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Java多线程篇(5)——cas和atomic原子类

文章目录

  • CAS
  • Atomic 原子类
    • 一般原子类
    • 针对aba问题 —— AtomicStampedReference
    • 针对大量自旋问题 —— LongAdder

CAS

原理大致如下:
在这里插入图片描述
在java的 Unsafe 类里封装了一些 cas 的api。以 compareAndSetInt 为例,来看看其底层实现。
在这里插入图片描述
可以发现,最终会调用到 Atomic::cmpxchg 方法(Atomic::cmpxchg 在不同的操作系统中实现有所不同,上图所示是 linux_x86 的代码)。

Atomic::cmpxchg (exchange_value,dest, compare_value)

compare_value:是期望的当前值,如果 destination 的当前值等于 compare_value,则进行替换操作。
dest: 是要进行比较和替换的内存位置(通常是一个变量或内存地址)。
exchange_value: 是要设置到 destination 的新值。
返回:CAS成功返回替换值,CAS失败返回原值。

Atomic::cmpxchg 底层是 cmpxchgl 指令,该指令是一个硬件层面上的原子操作。除此之外如果是多核架构还加入lock前缀指令以实现内存屏障的效果。

cmpxchgl指令:首先比较 dest 指向的内存值是否和 compare_value 值相等,如果相等,则交换 dest 与 exchange_value,否则就单方面将 dest 指向的值赋给exchange_value。

Atomic 原子类

在理解了cas的底层实现后,再来看原子类。

一般原子类

一般的源自类无非就是直接调用了 Unsafe 中 cas 相关api。

以AtomicInteger为例:
在这里插入图片描述
而上面是在不考虑CAS自身缺陷情况下的一个封装,如果考虑上CAS缺陷,原子类该如何应对?

cas缺陷:1、aba问题 2、可能大量自旋

针对aba问题 —— AtomicStampedReference

试想这么一个场景:从读取内存值开始到执行cas原子指令之前,值被修改了两次,一次+1,一次-1。此时对于cas指令来说,内存中的值是不变的,就好像没被修改过一样,进而指令操作成功。这就是aba问题。
为解决aba问题,jdk增加了 AtomicStampedReference 类。核心设计思想是多加版本号的概念。当cas替换时不仅比对内存中的值是否是期望值,还会去比对版本号是否跟一开始的相等, 如果不相等,所以在这期间被修改过了,此时就cas失败。
在这里插入图片描述
除了 AtomicStampedReference 还有 AtomicMarkableReference 。区别在于 AtomicMarkableReference 并不关心修改了多少次,只关心是否被修改过。所以mark是一个boolean类型。
在这里插入图片描述

针对大量自旋问题 —— LongAdder

试想这么一个场景,假如同一时刻大量线程对库存数量-1,此时必然会有大量的自旋线程占用cpu资源。这明显是一个资源的浪费。如果不用cas,加锁的话,就会有线程切换,对性能必然会有所影响。有没有那么一种方案,既不加锁阻塞线程,又可以避免大量的自旋呢?
为解决这类场景的问题,jdk 1.8 引入了 LongAdder。

除 LongAdder 外还有 DoubleAdder、DoubleAccumulator、LongAccumulator,基本原理是一样的,本文以 LongAdder为例。
LongAccumulator相当于LongAdder的增强版。LongAdder只能针对数值的进行加减运算,而LongAccumulator提供了自定义的函数操作。

LongAdder的基本思路:
分散热点,将value值分散到数组中,不同线程会命中到数组的不同槽,每个线程只对自己槽中的值进行CAS,这样热点就被分散了,冲突的概率就小很多。如果要获取真正的long值,只需将各个槽中的变量值累加返回即可。

重要变量:base变量 + Cells[]数组

base变量:非竞态条件下,直接累加到该变量上
Cells[]数组:竞态条件下,累加个各个线程自己的槽Cell[i]中

接下来从源码看看 LongAdder 是如何累加的:
LongAdder#add

    public void add(long x) {Cell[] cs; long b, v; int m; Cell c;if ((cs = cells) != null || !casBase(b = base, b + x)) {boolean uncontended = true;if (cs == null || (m = cs.length - 1) < 0 ||(c = cs[getProbe() & m]) == null ||!(uncontended = c.cas(v = c.value, v + x)))longAccumulate(x, null, uncontended);}}

在这里插入图片描述
总之就是当 cells 还为初始化就直接cas base变量,如果一开始cells就已经初始化,或者cas base 变量失败就cas cells数组,如果cas cells数组也失败就进入Striped64#longAccumulate。

Striped64#longAccumulate

final void longAccumulate(long x, LongBinaryOperator fn,boolean wasUncontended) {//...//自旋循环done: for (;;) {Cell[] cs; Cell c; int n; long v;//如果cells不为空if ((cs = cells) != null && (n = cs.length) > 0) {//映射的槽位为空,新建并设置槽位if ((c = cs[(n - 1) & h]) == null) {if (cellsBusy == 0) {Cell r = new Cell(x);if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {try {Cell[] rs; int m, j;if ((rs = cells) != null &&(m = rs.length) > 0 &&rs[j = (m - 1) & h] == null) {rs[j] = r;break done;}} finally {cellsBusy = 0;}continue;}}collide = false;}//...(自旋重试的标记位处理)//不为空就 cas cell 槽位else if (c.cas(v = c.value, (fn == null) ? v + x : fn.applyAsLong(v, x)))break;//...(自旋重试的标记位处理)//cas cell 槽位失败尝试扩容cellselse if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {try {if (cells == cs)        // Expand table unless stalecells = Arrays.copyOf(cs, n << 1);} finally {cellsBusy = 0;}collide = false;continue;                   // Retry with expanded table}h = advanceProbe(h);}//如果为空就新建 cells 并设置 cell 槽位else if (cellsBusy == 0 && cells == cs && casCellsBusy()) {try {if (cells == cs) {Cell[] rs = new Cell[2];rs[h & 1] = new Cell(x);cells = rs;break done;}} finally {cellsBusy = 0;}}//如果正在扩容,直接cas baseelse if (casBase(v = base,(fn == null) ? v + x : fn.applyAsLong(v, x)))break done;}}

在这里插入图片描述
总之就是如果cells还未初始化就初始化并设置此次槽位。如果正在初始化就直接cas base。如果已经初始化,就映射槽位,如果槽位为null,就创建槽位并设值,如果槽位不为null,就cas该槽位,如果槽位cas失败,就尝试扩容(cells大小 < cpu核数 时扩容)。

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