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JUC原子类详解
2022-07-30 21:18:00 【yby‘s bb】
原子类API
AtomicInteger
以 AtomicInteger 为例,常用 API:
public final int get():获取当前的值
public final int getAndSet(int newValue):获取当前的值,并设置新的值
public final int getAndIncrement():获取当前的值,并自增
public final int getAndDecrement():获取当前的值,并自减
public final int getAndAdd(int delta):获取当前的值,并加上预期的值
void lazySet(int newValue): 最终会设置成newValue,使用lazySet设置值后,可能导致其他线程在之后的一小段时间内还是可以读到旧的值。
相比 Integer 的优势,多线程中让变量自增:
private volatile int count = 0;
// 若要线程安全执行执行 count++,需要加锁
public synchronized void increment() {
count++;
}
public int getCount() {
return count;
}
使用 AtomicInteger 后:
private AtomicInteger count = new AtomicInteger();
public void increment() {
count.incrementAndGet();
}
// 使用 AtomicInteger 后,不需要加锁,也可以实现线程安全
public int getCount() {
return count.get();
}
延伸到所有原子类
原子更新基本类型
通过原子的方式更新数组里的某个元素,Atomic包提供了以下的4个类:
- AtomicBoolean: 原子更新布尔类型。
- AtomicInteger: 原子更新整型。
- AtomicLong: 原子更新长整型。
以上3个类提供的方法几乎一模一样,可以参考上面AtomicInteger中的相关方法。
原子更新数组
通过原子的方式更新数组里的某个元素,Atomic包提供了以下的4个类:
- AtomicIntegerArray: 原子更新整型数组里的元素。
- AtomicLongArray: 原子更新长整型数组里的元素。
- AtomicReferenceArray: 原子更新引用类型数组里的元素。 这三个类的最常用的方法是如下两个方法:
- get(int index):获取索引为index的元素值。
- compareAndSet(int i,E expect,E update): 如果当前值等于预期值,则以原子方式将数组位置i的元素设置为update值。
举个AtomicIntegerArray例子:
import java.util.concurrent.atomic.AtomicIntegerArray;
public class Demo5 {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
AtomicIntegerArray array = new AtomicIntegerArray(new int[] { 0, 0 });
System.out.println(array);
System.out.println(array.getAndAdd(1, 2));
System.out.println(array);
}
}
[0, 0]
0
[0, 2]
原子更新引用类型
Atomic包提供了以下三个类:
- AtomicReference: 原子更新引用类型。
- AtomicStampedReference: 原子更新引用类型, 内部使用Pair来存储元素值及其版本号。
- AtomicMarkableReferce: 原子更新带有标记位的引用类型。
这三个类提供的方法都差不多,首先构造一个引用对象,然后把引用对象set进Atomic类,然后调用compareAndSet等一些方法去进行原子操作,原理都是基于Unsafe实现AtomicReferenceFieldUpdater略有不同,更新的字段必须用volatile修饰。
import java.util.concurrent.atomic.AtomicReference;
public class AtomicReferenceTest {
public static void main(String[] args){
// 创建两个Person对象,它们的id分别是101和102。
Person p1 = new Person(101);
Person p2 = new Person(102);
// 新建AtomicReference对象,初始化它的值为p1对象
AtomicReference ar = new AtomicReference(p1);
// 通过CAS设置ar。如果ar的值为p1的话,则将其设置为p2。
ar.compareAndSet(p1, p2);
Person p3 = (Person)ar.get();
System.out.println("p3 is "+p3);
System.out.println("p3.equals(p1)="+p3.equals(p1));
}
}
class Person {
volatile long id;
public Person(long id) {
this.id = id;
}
public String toString() {
return "id:"+id;
}
}
结果输出:
p3 is id:102
p3.equals(p1)=false
结果说明:
- 新建AtomicReference对象ar时,将它初始化为p1。
- 紧接着,通过CAS函数对它进行设置。如果ar的值为p1的话,则将其设置为p2。
- 最后,获取ar对应的对象,并打印结果。p3.equals(p1)的结果为false,这是因为Person并没有覆盖equals()方法,而是采用继承自Object.java的equals()方法;而Object.java中的equals()实际上是调用"=="去比较两个对象,即比较两个对象的地址是否相等。
原子更新字段类
Atomic包提供了四个类进行原子字段更新:
这四个类的使用方式都差不多,是基于反射的原子更新字段的值。要想原子地更新字段类需要两步:
- AtomicIntegerFieldUpdater: 原子更新整型的字段的更新器。
- AtomicLongFieldUpdater: 原子更新长整型字段的更新器。
- AtomicReferenceFieldUpdater: 上面已经说过此处不在赘述。
- AtomicStampedFieldUpdater: 原子更新带有版本号的引用类型。
class Room{ public volatile Boolean flag = Boolean.FALSE; AtomicReferenceFieldUpdater<Room,Boolean> fieldUpdater = AtomicReferenceFieldUpdater.newUpdater(Room.class,Boolean.class,"flag"); public boolean init(Room room){ boolean result = fieldUpdater.compareAndSet(room, Boolean.FALSE, Boolean.TRUE); return result; } } @SneakyThrows @Test public void test1(){ Room room = new Room(); CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(10); for (int i = 0; i < 10; i++) { new Thread(() -> { boolean result = room.init(room); if (result){ log.info("初始化成功"); }else { log.info("初始化失败"); } countDownLatch.countDown(); },String.valueOf(i)).start(); } countDownLatch.await(); log.info("完成"); }
@Data class Bank{ public volatile int money = 0; AtomicIntegerFieldUpdater<Bank> fieldUpdater = AtomicIntegerFieldUpdater.newUpdater(Bank.class,"money"); public void add(Bank bank){ fieldUpdater.getAndIncrement(bank); } } @SneakyThrows @Test void contextLoads() { CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(10); Bank bank = new Bank(); for (int i = 1; i <= 10; ++i) { new Thread(() -> { for (int j = 0; j < 1000; j++) { bank.add(bank); } countDownLatch.countDown(); },String.valueOf(i)).start(); } countDownLatch.await(); log.info(String.valueOf(bank.getMoney())); log.info("完成"); }
再说下对于AtomicIntegerFieldUpdater 的使用稍微有一些限制和约束,约束如下:
- 第一步,因为原子更新字段类都是抽象类,每次使用的时候必须使用静态方法newUpdater()创建一个更新器,并且需要设置想要更新的类和属性。
- 第二步,更新类的字段必须使用public volatile修饰。
字段必须是volatile类型的,在线程之间共享变量时保证立即可见.eg:volatile int value = 3
字段的描述类型(修饰符public/protected/default/private)是与调用者与操作对象字段的关系一致。也就是说调用者能够直接操作对象字段,那么就可以反射进行原子操作。但是对于父类的字段,子类是不能直接操作的,尽管子类可以访问父类的字段。
只能是实例变量,不能是类变量,也就是说不能加static关键字。
只能是可修改变量,不能使final变量,因为final的语义就是不可修改。实际上final的语义和volatile是有冲突的,这两个关键字不能同时存在。
对于AtomicIntegerFieldUpdater和AtomicLongFieldUpdater只能修改int/long类型的字段,不能修改其包装类型(Integer/Long)。如果要修改包装类型就需要使用AtomicReferenceFieldUpdater。
LongAdder的引入、原理、能否代替AtomicLong
我们知道,AtomicLong是利用底层的CAS操作来提供并发性的,比如addAndGet方法:
LongAdder:
LongAdder在无竞争的情况,跟AtomicLong一样,对同一个base进行操作,当出现竞争关系时则采用化整为零的做法,从空间换时间,用一个数组cells,将一个value拆分进这个数组cells。多个线程需要同时对value进行操作时候,可以对线程id进行hash得到hash值,再根据hash值映射到这个数组cells的某个下标,再对该下标所对应的值进行自增操作。当所有线程操作完毕,将数组cells的所有值和无竞争值base都加起来作为最终结果(分散热点)
LongAdder与Striped64的关系:
Striped64有几个比较重要的成员函数
Striped64中一些变量或者方法的定义
Cell:是java.util.concurrent.atomic下Striped64下的一个内部类
LongAdder为什么这么快呢?(分散热点)
- 下面方法调用了Unsafe类的getAndAddLong方法,该方法是一个native方法,它的逻辑是采用自旋的方式不断更新目标值,直到更新成功。(也即乐观锁的实现模式)
- 在并发量比较低的情况下,线程冲突的概率比较小,自旋的次数不会很多。但是,高并发情况下,N个线程同时进行自旋操作,N-1个线程失败,导致CPU打满场景,此时AtomicLong的自旋会成为瓶颈
- 这就是LongAdder引入的初衷------解决高并发环境下AtomictLong的自旋瓶颈问题
- base变量:非竞争状态条件下,直接累加到该变量上
- Cell[ ]数组:竞争条件下(高并发下),累加各个线程自己的槽Cell[i]中
①. 最初无竞争时,直接通过casBase进行更新base的处理
②. 如果更新base失败后,首次新建一个Cell[ ]数组(默认长度是2)
③. 当多个线程竞争同一个Cell比较激烈时,可能就要对Cell[ ]扩容
源码解析 longAdder.increment( )
add(1L)
longAccumulate(x, null, uncontended)
线程hash值:probe
final void longAccumulate(long x, LongBinaryOperator fn, boolean wasUncontended) { //存储线程的probe值 int h; //如果getProbe()方法返回0,说明随机数未初始化 if ((h = getProbe()) == 0) { //这个if相当于给当前线程生成一个非0的hash值 //使用ThreadLocalRandom为当前线程重新计算一个hash值,强制初始化 ThreadLocalRandom.current(); // force initialization //重新获取probe值,hash值被重置就好比一个全新的线程一样,所以设置了wasUncontended竞争状态为true h = getProbe(); //重新计算了当前线程的hash后认为此次不算是一次竞争,都未初始化,肯定还不存在竞争激烈 //wasUncontended竞争状态为true wasUncontended = true; }
刚刚初始化Cell[ ]数组(首次新建)
//CASE2:cells没有加锁且没有初始化,则尝试对它进行加锁,并初始化cells数组 /* cellsBusy:初始化cells或者扩容cells需要获取锁,0表示无锁状态,1表示其他线程已经持有了锁 cells == as == null 是成立的 casCellsBusy:通过CAS操作修改cellsBusy的值,CAS成功代表获取锁, 返回true,第一次进来没人抢占cell单元格,肯定返回true **/ else if (cellsBusy == 0 && cells == as && casCellsBusy()) { //是否初始化的标记 boolean init = false; try { // Initialize table(新建cells) // 前面else if中进行了判断,这里再次判断,采用双端检索的机制 if (cells == as) { //如果上面条件都执行成功就会执行数组的初始化及赋值操作,Cell[] rs = new Cell[2]标识数组的长度为2 Cell[] rs = new Cell[2]; //rs[h & 1] = new Cell(x)表示创建一个新的cell元素,value是x值,默认为1 //h & 1 类似于我们之前hashmap常用到的计算散列桶index的算法, //通常都是hash&(table.len-1),同hashmap一个意思 //看这次的value是落在0还是1 rs[h & 1] = new Cell(x); cells = rs; init = true; } } finally { cellsBusy = 0; } if (init) break; }
兜底(多个线程尝试CAS修改失败的线程会走这个分支)
//CASE3:cells正在进行初始化,则尝试直接在基数base上进行累加操作 //这种情况是cell中都CAS失败了,有一个兜底的方法 //该分支实现直接操作base基数,将值累加到base上, //也即其他线程正在初始化,多个线程正在更新base的值 else if (casBase(v = base, ((fn == null) ? v + x : fn.applyAsLong(v, x)))) break;
Cell数组不再为空且可能存在Cell数组扩容
for (;;) { Cell[] as; Cell a; int n; long v; if ((as = cells) != null && (n = as.length) > 0) { // CASE1:cells已经初始化了 // 当前线程的hash值运算后映射得到的Cell单元为null,说明该Cell没有被使用 if ((a = as[(n - 1) & h]) == null) { //Cell[]数组没有正在扩容 if (cellsBusy == 0) { // Try to attach new Cell //先创建一个Cell Cell r = new Cell(x); // Optimistically create //尝试加锁,加锁后cellsBusy=1 if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) { boolean created = false; try { // Recheck under lock Cell[] rs; int m, j; //将cell单元赋值到Cell[]数组上 //在有锁的情况下再检测一遍之前的判断 if ((rs = cells) != null && (m = rs.length) > 0 && rs[j = (m - 1) & h] == null) { rs[j] = r; created = true; } } finally { cellsBusy = 0;//释放锁 } if (created) break; continue; // Slot is now non-empty } } collide = false; } /** wasUncontended表示cells初始化后,当前线程竞争修改失败 wasUncontended=false,表示竞争激烈,需要扩容,这里只是重新设置了这个值为true, 紧接着执行advanceProbe(h)重置当前线程的hash,重新循环 */ else if (!wasUncontended) // CAS already known to fail wasUncontended = true; // Continue after rehash //说明当前线程对应的数组中有了数据,也重置过hash值 //这时通过CAS操作尝试对当前数中的value值进行累加x操作,x默认为1,如果CAS成功则直接跳出循环 else if (a.cas(v = a.value, ((fn == null) ? v + x : fn.applyAsLong(v, x)))) break; //如果n大于CPU最大数量,不可扩容,并通过下面的h=advanceProbe(h)方法修改线程的probe再重新尝试 else if (n >= NCPU || cells != as) collide = false; //扩容标识设置为false,标识永远不会再扩容 //如果扩容意向collide是false则修改它为true,然后重新计算当前线程的hash值继续循环 else if (!collide) collide = true; //锁状态为0并且将锁状态修改为1(持有锁) else if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) { try { if (cells == as) { // Expand table unless stale //按位左移1位来操作,扩容大小为之前容量的两倍 Cell[] rs = new Cell[n << 1]; for (int i = 0; i < n; ++i) //扩容后将之前数组的元素拷贝到新数组中 rs[i] = as[i]; cells = rs; } } finally { //释放锁设置cellsBusy=0,设置扩容状态,然后进行循环执行 cellsBusy = 0; } collide = false; continue; // Retry with expanded table } h = advanceProbe(h); }
sum( )
sum( )会将所有Cell数组中的value和base累加作为返回值
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; }
核心的思想就是将之前AtomicLong一个value的更新压力分散到多个value中去,从而降级更新热点
- 为啥高并发下sum的值不精确?
- 首先,最终返回的sum局部变量,初始被赋值为base,而最终返回时,很可能base已经被更新了,而此时局部变量sum不会更新,造成不一致
- 其次,这里对cell的读取也无法保证是最后一次写入的值。所以,sum方法在没有并发的情况下,可以获得正确的结果
- sum执行时,并没有限制对base和cells的更新(一句要命的话)。所以LongAdder不是强一致性,它是最终一致性的
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