知识小册子返回首页 Atomic
原子整数
J.U.C 并发包提供了：
- AtomicBoolean
- AtomicInteger
- AtomicLong
以 AtomicInteger 为例
java
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));
// 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));说明：
以上方法都是以CAS为基础进行了封装，保证了方法的原子性和变量的可见性。
updateAndGet方法的手动实现：
javapublic static int updateAndGet(AtomicInteger i, IntUnaryOperator operator){ while (true){ int prev = i.get(); int next = operator.applyAsInt(prev); if(i.compareAndSet(prev,next)){ return next; } } }
原子引用
为什么需要原子引用类型？
- AtomicReference
- AtomicMarkableReference
- AtomicStampedReference
实际开发的过程中我们使用的不一定是int、long等基本数据类型，也有可能时BigDecimal这样的类型，这时就需要用到原子引用作为容器。原子引用设置值使用的是unsafe.compareAndSwapObject()方法。原子引用中表示数据的类型需要重写equals()方法。
有如下方法
java
public 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());
}
}试着提供不同的 DecimalAccount 实现，实现安全的取款操作
不安全实现
java
class DecimalAccountUnsafe implements DecimalAccount {
BigDecimal balance;
public DecimalAccountUnsafe(BigDecimal balance) {
this.balance = balance;
}
@Override
public BigDecimal getBalance() {
return balance;
}
@Override
public void withdraw(BigDecimal amount) {
BigDecimal balance = this.getBalance();
this.balance = balance.subtract(amount);
}
}安全实现-使用锁
java
class DecimalAccountSafeLock implements DecimalAccount {
private final Object lock = new Object();
BigDecimal balance;
public DecimalAccountSafeLock(BigDecimal balance) {
this.balance = balance;
}
@Override
public BigDecimal getBalance() {
return balance;
}
@Override
public void withdraw(BigDecimal amount) {
synchronized (lock) {
BigDecimal balance = this.getBalance();
this.balance = balance.subtract(amount);
}
}
}安全实现-使用 CAS
java
class DecimalAccountSafeCas implements DecimalAccount {
AtomicReference<BigDecimal> ref;
public DecimalAccountSafeCas(BigDecimal balance) {
ref = new AtomicReference<>(balance);
}
@Override
public BigDecimal getBalance() {
return ref.get();
}
@Override
public void withdraw(BigDecimal amount) {
while (true) {
BigDecimal prev = ref.get();
BigDecimal next = prev.subtract(amount);
if (ref.compareAndSet(prev, next)) {
break;
}
}
}
}测试代码
sh
DecimalAccount.demo(new DecimalAccountUnsafe(new BigDecimal("10000")));
DecimalAccount.demo(new DecimalAccountSafeLock(new BigDecimal("10000")));
DecimalAccount.demo(new DecimalAccountSafeCas(new BigDecimal("10000")));运行结果
sh
4310 cost: 425 ms
0 cost: 285 ms
0 cost: 274 msABA 问题及解决
java
static AtomicReference<String> ref = new AtomicReference<>("A");
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
log.debug("main start...");
// 获取值 A
// 这个共享变量被它线程修改过？
String prev = ref.get();
other();
sleep(1);
// 尝试改为 C
log.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();
}输出
sh
11:29:52.325 c.Test36 [main] - main start...
11:29:52.379 c.Test36 [t1] - change A->B true
11:29:52.879 c.Test36 [t2] - change B->A true
11:29:53.880 c.Test36 [main] - change A->C true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【动过了】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
AtomicStampedReference
java
static AtomicStampedReference<String> ref = new AtomicStampedReference<>("A", 0);
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
log.debug("main start...");
// 获取值 A
String 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 C
log.debug("change A->C {}", ref.compareAndSet(prev, "C", stamp, stamp + 1));
}
private static void other() {
new Thread(() -> {
log.debug("change A->B {}", ref.compareAndSet(ref.getReference(), "B",
ref.getStamp(), ref.getStamp() + 1));
log.debug("更新版本为 {}", ref.getStamp());
}, "t1").start();
sleep(0.5);
new Thread(() -> {
log.debug("change B->A {}", ref.compareAndSet(ref.getReference(), "A",
ref.getStamp(), ref.getStamp() + 1));
log.debug("更新版本为 {}", ref.getStamp());
}, "t2").start();
}输出为
sh
15:41:34.891 c.Test36 [main] - main start...
15:41:34.894 c.Test36 [main] - 版本 0
15:41:34.956 c.Test36 [t1] - change A->B true
15:41:34.956 c.Test36 [t1] - 更新版本为 1
15:41:35.457 c.Test36 [t2] - change B->A true
15:41:35.457 c.Test36 [t2] - 更新版本为 2
15:41:36.457 c.Test36 [main] - change A->C falseAtomicStampedReference 可以给原子引用加上版本号，追踪原子引用整个的变化过程，如： A -> B -> A -> C ，通过AtomicStampedReference，我们可以知道，引用变量中途被更改了几次。
但是有时候，并不关心引用变量更改了几次，只是单纯的关心是否更改过，所以就有了 AtomicMarkableReference
null
AtomicMarkableReference
java
class GarbageBag {
String desc;
public GarbageBag(String desc) {
this.desc = desc;
}
public void setDesc(String desc) {
this.desc = desc;
}
@Override
public String toString() {
return super.toString() + " " + desc;
}
}java
@Slf4j
public class TestABAAtomicMarkableReference {
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("主线程 start...");
GarbageBag prev = ref.getReference();
log.debug(prev.toString());
new Thread(() -> {
log.debug("打扫卫生的线程 start...");
bag.setDesc("空垃圾袋");
while (!ref.compareAndSet(bag, bag, true, false)) {}
log.debug(bag.toString());
}).start();
Thread.sleep(1000);
log.debug("主线程想换一只新垃圾袋？");
boolean success = ref.compareAndSet(prev, new GarbageBag("空垃圾袋"), true, false);
log.debug("换了么？" + success);
log.debug(ref.getReference().toString());
}
}输出
sh
2019-10-13 15:30:09.264 [main] 主线程 start...
2019-10-13 15:30:09.270 [main] cn.itcast.GarbageBag@5f0fd5a0 装满了垃圾
2019-10-13 15:30:09.293 [Thread-1] 打扫卫生的线程 start...
2019-10-13 15:30:09.294 [Thread-1] cn.itcast.GarbageBag@5f0fd5a0 空垃圾袋
2019-10-13 15:30:10.294 [main] 主线程想换一只新垃圾袋？
2019-10-13 15:30:10.294 [main] 换了么？false
2019-10-13 15:30:10.294 [main] cn.itcast.GarbageBag@5f0fd5a0 空垃圾袋可以注释掉打扫卫生线程代码，再观察输出
原子引用只能对引用数据类型进行判断，如果引用数据里面的数据被改变了是无法进行判断的，所以这个时候就需要原子数组来进行操作。
原子数组
- AtomicIntegerArray
- AtomicLongArray
- AtomicReferenceArray
有如下方法
java
/**
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);
}不安全的数组
java
demo(
()->new int[10],
(array)->array.length,
(array, index) -> array[index]++,
array-> System.out.println(Arrays.toString(array))
);结果
sh
[9870, 9862, 9774, 9697, 9683, 9678, 9679, 9668, 9680, 9698]安全的数组
java
demo(
()-> new AtomicIntegerArray(10),
(array) -> array.length(),
(array, index) -> array.getAndIncrement(index),
array -> System.out.println(array)
);结果
sh
[10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000]字段更新器
- AtomicReferenceFieldUpdater // 域 字段
- 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
sh
Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException: Must be volatile typecas必须使用volatile保证数据的可见性
java
public class Test5 {
private volatile int field;
public static void main(String[] args) {
AtomicIntegerFieldUpdater fieldUpdater =
AtomicIntegerFieldUpdater.newUpdater(Test5.class, "field");
Test5 test5 = new Test5();
fieldUpdater.compareAndSet(test5, 0, 10);
// 修改成功 field = 10
System.out.println(test5.field);
// 修改成功 field = 20
fieldUpdater.compareAndSet(test5, 10, 20);
System.out.println(test5.field);
// 修改失败 field = 20
fieldUpdater.compareAndSet(test5, 10, 30);
System.out.println(test5.field);
}
}输出
sh
10
20
20原子累加器
累加器性能比较
java
private static <T> void demo(Supplier<T> adderSupplier, Consumer<T> action) {
T adder = adderSupplier.get();
long start = System.nanoTime();
List<Thread> ts = new ArrayList<>();
// 4 个线程，每人累加 50 万
for (int i = 0; i < 40; i++) {
ts.add(new Thread(() -> {
for (int j = 0; j < 500000; j++) {
action.accept(adder);
}
}));
}
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);
}比较 AtomicLong 与 LongAdder
java
for (int i = 0; i < 5; i++) {
demo(() -> new LongAdder(), adder -> adder.increment());
}
for (int i = 0; i < 5; i++) {
demo(() -> new AtomicLong(), adder -> adder.getAndIncrement());
}输出
sh
1000000 cost:43
1000000 cost:9
1000000 cost:7
1000000 cost:7
1000000 cost:7
1000000 cost:31
1000000 cost:27
1000000 cost:28
1000000 cost:24
1000000 cost:22性能提升的原因很简单，就是在有竞争时，设置多个累加单元，Therad-0 累加 Cell[0]，而 Thread-1 累加 Cell[1]... 最后将结果汇总。这样它们在累加时操作的不同的 Cell 变量，因此减少了 CAS 重试失败，从而提高性能。
LongAdder 是并发大师 @author Doug Lea （大哥李）的作品，设计的非常精巧
LongAdder 类有几个关键域
java
// 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;自定义cas锁
java
// 不要用于实践！！！
public class LockCas {
private AtomicInteger state = new AtomicInteger(0);
public void lock() {
while (true) {
if (state.compareAndSet(0, 1)) {
break;
}
}
}
public void unlock() {
log.debug("unlock...");
state.set(0);
}
}测试
java
LockCas lock = new LockCas();
new Thread(() -> {
log.debug("begin...");
lock.lock();
try {
log.debug("lock...");
sleep(1);
} finally {
lock.unlock();
}
}).start();
new Thread(() -> {
log.debug("begin...");
lock.lock();
try {
log.debug("lock...");
} finally {
lock.unlock();
}
}).start();sh
18:27:07.198 c.Test42 [Thread-0] - begin...
18:27:07.202 c.Test42 [Thread-0] - lock...
18:27:07.198 c.Test42 [Thread-1] - begin...
18:27:08.204 c.Test42 [Thread-0] - unlock...
18:27:08.204 c.Test42 [Thread-1] - lock...
18:27:08.204 c.Test42 [Thread-1] - unlock...
其中 Cell 即为累加单元
java
// 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);
}
// 省略不重要代码
}得从缓存说起
缓存与内存的速度比较
因为 CPU 与 内存的速度差异很大，需要靠预读数据至缓存来提升效率。 而缓存以缓存行为单位，每个缓存行对应着一块内存，一般是 64 byte（8 个 long）。
缓存的加入会造成数据副本的产生，即同一份数据会缓存在不同核心的缓存行中。CPU 要保证数据的一致性，如果某个 CPU 核心更改了数据，其它 CPU 核心对应的整个缓存行必须失效。
因为 Cell 是数组形式，在内存中是连续存储的，一个 Cell 为 24 字节（16 字节的对象头和 8 字节的 value），因 此缓存行可以存下 2 个的 Cell 对象。这样问题来了：
- Core-0 要修改 Cell[0]
- Core-1 要修改 Cell[1]
无论谁修改成功，都会导致对方 Core 的缓存行失效，比如Core-0 中Cell[0]=6000, Cell[1]=8000要累加Cell[0]=6001, Cell[1]=8000 ，这时会让 Core-1 的缓存行失效
@sun.misc.Contended 用来解决这个问题，它的原理是在使用此注解的对象或字段的前后各增加 128 字节大小的 padding，从而让 CPU 将对象预读至缓存时占用不同的缓存行，这样，不会造成对方缓存行的失效
累加主要调用下面的方法
java
public void add(long x) {
// as 为累加单元数组
// b 为基础值
// x 为累加值
Cell[] as; long b, v; int m; Cell a;
// 进入 if 的两个条件
// 1. as 有值, 表示已经发生过竞争, 进入 if
// 2. cas 给 base 累加时失败了, 表示 base 发生了竞争, 进入 if
if ((as = cells) != null || !casBase(b = base, b + x)) {
// uncontended 表示 cell 没有竞争
boolean uncontended = true;
if (
// as 还没有创建
as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
// 当前线程对应的 cell 还没有
// getProbe()方法返回的是线程中的threadLocalRandomProbe字段
// 它是通过随机数生成的一个值，对于一个确定的线程这个值是固定的
// 除非刻意修改它
(a = as[getProbe() & m]) == null ||
// cas 给当前线程的 cell 累加失败 uncontended=false ( a 为当前线程的 cell )
!(uncontended = a.cas(v = a.value, v + x))
) {
// 进入 cell 数组创建、cell 创建的流程
longAccumulate(x, null, uncontended);
}
}
}总结 ：
- 如果已经
有了累加数组或给base累加发生了竞争导致失败- 如果
累加数组没有创建或者累加数组长度为1或者当前线程还没有对应的cell或者累加cell失败- 进入累加数组的创建流程
- 否者说明累加成功，退出。
- 如果
- 否则累加成功
add 流程图
java
final void longAccumulate(long x, LongBinaryOperator fn,
boolean wasUncontended) {
int h;
// 当前线程还没有对应的 cell, 需要随机生成一个 h 值用来将当前线程绑定到 cell
if ((h = getProbe()) == 0) {
// 初始化 probe
ThreadLocalRandom.current();
// h 对应新的 probe 值, 用来对应 cell
h = getProbe();
wasUncontended = true;
}
// collide 为 true 表示最后一个槽非空，需要扩容
boolean collide = false;
for (;;) {
Cell[] as; Cell a; int n; long v;
// 已经有了 cells
if ((as = cells) != null && (n = as.length) > 0) {
// 还没有 cell
if ((a = as[(n - 1) & h]) == null) {
// 为 cellsBusy 加锁, 创建 cell, cell 的初始累加值为 x
// 成功则 break, 否则继续 continue 循环
if (cellsBusy == 0) { // Try to attach new Cell
Cell r = new Cell(x); // Optimistically create
if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
boolean created = false;
try { // Recheck under lock
Cell[] rs; int m, j;
if ((rs = cells) != null &&
(m = rs.length) > 0 &&
rs[j = (m - 1) & h] == null) {
rs[j] = r;
created = true;
}
} finally {
cellsBusy = 0;
}
if (created)
break;
continue; // Slot is now non-empty
}
}
collide = false;
}
// 有竞争, 改变线程对应的 cell 来重试 cas
else if (!wasUncontended)
wasUncontended = true;
// cas 尝试累加, fn 配合 LongAccumulator 不为 null, 配合 LongAdder 为 null
else if (a.cas(v = a.value, ((fn == null) ? v + x : fn.applyAsLong(v, x))))
break;
// 如果 cells 长度已经超过了最大长度, 或者已经扩容, 改变线程对应的 cell 来重试 cas
else if (n >= NCPU || cells != as)
collide = false;
// 确保 collide 为 false 进入此分支, 就不会进入下面的 else if 进行扩容了
else if (!collide)
collide = true;
// 加锁
else if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
// 加锁成功, 扩容
continue;
}
// 改变线程对应的 cell
h = advanceProbe(h);
}
// 还没有 cells, 尝试给 cellsBusy 加锁
else if (cellsBusy == 0 && cells == as && casCellsBusy()) {
// 加锁成功, 初始化 cells, 最开始长度为 2, 并填充一个 cell
// 成功则 break;
boolean init = false;
try { // Initialize table
if (cells == as) {
Cell[] rs = new Cell[2];
rs[h & 1] = new Cell(x);
cells = rs;
init = true;
}
} finally {
cellsBusy = 0;
}
if (init)
break;
}
// 上两种情况失败, 尝试给 base 累加
else if (casBase(v = base, ((fn == null) ? v + x : fn.applyAsLong(v, x))))
break;
}
}总结：
先判断当前线程有没有对应的Cell
- 如果没有，随机生成一个值，这个值与当前线程绑定，通过这个值的取模运算定位当前线程Cell的位置。
进入for循环
if 有Cells累加数组且长度大于0
if 如果当前线程没有cell
- 准备扩容，如果前累加数组不繁忙（正在扩容之类）
- 将新建的cell放入对应的槽位中，新建Cell成功，进入下一次循环，尝试cas累加。
- 将collide置为false，表示无需扩容。
- 准备扩容，如果前累加数组不繁忙（正在扩容之类）
else if 有竞争
- 将wasUncontended置为tue，进入分支底部，改变线程对应的cell来cas重试
else if cas重试累加成功
- 退出循环。
else if cells 长度已经超过了最大长度, 或者已经扩容,
- collide置为false，进入分支底部，改变线程对应的 cell 来重试 cas
else if collide为false
- 将collide置为true（确保 collide 为 false 进入此分支, 就不会进入下面的 else if 进行扩容了）
else if 累加数组不繁忙且加锁成功
- 退出本次循环，进入下一次循环（扩容）
改变线程对应的 cell 来重试 cas
else if 数组不繁忙且数组为null且加锁成功
- 新建数组，在槽位处新建cell，释放锁，退出循环。
else if 尝试给base累加成功
- 退出循环
longAccumulate 流程图
每个线程刚进入 longAccumulate 时，会尝试对应一个 cell 对象（找到一个坑位）
获取最终结果通过 sum 方法
java
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;
}与运算和取模的关系
CPU 缓存结构
查看 cpu 缓存
sh
⚡ root@yihang01 ~ lscpu速度比较
| 从cpu到 | 大约需要的时钟周期 |
|---|---|
| 寄存器 | 1 cycle |
| L1 | 3~4 cycle |
| L2 | 10~20 cycle |
| L3 | 40~45 cycle |
| 内存 | 120~240 cycle |
查看 cpu 缓存行
sh
⚡ root@yihang01 ~ cat /sys/devices/system/cpu/cpu0/cache/index0/coherency_line_size
64cpu 拿到的内存地址格式是这样的
[高位组标记][低位索引][偏移量]
CPU 缓存读
读取数据流程如下
- 根据低位，计算在缓存中的索引
- 判断是否有效
- 0 去内存读取新数据更新缓存行
- 1 再对比高位组标记是否一致
- 一致，根据偏移量返回缓存数据
- 不一致，去内存读取新数据更新缓存行
CPU 缓存一致性
MESI 协议
- E、S、M 状态的缓存行都可以满足 CPU 的读请求
- E 状态的缓存行，有写请求，会将状态改为 M，这时并不触发向主存的写
- E 状态的缓存行，必须监听该缓存行的读操作，如果有，要变为 S 状态
- M 状态的缓存行，必须监听该缓存行的读操作，如果有，先将其它缓存（S 状态）中该缓存行变成 I 状态（即 6. 的流程），写入主存，自己变为 S 状态
- S 状态的缓存行，有写请求，走 4. 的流程
- S 状态的缓存行，必须监听该缓存行的失效操作，如果有，自己变为 I 状态
- I 状态的缓存行，有读请求，必须从主存读取
内存屏障
Memory Barrier（Memory Fence）
可见性
- 写屏障（sfence）保证在该屏障之前的，对共享变量的改动，都同步到主存当中
- 而读屏障（lfence）保证在该屏障之后，对共享变量的读取，加载的是主存中最新数据
有序性
- 写屏障会确保指令重排序时，不会将写屏障之前的代码排在写屏障之后
- 读屏障会确保指令重排序时，不会将读屏障之后的代码排在读屏障之前
Unsafe
概述
Unsafe 对象提供了非常底层的，操作内存、线程的方法，Unsafe 对象不能直接调用，只能通过反射获得。jdk8直接调用Unsafe.getUnsafe()获得的unsafe不能用。
java
public class UnsafeAccessor {
static Unsafe unsafe;
static {
try {
Field theUnsafe = Unsafe.class.getDeclaredField("theUnsafe");
theUnsafe.setAccessible(true);
unsafe = (Unsafe) theUnsafe.get(null);
} catch (NoSuchFieldException | IllegalAccessException e) {
throw new Error(e);
}
}
static Unsafe getUnsafe() {
return unsafe;
}
}方法：
java
//以下三个方法只执行一次，成功返回true，不成功返回false
public final native boolean compareAndSwapObject(Object var1, long var2, Object var4, Object var5);
public final native boolean compareAndSwapInt(Object var1, long var2, int var4, int var5);
public final native boolean compareAndSwapLong(Object var1, long var2, long var4, long var6);
//以下方法都是在以上三个方法的基础上进行封装，会循环直到成功为止。
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 long getAndAddLong(Object var1, long var2, long var4) {
long var6;
do {
var6 = this.getLongVolatile(var1, var2);
} while(!this.compareAndSwapLong(var1, var2, var6, var6 + var4));
return var6;
}
public final int getAndSetInt(Object var1, long var2, int var4) {
int var5;
do {
var5 = this.getIntVolatile(var1, var2);
} while(!this.compareAndSwapInt(var1, var2, var5, var4));
return var5;
}
public final long getAndSetLong(Object var1, long var2, long var4) {
long var6;
do {
var6 = this.getLongVolatile(var1, var2);
} while(!this.compareAndSwapLong(var1, var2, var6, var4));
return var6;
}
public final Object getAndSetObject(Object var1, long var2, Object var4) {
Object var5;
do {
var5 = this.getObjectVolatile(var1, var2);
} while(!this.compareAndSwapObject(var1, var2, var5, var4));Unsafe CAS 操作
unsafe实现字段更新
java
@Data
class Student {
volatile int id;
volatile String name;
}java
Unsafe unsafe = UnsafeAccessor.getUnsafe();
Field id = Student.class.getDeclaredField("id");
Field name = Student.class.getDeclaredField("name");
// 获得成员变量的偏移量
long idOffset = UnsafeAccessor.unsafe.objectFieldOffset(id);
long nameOffset = UnsafeAccessor.unsafe.objectFieldOffset(name);
Student student = new Student();
// 使用 cas 方法替换成员变量的值
UnsafeAccessor.unsafe.compareAndSwapInt(student, idOffset, 0, 20); // 返回 true
UnsafeAccessor.unsafe.compareAndSwapObject(student, nameOffset, null, "张三"); // 返回 true
System.out.println(student);输出
sh
Student(id=20, name=张三)unsafe实现原子整数
java
class AtomicData {
private volatile int data;
static final Unsafe unsafe;
static final long DATA_OFFSET;
static {
unsafe = UnsafeAccessor.getUnsafe();
try {
// data 属性在 DataContainer 对象中的偏移量，用于 Unsafe 直接访问该属性
DATA_OFFSET = unsafe.objectFieldOffset(AtomicData.class.getDeclaredField("data"));
} catch (NoSuchFieldException e) {
throw new Error(e);
}
}
public AtomicData(int data) {
this.data = data;
}
public void decrease(int amount) {
int oldValue;
while(true) {
// 获取共享变量旧值，可以在这一行加入断点，修改 data 调试来加深理解
oldValue = data;
// cas 尝试修改 data 为 旧值 + amount，如果期间旧值被别的线程改了，返回 false
if (unsafe.compareAndSwapInt(this, DATA_OFFSET, oldValue, oldValue - amount)) {
return;
}
}
}
public int getData() {
return data;
}
}Account 实现
java
Account.demo(new Account() {
AtomicData atomicData = new AtomicData(10000);
@Override
public Integer getBalance() {
return atomicData.getData();
}
@Override
public void withdraw(Integer amount) {
atomicData.decrease(amount);
}
});手动实现原子整数完整版+测试
java
public class UnsafeAtomicTest{
public static void main(String[] args) {
//赋初始值10000，调用demo后正确的输出结果为0
AccountImpl account = new AccountImpl(10000);
//结果正确地输出0
account.demo();
}
}
interface Account{
//获取balance的方法
int getBalance();
//取款的方法
void decrease(int amount);
//演示多线程取款，检查安全性。
default void demo(){
ArrayList<Thread> ts = new ArrayList<>(1000);
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
ts.add(new Thread(() -> {
decrease(10);
}));
}
for (Thread t:ts) {
t.start();
}
for (Thread t:ts) {
try {
t.join();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
System.out.println(getBalance());
}
}
//实现账户类，使用手动实现的原子整数作为余额类型
class AccountImpl implements Account{
UnsafeAtomicInteger balance;
public AccountImpl(int balance){
this.balance = new UnsafeAtomicInteger(balance);
}
@Override
public int getBalance() {
return balance.get();
}
@Override
public void decrease(int amount) {
balance.getAndAccumulate(amount,(x,y) -> y - x);
}
}
//手动实现原子整数类
class UnsafeAtomicInteger {
//将value声明为volatile，因为乐观锁需要可见性。
private volatile int value;
//需要Unsafe的cas本地方法实现操作。
private static final Unsafe unsafe;
//偏移量，这两个变量很重要且通用、不可变，所以均声明为private static final
private static final long offset;
static{
//静态代码块初始化unsafe
unsafe = UnsafeAccessor.getUnsafe();
try {
//获取value在当前类中的偏移量
offset = unsafe.objectFieldOffset(UnsafeAtomicInteger.class.getDeclaredField("value"));
} catch (NoSuchFieldException e) {
e.printStackTrace();
//待研究
throw new Error(e);
}
}
public UnsafeAtomicInteger(){
}
public UnsafeAtomicInteger(int value){
this.value = value;
}
public final int get(){
return value;
}
public final boolean compareAndSet(int expext,int update){
return unsafe.compareAndSwapInt(this, offset, expext, update);
}
public final int getAndIncrement(){
//局部变量是必须的，因为多次从主存中读取value的值不可靠。
int oldValue;
while (true){
oldValue = value;
if(unsafe.compareAndSwapInt(this,offset,oldValue,oldValue + 1)){
return oldValue;
}
}
}
public final int incrementAndGet(){
int oldValue;
while (true){
oldValue = value;
if (unsafe.compareAndSwapInt(this, offset, oldValue, oldValue + 1)) {
return oldValue + 1;
}
}
}
public final int getAndDecrement(){
int oldValue;
while (true){
oldValue = value;
if (unsafe.compareAndSwapInt(this, offset, oldValue, oldValue - 1)) {
return oldValue;
}
}
}
public final int decrementAndGet(){
int oldValue;
while (true){
oldValue = value;
if (unsafe.compareAndSwapInt(this, offset, oldValue, oldValue - 1)) {
return oldValue - 1;
}
}
}
public final int getAndUpdate(IntUnaryOperator operator){
int oldValue;
int newValue;
while (true){
oldValue = value;
newValue = operator.applyAsInt(oldValue);
if (unsafe.compareAndSwapInt(this, offset, oldValue, newValue)) {
return oldValue;
}
}
}
public final int updateAndGet(IntUnaryOperator operator){
int oldValue;
int newValue;
while (true){
oldValue = value;
newValue = operator.applyAsInt(oldValue);
if (unsafe.compareAndSwapInt(this, offset, oldValue, newValue)) {
return newValue;
}
}
}
public final int getAndAccumulate(int x, IntBinaryOperator operator){
int oldValue;
int newValue;
while (true){
oldValue = value;
newValue = operator.applyAsInt(x,oldValue);
if (unsafe.compareAndSwapInt(this, offset, oldValue, newValue)) {
return newValue;
}
}
}
public final int accumulateAndGet(int x, IntBinaryOperator operator){
int oldValue;
int newValue;
while (true){
oldValue = value;
newValue = operator.applyAsInt(x,oldValue);
if (unsafe.compareAndSwapInt(this, offset, oldValue, newValue)) {
return oldValue;
}
}
}
}
class UnsafeAccessor{
public static Unsafe getUnsafe(){
Field field;
Unsafe unsafe = null;
try {
field = Unsafe.class.getDeclaredField("theUnsafe");
field.setAccessible(true);
unsafe = (Unsafe)field.get(null);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return unsafe;
}
}