2.3 语言内存模型：原子性、可见性与 Happens-Before

CPU、编译器和 JIT 可以重排操作并使用 cache/register。单线程只需保持 as-if-serial 的可观察结果，多线程若没有同步，另一个线程不一定按源码顺序看到写入。

三个问题要分别回答

Atomicity：操作是否会被观察为不可分割？
Visibility：一个线程何时必须看到另一个线程的写？
Ordering：哪些操作之间禁止重排或必须按关系观察？

count++ 即使对 int 的单次读写各自原子，也由 read-modify-write 多步组成，不是原子增量。volatile 能提供特定可见性与顺序保证，不会把复合操作自动变成事务。

Happens-before 建立可见性契约

Java Memory Model 用 happens-before 限制读操作可以观察哪些写入。只有一个写入者且没有竞争写入时，写入 happens-before 后续读取，就能保证这个值可见。多个写入者下不能概括成“总能读到墙钟最新值”：读不能观察 happens-after 自己的写，也不能越过一个按 happens-before 位于候选写与读之间的写入；完整执行还需满足其他一致性规则。常见关系来自：

• 同一线程 program order；
• monitor unlock happens-before 后续对同一 monitor 的 lock；
• volatile write happens-before 同步顺序中后续对同一字段的 read；
• Thread.start 之前动作 happens-before 新线程动作；
• 线程全部动作 happens-before 另一个线程通过 join 检测到它终止后返回。

Happens-before 是偏序，不是墙钟先后。不同线程的冲突访问中，只要至少一个是写入，且两者未被 happens-before 排序，就构成 Java data race。墙钟上看起来一前一后，并不能建立这个关系。

Safe publication 是对象正确性的组成部分

volatile reference、共同的锁、适当的线程安全容器或类初始化，都能通过规定的顺序发布构造状态。正确构造的 final 字段还有特殊初始化保证：即使某些引用发布路径存在竞态，获得该引用的线程仍能看到这些字段的初始化值。这不是通用的同步边；在构造器中泄露 this 可能失去这项保护。

仍应使用明确的发布机制，保证引用本身的传递与非 final 状态可靠。不可变对象能减少后续同步；final 修饰列表引用，也不会让列表元素自动不可变。

动手检查 happens-before 路径

把下面代码保存为 PublicationDemo.java，用 JDK 17 或更高版本运行 java PublicationDemo.java：

class PublicationDemo {
    static int value;
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Thread writer = new Thread(() -> value = 42);
        writer.start();
        writer.join();
        System.out.println(value);
    }
}

输出必须是 42：写入先于线程终止，join 检测到终止后返回，随后主线程才读取。对这条执行路径，value 不需要是 volatile。删掉 join 就失去这个保证，偶尔读到 42 不能验证无同步版本正确。加 sleep 只是多留一点时间，买不到同步契约。

Atomics 需要理解操作语义

CAS 循环：

read old
compute new
compareAndSet(old, new)
if failed, retry

它适合简单状态转换，但高争用下会反复失败；ABA、对象生命周期和多字段不变量仍需额外设计。Atomic 类不等于任意组合操作线性化。

较低层语言提供 relaxed/acquire/release/sequentially-consistent order。越弱的 order 给实现更多优化空间，也更难证明。除非有基准和正式不变量，优先使用锁、channel 或成熟并发结构。

Data-race-free 的语言保证不同

Java 对存在 data race 的执行仍规定了允许行为，但结果可能反直觉，也未必崩溃。C/C++ 对普通非原子存储的数据竞争规定为 undefined behavior。Rust 安全类型系统防止普通安全代码产生 data race，但逻辑 race、死锁和 async cancellation 仍存在。

在启用 GIL 的 CPython 构建中，GIL 限制同一解释器内 Python 字节码的同时执行，不把多步业务操作变成原子事务；扩展代码可以释放它。CPython 也提供自由线程构建，必须先核对构建与运行配置，再判断是否有 GIL。共享状态仍应按需求使用锁、队列和明确的访问协议。

并发正确性验证

• 写出共享变量及保护它的唯一机制；
• 定义状态转换的线性化点；
• 对发布、关闭和取消路径建立 happens-before；
• 使用 stress test、race detector 和模型检查发现少见交错；
• 不用 sleep 猜线程顺序；
• 性能优化前保留一个易证明的锁实现作为基线。

下一章比较几种更高层并发模型，看看它们如何限制共享状态和交互方式。

参考资料

• Oracle, JLS: Threads and Locks

• C++ working draft, Data Races

• Rust, Fearless Concurrency

• Python, Free Threading