JUC中的原子操作类及其原理

Posted 2020-11-25 wyq1995

　　昨天简单的看了看Unsafe的使用，今天我们看看JUC中的原子类是怎么使用Unsafe的，以及分析一下其中的原理！

 

一.简单使用AtomicLong

　　还记的上一篇博客中我们使用了volatile关键字修饰了一个int类型的变量，然后两个线程，分别对这个变量进行10000次+1操作，最后结果不是20000，现在我们改成AtomicLong之后，你会发现结果始终都是20000了！有兴趣的可以试试，代码如下

package com.example.demo.study;

import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;

public class Study0127 {

    //这是一个全局变量,注意，这里使用了一个原子类AtomicLong
    public AtomicLong num = new AtomicLong();

    //每次调用这个方法，都会对全局变量加一操作，执行10000次
    public void sum() {
        for (int i = 0; i < 10000; i++) {
            //使用了原子类的incrementAndGet方法，其实就是把num++封装成原子操作
            num.incrementAndGet();
            System.out.println("当前num的值为num= "+ num);
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Study0127 demo = new Study0127();
        //下面就是新建两个线程,分别调用一次sum方法
        new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                demo.sum();
            }
        }).start();

        new Thread(new Runnable() {

            @Override
            public void run() {
                demo.sum();
            }
        }).start();    
    }
}

 

二.走近AtomicLong类

　　在java中JDK 1.5之后，就出现了一个包，简称JUC并发包，全称就是java.util .concurrent，其中我们应该听说过一个类ConcurrentHashMap，这个map挺有意思的，有兴趣可以看看源码！还有很多并发时候需要使用的类比如AtomicInteger，AtomicLong，AtomicBoolean等等，其实都差不多，这次我们就简单看看AtomicLong，其他的几个类也差不多

public class AtomicLong extends Number implements java.io.Serializable {
    
    //获取Unsafe对象，上篇博客说了我们自己的类中不能使用这种方式的原因，但是官方的这个类为什么可以这样获取呢？因为本类AtomicLong
    //就是在rt.jar包下面，本类就是用Bootstrap类加载的，所以就可以用这种方式
    private static final Unsafe unsafe = Unsafe.getUnsafe();
    //value这个字段的偏移量
    private static final long valueOffset;

    //判断jvm是否支持long类型的CAS操作
    static final boolean VM_SUPPORTS_LONG_CAS = VMSupportsCS8();
    private static native boolean VMSupportsCS8();

    static {
        try {
            valueOffset = unsafe.objectFieldOffset
                (AtomicLong.class.getDeclaredField("value"));
        } catch (Exception ex) { throw new Error(ex); }
    }
    //这里用了volatile使的多线程下可见性，一定要分清楚原子性和可见性啊
    private volatile long value;

    //两个构造器不多说
    public AtomicLong() {
    }
    public AtomicLong(long initialValue) {
        value = initialValue;
    }

 

　　然后我们看看AtomicLong的+1操作，可以看到使用的还是unsafe这个类，只需要看看getAndAddLong方法就可以了

 

　　方法getAndAddLong里面就是进行了CAS操作，可以看成如果同时有多个线程都调用incrementAndGet方法进行+1，那么同一时间只有一个线程会去进行操作，而其他的会不断的使用CAS去尝试+1，每次尝试的时候都会去主内存中获取最新的值；

 public final long getAndAddLong(Object o, long offset, long delta) {
        long v;
        do {
　　　　//这个方法就是重新获取主内存的值，因为使用了volatile修饰了那个变量，所以缓存就没用了
            v = getLongVolatile(o, offset);
　　　　//这里就是一个dowhile无限循环，多个线程不断的调用compareAndSwapLong方法去设置值，其实就是CAS，没什么特别好说的吧，
　　　　//当某个线程CAS成功就跳出这个循环，否则就一直在循环不断的尝试，这也是CAS和线程阻塞的区别
        } while (!compareAndSwapLong(o, offset, v, v + delta));
        return v;
    }

//这个CAS方法看不到，c实现的
public final native boolean compareAndSwapLong(Object o, long offset,long expected,long x);

 　　有兴趣的可以看看AtomicLong的其他方法，很多都一样，CAS是核心

 

三.CAS的不足以及认识LongAdder

　　从上面的例子中，我们可以知道在多线程下使用AtomicLong类的时候，同一个时刻使用那个共享变量的只能是一个线程，其他的线程都是在无限循环，这种循环也是需要消耗性能的，如果线程比较多，很多的线程都在各自的无限循环中，或者叫做多个线程都在自旋；每个线程都在自旋无数次真的是比较坑，比较消耗性能，我们可以想办法自旋一定的次数，线程就结束运行了，有兴趣的可以了解一下自旋锁，其实就是这么一个原理，很容易，哈哈哈！

　　在JDK8之后，提供了一个更好的类取代AtomicLong，那就是LongAdder，上面说过同一时间只有一个线程在使用那个共享变量，其他的线程都在自旋，那么如果可以把这个共享变量拆开成多个部分，那么是不是可以多个线程同时可以去操作呢？然后操作完之后再综合起来，有点分治法的思想，分而治之，最后综合起来。

　　那么我们怎么把那个共享变量拆成多个部分呢？

　　在LongAdder中是这样处理的，把那个变量拆成一个base（这个是long类型的，初始值为0）和一个Cell（这个里面封装了一个long类型的值，初始值为0），每个线程只会去竞争很多Cell就行了，最后把多个Cell中的值和base累加起来就是最终结果；而且一个线程如果没有竞争到Cell之后不会傻傻的自旋，直接想办法去竞争下一个Cell；

　　下图所示

 

 

四.简单使用LongAdder

　　用法其实和AtomicLong差不多，有兴趣的可以试试，最后的结果始终都是20000

package com.example.demo.study;

import java.util.concurrent.atomic.LongAdder;

public class Study0127 {

    //这里使用LongAdder类
    public LongAdder num = new LongAdder();

    //每次调用这个方法，都会对全局变量加一操作，执行10000次
    public void sum() {
        for (int i = 0; i < 10000; i++) {
            //LongAdder类的自增操作，相当于i++
            num.increment();
            System.out.println("当前num的值为num= "+ num);
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Study0127 demo = new Study0127();
        //下面就是新建两个线程,分别调用一次sum方法
        new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                demo.sum();
            }
        }).start();

        new Thread(new Runnable() {

            @Override
            public void run() {
                demo.sum();
            }
        }).start();    
    }
}

 

五.走进LongAdder

　　从上面可以看到base只能是一个，而Cell可能有多个，而且Cell太多了也是很占内存的，所以一开始的时候不会创建Cell，只有在需要时才创建，也叫做惰性加载。

　　我们可以知道LongAdder是继承自Striped64这个类的

 

　　而Striped64类中有三个字段，cells数组用于存放多个Cell，一个是base不多说，还有一个cellsBusy用来实现自旋锁，状态只能是0或1(0表示Cell数组没有被初始化和扩容，也没有正在创建Cell元素，反之则为1)，在创建Cell，初始化Cell数组或者扩容Cell数组的时候，就会用到这个字段，保证同一时刻只有一个线程可以进行其中之一的操作。

 

　　1.我们简单看看Cell的结构

　　　　从下面代码中可以很清楚的看到所谓的Cell就是对一个long类型变量的CAS操作

@sun.misc.Contended //这个注解的作用是为了避免伪共享，至于什么伪共享，后面有机会再说说
static final class Cell {
    //每个Cell类中就是这个声明的变量后期要进行累加的
    volatile long value;
    //构造函数
    Cell(long x) { value = x; }
    //Unsafe对象
    private static final sun.misc.Unsafe UNSAFE;
    //value的偏移量
    private static final long valueOffset;
    //这个静态代码块中就是获取Unsafe对象和偏移量的
    static {
        try {
            UNSAFE = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();
            Class<?> ak = Cell.class;
            valueOffset = UNSAFE.objectFieldOffset
                (ak.getDeclaredField("value"));
        } catch (Exception e) {
            throw new Error(e);
        }
    }
     //CAS操作，没什么好说的
    final boolean cas(long cmp, long val) {
        return UNSAFE.compareAndSwapLong(this, valueOffset, cmp, val);
    }
}

 

 

　　2.LongAdder类自增方法increment()

　　我们可以看到increment()方法其实就是调用了add方法，我们需要关注add方法干了一些什么；

 

 

 

 

 

 public void add(long x) {
    Cell[] as; long b, v; int m; Cell a;
    //这里的cells是父类Striped64中的，不为空的话就保存到as中，然后调用casBase方法，就是CAS给base更新为base+x,也就是每次都新增x，
    //在这里由于add(1L)传入的参数是1，也就是每次就是加一
    //如果CAS成功之后就不说了，就完成操作了，如果CAS失败，则进入到里面去
    if ((as = cells) != null || !casBase(b = base, b + x)) {
        boolean uncontended = true;
        //这个if判断条件贼长，我们把这几个条件分为1，2，3，4部分，前三部分都是用于决定线程应该访问Cell数组中哪一个Cell元素，最后一个部分用于更新Cell的值
        //如果第1，2，3部分都不满足，也就是说Cell数组存在而且已经找到了确定的Cell元素，那就到第四部分，更新对应的Cell中的值（在Cell类中的cas方法已经看过了）
        //如果第1，2，3部分满足其中一个，那也就是说Cell数组根本就不存在或者线程找不到对应的Cell，就执行longAccumulate方法
        if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 || (a = as[getProbe() & m]) == null || !(uncontended = a.cas(v = a.value, v + x)))
            //后面仔细看看这个方法，这是对Cell数组的初始化和扩容，很有意思
            longAccumulate(x, null, uncontended);
    }
}

//一个简单的CAS操作
final boolean casBase(long cmp, long val) {
    return UNSAFE.compareAndSwapLong(this, BASE, cmp, val);
}

　　

　　对于上面的，有兴趣的可以看看是怎么找到指定的Cell的，在上面的a = as[getProbe() & m]中，其中m=数组的长度-1，其实这里也是一个取余的运算，而getProbe()这个方法是用于获取当前线程的threadLocalRandomProb(当前本地线程探测值，初始值为0)，其实也就是一个随机数啊，然后对数组的长度取余得到的就是对应的数组的索引，首次调用这个方法是数组的第一个元素，如果数组的第一个元素为null，那么就说明没有找到对应的Cell；

　　对于取余运算，举个简单的例子吧，我也有点忘记了，比如随机数9要对4进行取余，我们可以9&(4-1)=9&3=1001&0011=1，利用位运算取余了解一下；

　　现在我们重点看看longAccumulate方法，代码比较长，单独提取出来看看

　　3.longAccumulate方法

//此方法是对Cell数组的初始化和扩容，注意有个形参LongBinaryOperator，这是JDK8新增的函数式编程的接口，函数签名为(T,T)->T,这里传进来的是null
final void longAccumulate(long x, LongBinaryOperator fn, boolean wasUncontended) {
    int h;
    //初始化当前线程的threadLocalRandomProbd的值，也就是生成一个随机数
    if ((h = getProbe()) == 0) {
        ThreadLocalRandom.current(); // force initialization
        h = getProbe();
        wasUncontended = true;
    }
    boolean collide = false;                // True if last slot nonempty
    for (;;) {
        Cell[] as; Cell a; int n; long v;
        //这里表示初始化完毕了
        if ((as = cells) != null && (n = as.length) > 0) {
            //这里表示随机数和数组大小取余，得到的结果就是当前线程要匹配到的Cell元素的索引，如果索引对应在Cell数组中的元素为null，就新增一个Cell对象扔进去
            if ((a = as[(n - 1) & h]) == null) {
                //cellsBusy为0，表示当前Cell没有进行扩容、初始化操作或者正在创建Cell等操作，那么当前线程可以对这个Cell数组为所欲为
                if (cellsBusy == 0) {       // Try to attach new Cell
                    Cell r = new Cell(x);   // Optimistically create
                    //看下面的Cell数组初始化，说的很清楚，主要是设置cellsBusy为1，然后将当前线程匹配到的Cell设置为新创建的Cell对象
                    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 {
                            //将cellsBusy重置为0，表示此时其他线程又可以对Cell数组为所欲为了
                            cellsBusy = 0;
                        }
                        if (created)
                            break;
                        continue;           // Slot is now non-empty
                    }
                }
                collide = false;
            }


            else if (!wasUncontended)       // CAS already known to fail
                wasUncontended = true;      // Continue after rehash

            //Cell元素存在就执行CAS更新Cell中的值，这里fn是形参为null
            else if (a.cas(v = a.value, ((fn == null) ? v + x :
                                            fn.applyAsLong(v, x))))
                break;



            //当Cell数组元素个数大于CPU的个数
            else if (n >= NCPU || cells != as)
                collide = false;            // At max size or stale
            //是否有冲突
            else if (!collide)
                collide = true;
            //扩容Cell数组，和上面两个else if一起看
            //如果当前Cell数组元素没有达到CPU个数而且有冲突就新型扩容，扩容的数量是原来的两倍Cell[] rs = new Cell[n << 1];，为什么要和CPU个数比较呢？
            //因为当Cell数组元素和CPU个数相同的时候，效率是最高的，因为每一个线程都是一个CPU来执行，再来修改其中其中一个Cell中的值
            //这里还是利用cellsBusy这个字段，在下面初始化Cell数组中的用法一样，就不多说了
            else if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
                try {
                    //这里就是新建一个数组是原来的两倍，然后将原来数组的元素复制到新的数组，再改变原来的cells的引用指向新的数组
                    if (cells == as) {      // Expand table unless stale
                        Cell[] rs = new Cell[n << 1];
                        for (int i = 0; i < n; ++i)
                            rs[i] = as[i];
                        cells = rs;
                    }
                } finally {
                    //使用完就重置为0
                    cellsBusy = 0;
                }
                collide = false;
                continue;                   // Retry with expanded table
            }
            //这里的作用是当线程找了好久，发现所有Cell个数已经和CPU个数相同了，然后匹配到的Cell正在被其他线程使用
            //于是为了找到一个空闲的Cell，于是要重新计算hash值
            h = advanceProbe(h);
        }



        //初始化Cell数组
        //记得上面好像说过cellsBusy这个字段是能是0或者是1，当时0的时候，说明Cell数组没有初始化和扩容，也没有正在创建Cell元素，
        //反之则为1，而casCellsBusy()方法就是用CAS将cellsBusy的值从0修改为1，表示当前线程正在初始化Cell数组，其他线程就不能进行扩容操作了
        //如果一个线程在初始化这个Cell数组，其他线程在扩容的时候，看上面扩容，也会执行casCellsBusy()方法进行CAS操作，会失败，因为期望的值是1，而不是0
        else if (cellsBusy == 0 && cells == as && casCellsBusy()) {
            boolean init = false;
            try {                           // Initialize table
                if (cells == as) {
                    //这里首先新建一个容量为2的数组，然后用随机数h&1，也就是随机数对数组的容量取余的方式得到索引，然后初始化数组中每个Cell元素
                    Cell[] rs = new Cell[2];
                    rs[h & 1] = new Cell(x);
                    cells = rs;
                    init = true;
                }
            } finally {
                //初始化完成之后要把这个字段重置为0，表示此时其他线程就又可以对这个Cell进行扩容了
                cellsBusy = 0;
            }
            if (init)
                break;
        }
　　　　　//将base更新为base+x，表示base会逐渐累加Cell数组中每一个Cell中的值
        else if (casBase(v = base, ((fn == null) ? v + x :
                                    fn.applyAsLong(v, x))))
            break;                          // Fall back on using base
    }
}

 

　　其实longAccumulate方法就是表示多线程的时候对Cell数组的初始化，添加Cell元素还有扩容操作，还有就是当一个线程匹配到了Cell元素，发现其他线程正在使用就会重新计算随机数，然后继续匹配其他的Cell元素去了，没什么特别难的吧！别看这个方法很长，就是做这几个操作

 

六.总结

　　这一篇核心就是CAS，我们简单的说了一下原子操作类AtomicLong的自增，但是当线程很多的情况下，使用CAS有很大的缺点，就是同一时间是会有一个线程在执行，其他所有线程都在自旋，自旋会消耗性能，于是可以使用JDK提供的一个LongAdder类代替，这个类的作用就是将AtomicLong中的值优化为了一个base和一个Cell数组，多线程去竞争的时候，假设线程个数个CPU个数相同，那么此时每一个线程都有单独的一个CPU去运行，然后单独的匹配到Cell数组中的某个元素，如果没有匹配到那么会对这个Cell数组进行初始化操作；如果匹配到的Cell数组中的元素正在使用，那么久判断是否可以新建一个Cell丢数组里面去，如果数组已经满了，而且数组数量小于CPU个数，那么久进行扩容；扩容结束后，还是匹配到的Cell数组中的位置正在使用，那么就是冲突，就会重新计算，通过一个新的随机数和数组的取余，得到一个新的索引，再去访问该对应的Cell数组的位置。。。。

　　仔细看看还是挺有意思的啊！