《Java并发编程实战》课程笔记（十四）

原子类：无锁工具类的典范

• 对于简单的原子性问题，还有一种无锁方案。Java SDK 并发包将这种无锁方案封装提炼之后，实现了一系列的原子类。
• 无锁方案相对互斥锁方案，最大的好处就是性能。
  • 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、解锁操作本身就消耗性能；同时拿不到锁的线程还会进入阻塞状态，进而触发线程切换，线程切换对性能的消耗也很大。
  • 相比之下，无锁方案则完全没有加锁、解锁的性能消耗，同时还能保证互斥性，既解决了问题，又没有带来新的问题，可谓绝佳方案。

无锁方案的实现原理

• 其实原子类性能高的秘密很简单，硬件支持而已。
  • CPU 为了解决并发问题，提供了 CAS 指令（CAS，全称是 Compare And Swap，即“比较并交换”）。
  • CAS 指令包含 3 个参数：共享变量的内存地址 A、用于比较的值 B 和共享变量的新值 C；
  • 并且只有当内存中地址 A 处的值等于 B 时，才能将内存中地址 A 处的值更新为新值 C。
  • 作为一条 CPU 指令，CAS 指令本身是能够保证原子性的。
• 使用 CAS 来解决并发问题，一般都会伴随着自旋，而所谓自旋，其实就是循环尝试。

看 Java 如何实现原子化的 count += 1

• 在 Java 1.8 版本中，getAndIncrement() 方法会转调 unsafe.getAndAddLong() 方法。这里 this 和 valueOffset 两个参数可以唯一确定共享变量的内存地址。

  final long getAndIncrement() {
  	return unsafe.getAndAddLong(this, valueOffset, 1L);
  }
  

  • unsafe.getAndAddLong() 方法首先会在内存中读取共享变量的值，之后循环调用 compareAndSwapLong() 方法来尝试设置共享变量的值，直到成功为止。
  • compareAndSwapLong() 是⼀个 native 方法，只有当内存中共享变量的值等于 expected 时，才会将共享变量的值更新为 x，并且返回 true；否则返回 fasle。
  • compareAndSwapLong 的语义和 CAS 指令的语义的差别仅仅是返回值不同而已。
• Java 提供的原子类里面 CAS 一般被实现为 compareAndSet()，compareAndSet() 的语义和 CAS 指令的语义的差别仅仅是返回值不同而已，compareAndSet() 里面如果更新成功，则会返回 true，否则返回 false。

原子类概览

• 原子化的基本数据类型
  • 相关实现有 AtomicBoolean、AtomicInteger 和 AtomicLong。
• 原子化的对象引用类型
  • 相关实现有 AtomicReference、AtomicStampedReference 和 AtomicMarkableReference，利用它们可以实现对象引用的原子化更新。
  • 对象引用的更新需要重点关注 ABA 问题，AtomicStampedReference 和 AtomicMarkableReference 这两个原子类可以解决 ABA 问题。
  • 解决 ABA 问题的思路其实很简单，增加一个版本号维度就可以了，每次执行 CAS 操作，附加再更新一个版本号，只要保证版本号是递增的，那么即便 A 变成 B 之后再变回 A，版本号也不会变回来（版本号递增的）。
• 原子化数组
  • 相关实现有 AtomicIntegerArray、AtomicLongArray 和 AtomicReferenceArray，利用这些原子类，我们可以原子化地更新数组里面的每一个元素。
  • 这些类提供的方法和原子化的基本数据类型的区别仅仅是：每个方法多了一个数组的索引参数。
• 原子化对象属性更新器
  • 相关实现有 AtomicIntegerFieldUpdater、AtomicLongFieldUpdater 和
    AtomicReferenceFieldUpdater，利用它们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。
  • 对象属性必须是 volatile 类型的，只有这样才能保证可见性；
  • 如果对象属性不是 volatile 类型的，newUpdater() 方法会抛出 IllegalArgumentException 这个运行时异常。
• 原子化的累加器
  • DoubleAccumulator、DoubleAdder、LongAccumulator 和 LongAdder，这四个类仅仅用来执行累加操作，相比原子化的基本数据类型，速度更快，但是不支持 compareAndSet() 方法。
  • 如果你仅仅需要累加操作，使⽤原子化的累加器性能会更好。