов, как можно понять важность JMM, если не увидеть хоть части от всей сложности под капотом? So, here's the deal: вы избавляетесь от всех data race в коде и получаете программу, результат которой будет всегда не отличим от одного из sequentially consistent порядков, а разработчики JMM получают возможность делать любые оптимизации под капотом, пока они приводят к валидному результату. Data race возникает тогда, когда с shared данными работает одновременно два или больше тредов, где как минимум один из них пишет и их действия не синхронизированы. Для действий в гонке не гарантируется никакого консистентного memory order, поэтому не стоит удивляться неожиданным результатам. Data race в рамках JMM — это ключевая вещь, которая формально отличает SC и не-SC выполнения: если мы докажем, что никакое выполнение нашей программы не имеет гонок, то результат выполнения программы будет всегда объясним с точки зрения одного из sequentially consistent порядков. Давайте пройдемся по формальным определениям в спеке. Для начала взглянем на формальное определение data race: А теперь найдем ответ на следующий вопрос: как же нам добиться SC? Смотрим на JLS §17.4.3. Programs and Program Order: Вот и то самое SC-DRF, про которое мы говорили выше: чтобы добиться sequential consistency, необходимо избавиться от всех data race в программе. Все это звучит просто, но не так просто это сделать. Избавиться от гонок можно двумя способами: Далее мы рассмотрим оба этих способа. Ну что ж, поехали! Как мы уже знаем, JMM — это слабая модель памяти, которая не соблюдает порядок программы. Поэтому модель должна нам предоставить специальные примитивы, при использовании которых гарантировался бы консистентный порядок. И такое решение действительно есть: JMM предоставляет специальные примитивы под названием Synchronization Actions (SA). Для таких действий образуется полный порядок под названием Synchronization Order (SO), в котором: JLS 17.4.4. Synchronization Order: Постойте, но это же звучит как Sequential Consistency? Именно так — SO это SC! Нас интересуют следующие synchronization actions: Давайте сразу перейдем к практике. Например, если в Dekker lock мы пометим обе переменные как volatile, то свяжем все действия с переменными в SO и получим только SC выполнения: Ранее мы уже перечисляли все возможные SC порядки, поэтому не будем их повторять. Давайте лучше для нагладяности перечислим порядки, которые не подчиняются свойствам SO, а поэтому не считаются валидными с точки зрения JMM: Итак, мы получили Sequential Consistency, и на этом разговор о JMM можно завершать. Всем спасибо за внимание. Шучу. Заметим, что SO предлагает нам все или ничего: или мы используем только synchronization actions (например, помечаем все shared переменные как volatile) и получаем SC, или не получаем ничего, ведь не-SA действия (обычные записи и чтения shared переменной) снова будут выполняться в неконсистентном порядке, нарушая корректность программы. Более того, синхронизировать всю программу таким способом просто неудобно: представьте, что вы пишите объект с кучей полей — вам придется пометить как внутренние поля, так и ссылку на объект как volatile. Иначе вы рискуете получить такое StoreStore переупорядочивание, что запись ссылки произойдет до записей из конструктора (как минимум для процессора это все одно и то же, поэтому он способен сделать такое переупорядочивание). Давайте теперь зададимся вопросом: зачем вообще JMM явно предоставляет SA, если можно было бы сделать все действия такими неявно и дать нам SC по-умолчанию? Сиди и помечай все переменные как volatile, нам ведь заняться нечем. Хотя связать все действия с shared данными в SO иногда бывает необходимо (как в Dekker локе или IRIW тесте), но в большинстве случаев это избыточно и запретит многие оптимизации компилятора, ухудшив производительность программы. Да, SO/SC действительно представляют собой лишь иллюзию последовательного выполнения, но многие оптимизации все равно будут запрещены. Именно поэтому ни в каком языке или микроархитектуре мы никогда не встретим SC модели по-умолчанию. Так вот, в JMM существует основанный на SA формальный способ разрешить оптимизации под капотом, при этом все так же дав пользователям возможность писать корректные программы. И вот наконец мы начинаем говорить о частичном happens-before (hb) порядке, который все так же гарантирует консистентный порядок и видимость изменений, но при этом является намного более удобным в использовании и позволяет нам не синхронизировать всю программу. Happens-before определяется как отношение между двумя действиями: JLS §17.4.5. Happens-before Order: Happens-before — это еще один способ, с помощью которого мы добьемся sequential consistency. Смотрите: Давайте сразу проясним один момент: нет, happens-before не означает, что инструкции под капотом будут действительно выполняться в таком порядке. Если переупорядочивание инструкций все равно приводит к консистентному результату, то такое переупорядочивание инструкций не запрещено. JLS: Далее мы рассмотрим все действия, для которых JMM гарантирует отношение happens-before. Если действие x идет перед y в коде программы и эти действия происходят в одном и том же треде, то x happens-before y: Это формальное определение as-if-serial семантики, которую я уже упоминал в начале статьи: если действие A идет перед действием B в порядке программы (program order), то B гарантированно увидит все изменения, которые должны быть сделаны в A. Еще раз закрепим: happens-before не означает, что инструкции будут действительно выполняться в таком порядке под капотом. Например, давайте посмотрим на первый тред из Dekker: Для этого треда гарантируется, что write(x, 1) happens-before read(y). Однако эти действия никак не связаны: запись в x не влияет на чтение y. Другими словами, на чтении y нам не нужно видеть изменений, сделанных при записи в x. Поэтому даже если инструкции будут переупорядочены, то happens-before между этими действиями не будет нарушено. Сравните: В такой программе действия связаны — на записи в y нам необходимо наблюдать запись в x. Именно в данном случае благодаря happens-before мы увидим результат записи в x. Освобождение монитора happens-before каждый последующий захват того же самого монитора. Запись в volatile переменную happens-before каждое последующее чтение той же самой переменной. Финальное действие в треде T1 happens-before любое действие в треде T2, которое обнаруживает, что тред T1 завершен. Это приводит нас к таким happens-before: Действие запуска треда (Thread.start()) happens-before первое действие в этом треде. Если тред T1 прерывает тред T2, то интеррапт happens-before обнаружение интеррапта. Обнаружить интеррапт можно или по исключению InterruptedException, или с помощью вызова Thread.interrupted/Thread.isInterrupted. Дефолтная инициализация (0, false или null) при создании переменной happens-before первое действие в каждом треде. Важно отметить, что отношение happens-before является транзитивным. То есть, если hb(x,y) и hb(y,z), то hb(x,z). Это приводит нас к одному очень важному и интересному наблюдению. Мы знаем, что два последовательных действия в одном и том же треде связаны с помощью happens-before (same thread actions). Тогда если действие A в одном треде связано отношением happens-before с действием B в другом треде, то благодаря транзитивности второму треду во время и после выполнения действия B будут видны все изменения, сделанные первым тредом до и во время выполнения действия A. Еще раз: если есть последовательные действия  в первом треде, последовательные действия  во втором треде, и hb(A2, B1), то hb(A1, B1), hb(A1, B2) и hb(A2, B2), потому что: Вот как мы можем применить это знание: Давайте с учетом этой информации запишем более полное определение happens-before: Мы уже на полпути к написанию корректных многопоточных программ — теперь осталось только применить полученные значения на практике. За основу для дальнейших примеров возьмем следующую нерабочую программу: Можно подумать, что если мы прочитали значение true на R1, то прочитаем и значение 5 на R2, так как в порядке программы запись в x идет перед записью в initialized. Но на самом деле мы можем наблюдать значение по умолчанию (0) при чтении x по следующим причинам: С точки зрения программы мы говорим, что произошли StoreStore или LoadLoad переупорядочивания. Это ожидаемо, ведь мы имеем две гонки: при доступе к x и initialized. А соответственно, нам не гарантируются только sequentially consistent выполнения, ведь такие переупорядочивания валидны с точки зрения JMM при наличии гонок. Давайте лично убедимся в том, что такие переупорядочивания возможны, написав jcstress тест: Запускаем тест на Intel Core i7-11700 (x86), Windows 10 x64, OpenJDK 17 и получаем следующие результаты: Как видите, в <0,01% случаев мы получили неконсистентный с порядком в программе результат. Далее мы доведем эту программу до полной корректности, используя happens-before. Нашей целью будет связать доступ к этим переменным с помощью happens-before, чтобы избавиться от гонок и добиться только sequentially consistent выполнений. Monitor lock не только предоставляет happens-before между освобождением и взятием лока, но также является и мьютексом, который позволяет обеспечить эксклюзивный доступ к критической секции. Каждый объект в Java содержит внутри себя такой лок, но его нельзя использовать напрямую — чтобы воспользоваться им, необходимо применить keyword synchronized (отсюда и альтернативное название intrinsic lock). Вот как мы можем исправить приведенную выше программу с помощью монитора: В данном примере мы используем монитор объекта lock, свойство happens-before которого гарантирует следующее: после получения монитора reader увидит все изменения, которые идут в порядке программы перед освобождением монитора в треде writer. Следите внимательно: если hb(W1, W2) (same thread), hb(W2, RELEASE) (same thread), hb(RELEASE, ACQUIRE) (monitor lock), hb(ACQUIRE, R1) (same thread), hb(R1, R2) (same thread), то hb(W2, R1) и hb(W1, R2) (transitivity). Таким образом, мы имеем happens-before как при доступе к x (hb(W1, R2)), так и при доступе к initialized (hb(W2, R1)), а значит наша программа больше не имеет гонок. Тогда любой результат выполнения программы будет объясним одним из следующих SC порядков: Volatile предоставляет happens-before гарантию между записью и чтением из volatile переменной. Семантика volatile отличается от монитора только тем, что не предоставляет эксклюзивный доступ к критической секции. Вот так с помощью volatile мы исправляем ту же самую программу: В данном примере мы синхронизируемся на volatile поле initialized, свойство happens-before которого гарантирует следующее: после обнаружения записи reader увидит все изменения, которые идут в порядке программе перед записью в переменную в треде writer. Следите внимательно: если hb(W1, W2) (same thread), hb(W2, R1) (volatile), hb(R1, R2) (same thread), то hb(W1, R2) (transitivity). Таким образом, аналогично мы имеем happens-before как при доступе к x (hb(W1, R2)), так и при доступе к initialized (hb(W2, R1)). Тогда любой результат выполнения программы будет объясним одним из следующих SC порядков: Здесь по сравнению с предыдущим примером возможных SC порядков побольше, так как нет эксклюзивного захвата лока, но итоговый сет результатов все равно остается таким же. Наверняка вы заметили, что в обоих примерах прослеживается некая идиома: делаем все необходимые изменения до некоторого синхронизирующего треды действия A (запись в volatile переменную, освобождение лока), а читаем эти изменения после другого синхронизирующего действия B (чтение volatile переменной, взятие лока) — это называется acquire/release семантика или Safe Publication (безопасная публикация). Наверняка, многие из вас слышали последнее понятие. Можно сказать, что release действие паблишит все изменения другим тредам, а acquire действие принимает эти изменения. Если говорить более формально, то release семантика запрещает переупорядочивание release действия с записями, идущими в порядке программе ранее (StoreStore), а acquire семантика запрещает переупорядочивание acquire действия с чтениями, идущими в порядке программы позже (LoadLoad). Конечно, это всего лишь высокоуровневая интерпретация свойств happens-before и таких терминов вы не найдете в спеке, но для простоты понимания можно вполне мыслить в рамках "безопасной публикации". Именно благодаря тому, что happens-before порядок не требует строгого порядка для обычных записей/чтений, все действия до release или после acquire могут быть переупорядочены под капотом как угодно. Но главное то, что они не будут переупорядочены с самим release/acquire действием. Например, если мы имеем действия , то  могут быть переупорядочены под капотом как угодно, но они всегда будут выполнены до RELEASE действия. Безопасная публикация распространяется и на объекты — взгляните на следующий пример: В данной программе мы можем наблюдать дефолтное значение на чтении R2 из-за StoreStore переупорядочивания (запись ссылки W2 произошла перед записью в конструкторе W1) или LoadLoad переупорядочивания (чтение R2 случилось перед чтением R1). Но как только мы пометим переменную instance как volatile или будем читать/писать под монитором, то такие переупорядочивания будут невозможны благодаря транзитивности happens-before: Смотрите jcstress тесты, наглядно демонстрирующие безопасную публикацию объектов — https://github.com/blinky-z/JmmArticleHabr/tree/main/jcstress/tests/object. Как видите, пользоваться happens-before достаточно просто. Анализируйте свою программу: в большинстве случаев применима именно безопасная публикация, которая гарантирует вам видимость всех сделанных изменений. И только в редких случаях вам придется связать все действия в Synchronization Order как в случае с Dekker локом. В любом случае, оба способа гарантируют вам отсутствие гонок и sequentially consistent результаты. После того как мы рассмотрели работу happens-before на практике, я бы хотел подробнее остановиться на одном важном моменте. Может кому-то все далее написанное покажется очевидным, но разобраться не помешает. Вы уже достаточно много раз увидели слово "действие" (action) пока читали раздел про happens-before, но скорее всего смысл его не до конца очевиден. Так вот, под "действием" спека имеет в виду результат выполнения выражения в рантайме, а не само статическое выражение в коде (statement). Например, boolean r1 = initialized; это всего лишь выражение в программе, но оно может иметь результат: чтение true или false. Это и есть действие, которое имеет определенный результат во время выполнения. Действия следует рассматривать свободно и абстрактно от различных переупорядочиваний под капотом: просто смотрите на порядок выражений в коде программы, но думайте о том, какой результат может иметь выражение. Теперь следует сказать, что happens-before (и все остальные порядки в JMM) — это именно о действиях (actions), которые имеют какой-то результат, а не об абстрактных выражениях в программе. Давайте еще раз взглянем на определение happens-before для треда в изоляции: Как видите, здесь говорится именно о действиях (actions): два любых действия в одном и том же треде связаны happens-before, если их соответствующие выражения идут последовательно в порядке программы. Приведу отдельный пример: happens-before существует не между выражениями x = i и int r1 = x, а между действиями записи write(x, 5) и чтением read(x), которое гарантированно обнаружит 5 благодаря установке hb между ними (допустим, что при выполнении i имеет значение 5). Здесь все просто. А вот в случае volatile все немного интереснее. Вот определение hb для volatile: Обратите внимание на слово "subsequent" — это очень важная деталь, которая различает действия и выражения. Определение говорит, что чтение должно обнаружить эту запись, чтобы между записью и чтением volatile переменной было установлено happens-before отношение. То есть, здесь подразумевается некоторый результат выполнения — это и есть "действие". Именно поэтому даже в случае использования volatile все еще необходимо делать условие if (initialized), ведь только при обнаружении записи устанавливается отношение hb между двумя тредами. То есть, определение happens-before для volatile не говорит, что в рантайме чтение всегда увидит true, ведь это зависит от шедулера JVM/ОСи и времени пропагации записи другим тредам (eventual visibility). Определение говорит, что если запись была обнаружена, то будет установлено отношение hb между тредами. Аналогично следует рассуждать и о мониторе: необходимо обнаружить освобождение монитора, чтобы было установлено hb между тредами. Да, все это звучит банально, но я лишь хотел предостеречеть вас от написания такой программы: Где вы могли бы неверно рассуждать, что на R2 всегда прочитаем 5, ведь типа запись в volatile переменную happens-before чтение из нее, а че бы нет? Но дело в том, что вот так есть hb между тредами: А вот так нет: Подводя итог, этим разделом я хотел сказать следующее: В самом начале статьи я уже затрагивал тему Cache Coherence, а теперь разберемся в ней подробнее. Перед тем как идти дальше, рассмотрим устройство кэша на базовом уровне: Из-за того, что ядра имеют собственный локальный кэш, возникает потенциальная проблема чтения неактуальных значений. Например, пусть два ядра прочитали одно и то же значение из памяти и сохранили в свой локальный кэш. Затем первое ядро записывает новое значение в свой локальный кэш, но другое ядро не видит этого изменения и продолжает читать устаревшее значение. Как итог, данные среди локальных кэшей не консистентны. Если бы в процессоре существовал только общий кэш, то проблемы чтения неактуальных значений просто не существовало бы: так как все записи и чтения проходят через кэш, а не идут напрямую в память, то общий кэш по сути был бы master копией памяти, где всегда лежали бы актуальные значения. Но это сильно ударило бы по производительности процессора, так как кэш может обрабатывать только один цикл единовременно, а значит ядра простаивали бы в очереди. Более того, локальный кэш распаян физически ближе к ядру, поэтому доступ к нему стоит дешевле. Именно поэтому и необходим локальный кэш, чтобы каждое ядро могло эффективно работать с кэшем независимо от других ядер. На самом деле, процессоры умеют поддерживать консистентность данных среди локальных кэшей так, что любое из ядер всегда читает актуальное значение одного и того же адреса памяти. Cache Coherence (когерентность кэша) — это механизм процессора, гарантирующий, что любое ядро всегда читает самое актуальное значение из кэша. Данным механизмом обладают многие современные архитектуры процессоров в той или иной имплементации. Самый популярный из протоколов — это MESI протокол и его производные. Например, Intel использует MESIF, а AMD — MOESI протокол. В MESI протоколе линия кэша может находиться в одном из следующих состояний: Когда одно из ядер процессора хочет изменить линию кэша, то оно должно установить exclusive доступ к ней. Для этого ядро посылает всем остальным ядрам сообщение о том, что указанную линию кэша необходимо пометить как invalid в их локальном кэше. Только после того, как ядра обработают запрос, пометив свою копию как invalid, ядро сможет записать новое значение вместе с этим помечая линию кэша как modified. Таким образом, при записи только одно ядро может удерживать значение в локальном кэше, а значит неконсистентность данных просто невозможна. Когда любое ядро хочет прочитать какой-нибудь адрес в памяти, то алгоритм действий выглядит так: Это очень упрощенное описание работы кэша — я опустил многие детали, но надеюсь, что примерная картина вам понятна. Скажу сразу, что я не претендую на полную корректность вышенаписанного: где-то я мог и соврать, ибо не являюсь специалистом в такой низкоуровневой теме как процессоры. Более того, многие моменты могут отличаться в зависимости от микроархитектуры процессора и используемого Cache Coherence протокола. В конце статьи я приведу ссылки на другие полезные источники, где вы сможете узнать подробнее о работе кэша. Таким образом, как только значение попадает в локальный кэш, оно сразу же становится видно другим ядрам. Теперь наверняка у вас возник закономерный вопрос: так что же, значит visibility проблемы на уровне процессора не существует? На самом деле, не все так просто. Когда ядро получает запрос на инвалидацию записи в кэше, он может быть обработан не сразу, а поставиться в очередь Invalidation Queue (IQ). Эта оптимизация необходима по следующим причинам: во-первых, ядро может быть занято другой работой, и во-вторых, мы хотим, чтобы при большом количестве запросов ядро не заблокировалось на долгое время в их обработке, а обработало все постепенно. Таким образом, можно сказать, что invalidate запросы являются асинхронными Проблема в том, что мы рискуем не прочитать самое актуальное значение просто потому, что запрос в invalidation queue еще не был обработан, а в кэше лежало еще не инвалидированное, но уже устаревшее значение. Например: Как видите, мы прочитали устаревшее значение, хотя запрос на invalidate уже пришел. В некоторых микро-архитектурах (как x86) каждое ядро имеет локальный FIFO Store Buffer (SB, write buffer), который является прослойкой между CPU и кэшем. В этот буфер ядро кладет все записи, которые будут ожидать там сброса в локальный кэш до тех пор, пока все остальные ядра не инвалидируют эту запись в своем кэше и не пришлют acknowledgement. Эта оптимизация требуется для того, чтобы не задерживать работу пишущего ядра, пока остальные ядра обрабатывают запрос на инвалидацию. При чтении ядро сперва смотрит в свой SB перед тем, как идти в локальный кэш, чтобы избежать чтения неактуальных значений и таким образом поддержать as-if-serial гарантию внутри одного ядра Проблема в том, что другие ядра не увидят новой записи, пока пишущее ядро не сбросит запись из SB в локальный кэш, так как SB — это часть ядра, но не кэша. Другими словами, Cache Coherence механизм не распространяется на Store Buffer. Соответственно, некоторый промежуток времени пишущее ядро будет оперировать актуальным значением, но все остальные — устаревшим. Например: Как видите, CORE 0 произвело запись в x, а затем CORE 1 пытается прочитать эту переменную. Однако CORE 1 не найдет актуального значения ни в памяти, ни в кэше CORE 0, так как эта запись все еще лежит в Store Buffer. Соответственно, CORE 1 увидит 0 на чтении r1, хотя CORE 0 оперирует актуальным значением на r2, чем нарушается консистентность данных. Итак, ядра действительно всегда видят актуальное значение, но только кроме короткого временного окна после записи. Другими словами, нам гарантируется eventual visibility изменений. В заключение приведу полное устройство кэша: Можно наивно предположить, что благодаря Cache Coherence нам гарантируется eventual visibility и на уровне Java для обычных записей и чтений, то есть не связанных happens-before. Однако, это не правда, так как мы работаем на уровне языка, а не процессора. Компилятор может оптимизировать код так, что запись никогда не станет видна другому треду. Яркий пример — это такой busy wait, где в бесконечном цикле проверяется значение shared переменной. JCStress уже имеет готовый тест для этого случая — BasicJMM_04_Progress#PlainSpin: Смотрим на результаты запуска теста: Как видите, в половине случаев тред завис навсегда. Это произошло по той причине, что компилятор оптимизировал цикл while (!ready) в while(true). Компилятор свободен это делать, так как переменная не изменяется ни до, ни внутри цикла, а также не связана отношением happens-before с действиями в других тредах. Исправить этот пример можно пометив переменную как volatile или работая с переменной под монитором — только в этом случае нам гарантируется eventual visibility изменений. Таким образом, пока мы работаем с обычными записями и чтениями, не связанными отношением happens-before, нам не гарантируется видимость изменений, сделанных из других тредов. Процессор может переупорядочивать выполняемые им инструкции, даже если на уровне компилятора мы обеспечили необходимый порядок. Хотя процессор делает только такие переупорядочивания, которые не меняют итогового результата, но это гарантируется только для единственного ядра в изоляции, поэтому переупорядочивание может повлиять на другие ядра. Более того, все еще существует проблема видимости изменений, которую мы обсудили выше. Именно поэтому JMM ответственна и за синхронизацию на уровне процессора. Для решения этих проблем Java использует готовые низкоуровневые механизмы синхронизации под названием "memory barrier", предоставляемые самим процессором. Задача барьеров памяти — запретить (memory) переупорядочивания, которые обычно разрешены моделью памяти процессора. Таким образом, точно так же как мы используем примитивы синхронизации volatile/synchronized в высокоуровневом коде, сама Java под капотом тоже использует похожие низкоуровневые примитивы синхронизации. Memory barrier (memory fence, барьер памяти) — это тип процессорной инструкции, которая заставляет процессор гарантировать memory ordering для инструкций, работающих с памятью. Всего существует 4 типа барьеров памяти — они напрямую матчатся в возможные memory reordering и запрещают каждый из них: То, как имплементированы барьеры — это дело процессора. К примеру, они могут запрещать переупорядочивание инструкций и ожидать полной обработки Store Buffer/Invalidation Queue, но мы не знаем точной имплементации. На самом деле, знание таких деталей и не нужно — мы просто мыслим в терминах Memory Ordering и тех гарантий порядка, которые дают нам барьеры. Соответствующие процессорные инструкции или отображаются 1-в-1 в эти типы, или же объединяют в себе сразу несколько типов барьеров. Все процессоры имеют как минимум одну full memory barrier инструкцию, которая объединяет в себя сразу все типы барьеров, запрещая memory reordering как load, так и store инструкций вокруг барьера. Например, на x86 мы имеем mfence и lock prefix, которые являются full memory barrier. Однако процессоры могут предоставлять и более дешевые, гранулярные барьеры памяти. Обычно Load- и Store- барьеры используются в паре: Store барьер гарантирует, что записи будут видны другому ядру, а Load барьер гарантирует, что чтения будут выполнены в необходимом порядке. Например, вот как мы можем исправить уже знакомый нам по вступлению пример с помощью барьера: Если мы поставим StoreLoad барьер после записи, то процессору запрещается переупорядочивать store инструкции до барьера с load инструкциями после барьера. В такой программе мы можем быть точно уверены, что не получим результата (r1, r2) = (0, 0). Давайте лично убедимся в наличии барьеров под капотом Java на примере volatile. В JSR-133 Cookbook, неофициальном гайдлайне по имплементации JMM за авторством Doug Lea, сказано: Так, давайте здесь прервемся и проясним несколько моментов: Теперь продолжаем. Пусть есть такая простая программа с использованием volatile: Теперь возьмем дизассемблер hsdis и посмотрим на сгенерированный JIT-компилятором нативный код. Запускаем дизассемблер на Intel Core i7-11700 (x86), Windows 10 x64, OpenJDK 17. Вот сгенерированный ASM код для write(): В mov инструкциях мы записываем значения полей field1/field2, причем в порядке программы. Теперь обратите внимание на инструкцию lock add DWORD PTR [rsp-0x40],0x0. Это может показаться странным, что мы добавляем 0 к значению на стеке (rsp), но эта инструкция выступает лишь в качестве дешевой по стоимости "заглушки". Все дело в наличии lock префикса, который является full memory barrier на x86, что и дает нам StoreLoad барьер после записи в volatile. JVM могла бы использовать mfence барьер, но на современных процессорах lock add с добавлением 0 на стек является эффективнее. Наверняка у вас возник вопрос: где же StoreStore барьер? Как мы уже видели во вступлении, x86 дает достаточно сильные гарантии порядка. Из Intel Software Developer's Manual: Из этого следует, что нет необходимости использовать LoadLoad, LoadStore, и StoreStore барьеры на x86 микроархитектуре, а нужен только StoreLoad барьер. JVM достаточно умна, чтобы не использовать дорогие барьеры памяти там, где процессор уже дает необходимые гарантии, поэтому мы и не видим применения барьера в сгенерированном нативном коде. Теперь посмотрим на ASM код для read(): И снова заметим, что барьеры LoadLoad и LoadStore отсутствуют при чтении volatile переменной благодаря строгим гарантиям x86 микроархитектуры. Однако на более слабой микроархитектуре как ARM мы будем наблюдать барьеры в этих местах (смотрите volatile_jit_asm_arm64.txt). Итак, давайте резюмируем, что делает JMM на каждом из уровней, чтобы правильно синхронизированная программа не имела переупорядочиваний. Happens-before — это конечно хорошо, но это всего лишь абстракция. А вот на нижнем уровне компилятора и хардвара JMM на самом деле делает следующее: Первые два уровня зависят полностью от самой Java — именна она имплементирует гарантию порядка. Уровень процессора же зависит не только от Java, но и от самого процессора, который предоставляет и имплементирует барьеры памяти. Важная часть JMM, которую я не упоминал ранее, это атомарность некоторых базовых действий. А именно: Что же нам дают эти свойства в многопоточной среде? Нам гарантируется, что при shared чтении переменной мы увидим или значение по умолчанию (0, false, null), или полное консистентное значение, но не половинное значение. Даже если в переменную пишут одновременно несколько тредов, то мы увидим результат записи одного из них, но не будет такой ситуации, что чтение увидит первую половину битов из одной записи, а вторую половину из другой записи. Но почему мы вообще могли бы прочитать половинное значение? Дело в том, что некоторые типы в языке имеют размер (в битах) больший, чем длина машинного слова процессора. Например, 32-х битный процессор оперирует словами по 32 бита, но тип long/double содержит 64 бита. Соответственно, языку требуется совершить 2 записи по 32 бит, чтобы полностью записать значение. Из JLS §17.7. Non-Atomic Treatment of double and long: JCStress имеет готовый тест для этого случая — BasicJMM_02_AccessAtomicity.java: Результаты запуска теста оттуда же: Как видите, в некоторых случаях мы увидели неконсистентное состояние переменной. То есть мы наблюдали переменную прямо посередине записи — writer записал первую половину битов, но еще не успел записать вторую. Один из способов обеспечить атомарность записи и чтения для long/double — это пометить переменную как volatile. Другой способ — это работать с переменной под монитором, который обеспечивает атомарность всех действий, выполняемых внутри synchronized блока. Замечу, что эти манипуляции необходимы только в том случае, если переменная шарится между тредами — для локальных переменных это не имеет смысла. JMM дает очень полезную гарантию порядка и видимости записей для final полей: если ссылка на создаваемый объект не утекла во время работы конструктора (так, что ее мог увидеть другой тред), то все остальные треды, которые увидели non-null ссылку на этот объект, гарантированно прочитают актуальные значения всех внутренних final полей объекта вне зависимости от того, была гонка при чтении ссылки или нет. Из спеки JLS §17.5. final Field Semantics: Это очень сильная гарантия, которая полностью избавляет нас от проблем memory reordering при чтении состояния объекта. Обычно интерпретация этих свойств звучит как Safe Initialization (безопасная инициализация), которая по сути дает нам всегда безопасную пабликацию (safe publication). Обычно под капотом эта гарантия имплементируется с помощью StoreStore + LoadLoad барьера памяти. Именно это и сказано в JSR-133 Cookbook: Таким образом, вот так JVM создает объект с final полями: Благодаря тому, что StoreStore барьер запрещает переупорядочивание store операций вокруг барьера, нам гарантируется, что после записи ссылки мы также записали и все поля из конструктора. Более того, StoreStore гарантирует видимость всех изменений до барьера, если читатель увидел запись, сделанную после барьера. Читаем объект мы следующим образом: Здесь LoadLoad барьер требуется для того, чтобы процессор не переупорядочил чтение ссылки с чтениями полей объекта. Однако как и в случае с volatile, эти барьеры не требуются там, где процессор уже дает необходимые гарантии. Например, таких барьеров точно не будет на x86. Интересно, что благодаря такой имплементации, которая, например, используется в HotSpot JVM (см. http://hg.openjdk.java.net/jdk/jdk/file/ee1d592a9f53/src/hotspot/share/opto/parse1.cpp#l1001), нам неявно гарантируется видимость и всех остальных non-final полей. Однако это деталь имплементации, а не гарантия спеки, поэтому на это лучше не полагаться. Семантика final полей напрямую касается иммутабельных объектов. Известно, что такие объекты можно безопасно шарить между тредами. Но без данной гарантии JMM это было бы не правдой, ведь проблема переупорядочивания все еще никуда не делась. Именно благодаря тому, что JMM автоматически берет на себя задачу по синхронизации final полей, мы имеем возможность корректно шарить иммутабельные объекты без использования примитивов синхронизации. Давайте рассмотрим использование final полей на примере. Пусть мы имеем такой объект: Тогда мы имеем следующие гарантии — смотрите комментарии в коде: Интересные наблюдения: Интересно, что наличие data race не всегда плохо, если это не влияет на корректность программы, а в некоторых случаях гонка даже является намеренной. Такие гонки называются benign data race (безопасная гонка). Не будем далеко ходить за примером — взгляните на имплементацию String#hashCode() из OpenJDK (оригинальные комментарии в коде сохранены как есть): Как видите, поля hash и hashIsZero не помечены как volatile, а соответственно: Однако из обоих ситуаций мы аккуратно восстанавливаемся. В первой ситуации мы повторно вычисляем и записываем значения полей. Это валидно, так как результат вычисления hashCode остается неизменным для иммутабельного объекта (все строки в Java являются иммутабельными), то есть запись идемпотентна. Вторую ситуацию мы обрабатываем путем вычитывания hash в локальную переменную, чтобы иметь только одну гонку вместо двух. Если мы единожды обнаружили запись и сохранили ее в локальную переменную, то она будет хранить это значение и при возвращении из метода.  Это очень тонкий момент, который может быть сложен для понимания. Представим, что мы убрали локальную переменную и сразу читаем shared переменную hash. Тогда даже если мы обнаружили запись на первом в порядке программы чтении if (hash == 0), это не означает, что на последующем в порядке программы чтении return hash мы снова обнаружим эту запись. То есть, мы могли бы вернуть дефолтное значение из метода, что не корректно. Все дело в том, что оба чтения происходят в гонке. А как мы уже знаем, для действий в гонке не гарантируется никакого консистентного порядка и такие чтения могут быть переупорядочены как угодно (LoadLoad reordering). Формально с точки зрения JMM мы говорим так: первое чтение обнаружило запись в гонке и не установило happens-before между записью и чтением, а значит последующее чтение не обязано транзитивно увидеть ту же запись. Сравните — без volatile валидны следующие выполнения: А с volatile валидно только такое выполнение: Happens-before для действий в одном и том же треде здесь никак не помогает, потому что это независимые чтения. Как я уже говорил, happens-before не означает, что инструкции будут действительно выполняться в таком порядке, если это не нарушает happens-before. И да, переменную hashIsZero мы тоже читаем в гонке. Но читаем всего один раз и не зависим от наличия hb между записью и чтением как в случае переменной hash, поэтому сохранение в локальную переменную не нужно. Если вы хотите убедиться в том, что LoadLoad переупорядочивание возможно даже для одной и той же переменной, взгляните на данный jcstress тест — https://github.com/blinky-z/JmmArticleHabr/blob/main/jcstress/tests/object/JmmReorderingObjectSameReadNullTest.java. Как вы уже поняли, сделать правильно безопасную гонку нужно уметь. Если вы не поняли ничего из вышенаписанного или не уверены в своем случае, лучше ставьте везде где только можно volatile или synchronized — не ошибетесь. Надеюсь, данная статья дала вам некоторое понимание JMM, а полученные знания помогут вам писать безопасные и корректные многопоточные программы. Хотя я и привёл здесь много низкоуровневой информации, но на самом деле запоминать такие детали совершенно не обязательно — я лишь хотел дать вам более глубокое понимание того, что происходит под капотом JMM. Просто пользуйтесь предоставленными примитивами синхронизации, а JMM сделает все за вас, ведь она создана как раз с той целью, чтобы скрыть, абстрагировать нижние уровни и предоставить гарантии, избавляющие вас от проблем memory reordering. Пользуйтесь JMM, и да пребудет с вами thread safety. P.S: и запомните: data races are evil. Обратите внимание на репозиторий в поддержку данной статьи — https://github.com/blinky-z/JmmArticleHabr. Там вы сможете найти еще больше, не включенных в статью jcstress тестов и дизассемблированных программ, а также инструкции и результаты запуска тестов и дизассемблера на x86/arm64. Основы: Memory Model: Блог Алексея Шипилева — это целая кладезь знаний про JMM и не только. Крайне советую прочитать следующие его статьи: Compiler Memory Ordering: CPU Memory ordering/Memory Barrier: CPU Cache: Volatile: Книги: