Java并发编程(七) (共享模型之无锁)_ CAS概念、原子操作类、LongAddr原子累加器、Unsafe·

一、 共享模型之无锁·

  • Java中 synchronized 和 ReentrantLock 等 独占锁 就是 悲观锁 思想的实现
  • 在Java中java.util.concurrent.atomic包下面的原子变量类就是使用了乐观锁的一种实现方式 CAS 实现的
  • 管程即monitor是阻塞式的悲观锁实现并发控制，这章我们将通过非阻塞式的乐观锁的来实现并发控制

1、 问题提出·

  • 有如下需求，保证account.withdraw取款方法的线程安全, 下面使用synchronized保证线程安全
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/**
 * Description: 使用重量级锁synchronized来保证多线程访问共享资源发生的安全问题
 *
 * @author guizy
 * @date 2020/12/27 16:23
 */
@Slf4j(topic = "guizy.Test1")
public class Test1 {

    public static void main(String[] args) {
        Account.demo(new AccountUnsafe(10000));
        Account.demo(new AccountCas(10000));
    }
}

class AccountUnsafe implements Account {
    private Integer balance;

    public AccountUnsafe(Integer balance) {
        this.balance = balance;
    }

    @Override
    public Integer getBalance() {
        synchronized (this) {
            return balance;
        }
    }

    @Override
    public void withdraw(Integer amount) {
        // 通过这里加锁就可以实现线程安全，不加就会导致线程安全问题
        synchronized (this) {
            balance -= amount;
        }
    }
}


interface Account {
    // 获取余额
    Integer getBalance();

    // 取款
    void withdraw(Integer amount);

    /**
     * Java8之后接口新特性, 可以添加默认方法
     * 方法内会启动 1000 个线程，每个线程做 -10 元 的操作
     * 如果初始余额为 10000 那么正确的结果应当是 0
     */
    static void demo(Account account) {
        List<Thread> ts = new ArrayList<>();
        long start = System.nanoTime();
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            ts.add(new Thread(() -> {
                account.withdraw(10);
            }));
        }
        ts.forEach(thread -> thread.start());
        ts.forEach(t -> {
            try {
                t.join();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        });
        long end = System.nanoTime();
        System.out.println(account.getBalance()
                + " cost: " + (end - start) / 1000_000 + " ms");
    }
}

解决思路-无锁·

  • 上面的代码中使用synchronized加锁操作来保证线程安全，但是 synchronized加锁操作太耗费资源 (因为底层使用了操作系统mutex指令, 造成内核态和用户态的切换) ，这里我们使用 无锁 来解决此问题
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class AccountCas implements Account {
	//使用原子整数: 底层使用CAS+重试的机制
	private AtomicInteger balance;

	public AccountCas(int balance) {
		this.balance = new AtomicInteger(balance);
	}

	@Override
	public Integer getBalance() {
		//得到原子整数的值
		return balance.get();
	}

	@Override
	public void withdraw(Integer amount) {
		while(true) {
			//获得修改前的值
			int prev = balance.get();
			//获得修改后的值
			int next = prev - amount;
			//比较并设置值
			/*
				此时的prev为共享变量的值, 如果prev被别的线程改了.也就是说: 自己读到的共享变量的值 和 共享变量最新值 不匹配,
				就继续where(true),如果匹配上了, 将next值设置给共享变量.
				
				AtomicInteger中value属性, 被volatile修饰, 就是为了确保线程之间共享变量的可见性.
			*/
			if(balance.compareAndSet(prev, next)) {
				break;
			}
		}
	}
}

2、 CAS 与 volatile (重点)·

使用原子操作来保证线程访问共享资源的安全性, cas+重试的机制来确保(乐观锁思想), 相对于悲观锁思想的synchronized,reentrantLock来说, cas的方式效率会更好!

2.1、cas + 重试 的原理·

  • 前面看到的AtomicInteger的解决方法，内部并没有用锁来保护共享变量的线程安全。那么它是如何实现的呢？
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@Override
public void withdraw(Integer amount) {
    // 核心代码
    // 需要不断尝试，直到成功为止
    while (true){
        // 比如拿到了旧值 1000
        int prev = balance.get();
        // 在这个基础上 1000-10 = 990
        int next = prev - amount;
        /*
         compareAndSet 保证操作共享变量安全性的操作:
         ① 线程A首先获取balance.get(),拿到当前的balance值prev
         ② 根据这个prev值 - amount值 = 修改后的值next
         ③ 调用compareAndSet方法, 首先会判断当初拿到的prev值,是否和现在的
         	balance值相同;
         	3.1、如果相同,表示其他线程没有修改balance的值, 此时就可以将next值
         		设置给balance属性
         	3.2、如果不相同,表示其他线程也修改了balance值, 此时就设置next值失败, 
				然后一直重试, 重新获取balance.get()的值,计算出next值,
				并判断本次的prev和balnce的值是否相同...重复上面操作
		*/
        if (atomicInteger.compareAndSet(prev,next)){
            break;
        }
    }
}

  • 其中的关键是 compareAndSwap（比较并设置值），它的简称就是 CAS （也有 Compare And Swap 的说法），它必须是原子操作。

image.png 流程 :

  • 当一个线程要去修改Account对象中的值时，先获取值prev（调用get方法），然后再将其设置为新的值next（调用cas方法）。在调用cas方法时，会将prev与Account中的余额进行比较。
    • 如果两者相等，就说明该值还未被其他线程修改，此时便可以进行修改操作。
    • 如果两者不相等，就不设置值，重新获取值prev（调用get方法），然后再将其设置为新的值next（调用cas方法），直到修改成功为止。

注意 :

  • 其实 CAS 的底层是 lock cmpxchg 指令（X86 架构），在单核 CPU 和多核 CPU 下都能够保证【比较-交换】的 原子性。
  • 在多核状态下，某个核执行到带 lock 的指令时，CPU 会让总线锁住，当这个核把此指令执行完毕，再开启总线。这个过程中不会被线程的调度机制所打断，保证了多个线程对内存操作的准确性，是原子的。

image.png

2.2、volatile的作用·

  • 在上面代码中的AtomicInteger类，保存值的value属性使用了volatile 修饰。获取共享变量时，为了保证该变量的可见性，需要使用 volatile 修饰。
  • volatile可以用来修饰 成员变量和静态成员变量，他可以避免线程从自己的工作缓存中查找变量的值，必须到主存中获取它的值，线程操作 volatile 变量都是直接操作主存。即一个线程对 volatile 变量的修改，对另一个线程可见。

注意: volatile 仅仅保证了共享变量的可见性，让其它线程能够看到最新值，但不能解决指令交错问题（不能保证原子性）

  • CAS 必须借助 volatile 才能读取到共享变量的最新值来实现【比较并交换】的效果

2.3、为什么CAS+重试(无锁)效率高·

  • 使用CAS+重试—无锁情况下，即使重试失败，线程始终在高速运行，没有停歇，而 synchronized会让线程在没有获得锁的时候，发生上下文切换，进入阻塞。
    • 打个比喻：线程就好像高速跑道上的赛车，高速运行时，速度超快，一旦发生上下文切换，就好比赛车要减速、熄火，等被唤醒又得重新打火、启动、加速… 恢复到高速运行，代价比较大
  • 但无锁情况下，因为线程要保持运行，需要额外 CPU 的支持，CPU 在这里就好比高速跑道，没有额外的跑道，线程想高速运行也无从谈起，虽然不会进入阻塞，但由于没有分到时间片，仍然会进入可运行状态，还是会导致上下文切换。

2.4、CAS 的特点 (乐观锁和悲观锁的特点)·

结合 CAS 和 volatile 可以实现无锁并发，适用于线程数少、多核 CPU 的场景下。

  • CAS 是基于乐观锁的思想：最乐观的估计，不怕别的线程来修改共享变量，就算改了也没关系，我吃亏点再重试呗。
  • synchronized 是基于悲观锁的思想：最悲观的估计，得防着其它线程来修改共享变量，我上了锁你们都别想改，我改完了解开锁，你们才有机会。
  • CAS 体现的是无锁并发、无阻塞并发，请仔细体会这两句话的意思
    • 因为没有使用 synchronized，所以线程不会陷入阻塞，这是效率提升的因素之一
    • 但如果竞争激烈(写操作多)，可以想到重试必然频繁发生，反而效率会受影响

3、原子整数 (内部通过CAS来实现-AtomicInteger)·

  • java.util.concurrent.atomic并发包提供了一些并发工具类，这里把它分成五类：
  • 使用原子的方式 (共享数据为基本数据类型原子类)
    • AtomicInteger：整型原子类
    • AtomicLong：长整型原子类
    • AtomicBoolean ：布尔型原子类
  • 上面三个类提供的方法几乎相同，所以我们将以 AtomicInteger为例子来介绍。先讨论原子整数类，以 AtomicInteger 为例讨论它的api接口：通过观察源码可以发现
  • AtomicInteger 内部都是通过cas的原理来实现的
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public static void main(String[] args) {
    AtomicInteger i = new AtomicInteger(0);
    
    // 获取并自增（i = 0, 结果 i = 1, 返回 0），类似于 i++
    System.out.println(i.getAndIncrement());
    
    // 自增并获取（i = 1, 结果 i = 2, 返回 2），类似于 ++i
    System.out.println(i.incrementAndGet());
    
    // 自减并获取（i = 2, 结果 i = 1, 返回 1），类似于 --i
    System.out.println(i.decrementAndGet());
    
    // 获取并自减（i = 1, 结果 i = 0, 返回 1），类似于 i--
    System.out.println(i.getAndDecrement());
    
    // 获取并加值（i = 0, 结果 i = 5, 返回 0）
    System.out.println(i.getAndAdd(5));
    
    // 加值并获取（i = 5, 结果 i = 0, 返回 0）
    System.out.println(i.addAndGet(-5));
    
    // 获取并更新（i = 0, p 为 i 的当前值, 结果 i = -2, 返回 0）
    // 函数式编程接口，其中函数中的操作能保证原子，但函数需要无副作用
    System.out.println(i.getAndUpdate(p -> p - 2));
    
    // 更新并获取（i = -2, p 为 i 的当前值, 结果 i = 0, 返回 0）
    // 函数式编程接口，其中函数中的操作能保证原子，但函数需要无副作用
    System.out.println(i.updateAndGet(p -> p + 2));
    
    // 获取并计算（i = 0, p 为 i 的当前值, x 为参数1, 结果 i = 10, 返回 0）
    // 函数式编程接口，其中函数中的操作能保证原子，但函数需要无副作用
    // getAndUpdate 如果在 lambda 中引用了外部的局部变量，要保证该局部变量是 final 的
    // getAndAccumulate 可以通过 参数1 来引用外部的局部变量，但因为其不在 lambda 中因此不必是 final
    System.out.println(i.getAndAccumulate(10, (p, x) -> p + x));
    
    // 计算并获取（i = 10, p 为 i 的当前值, x 为参数1值, 结果 i = 0, 返回 0）
    // 函数式编程接口，其中函数中的操作能保证原子，但函数需要无副作用
    System.out.println(i.accumulateAndGet(-10, (p, x) -> p + x));
}

举个例子: updateAndGet的实现·

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public static void main(String[] args) {

	AtomicInteger i = new AtomicInteger(5);
	
    updateAndGet(i, new IntUnaryOperator() {
        @Override
        public int applyAsInt(int operand) {
            return operand / 2;
        }
    });
    System.out.println(i.get()); // 2
}

public static void updateAndGet(AtomicInteger i, IntUnaryOperator operator) {
    while (true) {
        int prev = i.get(); // 5
        int next = operator.applyAsInt(prev);
        if (i.compareAndSet(prev, next)) {
            break;
        }
    }
}

步骤:

  • 调用updateAndGet方法, 将共享变量i, IntUnaryOperator对象传递过去
  • updateAndGet方法内部, 传过来的operator对象, 调用IntUnaryOperator中的applyAsInt方法, 实际调用的就是传递过来的对象的方法, 进行 / 操作

image.png

4、原子引用 (AtomicReference)·

原子引用的作用: 保证引用类型的共享变量是线程安全的(确保这个原子引用没有引用过别人)

  • AtomicReference
  • AtomicMarkableReference
  • AtomicStampedReference (可以解决ABA问题)

为什么需要原子引用类型？保证引用类型的共享变量是线程安全的（确保这个原子引用没有引用过别人）。 基本类型原子类只能更新一个变量，如果需要原子更新多个变量，需要使用引用类型原子类。

  • AtomicReference：引用类型原子类
  • AtomicStampedReference：原子更新带有版本号的引用类型。该类将整数值与引用关联起来，可用于解决原子的更新数据和数据的版本号，可以解决使用 CAS 进行原子更新时可能出现的 ABA 问题。
  • AtomicMarkableReference ：原子更新带有标记的引用类型。该类将 boolean 标记与引用关联起来，也可以解决使用 CAS 进行原子更新时可能出现的 ABA 问题。

例子 : 使用原子引用实现BigDecimal存取款的线程安全：下面这个是不安全的实现过程：

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class DecimalAccountUnsafe implements DecimalAccount {
    BigDecimal balance;
    public DecimalAccountUnsafe(BigDecimal balance) {
        this.balance = balance;
    }
    @Override
    public BigDecimal getBalance() {
        return balance;
    }
    @Override
    public void withdraw(BigDecimal amount) {
        BigDecimal balance = this.getBalance();
        this.balance = balance.subtract(amount);
    }
}

解决代码如下：在AtomicReference类中，存在一个value类型的变量，保存对BigDecimal对象的引用。

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public class Test1 {

    public static void main(String[] args) {
        DecimalAccount.demo(new DecimalAccountCas(new BigDecimal("10000")));
    }
}

class DecimalAccountCas implements DecimalAccount {

    //原子引用，泛型类型为小数类型
    private final AtomicReference<BigDecimal> balance;

    public DecimalAccountCas(BigDecimal balance) {
        this.balance = new AtomicReference<>(balance);
    }

    @Override
    public BigDecimal getBalance() {
        return balance.get();
    }

    @Override
    public void withdraw(BigDecimal amount) {
        while (true) {
            BigDecimal prev = balance.get();
            BigDecimal next = prev.subtract(amount);
            if (balance.compareAndSet(prev, next)) {
                break;
            }
        }
    }
}


interface DecimalAccount {
    // 获取余额
    BigDecimal getBalance();

    // 取款
    void withdraw(BigDecimal amount);

    /**
     * 方法内会启动 1000 个线程，每个线程做 -10 元 的操作
     * 如果初始余额为 10000 那么正确的结果应当是 0
     */
    static void demo(DecimalAccount account) {
        List<Thread> ts = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            ts.add(new Thread(() -> {
                account.withdraw(BigDecimal.TEN);
            }));
        }
        ts.forEach(Thread::start);
        ts.forEach(t -> {
            try {
                t.join();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        });
        System.out.println(account.getBalance());
    }
}

ABA 问题及解决 (重点)·

  • 如下程序所示，虽然 在other方法中存在两个线程对共享变量进行了修改，但是修改之后又变成了原值，main线程对修改过共享变量的过程是不可见的，这种操作这对业务代码并无影响。
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public class Test1 {

    static AtomicReference<String> ref = new AtomicReference<>("A");

    public static void main(String[] args) {
        new Thread(() -> {
            String pre = ref.get();
            System.out.println("change");
            try {
                other();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            Sleeper.sleep(1);
            //把ref中的A改为C
            System.out.println("change A->C " + ref.compareAndSet(pre, "C"));
        }).start();
    }

    static void other() throws InterruptedException {
        new Thread(() -> {
        	// 此时ref.get()为A,此时共享变量ref也是A,没有被改过, 此时CAS
        	// 可以修改成功, B
            System.out.println("change A->B " + ref.compareAndSet(ref.get(), "B"));
        }).start();
        Thread.sleep(500);
        new Thread(() -> {
        	// 同上, 修改为A
            System.out.println("change B->A " + ref.compareAndSet(ref.get(), "A"));
        }).start();
    }
}

change change A->B true change B->A true change A->C true

  • 主线程仅能判断出共享变量的值与最初值 A是否相同，不能感知到这种从 A 改为 B 又改回 A 的情况，如果主线程希望：只要有其它线程【动过】共享变量，那么自己的 cas 就算失败，这时，仅比较值是不够的，需要再加一个版本号。使用AtomicStampedReference来解决。

AtomicStampedReference (加版本号解决ABA问题)·

  • 解决ABA问题
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public class Test1 {
    //指定版本号
    static AtomicStampedReference<String> ref = new AtomicStampedReference<>("A", 0);

    public static void main(String[] args) {
        new Thread(() -> {
            String pre = ref.getReference();
            //获得版本号
            int stamp = ref.getStamp(); // 此时的版本号还是第一次获取的
            System.out.println("change");
            try {
                other();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            //把ref中的A改为C,并比对版本号，如果版本号相同，就执行替换，并让版本号+1
            System.out.println("change A->C stamp " + stamp + ref.compareAndSet(pre, "C", stamp, stamp + 1));
        }).start();
    }

    static void other() throws InterruptedException {
        new Thread(() -> {
            int stamp = ref.getStamp();
            System.out.println("change A->B stamp " + stamp + ref.compareAndSet(ref.getReference(), "B", stamp, stamp + 1));
        }).start();
        Thread.sleep(500);
        new Thread(() -> {
            int stamp = ref.getStamp();
            System.out.println("change B->A stamp " + stamp + ref.compareAndSet(ref.getReference(), "A", stamp, stamp + 1));
        }).start();
    }
}

change change A->B stamp 0true change B->A stamp 1true change A->C stamp 0false

AtomicMarkableReference (标记cas的共享变量是否被修改过)·

  • AtomicStampedReference 可以给原子引用加上版本号，追踪原子引用整个的变化过程，如：A -> B -> A ->C，通过AtomicStampedReference，我们可以知道，引用变量中途被更改了几次。
  • 但是有时候，并不关心引用变量更改了几次，只是单纯的关心是否更改过，所以就有了AtomicMarkableReference

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@Slf4j(topic = "guizy.TestABAAtomicMarkableReference")
public class TestABAAtomicMarkableReference {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        GarbageBag bag = new GarbageBag("装满了垃圾");
        
        // 参数2 mark 可以看作一个标记，表示垃圾袋满了
        AtomicMarkableReference<GarbageBag> ref = new AtomicMarkableReference<>(bag, true);
        log.debug("主线程 start...");
        
        GarbageBag prev = ref.getReference();
        log.debug(prev.toString());
        
        new Thread(() -> {
            log.debug("打扫卫生的线程 start...");
            bag.setDesc("空垃圾袋");
            while (!ref.compareAndSet(bag, bag, true, false)) {
            }
            log.debug(bag.toString());
        }).start();
        
        Thread.sleep(1000);
        log.debug("主线程想换一只新垃圾袋？");
        
        boolean success = ref.compareAndSet(prev, new GarbageBag("空垃圾袋"), true, false);
        log.debug("换了么？" + success);
        log.debug(ref.getReference().toString());
    }
}

class GarbageBag {
    String desc;

    public GarbageBag(String desc) {
        this.desc = desc;
    }

    public void setDesc(String desc) {
        this.desc = desc;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return super.toString() + " " + desc;
    }
}

23:01:04.703 [main] DEBUG create.thread - 主线程 start… 23:01:04.705 [main] DEBUG create.thread - com.fei.GarbageBag@4b168fa9 装满了垃圾 23:01:04.706 [Thread-1] DEBUG create.thread - 打扫卫生的线程 start… 23:01:04.706 [Thread-1] DEBUG create.thread - com.fei.GarbageBag@4b168fa9 空垃圾袋 23:01:05.706 [main] DEBUG create.thread - 主线程想换一只新垃圾袋？ 23:01:05.706 [main] DEBUG create.thread - 换了么？false 23:01:05.706 [main] DEBUG create.thread - com.fei.GarbageBag@4b168fa9 空垃圾袋

举例2:

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public class Test1 {
    //指定版本号
    static AtomicMarkableReference<String> ref = new AtomicMarkableReference<>("A", true);

    public static void main(String[] args) {
        new Thread(() -> {
            String pre = ref.getReference();
            System.out.println("change");
            try {
                other();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            //把str中的A改为C,并比对版本号，如果版本号相同，就执行替换，并让版本号+1
            System.out.println("change A->C mark " + ref.compareAndSet(pre, "C", true, false));
        }).start();
    }

    static void other() throws InterruptedException {
        new Thread(() -> {
            System.out.println("change A->A mark " + ref.compareAndSet(ref.getReference(), "A", true, false));
        }).start();
    }
}

change change A->A mark true change A->C mark false

AtomicStampedReference和AtomicMarkableReference两者的区别·

  • AtomicStampedReference 需要我们传入 整型变量 作为版本号，来判定是否被更改过
  • AtomicMarkableReference需要我们传入布尔变量 作为标记，来判断是否被更改过

5、原子数组 (AtomicIntegerArray)·

  • 保证数组内的元素的线程安全
  • 使用原子的方式更新数组里的某个元素
    • AtomicIntegerArray：整形数组原子类
    • AtomicLongArray：长整形数组原子类
    • AtomicReferenceArray：引用类型数组原子类

上面三个类提供的方法几乎相同，所以我们这里以 AtomicIntegerArray 为例子来介绍。实例代码

  • 普通数组内元素, 多线程访问造成安全问题
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public class AtomicArrayTest {
    public static void main(String[] args) {
        demo(
                () -> new int[10],
                array -> array.length,
                (array, index) -> array[index]++,
                array -> System.out.println(Arrays.toString(array))
        );
    }

    /**
     * 参数1，提供数组、可以是线程不安全数组或线程安全数组
     * 参数2，获取数组长度的方法
     * 参数3，自增方法，回传 array, index
     * 参数4，打印数组的方法
     */
    // supplier 提供者 无中生有 ()->结果
    // function 函数 一个参数一个结果 (参数)->结果 , BiFunction (参数1,参数2)->结果
    // consumer 消费者 一个参数没结果 (参数)->void, BiConsumer (参数1,参数2)->void
    private static <T> void demo(Supplier<T> arraySupplier, Function<T, Integer> lengthFun,
                                 BiConsumer<T, Integer> putConsumer, Consumer<T> printConsumer) {
        List<Thread> ts = new ArrayList<>();
        T array = arraySupplier.get();
        int length = lengthFun.apply(array);

        for (int i = 0; i < length; i++) {
            // 创建10个线程, 每个线程对数组作 10000 次操作
            ts.add(new Thread(() -> {
                for (int j = 0; j < 10000; j++) {
                    putConsumer.accept(array, j % length);
                }
            }));
        }

        ts.forEach(t -> t.start()); // 启动所有线程
        ts.forEach(t -> {
            try {
                t.join();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }); // 等所有线程结束

        printConsumer.accept(array);
    }
}

[9870, 9862, 9774, 9697, 9683, 9678, 9679, 9668, 9680, 9698]

  • 使用AtomicIntegerArray来创建安全数组
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demo(
        ()-> new AtomicIntegerArray(10),
        (array) -> array.length(),
        (array, index) -> array.getAndIncrement(index),
        array -> System.out.println(array)
);

demo(
        ()-> new AtomicIntegerArray(10),
        AtomicIntegerArray::length,
        AtomicIntegerArray::getAndIncrement,
        System.out::println
);

[10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000]

6、字段更新器·

保证多线程访问同一个对象的成员变量时, 成员变量的线程安全性。

  • AtomicReferenceFieldUpdater —引用类型的属性
  • AtomicIntegerFieldUpdater —整形的属性
  • AtomicLongFieldUpdater —长整形的属性

注意：利用字段更新器，可以针对对象的某个域（Field）进行原子操作，只能配合 volatile 修饰的字段使用，否则会出现异常。

Exception in thread “main” java.lang.IllegalArgumentException: Must be volatile type

例子

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@Slf4j(topic = "guizy.AtomicFieldTest")
public class AtomicFieldTest {
    public static void main(String[] args) {
        Student stu = new Student();
        // 获得原子更新器
      	// 泛型
      	// 参数1 持有属性的类 参数2 被更新的属性的类
      	// newUpdater中的参数：第三个为属性的名称
        AtomicReferenceFieldUpdater updater = AtomicReferenceFieldUpdater.newUpdater(Student.class, String.class, "name");
        // 期望的为null, 如果name属性没有被别的线程更改过, 默认就为null, 此时匹配, 就可以设置name为张三
        System.out.println(updater.compareAndSet(stu, null, "张三"));
        System.out.println(updater.compareAndSet(stu, stu.name, "王五"));
        System.out.println(stu);
    }
}

class Student {
    volatile String name;

    @Override
    public String toString() {
        return "Student{" +
                "name='" + name + '\'' +
                '}';
    }
}

true true Student{name=‘王五’}

7、原子累加器 (LongAddr) (重要)·

  • LongAddr
  • LongAccumulator
  • DoubleAddr
  • DoubleAccumulator

累加器性能比较 AtomicLong, LongAddr·

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@Slf4j(topic = "guizy.Test")
public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("----AtomicLong----");
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            demo(() -> new AtomicLong(), adder -> adder.getAndIncrement());
        }

        System.out.println("----LongAdder----");
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            demo(() -> new LongAdder(), adder -> adder.increment());
        }
    }

    private static <T> void demo(Supplier<T> adderSupplier, Consumer<T> action) {
        T adder = adderSupplier.get();
        long start = System.nanoTime();
        List<Thread> ts = new ArrayList<>();
        // 4 个线程，每人累加 50 万
        for (int i = 0; i < 40; i++) {
            ts.add(new Thread(() -> {
                for (int j = 0; j < 500000; j++) {
                    action.accept(adder);
                }
            }));
        }
        ts.forEach(t -> t.start());
        ts.forEach(t -> {
            try {
                t.join();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        });
        long end = System.nanoTime();
        System.out.println(adder + " cost:" + (end - start) / 1000_000);
    }
}

----AtomicLong---- 20000000 cost:276 20000000 cost:235 20000000 cost:241 20000000 cost:245 20000000 cost:251 ----LongAdder---- 20000000 cost:34 20000000 cost:31 20000000 cost:26 20000000 cost:27 20000000 cost:27

LongAdder

  • 性能提升的原因很简单，就是在有竞争时，设置多个累加单元(但不会超过cpu的核心数)，Therad-0 累加 Cell[0]，而 Thread-1 累加Cell[1]… 最后将结果汇总。这样它们在累加时操作的不同的 Cell 变量，因此减少了 CAS 重试失败，从而提高性能。

AtomicLong

  • 之前AtomicLong等都是在一个共享资源变量上进行竞争, while(true)循环进行CAS重试, 性能没有LongAdder高

8、LongAdder原理 (了解)·

原理之伪共享·

image.png

  • 缓存行伪共享得从缓存说起
  • 缓存与内存的速度比较

image.png image.png

  • 因为 CPU 与 内存的速度差异很大，需要靠预读数据至缓存来提升效率。而缓存以缓存行为单位，每个缓存行对应着一块内存，一般是 64 byte（8 个 long）缓存的加入会造成数据副本的产生，即同一份数据会缓存在不同核心的缓存行中
  • CPU 要保证数据的一致性 (缓存一致性)，如果某个 CPU 核心更改了数据，其它 CPU 核心对应的整个缓存行必须失效

image.png 因为 Cell 是数组形式，在内存中是连续存储的，一个 Cell 为 24 字节（16 字节的对象头和 8 字节的 value），因 此缓存行可以存下 2 个的 Cell 对象。这样问题来了：

  • Core-0 要修改 Cell[0]
  • Core-1 要修改 Cell[1]

无论谁修改成功，都会导致对方 Core 的缓存行失效，

  • 比如 Core-0 中 Cell[0]=6000, Cell[1]=8000 要累加 Cell[0]=6001, Cell[1]=8000 ，这时会让 Core-1 的缓存行失效
  • @sun.misc.Contended 用来解决这个问题，它的原理是在使用此注解的对象或字段的前后各增加 128 字节大小的 padding（空白），从而让 CPU 将对象预读至缓存时占用不同的缓存行，这样，不会造成对方缓存行的失效

image.png 累加主要调用以下方法

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public void add(long x) {
       Cell[] as; long b, v; int m; Cell a;
       if ((as = cells) != null || !casBase(b = base, b + x)) {
           boolean uncontended = true;
           if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
               (a = as[getProbe() & m]) == null ||
               !(uncontended = a.cas(v = a.value, v + x)))
               longAccumulate(x, null, uncontended);
       }
   }

累加流程图image.png

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final void longAccumulate(long x, LongBinaryOperator fn,
                              boolean wasUncontended) {
        int h;
        // 当前线程还没有对应的 cell, 需要随机生成一个 h 值用来将当前线程绑定到 cell
        if ((h = getProbe()) == 0) {
            // 初始化 probe
            ThreadLocalRandom.current();
            // h 对应新的 probe 值, 用来对应 cell
            h = getProbe();
            wasUncontended = true;
        }
        // collide 为 true 表示需要扩容
        boolean collide = false;
        for (; ; ) {
            Cell[] as;
            Cell a;
            int n;
            long v;
            // 已经有了 cells
            if ((as = cells) != null && (n = as.length) > 0) {
                // 还没有 cell
                if ((a = as[(n - 1) & h]) == null) {
                    // 为 cellsBusy 加锁, 创建 cell, cell 的初始累加值为 x
                    // 成功则 break, 否则继续 continue 循环
                }
                // 有竞争, 改变线程对应的 cell 来重试 cas
                else if (!wasUncontended) {
                    wasUncontended = true;
                }
                // cas 尝试累加, fn 配合 LongAccumulator 不为 null, 配合 LongAdder 为 null
                else if (a.cas(v = a.value, ((fn == null) ? v + x : fn.applyAsLong(v, x)))) {
                    break;
                }
                // 如果 cells 长度已经超过了最大长度, 或者已经扩容, 改变线程对应的 cell 来重试 cas
                else if (n >= NCPU || cells != as) {
                    collide = false;
                }
                // 确保 collide 为 false 进入此分支, 就不会进入下面的 else if 进行扩容了
                else if (!collide) {
                    collide = true;
                }
                // 加锁
                else if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
                    // 加锁成功, 扩容
                    continue;
                }
                // 改变线程对应的 cell
                h = advanceProbe(h);
            }
            // 还没有 cells, 尝试给 cellsBusy 加锁
            else if (cellsBusy == 0 && cells == as && casCellsBusy()) {
            // 加锁成功, 初始化 cells, 最开始长度为 2, 并填充一个 cell
            // 成功则 break;
            }
            // 上两种情况失败, 尝试给 base 累加
            else if (casBase(v = base, ((fn == null) ? v + x : fn.applyAsLong(v, x)))) {
                break;
            }
        }
    }

longAccumulate 流程图

image-20240123003852925

image-20240123003903652

每个线程刚进入 longAccumulate 时，会尝试对应一个 cell 对象（找到一个坑位）

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获取最终结果通过 sum 方法

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public long sum() {
        Cell[] as = cells; Cell a;
        long sum = base;
        if (as != null) {
            for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
                if ((a = as[i]) != null)
                    sum += a.value;
            }
        }
        return sum;
}

10、Unsafe (重点)·

  • Unsafe 对象提供了非常底层的，操作内存、线程的方法，Unsafe 对象不能直接调用，只能通过反射获得
  • 可以发现AtomicInteger以及其他的原子类, 底层都使用的是Unsafe类

image.png

  • 使用底层的Unsafe实现原子操作
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public class Test {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 通过反射获得Unsafe对象
        Class unsafeClass = Unsafe.class;
        // 获得构造函数，Unsafe的构造函数为私有的
        Constructor constructor = unsafeClass.getDeclaredConstructor();
        // 设置为允许访问私有内容
        constructor.setAccessible(true);
        // 创建Unsafe对象
        Unsafe unsafe = (Unsafe) constructor.newInstance();

        // 创建Person对象
        Person person = new Person();
        // 获得其属性 name 的偏移量
        long nameOffset = unsafe.objectFieldOffset(Person.class.getDeclaredField("name"));
        long ageOffset = unsafe.objectFieldOffset(Person.class.getDeclaredField("age"));

        // 通过unsafe的CAS操作改变值
        unsafe.compareAndSwapObject(person, nameOffset, null, "guizy");
        unsafe.compareAndSwapInt(person, ageOffset, 0, 22);
        System.out.println(person);
    }
}

class Person {
    // 配合CAS操作，必须用volatile修饰
    volatile String name;
    volatile int age;
    
    @Override
    public String toString() {
        return "Person{" +
                "name='" + name + '\'' +
                ", age=" + age +
                '}';
    }
}

  • 使用自定义的 AtomicData 实现之前线程安全的原子整数 Account 实现
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class AtomicData {

    private volatile int data;
    static final Unsafe unsafe;
    static final long DATA_OFFSET;

    static {
        unsafe = UnsafeAccessor.getUnsafe();
        try {
            // data 属性在 DataContainer 对象中的偏移量，用于 Unsafe 直接访问该属性
            DATA_OFFSET =
                unsafe.objectFieldOffset(
                    AtomicData.class.getDeclaredField("data")
                );
        } catch (NoSuchFieldException e) {
            throw new Error(e);
        }
    }

    public AtomicData(int data) {
        this.data = data;
    }

    public void decrease(int amount) {
        int oldValue;
        while (true) {
            // 获取共享变量旧值，可以在这一行加入断点，修改 data 调试来加深理解
            oldValue = data;
            // cas 尝试修改 data 为 旧值 + amount，如果期间旧值被别的线程改了，返回 false
            if (
                unsafe.compareAndSwapInt(
                    this,
                    DATA_OFFSET,
                    oldValue,
                    oldValue - amount
                )
            ) {
                return;
            }
        }
    }

    public int getData() {
        return data;
    }
}

Account 实现

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Account.demo(new Account() {
	AtomicData atomicData = new AtomicData(10000);
    @Override
    public Integer getBalance() {
        return atomicData.getData();
    }
    @Override
    public void withdraw(Integer amount) {
        atomicData.decrease(amount);
    }
});