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  • java内存详解

    二、JAVA中的内存模型

    程序运行的时候,内存主要由以下部分组成:

    1. :所有线程共享一个堆;存放的都是new 出来的对象;由垃圾回收器回收;
    2. 方法区:所有线程共享一个方法区;里面存放的内容有点杂,可以认为是除堆和栈中的其它东西(如类信息,静态变量,常量,代码等);Java虚拟机规范规定可以不对方法区进行垃圾回收,当并不是不回收,主要看具体虚拟机的实现,比如可以回收一些废弃常量和无用的类;
    3. 程序计数器:也叫PC,存放下一条指令所在单元的地址的地方;
    4. JAVA栈:每个线程都有一个自己的JAVA栈;存放的一般是方法的局部变量,方法出口信息等;方法调用过程中,自动压栈出栈;ps:栈空间大小是有限制的;
    5. 本地方法栈:与JAVA栈类似,区别是使用的对象不一样,本地方法栈是给Native方法使用的,JAVA栈是给JAVA方式使用的;

    附一张图片,会对java虚拟机有个整体的认识;

    图片来自https://www.zybuluo.com/867976167/note/51071

     三、多线程访问共享内存情况

    当多个线程执行同一个方法的时候,

    什么时候可能会出现异常结果:

    多个线程共享一块内存区域,在不加任何保护情况下,对其操作;

    什么时候可能会得到正确的结果:

    不使用共享内存,每个线程内存空间相互独立;

    多线程共享一块内存区域,但是对这块共享区域加锁访问;

    四、实例说明

    情况一(多个线程共享一块内存区域,在不加任何保护情况下,对其操作):

    写一个含静态方法的类,求和,方法内用了一个静态全局s(多个线程可以同时访问):

    复制代码
    package com.pichen.java.static_;
    
    public class StaticTest {
    
        private static int s = 0;
        public static int sum(int n){
            s = 0;
            for(int i = 0; i <= n; i++){
                s += i;
                
                try {
                    Thread.sleep(1);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            return s;
        }
    }
    复制代码

    写一个Thread,调用上面的静态方法:

    复制代码
    package com.pichen.java.static_;
    
    public class ThreadCount implements Runnable{
    
    
        @Override
        public void run() {
            while(true){
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() +":" +StaticTest.sum(100));
                try {
                    Thread.sleep(10);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            
        }
    
    }
    复制代码

    写个Main函数,起三个线程,观察运行结果,基本都是错误的:

    复制代码
    package com.pichen.java.static_;
    
    
    public class Main {
    
        public static void main(String[] args) {
    
            ThreadCount t1 = new ThreadCount();
            new Thread(t1).start();
            
            ThreadCount t2 = new ThreadCount();
            new Thread(t2).start();
            
            ThreadCount t3 = new ThreadCount();
            new Thread(t3).start();
        }
    }
    复制代码

    运行结果不符合预期:

    复制代码
    Thread-0:13968
    Thread-1:13968
    Thread-2:13968
    Thread-0:13033
    Thread-1:13033
    Thread-2:13033
    Thread-1:14725
    Thread-0:14725
    复制代码

     原因:多个线程同时对静态全局变量s进行操作导致;

    ps:这里的例子是静态全局变量s,其实有很多种情况会引起结果异常问题,如在main方法中new出了一个对象,new出来的对象是存放在堆中的,多个线程共享,此时如果多线程同时操作该对象的话,也是有可能产生错误结果;

    情况二(不使用共享内存,每个线程内存空间相互独立):

    修改静态sum方法,使用局部变量s,如下:

    复制代码
    package com.pichen.java.static_;
    
    public class StaticTest {
    
        private static int s = 0;
        public static int sum(int n){
            int s = 0;
            for(int i = 0; i <= n; i++){
                s += i;
                
                try {
                    Thread.sleep(1);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            return s;
        }
    }
    复制代码

    运行程序,结果正确:

    复制代码
    Thread-1:5050
    Thread-0:5050
    Thread-2:5050
    Thread-0:5050
    Thread-2:5050
    Thread-1:5050
    Thread-0:5050
    复制代码

    情况三(多线程共享一块内存区域,但是对这块共享区域加锁访问):

    复制代码
    package com.pichen.java.static_;
    
    public class StaticTest {
    
        private static int s = 0;
        public synchronized static int sum(int n){
            s = 0;
            for(int i = 0; i <= n; i++){
                s += i;
                
                try {
                    Thread.sleep(1);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            return s;
        }
    }
    复制代码

    @author   风一样的码农
    @blog_urlhttp://www.cnblogs.com/chenpi/

    运行程序,结果正确:

    复制代码
    Thread-1:5050
    Thread-0:5050
    Thread-2:5050
    Thread-0:5050
    Thread-2:5050
    Thread-1:5050
    Thread-0:5050
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/-ROCKS/p/6108550.html
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