},“BBB”).start();

// 因为在其他线程中修改的信息主线程的工作内存中的数据并没有改变所以此时number还是为0

while(myData.number == 0){

// 会一直卡在此处

//System.out.println(“1111”);

}

System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t number = " + myData.number);

}

}

class MyData{

// 没有用volatile来修饰

int number = 0;

public void addTo60(){

this.number = 60;

}

}

效果如下：

通过volatile来解决此问题

我们可以发现当变量被volatile修饰的时候，在子线程的工作内存中的变量被修改后其他线程中对应的变量是可以立马知道的。这就是我们讲的可见性

原子性

==================================================================

原子性是不可分割，完整性，也即某个线程正在做某个具体业务时，中间不可以被加塞或者分割,需要整体完成，要么同时成功，要么同时失败.

volatile是不支持原子性的,接下来我们可以验证下。

package com.dpb.spring.aop.demo;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**

• 可见性问题分析

*/

public class VolatileDemo2 {

public static void main(String[] args){

final MyData2 myData = new MyData2();

for (int i = 1; i <= 20 ; i++) {

new Thread(()->{

for (int j = 1; j <= 1000 ; j++) {

myData.addPlusPlus();

}

},String.valueOf(i)).start();

}

// 等待子线程执行完成

while(Thread.activeCount() > 2){

Thread.yield();

}

// 在主线程中获取统计的信息值

System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t finnally number value: "+myData.number);

}

}

class MyData2{

// 操作的变量被volatile修饰了

volatile int number = 0;

public void addPlusPlus(){

number++;

}

}

执行的效果

根据正常的逻辑在开启的20个子线程，每个执行1000遍累加，得到的结果应该是20000，但是我们发现运行的结果大概率会比我们期望的要小，而且变量也已经被volatile修饰了。说明并没有满足我们要求的原子性。这种情况下我们要保证操作的原子性，我们有两个选择

1. 通过synchronized来实现

2. 通过JUC下的AtomicInteger来实现

synch

《一线大厂Java面试题解析+后端开发学习笔记+最新架构讲解视频+实战项目源码讲义》

【docs.qq.com/doc/DSmxTbFJ1cmN1R2dB】 完整内容开源分享

ronized的实现是重量级的，影响并发的效率，所以我们通过AtomicInteger来实现。

package com.dpb.spring.aop.demo;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

/**

• 可见性问题分析

*/

public class VolatileDemo2 {

public static void main(String[] args){

final MyData2 myData = new MyData2();

for (int i = 1; i <= 20 ; i++) {

new Thread(()->{

for (int j = 1; j <= 1000 ; j++) {

myData.addPlusPlus();

myData.addAtomicPlus();

}

},String.valueOf(i)).start();

}

// 等待子线程执行完成

while(Thread.activeCount() > 2){

Thread.yield();

}

// 在主线程中获取统计的信息值

System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t finnally number value: "+myData.number);

System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t finnally number value: "+myData.atomicInteger.get());

}

}

class MyData2{

// 操作的变量被volatile修饰了

volatile int number = 0;

// AtomicInteger 来保证操作的原子性

AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger();

public void addPlusPlus(){

number++;

}

public void addAtomicPlus(){

atomicInteger.getAndIncrement();

}

}

效果:

注意：通过效果发现AtomicInteger在多线程环境下处理的数据和我们期望的结果是一致的都是20000.说明实现的操作的原子性。

有序性

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