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Java的原子性Atomic如何使用

发表于:2024-11-17 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2024年11月17日,这篇文章主要介绍"Java的原子性Atomic如何使用"的相关知识,小编通过实际案例向大家展示操作过程,操作方法简单快捷,实用性强,希望这篇"Java的原子性Atomic如何使用"文章能帮助大家解决问
千家信息网最后更新 2024年11月17日Java的原子性Atomic如何使用

这篇文章主要介绍"Java的原子性Atomic如何使用"的相关知识,小编通过实际案例向大家展示操作过程,操作方法简单快捷,实用性强,希望这篇"Java的原子性Atomic如何使用"文章能帮助大家解决问题。

线程安全

当多个线程访问某个类时,不管运行时环境采用何种调度方式或者这些进程将如何交替执行,并且在主调代码中不需要任何额外的同步或协调,这个类都能表现出正确的行为,那么就称这个类时线程安全的。

线程安全主要体现在以下三个方面

  • 原子性:提供了互斥访问,同一时刻只能有一个线程对它进行操作

  • 可见性:一个线程对主内存的修改可以及时的被其他线程观察到

  • 有序性:一个线程观察其他线程中的指令执行顺序,由于指令重排序的存在,该观察结果一般杂乱无序

JUC中的Atomic包详解

Atomic包中提供了很多Atomicxxx的类:

它们都是CAS(compareAndSwap)来实现原子性。

先写一个简单示例如下:

@Slf4jpublic class AtomicExample1 {     // 请求总数    public static int clientTotal = 5000;     // 同时并发执行的线程数    public static int threadTotal = 200;     public static AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);     public static void main(String[] args) throws Exception {        ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();        final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal);        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal);        for (int i = 0; i < clientTotal ; i++) {            executorService.execute(() -> {                try {                    semaphore.acquire();                    add();                    semaphore.release();                } catch (Exception e) {                    log.error("exception", e);                }                countDownLatch.countDown();            });        }        countDownLatch.await();        executorService.shutdown();        log.info("count:{}", count.get());    }     private static void add() {        count.incrementAndGet();    }}

可以发下每次的运行结果总是我们想要的预期结果5000。说明该计数方法是线程安全的。

我们查看下count.incrementAndGet()方法,它的第一个参数为对象本身,第二个参数为valueOffset是用来记录value本身在内存的编译地址的,这个记录,也主要是为了在更新操作在内存中找到value的位置,方便比较,第三个参数为常量1

public class AtomicInteger extends Number implements java.io.Serializable {    private static final long serialVersionUID = 6214790243416807050L;     // setup to use Unsafe.compareAndSwapInt for updates    private static final Unsafe unsafe = Unsafe.getUnsafe();    private static final long valueOffset;     static {        try {            valueOffset = unsafe.objectFieldOffset                (AtomicInteger.class.getDeclaredField("value"));        } catch (Exception ex) { throw new Error(ex); }    }     private volatile int value;      ... 此处省略多个方法...     /**     * Atomically increments by one the current value.     *     * @return the updated value     */    public final int incrementAndGet() {        return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1) + 1;    }}

AtomicInteger源码里使用了一个Unsafe的类,它提供了一个getAndAddInt的方法,我们继续点看查看它的源码:

public final class Unsafe {    private static final Unsafe theUnsafe;     ....此处省略很多方法及成员变量....   public final int getAndAddInt(Object var1, long var2, int var4) {        int var5;        do {            var5 = this.getIntVolatile(var1, var2);        } while(!this.compareAndSwapInt(var1, var2, var5, var5 + var4));         return var5;    }   public final native boolean compareAndSwapInt(Object var1, long var2, int var4, int var5);  public native int getIntVolatile(Object var1, long var2);}

可以看到这里使用了一个do while语句来做主体实现的。而在while语句里它的核心是调用了一个compareAndSwapInt()的方法。它是一个native方法,它是一个底层的方法,不是使用Java来实现的。

假设我们要执行0+1=0的操作,下面是单线程情况下各参数的值:

更新后:

compareAndSwapInt()方法的第一个参数(var1)是当前的对象,就是代码示例中的count。此时它的值为0(期望值)。第二个值(var2)是传递的valueOffset值,它的值为12。第三个参数(var4)就为常量1。方法中的变量参数(var5)是根据参数一和参数二valueOffset,调用底层getIntVolatile方法得到的值,此时它的值为0 。compareAndSwapInt()想要达到的目标是对于count这个对象,如果当前的期望值var1里的value跟底层的返回的值(var5)相同的话,那么把它更新成var5+var4这个值。不同的话重新循环取期望值(var5)直至当前值与期望值相同才做更新。compareAndSwap方法的核心也就是我们通常所说的CAS。

Atomic包下其他的类如AtomicLong等的实现原理基本与上述一样。

这里再介绍下LongAdder这个类,通过上述的分析,我们已经知道了AtomicLong使用CAS:在一个死循环内不断尝试修改目标值直到修改成功。如果在竞争不激烈的情况下,它修改成功概率很高。反之,如果在竞争激烈的情况下,修改失败的概率会很高,它就会进行多次的循环尝试,因此性能会受到一些影响。

对于普通类型的long和double变量,jvm允许将64位的读操作或写操作拆成两个32位的操作。LongAdder的核心思想是将热点数据分离,它可以将AtomicLong内部核心数据value分离成一个数组,每个线程访问时通过hash等算法映射到其中一个数字进行计数。而最终的计数结果则为这个数组的求和累加,其中热点数据value,它会被分离成多个单元的cell,每个cell独自维护内部的值,当前对象的实际值由所有的cell累计合成。这样,热点就进行了有效的分离,提高了并行度。LongAdder相当于在AtomicLong的基础上将单点的更新压力分散到各个节点上,在低并发的时候对base的直接更新可以很好的保障跟Atomic的性能基本一致。而在高并发的时候,通过分散提高了性能。但是如果在统计的时候有并发更新,可能会导致统计的数据有误差。

在实际高并发计数的时候,可以优先使用LongAdder。在低并行度或者需要准确数值的时候可以优先使用AtomicLong,这样反而效率更高。

下面简单的演示下Atomic包下AtomicReference简单的用法:

@Slf4jpublic class AtomicExample4 {     private static AtomicReference count = new AtomicReference<>(0);     public static void main(String[] args) {        count.compareAndSet(0, 2);         count.compareAndSet(0, 1);         log.info("count:{}", count.get());    }}

compareAndSet()分别传入的是预期值跟更新值,只有当预期值跟当前值相等时,才会将值更新为更新值;

上面的第一个方法可以将值更新为2,而第二个步中无法将值更新为1。

下面简单介绍下AtomicIntegerFieldUpdater 用法(利用原子性去更新某个类的实例):

@Slf4jpublic class AtomicExample5 {     private static AtomicIntegerFieldUpdater updater =            AtomicIntegerFieldUpdater.newUpdater(AtomicExample5.class, "count");     @Getter    private volatile int count = 100;     public static void main(String[] args) {         AtomicExample5 example5 = new AtomicExample5();         if (updater.compareAndSet(example5, 100, 120)) {            log.info("update success 1, {}", example5.getCount());        }         if (updater.compareAndSet(example5, 100, 120)) {            log.info("update success 2, {}", example5.getCount());        } else {            log.info("update failed, {}", example5.getCount());        }    }}

它可以更新某个类中指定成员变量的值。

注意:修改的成员变量需要用volatile关键字来修饰,并且不能是static描述的字段。

AtomicStampReference这个类它的核心是要解决CAS的ABA问题(CAS操作的时候,其他线程将变量的值A改成了B,接着又改回了A,等线程使用期望值A与当前变量进行比较的时候,发现A变量没有变,于是CAS就将A值进行了交换操作。

实际上该值已经被其他线程改变过)。

ABA问题的解决思路就是每次变量变更的时候,就将版本号加一。

看一下它的一个核心方法compareAndSet():

public class AtomicStampedReference {     private static class Pair {        final T reference;        final int stamp;        private Pair(T reference, int stamp) {            this.reference = reference;            this.stamp = stamp;        }        static  Pair of(T reference, int stamp) {            return new Pair(reference, stamp);        }    }    ... 此处省略多个方法 ....    public boolean compareAndSet(V   expectedReference,                                 V   newReference,                                 int expectedStamp,                                 int newStamp) {        Pair current = pair;        return            expectedReference == current.reference &&            expectedStamp == current.stamp &&            ((newReference == current.reference &&              newStamp == current.stamp) ||             casPair(current, Pair.of(newReference, newStamp)));    }}

可以看到它多了一个stamp的比较,stamp的值是由每次更新的时候进行维护的。

再介绍下AtomicLongArray,它维护了一个数组。在该数组下,我们可以选择性的已原子性操作更新某个索引对应的值。

public class AtomicLongArray implements java.io.Serializable {    private static final long serialVersionUID = -2308431214976778248L;     private static final Unsafe unsafe = Unsafe.getUnsafe();     ...此处省略....      /**     * Atomically sets the element at position {@code i} to the given value     * and returns the old value.     *     * @param i the index     * @param newValue the new value     * @return the previous value     */    public final long getAndSet(int i, long newValue) {        return unsafe.getAndSetLong(array, checkedByteOffset(i), newValue);    }     /**     * Atomically sets the element at position {@code i} to the given     * updated value if the current value {@code ==} the expected value.     *     * @param i the index     * @param expect the expected value     * @param update the new value     * @return {@code true} if successful. False return indicates that     * the actual value was not equal to the expected value.     */    public final boolean compareAndSet(int i, long expect, long update) {        return compareAndSetRaw(checkedByteOffset(i), expect, update);    }}

最后再写一个AtomcBoolean的简单使用:

@Slf4jpublic class AtomicExample6 {     private static AtomicBoolean isHappened = new AtomicBoolean(false);     // 请求总数    public static int clientTotal = 5000;     // 同时并发执行的线程数    public static int threadTotal = 200;     public static void main(String[] args) throws Exception {        ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();        final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal);        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal);        for (int i = 0; i < clientTotal ; i++) {            executorService.execute(() -> {                try {                    semaphore.acquire();                    test();                    semaphore.release();                } catch (Exception e) {                    log.error("exception", e);                }                countDownLatch.countDown();            });        }        countDownLatch.await();        executorService.shutdown();        log.info("isHappened:{}", isHappened.get());    }     private static void test() {        if (isHappened.compareAndSet(false, true)) {            log.info("execute");        }    }}

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