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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：synchronized 和 volatile 。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。

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 来锁住这个代码块，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);
    }
}
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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);
        }
    }
}
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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.
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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;
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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

申请内存空间
对象初始化
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

正文到此结束