笨蛋学JUC并发编程-共享模型之无锁
JUC并发编程-共享模型之无锁
- 4.共享模型之无锁
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- 问题：保证取款方法的线程安全
- 4.1CAS与volatile
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- 4.1.1volatile
- 4.1.2注意
- 4.1.3上下文切换
- 4.1.4无锁效率高（多核CPU才能发挥优势）
- 4.1.5CAS特点
- 4.2原子整数
- 4.3原子引用
-
- 4.3.1安全实现-使用CAS AtomicReference
- 4.3.2ABA问题及解决
- 4.3.3AtomicStampedReference(维护版本号)
- 4.3.4AtomicMarkableReference(仅维护)
- 4.4原子数组
-
- 4.4.1不安全的数组
- 4.4.2安全的数组
- 4.5字段更新器
- 4.6原子累加器
- 4.7Unsafe
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- 4.7.1案例
-
4.共享模型之无锁
问题：保证取款方法的线程安全
- 线程不安全
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
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<>();
long start = System.nanoTime();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
ts.add(new Thread(() -> {
account.withdraw(10);
}));
}
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");
}
}
-------------------------------------------------------------------------
//线程不安全
class AccountUnsafe implements Account {
private Integer balance;
public AccountUnsafe(Integer balance) {
this.balance = balance;
}
@Override
public Integer getBalance() {
return balance;
}
@Override
public void withdraw(Integer amount) {
balance -= amount;
}
}
- 线程安全1
class AccountUnsafe implements Account {
//设置余额
private Integer balance;
public AccountUnsafe(Integer balance) {
this.balance = balance;
}
@Override
public Integer getBalance() {
synchronized (this){
return this.balance;
}
}
@Override
public void withdraw(Integer amount) {
synchronized (this){
this.balance -= amount;
}
}
}
- 无锁实现线程安全2
class AccountCas implements Account{
private AtomicInteger balance;
public AccountCas(int balance) {
this.balance = new AtomicInteger(balance);
}
@Override
public Integer getBalance() {
return balance.get();
}
@Override
public void withdraw(Integer amount) {
while (true){
//获取余额的最新值
int prev=balance.get();
//要修改的余额
int next=prev-amount;
//真正修改
if(balance.compareAndSet(prev,next)){
break;
}
}
}
}
4.1CAS与volatile
public void withdraw(Integer amount) {
while(true) {
// 需要不断尝试，直到成功为止
while (true) {
// 获取余额的最新值
int prev = balance.get();
//要修改的余额
int next = prev - amount;
if (balance.compareAndSet(prev, next)) {
break;
}
}
}
}
- compareAndSet方法就是先比较当前线程获取的最新值和Account对象线程共享的变量值
- 若不一致，说明Account对象的值已经被修改了，这时我们再修改就没有按照当前最新的共享变量的值来修改，就会返回false表示失败
- 若一致，就使用next的值作为最新值，并且返回true表示成功
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。
4.1.1volatile
- 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，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。
4.1.2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
4.1.3上下文切换
- 就是线程从一个状态转为另一个状态，就会发生上下文切换
- 当线程发生上下文切换时，就会导致性能的效率降低
4.1.4无锁效率高（多核CPU才能发挥优势）
线程数不要超过CPU核心数，不然也会影响性能效率
- 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。
4.1.5CAS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
- 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，可以想到重试必然频繁发生，反而效率会受影响
4.2原子整数
JUC并发包提供了：
- AtomicBoolean
- AtomicInteger
- AtomicLong
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）
// 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）
// 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）
// 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, 结果 i = 0, 返回 0）
// 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));
4.3原子引用
原子引用类型
- AtomicReference
- AtomicMarkableReference
- AtomicStampedReference
public 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());
}
}
4.3.1安全实现-使用CAS AtomicReference
class DecimalAccountSafeCas implements DecimalAccount {
AtomicReference<BigDecimal> balance;
public DecimalAccountSafeCas(BigDecimal balance) {
balance = new AtomicReference<>(balance);
}
@Override
public BigDecimal getBalance() {
return balance.get();
}
@Override
public void withdraw(BigDecimal amount) {
while (true) {
//获取最新的值
BigDecimal prev = balance.get();
//获取取款金额，使用subtract方法减
BigDecimal next = prev.subtract(amount);
//获取最新的值跟线程共享变量最新的值是否一致
if (balance.compareAndSet(prev, next)) {
break;
}
}
}
}
4.3.2ABA问题及解决
static AtomicReference<String> ref = new AtomicReference<>("A");
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
log.debug("main start...");
// 获取值 A
// 这个共享变量被它线程修改过？
String prev = ref.get();
other();
sleep(1);
// 尝试改为 C
log.debug("change A->C {}", ref.compareAndSet(prev, "C"));
}
private static void other() {
new Thread(() -> {
log.debug("change A->B {}", ref.compareAndSet(ref.get(), "B"));
}, "t1").start();
sleep(0.5);
new Thread(() -> {
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【动过了】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
4.3.3AtomicStampedReference(维护版本号)
- 通过设置的版本号来检查其他线程是否有修改
static AtomicStampedReference<String> ref = new AtomicStampedReference<>("A", 0);
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
log.debug("main start...");
// 获取值 A
String prev = ref.getReference();
// 获取版本号
int stamp = ref.getStamp();
log.debug("版本 {}", stamp);
// 如果中间有其它线程干扰，发生了 ABA 现象
other();
sleep(1);
// 尝试改为 C
log.debug("change A->C {}", ref.compareAndSet(prev, "C", stamp, stamp + 1));
}
private static void other() {
new Thread(() -> {
log.debug("change A->B {}", ref.compareAndSet(ref.getReference(), "B",
ref.getStamp(), ref.getStamp() + 1));
log.debug("更新版本为 {}", ref.getStamp());
}, "t1").start();
sleep(1);
new Thread(() -> {
log.debug("change B->A {}", ref.compareAndSet(ref.getReference(), "A",
ref.getStamp(), ref.getStamp() + 1));
log.debug("更新版本为 {}", ref.getStamp());
}, "t2").start();
}
4.3.4AtomicMarkableReference(仅维护)
- 通过布尔值来判断是否被修改过
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());
}
4.4原子数组
- AtomicIntegerArray
- AtomicLongArray
- AtomicReferenceArray
/**
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)->
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++) {
// 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);
}
4.4.1不安全的数组
demo(
()->new int[10],
(array)->array.length,
(array, index) -> array[index]++,
array-> System.out.println(Arrays.toString(array))
);
4.4.2安全的数组
demo(
()-> new AtomicIntegerArray(10),
(array) -> array.length(),
(array, index) -> array.getAndIncrement(index),
array -> System.out.println(array)
);
4.5字段更新器
- AtomicReferenceFieldUpdater // 域字段 （只要是引用类型的就可以使用）
- AtomicIntegerFieldUpdater （只要是整型类型的就可以使用）
- AtomicLongFieldUpdater （只要是长整型类型的就可以使用）
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
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
Student stu = new Student();
AtomicReferenceFieldUpdater updater = AtomicReferenceFieldUpdater.newUpdater(Student.class, String.class, "name");
updater.compareAndSet(stu, null, "张三");
}
class Student{
volatile String name;
@Override
public String toString() {
return "Student{" +
"name='" + name + '\'' +
'}';
}
}
4.6原子累加器
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);
}
- LongAdder和AtomicLong的使用对比
- LongAdder的效率很显然是要大于AtomicLong的
for (int i = 0; i < 5; i++) {
demo(() -> new LongAdder(), adder -> adder.increment());
}
for (int i = 0; i < 5; i++) {
demo(() -> new AtomicLong(), adder -> adder.getAndIncrement());
}
4.7Unsafe
-
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; } }
4.7.1案例
public static void main(String[] args) throws NoSuchFieldException, IllegalAccessException {
Field theUnsafe = Unsafe.class.getDeclaredField("theUnsafe");
theUnsafe.setAccessible(true);
Unsafe unsafe = (Unsafe) theUnsafe.get(null);
System.out.println(unsafe);
// 1. 获取域的偏移地址
long idOffset = unsafe.objectFieldOffset(Teacher.class.getDeclaredField("id"));
long nameOffset = unsafe.objectFieldOffset(Teacher.class.getDeclaredField("name"));
Teacher t = new Teacher();
System.out.println(t);
// 2. 执行 cas 操作
unsafe.compareAndSwapInt(t, idOffset, 0, 1);
unsafe.compareAndSwapObject(t, nameOffset, null, "张三");
// 3. 验证
System.out.println(t);
}
@Data
class Teacher {
volatile int id;
volatile String name;
}