Java多线程修改变量的可见性问题
运行以下Java代码：
public class Testjava6 {
private static boolean flag = false;
static int i =0;
public static void main(String[] args) {
new Thread(() -> {
try {
Thread.sleep(1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("线程1 修改了flag 为 true");
flag = true;
}).start();
while (!flag){
i++;
}
System.out.println("循环了 "+i+"次");
System.out.println(flag);
}
}
运行结果：
当把线程休眠时间设置为10毫秒
public class Testjava6 {
private static boolean flag = false;
static int i =0;
public static void main(String[] args) {
new Thread(() -> {
try {
Thread.sleep(10);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("线程1 修改了flag 为 true");
flag = true;
}).start();
while (!flag){
i++;
}
System.out.println("循环了 "+i+"次");
System.out.println(flag);
}
}
运行结果 ： 出现了死循环
请解释为什么会出现死循环
可以从变量的内存可见性，JIT及时编译器等方向进行分析
在第一个例子中，将线程休眠时间设置为1毫秒，线程有足够的时间去修改 flag 变量的值。因此，主线程最终能够检测到 flag 变为 true，并跳出循环。
然而，在第二个例子中，将线程休眠时间增加到10毫秒。这可能导致了一种情况，即主线程在检测 flag 变量的值时，由于指令重排或优化等原因，可能不会重新从主内存中读取 flag 变量的最新值。相反，它可能仅仅在线程的工作内存中进行读取，而该工作内存中的值仍然是 false。因此，主线程将陷入无限循环，因为它无法检测到 flag 变为 true。
这是因为在多线程环境中，由于缓存和指令重排等原因，可能存在线程之间的数据不一致性。为了解决这个问题，可以使用同步机制，如 volatile 关键字或使用 synchronized 块，来确保变量的内存可见性和线程间的同步。
在这个例子中，可以将 flag 变量声明为 volatile，这样就能确保每次读取 flag 变量时，都从主内存中获取最新的值。修改代码如下：
public class Testjava6 {
private static volatile boolean flag = false;
static int i = 0;
public static void main(String[] args) {
new Thread(() -> {
try {
Thread.sleep(10);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("线程1 修改了flag 为 true");
flag = true;
}).start();
while (!flag) {
i++;
}
System.out.println("循环了 " + i + "次");
System.out.println(flag);
}
}
通过将 flag 声明为 volatile，可以确保变量的内存可见性，从而避免出现死循环的情况。
- 你可以参考下这个问题的回答, 看看是否对你有帮助, 链接: https://ask.csdn.net/questions/7747470
- 这篇博客也不错, 你可以看下【Java】数组逆序操作。定义长度为10的数组，将数组元素对调并输出对调后的结果。
- 除此之外, 这篇博客: JAVA数据结构——利用图的广度优先遍历搜索算法确定无向连通图的连通分量中的 代码实现利用广度优先遍历搜索确定无向图的连通分量： 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
1. 图类型：
package com.usts.edu.graphic; // 图的种类 有向图、有向网、无向图、无向网 public enum GraphKind { UDG, // 无向图（UnDirected Graph) DG, // 有向图（Directed Graph) UDN, // 无向网（UnDirected Network) DN; // 有向网（Directed Network) }2. 图的接口
package com.usts.edu.graphic; //图的接口 public interface IGraph { void createGraph();//创建一个图 int getVexNum(); // 返回顶点数 int getArcNum();// 返回边数 Object getVex(int v) throws Exception;// 返回v表示结点的值， 0 <= v < vexNum int locateVex(Object vex);// 给定顶点的值vex，返回其在图中的位置，如果图中不包含此顶点，则返回-1 int firstAdjVex(int v) throws Exception; // 返回v的第一个邻接点，若v没有邻接点，则返回-1，其中0≤v<vexNum int nextAdjVex(int v, int w) throws Exception;// 返回v相对于w的下一个邻接点，若w是v的最后一个邻接点，则返回-1，其中0≤v, w<vexNum }3. 创建图：
package com.usts.edu.graphic; import java.util.Scanner; public class MGraph implements IGraph { public final static int INFINITY = Integer.MAX_VALUE; private GraphKind kind; private int vexNum, arcNum; private Object[] vexs; private int[][] arcs; public MGraph() { this(null, 0, 0, null, null); } public MGraph(GraphKind kind, int vexNum, int arcNum, Object[] vexs, int[][] arcs) { this.kind = kind; this.vexNum = vexNum; this.arcNum = arcNum; this.vexs = vexs; this.arcs = arcs; } public void createGraph() { Scanner sc = new Scanner(System.in); System.out.println("请输入图的类型"); GraphKind kind = GraphKind.valueOf(sc.next()); switch (kind) { case UDG: createUDG(); return; case DG: createDG(); return; case UDN: createUDN(); return; case DN: createDN(); return; } } private void createUDG() { }; private void createDG() { }; private void createUDN() { Scanner sc = new Scanner(System.in); vexNum = sc.nextInt(); arcNum = sc.nextInt(); vexs = new Object[vexNum]; for (int v = 0; v < vexNum; v++) vexs[v] = sc.next(); arcs = new int[vexNum][vexNum]; for (int v = 0; v < vexNum; v++) for (int u = 0; u < vexNum; u++) arcs[v][u] = INFINITY; for (int k = 0; k < arcNum; k++) { int v = locateVex(sc.next()); int u = locateVex(sc.next()); arcs[v][u] = arcs[u][v] = sc.nextInt(); } } private void createDN() { Scanner sc = new Scanner(System.in); vexNum = sc.nextInt(); arcNum = sc.nextInt(); vexs = new Object[vexNum]; for (int v = 0; v < vexNum; v++) vexs[v] = sc.next(); arcs = new int[vexNum][vexNum]; for (int v = 0; v < vexNum; v++) for (int u = 0; u < vexNum; u++) arcs[v][u] = INFINITY; for (int k = 0; k < arcNum; k++) { int v = locateVex(sc.next()); int u = locateVex(sc.next()); arcs[v][u] = sc.nextInt(); } } public int getVexNum() { return vexNum; } public int getArcNum() { return arcNum; } public int locateVex(Object vex) { for (int v = 0; v < vexNum; v++) if (vexs[v].equals(vex)) return v; return -1; } public Object getVex(int v) throws Exception { if (v < 0 && v >= vexNum) throw new Exception("第" + v + "个顶点不存在!"); return vexs[v]; } public int firstAdjVex(int v) throws Exception { if (v < 0 && v >= vexNum) throw new Exception("第" + v + "个顶点不存在!"); for (int j = 0; j < vexNum; j++) if (arcs[v][j] != 0 && arcs[v][j] < INFINITY) return j; return -1; } public int nextAdjVex(int v, int w) throws Exception { if (v < 0 && v >= vexNum) throw new Exception("第" + v + "个顶点不存在!"); for (int j = w + 1; j < vexNum; j++) if (arcs[v][j] != 0 && arcs[v][j] < INFINITY) return j; return -1; } public GraphKind getKind() { return kind; } public int[][] getArcs() { return arcs; } public Object[] getVexs() { return vexs; } public void setArcNum(int arcNum) { this.arcNum = arcNum; } public void setArcs(int[][] arcs) { this.arcs = arcs; } public void setKind(GraphKind kind) { this.kind = kind; } public void setVexNum(int vexNum) { this.vexNum = vexNum; } public void setVexs(Object[] vexs) { this.vexs = vexs; } }4. 实现搜索：
package com.usts.edu.graphic; import com.usts.edu.Queue.LinkQueue; /** * Created by Guanzhong Hu * Date :2020/3/30 * Description : * Version :1.0 */ public class GDSeach { public final static int INFINITY = Integer.MAX_VALUE; public static void CC_BFS(IGraph G) throws Exception { boolean[] visited = new boolean[G.getVexNum()]; for (int v = 0; v < G.getVexNum(); v++) visited[v] = false; LinkQueue Q = new LinkQueue(); LinkQueue P = new LinkQueue(); int i = 0; for (int v = 0; v < G.getVexNum(); v++) { P.clear(); if (!visited[v]) { visited[v] = true; P.offer(G.getVex(v)); Q.offer(v); while (!Q.isEmpty()) { int u = (Integer) Q.poll(); for (int w = G.firstAdjVex(u); w >= 0; w = G.nextAdjVex(u, w)) { if (!visited[w]) { visited[w] = true; P.offer(G.getVex(w)); Q.offer(w); } } } System.out.println("图的第" + ++i + "个连通分量为："); while (!P.isEmpty()) System.out.print(P.poll().toString() + " "); System.out.println(); } } } public static void main(String[] args) throws Exception { Object vexs[] = { "A", "B", "C", "D", "E", "F", "G" }; int[][] arcs = { { 0, 1, INFINITY, 1, INFINITY, INFINITY, INFINITY }, { 1, 0, 1, INFINITY, INFINITY, INFINITY, INFINITY }, { INFINITY, 1, 0, 1, INFINITY, INFINITY, INFINITY }, { 1, INFINITY, 1, 0, INFINITY, INFINITY, INFINITY }, { INFINITY, INFINITY, INFINITY, INFINITY, 0, 1, INFINITY }, { INFINITY, INFINITY, INFINITY, INFINITY, 1, 0, 1 }, { INFINITY, INFINITY, INFINITY, INFINITY, INFINITY, 1, 0 }, }; MGraph G = new MGraph(GraphKind.UDG, 7, 6, vexs, arcs); CC_BFS(G); } }无向图的连通分量搜索是一种广度优先遍历的应用，当然还有如Dijkstra单源最短路径算法和Prim最小生成树算法都采用了和宽度优先搜索类似的思想。
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