高并发多线程安全之原子性问题CAS机制及问题解决方案
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了高并发多线程安全之原子性问题CAS机制及问题解决方案相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
多线程编程 之java内存模型(JMM)与可见性问题
前言
在java内存模型中，对多线程间交互，涉及到原子性问题、可见性问题、以及有序性问题；
这篇文章主要讲解的是多线程高并发的原子性问题，以及解决原子性问题、CAS机制、自旋锁的优缺点、以及ABA问题等解决
什么是原子操作
定义
即一个操作或者多个操作，要么全部执行并且执行的过程不会被任何因素打断，要么就都不执行。
通过下面代码来看出来
public class Counter {
volatile int i = 0;
public void add() {
i = i + +;
}
}public class Demo1_CounterTest {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
final Counter ct = new Counter();
CountDownLatch cl = new CountDownLatch(6);
for (int i = 0; i < 6; i++) {
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
for (int j = 0; j < 10000; j++) {
ct.add();
}
cl.countDown();
System.out.println("done...");
}
}).start();
}
cl.await();
System.out.println(ct.i);
}
}
上面得到的结果完全不可控，得到了下面的打印结果；明显产生了冲突，在预想的时候应该产生60000，但只得到了34684；多执行一次结果值又不一样
done...
done...
done...
done...
done...
done...
34684
产生情况的原因，为什么会出现值减少的情况
- i++不是原子操作，这在多线程操作时会出现非原子性行为
- 这是在每个线程中的私有方法内存中进行操作，就可能导致冲突，出现非原子性行为；但不是可见性问题，因此我们写入内存时，其他线程一定能看到，通过 volatile 已经发生happens-before原则
原子操作可以是一个步骤，也可以是多个操作步骤，但是其顺序不可以被打乱，也
不可以被切割
而只执行其中的一部分(不可中断性)。
将整个操作视作一个整体，
资源在该次操作中保持一致
，这是原子性的核心特征
结论：
i++不是原子操作，存在竞态条件，线程不安全，需要转变为原子操作才能安全。要保证数据安全
public synchronized void add() {
i = i + 1;
}竞态条件与临界区
竞态条件：两个线程竞争同一个资源时，如果对资源的访问顺序敏感，就称存在竞态条件。
临界区：就是导致静态条件发生的代码区。 比如上图的 i++;代码
CAS(Compare and swap) 机制
public class CounterAtomic {
AtomicInteger at = new AtomicInteger(0);
public void add(){
at.getAndIncrement();
}
public int getValue(){
return at.get();
}
}这里用到的AtomicInteger 就是利用的cas机制来达到原子性的
-
CAS 属于 硬件 同步原语，处理器提供的内存操作指令， 保证原子性 。
- CAS操作需要两个参数，一个旧值和目标值，修改前比较旧值是否改变，如果没变，将新值赋给变量，否则则不做改变。
如下图，去对比值，如果没变就赋值为111
如果两个线程同时进行操作，对于内存来说，其实还是分为两次操作，它保证同一时刻只能有一个进行修改
修改值之前进行检查，如果值是正常，就修改成功，修改失败就在更新老值进行重试。
CAS 属于硬件同步原语，处理器提供的内存操作指令，而jvm虚拟机提供给一个可以使用的类unsafe;
JAVA中的sun.misc.Unsafe类提供了CAS机制。
例如AtomicInteger中使用到的
// 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;这个可以在自己仿造着AtomicInteger 写一个unsafe的原子操作类
static {
unsafe = Unsafe.getUnsafe();
try {
valueOffset = unsafe.objectFieldOffset(CountUnsafe.class.getDeclaredField("value"));
} catch (Exception ex) {
throw new Error(ex);
}
}在写到上面代码时，出现了安全异常，而automicInteger中则没有异常，jdk不允许我们拿。然后就使用反射去解决
Exception in thread "main" java.lang.ExceptionInInitializerError
Caused by: java.lang.SecurityException: Unsafe
at sun.misc.Unsafe.getUnsafe(Unsafe.java:90)
at org.cao.learn.CountUnsafe.<clinit>(CountUnsafe.java:12)
- 按照automicinteger可以写一个，先定义属性
private static final Unsafe unsafe;
private static final long valueOffset;
private volatile int value = 0;- 定义好静态方法块
static {
// unsafe = Unsafe.getUnsafe();
try {
Field field = Unsafe.class.getDeclaredField("theUnsafe");
field.setAccessible(true);
unsafe = (Unsafe) field.get(null);
valueOffset = unsafe.objectFieldOffset(CountUnsafe.class.getDeclaredField("value"));
} catch (Exception ex) {
throw new Error(ex);
}
}
- 然后总的代码
package org.cao.learn;
import java.lang.reflect.Field;
import sun.misc.Unsafe;
public class CountUnsafe {
private static final Unsafe unsafe;
private static final long valueOffset;
private volatile int value = 0;
static {
// unsafe = Unsafe.getUnsafe();
try {
Field field = Unsafe.class.getDeclaredField("theUnsafe");
field.setAccessible(true);
unsafe = (Unsafe) field.get(null);
valueOffset = unsafe.objectFieldOffset(CountUnsafe.class.getDeclaredField("value"));
} catch (Exception ex) {
throw new Error(ex);
}
}
public final int getAndIncrement() {
return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1);
}
public void add() {
// i++;
for (;;) {
if (unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, value, value + 1)) {
return;
}
}
}
public int getValue() {
return value;
}
}
这里的getAndIncrement方法和add方法是一样的，最好是使用getAndAddInt 方法 这是native方法做了内循环，并做了优化的.
J.U.C包内的原子操作封装类
- AtomicBoolean：原子更新布尔类型
- AtomicInteger：原子更新整型
-
AtomicLong ： 原子更新长整型
-
AtomicIntegerArray ： 原子更新整型数组里的元素。
public AtomicIntegerArray(int[] array) {
// Visibility guaranteed by final field guarantees
this.array = array.clone();
}底层存的int类型，需要对其中一个元素做原子性操作
public final int getAndSet(int i, int newValue) {
return unsafe.getAndSetInt(array, checkedByteOffset(i), newValue);
}
-
AtomicLongArray ： 原子更新长整型数组里的元素。
- AtomicReferenceArray：原子更新引用类型数组里的元素。
- AtomicIntegerFieldUpdater：原子更新整型的字段的更新器。
这里做的引用就是修改对象的某个值，是它为原子操作。
ublic class Demo2_AtomicIntegerFieldUpdater {
// 新建AtomicIntegerFieldUpdater对象，需要指明是哪个类中的哪个字段
private static AtomicIntegerFieldUpdater<User> atom =
AtomicIntegerFieldUpdater.newUpdater(User.class, "id");
public static void main(String[] args) {
User user = new User(100, 100,"Kody");
atom.addAndGet(user, 50);
System.out.println("addAndGet(user, 50) 调用后值变为：" + user);
}
}
class User {
volatile int id;
volatile int age;
private String name;
public User(int id, int age, String name) {
this.id = id;
this.age = age;
this.name = name;
}
public String toString() {
return "id：" + id + " " + "age：" + age;
}
}- AtomicLongFieldUpdater：原子更新长整型字段的更新器。
- AtomicReferenceFieldUpdater：原子更新引用类型里的字段
- AtomicReference：原子更新引用类型。
这里也是对比对象应用，包括下面的锁机制的一部分抢锁时，对比的是锁引用是否相等。
public boolean tryLock() {
//如果锁没有占用 存在原子性问题
return owner.compareAndSet(null, Thread.currentThread());
}
- AtomicStampedReference：原子更新带有版本号的引用类型
- AtomicMarkableReference：原子更新带有标记位的引用类型。
1.8更新
计数器：
DoubleAdder
、
LongAdder
计数器增强版，高并发下性能更好 ，多个道路进行累加，然后进行相加
public long testLongAdder() throws InterruptedException {
LongAdder lacount = new LongAdder();
for (int i = 0; i < 3; i++) {
new Thread(() -> {
long starttime = System.currentTimeMillis();
while (System.currentTimeMillis() - starttime < 2000) { // 运行两秒
lacount.increment();
}
long endtime = System.currentTimeMillis();
}).start();
}
Thread.sleep(3000);
return lacount.sum();
}
DoubleAccumulator、 LongAccumulator
是计数器的增强版，可自定义累加规则 可以指定逻辑规则， 做一个增强版操作。自定义规则，x和y值 其中0为x ,y为每次规则过后结果
public class Demo3_LongAccumulator {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
LongAccumulator accumulator = new LongAccumulator(
(x,y)->{
System.out.println("x:" + x);
System.out.println("y:" + y);
return x+y;
},
0L);
for (int i = 0; i < 3; i++) {
accumulator.accumulate(1);
}
System.out.println(accumulator.get());
}
}CAS存在的问题
- 仅针对单个变量的操作，不能用于多个变量来实现原子操作
- 循环+CAS,自旋的实现让所有线程都处于高频运行，争抢CPU执行时间的状态。如果操作长时间不成功，会消耗大量的cpu资源。
- ABA问题，无法体现出数据的变动。
主要是多线程操作时，其中一个线程操作过后，得到的新值
上述的方式，在automicinteger里面不出问题，在AtomicReference中可能出现问题，也是链表结构的情况
public class Stack {
// top cas无锁修改
AtomicReference<Node> top = new AtomicReference<Node>();
public void push(Node node) { // 入栈
Node oldTop;
do {
oldTop = top.get();
node.next = oldTop;
}
while (!top.compareAndSet(oldTop, node)); // CAS 替换栈顶
}
// 出栈
public Node pop(int time) {
Node newTop;
Node oldTop;
do {
oldTop = top.get();
if (oldTop == null) { //如果没有值，就返回null
return null;
}
newTop = oldTop.next;
if (time != 0) {
LockSupport.parkNanos(1000 * 1000 * time);
}
}
while (!top.compareAndSet(oldTop, newTop)); //将下一个节点设置为top
return oldTop; //将旧的Top作为值返回
}
}测试方法
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
Stack stack = new Stack();
//ConcurrentStack stack = new ConcurrentStack();
stack.push(new Node("B"));
stack.push(new Node("A"));
Thread thread1 = new Thread(() -> {
Node node = stack.pop(800);
System.out.println(Thread.currentThread().getName() +" "+ node.toString());
System.out.println("done...");
});
thread1.start();
Thread thread2 = new Thread(() -> {
LockSupport.parkNanos(1000 * 1000 * 300L);
Node nodeA = stack.pop(0);
System.out.println(Thread.currentThread().getName() +" "+ nodeA.toString());
Node nodeB = stack.pop(0); //取出B，之后B处于游离状态
System.out.println(Thread.currentThread().getName() +" "+ nodeB.toString());
stack.push(new Node("D"));
stack.push(new Node("C"));
stack.push(nodeA);
System.out.println("done...");
});
thread2.start();
LockSupport.parkNanos(1000 * 1000 * 1000 * 2L);
System.out.println("开始遍历Stack：");
Node node = null;
while ((node = stack.pop(0))!=null){
System.out.println(node.value);
}
} 
线程1在拿到 老的top值，和新的node值时过后，进行cas比较并赋值的情况等待状态了；然后线程2中间插入了很多数据，又插回了原来那个对象，因此出现了ABA问题。线程2put进去的数据都变不在了，其实里面属性已经变了
解决ABA问题的办法
主要是我们不能将top引用作为对比的对象，如果按照引用去对比，属性修改，数据肯定不正确了。
AtomicStampedReference<Node> top =
new AtomicStampedReference<>(null, 0);AtomicStampedReference添加了版本号，不只是对比引用，加入了版本号维护；
package org.cao.learn;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicStampedReference;
import java.util.concurrent.locks.LockSupport;
// 实现一个 栈（后进先出）
public class Stack {
// top cas无锁修改
AtomicStampedReference<Node> top = new AtomicStampedReference<Node>(null, 0);
// AtomicReference<Node> top = new AtomicReference<Node>();
public void push(Node node) { // 入栈
Node oldTop;
int v = 0;
do {
v = top.getStamp();
oldTop = top.getReference();
node.next = oldTop;
} while (!top.compareAndSet(oldTop, node, v, v + 1)); // CAS 替换栈顶
}
// 出栈 -- 取出栈顶 ,为了演示ABA效果， 增加一个CAS操作的延时
public Node pop(int time) {
Node newTop;
Node oldTop;
int v = 0;
do {
oldTop = top.getReference();
v = top.getStamp();
if (oldTop == null) { // 如果没有值，就返回null
return null;
}
newTop = oldTop.next;
if (time != 0) { // 模拟延时
LockSupport.parkNanos(1000 * 1000 * time);
}
} while (!top.compareAndSet(oldTop, newTop, v, v + 1));
return oldTop;
}
}以上是关于高并发多线程安全之原子性问题CAS机制及问题解决方案的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章