add

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private long count = 0;

public void add() {
int idx = 0;
while (idx++ < 10_000) {
count += 1;
}
}
  1. add()方法不是线程安全的,主要原因是count的可见性和count+=1的原子性
  2. 可见性的问题可以用volatile来解决,原子性的问题一般采用互斥锁来解决

无锁方案

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private AtomicLong atomicCount = new AtomicLong(0);

public void atomicAdd() {
int idx = 0;
while (idx++ < 10_000) {
atomicCount.getAndIncrement();
}
}
  1. 无锁方案相对于互斥锁方案,最大的好处是_性能_
  2. 互斥锁方案为了保证互斥性,需要执行加锁、解锁操作,而加锁、解锁操作本身会消耗性能
    • 拿不到锁的线程会进入阻塞状态,进而触发线程切换,线程切换对性能的消耗也很大
  3. 无锁方案则完全没有加锁、解锁的性能消耗,同时能保证互斥性

实现原理

  1. CPU为了解决并发问题,提供了CAS(Compare And Swap)指令
  2. CAS指令包含三个参数:共享变量的内存地址A,用于比较的值B、共享变量的新值C
  3. 只有当内存地址A处的值等于B时,才能将内存地址A处的值更新为新值C
  4. CAS指令是一条CPU指令,本身能保证原子性

自旋

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public class SimulatedCAS {
private volatile int count;

public void addOne() {
// 自旋
int newValue;
do {
newValue = count + 1; // 1
} while (count != cas(count, newValue)); // 2
}

// 模拟实现CAS
private synchronized int cas(int expect, int newValue) {
// 读取当前count的值
int curValue = count;
// 比较 当前count的值 是否等于 期望值
if (curValue == expect) {
count = newValue;
}
// 返回旧值
return curValue;
}
}
  1. 使用CAS解决并发问题,一般都会伴随着自旋(循环尝试)
  2. 首先计算newValue=count+1,如果count!=cas(count, newValue)
    • 说明线程执行完代码1之后,在执行代码2之前,count的值被其他线程更新过,此时采用自旋(循环尝试)
  3. 通过CAS+自旋实现的无锁方案,完全没有加锁、解锁操作,不会阻塞线程,相对于互斥锁方案来说,性能提升了很多

ABA问题

  1. 上面的count==cas(count, newValue),并不能说明执行完代码1之后,在执行代码2之前,count的值没有被其他线程更新过
  2. 假设count原本为A,线程T1在执行完代码1之后,执行代码2之前,线程T2将count更新为B,之后又被T3更新回A

count+=1 原子化

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// AtomicLong
public final long getAndIncrement() {
// this和valueOffset这两个参数可以唯一确定共享变量的内存地址
return unsafe.getAndAddLong(this, valueOffset, 1L);
}

// Unsafe
public final long getAndAddLong(Object o, long offset, long delta) {
long v;
do {
// 读取内存中的值
v = getLongVolatile(o, offset);
} while (!compareAndSwapLong(o, offset, v, v + delta));
return v;
}

public native long getLongVolatile(Object o, long offset);

// 原子性地将变量更新为x,条件是内存中的值等于expected,更新成功则返回true
// compareAndSwapLong的语义和CAS指令的语义的差别,仅仅只是返回值不同而已
public final native boolean compareAndSwapLong(Object o, long offset, long expected, long x);

原子类

原子化的基本类型

相关实现有AtomicBoolean、AtomicInteger和AtomicLong

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getAndIncrement() // 原子化 i++
getAndDecrement() // 原子化的 i--
incrementAndGet() // 原子化的 ++i
decrementAndGet() // 原子化的 --i
// 当前值 +=delta,返回 += 前的值
getAndAdd(delta)
// 当前值 +=delta,返回 += 后的值
addAndGet(delta)
// CAS操作,返回是否成功
compareAndSet(expect, update)

// 以下四个方法
// 新值可以通过传入func函数来计算
getAndUpdate(func)
updateAndGet(func)
getAndAccumulate(x,func)
accumulateAndGet(x,func)

原子化的对象引用类型

  1. 相关实现有AtomicReference、AtomicStampedReference和AtomicMarkableReference,可以实现对象引用的原子化更新
  2. 对象引用的更新需要重点关注ABA问题,而AtomicStampedReferenceAtomicMarkableReference可以解决ABA问题

AtomicStampedReference

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public boolean compareAndSet(V   expectedReference,
V newReference,
int expectedStamp,
int newStamp)
  1. 通过增加一个版本号即可解决ABA问题
  2. 每次执行CAS操作时,附加再更新一个版本号,只要保证版本号是递增的,即使A->B->A,版本号也不会回退

AtomicMarkableReference

将版本号简化成一个Boolean值

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public boolean compareAndSet(V       expectedReference,
V newReference,
boolean expectedMark,
boolean newMark)

原子化的数组

  1. 相关实现有AtomicIntegerArray、AtomicLongArray和AtomicReferenceArray
  2. 利用这些原子类,可以原子化地更新数组里面的每一个元素

原子化的对象属性更新器

  1. 相关实现有AtomicIntegerFieldUpdater、AtomicLongFieldUpdater和AtomicReferenceFieldUpdater
  2. 利用这些原子类,都可以原子化地更新对象的属性,这三个方法都是利用反射机制实现的
  3. 对象属性必须是volatile类型,只有这样才能保证可见性
    • 如果对象属性不是volatile类型的,newUpdater会抛出IllegalArgumentException
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// AtomicLongFieldUpdater
public static <U> AtomicLongFieldUpdater<U> newUpdater(Class<U> tclass, String fieldName);
// AtomicLongFieldUpdater#CASUpdater
public final boolean compareAndSet(T obj, long expect, long update)
// AtomicLongFieldUpdater#LockedUpdater
public final boolean compareAndSet(T obj, long expect, long update)

原子化的累加器

  1. 相关实现有DoubleAccumulator、DoubleAdder、LongAccumulator和LongAdder
  2. 这几个原子类仅仅用来执行累加操作,相比于原子化的基本数据类型,速度更快,但不支持compareAndSet
  3. 如果仅仅需要累加操作,使用原子化的累加器的性能会更好

小结

  1. 无锁方案相对于互斥锁方案,性能更好,不会出现死锁问题,但可能出现饥饿活锁问题(由于自旋
  2. Java提供的原子类只能够解决一些简单的原子性问题
    • 所有原子类的方法都是针对单个共享变量的,如果需要解决多个变量的原子性问题,还是要采用互斥锁的方案

参考资料

Java并发编程实战