第五章 - 共享模型之无锁

第五章 - 共享模型之无锁

Java中 synchronized 和 ReentrantLock 等 独占锁 都是 ​​悲观锁​​

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​​

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​​

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

/**
 * 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 xiexu
 * @create 2022-02-05 3:54 PM
 */
@Slf4j(topic = "c.TestAccount")
public class TestAccount {

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

class AccountUnsafe implements Account {
        // 余额
    private Integer balance;

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

    @Override
        // 获取余额
    public Integer getBalance() {
        synchronized (this) {
            return balance;
        }
    }

    @Override
        // 取款
    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(); // 等待所有线程执行结束
            } 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​​

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) {
      // 获取余额的最新值
      int prev = balance.get();
      // 获得修改后的值
      int next = prev - amount;
      // 真正修改
      if(balance.compareAndSet(prev, next)) {
        break;
      }
    }
  }
}

CAS 与 volatile (重点)

CAS

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？

@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,重新计算出next值,
             并判断本次的prev和最新balnce的值是否相同...重复上面操作
             */
            if (balance.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​​。

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。

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​​​，它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

为什么CAS+重试(无锁)效率高

• 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。（线程数少于cpu核心数时效果好）

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

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**

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));
}

updateAndGet源码

• ​​IntUnaryOperator​​​是函数式接口，可以用​​lambda表达式​​​表示具体实现里面的方法int​​applyAsInt(int operand)​​;

• 如​​i.updateAndGet(p -> p + 2)​​​，​​p -> p + 2​​​就是​​int applyAsInt(int operand);​​的lambda实现。其实就是实现+2的操作

举个例子: updateAndGet的实现

public static void main(String[] args) {

        AtomicInteger i = new AtomicInteger(5);

        // 第一种方式
        updateAndGet(i, new IntUnaryOperator() {
            @Override
            public int applyAsInt(int operand) {
                return operand / 2; // 相当于 5 / 2 = 2;
            }
        });
        System.out.println(i.get()); // 2

        // 第二种方式，也可以使用lambda表达式简化操作
        updateAndGet(i, p -> p * 2); // 相当于 2 * 2 = 4;
        System.out.println(i.get()); //4
    }

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

• 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​​

原子引用 (AtomicReference)

为什么需要原子引用类型 ? (引用数据类型原子类)

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)

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。

举例：使用原子引用实现BigDecimal存取款的线程安全

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());
    }
}

• 试着提供不同的 DecimalAccount 实现，实现安全的取款操作

不安全实现

• 下面这个是不安全的实现过程：

@Slf4j(topic = "c.Test35")
public class Test35 {

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

}

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);
    }

}

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());
    }
}

安全实现 - 使用 CAS

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

@Slf4j(topic = "c.Test35")
public class Test35 {

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

}

class DecimalAccountCas implements DecimalAccount {

    private 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，这种操作对业务代码并无影响。

@Slf4j(topic = "c.Test36")
public class Test36 {

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

    public static void main(String[] args) {
                log.debug("main start...");
        // 获取 ref 的值 A
        String prev = ref.get();
        try {
            other();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        Sleeper.sleep(1);
        // 尝试把 ref 中的A改为C
        log.debug("change A->C {}", ref.compareAndSet(prev, "C"));
    }

    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 可以修改成功为：B
            log.debug("change A->B {}", ref.compareAndSet(ref.get(), "B"));
        }, "t1").start();

        Thread.sleep(1000);

        new Thread(() -> {
            // 同上, 修改为A
            log.debug("change B->A {}", ref.compareAndSet(ref.get(), "A"));
        }, "t2").start();

    }

}

• 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

@Slf4j(topic = "c.Test36")
public class Test36 {

    //指定版本号
    static AtomicStampedReference<String> ref = new AtomicStampedReference<>("A", 0);

    public static void main(String[] args) {
        log.debug("main start...");
        // 获取 ref 的值 A
        String prev = ref.getReference();
        // 获取版本号
        int stamp = ref.getStamp();
        log.debug("获取最新版本为 {}", stamp);
        try {
            // 如果中间有其它线程干扰，就会发生 ABA 现象
            other();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        try {
            Thread.sleep(1000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        //尝试把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
        log.debug("change A->C {}", ref.compareAndSet(prev, "C", stamp, stamp + 1));
    }

    static void other() throws InterruptedException {

        new Thread(() -> {
            int stamp = ref.getStamp();
            log.debug("获取最新版本为 {}", stamp);
            log.debug("change A->B {}", ref.compareAndSet(ref.getReference(), "B", stamp, stamp + 1));
            log.debug("更新版本为 {}", ref.getStamp());
        }, "t1").start();

        Thread.sleep(1000);

        new Thread(() -> {
            int stamp = ref.getStamp();
            log.debug("获取最新版本为 {}", stamp);
            log.debug("change B->A {}", ref.compareAndSet(ref.getReference(), "A", stamp, stamp + 1));
            log.debug("更新版本为 {}", ref.getStamp());
        }, "t2").start();

    }

}

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​​

@Slf4j(topic = "c.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("保洁阿姨 start...");
            bag.setDesc("空垃圾袋");
            ref.compareAndSet(bag, bag, true, false);
            log.debug(bag.toString());
        }, "保洁阿姨").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());
    }

}

// 垃圾袋类
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;
    }

}

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

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

不安全的数组

普通数组内元素, 多线程访问造成安全问题

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);
    }
}

安全的数组

使用​​AtomicIntegerArray​​来创建安全数组

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))
        );

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

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

代码示例

@Slf4j(topic = "c.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 参数3：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 + '\'' +
                '}';
    }

}

原子累加器 (LongAddr) (重要)

• ​​LongAddr​​
• LongAccumulator
• DoubleAddr
• DoubleAccumulator

累加器性能比较 AtomicLong, LongAddr

@Slf4j(topic = "c.Test41")
public class Test41 {

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

        System.out.println();

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

    /**
     * () -> 结果    提供累加器对象
     * (参数) -> void    执行累加操作
     */
    private static <T> void demo(Supplier<T> adderSupplier, Consumer<T> action) {
        T adder = adderSupplier.get();
        List<Thread> ts = new ArrayList<>();
        // 有 4 个线程，每个线程各累加 50 万次
        for (int i = 0; i < 4; i++) {
            ts.add(new Thread(() -> {
                for (int j = 0; j < 500000; j++) {
                    action.accept(adder);
                }
            }));
        }
        long start = System.nanoTime();
        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);
    }

}

LongAddr

• 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

LongAdder原理 (了解)

• LongAdder 是并发大师 @author Doug Lea （大哥李）的作品，设计的非常精巧
• LongAdder 类有几个关键域

// 累加单元数组, 懒惰初始化
transient volatile Cell[] cells;

// 基础值, 如果没有竞争, 则用 cas 累加这个域
transient volatile long base;

// 在 cells 创建或扩容时, 置为 1, 表示加锁
transient volatile int cellsBusy;

无锁并发，这个怎么用了锁呢。这里并没有真正加锁，而是用了CAS实现锁

模拟 CAS 锁

// 不要用于实践！！！
@Slf4j(topic = "c.LockCas")
public class LockCas {
    // 0 没加锁
    // 1 加锁
    private AtomicInteger state = new AtomicInteger(0);

    public void lock() {
        while (true) {
            if (state.compareAndSet(0, 1)) {
                break;
            }
        }
    }

    public void unlock() {
        log.debug("unlock...");
        state.set(0);
    }

    public static void main(String[] args) {
        LockCas lock = new LockCas();
        new Thread(() -> {
            log.debug("begin...");
            lock.lock();
            try {
                log.debug("lock...");
                sleep(1);
            } finally {
                lock.unlock();
            }
        }, "t1").start();

        new Thread(() -> {
            log.debug("begin...");
            lock.lock();
            try {
                log.debug("lock...");
            } finally {
                lock.unlock();
            }
        }, "t2").start();
    }
}

原理之伪共享

• 其中 Cell 即为累加单元

// 防止缓存行伪共享
@sun.misc.Contended
static final class Cell {
    volatile long value;
    Cell(long x) { value = x; }
    // 最重要的方法, 用来 cas 方式进行累加, prev 表示旧值, next 表示新值
    final boolean cas(long prev, long next) {
        return UNSAFE.compareAndSwapLong(this, valueOffset, prev, next);
    }
// 省略不重要代码
}

什么叫缓存行？什么叫伪共享？

• 得从缓存说起，缓存与内存的速度比较

• 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，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

• 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1个缓存行是可以存下 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​​，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

LongAdder的add( )累加源码

累加主要调用下面的方法

public void add(long x) {
  // as 为累加单元数组
  // b 为基础值      
  // x 为累加值      
  Cell[] as; long b, v; int m; Cell a;
  // 进入 if 的两个条件
  // 1. as 有值, 表示已经发生过竞争, 进入 if
  // 2. cas 给 base 累加时失败了, 表示 base 发生了竞争, 进入 if
  if ((as = cells) != null || !casBase(b = base, b + x)) {
    // uncontended 表示 cell 没有竞争
    boolean uncontended = true;
    if (
      // as 还没有创建
      as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
      // 当前线程对应的 cell 还没有
      (a = as[getProbe() & m]) == null ||
      // cas 给当前线程的 cell 累加失败 uncontended=false ( a 为当前线程的 cell )
      !(uncontended = a.cas(v = a.value, v + x))) 
    {
      // 进入 cell 数组创建、cell 创建的流程
      longAccumulate(x, null, uncontended);
    }
  }
}

add 流程图

longAccumulate( )源码

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(); // force initialization
      // 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;                // True if last slot nonempty
    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
                if (cellsBusy == 0) {       // Try to attach new Cell
                    Cell r = new Cell(x);   // Optimistically create
                    if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
                        boolean created = false;
                        try {               // Recheck under lock
                            Cell[] rs; int m, j;
                            if ((rs = cells) != null &&
                                (m = rs.length) > 0 &&
                                rs[j = (m - 1) & h] == null) {
                                rs[j] = r;
                                created = true;
                            }
                        } finally {
                            cellsBusy = 0;
                        }
                        if (created)
                            break;
                        continue;           // Slot is now non-empty
                    }
                }
                collide = false;
            }
          // 有竞争, 改变线程对应的 cell 来重试 cas
            else if (!wasUncontended)       // CAS already known to fail
                wasUncontended = true;      // Continue after rehash
          // 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;            // At max size or stale
          // 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()) {
                try {
                    if (cells == as) {      // Expand table unless stale
                        Cell[] rs = new Cell[n << 1];
                        for (int i = 0; i < n; ++i)
                            rs[i] = as[i];
                        cells = rs;
                    }
                } finally {
                    cellsBusy = 0;
                }
                collide = false;
              // 加锁成功, 扩容
                continue;                   // Retry with expanded table
            }
          // 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;
            boolean init = false;
            try {                           // Initialize table
                if (cells == as) {
                    Cell[] rs = new Cell[2];
                    rs[h & 1] = new Cell(x);
                    cells = rs;
                    init = true;
                }
            } finally {
                cellsBusy = 0;
            }
            if (init)
                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;                          // Fall back on using base
    }
}

• 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）

sum( )源码

获取最终结果通过 sum 方法

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;
}

Unsafe (重点)

概述

• 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

public class UnsafeAccessor {
    static Unsafe unsafe;
    static {
        try {
            Field theUnsafe = Unsafe.class.getDeclaredField("theUnsafe");
            theUnsafe.setAccessible(true);
            unsafe = (Unsafe) theUnsafe.get(null);
        } catch (NoSuchFieldException | IllegalAccessException e) {
            throw new Error(e);
        }
    }
    static Unsafe getUnsafe() {
        return unsafe;
    }
}

• 可以发现​​AtomicInteger​​​以及其他的原子类, 底层都使用的是​​Unsafe​​类

Unsafe CAS 操作

使用底层的​​Unsafe​​实现原子操作

public class TestUnsafe {

    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
        /**
         * 第一个参数：要修改的属性所属的类对象
         * 第二个参数：要修改的属性的偏移量
         * 第三个参数：要修改的属性的旧值
         * 第四个参数：要修改的属性的新值
         */
        unsafe.compareAndSwapObject(person, nameOffset, null, "xiexu");
        unsafe.compareAndSwapInt(person, ageOffset, 0, 23);
        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 + '}';
    }
}

Unsafe 案例实现

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

• 创建获取Unsafe对象的工具类

public class UnsafeAccessor {
    private static final Unsafe unsafe;

    static {
        try {
            Field theUnsafe = Unsafe.class.getDeclaredField("theUnsafe");
            theUnsafe.setAccessible(true);
            unsafe = (Unsafe) theUnsafe.get(null);
        } catch (NoSuchFieldException | IllegalAccessException e) {
            throw new Error(e);
        }
    }

    public static Unsafe getUnsafe() {
        return unsafe;
    }
}

• Account 类

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

    // 取款
    void withdraw(Integer 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(Account account) {
        List<Thread> ts = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            ts.add(new Thread(() -> {
                account.withdraw(10);
            }));
        }
        long start = System.nanoTime();
        ts.forEach(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");
    }
}

• 真正实现代码

@Slf4j(topic = "c.Test42")
public class Test42 {

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

}

class MyAtomicInteger implements Account {
    private volatile int value;
    private static final long valueOffset;
    private static final Unsafe UNSAFE;
    static {
        UNSAFE = UnsafeAccessor.getUnsafe();
        try {
            valueOffset = UNSAFE.objectFieldOffset(MyAtomicInteger.class.getDeclaredField("value"));
        } catch (NoSuchFieldException e) {
            e.printStackTrace();
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }

    public int getValue() {
        return value;
    }

    public void decrement(int amount) {
        while(true) {
            int prev = this.value;
            int next = prev - amount;
            if (UNSAFE.compareAndSwapInt(this, valueOffset, prev, next)) {
                break;
            }
        }
    }

    public MyAtomicInteger(int value) {
        this.value = value;
    }

    @Override
    public Integer getBalance() {
        return getValue();
    }

    @Override
    public void withdraw(Integer amount) {
        decrement(amount);
    }

}

本章小结

• CAS 与 volatile
• API

• 原子整数
• 原子引用
• 原子数组
• 字段更新器
• 原子累加器

• Unsafe
• 原理方面

• LongAdder 源码
• 伪共享