JUC并发-共享模型-无锁-乐观锁(非阻塞)

本文主要是介绍JUC并发-共享模型-无锁-乐观锁(非阻塞)，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

1、问题提出

有如下需求，保证 account.withdraw 取款方法的线程安全

public class TestAccount {public static void main(String[] args) {Account account = new AccountCas(10000);Account.demo(account);}
}class AccountUnsafe implements Account {private Integer balance;public AccountUnsafe(Integer balance) {this.balance = balance;}@Overridepublic Integer getBalance() {return this.balance;}@Overridepublic void withdraw(Integer amount) {this.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");}
}

1.1 保护共享资源-加锁实现-synchronized

1.2 保护共享资源-无锁实现-AtomicInteger

class AccountCas implements Account {private AtomicInteger balance;public AccountCas(int balance) {this.balance = new AtomicInteger(balance);}@Overridepublic Integer getBalance() {return balance.get();}@Overridepublic void withdraw(Integer amount) {while(true) {// 获取余额的最新值int prev = balance.get();// 要修改的余额int next = prev - amount;/*** prev和next都是局部变量，都是在线程内完成的，存储在线程的工作内存上* 并没有把这些数据同步到主存去*/// 真正修改 希望把next同步到主存中去if(balance.compareAndSet(prev, next)) {	// 如果prev成功修改为next 则退出循环/*** 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*/break;}}}
}

2、CAS 与 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。
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

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。

4、CAS 与 synchronized

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。

5、原子类Atomic

5.1 基本类型（AtomicInteger为例）

Atomiclnteger:整型原子类
AtomicLong:长整型原子类
AtomicBoolean：布尔型原子类

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));AtomicInteger j = new AtomicInteger(5);
// 获取并更新（j = 5, p 为 j 的当前值, 结果 j = 50, 返回 5）
System.out.println(j.getAndUpdate(p -> p * 10));// 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));

5.2 原子引用

5.2.1 AtomicReference：引用类型原子类

因为要保护的数据不都是基本类型的，比如想保护小数类型，可以用引用类型。

@Slf4j(topic = "c.Test35")
public class Test35 {public static void main(String[] args) {DecimalAccount.demo(new DecimalAccountCas(new BigDecimal("10000")));}
}class DecimalAccountCas implements DecimalAccount {private AtomicReference<BigDecimal> balance;public DecimalAccountCas(BigDecimal balance) {
//        this.balance = balance;this.balance = new AtomicReference<>(balance);}@Overridepublic BigDecimal getBalance() {return balance.get();}@Overridepublic void withdraw(BigDecimal amount) {while(true) {BigDecimal prev = balance.get();BigDecimal next = prev.subtract(amount);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);}));}ts.forEach(Thread::start);ts.forEach(t -> {try {t.join();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}});System.out.println(account.getBalance());}
}

5.2.2 ABA问题

如果一个变量v初次读取的时候是A值，并且在准备赋值的时候检查到它仍然是A值，那我们就能说明它的值没有被其他线程修改过了吗？很明显是不能的，因为在这段时间它的值可能被改为其他值，然后又改回A，那CAS操作就会误认为它从来没有被修改过。这个问题被称为CAS操作的"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 AString prev = ref.get();// 如果中间有其它线程干扰，发生了 ABA 现象other();sleep(1);// 尝试改为 Clog.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(0.5);new Thread(() -> {log.debug("change B->A {}", ref.compareAndSet(ref.get(), "A"));}, "t2").start();}
}

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：只要有其它线程【修改过】共享变量，那么自己的cas就算失败，这时，仅比较值是不够的，需要再加一个版本号。

5.2.3 AtomicStampedReference: 原子更新引|用类型里的字段原子类

通过getStamp来获得版本号，如果线程中的版本号与共享变量的版本号不一致，修改失败

@Slf4j(topic = "c.Test36")
public class Test36 {static AtomicStampedReference<String> ref = new AtomicStampedReference<>("A", 0);//0代表版本号public static void main(String[] args) throws InterruptedException {log.debug("main start...");// 获取值 AString prev = ref.getReference();// 获取版本号int stamp = ref.getStamp();log.debug("版本 {}", stamp);// 如果中间有其它线程干扰，发生了 ABA 现象other();sleep(1);// 尝试改为 Clog.debug("change A->C {}", ref.compareAndSet(prev, "C", stamp, stamp + 1));}private static void other() {new Thread(() -> {int stamp = ref.getStamp();log.debug("change A->B {}", ref.compareAndSet(ref.getReference(), "B", stamp, stamp + 1));log.debug("更新版本为 {}", ref.getStamp());}, "t1").start();sleep(0.5);new Thread(() -> {int stamp = ref.getStamp();log.debug("change B->A {}", ref.compareAndSet(ref.getReference(), "A", stamp, stamp + 1));log.debug("更新版本为 {}", ref.getStamp());}, "t2").start();}
}

5.2.4 AtomicMarkableReference：原子更新带有标记位的引用类型

有时候我们并不关心引用变量被更改了几次，只是单纯关心是否被更改过，所以就有了AtomicMarkableReference。

@Slf4j(topic = "c.Test38")
public class Test38 {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {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());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();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;}@Overridepublic String toString() {return super.toString() + " " + desc;}
}

5.3 原子数组 AtomiclntegerArray-整型数组原子类

有时候要修改的不是引用本身，而是修改引用内部的元素。比如数组，不想修改数组地址本身，而是想修改数组里面的元素。

AtomiclntegerArray: 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

public class Test39 {public static void main(String[] args) {demo(()->new int[10],(array)->array.length,(array, index) -> array[index]++,    //不安全的数组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();int length = lengthFun.apply(array);for (int 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()); // 启动所有线程ts.forEach(t -> {try {t.join();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}});     // 等所有线程结束printConsumer.accept(array);}
}

5.4 字段更新器 AtomicReferenceFieldUpdater

AtomicReferenceFieldUpdater // 字段是引用类型如字符串或日期
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

字段更新器保护的是：某个对象里的属性，成员变量。能够保证多个线程访问某个成员变量时的线程安全性。

5.5 原子累加器 LongAdder

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);}
}

经过测试累加器LongAddr()的性能要比AtomicLong的getAndIncrement()更好。

原理：

CAS在有竞争时要用while true循环不断尝试更新能否成功，只往一个共享变量上累加竞争激烈，重试的次数一多，累加的速度会降下来。
LongAdder会在有竞争时，设置多个累加单元，线程0累加Cell[0]，线程1累加Cell[1]，最后把结果汇总。在累加时操作不同的Cell变量，减少了CAS重试失败，从而提高性能。

缓存行伪共享 @sun.misc.Contended

LongAdder 类有几个关键域

volatile是为了保证可见性，transient是序列化时不会把变量进行序列化

// 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 cellsBusy;

其中 Cell 即为累加单元

// 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, 用来 cas 方式进行累加, prev 表示旧值, next 表示新值final boolean cas(long prev, long next) {return UNSAFE.compareAndSwapLong(this, valueOffset, prev, next);}// ...
}