Java并发编程之无锁（CAS）

深藏阁楼爱情的钟 2022-11-13 11:20 339阅读 0赞

# 共享模型之无锁 #

### 文章目录 ###

*  共享模型之无锁
 *   *  一、CAS 与 volatile
     *   *  1. CAS
         *  2. volatile
         *  3. 为什么无锁效率高
         *  4. CAS 的特点
     *  二、原子整数
     *  三、原子引用
     *   *  1. AtomicReference
         *  2. ABA 问题
         *  3. AtomicStampedReference
         *  4. AtomicMarkableReference
     *  四、原子数组
     *  五、原子更新器
     *  六、原子累加器LongAdder

## 一、CAS 与 volatile ##

`AtomicInteger` 的使用举例

//创建实例
    AtomicInteger balance = new AtomicInteger(int n);
    
    //CAS操作
    while(true) { 
        
        // 获取实例的最新值
        int prev = balance.get();
        
        // 修改后的实例的值
        int next = prev - amount;
        
        // 真正修改，将修改后的数据同步到主存中
        // compareAndSet参数1是获取到的最新值，参数2是修改后的值，将参数2写往主存中
        if(balance.compareAndSet(prev, next)) {  //修改成功返回true
            break;
        }
    }
    
    //上述循环的代码可以使用如下方法替换
    balance.getAndAdd(-1 * amount);

### 1. CAS ###

AtomicInteger内部并没有用锁来保护共享变量的线程安全

它的机制是 compareAndSet方法，简称就是 CAS ，它有两个操作：比较和设置值

如下图①的位置，线程2已经将余额修改为90，但线程1获取到的余额还是100，此时cas操作会将第一个参数（线程1拿到的最新值100）与主存中的数据（已被修改为90）进行比较

*  如果不一致，cas操作会返回fasle，表示修改主存的值失败，再次进入循环，重新获取主存中最新的值
 *  如果一致，执行set，cas操作返回true，表示成功修改主存的值
    
    ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80OTM0MzE5MA_size_16_color_FFFFFF_t_70][]
    
    核心思想在于采用不断比较并不断获取新值的方式保证了线程安全

### 2. volatile ###

AtomicInteger的值通过value属性保存，此属性使用了volatile关键字 ，即 `private volatile int value;`

获取共享变量时，为了保证该变量的可见性，故需要使用 volatile 修饰

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

### 3. 为什么无锁效率高 ###

1.  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
2.  但无锁情况下，因为线程要保持运行，需要额外 CPU 的支持

### 4. CAS 的特点 ###

*  结合 CAS 和 volatile 可以实现无锁并发、无阻塞并发，适用于线程数少、多核 CPU 的场景
    
     *  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
 *  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，即使改了也可以再重载
 *  synchronized 是基于悲观锁的思想：最悲观的估计，防止其它线程修改共享变量，释放锁，别的线程才有机会

## 二、原子整数 ##

JUC并发包提供了一些并发工具类，这里把它分成五类：

1.  原子整数
2.  原子引用
3.  原子数组
4.  字段更新器
5.  原子累加器

下面先讨论**原子整数类**：

对类中保存的整数类型的数据的操作具有原子性

*  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，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，也就是说所有方法都可以保证原子性，不会有线程安全的问题

public static void main(String[] args) { 
    
        //1. 创建AtomicInteger对象
        AtomicInteger i = new AtomicInteger(0); 
        //参数表示初始值，保存在value属性中
    
        //2. get方法拿到最新值
    
        //3. compareAndSet方法通常需要与while循环结合使用，使用起来不方便
    
        //4. 获取并自增（i = 0, 结果 i = 1, 返回 0），类似于 i++
        System.out.println(i.getAndIncrement());
    
        //5. 自增并获取（i = 1, 结果 i = 2, 返回 2），类似于 ++i
        System.out.println(i.incrementAndGet());
    
        //6. 自减并获取（i = 2, 结果 i = 1, 返回 1），类似于 --i
        System.out.println(i.decrementAndGet());
    
        //7. 获取并自减（i = 1, 结果 i = 0, 返回 1），类似于 i--
        System.out.println(i.getAndDecrement());
    
        //8. 获取并加值（i = 0, 结果 i = 5, 返回 0）
        System.out.println(i.getAndAdd(5));
    
        //9. 加值并获取（i = 5, 结果 i = 0, 返回 0）
        System.out.println(i.addAndGet(-5));
    
        //10. 获取并更新（形参p为i的当前值, 函数体中写对p的操作；i = 0, 结果i = -2, 返回 0）
        // 参数是函数式编程接口，其中函数中的操作能保证原子
        System.out.println(i.getAndUpdate(p -> p - 2));
    
        //11. 更新并获取（i = -2, p 为 i 的当前值, 结果 i = 0, 返回 0）
        // 参数是函数式编程接口，其中函数中的操作能保证原子
        System.out.println(i.updateAndGet(p -> p + 2));
    
        //12. 获取并计算（i = 0, p 为 i 的当前值, x 为参数1的值, 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
        System.out.println(i.getAndAccumulate(10, (p, x) -> p + x));
    
        //13. 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
        System.out.println(i.accumulateAndGet(-10, (p, x) -> p + x));
    }

## 三、原子引用 ##

保证引用类型的共享变量是线程安全的

常用的有以下三种：

*  AtomicReference：引用类型原子类
 *  AtomicStampedReference：带有版本号的引用类型原子类
 *  AtomicMarkableReference：带有标记的引用类型原子类

### 1. AtomicReference ###

用法与原子整数一致，也要通过循环CAS操作保证线程安全，泛型中声明此实例对应的类型

`private AtomicReference<BigDecimal> balance ;`

### 2. ABA 问题 ###

cas操作中，某一线程仅能判断出共享变量此时的值与最初获取到的值 A 是否相同，不能感知到别的线程将共享变量从 A 改为 B 又改回 A 的情况，如果某一线程希望：只要有其它线程修改过共享变量，那么自己的 cas 操作就算失败，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

### 3. AtomicStampedReference ###

代码示例

@Slf4j(topic = "c.Test36")
    public class Test36 { 
    
        //参数1表示初始值，参数2表示初始版本号
        static AtomicStampedReference<String> ref = new AtomicStampedReference<>("A", 0);
    
        public static void main(String[] args) throws InterruptedException { 
            log.debug("主线程启动");
            //获取初始值A
            String prev = ref.getReference();
            //获取版本号
            int stamp = ref.getStamp();
            log.debug("主线程获取到的版本 {}", stamp);
            other(); //other方法中定义了两个新的线程，制造ABA问题
            log.debug("主线程睡眠1秒");
            Thread.sleep(1000);
            // 主线程尝试将A修改为C
            // compareAndSet第三个参数是获取到的版本号，第四个参数表示修改后的版本号
            log.debug("主线程尝试将 A->C {}", ref.compareAndSet(prev, "C", stamp, stamp + 1));
        }
    
        //定义other方法
        private static void other() throws InterruptedException { 
            new Thread(() -> { 
                log.debug("新线程1尝试将 A->B {}", ref.compareAndSet(ref.getReference(), "B", ref.getStamp(), ref.getStamp() + 1));
                log.debug("新线程1更新后的版本为 {}", ref.getStamp());
            }, "t1").start();
            Thread.sleep(1000); //睡眠1秒后再启动第二个线程
            new Thread(() -> { 
                log.debug("新线程2尝试将 B->A {}", ref.compareAndSet(ref.getReference(), "A", ref.getStamp(), ref.getStamp() + 1));
                log.debug("新线程2更新后的版本为 {}", ref.getStamp());
            }, "t2").start();
        }
    }
    //主线程获取的A的版本号和目前的A的版本号不同，修改失败

![20210326162320143.png][]

### 4. AtomicMarkableReference ###

如果只是单纯的关心共享变量是否更改过，而不关心更改过几次，可以使用 `AtomicMarkableReference`

代码示例

//1. 创建对象
    //参数1表示初始值，参数2表示初始标记
    AtomicMarkableReference<T> ref = new AtomicMarkableReference<>("T类型的初始值", true);
    
    //2. 获取值
    T prev = ref.getReference();
    
    //3. 修改主存中的值
    //参数3表示期望的标记，参数4表示修改之后的标记，如果主存的数据不是期望的标记则修改失败
    ref.compareAndSet("获取到的值", "修改后的值", true, false);
    
    //如果有别的线程对主存中的数据进行修改，则标记变为false，此线程会修改失败

## 四、原子数组 ##

使用原子的方式操作数组里的某个元素（不会产生线程安全问题），而使用普通的数组无法保证原子性

*  AtomicIntegerArray：整型数组原子类
 *  AtomicLongArray：长整型数组原子类
 *  AtomicReferenceArray ：引用类型数组原子类

//创建数组方式一，定义数组长度
    AtomicIntegerArray array = new AtomicIntegerArray(10);
    
    //创建数组方式二，定义数组内容
    int[] a = new int[]{ 1, 2, 3};
    AtomicIntegerArray array = new AtomicIntegerArray(a);

其中常用的方法：i参数表示索引值

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80OTM0MzE5MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

## 五、原子更新器 ##

保证操作类中的属性时的原子性

*  AtomicReferenceFieldUpdater：表示类类型的字段（属性）
 *  AtomicIntegerFieldUpdater：表示整型的字段
 *  AtomicLongFieldUpdater：表示长整型的字段

@Slf4j(topic = "c.Test40")
    public class Test40 { 
        public static void main(String[] args) { 
            Student stu = new Student();
    
            //参数1表示属性所属的类
            //参数2表示属性的类型
            //参数3表示属性的名称
            AtomicReferenceFieldUpdater updater =
                    AtomicReferenceFieldUpdater.newUpdater(Student.class, String.class, "name");
    
            //参数1表示要修改哪个对象中的属性
            //参数2表示期望属性的初始值是什么
            //参数3表示要把属性的值修改为什么
            //初始值为期望才可以修改成功
            System.out.println("是否修改成功：" + updater.compareAndSet(stu, null, "张三"));
            System.out.println(stu);
        }
    }
    
    class Student { 
        //属性使用volatile来修饰
        volatile String name;
    
        @Override
        public String toString() { 
            return "Student{" +
                    "name='" + name + '\'' +
                    '}';
        }
    }

*  运行结果：
    
    ![2021032616235078.png][]
 *  注意：字段更新器，只能配合 volatile 修饰的字段使用，否则会出现异常
 *  如果把name属性的volatile关键字去掉，运行结果：
    
    ![\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-gmRNpk1S-1616746939670)(图片/5. 共享模型之无锁/image-20210319171438925.png)\]][img-gmRNpk1S-1616746939670_5. _image-20210319171438925.png]

## 六、原子累加器LongAdder ##

*  LongAdder累加器的使用
    
        LongAdder adder = new LongAdder(); //创建一个累加器，初始值为0
        adder.increment(); //对累加器的值加1
        adder.decrement(); //对累加器的值减一
        adder.add(5); //对累加器的值增加指定的数值
 *  相比于原子整数的 `getAndIncrement()` 性能有了很大的提升（二者都可以保证累加的原子性）
 *  原子整数的`getAndIncrement()`会在多个线程有竞争的情况下，循环的去比较，线程较多竞争较激烈时，循环的次数会越多，必然会造成性能的下降
 *  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（不是在一个共享变量Cell上累加），Therad-0 累加 Cell\[0\]，而 Thread-1 累加Cell\[1\]… 最后将结果汇总
 *  这样它们在进行累加操作时，操作不同的 Cell 变量，因此减少了 CAS 失败重试的次数，从而提高性能
 *  累加单元数不会超过CPU的核心数

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