JUC - 共享模型之无锁 - 第四篇
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了JUC - 共享模型之无锁 - 第四篇相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
四、共享模型之无锁
1. 本章内容
- CAS 与 volatile
- 原子整数
- 原子引用
- 原子累加器
- Unsafe
2. 问题提出
有如下需求，保证 account.withdraw 取款方法的线程安全
package cn.itcast;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
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<>();
long start = System.nanoTime();
for (int i = 0; i < 1000; i++)
ts.add(new Thread(() ->
account.withdraw(10);
));
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");
原有实现并不是线程安全的
class AccountUnsafe implements Account
private Integer balance;
public AccountUnsafe(Integer balance)
this.balance = balance;
@Override
public Integer getBalance()
return balance;
@Override
public void withdraw(Integer amount)
balance -= amount;
执行测试代码
public static void main(String[] args)
Account.demo(new AccountUnsafe(10000));
某次的执行结果
330 cost: 306 ms
2.1 为什么不安全
withdraw 方法
public void withdraw(Integer amount)
balance -= amount;
对应的字节码
ALOAD 0 // <- this
ALOAD 0
GETFIELD cn/itcast/AccountUnsafe.balance : Ljava/lang/Integer; // <- this.balance
INVOKEVIRTUAL java/lang/Integer.intValue ()I // 拆箱
ALOAD 1 // <- amount
INVOKEVIRTUAL java/lang/Integer.intValue ()I // 拆箱
ISUB // 减法
INVOKESTATIC java/lang/Integer.valueOf (I)Ljava/lang/Integer; // 结果装箱
PUTFIELD cn/itcast/AccountUnsafe.balance : Ljava/lang/Integer; // -> this.balance
多线程执行流程
ALOAD 0 // thread-0 <- this
ALOAD 0
GETFIELD cn/itcast/AccountUnsafe.balance // thread-0 <- this.balance
INVOKEVIRTUAL java/lang/Integer.intValue // thread-0 拆箱
ALOAD 1 // thread-0 <- amount
INVOKEVIRTUAL java/lang/Integer.intValue // thread-0 拆箱
ISUB // thread-0 减法
INVOKESTATIC java/lang/Integer.valueOf // thread-0 结果装箱
PUTFIELD cn/itcast/AccountUnsafe.balance // thread-0 -> this.balance
ALOAD 0 // thread-1 <- this
ALOAD 0
GETFIELD cn/itcast/AccountUnsafe.balance // thread-1 <- this.balance
INVOKEVIRTUAL java/lang/Integer.intValue // thread-1 拆箱
ALOAD 1 // thread-1 <- amount
INVOKEVIRTUAL java/lang/Integer.intValue // thread-1 拆箱
ISUB // thread-1 减法
INVOKESTATIC java/lang/Integer.valueOf // thread-1 结果装箱
PUTFIELD cn/itcast/AccountUnsafe.balance // thread-1 -> this.balance
- 单核的指令交错
- 多核的指令交错
2.2 解决思路-锁
首先想到的是给 Account 对象加锁
class AccountUnsafe implements Account
private Integer balance;
public AccountUnsafe(Integer balance)
this.balance = balance;
@Override
public synchronized Integer getBalance()
return balance;
@Override
public synchronized void withdraw(Integer amount)
balance -= amount;
结果为
0 cost: 399 ms
2.3 解决思路-无锁
class AccountSafe implements Account
private AtomicInteger balance;
public AccountSafe(Integer balance)
this.balance = new AtomicInteger(balance);
@Override
public Integer getBalance()
return balance.get();
@Override
public void withdraw(Integer amount)
while (true)
int prev = balance.get();
int next = prev - amount;
if (balance.compareAndSet(prev, next))
break;
// 可以简化为下面的方法
// balance.addAndGet(-1 * amount);
执行测试代码
public static void main(String[] args)
Account.demo(new AccountSafe(10000));
某次的执行结果
0 cost: 302 ms
3. CAS 与 volatile
前面看到的 AtomicInteger 的解决方法，内部并没有用锁来保护共享变量的线程安全。那么它是如何实现的呢？
public void withdraw(Integer amount)
while(true)
// 需要不断尝试，直到成功为止
while (true)
// 比如拿到了旧值 1000
int prev = balance.get();
// 在这个基础上 1000-10 = 990
int next = prev - amount;
/*
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
*/
if (balance.compareAndSet(prev, next))
break;
其中的关键是 compareAndSet，它的简称就是 CAS （也有 Compare And Swap 的说法），它必须是原子操作。
3.1 慢动作分析
@Slf4j
public class SlowMotion
public static void main(String[] args)
AtomicInteger balance = new AtomicInteger(10000);
int mainPrev = balance.get();
log.debug("try get ", mainPrev);
new Thread(() ->
sleep(1000);
int prev = balance.get();
balance.compareAndSet(prev, 9000);
log.debug(balance.toString());
, "t1").start();
sleep(2000);
log.debug("try set 8000...");
boolean isSuccess = balance.compareAndSet(mainPrev, 8000);
log.debug("is success ? ", isSuccess);
if(!isSuccess)
mainPrev = balance.get();
log.debug("try set 8000...");
isSuccess = balance.compareAndSet(mainPrev, 8000);
log.debug("is success ? ", isSuccess);
private static void sleep(int millis)
try
Thread.sleep(millis);
catch (InterruptedException e)
e.printStackTrace();
输出结果
2019-10-13 11:28:37.134 [main] try get 10000
2019-10-13 11:28:38.154 [t1] 9000
2019-10-13 11:28:39.154 [main] try set 8000...
2019-10-13 11:28:39.154 [main] is success ? false
2019-10-13 11:28:39.154 [main] try set 8000...
2019-10-13 11:28:39.154 [main] is success ? true
3.2 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
3.3 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。
3.4 CAS 的特点
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，请仔细体会这两句话的意思
- 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
4. 原子整数
J.U.C 并发包提供了：
- AtomicBoolean
- AtomicInteger
- AtomicLong
以 AtomicInteger 为例
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));
5. 原子引用
为什么需要原子引用类型？
- AtomicReference
- AtomicMarkableReference
- AtomicStampedReference
有如下方法
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
5.1 不安全实现
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);
5.2 安全实现-使用锁
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);
5.3 安全实现-使用CAS
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
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
4310 cost: 425 ms
0 cost: 285 ms
0 cost: 274 ms
5.4 ABA问题及解决
ABA 问题
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
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
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
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 false
AtomicStampedReference 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AtomicStamped-Reference，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
AtomicMarkableReference
class GarbageBag
String desc;
public GarbageBag(String desc)
this.desc = desc;
public void setDesc(String desc)
this.desc = desc;
@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
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
6. 原子数组
- AtomicIntegerArray
- AtomicLongArray
- AtomicReferenceArray
有如下方法
/**
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);
6.1 不安全的数组
demo(
()->new int[10],
(array)->array.length,
(array, index) -> array[index]++,
array-> System.out.println(Arrays.toString(array))
);
结果
[9870, 9862, 9774, 9697, 9683, 9678, 9679, 9668, 9680, 9698]
6.2 安全的数组
demo(
()-> new AtomicIntegerArray(10),
(array) -> array.length(),
(array, index) -> array.getAndIncrement(index),
array -> System.out.println(array)
);
结果
[10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000]
7. 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
Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException: Must be volatile type
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
10
20
20
8. 原子累加器
8.1 累加器性能比较
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
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
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。
8.2 源码之LongAdder
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
// 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;
8.3 cas 锁
// 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
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();
输出
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...
8.4 原理之伪共享
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);
// 省略不重要代码
得从缓存说起
缓存与内存的速度比较
| 从 cpu 到 | 大约需要的时钟周期 |
|---|---|
| 寄存器 | 1 cycle (4GHz 的 CPU 约为0.25ns) |
| L1 | 3~4 cycle |
| L2 | 10~20 cycle |
| L3 | 40~45 cycle |
| 内存 | 120~240 cycle |
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）（译注：有可能处理器的缓存行是128字节，那么使用64字节填充还是会存在伪共享问题）
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
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
(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);
add 流程图
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
// 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;
// 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;
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
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;
9. Unsafe
9.1 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
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;
9.2 Unsafe CAS 操作
@Data
class Student
volatile int id;
volatile String name;
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
Student(id=20, name=张三)
使用自定义的 AtomicData 实现之前线程安全的原子整数 Account 实现
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
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);
);
10. 本章小 结
- CAS 与 volatile
- API
- 原子整数
- 原子引用
- 原子数组
- 字段更新器
- 原子累加器
- Unsafe
- 原理方面
- LongAdder 源码
- 伪共享
以上是关于JUC - 共享模型之无锁 - 第四篇的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章