Java并发编程 第六章 共享模型之无锁

1. 引子

实现1

package cn.itcast.testcopy;


import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class TestAccount {
    public static void main(String[] args) {
        Account account = new UnsafeAccount(10000);
        Account.demo(account);
    }
}

class UnsafeAccount implements Account {
    private Integer balance;

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

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

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

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");
    }
}

1000个线程，每个取10元，共一万，没加锁毫无疑问并发运行出错。

class UnsafeAccount implements Account {
    private Integer balance;

    public UnsafeAccount(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;
        }
    }
}

方法加锁后正常输出了

实现2

下面采用无锁的方式实现

class UnsafeCas implements Account {
    private AtomicInteger balance;

    public UnsafeCas(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;
            }
        }
    }
}

cas的效率比synchronized高。

2. CAS 与 volatile

cas原理

public void withdraw2(Integer amount) {
        while (true) {
            // 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 正是做这个检查，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;
                }
            }
        }
    }

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，他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。（所以cas需要多核CPU，且线程数最好不要超出CPU核心数，不然就像没跑道，跑多块也没用）。

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，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。

3. 原子整数

public class Test34 {
    public static void main(String[] args) {
        AtomicInteger i=new AtomicInteger(5);
        System.out.println(i.incrementAndGet());//6
        System.out.println(i.getAndIncrement());//先获取6再增加为7，但7不输出

        System.out.println(i.getAndAdd(5));//7
        System.out.println(i.addAndGet(5));//12

    }
}

基于上面几个API可以将引子的例子简化

@Override
    public void withdraw(Integer amount) {
        balance.getAndAdd(-1 * amount);
        /*while (true) {
            // 获取余额最新值
            int prev = balance.get();
            // 要修改的余额
            int next = prev - amount;
            // 真正修改
            if (balance.compareAndSet(prev, next)) {
                break;
            }
        }*/
    }

只用一行代码就行了。接下来模仿实现一个原子整数的功能。

public class Test34 {
    public static void main(String[] args) {
        AtomicInteger i=new AtomicInteger(5);
        /*System.out.println(i.incrementAndGet());//6
        System.out.println(i.getAndIncrement());//先获取6再增加为7，但7不输出

        System.out.println(i.getAndAdd(5));//7
        System.out.println(i.addAndGet(5));//17*/

        //System.out.println(i.updateAndGet(x -> x * 10));
        updateAndGet(i);
        System.out.println(i.get());
    }

    private static void updateAndGet(AtomicInteger i) {
        while (true){
            int prev=i.get();
            int next=prev*10;
            if (i.compareAndSet(prev,next)){
                break;
            }
        }
    }
}

操作写死了，应该用接口

 public static void main(String[] args) {
        AtomicInteger i=new AtomicInteger(5);
        /*System.out.println(i.incrementAndGet());//6
        System.out.println(i.getAndIncrement());//先获取6再增加为7，但7不输出

        System.out.println(i.getAndAdd(5));//7
        System.out.println(i.addAndGet(5));//17*/

        //System.out.println(i.updateAndGet(x -> x * 10));
        System.out.println(updateAndGet(i, x -> x * 5));
        System.out.println(i.get());
    }

    private static int updateAndGet(AtomicInteger i,IntUnaryOperator operator) {
        while (true){
            int prev=i.get();
            int next=operator.applyAsInt(prev);
            if (i.compareAndSet(prev,next)){
                return next;
            }
        }
    }

与源码对比

public final int updateAndGet(IntUnaryOperator updateFunction) {
        int prev, next;
        do {
            prev = get();
            next = updateFunction.applyAsInt(prev);
        } while (!compareAndSet(prev, next));
        return next;
    }

基本一致（除了第一次学程序设计这还是第一次见do-while循环）。

4. 原子引用

为什么需要原子引用类型？

AtomicReference

AtomicMarkableReference

AtomicStampedReference

还是引子的例子，金额存储改为BigDecimal，这就是原子引用的一种体现

public class Test35{
    public static void main(String[] args) {
        DecimalAccount.demo(new DecimalCas(new BigDecimal("10000")));
    }
}

class DecimalCas implements DecimalAccount {
    private AtomicReference<BigDecimal> balance;

    public DecimalCas(BigDecimal balance) {
        this.balance = new AtomicReference<>(balance);
    }

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

    @Override
    public void withdraw(BigDecimal amount) {

        while (true) {
            // 获取余额最新值
            BigDecimal prev = balance.get();
            // 要修改的余额
            BigDecimal next = prev.subtract(amount);
            // 真正修改
            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);
            }));
        }
        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");
    }
}

思想都一样

ABA问题

@Slf4j(topic = "c.Test36")
public class Test36 {
    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();
        Sleeper.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();
         Sleeper.sleep(0.5);
        new Thread(() -> {
            log.debug("change B->A {}", ref.compareAndSet(ref.get(), "A"));
        }, "t2").start();
    }
}

其实大部分业务并不关心ABA是否为同一个A，只要是A就行但有些业务对A是否被改动过敏感，那么这种方式就不行了，这时，仅比较值是不够的，需要再加一个版本号

AtomicStampedReference

@Slf4j(topic = "c.Test36Stamp")
public class Test36Stamp {
    static AtomicStampedReference<String> ref = new AtomicStampedReference<>("A", 0);

    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.getReference();
        int stamp = ref.getStamp();
        log.debug("{}", stamp);
        other();
        Sleeper.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(() -> {
            int stamp = ref.getStamp();
            log.debug("{}", stamp);
            log.debug("change A->B {}", ref.compareAndSet(ref.getReference(), "B", stamp, stamp + 1));
        }, "t1").start();
        Sleeper.sleep(0.5);
        new Thread(() -> {
            int stamp = ref.getStamp();
            log.debug("{}", stamp);
            log.debug("change B->A {}", ref.compareAndSet(ref.getReference(), "A", stamp, stamp + 1));
        }, "t2").start();
    }
}

other函数执行完版本号变为2，而主线程拿的还是0，匹配不上就失败。

AtomicMarkableReference

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，这时可以用AtomicMarkableReference。如

package cn.itcast.testcopy;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.concurrent.atomic.AtomicMarkableReference;

import static cn.itcast.n2.util.Sleeper.sleep;

/**
 * ClassName: Test38copy
 * Package: cn.itcast.testcopy
 * Description:
 *
 * @Author: 1043
 * @Create: 2024/9/7 - 16:16
 * @Version: v1.0
 */

@Slf4j(topic = "c.Test38copy")
public class Test38copy {
    public static void main(String[] args) {
        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("start...");
        GarbageBag prev = ref.getReference();
        log.debug(prev.toString());

        sleep(1);
        log.debug("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());
    }
}

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;
    }
}

这时新增一个保洁阿姨打扫

 new Thread(()->{
            log.debug("start...");
            bag.setDesc("空垃圾袋");
            ref.compareAndSet(bag,bag,true,false);
            log.debug(bag.toString());
        },"保洁阿姨").start();

5. 原子数组

public class Test39copu {
    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)->
    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();
        Integer length = lengthFun.apply(array);
        for (Integer 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());
        ts.forEach(t->{
            try {
                t.join();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        });// 等所有线程结束
        printConsumer.accept(array);
    }
}

6. 原子字段更新器

AtomicReferenceFieldUpdater // 域 字段

AtomicIntegerFieldUpdater

AtomicLongFieldUpdater

7.原子累加器

public class Test41 {
    public static void main(String[] args) {
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            demo(
                    () -> new AtomicLong(0),
                    (adder) -> adder.getAndIncrement()
            );
        }

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

    /*
    () -> 结果    提供累加器对象
    (参数) ->     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<>();
        // 4 个线程，每人累加 50 万
        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);
    }
}

可见性能提升还是很明显的。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，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。