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java并发编程(8)原子变量和非阻塞的同步机制

原子变量和非阻塞的同步机制

 一、锁的劣势

  1.在多线程下:锁的挂起和恢复等过程存在着很大的开销(及时现代的jvm会判断何时使用挂起,何时自旋等待)

  2.volatile:轻量级别的同步机制,但是不能用于构建原子复合操作

  因此:需要有一种方式,在管理线程之间的竞争时有一种粒度更细的方式,类似与volatile的机制,同时还要支持原子更新操作

二、CAS

  独占锁是一种悲观的技术--它假设最坏的情况,所以每个线程是独占的

  而CAS比较并交换:compareAndSwap/Set(A,B):我们认为内存处值是A,如果是A,将其修改为B,否则不进行操作;返回内存处的原始值或是否修改成功

  如:模拟CAS操作 

//模拟的CAS
public class SimulatedCAS {
    private int value;
    public synchronized int get() {
        return value;
    }
    //CAS操作
    public synchronized int compareAndSwap(int expectedValue, int newValue) {
        int oldValue =http://www.mamicode.com/ value;
        if (oldValue =http://www.mamicode.com/= expectedValue) {
            value = newValue;
        }
        return oldValue;
    }
    public synchronized boolean compareAndSet(int expectedValue, int newValue) {
        return (expectedValue =http://www.mamicode.com/= compareAndSwap(expectedValue, newValue));
    }
}

//典型使用场景
public class CasCounter {
    private SimulatedCAS value;
    public int getValue() {
        return value.get();
    }
    public int increment() {
        int v;
        do {
            v = value.get();
        } while {
            (v != value.compareAndSwap(v, v + 1));
        }
        return v + 1;
    }
}

 

  JAVA提供了CAS的操作

    原子状态类:AtomicXXX的CAS方法

    JAVA7/8:对Map的操作:putIfAbsent、computerIfAbsent、computerIfPresent.........

三、原子变量类

   AtomicRefence原子更新对象,可以是自定义的对象;如:

public class CasNumberRange {
    private static class IntPair {
        // INVARIANT: lower <= upper
        final int lower;        //将值定义为不可变域
        final int upper;        //将值定义为不可变域

        public IntPair(int lower, int upper) {
            this.lower = lower;
            this.upper = upper;
        }
    }

    private final AtomicReference<IntPair> values = new AtomicReference<IntPair>(new IntPair(0, 0));    //封装对象

    public int getLower() {
        return values.get().lower;
    }

    public int getUpper() {
        return values.get().upper;
    }

    public void setLower(int i) {
        while (true) {
            IntPair oldv = values.get();
            if (i > oldv.upper) {
                throw new IllegalArgumentException("Can‘t set lower to " + i + " > upper");
            }
            IntPair newv = new IntPair(i, oldv.upper);  //属性为不可变域,则每次更新新建对象
            if (values.compareAndSet(oldv, newv)) {     //原子更新,如果在过程中有线程修改了,则其他线程不会更新成功,因为oldv与内存处值就不同了
                return;
            }
        }
    }
    //同上
    public void setUpper(int i) {
        while (true) {
            IntPair oldv = values.get();
            if (i < oldv.lower)
                throw new IllegalArgumentException("Can‘t set upper to " + i + " < lower");
            IntPair newv = new IntPair(oldv.lower, i);
            if (values.compareAndSet(oldv, newv))
                return;
        }
    }
}

 

  性能问题:使用原子变量在中低并发(竞争)下,比使用锁速度要快,一般情况下是比锁速度快的

 

四、非阻塞算法

  许多常见的数据结构中都可以使用非阻塞算法

  非阻塞算法:在多线程中,工作是否成功有不确定性,需要循环执行,并通过CAS进行原子操作

  1、上面的CasNumberRange

  2、栈的非阻塞算法:只保存头部指针,只有一个状态

//栈实现的非阻塞算法:单向链表
public class ConcurrentStack <E> {
    AtomicReference<Node<E>> top = new AtomicReference<Node<E>>();
    public void push(E item) {
        Node<E> newHead = new Node<E>(item);
        Node<E> oldHead;
        do {
            oldHead = top.get();
            newHead.next = oldHead;
        } while (!top.compareAndSet(oldHead, newHead));//CAS操作:原子更新操作,循环判断,非阻塞
    }

    public E pop() {
        Node<E> oldHead;
        Node<E> newHead;
        do {
            oldHead = top.get();
            if (oldHead == null) {
                return null;
            }
            newHead = oldHead.next;
        } while (!top.compareAndSet(oldHead, newHead));//CAS操作:原子更新操作,循环判断,非阻塞
        return oldHead.item;
    }

    private static class Node <E> {
        public final E item;
        public Node<E> next;

        public Node(E item) {
            this.item = item;
        }
    }
}

 

  3、链表的非阻塞算法:头部和尾部的快速访问,保存两个状态,更加复杂

public class LinkedQueue <E> {

    private static class Node <E> {
        final E item;
        final AtomicReference<LinkedQueue.Node<E>> next;
        public Node(E item, LinkedQueue.Node<E> next) {
            this.item = item;
            this.next = new AtomicReference<LinkedQueue.Node<E>>(next);
        }
    }

    private final LinkedQueue.Node<E> dummy = new LinkedQueue.Node<E>(null, null);
    private final AtomicReference<LinkedQueue.Node<E>> head = new AtomicReference<LinkedQueue.Node<E>>(dummy);
    private final AtomicReference<LinkedQueue.Node<E>> tail = new AtomicReference<LinkedQueue.Node<E>>(dummy);  //保存尾节点

    public boolean put(E item) {
        LinkedQueue.Node<E> newNode = new LinkedQueue.Node<E>(item, null);
        while (true) {
            LinkedQueue.Node<E> curTail = tail.get();
            LinkedQueue.Node<E> tailNext = curTail.next.get();
            if (curTail == tail.get()) {
                if (tailNext != null) {
                    // 处于中间状态,更新尾节点为当前尾节点的next
                    tail.compareAndSet(curTail, tailNext);
                } else {
                    // 将当前尾节点的next 设置为新节点:链表
                    if (curTail.next.compareAndSet(null, newNode)) {
                        /**
                         * 此处即为中间状态,虽然在这里进行了两次原子操作,整体不是原子的,但是通过算法保证了安全:
                         * 原因是处于中间状态时,如果有其他线程进来操作,则上面那个if将执行;
                         * 上面if的操作是来帮助当前线程完成更新尾节点操作,而当前线程的更新就会失败返回,最终则是更新成功
                         */
                        
                        // 链接成功,尾节点已经改变,则将当前尾节点,设置为新节点
                        tail.compareAndSet(curTail, newNode);
                        return true;
                    }
                }
            }
        }
    }
}

 

  3.原子域更新器

    上面的逻辑,实现了链表的非阻塞算法,使用Node来保存头结点和尾节点

    在实际的ConcurrentLinkedQueue中使用的是基于反射的AtomicReferenceFiledUpdater来包装Node

五、ABA问题

  CAS操作中容易出现的问题:

    判断值是否为A,是的话就继续更新操作换为B;

    但是如果一个线程将值A改为C,然后又改回A,此时,原线程将判断A=A成功执行更新操作;

    如果把A改为C,然后又改回A的操作,也需要视为变化,则需要对算法进行优化

  解决:添加版本号,每次更新操作都要更新版本号,即使值是一样的

      

 

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