读书笔记：《深入理解Java虚拟机：JVM高级特性与最佳实践（第3版）》

封面

 

一、自动内存管理

Java运行时内存区域

Hotspot虚拟对象

垃圾收集器和内存分配策略

虚拟机监控、故障处理工具

调优案例与实战

二、高效并发

Java内存模型和线程

硬件缓存一致性和指令重排

Java内存模型

内存间交互（JMPC）

• lock（锁定）：作用于主内存的变量，它把一个变量标识为一条线程独占的状态。

• unlock（解锁）：作用于主内存的变量，它把一个处于锁定状态的变量释放出来，释放后的变量才可以被其他线程锁定。

• read（读取）：作用于主内存的变量，它把一个变量的值从主内存传输到线程的工作内存中，以便随后的load动作使用。

• load（载入）：作用于工作内存的变量，它把read操作从主内存中得到的变量值放入工作内存的变量副本中。

• use（使用）：作用于工作内存的变量，它把工作内存中一个变量的值传递给执行引擎，每当虚拟机遇到一个需要使用变量的值的字节码指令时将会执行这个操作。

• assign（赋值）：作用于工作内存的变量，它把一个从执行引擎接收的值赋给工作内存的变量，每当虚拟机遇到一个给变量赋值的字节码指令时执行这个操作。

• store（存储）：作用于工作内存的变量，它把工作内存中一个变量的值传送到主内存中，以便随后的write操作使用。

• write（写入）：作用于主内存的变量，它把store操作从工作内存中得到的变量的值放入主内存的变量中。

1. 不允许read和load、store和write操作之一单独出现，即不允许一个变量从主内存读取了但工作内存不接受，或者工作内存发起回写了但主内存不接受的情况出现。

2. 不允许一个线程丢弃它最近的assign操作，即变量在工作内存中改变了之后必须把该变化同步回主内存。

3. 不允许一个线程无原因地（没有发生过任何assign操作）把数据从线程的工作内存同步回主内存中。

4. 一个新的变量只能在主内存中“诞生”，不允许在工作内存中直接使用一个未被初始化（load或assign）的变量，换句话说就是对一个变量实施use、store操作之前，必须先执行assign和load操作。

5. 一个变量在同一个时刻只允许一条线程对其进行lock操作，但lock操作可以被同一条线程重复执行多次，多次执行lock后，只有执行相同次数的unlock操作，变量才会被解锁。

6. 如果对一个变量执行lock操作，那将会清空工作内存中此变量的值，在执行引擎使用这个变量前，需要重新执行load或assign操作以初始化变量的值。

7. 如果一个变量事先没有被lock操作锁定，那就不允许对它执行unlock操作，也不允许去unlock一个被其他线程锁定的的变量。

8. 对一个变量执行unlock操作之前，必须先把此变量同步回主内存中（执行store、write操作）。

• 第一项是保证此变量对所有线程的可见性，这里的“可见性”是指当一条线程修改了这个变量的值，新值对于其他线程来说是可以立即得知的。

• 第二个语义是禁止指令重排序优化，普通的变量仅会保证在该方法的执行过程中所有依赖赋值结果的地方都能获取到正确的结果，而不能保证变量赋值操作的顺序与程序代码中的执行顺序一致。

针对long和double型变量的特殊规则

原子性、可见性、有序性

1. 原子性(Atomicity)
由Java内存模型来直接保证的原子性变量操作包括read、load、assign、use、store和write这六个，我们大致可以认为，基本数据类型的访问、读写都是具备原子性的（例外就是long和double的非原子性协定，读者只要知道这件事情就可以了，无须太过在意这些几乎不会发生的例外情况）。
如果应用场景需要一个更大范围的原子性保证（经常会遇到），Java内存模型还提供了lock和unlock操作来满足这种需求，尽管虚拟机未把lock和unlock操作直接开放给用户使用，但是却提供了更高层次的字节码指令monitorenter和monitorexit来隐式地使用这两个操作。这两个字节码指令反映到Java代码中就是同步块——synchronized关键字，因此在synchronized块之间的操作也具备原子性。

2. 可见性(Visibility)
可见性就是指当一个线程修改了共享变量的值时，其他线程能够立即得知这个修改。上文在讲解volatile变量的时候我们已详细讨论过这一点。
Java内存模型是通过在变量修改后将新值同步回主内存，在变量读取前从主内存刷新变量值这种依赖主内存作为传递媒介的方式来实现可见性的，无论是普通变量还是volatile变量都是如此。
普通变量与volatile变量的区别是，volatile的特殊规则保证了新值能立即同步到主内存，以及每次使用前立即从主内存刷新。
因此我们可以说volatile保证了多线程操作时变量的可见性，而普通变量则不能保证这一点。除了volatile之外，Java还有两个关键字能实现可见性，它们是synchronized和final。
同步块的可见性是由“对一个变量执行unlock操作之前，必须先把此变量同步回主内存中（执行store、write操作）”这条规则获得的。
而final关键字的可见性是指：被final修饰的字段在构造器中一旦被初始化完成，并且构造器没有把“this”的引用传递出去（this引用逃逸是一件很危险的事情，其他线程有可能通过这个引用访问到“初始化了一半”的对象），那么在其他线程中就能看见final字段的值。

3. 有序性(Ordering)
Java内存模型的有序性在前面讲解volatile时也比较详细地讨论过了，Java程序中天然的有序性可以总结为一句话：如果在本线程内观察，所有的操作都是有序的；如果在一个线程中观察另一个线程，所有的操作都是无序的。前半句是指“线程内似表现为串行的语义”(Within-Thread As-If-Serial Semantics)，后半句是指“指令重排序”现象和“工作内存与主内存同步延迟”现象。
Java语言提供了volatile和synchronized两个关键字来保证线程之间操作的有序性，volatile关键字本身就包含了禁止指令重排序的语义，而synchronized则是由“一个变量在同一个时刻只允许一条线程对其进行lock操作”这条规则获得的，这个规则决定了持有同一个锁的两个同步块只能串行地进入。

先行原则（天然的）

1. 程序次序规则(Program Order Rule)：在一个线程内，按照控制流顺序，书写在前面的操作先行发生于书写在后面的操作。注意，这里说的是控制流顺序而不是程序代码顺序，因为要考虑分支、循环等结构。

2. 管程锁定规则(Monitor Lock Rule)：一个unlock操作先行发生于后面对同一个锁的lock操作。这里必须强调的是“同一个锁”，而“后面”是指时间上的先后。

3. volatile变量规则(Volatile Variable Rule)：对一个volatile变量的写操作先行发生于后面对这个变量的读操作，这里的“后面”同样是指时间上的先后。

4. 线程启动规则(Thread Start Rule)：Thread对象的start()方法先行发生于此线程的每一个动作。

5. 线程中断规则(Thread Interruption Rule)：对线程interrupt()方法的调用先行发生于被中断线程的代码检测到中断事件的发生，可以通过Thread::interrupted()方法检测到是否有中断发生。

6. 对象终结规则(Finalizer Rule)：一个对象的初始化完成（构造函数执行结束）先行发生于它的finalize()方法的开始。

7. 传递性(Transitivity)：如果操作A先行发生于操作B，操作B先行发生于操作C，那就可以得出操作A先行发生于操作C的结论。

• 由于两个方法分别由线程A和B调用，不在一个线程中，所以程序次序规则在这里不适用；

• 由于没有同步块，自然就不会发生lock和unlock操作，所以管程锁定规则不适用；

• 由于value变量没有被volatile关键字修饰，所以volatile变量规则不适用；

• 后面的线程启动、终止、中断规则和对象终结规则也和这里完全没有关系。

• 因为没有一个适用的先行发生规则，所以最后一条传递性也无从谈起，

• 因此我们可以判定，尽管线程A在操作时间上先于线程B，但是无法确定线程B中getValue()方法的返回结果，换句话说，这里面的操作不是线程安全的。

1. 要么把getter/setter方法都定义为synchronized方法，这样就可以套用管程锁定规则；

2. 要么把value定义为volatile变量，由于setter方法对value的修改不依赖value的原值，满足volatile关键字使用场景，这样就可以套用volatile变量规则来实现先行发生关系。

线程的创建

1. 内核实现（1:1）
内核线程(Kernel-Level Thread，KLT)就是直接由操作系统内核（Kernel，下称内核）支持的线程，这种线程由内核来完成线程切换，内核通过操纵调度器(Scheduler)对线程进行调度，并负责将线程的任务映射到各个处理器上。
每个内核线程可以视为内核（CPU）的一个分身，这样操作系统就有能力同时处理多件事情，支持多线程的内核就称为多线程内核(Multi-Threads Kernel)。
程序一般不会直接使用内核线程，而是使用内核线程的一种高级接口——轻量级进程(Light Weight Process，LWP)，轻量级进程就是我们通常意义上所讲的线程，由于每个轻量级进程都由一个内核线程支持，因此只有先支持内核线程，才能有轻量级进程。
这种轻量级进程与内核线程之间1：1的关系称为一对一的线程模型。



由于内核线程的支持，每个轻量级进程都成为一个独立的调度单元，即使其中某一个轻量级进程在系统调用中被阻塞了，也不会影响整个进程继续工作。
轻量级进程也具有它的局限性：
1. 首先，由于是基于内核线程实现的，所以各种线程操作，如创建、析构及同步，都需要进行系统调用。
2. 而系统调用的代价相对较高，需要在用户态(User Mode)和内核态(Kernel Mode)中来回切换。
3. 其次，每个轻量级进程都需要有一个内核线程的支持，因此轻量级进程要消耗一定的内核资源（如内核线程的栈空间），因此一个系统支持轻量级进程的数量是有限的。

2. 用户线程实现（1:N）
广义上来讲，一个线程只要不是内核线程，都可以认为是用户线程(User Thread，UT)的一种，因此从这个定义上看，轻量级进程也属于用户线程，但轻量级进程的实现始终是建立在内核之上的，许多操作都要进行系统调用，因此效率会受到限制，并不具备通常意义上的用户线程的优点。
而狭义上，用户线程指的是完全建立在用户空间的线程库上，系统内核不能感知到用户线程的存在及如何实现的。用户线程的建立、同步、销毁和调度完全在用户态中完成，不需要内核的帮助。如果程序实现得当，这种线程不需要切换到内核态，因此操作可以是非常快速且低消耗的，也能够支持规模更大的线程数量，部分高性能数据库中的多线程就是由用户线程实现的。
这种进程与用户线程之间1：N的关系称为一对多的线程模型。



用户线程的优势在于不需要系统内核支援，劣势也在于没有系统内核的支援，所有的线程操作都需要由用户程序自己去处理。
线程的创建、销毁、切换和调度都是用户必须考虑的问题，而且由于操作系统只把处理器资源分配到进程，那诸如“阻塞如何处理”“多处理器系统中如何将线程映射到其他处理器上”这类问题解决起来将会异常困难，甚至有些是不可能实现的。因为使用用户线程实现的程序通常都比较复杂[插图]，除了有明确的需求外（譬如以前在不支持多线程的操作系统中的多线程程序、需要支持大规模线程数量的应用），一般的应用程序都不倾向使用用户线程。
Java、Ruby等语言都曾经使用过用户线程，最终又都放弃了使用它。
但是近年来许多新的、以高并发为卖点的编程语言又普遍支持了用户线程，譬如Golang、Erlang等，使得用户线程的使用率有所回升。

3. 用户线程加轻量级进程混合实现（N：M）
在这种混合实现下，既存在用户线程，也存在轻量级进程。
用户线程还是完全建立在用户空间中，因此用户线程的创建、切换、析构等操作依然廉价，并且可以支持大规模的用户线程并发。
而操作系统支持的轻量级进程则作为用户线程和内核线程之间的桥梁，这样可以使用内核提供的线程调度功能及处理器映射，并且用户线程的系统调用要通过轻量级进程来完成，这大大降低了整个进程被完全阻塞的风险。
在这种混合模式中，用户线程与轻量级进程的数量比是不定的，是N：M的关系。



许多UNIX系列的操作系统，如Solaris、HP-UX等都提供了M：N的线程模型实现。在这些操作系统上的应用也相对更容易应用M：N的线程模型。

Java线程的实现

• Java线程在早期的Classic虚拟机上（JDK 1.2以前），是基于一种被称为“绿色线程”(Green Threads)的用户线程实现的；

• 从JDK 1.3起，“主流”平台上的“主流”商用Java虚拟机的线程模型普遍都被替换为基于操作系统原生线程模型来实现，即采用1：1的线程模型。

• 以HotSpot为例，它的每一个Java线程都是直接映射到一个操作系统原生线程来实现的，而且中间没有额外的间接结构，所以HotSpot自己是不会去干涉线程调度的（可以设置线程优先级给操作系统提供调度建议），全权交给底下的操作系统去处理，所以何时冻结或唤醒线程、该给线程分配多少处理器执行时间、该把线程安排给哪个处理器核心去执行等，都是由操作系统完成的，也都是由操作系统全权决定的。

• 前面强调是两个“主流”，那就说明肯定还有例外的情况，这里举两个比较著名的例子。

• 一个是用于Java ME的CLDC HotSpot Implementation（CLDC-HI）。它同时支持两种线程模型，默认使用1：N由用户线程实现的线程模型，所有Java线程都映射到一个内核线程上；不过它也可以使用另一种特殊的混合模型，Java线程仍然全部映射到一个内核线程上，但当Java线程要执行一个阻塞调用时，CLDC-HI会为该调用单独开一个内核线程，并且调度执行其他Java线程，等到那个阻塞调用完成之后再重新调度之前的Java线程继续执行。

• 一个例子是在Solaris平台的HotSpot虚拟机，由于操作系统的线程特性本来就可以同时支持1：1（通过Bound Threads或Alternate Libthread实现）及N：M（通过LWP/Thread Based Synchronization实现）的线程模型，因此Solaris版的HotSpot也对应提供了两个平台专有的虚拟机参数，即-XX：+UseLWPSynchronization（默认值）和-XX：+UseBoundThreads来明确指定虚拟机使用哪种线程模型。

Java线程调度

1. 协同式(Cooperative Threads-Scheduling)线程调度
线程的执行时间由线程本身来控制，线程把自己的工作执行完了之后，要主动通知系统切换到另外一个线程上去。
协同式多线程的最大好处是实现简单，而且由于线程要把自己的事情干完后才会进行线程切换，切换操作对线程自己是可知的，所以一般没有什么线程同步的问题。Lua语言中的“协同例程”就是这类实现。
它的坏处也很明显：线程执行时间不可控制，甚至如果一个线程的代码编写有问题，一直不告知系统进行线程切换，那么程序就会一直阻塞在那里。很久以前的Windows 3.x系统就是使用协同式来实现多进程多任务的，那是相当不稳定的，只要有一个进程坚持不让出处理器执行时间，就可能会导致整个系统崩溃。

2. 抢占式(Preemptive Threads-Scheduling)线程调度
每个线程将由系统来分配执行时间，线程的切换不由线程本身来决定。
譬如在Java中，有Thread::yield()方法可以主动让出执行时间，但是如果想要主动获取执行时间，线程本身是没有什么办法的。
在这种实现线程调度的方式下，线程的执行时间是系统可控的，也不会有一个线程导致整个进程甚至整个系统阻塞的问题。
Java使用的线程调度方式就是抢占式调度。
与前面所说的Windows 3.x的例子相对，在Windows 9x/NT内核中就是使用抢占式来实现多进程的，当一个进程出了问题，我们还可以使用任务管理器把这个进程杀掉，而不至于导致系统崩溃。

状态转换

1. 新建(New)：创建后尚未启动的线程处于这种状态。

2. 运行(Runnable)：包括操作系统线程状态中的Running和Ready，也就是处于此状态的线程有可能正在执行，也有可能正在等待着操作系统为它分配执行时间。

3. 无限期等待(Waiting)：处于这种状态的线程不会被分配处理器执行时间，它们要等待被其他线程显式唤醒。以下方法会让线程陷入无限期的等待状态：
1. 没有设置Timeout参数的Object::wait()方法；
2. 没有设置Timeout参数的Thread::join()方法；
3. LockSupport::park()方法。

4. 限期等待(Timed Waiting)：处于这种状态的线程也不会被分配处理器执行时间，不过无须等待被其他线程显式唤醒，在一定时间之后它们会由系统自动唤醒。以下方法会让线程进入限期等待状态：
1. Thread::sleep()方法；
2. 设置了Timeout参数的Object::wait()方法；
3. 设置了Timeout参数的Thread::join()方法；
4. LockSupport::parkNanos()方法；
5. LockSupport::parkUntil()方法。

5. 阻塞(Blocked)：线程被阻塞了，“阻塞状态”与“等待状态”的区别是
• “阻塞状态”在等待着获取到一个排它锁，这个事件将在另外一个线程放弃这个锁的时候发生；
• 而“等待状态”则是在等待一段时间，或者唤醒动作的发生。在程序等待进入同步区域的时候，线程将进入这种状态。

6. 结束(Terminated)：已终止线程的线程状态，线程已经结束执行。

Java与协程

• 内存线程的局限(<JDK 21)
目前Java线程面临的困境。今天对Web应用的服务要求，不论是在请求数量上还是在复杂度上，与十多年前相比已不可同日而语，这一方面是源于业务量的增长，另一方面来自于为了应对业务复杂化而不断进行的服务细分。
现代B/S系统中一次对外部业务请求的响应，往往需要分布在不同机器上的大量服务共同协作来实现，这种服务细分的架构在减少单个服务复杂度、增加复用性的同时，也不可避免地增加了服务的数量，缩短了留给每个服务的响应时间。
这要求每一个服务都必须在极短的时间内完成计算，这样组合多个服务的总耗时才不会太长；也要求每一个服务提供者都要能同时处理数量更庞大的请求，这样才不会出现请求由于某个服务被阻塞而出现等待。
Java（<JDK 21）的并发编程机制就与上述架构趋势产生了一些矛盾，1：1的内核线程模型是如今Java虚拟机线程实现的主流选择，但是这种映射到操作系统上的线程天然的缺陷是切换、调度成本高昂，系统能容纳的线程数量也很有限。
以前处理一个请求可以允许花费很长时间在单体应用中，具有这种线程切换的成本也是无伤大雅的；但现在在每个请求本身的执行时间变得很短、数量变得很多的前提下，用户线程切换的开销甚至可能会接近用于计算本身的开销，这就会造成严重的浪费。
传统的Java Web服务器的线程池的容量通常在几十个到两百之间，当程序员把数以百万计的请求往线程池里面灌时，系统即使能处理得过来，但其中的切换损耗也是相当可观的。
现实的需求在迫使Java去研究新的解决方案，同大家又开始怀念以前绿色线程的种种好处，绿色线程已随着Classic虚拟机的消失而被尘封到历史之中，它还会有重现天日的一天吗？

• 协程
为什么内核线程调度切换起来成本就要更高？
内核线程的调度成本主要来自于用户态与核心态之间的状态转换，而这两种状态转换的开销主要来自于响应中断、保护和恢复执行现场的成本。请读者试想以下场景，假设发生了这样一次线程切换：
处理器要去执行线程A的程序代码时，并不是仅有代码程序就能跑得起来，程序是数据与代码的组合体，代码执行时还必须要有上下文数据的支撑。

而这里说的“上下文”，以程序员的角度来看，是方法调用过程中的各种局部的变量与资源；以线程的角度来看，是方法的调用栈中存储的各类信息；而以操作系统和硬件的角度来看，则是存储在内存、缓存和寄存器中的一个个具体数值。

物理硬件的各种存储设备和寄存器是被操作系统内所有线程共享的资源，当中断发生，从线程A切换到线程B去执行之前，操作系统首先要把线程A的上下文数据妥善保管好，然后把寄存器、内存分页等恢复到线程B挂起时候的状态，这样线程B被重新激活后才能仿佛从来没有被挂起过。
这种保护和恢复现场的工作，免不了涉及一系列数据在各种寄存器、缓存中的来回拷贝，当然不可能是一种轻量级的操作。
如果说内核线程的切换开销是来自于保护和恢复现场的成本，那如果改为采用用户线程，这部分开销就能够省略掉吗？答案是“不能”。但是，一旦把保护、恢复现场及调度的工作从操作系统交到程序员手上，那我们就可以打开脑洞，通过玩出很多新的花样来缩减这些开销。

有一些古老的操作系统（譬如DOS）是单人单工作业形式的，天生就不支持多线程，自然也不会有多个调用栈这样的基础设施。而早在那样的蛮荒时代，就已经出现了今天被称为栈纠缠(Stack Twine)的、由用户自己模拟多线程、自己保护恢复现场的工作模式。其大致的原理是通过在内存里划出一片额外空间来模拟调用栈，只要其他“线程”中方法压栈、退栈时遵守规则，不破坏这片空间即可，这样多段代码执行时就会像相互缠绕着一样，非常形象。 到后来，操作系统开始提供多线程的支持，靠应用自己模拟多线程的做法自然是变少了许多，但也并没有完全消失，而是演化为用户线程继续存在。由于最初多数的用户线程是被设计成协同式调度(Cooperative Scheduling)的，所以它有了一个别名——“协程”(Coroutine)。又由于这时候的协程会完整地做调用栈的保护、恢复工作，所以今天也被称为“有栈协程”(Stackfull Coroutine)，起这样的名字是为了便于跟后来的“无栈协程”(Stackless Coroutine)区分开。无栈协程不是本节的主角，不过还是可以简单提一下它的典型应用，即各种语言中的await、async、yield这类关键字。无栈协程本质上是一种有限状态机，状态保存在闭包里，自然比有栈协程恢复调用栈要轻量得多，但功能也相对更有限。

协程的主要优势是轻量，无论是有栈协程还是无栈协程，都要比传统内核线程要轻量得多。
如果进行量化的话，那么如果不显式设置-Xss或-XX：ThreadStackSize，则在64位Linux上HotSpot的线程栈容量默认是1MB，此外内核数据结构(Kernel Data Structures)还会额外消耗16KB内存。与之相对的，一个协程的栈通常在几百个字节到几KB之间，所以Java虚拟机里线程池容量达到两百就已经不算小了，而很多支持协程的应用中，同时并存的协程数量可数以十万计。
具体到Java语言，还会有一些别的限制，譬如HotSpot这样的虚拟机，Java调用栈跟本地调用栈是做在一起的。如果在协程中调用了本地方法，还能否正常切换协程而不影响整个线程？另外，如果协程中遇传统的线程同步措施会怎样？譬如Kotlin提供的协程实现，一旦遭遇synchronize关键字，那挂起来的仍将是整个线程。

• Java的解决方案
1. Loom项目
对于有栈协程，有一种特例实现名为纤程(Fiber)，这个词最早是来自微软公司，后来微软还推出过系统层面的纤程包来方便应用做现场保存、恢复和纤程调度。OpenJDK在2018年创建了Loom项目，这是Java用来应对本节开篇所列场景的官方解决方案，根据目前公开的信息，如无意外，日后该项目为Java语言引入的、与现在线程模型平行的新并发编程机制中应该也会采用“纤程”这个名字，不过这显然跟微软是没有任何关系的。从Oracle官方对“什么是纤程”的解释里可以看出，它就是一种典型的有栈协程。



Loom项目背后的意图是重新提供对用户线程的支持，但与过去的绿色线程不同，这些新功能不是为了取代当前基于操作系统的线程实现，而是会有两个并发编程模型在Java虚拟机中并存，可以在程序中同时使用。新模型有意地保持了与目前线程模型相似的API设计，它们甚至可以拥有一个共同的基类，这样现有的代码就不需要为了使用纤程而进行过多改动，甚至不需要知道背后采用了哪个并发编程模型。Loom团队在JVMLS 2018大会上公布了他们对Jetty基于纤程改造后的测试结果，同样在5000QPS的压力下，以容量为400的线程池的传统模式和每个请求配以一个纤程的新并发处理模式进行对比，前者的请求响应延迟在10000至20000毫秒之间，而后者的延迟普遍在200毫秒以下。



在新并发模型下，一段使用纤程并发的代码会被分为两部分——执行过程(Continuation)和调度器(Scheduler)。执行过程主要用于维护执行现场，保护、恢复上下文状态，而调度器则负责编排所有要执行的代码的顺序。将调度程序与执行过程分离的好处是，用户可以选择自行控制其中的一个或者多个，而且Java中现有的调度器也可以被直接重用。事实上，Loom中默认的调度器就是原来已存在的用于任务分解的Fork/Join池（JDK 7中加入的ForkJoinPool）。
Loom项目目前仍然在进行当中，还没有明确的发布日期，上面笔者介绍的内容日后都有被改动的可能。如果读者现在就想尝试协程，那可以在项目中使用Quasar协程库[插图]，这是一个不依赖Java虚拟机的独立实现的协程库。不依赖虚拟机来实现协程是完全可能的，Kotlin语言的协程就已经证明了这一点。Quasar的实现原理是字节码注入，在字节码层面对当前被调用函数中的所有局部变量进行保存和恢复。这种不依赖Java虚拟机的现场保护虽然能够工作，但很影响性能，对即时编译器的干扰也非常大，而且必须要求用户手动标注每一个函数是否会在协程上下文被调用，这些都是未来Loom项目要解决的问题。
2. ：JEP 444: Virtual Threads

   JEP 444: Virtual Threads

   Introduce virtual threads to the Java Platform. Virtual threads are lightweight threads that dramatically reduce the effort of writing, maintaining, and observing high-throughput concurrent applications.

   

线程安全和锁优化

线程安全

当多个线程同时访问一个对象时，如果不用考虑这些线程在运行时环境下的调度和交替执行，也不需要进行额外的同步，或者在调用方进行任何其他的协调操作，调用这个对象的行为都可以获得正确的结果，那就称这个对象是线程安全的。——Brian Goetz

• 不可变
在Java语言里面（特指JDK 5以后，即Java内存模型被修正之后的Java语言），不可变(Immutable)的对象一定是线程安全的，无论是对象的方法实现还是方法的调用者，都不需要再进行任何线程安全保障措施。在第10章里我们讲解“final关键字带来的可见性”时曾经提到过这一点：只要一个不可变的对象被正确地构建出来（即没有发生this引用逃逸的情况），那其外部的可见状态永远都不会改变，永远都不会看到它在多个线程之中处于不一致的状态。“不可变”带来的安全性是最直接、最纯粹的。
比如 final关键字修饰的基本类型、如果共享数据是一个对象，由于Java语言目前暂时还没有提供值类型的支持，那就需要对象自行保证其行为不会对其状态产生任何影响才行。java.lang.String类的对象实例，它是一个典型的不可变对象，用户调用它的substring()、replace()和concat()这些方法都不会影响它原来的值，只会返回一个新构造的字符串对象。

• 绝对线程安全
绝对的线程安全能够完全满足Brian Goetz给出的线程安全的定义，这个定义其实是很严格的，一个类要达到“不管运行时环境如何，调用者都不需要任何额外的同步措施”可能需要付出非常高昂的，甚至不切实际的代价。在Java API中标注自己是线程安全的类，大多数都不是绝对的线程安全。我们可以通过Java API中一个不是“绝对线程安全”的“线程安全类型”来看看这个语境里的“绝对”究竟是什么意思。
如果说java.util.Vector是一个线程安全的容器，相信所有的Java程序员对此都不会有异议，因为它的add()、get()和size()等方法都是被synchronized修饰的，尽管这样效率不高，但保证了具备原子性、可见性和有序性。不过，即使它所有的方法都被修饰成synchronized，也不意味着调用它的时候就永远都不再需要同步手段了.
很明显，尽管这里使用到的Vector的get()、remove()和size()方法都是同步的，但是在多线程的环境中，如果不在方法调用端做额外的同步措施，使用这段代码仍然是不安全的。因为如果另一个线程恰好在错误的时间里删除了一个元素，导致序号i已经不再可用，再用i访问数组就会抛出一个ArrayIndexOutOfBoundsException异常。如果要保证这段代码能正确执行下去，我们不得不把removeThread和printThread的定义改成代这样。
假如Vector一定要做到绝对的线程安全，那就必须在它内部维护一组一致性的快照访问才行，每次对其中元素进行改动都要产生新的快照，这样要付出的时间和空间成本都是非常大的

• 相对线程安全
相对线程安全就是我们通常意义上所讲的线程安全，它需要保证对这个对象单次的操作是线程安全的，我们在调用的时候不需要进行额外的保障措施，但是对于一些特定顺序的连续调用，就可能需要在调用端使用额外的同步手段来保证调用的正确性。
在Java语言中，大部分声称线程安全的类都属于这种类型，例如Vector、HashTable、Collections的synchronizedCollection()方法包装的集合等。

• 线程兼容
对象本身并不是线程安全的，但是可以通过在调用端正确地使用同步手段来保证对象在并发环境中可以安全地使用。
比如 Java类库API中大部分的类都是线程兼容的，如Vector和HashTable相对应的集合类ArrayList和HashMap等。

• 线程对立
线程对立是指不管调用端是否采取了同步措施，都无法在多线程环境中并发使用代码。由于Java语言天生就支持多线程的特性，线程对立这种排斥多线程的代码是很少出现的，而且通常都是有害的，应当尽量避免。
比如如果有两个线程同时持有一个线程对象，一个尝试去中断线程，一个尝试去恢复线程，在并发进行的情况下，无论调用时是否进行了同步，目标线程都存在死锁风险——假如suspend()中断的线程就是即将要执行resume()的那个线程，那就肯定要产生死锁了。

锁优化

1. 自旋锁与自适应自旋

2. 锁消除

3. 锁粗化

4. 轻量级锁

5. 偏向锁