（五）共享模型之无锁

问题提出

有如下需求，保证 account.withdraw 取款方法的线程安全

java 复制代码

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

    // 取款
    void withdraw(Integer amount);

    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) {
                throw new RuntimeException(e);
            }
        });
        long end = System.nanoTime();
        System.out.println(account.getBalance() + " cost: " + (end-start)/1000_000 + " ms");
    }

}

原有实现并不是线程安全的

java 复制代码

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;
    }
}

执行测试

java 复制代码

class TestAccount {
    public static void main(String[] args) {
        AccountUnsafe accountUnsafe = new AccountUnsafe(1000);
        Account.demo(accountUnsafe);
    }
}

执行结果

同时有多个线程并发对变量 balance 进行操作，产生线程安全问题

解决思路-锁

首先想到的是给 Account 对象加锁

java 复制代码

class AccountUnsafe implements Account {
    private Integer balance;

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

    @Override
    public synchronized Integer getBalance() {
        return balance;
    }

    @Override
    public synchronized void withdraw(Integer amount) {
        balance -= amount;
    }
}

加锁后执行结果

解锁思路-无锁

java 复制代码

class AccountSafe implements Account {
    private AtomicInteger balance;

    public AccountSafe(AtomicInteger balance) {
        this.balance = balance;
    }

    @Override
    public Integer getBalance() {
        return balance.get();
    }

    @Override
    public void withdraw(Integer amount) {
        while(true) {
            int prev = balance.get();
            int next = prev - amount;
            if (balance.compareAndSet(prev, next)) {
                break;
            }
        }
    }
}

测试代码

java 复制代码

class TestAccount {
    public static void main(String[] args) {
        AccountUnsafe accountUnsafe = new AccountUnsafe(10000);
        AccountSafe accountSafe = new AccountSafe(new AtomicInteger(10000));
        Account.demo(accountUnsafe);
        Account.demo(accountSafe);
    }
}

执行结果

CAS 与 volatile

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？

java 复制代码

public void withdraw(Integer amount) {
    // 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 正式做这个检查的，在 set 前，先比较 prev 与当前值
        * 不一致了，next 作废，返回 false 表示失败
        * 比如，别的线程已经做了减法，当前值已经被减成了 990
        * 那么本线程的这次 990 就作废了，进入 while 下次循环重试
        * 一致，以 next 设置为新值，返回 true 表示成功
        */
        if (balance.compareAndSet(prev, next)) {
            break;
        }
    }
}

其中的关键是 compareAndSet，它的简称就是 CAS （也有 Compare And Swap 的说法），它必须是原子操作。

:::tips

**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

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。

它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。

:::tips
注意：

volatile 仅仅保证了共享变量的可见性，让其他线程能看到最新值，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2，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：线程就好像告诉跑道上的赛车，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。

CAS 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
- 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

原子整数

J.U.C 并发包提供了：

AtomicBoolean
AtomicInteger
AtomicLong

以 AtomicInteger 为例：

java 复制代码

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));

原子引用

为什么需要原子引用类型？

AtomicReference
AtomicMarkableReference
AtomicStampedReference

有如下方法：

java 复制代码

public interface DecimalAccount {
    // 获取余额
    BigDecimal getBalance();

    // 取款
    void withdraw(BigDecimal amount);

    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) {
                throw new RuntimeException(e);
            }
        });
        System.out.println(account.getBalance());
    }
}

使用 CAS 锁实现安全的取款操作

java 复制代码

class DecimalAccountCas implements DecimalAccount {

    private AtomicReference balance;

    public DecimalAccountCas(BigDecimal balance) {
        this.balance = new AtomicReference(balance);
    }

    @Override
    public BigDecimal getBalance() {
        return (BigDecimal) balance.get();
    }

    @Override
    public void withdraw(BigDecimal amount) {
        while(true) {
            BigDecimal prev = getBalance();
            BigDecimal next = prev.subtract(amount);
            if(balance.compareAndSet(prev, next)) {
                break;
            }
        }
    }
}

测试

java 复制代码

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

输出结果：

ABA 问题及解决

AtomicReference

java 复制代码

@Slf4j(topic = "c.TestABA")
public class TestABA {
    static AtomicReference<String> ref = new AtomicReference<>("A");
    public static void main(String[] args) {
        log.debug("main start...");
        // 获取值 A
        String prev = ref.get();
        other();
        sleep(1000);
        // 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(500);

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

    private static void sleep(long time) {
        try {
            Thread.sleep(time);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }
}

输出：

java 复制代码

21:34:33.971 [main] - main start...
21:34:33.997 [t1] - change A->B, true
21:34:34.503 [t2] - change B->A, true
21:34:35.508 [main] - change A->C, true

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：只要有其他线程【动过了】共享变量，那么自己的 CAS 计算失败，这时，仅比较值是不够的，需要再加一个版本号。

AtomicStampedReference

java 复制代码

@Slf4j(topic = "c.TestABA")
public class TestABA {
    static AtomicStampedReference<String> ref = new AtomicStampedReference<>("A", 0);
    public static void main(String[] args) {
        log.debug("main start...");
        // 获取值 A
        String prev = ref.getReference();
        int stamp = ref.getStamp();
        log.debug("版本 {}", stamp);
        other();
        sleep(1000);
        // 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));
        }, "t1").start();
        log.debug("更新版本为 {}", ref.getStamp());
        sleep(500);

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

    private static void sleep(long time) {
        try {
            Thread.sleep(time);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }
}

输出为：

java 复制代码

22:06:25.993 [main] - main start...
22:06:25.994 [main] - 版本 0
22:06:26.022 [t1] - change A->B, true
22:06:26.022 [main] - 更新版本为 0
22:06:26.528 [t2] - change B->A, true
22:06:26.528 [main] - 更新版本为 1
22:06:27.533 [main] - change A->C, false

AtomicStampedReference 可以给原子引用加上版本号，追踪原子应用整个的变化过程，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 AtomicMakableReference。

AtomicMakableReference

java 复制代码

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

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        GarbageBag bag = new GarbageBag("装满垃圾了");
        AtomicMarkableReference<GarbageBag> ref = new AtomicMarkableReference<>(bag, true);

        log.debug("main 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");
            ref.compareAndSet(bag, bag, true, false);
            log.debug(bag.toString());
        }, "保洁阿姨").start();

        Thread.sleep(1000);
        log.debug("想换一只新垃圾袋？");
        boolean success = ref.compareAndSet(prev, new GarbageBag("空的垃圾袋"), true, false);
        log.debug("换了么？" + success);
        log.debug(ref.getReference().toString());
    }
}

class GarbageBag {
    String desc;

    public GarbageBag(String desc) {
        this.desc = desc;
    }

    public void setDesc(String desc) {
        this.desc = desc;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "GarbageBag{" +
                "desc='" + desc + '\'' +
                '}';
    }
}

输出结果：

java 复制代码

22:43:40.296 [main] - main start...
22:43:40.297 [main] - GarbageBag{desc='装满垃圾了'}
22:43:40.322 [保洁阿姨] - 打扫卫生的线程 start...
22:43:40.322 [保洁阿姨] - GarbageBag{desc='空垃圾袋'}
22:43:41.327 [main] - 想换一只新垃圾袋？
22:43:41.328 [main] - 换了么？false
22:43:41.328 [main] - GarbageBag{desc='空垃圾袋'}

注释掉打扫卫生线程代码，再观察输出

java 复制代码

22:45:29.014 [main] - main start...
22:45:29.015 [main] - GarbageBag{desc='装满垃圾了'}
22:45:30.017 [main] - 想换一只新垃圾袋？
22:45:30.017 [main] - 换了么？true
22:45:30.017 [main] - GarbageBag{desc='空的垃圾袋'}

原子数组

AtomicIntegerArray
AtomicLongArray
AtomicReferenceArray

有如下方法：

java 复制代码

public class Test27 {

    /**
     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> lengthFunc,
                                 BiConsumer<T, Integer> putConsumer,
                                 Consumer<T> printConsumer) {
        List<Thread> ts = new ArrayList<>();
        T array = arraySupplier.get();
        int length = lengthFunc.apply(array);
        for (int i = 0; i < length; i++) {
            ts.add(new Thread(() -> {
                for (int j = 0; j < 10000; j++) {
                    putConsumer.accept(array, j % length);
                }
            }));
        }
        ts.forEach(t -> t.start());
        ts.forEach(t -> {
            try {
                t.join();
            } catch (InterruptedException e) {
                throw new RuntimeException(e);
            }
        });
        printConsumer.accept(array);
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 不安全的数组
        System.out.print("不安全的数组：");
        demo(
                () -> new int[10],
                array -> array.length, // 此处通过泛型确定 Fuction 接口中的 T 为 int 型数组
                (array, index) -> array[index]++,
                array -> System.out.println(Arrays.toString(array))
        );

        // 安全的数组
        System.out.print("安全的数组：");
        demo(
                () -> new AtomicIntegerArray(10),
                array -> array.length(), // 此处通过泛型确定 Fuction 接口中的 T 为 int 型数组
                (array, index) -> array.getAndIncrement(index),
                array -> System.out.println(array)
        );
    }
}

输出结果：

java 复制代码

不安全的数组：[9131, 9043, 9256, 9288, 9221, 9231, 9212, 9212, 9199, 9225]
安全的数组：[10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000]

字段更新器

AtomicReferenceFieldUpdater // 域字段
AtomicIntegerFieldUpdater
AtomicLongFieldUpdater

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：

java 复制代码

Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException: Must be volatile type

java 复制代码

public class Test40 {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Student stu = new Student();
        AtomicReferenceFieldUpdater updater =
                AtomicReferenceFieldUpdater.newUpdater(Student.class, String.class, "name");
        new Thread(() -> {
            stu.name = "李四";
        }).start();
        Thread.sleep(1000);
        System.out.println(updater.compareAndSet(stu, null, "张三"));
        System.out.println(stu);
    }
}

 class Student {
    volatile String name;

     @Override
     public String toString() {
         return "Student{" +
                 "name='" + name + '\'' +
                 '}';
     }
 }

输出：

java 复制代码

false
Student{name='李四'}

原子累加器

累加器性能比较

java 复制代码

public class Test41 {
    private static <T> void demo(Supplier<T> addSupplier, Consumer<T> action) {
        T adder = addSupplier.get();
        long start = System.nanoTime();

        List<Thread> ts = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 4; 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) {
                throw new RuntimeException(e);
            }
        });
        long end = System.nanoTime();
        System.out.println(adder + " cost:" + (end - start)/1000_000);
    }
}

比较 AtomicLong 与 LongAdder

java 复制代码

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

输出

java 复制代码

累加器 LongAdder：
2000000 cost:14
2000000 cost:14
2000000 cost:4
2000000 cost:4
2000000 cost:5
--------------------------------
累加器 AtomicLong：
2000000 cost:33
2000000 cost:26
2000000 cost:27
2000000 cost:27
2000000 cost:25

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，Thread-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，因为减少了 CAS 重试失败，从而提高性能。

源码之 LongAdder

LongAdder 类有几个关键域

java 复制代码

// 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 cellBusy;

cas 锁

java 复制代码

// 不要用于实践！！！
public class LockCas {
     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);
     }
}

测试

java 复制代码

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();

输出

java 复制代码

18:27:07.198 c.Test42 [t1] - begin... 
18:27:07.202 c.Test42 [t1] - lock... 
18:27:07.198 c.Test42 [t2] - begin... 
18:27:08.204 c.Test42 [t1] - unlock... 
18:27:08.204 c.Test42 [t2] - lock... 
18:27:08.204 c.Test42 [t2] - unlock...

原理之伪共存

其中 Cell 即为累加单元

java 复制代码

abstract class Striped64 extends Number {
    // 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 cas 方式来进行累加, cmp 表示旧值, val 表示新值
        final boolean cas(long cmp, long val) {
            return UNSAFE.compareAndSwapLong(this, valueOffset, cmp, val);
        }
        
        // 省略不重要代码
    }
}

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），因此缓存行可以存下 2 个 Cell 对象。这样问题来了：

Core-0 要修改 Cell[0]
Core-1 要修改 Cell[1]
一个 Core 对应一个线程，一个线程负责修改一个 Cell。

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。

累加主要调用下面的 add 方法：

java 复制代码

public class LongAdder extends Striped64 implements Serializable {
    private static final long serialVersionUID = 7249069246863182397L;

    /**
     * Creates a new adder with initial sum of zero.
     */
    public LongAdder() {
    }

    /**
     * Adds the given value.
     *
     * @param x the value to add
     */
    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
        // base 是父类 Striped64 中的 volatile 变量
        // base：基值，主要在无争用时使用，但也在表初始化竞争期间用作回退。通过 CAS 更新。
        // casBase：父类方法
        if ((as = cells) != null || !casBase(b = base, b + x)) {
            
            // uncontended 表示 cell 没有竞争
            boolean uncontended = true;
            // as 还没有创建
            if (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：

java 复制代码

abstract class Striped64 extends Number {

    // CPU 数量，要限制 Cell 数组的大小
    static final int NCPU = Runtime.getRuntime().availableProcessors();

    // Cell 数组。当非 null 时，size 是 2 的幂
    transient volatile Cell[] cells;

    // 基值，主要在无争用时使用，但也在表初始化竞争期间用作回退。通过 CAS 更新。
    transient volatile long base;

    // 调整大小和/或创建 Cell 数组时使用的自旋锁（通过 CAS 锁定）
    transient volatile int cellsBusy;

    final boolean casBase(long cmp, long val) {
        return UNSAFE.compareAndSwapLong(this, BASE, cmp, val);
    }

    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()) {
                    // 加锁成功, 扩容
                    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;
                    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
                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;
                }
                // 成功则 break;
                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
        }
    }

}

longAccumulate 流程图

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）

获取最终结果通过 sum 方法

java 复制代码

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

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

java 复制代码

public class UnsafeAccessor {
    static Unsafe unsafe;

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

    static Unsafe getUnsafe() {
        return unsafe;
    }
}

Unsafe CAS 操作

java 复制代码

@Data
class Teacher {
    volatile int id;
    volatile String name;
}

class TestUnsafe {
    public static void main(String[] args) throws NoSuchFieldException {
        Unsafe unsafe = UnsafeAccessor.getUnsafe();
        Field id = Teacher.class.getDeclaredField("id");
        Field name = Teacher.class.getDeclaredField("name");
        // 获得成员变量的偏移量(可以理解为该成员变量相对于对象在内存中的偏移地址)
        long idOffset = unsafe.objectFieldOffset(id);
        long nameOffset = unsafe.objectFieldOffset(name);

        Teacher t = new Teacher();
        // 使用 cas 方法替换成员变量的值
        unsafe.compareAndSwapInt(t, idOffset, 0, 20);
        unsafe.compareAndSwapObject(t, nameOffset, null, "张三");

        System.out.println(t);
    }
}

输出

java 复制代码

Teacher(id=20, name=张三)

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

java 复制代码

public class AtomicData {
    private volatile int data;
    static final Unsafe unsafe;
    static final long DATA_OFFSET;

    static {
        unsafe = UnsafeAccessor.getUnsafe();
        try {
            // data 属性在 DataContainer 对象中的偏移量，用于 Unsafe 直接访问该属性
            DATA_OFFSET = unsafe.objectFieldOffset(AtomicData.class.getDeclaredField("data"));
        } catch (NoSuchFieldException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }

    public AtomicData(int data) {
        this.data = data;
    }

    public void decrease(int amount) {
        int oldValue;
        while(true) {
            // 获取共享变量旧值
            oldValue = data;
            // cas 尝试修改 data 为 oldValue - amount，如果期间旧值被别的线程修改了，返回 false
            if(unsafe.compareAndSwapInt(this, DATA_OFFSET, oldValue, oldValue - amount)){
                return;
            }
        }
    }

    public int getData() {
        return data;
    }
}

Account 实现

java 复制代码

class TestAtomicData {
    public static void main(String[] args) {
        Account.demo(new Account() {
            AtomicData atomicData = new AtomicData(10000);
            @Override
            public Integer getBalance() {
                return atomicData.getData();
            }

            @Override
            public void withdraw(Integer amount) {
                atomicData.decrease(amount);
            }
        });
    }
}

（五）共享模型之无锁

问题提出

解决思路-锁

解锁思路-无锁

CAS 与 volatile

volatile

为什么无锁效率高

CAS 的特点

原子整数

原子引用

为什么需要原子引用类型？

ABA 问题及解决

AtomicReference

AtomicStampedReference

AtomicMakableReference

**原子数组 **

字段更新器

原子累加器

源码之 LongAdder

cas 锁

原理之伪共存

Unsafe

概述

Unsafe CAS 操作

原子数组